人类正在目睹一场如此极端的技术革命，其全部规模可能超出我们的智力范围。生成式 AI （GenAI） 的性能每六个月翻一番 [1]，超过了业界所说的超级摩尔定律的摩尔定律。一些云 AI 芯片制造商预计未来十年每年的性能将翻倍或翻三倍 [2]。在这个由三部分组成的博客系列中，我们将探讨当今的半导体格局和创新芯片制造商战略，在第二部分深入探讨未来的重大挑战，并在第三部分通过研究推动 AI 未来的新兴变化和技术来结束。按照这种爆炸性的速度，专家预测通用人工智能 （AGI） 将在 2030 年左右实现 [3][4]
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GenAI 半导体 SoC
先进封装正在成为高端手机市场的关键差异化因素，与片上系统相比，它实现了更高的性能、更大的灵活性和更快的上市时间。单片 SoC 可能仍将是低端和中端移动设备的首选技术，因为它们的外形尺寸、经过验证的记录和较低的成本。但多晶片组件提供了更大的灵活性，这对于 AI 推理和跟上 AI 模型和通信标准的快速变化至关重要。最终，OEM 和芯片制造商必须决定适应设计周期变化的最佳方式，以及瞄准哪些细分市场。Synopsys 移动、汽车和消费类 IP 产品管理执行董事兼 MIPI 联盟主席 Hezi Saar
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AI 高端移动设备 SoC 多晶粒
华为下一代旗舰智能手机 Mate 80 预计将在第四季度发布，所有人的目光都聚焦于它将搭载的处理器。但根据 Wccftech 和中国媒体 IC 智能的消息，该设备传闻将配备麒麟 9030 芯片，可能延续其前代产品麒麟 9020 所使用的 7nm 工艺。据报道，Buzz 称麒麟 9030 芯片性能将提升 20%，但不确定其与哪款早期芯片进行了对比。Wccftech 指出，如果它仍然采用 7 纳米工艺，那么这样的提升在没有升级光刻技术的情况下将是一个显著的飞跃。根据华为中央报道，
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华为 麒麟 SoC Mate 80
正如 Arm 工程部软件高级副总裁 Mark Hambleton 在 《2025 年芯片新思维》报告 中所说：人工智能 (AI) 的未来发展离不开软硬件的协同。然而，在由 Arm 赞助的新 CIO 报告中所述，开发者工作流程的碎片化限制了开发者创建和扩展新 AI 应用的速度，而这也是目前其所面临的最大挑战之一。报告下载链接： https://www.arm.com/resources/white-paper/why-software-is-crucialArm 深知软件对于释
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Arm AI
者：Arm 终端事业部技术战略及业务拓展总监 卢旻盛人工智能 (AI) 为消费电子设备实现了更综合、更加个性化且更智能的体验。而这也意味着设备上运行的软件和系统将愈发复杂，对安全性产生了直接的影响。举例来说，如果代码行数增加 10 倍，出现更多漏洞的风险也会增加 10 倍。虽然端侧 AI 创造了大量的机遇，新模型、功能、算子类型和量化技术不断涌入市场，但这种快速的变化在安全方面也带来了严峻的挑战，尤其是对消费电子设备而言。因此，建立起保护客户隐私与数据的安全技术和倡议，必须与 AI 带来的优势和持续机遇相
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Arm AI 消费电子设备安全
机器人早已不再局限于工厂车间或科幻电影，它们已经融入人们的日常生活，或许是客厅里默默工作的扫地机器人，又或是在超市里引导顾客完成购物的自助收银机，这些早已不是新奇事物，而是广泛技术变革的缩影。在人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 技术的推动下，机器人正从机械执行任务的工具，进化为具备自适应能力与决策能力的协作伙伴。它们能够感知环境、实时响应，甚至通过自然语言进行交流。 这种日益增强的智能正在模糊机器与助手之间的界限，为人机协作开辟了新的可能性。随着技术的日益成熟，机器人将在更多领域发挥更大
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Arm 机器人
智能手机处理器将要迈入新世代，研调机构Counterpoint指出，随着生成式AI手机快速普及，对高效能与低功耗的需求水涨船高，至2026年全球将有约三分之一智慧型手机SoC采用3纳米或2纳米先进制程节点。另一方面，苹果全新基础模型框架将允许第三方开发者允许存取苹果所内建的LLM，在App中整合苹果AI，外界解读是扩大苹果AI生态系的重要进展，安卓阵营包括联发科（2454）、高通严阵以待。今年第一季手机SoC（系统单晶片）市场，联发科以36%市占领先高通28%，苹果则以17%排名第三; Counterpo
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手机 SoC 联发科
据彭博社报道，Arm 首席执行官 Rene Haas 与 Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 一起批评美国对中国的 AI 半导体出口管制，他表示此举可能会减缓该技术的整体进步，从而影响消费者和行业参与者。Haas 在牛津举行的 Founders Forum 全球会议上发表讲话时说：“如果你缩小了获得技术的机会，并迫使其他生态系统发展起来，那就不好了......如果你愿意的话，它会让馅饼更小。坦率地说，这对消费者来说不是很好。他还谈到了 Arm 在中国的足迹，指出该公司的存在“相当重要”。华
