随着新一轮科技革命和产业变革深入推进，汽车与能源、交通、信息通信等领域加速融合，汽车的电动化、网联化、智能化成为汽车产业发展的主流和趋势。世界各主要汽车大国也纷纷加强战略谋划、强化政策支持，主要的跨国车企也纷纷加大研发投入、完善产业布局。 持续努力和创新发展，我国汽车工业已进入具有初步全球竞争力的历史转折点。在智能新能源汽车赛道上，我国汽车企业在技术创新、产品迭代、商业模式、产业生态上形成先发优势，发挥产业协同效应，形成品牌持续向上发展的势能。在电动化和智能化浪潮推动下，当前传统燃油汽车时代形成的汽车产品格局和品牌阶层正在被打破。 随着全球主流汽车强国对新能源汽车的不断政策支持，供应链以及配套设施的日益完善，消费者对新能源汽车接受程度也在不断提高，这都使新能源汽车销量保持持续增长的趋势。 随着芯片缓解汽车供应会开始回升，这意味着原本竞争不充分的市场开始恢复到芯片短缺前。这可能会带来几个直接的市场反应：市场竞争加剧，价格战重现市场，汽车成交价开始回落。对于同一定价在线上销售的车企而言，这可能会面临更多的压力;其次，芯片短缺带来的配置问题重新解决，汽车产品之间的配置战战火会重燃。当然，另一个值得关注的现象是，由于芯片短缺这两年不少产品都有过减配行为，后期是否会变为消费者维权热点，可能在最近一年中会集中爆发。 汽车产业是国民经济的重要支柱产业，在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。发展新能源汽车是国家战略，是助力实现“双碳”目标的重要举措，也是汽车未来发展的方向。十年来中国发展培育出了全球最大的电动汽车消费市场，同时也成为全球最大的电动汽车生产国。中国已建成的公共充电桩数量超过美国、欧洲和日本的总和。目前，中国新能源汽车已过了政策推动阶段，进入消费者推动、市场推动阶段。随着汽车行业加快向“新四化”发展，车企应坚持以科技创新为品牌奠定个性基础，以研发能力为核心、打造强硬的产品实力。当前中国居民消费呈持续升级的趋势，车企与消费者的关系已经从单纯的买卖向多维度的圈层互动转变，在激烈的竞争环境下，车企要持续打造自身品牌的独特性才能获得消费者的认同。 当前，全球汽车业正经历一场百年未遇的科技革命。中国新能源汽车抢占先机实现了“换道超车”，未来还能否继续引领全球?这成为我们必须面临的一个又一个发展难题，特别是现代汽车产业面临的挑战并不局限于产品本身，还与宏观政策、信息通信、互联网、人工智能等技术紧密融合才能有再进一步的发展。这需要从更多领域统筹谋划、统筹协调，才能在全球汽车产业中抢占市场赢得先机。新型智驾汽车领域的合作进行深入的交流，包括政策、技术、标准规范等各方面，凝聚新的共识、拓展新的空间、探索新的模式，共同推进汽车产业的绿色低碳和智能化加速，为全球汽车产业的发展注入更多更大的新动能。 未来自主品牌企业还应在技术短板上持续发力，把核心技术掌握在自己手里，尤其加大高算力芯片、汽车软件、关键材料等领域的技术创新力度，逐渐构建自己的品牌护城河，并以新能源汽车产业为牵引，培育具有世界竞争力的整车及关键零部件企业集团。全球汽车发展的唯一方向就是新能源化，或者说是电动化，这已经成为全球各国家和企业的共识。过去，很多国家对这点存在争议和摇摆，而中国的新能源汽车产业则一直在增长，不断迈上新台阶。经过这几年的发展，新能源化这个不可逆的态势已基本形成。

据 21ic 近日获悉，OpenAI 公司 CEO 山姆(Sam·Altman) 近日在接受采访时表示，OpenAI 已经不再使用付费用户的数据来训练 AI 模型 ChatGPT 了，OpenAI 未来也不会再使用这些数据用以模型训练，包括微软、Salesforce、Snapchat 等大企业的 API 数据内容。 Sam·Altman 表示，“客户显然希望我们不要训练他们的数据，所以我们改变了计划：我们不会那样做。”OpenAI 官方最新的服务条款显示不训练任何 API 数据，我们已经有一段时间没有训练了，API 或应用程序编程接口是允许客户直接插入 OpenAI 软件的框架。 