7月15日消息，近日，工信部电子五所元器件与材料研究院高级副院长罗道军公开表示，我国芯片自给率仅10%，需要努力的地方还很多。罗道军谈到，中国拥有最大的新能源车产能，用量也是越来越多。但是，芯片的自给率确实目前不到10%，是结构性的短缺。他建议做车位芯片的企业尽量往高端走，低端现在又开始卷的不行了。“我们有一句俗语叫只要国人会做的事情，很快就会决掉，所以必须要不断的创新”，他说。罗道军强调，中国现在的产业里面两个亮点，一个新能源，一个汽车。他坦言道，“如今国际环境越来越差，车企的内卷也越来越厉害。所以对芯
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在物联网、人工智能等领域的推动下，晶圆代工先进制程势头正盛，台积电、三星及英特尔等半导体厂商纷纷加速布局，但成熟制程芯片的竞争并未停止...近日，荷兰半导体设备制造商阿斯麦新任CEO克里斯托夫·富凯（Christophe Fouquet）表示，世界需要中国生产的传统制程芯片。报道称，富凯表示，目前汽车行业，尤其是德国汽车产业，都需要中国芯片制造商目前正在投资的传统制程芯片。成为阿斯麦全球第二大市场高管看好中国半导体产业发展作为全球最大的光刻机厂商，自1988年进入中国市场以来，阿斯麦便一直与中国半导体行业
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7 月 12 日消息，集邦咨询于 7 月 10 日发布博文，玻璃基板技术凭借着卓越的性能以及诸多优势，已经成为先进封装领域一颗冉冉升起的新星。玻璃基板技术芯片基板是用来固定晶圆切好的裸晶（Die），封装的最后一步的主角，基板上固定的裸晶越多，整个芯片的晶体管数量就越多。芯片基板材料主要经历了两次迭代，上世纪 70 年代开始使用引线框架，在 90 年代过渡到陶瓷基板，也是目前最常见的有机材料基板。在封装解决方案中，玻璃基板相比有机基板有更多优势，IT之家简要汇总如下：· 卓越的机械、物理和光学特性· 芯片上
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《科创板日报》12日讯，埃隆・马斯克的Neuralink公司的一位高管表示，首位参与者体内植入的脑机接口芯片的细小电线状况现在已稳定。
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7月10日消息，周二，据报道，亿万富翁埃隆·马斯克（Elon Musk）领导的人工智能初创公司xAI和甲骨文已经结束了一项价值100亿美元的服务器协议的谈判。xAI一直在向甲骨文租用英伟达的人工智能芯片。报道援引几位参与谈判的人士的话说，双方已经不再就扩大现有协议进行谈判。马斯克在其社交媒体平台X上表示，xAI正在独立使用英伟达的H100
GPU芯片构建系统，目标是“尽可能快地完成”。他对这篇报道做出了以下回应：“xAI从甲骨文公司租用了2.4万块H100，用于训练人工智能模型Grok
2。G
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荷兰半导体设备巨头 ASML
为所有主要企业提供尖端光刻技术。该公司最近离职的首席执行官刚刚分享了他对这一复杂地缘政治格局的见解。彼得-温尼克（Peter
Wennink）最近在接受荷兰 BNR 电台采访时，对美国针对中国芯片产业的贸易限制毫不讳言。在执掌 ASML
十年之后于今年四月卸任的温尼克声称，这类讨论不是基于事实、内容、数字或数据，而是基于意识形态。在温尼克的领导下，ASML 逐渐成为欧洲最大的科技公司。随着中国政府加倍努力实现半导体自给自足，中国成为继台湾之后 ASML 的第二大市
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苹果公司的芯片合作伙伴即将开始试生产采用 2
纳米制造工艺的芯片，为iPhone17 制造 A19 芯片。自 2022 年以来，台积电一直计划到 2025 年量产采用 2
纳米工艺的芯片。按照这一计划，iPhone 17 Pro 内的A19 芯片将成为首款采用该工艺的产品。苹果公司因其极其复杂的供应链而闻名遐迩的漫长生产计划，意味着生产元件的公司需要尽早努力，使其工艺与苹果公司保持一致。在周二的一份报告中，台积电似乎正在这样做。据《自由时报》通过ET News 报道，台积电将于下周开始在其宝山工厂
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人工智能 (AI) 正在众多行业掀起浪潮，尤其是在大语言模型 (LLM) 问世后，AI 发展呈现井喷之势。LLM 模型不仅极大改变了我们与技术的交互方式，并且在自然语言理解和生成方面展现出了惊人的能力。虽然 GPU 在训练生成式 AI 模型方面发挥了重要作用，但在推理领域，除了 GPU 和加速器之外，还有其他可行的选择。长期以来，CPU 一直被用于传统的 AI 和机器学习 (ML) 用例，由于 CPU 能够处理广泛多样的任务且部署起来更加灵活，因此当企业和开发者寻求将 LLM 集成到产品和服务中时，CPU
