两个月前，顶着“全球年内最大IPO”的光环，Arm成功登陆纳斯达克。彼时，国内媒体在报道中不约而同地将重点聚焦到了Arm招股书中对于中国市场的一段描述：过去三个财年，Arm来自中国市场的收入分别占其总收入的约20%、18%、25%。面对中国这个占据Arm整体近四分之一营收的重要市场，Arm在进入IPO后的运营新阶段，将以何种战略来经营中国市场？与中国客户的合作关系是否会发生变化？这些都是国内产业界格外关注的话题。对此，除Arm CEO雷内·哈斯（Rene Haas）在今年9月接受媒体采访正面回应中国市场战略外，10月24日，Arm战略与生态系统执行副总裁Drew Henry来到中国，并出席与安谋科技联合举办的$智能(5RE.SI)$物联生态研讨会。在该活动上，Drew Henry再次重申Arm面向中国市场不变的承诺：Arm将携手安谋科技持续深耕中国市场，围绕Arm产品和生态系统助力中国合作伙伴加速实现创新。此举无疑让中国庞大的Arm生态参与者再次吃下了一颗“定心丸”。同时，作为Arm在中国的独家授权方同时也是前者的“最大客户”，安谋科技无疑将为Arm在中国市场的长期发展和战略落地扮演极为重要的独特角色。中国是Arm重要且增速最快的市场之一演讲伊始，Drew Henry就开门见山地肯定了中国市场对于Arm的重要性，“中国是Arm重要且增速最快的市场之一”。随后，Drew Henry分享了几组数字：今年上半年Arm在中国的授权客户增长了10%，目前中国市场授权客户超400家、累计芯片出货量突破300亿片，全球1500万Arm技术开发者有400万来自中国……Drew Henry参加安谋科技智能物联生态研讨会作为曾主导一系列Arm战略性增长计划的高管，Drew Henry的观点无疑代表了Arm公司对
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芯片巨头，新豪赌
在生成式AI热潮的带动下，包括$台积电(TSM)$、$英特尔(INTC)$、$三星(SMSN.UK)$、SK海力士、美光、日月光等各行业芯片大厂均积极备战，扩大资本支出。这不仅是时间与技术的赛跑，更是一场财力与实力的角逐。晶圆代工迈入2.0时代，代工厂的比拼更激烈2021年，英特尔提出了IDM2.0的战略，其战略核心为英特尔晶圆代工服务（IFS），围绕这一战略，英特尔大象转身，进行了一系列的重大投资，包括建设新的晶圆厂和升级现有设施。而台积电在2024年第二季度收益电话会议上，也提出了“晶圆代工2.0”概念。按照台积电董事长兼首席执行官魏哲家的意思，他们扩展了晶圆代工行业的原始定义，进入“晶圆代工2.0”时代，晶圆代工将不仅包括传统意义上的代工，也包括封装、测试、掩模制作等，以及所有除存储器制造之外的IDM。魏哲家还特意强调了，台积电将专注于最先进的后端技术，也就是先进封装，帮助客户实现领先产品。无论是“IDM2.0”还是“晶圆代工2.0”，两者都有异曲同工的意思，都体现了晶圆代工行业向更多领域延伸的趋势。同时这也就意味着需要投入更大的资本支出。据TrendForce报道，英特尔计划2024年增加资本支出2%，达262亿美元。在2024年第二季度收益电话会议上，台积电宣布，2024年资本支出预计为300亿至320亿美元，高于此前预期的280亿至320亿美元的支出下限。其中，70%至80%的资本预算将用于先进工艺技术，约10%至20%将用于专业技术，约10%将用于先进封装测试、掩模制作及其他用途。台积电董事长魏哲家表示，资本支出增加的主
芯片巨头，新豪赌
SIA督促美国取消半导体301关税，称已影响经济