OpenAI 的商业客户，包括微软、Salesforce、Snapchat 等有可能利用 OpenAI 的 API 功能， 但 OpenAI 的新隐私和数据保护仅适用于使用该公司 API 服务的客户。OpenAI 官方最新的服务条款显示 OpenAI 可能会使用自己 API 以外的服务中的内容。 随着整个产业努力应对大语言模型取代人类创造的材料的前景，OpenAI 不得不重新优化 ChatGPT 的训练模型。比如美国作家协会与电影制片厂之间的谈判破裂后，美国作家协会于周二开始罢工。 除此之外，大的企业负责人们也同样担心 ChatGPT 和类似程序对其知识产权的影响，娱乐大亨兼 IAC 主席 Barry·Diller 建议媒体公司可以将他们的问题诉诸法庭，并可能就使用创意内容起诉 AI 公司。 ChatGPT 是去年 11 月推出的由 OpenAI 开发的一个人工智能聊天机器人程序，该程序使用基于 GPT-3.5 架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。 OpenAI 是马斯克和另一个合伙人山姆(OpenAI 的 CEO)共同创办的，目前在美国旧金山，和马斯克的脑机接口公司(Neuralink)在同一座大楼办公。其最终目的是通过和全球研究者的合作向公众开放专利以及研究成果，促进和发展对人类友好的人工智能，最终使得全人类受益。 ChatGPT 是通过从互联网上抓取大量文本进行训练的，其中可能包含了一些个人信息，有关部门担心这些信息可能被查询该机器人的人获取，GPT-3 模型建立了一个过滤器以阻止其输出人们的电话号码等信息。尽管这些个人信息可能已经在互联网上公开发布过，才能被该机器人在训练过程中收集，但 ChatGPT 可能会被用作一种工具，帮助人们更容易地找到这些信息。 除此之外，ChatGPT 还存在其他更大的隐私问题，比如人们在使用该机器人时可能会交出私密、敏感的信息，而 OpenAI 如何存储或使用这些数据并不清楚，很多公司已经要求或警告员工不要与 ChatGPT 分享机密信息，比如专有代码。

5月4日消息，集邦咨询最新的一份报告指出，去年10月，美国商务部对中国实施新的禁令，不允许进口18nm及更先进工艺的DRAM内存芯片制造设备，对于厂商的布局也产生了深远影响。 SK海力士位于无锡的工厂虽然获得了一年的宽限期，但考虑到未来风险，以及市场需求疲软，SK海力士选择在2023年第二季度将无锡工厂的月产能削减30%。 SK海力士原计划将无锡工厂的制造工艺从1Ynm升级为1Znm，并减少“成熟工艺”的产能。 但在美国禁令发出后，SK海力士选择了提高21nm成熟工艺的产能，并专注于DDR3、DDR4 4Gb颗粒的生产，满足中国内地市场和全球成熟工艺消费级内存市场的需求。 DDR3、DDR4 4Gb颗粒产能目前仍占SK海力士消费级内存芯片出货量的接近30%。 同时，南亚、华邦、力晶等台系厂商也都在供应DDR3 4Gb，工艺都在20nm左右;南亚则还在大规模供应DDR4 4Gb。 集邦咨询还分析了整个消费级内存市场的趋势，特别指出尽管各家都在减产，但因为库存量太大，整体仍然供过于求，预计2023年第二季度消费级内存还将降价10-15%。 从长远来看，SK海力士无锡工厂扩展成熟工艺，又会进一步增加供应压力，使得消费级内存市场的反弹更加困难。

金秋九月，推迟两月的2022世界人工智能大会(WAIC)在上海举行。在美国刚刚对华限售英伟达和AMD高端GPU(图形处理器)的背景下，AI/GPU成为本届大会除元宇宙之外的另一大“流量密码”。 芯片是AI的基石。在“WAIC 2022”评选出来的八大“镇馆之宝”中，上海天数智芯的“智铠100”和壁仞科技的通用GPU芯片BR100系列入选其中，成为业界关注的焦点。《中国经营报》记者注意到，不只寒武纪、壁仞科技、燧原科技、瀚博半导体等这些AI芯片公司展示了最新的芯片产品，百度、华为等科技大佬也展示出了AI相关的硬件。 另外，在全民关“芯”的背景下，记者在一些AI芯片论坛上注意到，国内AI芯片公司已不止于对外宣扬算力理论峰值和未来愿景了，而把重点更多地放在了算力密度、能源效率、生态合作等话题上。 