商报讯 （通讯员 胡榴燕 记者 汪晓筠 裘昀）用AI生成一个奥特曼，在AI盛行的今天，这样一个看似普 通的行为实际上就构成了知识产权的侵权。昨天，杭州市政府新闻办联合市市场监管局（市知识产权 局）、市中级人民法院、市检察院、市公安局召开杭州市创建国家知识产权保护示范区新闻发布会。会 上发布的典型案例中，就有这样一个关于生成式人工智能侵犯知识产权的案例。 用AI生成的奥特曼 侵害信息网络传播权 上海新创华文化发展公司（以下简称上海新创华公司）获得奥特曼形象相关知识产权的独占性授权。杭 州某智能科技有限公司（以下简称杭州某智科公司）是某AI平台的运营者，提供Checkpoint基础模型和 LoRA模型，支持文生图、图生图、模型在线训练等服务。在该AI平台首页及"推荐""IP作品"项下存在 多个有关奥特曼的智能生成图片及LoRA模型，可应用、下载、发布或分享链接。奥特曼LoRA模型系由 用户上传奥特曼图片，利用平台提供的基础模型，调整参数进行训练后生成。用户可通过输入提示词、 选择基础模型、叠加奥特曼LoRA模型进行训练后，生成与奥特曼形象构成实质性相似的图片。上海新 创华公司认为杭州某智科公司将侵权图片和LoRA ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 semiwi ，谢谢。 美国总统唐纳德·特朗普最初将半导体排除在最新一轮美国关税之外。然而，他未来可能会对 半导体征收关税。如果对进口到美国的半导体征收关税，这将如何影响美国半导体公司？ 下图显示了2024年美国半导体进口情况。64%的进口来自四个国家和地区：马来西亚、中国台 湾、泰国和越南。中国大陆仅占进口量的3%。中国大陆制造的半导体通常作为个人电脑和智能手 机等成品电子设备的零部件进入美国。 为什么这四个国家或地区在美国半导体进口中占比如此之大？除了中国台湾以外，这些国家都没有 大型晶圆厂。然而，它们却占据了半导体封装和测试 (A&T) 设施的绝大部分份额。这些设施从晶 圆厂获取晶圆，将其组装成封装件，并进行测试以确定其是否符合规格。这些 A&T 设施可能属于 半导体制造商 (IDM)，也可能归外包封装和测试 (OSAT) 公司所有。下图来自 SEMI ，显示了这 些设施的分布情况。中国大陆、中国台湾和东南亚占 A&T 设施的 70%。 根据这些项目，建造一座新的A&T工厂需要两到三年时间，成本可能超过40亿美元。这些新工厂 中只有两座位于美 ...

Core Insights - The article emphasizes the improvement of factors affecting the payment for innovative drugs, highlighting the government's commitment to supporting the development of innovative drugs through the establishment of a catalog for innovative drugs in the 2025 government work report [2][8][25]. Industry Overview - The innovative drug payment structure in China is primarily reliant on basic medical insurance and out-of-pocket payments from patients, with the market size expected to reach 162 billion yuan in 2024 [8][10]. - The government has introduced a "Class C catalog" for innovative drugs, which aims to include high-value drugs that cannot be covered by basic medical insurance, thereby promoting commercial health insurance's contribution to innovative drug payments [9][25]. Investment Dynamics - In Q1 2025, the biopharmaceutical sector in China saw 57 financing cases totaling 5.772 billion yuan, indicating a slight decrease in activity compared to previous quarters [22][24]. - Chemical pharmaceuticals attracted the most investment, with 25 cases amounting to 3.143 billion yuan, while the focus areas included small molecule drugs, antibody drugs, and cell therapies [22][23]. - Early-stage financing cases decreased from 59.38% in Q4 2024 to 54.39% in Q1 2025, while mid-to-late stage financing cases increased, reflecting a shift in investor sentiment towards more mature projects [23][32]. Key Financing Events - Notable financing events in Q1 2025 included: - Yingxi Intelligent's completion of a $110 million E-round financing [13]. - Li Bang Pharmaceutical's successful C-round financing of 550 million yuan [15]. - A strategic investment of 600 million yuan in the Huizhou Traditional Chinese Medicine Group [14] [38]. Policy Environment - The government has reiterated its support for innovative drugs in the 2025 work report, signaling a stable policy environment for biopharmaceutical companies [24][32]. - Various policies have been introduced to enhance the quality and development of traditional Chinese medicine, including streamlined approval processes and increased market accessibility for innovative traditional Chinese medicines [40][46]. Trends in Traditional Chinese Medicine - The development of new traditional Chinese medicines is gaining momentum, with a significant increase in clinical trial applications, reflecting a growing interest in integrating traditional practices with modern scientific methods [40][42]. - The approval process for traditional Chinese medicines has been expedited, with 11 new traditional Chinese medicines added to the insurance catalog in 2024, enhancing their market reach [40][46].