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ARM 英伟达 美国出口管制
一块搭载了英伟达N1X处理器的惠普开发板（HP 83A3）在Geekbench上亮相。在Geekbench的测试中，运行Linux（Ubuntu 24.04.1）的N1X处理器在单核测试中获得了3096分，在多核测试中获得了18837分，平均频率为4GHz。数据显示这款处理器为20线程配置，由于Arm通常没有像英特尔那样的超线程技术，因此很可能是20个物理核心，类似于英伟达迷你超算所搭载的GB10。同时，该开发板可能配备128GB系统内存，其中8GB预留给GPU。其性能已经接近甚至超过了当前市场上的一些顶
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Arm 开发的 Zena 系列计算子系统 （CSS） 可能使半导体公司、一级供应商甚至汽车制造商能够更轻松、更快速地创建汽车级 AI 芯片。软件正在成为汽车行业更大的战场，AI 正在成为贯穿车辆各个领域的核心功能。“AI 工作负载正在成为筹码，”Arm 汽车部门高级副总裁兼总经理 Dipti Vachani 说。随着 AI 开始支撑从高级驾驶辅助系统 （ADAS） 到车载信息娱乐 （IVI） 的方方面面，公司正在重新设计汽车的内部电气架构。它们都将更多的计算能力从汽车每个角落的电子控制单元 （E
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ARM 开发了一个包含 16 个高性能处理器的计算子系统（CSS），以加快下一代 AI 芯片在汽车设计中的开发速度。这是首次使用 Zena 品牌，并提供 16 个 Cortex A720AE 汽车处理器核心和 Cortex-R82AE 实时微控制器核心。一个关键区别是 Mali GPU 是可选的，AI 加速器也是可选的，这表明 ARM 预计芯片制造商将添加额外的 IP，无论是作为 RTL 集成在芯片中，还是作为芯片 LET。这标志着在软件定义汽车中越来越多地使用人工智能，从而提高了处理需求“我们拥有超过
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Arm 软件定义汽车 汽车电子
ARM 开发了具有 16 个高性能处理器的计算子系统 （CSS），以加快用于汽车设计的下一代 AI 芯片的开发。这是 Zena 品牌的首次使用，提供 16 个 Cortex A720AE 汽车处理器内核和 Cortex-R82AE 实时微控制器内核。一个关键区别是 Mali GPU 是可选的，AI 加速器也是可选的，这表明 ARM 希望芯片制造商在芯片中添加额外的 IP，无论是在芯片中作为 RTL 还是作为小芯片。这标志着软件定义汽车中越来越多的 AI，从而提高了处理要求“我们有超过 94% 的汽车制造商
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ARM Zena AI定义汽车
当夕阳的余晖透过 1950 年纽约的玻璃窗，洒在阿西莫夫伏案疾书的稿纸上。在发表《我，机器人》的那个遥远的下午，这位科幻巨匠或许未曾料到，自己笔下那些拥有自我意识的机器人，正以另一种形态叩击着人类文明的边界。「智能眼镜，将会是远超 VR 的产品。」Meta 创始人扎克伯格在日前的一次访谈中笃定。Meta 的一季度财报也证实了扎克伯格的观点，公司表示 Ray-Ban Meta AI 眼镜月活跃用户是一年前的 4 倍多。一场关于人机交互的革命，在镜片的方寸之间展开。等待一阵风AI 眼镜的火
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据《光明日报》报道，由北京航空航天大学（Beijing Aeronautics University，BUAA）电子与信息工程学院李洪革教授领导的研究团队成功开发了一款开创性的计算芯片——混合随机计算 SoC 芯片。该芯片基于完全自主研发的开源 RISC-V 架构，容错能力强、抗干扰能力强、能效高。它引入了数字表示（重新定义二进制数）、计算算法（内存计算）和异构计算架构（SoC 设计）的颠覆性创新。这一成就建立了基于混合随机数的新计算范式，代表了从数值系统表示到芯片实现的原创创新，支撑了中国高性能智能计算
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5 月 27 日消息，小米创办人、董事长兼 CEO 雷军今日早发文：“玄戒 O1 最高主频 3.9GHz，这足以说明我们芯片团队已经具备相当强的研发设计实力。”官方数据显示，小米玄戒
O1 处理器安兔兔跑分超过了 300 万分，拥有 190 亿个晶体管，采用了全球最先进的 3nm 工艺，芯片面积仅
109mm2。架构方面，小米玄戒 O1 采用了十核四丛集 CPU，拥有双超大核、4 颗性能大核、2 颗能效大核、2 颗超级能效核，超大核最高主频
3.9Hz，单核跑分超 3000 分，多核跑分超 9
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小米 雷军 芯片 玄戒 O1 处理器 ARM 3nm
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