资深产业分析师黄烨锋表示：“从今年的新品和生态更新中，能看到国产GPU/AI芯片企业在走向成熟。发布POD(智算机)、集群，强调系统和软件生态的重要性，并将其落地转化为生产力，无一不体现着现在的国产AI芯片企业已经脱离了过去讲故事、卖情怀、谈愿景的初期阶段，朝着更具切实意义的方向迈进。” 据了解，壁仞科技通用GPU芯片BR100采用了台积电7nm制程，单芯片峰值算力可达每秒千万亿次浮点运算，打破了全球通用GPU算力纪录;同样采用7nm工艺的天数智芯首款云端推理通用GPU产品——“智铠100”，于今年5月成功点亮，经后续测试修正后即可量产;成立于2018年的瀚博半导体则展示了国产云端7nm GPU芯片SG100，据悉该芯片是集渲染、AI于一体的全功能GPU，而云游戏、云手机、云桌面、云计算等元宇宙关键性应用场景正是其所要发力的重点领域。值得一提的是，专注云端算力的人工智能公司燧原科技发布了高性能AI加速集群服务器产品云燧智算机(CloudBlazer POD)，里面内置了云端AI训练芯片“邃思1.0”和“邃思2.0”，云燧智算机及集群方案的诞生，也让燧原完成了芯片、板卡、服务器、集群算力中心解决方案的覆盖。 燧原科技创始人兼COO张亚林对记者表示，从前些年开始，AI模型参数规模就以每3个月提高一倍的速度在发展，如今模型参数已经发展到了千亿，甚至万亿级规模了。“大规模集群是AI计算的必需品。”他指出，“算力底座不仅是芯片，还有板卡、软件，更重要的是系统一体化。而这块除了美国友商之外，中国国内能实现的还非常罕见。” 张亚林还指出，如何通过集群和系统的方式使AI大模型达成更高的生产力，已经成为一个关键问题。“我国东数西算工程的落地，不仅对能效、算力密度有要求，还在部署、运维、集成等方面提出了非常高的交钥匙一体化需求。”他说，这是云燧智算机和集群诞生的背景。 “在AI技术、AI芯片发展到一定阶段后，有越来越多的芯片企业开始强调有效算力、算力效率、算力密度之类的概念，且从端到云的不同企业都在谈这些事。”黄烨锋注意到，今年WAIC不止一家企业用PUE(Power Usage Effectiveness，数据中心总能耗/IT设备能耗)来衡量能源效率，这是一个更偏系统层面的指标。而在单个AI芯片层面，瀚博半导体创始人兼CEO钱军则在人工智能大芯片产业落地论坛上指出“评价算力，不能只看它的绝对值”，并提出了“算力密度”的概念，该概念可用来衡量一家芯片企业的实力。 继2800亿《芯片法案》威逼利诱芯片巨头在中美之间“二选一”、对EDA软件实行出口管控后，美国又对华断供英伟达等高端GPU芯片，恐影响超算中心、AI训练、云计算服务器等场景，这一纸公告引发人工智能和芯片半导体两个行业的双重地震，“国产替代”已成大势。 “昆仑芯3代将于2024年初量产，将成为国内高端芯片的替代产品。”9月6日，百度集团执行副总裁、智能云事业群总裁沈抖透露，截至目前，百度“云智一体3.0”的AI IaaS层核心的昆仑芯已量产数万片，实现大规模商业化落地。 全球最大AI算力市场 “国产替代”第一站? 近五年，中国算力产业规模平均增速超过30%，算力总规模位居全球第二。而且，中国是全球最大的AI算力市场，但90%左右的AI算力市场被海外主流厂商瓜分。 算力中心最核心的是高效率的通用计算芯片，据昆仑芯科技CEO欧阳剑观察，每年的市场增长率在40%——50%之间，需求量将越来越大。 今年以来，昆仑芯密集地拿下多个大单。 近日，百度智能云-昆仑芯(盐城)智算中心在江苏盐城上线，算力规模达200P，这一智算中心以昆仑芯为算力底座，为盐城建设百度百舸异构计算平台、人工智能算法平台、视觉引擎平台、人工智能应用等四大功能平台，辐射长三角地区，面向AI应用场景提供算力、数据和算法服务。 大模型已是当下AI的趋势，百度文心、华为升腾AI等纷纷推进大模型，AI模型研发从手工作坊走向工业化。今年3月，昆仑芯就拿下了北京市实验室服务保障中心的千万级AI大单，搭载昆仑芯2代产品的AI服务器上岗后，就为北京重点支持的新型研发机构“训练”起了大模型。 