日本电气硝子公司最早将于 2026 年交付其为高性能半导体设备开发的大型玻璃基板样品，希望该 材料的耐热性能够促使芯片制造商选择它而不是传统塑料。 这家日本公司将交付长约510毫米的大型方形玻璃基板样品，比其目前的300毫米产品大一号。一 旦需求得到确认，该公司将开始量产更大尺寸的基板。该公司还计划在2028年之前将600毫米基板 投入实际使用。 用于生成式人工智能和其他应用的高性能芯片主要采用小芯片结构制造，这种结构由通过先进布线 技术连接的小芯片组成，而不是单个大芯片。这种结构更容易提高性能，同时降低生产成本。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自日经 ，谢谢。 基板是芯片结构的基础，它还负责连接芯片，并在芯片正面和背面进行精细布线。目前，大多数基 板由塑料制成。 目前，能够容纳大量芯片的大型基板需求旺盛，而玻璃因其优异的热膨胀性和刚性而备受关注。 在玻璃基板上布线需要在玻璃基板上钻出微小的孔。日本电气硝子通过结合玻璃材料和制造工艺， 实现了使用制造业广泛使用的二氧化碳激光器轻松钻孔。 目前正在开发的大多数玻璃基板都需要使用一种称为蚀刻的先进表面处理技术，该技术使用腐蚀性 化学物质 ...

来源：内容编译自 itmedia，谢谢。 耗资3000万美元建造的半导体工厂 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 据报道，两家公司已经开始销售迷你晶圆厂，即可以在小空间内建造的半导体制造工厂。虽然建造 一个典型的半导体工厂的成本可能高达数十亿美元，但一个小型工厂仅需 3000 万美元就可以建造 整个半导体制造设施。 该小型工厂将致力于生产用于零售标签和消费电子产品的老一代功率半导体和柔性芯片。英国 Pragmatic Semiconductor 公司首席执行官戴维·摩尔 (David Moore) 在接受 EE Times 采访时表 示："该工厂可以建在以前被认为不适合半导体制造的地点。" 据称，Pragmatic 的"Fabs-in-a-Box"比典型的半导体晶圆厂（造价 200 亿美元）便宜得多，并且 可以在大约三分之一的时间内开始生产。 "我们只需 12 到 14 个月就能建成一条新生产线，而通常需要 3 到 5 年，"摩尔说。 "通过减少步 骤数量和使用更具成本效益的材料，我们可以更好地优化产品的总体成本。" 在小型晶圆厂制造氧化镓功率半导体 在大西洋彼岸的美国，Nanotronics 公司已经 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自日经 ，谢谢。 日本电气硝子公司最早将于 2026 年交付其为高性能半导体设备开发的大型玻璃基板样品，希望该 材料的耐热性能够促使芯片制造商选择它而不是传统塑料。 这家日本公司将交付长约510毫米的大型方形玻璃基板样品，比其目前的300毫米产品大一号。一 旦需求得到确认，该公司将开始量产更大尺寸的基板。该公司还计划在2028年之前将600毫米基板 投入实际使用。 用于生成式人工智能和其他应用的高性能芯片主要采用小芯片结构制造，这种结构由通过先进布线 技术连接的小芯片组成，而不是单个大芯片。这种结构更容易提高性能，同时降低生产成本。 基板是芯片结构的基础，它还负责连接芯片，并在芯片正面和背面进行精细布线。目前，大多数基 板由塑料制成。 目前，能够容纳大量芯片的大型基板需求旺盛，而玻璃因其优异的热膨胀性和刚性而备受关注。 在玻璃基板上布线需要在玻璃基板上钻出微小的孔。日本电气硝子通过结合玻璃材料和制造工艺， 实现了使用制造业广泛使用的二氧化碳激光器轻松钻孔。 目前正在开发的大多数玻璃基板都需要使用一种称为蚀刻的先进表面处理技术，该技术使用腐蚀性 化学物质 ...

Core Viewpoint - Imarticus Learning is planning to raise approximately 75 billion INR through an IPO, aiming to revitalize the struggling Indian edtech sector, which has faced a downturn since 2021 [2][4]. Company Overview - Founded in 2012, Imarticus Learning has maintained profitability over the past 7-8 years, with revenue growth between 20% to 30% annually [2][4]. - The company has trained around 40,000 learners on its platform, offering courses in finance, digital marketing, data analytics, generative AI, business management, and human resources, developed in collaboration with prestigious institutions like IIT Roorkee and IIM Lucknow [4][5]. Financial Performance - For the fiscal year 2025, the company reported a revenue increase of 16%, reaching 205 million INR, with EBITDA growth of 100% [4]. - The revenue model has diversified, with nearly 50% of B2C revenue coming from job-seeking learners, about 20% from certification courses, and the remainder from experienced managers [5]. Product and Service Offering - Imarticus Learning focuses on building a portfolio of products across various verticals, providing training for individuals from beginners to leaders [5]. - The company has integrated generative AI into its learning management system to enhance learner experience by addressing queries and generating personalized content based on assessments [5].