来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自SIA，谢谢。 SIA 于 12 月 1 日向美国贸易代表办公室 (USTR)提交了评论，敦促其取消有害的半导体关税。他们表示，这些关税正在加剧持续的芯片短缺并减缓我们的经济。正如 SIA 在提交的文件中所解释的那样，对半导体和相关产品征收的 301 关税正在导致当前全球芯片短缺，导致价格上涨，并对美国消费者和汽车、电器、医疗设备和其他美国工业制造商造成损害。 SIA指出，虽然我们国家在与中国的贸易中面临真实而重大的挑战，但SIA仍然坚信对半导体和相关产品征收关税实际上是对美国芯片制造商和消费者的破坏性税收，给我们的经济带来了不必要的负担。此外，关税削弱了半导体行业继续提高产能以满足不断飙升的半导体需求的努力。我们相信，政府可以通过外科手术式的方式取消对半导体和相关产品的关税，而不会限制其继续与中国谈判更有利的贸易和经济条款的影响力。 半导体是现代经济的基石，为一切数字化提供动力，从智能手机和汽车到超级计算机和医疗设备都需要芯片。美国芯片公司以近一半的全球市场份额领先世界。数据显示，美国公司的半导体出口在 2020 年超过 490 亿美元，使芯片成为美国出口的前五名。半导体行业也与中国保持着持续的贸易顺差。美国半导体生产商近一半的制造业务位于国内 18 个州。半导体行业雇佣了 277,000 名美国工人从事高薪工作，并在整个美国经济中支持额外的 160 万个工作岗位。 由于大流行，2020 年末出现的半导体普遍短缺继续给我们的行业带来重大挑战，并使全球半导体生态系统的弹性变得紧张。301 条款关税加剧了供应链中断。最直接的影响是，美国的额外关税使所涵盖半导体的成本增加了 25%，随后导致全球短缺和需求上升导致价格上涨。这加剧了当前的全球短缺，进一步扰乱了我们客户的供应链，并加剧了美国短缺的破坏性影响这些短缺还导致工厂停工
SIA督促美国取消半导体301关税，称已影响经济
IPO后Arm高管访华，重申面向中国市场不变的承诺
IPO后Arm高管访华，重申面向中国市场不变的承诺
存储芯片“超级周期”，真的来了？
近期，全球存储芯片市场持续释放积极信号。三星、美光、SK海力士等行业巨头相继宣布提价，DRAM产品涨幅普遍达15%-30%，NAND闪存价格亦上调5%-10%，部分厂商甚至暂停报价以应对供应紧张；从市场端看，DDR4内存半年累计涨幅超200%，HDD、SSD、HBM等产品因AI需求爆发陷入供不应求。与此同时，资本市场反应热烈，美光近一个月股价涨约60%，铠侠、闪迪涨幅超100%，A股相关概念股也随之拉升，展现出市场对存储板块的强烈信心。在此背景下，摩根士丹利研报指出，AI驱动下存储行业供需失衡加剧，预计将开启持续数年的“超级周期”，到2027年全球存储市场规模有望向3000亿美元迈进，存储芯片行业或正迎来新一轮产业周期的起点。半导体行业“风向标”，逻辑生变存储芯片作为半导体行业的“风向标”，其周期性波动始终是观察产业景气度的关键窗口。复盘近十年来三轮核心周期可见，存储行业的典型周期时长约为3-4年，且每一轮周期都由不同需求与技术变革驱动：图源：野村证券2016-2019年，DDR4技术迭代叠加手机游戏需求爆发，推动存储价格累计涨幅超100%；2020-2023年，全球疫情催生的远程办公与数据中心需求先拉动价格上涨，后又因需求疲软与产能过剩陷入调整，累计跌幅超50%；2024年至今，AI算力基建与HBM技术革命成为新引擎，直接改写了传统周期逻辑。需要注意的是，与前两轮周期不同，本轮上行不再依赖个人消费端需求，而是以企业级AI资本开支为核心——HBM价格年内暴涨500%，DDR4价格涨幅超50%，高端存储产品“量价齐升”的同时，利基市场国产替代也在加速。更关键的是，AI数据中心对存储产能的“吞噬式需求”，让全产业链呈现罕见的全品类普涨态势：从消费级NVMe SSD、DDR4内存条，到企业级存储系统与大容量HDD，价格同步攀升。这种结构性变化正在重塑存储产业的传统周期模型。据CF
存储芯片“超级周期”，真的来了？
英伟达掘墓人：两大巨头，最新发声