当前，检察机关也要构建超级算力底座来完善其检察工作，算力国产化、部署经验、算力性能、算法适配能力都是其重要考量。去年10月，昆仑芯拿下某省级司法体系千万级智慧检务综合平台项目。 此前，湖北省宜昌市点军区的一台“超级电脑”走进普通民众的视野中，实时保障虎年元宵节焰火晚会观赏区的群众安全，在60公里长江干流上时刻监视非法钓鱼。“超级电脑”每秒最大51200万亿次计算能力，相当于50万台电脑同时运行，它的“大脑”便是昆仑芯。 在今年的世界人工智能大会上，燧原科技在其主办的 “算尽其用 ·AI 算力中心新实践” 云端 AI 算力产业论坛暨 2022 年燧原科技新产品发布会上，邀请了来自产、学、研的专家和业界领袖，共同探讨算力中心建设的新实践。在东数西算、新基建等一系列国家政策的支持下，国内掀起了智算中心建设潮。建设大型人工智能计算中心有着多方面的意义：一是为了推进算力资源的普适普惠，赋能各行各业的数字化经济转型;二是通过算力中心的建设，实现产、学、研、用多位一体，打造 AI 产业集群，拉动城市科技产业及经济的双向发展。根据工信部数据显示，截至 2022 年 6 月底，我国在用数据中心机架总规模超过 590 万标准机架，服务器规模近 2000 万台，正不断夯实我国数字经济发展基础。 在这波热潮兴起的过程中，算力的重要性日益凸显。算力作为人工智能时代的核心“引擎”，是推动整个产业发展的关键因素，也是 AI 时代的通用刚需资源。但当前国内 AI 算力中心建设面临的痛点也随着这波热潮浮出水面，重点表现：顶层制度建设和标准体系亟待统一。目前国内尚未有较为统一的相关行业标准和政策出台，各地围绕着算力基础设施的建设拥有各自的标准体系，对后期进行跨区域算力资源调度、整合提出了较高的挑战。建设方向和建设需求错位。目前大多数计算中心在建设思路上采取了算力性能发展优先，再拉动应用发展的策略，忽视了上层应用迁移及兼容程度，导致算力系统的初期应用效率偏低，无法完全支撑全面的智能化应用场景需求。 解决上述行业发展问题的关键因素之一在于中国人工智能行业应从应用场景中获取实践经验，优化行业解决方案，推动人工智能产业的全面健康发展。当大部分企业还在埋头产品研发的时候，燧原科技已领先一步实现云端训练和推理产品的二次迭代，并着力拓展其商用落地版图，加速为人工智能产业赋能。国产 AI 芯片厂商如何以实践出新招?燧原科技是一家定位于人工智能训练及推理解决方案，并专注研发针对云端数据中心的人工智能高端芯片的硬科技企业，也是国内首家云端人工智能训练和推理产品迭代到第二代的科技企业。凭借其明确的技术规划路线、强大的研发实力和精准的工程交付能力，燧原科技已成为人工智能基础设施商用落地的先行者。 自 2018 年成立至今，仅四年的时间，燧原科技已推出了基于邃思 2.0 芯片的第二代云端 AI 训练产品 “云燧 T20/T21” 和基于邃思 2.5 芯片打造的 AI 推理产品”云燧 i20”，以及配套的 “驭算” 软件平台。并在产品迭代中，不断探索商业落地，创造丰富的行业应用实践。

当前凌华科技的重点是什么，凌华科技仍然专注于边缘计算方面，但我们为此带来了一些新的想法……高性能计算和 GPU 的使用，以及我们如何将可视化引入应用程序的想法。 关于MXM方向的发展话题 所以 MXM 是我们在验证和 GPU 使用方面引入的一个想法，所以它应该在游戏领域，在 AI 领域很受欢迎，因为每个人都知道 Nvidia 在这个市场上处于领先地位。因此，任何人，任何人都可以轻松地将 Nvidia 卡用于我们的台式电脑，用于游戏、视频游戏。如果嵌入式应用程序中的其他任何人都想要 GPU 支持，那么无论是图形处理、3D 渲染还是 AI，都已经有了。 因此，在嵌入式方面，与消费者或商业用途相比，存在很多巨大差异。我们必须照顾这位患者以获得长寿支持，我们必须照顾具有挑战性的环境，同时我们仍要承受冲击、振动或使用在应用中的温度升高。或者你可能会受到有限的空间或通风的影响，或者你没有那个空间来容纳那些大的东西，大的 GPU 通过窃取 GPU 支持而你可以做到。