Summary of Conference Call Notes Industry or Company Involved - Focus on the telecommunications industry, particularly regarding Huawei and its position in the 5G market in Germany and Europe - Discussion on AI computing capabilities and the introduction of Huawei's Cloud Me-Matrix 384 super node cluster Core Points and Arguments - **German Government Policy Changes**: The recent shift in Germany's alliance agreement to allow "trusted components" instead of components from "trusted countries" may ease restrictions on Chinese manufacturers like Huawei, potentially increasing their market share in Germany [2][3] - **High Costs of Equipment Removal**: The financial burden of removing existing Huawei equipment is significant, with costs estimated at €400 million for German Railways and €3 billion for Deutsche Telekom, which may deter immediate policy changes [2] - **Huawei's 5G Market Share**: Despite political pressures, Huawei maintains a substantial market share in Germany, approximately 59% from 2022 to 2024, and about one-third across 32 European countries [3] - **Impact of U.S. Export Restrictions**: The U.S. has placed the H20 chip on its export restriction list, affecting companies like NVIDIA and AMD, which have reported unfulfilled order costs. This situation may lead domestic firms to adapt to local chip solutions, potentially increasing rental prices for existing NVIDIA cards [4] - **Huawei's Cloud Me-Matrix 384 Launch**: Huawei's new super node cluster, consisting of 384 computing cards, showcases its technological capabilities in cloud computing, directly competing with NVIDIA's offerings [5] - **Performance Metrics of New AI Computing Systems**: The new AI computing system boasts a performance scale of 300P, surpassing NVIDIA's GB200 and NVL72 by 1.7 times in overall computing power, with HBM capacity and bandwidth significantly higher [6][7] - **Commercial Applications of Huawei's Cloud Services**: The deployment of Huawei's cloud services using the 384 super node has shown positive commercial feedback, particularly in token processing and interaction efficiency [8] Other Important but Possibly Overlooked Content - **Market Performance of Telecommunications Sector**: The telecommunications sector saw a slight increase of approximately 0.5%, with the 5G upstream supply chain leading the gains at 5.1%, influenced by the easing of restrictions on Chinese equipment [10] - **Outlook for Generative AI Industry**: The generative AI industry is viewed positively, with expectations for increased domestic chip orders and potential price hikes in computing rentals. Companies involved in high-speed connectors and cooling solutions are highlighted as potential investment opportunities [11][12]

"我们以前是纯外贸的服装加工企业，客户遍布全球，但美国在我们的客户比例中占到了65%，突如其 来的关税确实给我们带来了暂时的一些困难。"宁波一家外贸服装工厂负责人李先生在接受证券时报记 者采访时表示。 面对关税冲击，李先生也在积极想办法。他很快便与百度进行了接触，并加入了百度优选的出海计划， 借助百度AI慧播星数字人直播技术，从一家传统外贸加工厂向电商销售转型，全力开拓国内市场及日 韩、欧洲、澳洲等非美市场。"整个流程跑下来的感受就是一个字，快！"李先生说。 在美国所谓"对等关税"的阴霾下，广大像李先生一样的中小外贸企业主正在寻觅"突围"路径，而人工智 能则是他们披荆斩棘过程中的一把"利剑"。最近一段时间以来，包括百度、阿里巴巴等在内的科技公司 通过发布外贸企业相关扶持计划，结合自身技术优势推广相应的AI工具，不仅为开拓多元市场提供了 支撑，还助力传统外贸企业加快全链条数字化、智能化转型升级。一场以人工智能为核心的技术变革浪 潮，正在外贸行业加速铺开。 寻找新出路：AI助力开拓更多非美市场 洽谈需求、开设店铺、上架产品、打磨AI数字人，从开店到开播，李先生只花了一周左右的时间。 "按照传统电商的经营逻辑，首先 ...

行业主要上市公司：百川智能 ( A04400.SH ) 、昆仑万维 ( 300418.SZ ) 、拓维信息 ( 002261.SZ ) 、浪潮 信息 ( 000977.SZ ) 、科大讯飞 ( 002230.SZ ) 等 本文核心数据：中国大模型产业链 ; 中国代表性大模型产品商业化进程 ; 大模型市场规模及测算 ; 大模 型市场规模预测等 行业概况 1、定义 大模型是指包含超大规模参数 ( 通常在十亿个以上 ) 的神经网络模型。神经网络模型则是指基于神经网 络结构构成的数学模型，它受到人脑神经系统结构的启发，由人工神经元 ( 节点 ) 和它们之间的连接组 成。这些连接具有权重，可以通过学习过程进行调整，从而使得神经网络能够学习和适应输入数据的模 式。 2、大模型特征 大模型以其庞大的参数规模 ( 通常超过十亿 ) ，能学习和存储丰富的数据模式和复杂特征，因此在处理 大规模、复杂数据集上展现优异性能。它们在训练过程中同时学习多种 NLP 任务，如机器翻译和问答 系统，从而获得广泛而泛化的语言理解能力。此外，大模型的强大计算能力依赖于高端硬件配置 ( 数百 至数千个 GPU ) ，以及通过海量数据训练确保运算的 ...