2024年底到2025年初，定制化AI芯片市场经历了一场前所未有的爆发。谷歌TPU成为这场变革的标志性产品——不仅支撑着Gemini模型的训练，还开始向苹果、Cohere等企业开放云服务。这一现象引发了整个行业对自研芯片趋势的重新思考。从市场规模来看，定制化 XPU 与相关基础设施的商业化进程同样提速。行业机构和分析师多次预测，到 2030 年，规模化扩展交换机市场有望接近 60 亿美元，与之配套的光互联器件市场更将突破 100 亿美元级别。这一庞大的市场规模预示着 AI 计算架构正从单纯关注算力峰值，转向关注“规模化扩展能力”和“算力互联效率”这两个新的核心维度。在这个背景下，云服务商的资本开支预期从年初的18%增长率飙升至30%以上。AI基础设施建设已从单机柜演进到多机柜规模化扩展架构，数百颗XPU之间需要实现高带宽、超低延迟的任意互联。这不仅催生了定制化加速器的需求爆发，也推动了高速互联、光子技术、先进封装等整个产业链的技术跃迁。我们可以从博通和Marvell这两家公司的最新财报中，一瞥这场技术与市场的变迁。亮眼财报先来看看博通和Marvell这两大巨头在第三季度交出的成绩单。博通的2025财年创下的成绩令人瞩目：全年营收640亿美元，同比增长24%；AI业务营收200亿美元，同比激增65%；半导体业务营收创下370亿美元历史新高。第四季度表现更为强劲，总营收180亿美元，同比增长28%，其中AI芯片业务达65亿美元，11个季度实现超10倍增长。更令市场关注的是博通披露的订单数据：公司当前AI相关在手订单总额已超730亿美元，占合并订单积压总量的近一半，这些订单将在未来18个月内完成交付。这其中，XPU及相关定制化芯片订单占比约70%，交换机、DSP、激光器等互联组件占比约30%。CEO陈福阳特别强调，这730亿美元仅是当前静态订单量，随着新订单持续涌入，实际交付金额
NAND Flash市场跑出新黑马：三星意外掉队！
来源：内容来自半导体行业观察（ID：icbank）编译自semianalysis，谢谢。NAND是一个竞争激烈、不断进步的市场。制造和出货的 NAND 位数以每年 30% 到 35% 的速度增长，每 2 到 3 年翻一番。最初的看法是，这需要大量资金专门用于新设备，但 NAND 行业从 2017 年到 2022 年每年仅在晶圆制造设备上花费了150亿到200亿美元，尽管呈指数级增长，但生产NAND的成本迅速下降。几十年前，类似的成本缩放改进在 DRAM 和逻辑等其他半导体技术中很常见，但这些子行业会认为这种改进速度在后摩尔定律宇宙中是不可持续的。生产力的提高主要是由 Lam Research 蚀刻和沉积工具的改进以及制造商开发的工艺节点推动的。从历史上看，当半导体行业进行如此快速的创新时，许多公司在技术上被抛在了尘埃中。行业整合出现。只出现了几个强者。3D NAND 今天也处于类似的位置，该行业的未来经济状况也在不断变化。英特尔卖掉了他们的NAND业务，铠侠和西部数据出现了很大的动荡。在本报告中，我们希望对三星、SK 海力士、美光、Solidigm、长江存储、西部数据和铠侠的工艺技术进行状态检查。快速总结是，美光、SK 海力士和 YMTC 领先于其他公司。与此同时，三星在几年前还是 NAND 技术的绝对领导者，却奇怪地落后了。而来自中国的长江存储现在出货密度最高的3D NAND。SemiAnalysis和Angstronomics编制了下表。它有许多细微差别，将在下文中解释。长江存储YMTC 对他们的新一代 NAND 非常低调，该系列新产品搭载了公司新一代的Xtacking 3.0 技术。在官方新闻稿中，他们没说明新产品的层数。官方的路线并没有将 Xtacking 3.0 作为业界最密集的 1Tb TLC NAND 进行推广。但在SemiAnalysis 看来，Xtacki
NAND Flash市场跑出新黑马：三星意外掉队！
瑞芯微荣获“中国芯”大奖的RV1126，暗藏玄机！