所以 MXM 标准由 MSN IG 定义，现在由 Nvidia 维护，凌华科技是 Nvidia Embedded 的主要合作伙伴。因此，我们实际上将 GPU 引入了 MSM 外形尺寸。这是我们在商业平台因素中使用的类似想法，但现在具有 GPU 功能。 特别是对于空间有限的通风，有限的热限制是应用，如运输、军事、伟大的东西，甚至是便携式移动、医疗设备。这样就派上用场了。你知道，想象一下，特别是在医学成像方面，我们有蓬勃发展的趋势，对图形分辨率、超声波通道、内窥镜检查或预诊断或协助医生诊断症状、识别的需求旺盛。所以那种图像处理，你可以充分利用GPU的力量。借助 MXM 外形尺寸，我们可以轻松享受长寿命支持以及适用于嵌入式应用的紧凑型散热设计形式。 因为 MX 和 GP 将特别为嵌入式考虑构建它。因此，我们可以向潜在用户提供设计参考，我们可以如何轻松地将小型模块放入我们的系统中，并使其与事件一起正常工作……我们也提供了类似的解决方案参考。 所以已经有很多应用程序，我们已经被介绍给客户。那是一个美国……横跨美国，在我们前进的道路上的中国。已经有客户了……很多客户。就像我说的，尤其是在医疗领域。 我认为去年我们一直在谈论的话题之一就是边缘可视化。所以你也展示了其中的一些，不是吗? 因此，鉴于欧盟对凌华科技的大力投资，他们希望进军嵌入式市场。实际上，我们将这个想法带到了……将他们的关键任务想法带入 Embedded。在构建可视化系统时，我们将尝试简化这种复杂性。 因此，当我们构建可视化系统时，它可能会很复杂。你有这些不同的层，从 LCD、玻璃盖板、触摸解决方案到集成的粘合。因此，我们必须从不同的合作伙伴处采购每一层。最终用户必须承受每一层的 yo 率。现在你不必这样做了。凌华加一个哟然后我们把这个集成了，我们叫面板加。这个想法被用于从凌华科技生成的所有投资组合中，一直是一个目标，针对我们的不同位置。现在我们拥有了家庭团队，甚至在生产线上也可以为客户进行这种集成和定制。所以你不用担心质量。我们知道我们在嵌入式领域拥有超过 25 年的经验。所以相信我们在中小企业的应用。

与汽车革命并行的是能源革命、信息革命、交通革命和智慧城市。今天，政府和企业所关注的电池、续航里程、充电桩等只是这场汽车革命的一个序幕，电池、电机、电控和充电基础设施是保证电动汽车良好的行驶功能的基础，另一方面，网联化、智能化，最终实现无人驾驶会是未来竞争的焦点。汽车的电动化已经取得了阶段性的进展，接下来应该把网联化、智能化放到更加重要的位置。未来，智能网联的电动汽车是能源革命、信息革命、交通革命和智慧城市建设的一个引领性的核心产品。它有极强的能力广泛吸纳新能源信息化、网络化、智能化、大数据，以及新技术、新材料、电子电力、先进制造等方面的新发展、新势能，成为众多产业融合创新的大平台。 各大车企纷纷着手制定数字化战略，加大在智能化、网联化方面的投资。可以说，谁掌握了智能网联的高地，谁就能打赢这场数字化之战。智能网联已成为汽车行业数字化的载体和加速器，推动全价值链的数字化转型。聚焦今年的发展，可以预见智能网联汽车产业一路向好。无论产品的迭代进度、辅助驾驶系统的前装率，还是消费者的接受度与支付意愿都比一年前有了明显提升。5G技术的应用明显增加，近期行业中出现了不少搭载5G通讯模组的智能汽车，相关基础设施的建设正在加速，各地智能网联示范区纷纷落地。汽车产业的生态格局也在悄然发生变化。 智能网联汽车是一种跨技术、跨产业领域的新体系，是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并且结合现在的通信与网络技术，实现车与车、路、人、云端等智能信息交换和共享，可以安全上路的无人驾驶汽车，并最终实现可以代替人来操作的新一代汽车。 中国仍然是全球最具活力的市场，也是全球互联网科技最领先的国家之一，汽车产业可以充分利用这一发展的机会，从跨界合作来助力产品的进一步发展和产业的发展，同样用互联网思维来促进品牌的快速提升。智能网联新能源汽车涉及面广、技术要求高，单个企业难以形成有效的竞争力，要求汽车产业必须秉持开放、合作的心态，着力打造全新的生态体系。