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随着我们逐步迈入人工智能 (AI) 的世界，小体量模型愈发具有大优势。在过去的一年多里，大语言模型 (LLM) 推动了生成式 AI 的早期创新浪潮，训练参数量朝万亿级规模迈进，但越来越多的证据表明，无限制地扩展 LLM 并不具备可持续性。至少来说，通过此方式来发展 AI 所需的基础设施成本过于高昂，仅有少数企业可以承受。此类 LLM 需要消耗大量算力和电力，运营成本不菲。这些项目将带来沉重的财务和资源负担，例如 GPT-4 的训练成本至少为一亿美元。除此之外，这些 LLM 的开发和部署过程也相对复杂。剑桥
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汽车的算力需求呈现持续增长的态势。为了追求更高的自动驾驶性能、先进的车内体验，以及向电气化的转变，软件和人工智能 (AI) 正在加速发展，驱动一个由 AI 赋能的软件定义汽车 (SDV) 时代。与此同时，先进驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐 (IVI) 等关键的汽车用例，需要采用异构计算方法来满足复杂的计算要求。以 IVI 为例，它正逐步演变为全面的数字平台，配备更多高分辨率显示屏，并引入众多新的应用。同时，ADAS 也在不断扩增新的计算特性和安全功能，两者均对 AI 性能提出了更高的要
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传统来说，一部可支持打电话、发短信、网络服务、APP应用的手机，一般包含五个部分部分：射频部分、基带部分、电源管理、外设、软件。· 射频部分：一般是信息发送和接收的部分；· 基带部分：一般是信息处理的部分；· 电源管理：一般是节电的部分，由于手机是能源有限的设备，所以电源管理十分重要；· 外设：一般包括LCD、键盘、机壳等；· 软件：一般包括系统、驱动、中间件、应用。在手机终端中，最重要的核心就是射频芯片和基带芯片。射频芯片负责射频收发、频率合成、功率放大；基带芯片负责信号处理和协议处理。那么射频芯片和基
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从早期的真空管到如今的集成电路，半导体行业的发展如同一场没有终点的赛跑。人们一直在思考：「半导体行业，会有永远的大赢家吗？」历史的车轮滚滚向前，半导体行业经历了无数次的变革与洗牌。曾经称霸一时的巨头可能在瞬间黯然失色，新兴的力量又如同雨后春笋般崛起。这个行业的竞争之激烈，变化之迅速，让每一个参与者都如同在波涛汹涌的海洋中前行，稍有不慎便可能被浪潮淹没。半导体行业永远有「英雄」，但不是所有「英雄」都能够稳坐王位。「王者」x86 迎来新挑战CPU 的发展史简单来说就是英特尔公司的发展历史。x86 系列 CPU
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7 月 5 日消息，英国《金融时报》消息称，未来几个月英伟达将交付超过 100 万颗新款 H20 AI 芯片，这是英伟达针对中国市场推出的“特供”版本，目的是符合美国的出口管制新规。每颗 H20 芯片的售价超过 12000 美元（IT之家备注：当前约 87393 元人民币），意味着英伟达今年仅H20 芯片就将产生超过 120 亿美元（当前约 873.93 亿元人民币）的销售额。这将超过英伟达上个财年中整个中国业务（包括向 PC 游戏玩家销售 GPU 和其他产品）所获得的 103 亿美元（当前约 750.1
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7 月 6 日消息，据彭博社当地时间周五晚间报道，欧盟委员会竞争事务专员玛格丽特・维斯塔格发出警告：英伟达的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈（huge bottleneck）”，监管机构仍在考虑是否或如何采取行动。“我们已经向他们提出了一些问题，但还处于非常初步的阶段，”她在访问新加坡期间告诉彭博社，目前这还“不足以”成为监管行动的依据。自从成为 AI 支出热潮的最大受益者以来，英伟达一直受到监管机构的关注。因为能够处理开发 AI 模型所需的海量信息，英伟达的 GPU 备受数据中心运营商青睐。报道指出，这些
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