昨日，由中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）组织的2021年第十六届“中国芯”集成电路产业促进大会在珠海隆重召开。 数据显示，本届“中国芯”共有217家企业、319款产品参与申报，其中年度重大创新突破产品有38家企业申报的40款产品，优秀技术创新产品共有106家企业申报的118款产品，27家优秀支撑服务企业申报，芯火新锐产品中有53家企业申报的53款产品，优秀市场表现产品共计有71家企业的81款产品参与申报。 虽然拥有如此多的参与者，但和所有的竞赛一样，本次中国芯大会只有少量的胜出者。 以“优秀市场表现产品”奖为例。官方指出，这个奖项授予在主要市场应用领域销售业绩突出、具有自主知识产权的单款芯片产品。在71家企业的81款芯片产品于13条赛道展开角逐后，最后仅有25款芯片产品脱颖而出。其中，瑞芯微旗下的高端视觉芯片RV1126就是其中的一员。 因为其独特的设计，让这颗芯片成为了本届“中国芯”大会上，最让笔者眼前一亮的产品之一。这主要归因于该芯片植入了一个RISC-V MCU。 过去几年里，因为厂商的热捧，RISC-V火爆全球，来自各地的厂商也开始探索这个拥有灵活可扩展特性的架构的应用范围。本土芯片大厂在这方面已经有了投入，并让他们拥有了基于其创造更多可能的实力。 瑞芯微RV1126系统是linux+rtos双系统，可快速抓图，在内置MCU上运行了一个小的实时操作系统的。RV1126内置MCU的设计，在低功耗快速启动方面，也大大增加了终端产品的优势力，启动速度可以做到250ms抓取第一帧有效帧，并同时加载AI模型库，保证“1秒内”完成“双目”人脸识别。 具体而言，这是一款采用14纳米工艺制造的芯片，拥有低功耗的四核ARM Cortex-A7 处理器，还内置了2T 算力的NPU，并采用了瑞芯微自研的3帧HDR 14MP多路高性能ISP和4K 30fps H.264/H.265
瑞芯微荣获“中国芯”大奖的RV1126，暗藏玄机！
深度解读特斯拉自研芯片架构
对于一家自动驾驶电动汽车制造商来说，花费数亿美元从头开始创建自己的人工智能超级计算机，超大规模人工智能训练的成本和难度有多大？公司创始人必须多么自负和肯定才能组建一支能够做到这一点的团队？像许多问题一样，当您准确地提出这些问题时，他们往往会自己回答。很明显，SpaceX 和$特斯拉(TSLA)$ 的创始人兼 OpenAI 联盟的联合创始人埃隆马斯克没有时间或金钱浪费在科学项目上。就像世界上的超级大国低估了完全模拟核导弹及其爆炸所需的计算能力一样，也许自动驾驶汽车的制造商开始意识到，在复杂的世界中教汽车自动驾驶这种情况总是在变化，这将需要更多的超级计算。一旦你接受了这一点，你就可以从头开始，建造合适的机器来完成这项特定的工作。简而言之，这就是特斯拉的 Project Dojo 芯片、互连和超级计算机工作的全部内容。在Hot Chips 34大会上，曾在Dojo超级计算机上工作的芯片、系统和软件工程师首次公开了该机器的许多架构特性，并承诺将在特斯拉AI日上谈论Dojo系统的性能。Emil Talpes 在 AMD 工作了近 17 年，研究各种 Opteron 处理器以及命运多舛的“K12”Arm 服务器芯片，他介绍了他的团队创建的 Dojo 处理器。Debjit Das Sarma 则同期在 AMD 担任 CPU 架构师，他在演讲中受到赞誉，目前是特斯拉的自动驾驶硬件架构师，Douglas Williams 也是如此，我们对他一无所知。这家汽车制造商的首席系统工程师 Bill Chang 在 IBM Microelectronics 工作了 15 年，设计 IP 模块并致力于制造工艺，然后帮助 Apple 将 X86 处理器转移到自己的 Arm 芯片上，而Rajiv Kurian一开始在特斯拉工作，
深度解读特斯拉自研芯片架构
英伟达还能一家独大吗？AI的五大挑战！