广汽开放信息通讯、互联网、人工智能、语音识别以及各种造车新势力等企业开展广泛的合作，构建并且扩大智能网联、5G、车联网的全新格局。 我国具有超大规模的汽车市场优势，加上完备的产业体系优势，有利于新技术快速大规模的应用和叠加优化，有利于加速科技成果向现实产业生产力的转化。智能网联汽车的发展是一个跨领域、跨行业融合发展的结果，所以在政府各有关部门之间应该加大协同的力度，使大家同向发力，共同来促进行业的发展。汽车的电动化、智能化、网联化发展已经是大势所趋，汽车、电子信息通信、交通、能源等领域在加速融合，汽车产业正处在转型升级由大变强的战略机遇期，我国在体制机制、市场容量等方面占有明显的优势，但是也存在着制约发展的瓶颈和短板。 在这场汽车革命中，汽车已经由一个典型的机械产品，扩扩展为“超级移动智能终端”和由软件定义的互联网产品、电子信息高科技产品。汽车企业不得不跨界进入到信息化、网联化、智能化、大数据、系统软件等高新技术领域。面对如此大跨度的高新技术群，车企很难把它独家拿下，跨界融合、协同创新是成败的关键。智能网联新技术革命正以前所未有的深度和广度，从传统的产业生态转型，汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的“新四化”变革已经势不可逆，尤其是动力技术的电动化已成大势所趋。电动化与智能网联化深度融合所带来的颠覆性变革，已初露端倪。

除了收购 Linutronix 这个以实时 (RT) 内核补丁和其他贡献而闻名的公司，以及在 6 月收购 Codeplay Software 之外，英特尔今天还收购了另一支开发团队 ——ArrayFire，进一步推进他们雄心勃勃的软件事业。 ArrayFire 旨在提供各种并行计算和 GPU 计算软件，包括 C / C++ / Fortran 提供 GPGPU 扩展，它可以跨来自多个供应商的各种加速器以及基于 CPU 的执行命令。 ArrayFire 此前已经得到了 DARPA 的部分资助。据报道，它已被各种国防工业客户使用。ArrayFire 已经成为一个开源库超过 5 年了，同时他们还提供 OpenCL 和 NVIDIA CUDA 咨询服务。 英特尔今年夏天收购了 Codeplay，以强化他们在 oneAPI 方面的工作，考虑到该公司在 SYCL 计算方面的工作，oneAPI 对 NVIDIA 和 AMD 的支持。英特尔收购 ArrayFire 软件团队后也遵循类似的路线，并进一步加强 oneAPI 生态系统。 当地时间9月9日，Intel CEO基辛格宣布在美国俄亥俄州投资200亿美元新建大型晶圆厂，这是Intel IDM 2.0战略的一部分，整个投资计划高达1000亿美元，新工厂预计2025年量产，届时“1.8nm”工艺将让Intel重新回到半导体领导者地位。 基辛格去年2月份担任Intel CEO以来，开始大力推动在美国及全球建厂，其中美国本土的投资至少超过400亿美元，去年已经在亚利桑那州投资200亿美元建晶圆厂，这次是在俄亥俄州同样投资200亿美元，还在新墨西哥州建设新的封测工厂。 Intel这座工厂也是美国通过528亿美元的芯片补贴法案之后本土新建的大型半导体芯片厂，为此美国总统也出席了开工仪式，还有俄亥俄州州长等地方部门高官。 Intel的芯片制造基地将有2座晶圆厂组成，最多可容纳8个厂房及配套的生态支持系统，占地面积将近1000英亩，也就是4平方公里之大，将创造3000个高薪工作岗位，7000多个建筑工岗位，以及数万个供应链合作岗位。 这两座晶圆厂预计会在2025年量产，Intel没有具体提到工厂的工艺水平，但是Intel之前表示要在4年内掌握5代CPU工艺，2024年就要量产20A及18A两代工艺，因此这里的工厂届时应该也会量产18A工艺。 20A、18A是全球首个达到埃米级的芯片工艺，相当于友商的2nm、1.8nm工艺，还会首发Intel两大黑科技技术Ribbon FET及PowerVia。 “14+++” 此前一直是英特尔被嘲讽在工艺制程上落后于台积电的网络热梗，当时在台积电 7 纳米已经量产并保持不错的良品率时，英特尔持续好几年都在 ” 打磨 “14 纳米工艺，也被当时的网友调侃。显然英特尔在最近几年一直都想方设法地扭转这种局面。目前，英特尔 CEO 基辛格宣布将在美国俄亥俄州再投 200 亿美元建厂，而且是两座。据悉，这两座晶圆厂是英特尔 IDM 2.0 战略中早已规划好的部分，这两座工厂预计在 2025 年开始量产，虽然官方并未提及届时工厂的工艺水平，但此前英特尔曾表示要在 2024 年量产 2 纳米和 1.8 纳米工艺。 也就是说不出意外的情况下，在 2025 年这两座新工厂也会量产 2 纳米和 1.8 纳米工艺。 因为众所周知的原因，英特尔近两年在美国本土开始大举投资建厂，去年英特尔就曾在亚利桑那州投资 200 亿美元建设新的晶圆厂，现在又在俄亥俄州再投 200 亿美元建厂。因为这两座俄亥俄州的新工厂是在美国通过芯片补贴法案之后的第一座本土半导体芯片厂，因此地方高官也出席了开工仪式。 据报道，英特尔于当地时间周五在俄亥俄州举行两个先进芯片制造厂的奠基仪式。 据悉，今年早些时候，英特尔宣布在俄亥俄州投资逾200亿美元建设一个新的半导体制造基地生产尖端芯片，预计将创造7000个建筑工作岗位，以及3000个生产尖端芯片的岗位。 该公司还宣布了其俄亥俄州半导体教育和研究项目的第一阶段资金。第一阶段将在3年内向8家领先企业提供1770万美元资金，作为英特尔未来10年对俄亥俄州高等教育机构5000万美元承诺的一部分。

据报道称，徐直军说，华为已在芯片领域完成14nm以上EDA工具国产化，今年将完成全面验证;华为硬软芯(硬件开发、软件开发和芯片开发)三条研发生产线目前完成了软件/硬件开发78款软件工具的替代，它们基本可以保障研发作业的连续性。 徐直军在这次讲话中强调，三年来华为虽然在产品开发工具突破上取得了不少成绩，但仍面临艰巨挑战，没有彻底突破的产品开发工具很多，需要华为马不停蹄加倍努力，吸引更多全球优秀人才，才能实现战略性突围。 徐直军提到的14nm以上工艺所需的EDA设计工具全流程自主化有重要意义。 全球的EDA软件主要由Cadence、Synopsys、西门子EDA三家美国企业垄断，他们能够提供完整的EDA工具，覆盖集成电路设计与制造全流程或大部分流程。中国公司布局EDA领域多年，但国产EDA以点工具为主，工具链不完整，且主要满足中低端制程要求。 由于EDA处在最上游位置，因此EDA必须比芯片的工艺更先进。14nm是中端芯片制程。EDA本身极其复杂，实现了EDA工具自主化，就能够基本达成半导体自主化的先决条件。 以下为徐直军讲话全文： 今天既是表彰会，又是誓师大会，祝贺在突破“乌江天险”之一——产品开发工具软件中的获奖团队和个人，特别感谢在工具软件攻关过程中的所有合作伙伴和做出过贡献的所有英雄们。 2019年5月16日，美国把华为放入实体清单，所有美国的产品、芯片、器件在没有许可下不能提供给华为，也不能给华为提供服务。 一时间，所有给华为提供产品开发工具软件的美国公司及产品中有美国成分的其他公司都停止了升级和服务，我们从芯片设计、单板设计、结构设计和仿真验证、软件开发都只能依赖不能升级及有限许可期的工具软件进行，或很快进入无产品开发工具可用的境地。这如同当年横在红军前进路上的乌江天险，我们只有突破“乌江天险”，实现战略突围，才有可能持续开发出产品——即打造出从矿石和沙子到产品的领先的产品开发工具软件，彻底摆脱开发工具软件的依赖。 第一，三年来，我们围绕硬件开发、软件开发和芯片开发三条研发生产线，努力打造我们的工具，完成了软件/硬件开发78款软件工具的替代，保障了研发作业的连续。 软件开发工具开发团队自2018年就开始布局，努力打造软件从编码、编译、测试、安全、构建、发布到部署等全套工具链，采用自研加联合合作伙伴一起研发的策略，解决工具连续性问题。这样不仅有力支持了公司十多万软件工程师的软件开发，而且还基于华为云对外提供服务，实现内外一致。 硬件开发工具开发团队，在合作伙伴的支持和帮助下，突破根技术，引进新架构，发布了云原生的原理图工具，打造了高速高密PCB版图工具，打磨了结构设计二维/三维CAD工具，布局了硬件多学科仿真工具。 