2024 年是 HPC-AI 市场大放异彩的一年。SC24的出席人数创下了历史新高，劳伦斯利弗莫尔国家实验室的El Capitan在Top500榜单上位居榜首， AI 市场蓬勃发展，超大规模公司在 2023 年的投资额是其原本高额投资的两倍多。那么，为什么这一切感觉如此不稳定？随着 2025 年的到来，HPC-AI 行业正处于一个转折点。不断膨胀的 AI 市场占据了人们的讨论话题，一些人担心它会耗尽 HPC 的活力，而另一些人（或许是同一群人）则在等待 AI 泡沫破裂。与此同时，政治变革正在威胁现状，可能会改变 HPC-AI 的市场动态。Intersect360 Research正在制定今年的研究日程，并参考了HPC-AI 领导组织 (HALO)的意见。我们制定了有助于制定新五年预测的调查，以下是 HPC-AI 市场在未来五年面临的五大问题。1、人工智能市场能有多大？在我们 SC24 之前的网络研讨会上，Intersect360 Research 对其 2024 年 HPC-AI 市场预测进行了重大调整，宣布我们预计超大规模 AI 将连续第二年实现三位数增长，并且未来几年将保持高增长率。我们还提高了混合、本地（非超大规模）HPC-AI 市场的前景，但与超大规模的巨大增长相比，这种相对温和的增长显得微不足道。AI 已经成为数据中心基础设施讨论的焦点。例如，在Hot Chips 2024上，少数几个没有明确关注 AI 的演讲仍然提到了它。供应商们正在竞相拥抱 AI 市场看似无限的增长。超大规模人工智能市场主要以消费者为主，而且已有先例。超大规模通过从以前不依赖企业计算的消费者市场中创建云数据中心市场，实现了最初的增长。日历、地图、视频游戏、音乐和视频过去都存在于线下，社交媒体是一个前所未有的类别。人工智能正在建立在所有这些现象的基础上，并且正在创造新的现象。没有哪个市场是真正无
英伟达还能一家独大吗？AI的五大挑战！
完成Xilinx收购后，AMD发布了一款机器人产品
在今年二月，AMD宣布，公司于2020年10月发起的对赛灵思（Xilinx）的收购正式完成。通过这单收购，AMD将其产品线扩充到领先的计算、图形和自适应 SoC 产品组合，打造了行业高性能和自适应计算的领导者。 AMD总裁兼首席执行官苏姿丰博士（Dr. Lisa Su）表示：“对赛灵思的收购将一系列高度互补的产品、客户和市场，以及差异化的 IP 和世界一流的人才汇集在一起，把我们打造成为行业高性能和自适应计算的领导者。赛灵思领先的 FPGA、自适应 SoC、人工智能引擎和软件专业知识将赋能AMD，带来超强的高性能和自适应计算解决方案组合，并帮助我们在可预见的约 1350 亿美元的云计算、边缘计算和智能设备市场机遇中占据更大份额。” 至于前赛灵思首席执行官 Victor Peng 将加入 AMD，担任新成立的自适应和嵌入式计算事业部 (AECG) 总裁。AECG 仍然专注于推动领先的 FPGA、自适应 SoC 和软件路线图。随着新事业部的成立，公司规模将进一步扩大，并且能够提供包括 AMD CPU 和 GPU 在内的一系列扩展解决方案。 在收购完成仅仅三个月之后，AMD AECG（原Xilinx）就带来了全新的产品——Kria KR260 机器人入门套件。 为什么是机器人？ 在问到为何看中机器人市场的时候，AMD工业、视觉、医疗和科学市场高级总监Chetan Khona回应道：“公司在给Kria系列产品选择未来发展方向的时候是考虑了多重因素。首先看的是它的成长性；其次，我们的FPGA和自适应计算需要在相关的领域给客户提供领先优势。基于这个标准，AMD把机器人市场选定为公司Kria产品线的新目标。” 正如Chetan Khona所说，机器人现在在工厂和很多其他环境当中的应用渐成潮流，无论是其应用数量还是多样性也都在不断增长。虽然机器人迎来了大幅度的增长，但是它的广泛采用也面临一
完成Xilinx收购后，AMD发布了一款机器人产品
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