芯片设计EDA工具团队联合国内EDA企业，共同打造了14nm以上工艺所需EDA工具，基本实现了14nm以上EDA工具国产化，2023年将完成对其全面验证。 截止今天，我们联合合作伙伴已经对外发布了11款产品开发工具，且所有产品线都已经切换到我们自己发布的工具，合作伙伴和客户也可在华为云上使用。目前每月有大约20多万软件开发人员、19.7万硬件开发人员在使用我们开发或我们与合作伙伴共同开发的工具，同时还有203家企业愿意付费使用我们的软件工具，这是对开发工具团队的一种认可。 第二，尽管我们这些年在产品开发工具突破上取得了不少成绩，但面临的挑战还很多，没有彻底突破的产品开发工具也很多，需要我们马不停蹄、加倍努力，不断吸引全球优秀人才，彻底实现战略突围。 1、已投入使用和对外发布的产品开发工具软件要以使用者为中心，努力提升用户体验，基于使用者需求和技术的进步持续优化，一定要确保工具的持续领先性，才能有效支撑产品开发工程师的高效和高质量。 2、对没有突破的产品开发工具软件，如光学仿真软件、多物理场仿真软件，要在全球范围内找到专业人才，并持续支持合作伙伴，采用云、AI等新技术、新架构突破关键难题。 3、华为云要开发一些工具软件所需的共性难点技术，以服务的方式让工具开发厂商调用，以帮助工具开发厂商能快速推出产品并有竞争力。要建立工具软件的工程数据标准，打通工具软件的数据。同时要支持工具软件云化，与合作伙伴一起，把工具软件基于华为云服务所有客户。 4、我们自己开发的工具软件，先服务好华为内部，然后再基于华为云对外提供服务，且内外一致;与工具软件厂商联合开发的工具软件，华为云与工具软件开发商合作，用工具开发厂商的品牌对外提供服务，在利益分成上，我们要少分一点，工具厂商要多分一点。 5、要推动高校加速工具软件课程和人才培养体系建设，培养工具软件人才。同时要把所有已发布的工具软件在高校中率先使用，让学生从接触工具开始就使用上这些工具软件，形成星星之火。 “雄关漫道真如铁，而今迈步从头越”，突破“乌江天险”，实现战略突围的号角已经吹响，战旗已授予，期待开发产品开发工具软件的将士们在2024年12月31日胜利会师，把所有软件、硬件、芯片……的开发工具向社会发布。让我们不辱使命、不负韶华，奋勇前进!谢谢大家!

9月9日，Intel CEO基辛格宣布在美国俄亥俄州投资200亿美元新建大型晶圆厂，这是Intel IDM 2.0战略的一部分，整个投资计划高达1000亿美元，新工厂预计2025年量产，届时“1.8nm”工艺将让Intel重新回到半导体领导者地位。 基辛格去年2月份担任Intel CEO以来，开始大力推动在美国及全球建厂，其中美国本土的投资至少超过400亿美元，去年已经在亚利桑那州投资200亿美元建晶圆厂，这次是在俄亥俄州同样投资200亿美元，还在新墨西哥州建设新的封测工厂。 Intel这座工厂也是美国通过528亿美元的芯片补贴法案之后本土新建的大型半导体芯片厂，为此美国总统也出席了开工仪式，还有俄亥俄州州长等地方部门高官。 Intel的芯片制造基地将有2座晶圆厂组成，最多可容纳8个厂房及配套的生态支持系统，占地面积将近1000英亩，也就是4平方公里之大，将创造3000个高薪工作岗位，7000多个建筑工岗位，以及数万个供应链合作岗位。 这两座晶圆厂预计会在2025年量产，Intel没有具体提到工厂的工艺水平，但是Intel之前表示要在4年内掌握5代CPU工艺，2024年就要量产20A及18A两代工艺，因此这里的工厂届时应该也会量产18A工艺。 20A、18A是全球首个达到埃米级的芯片工艺，相当于友商的2nm、1.8nm工艺，还会首发Intel两大黑科技技术Ribbon FET及PowerVia。 根据Intel所说，Ribbon FET是Intel对Gate All Around晶体管的实现，它将成为公司自2011年率先推出FinFET以来的首个全新晶体管架构。该技术加快了晶体管开关速度，同时实现与多鳍结构相同的驱动电流，但占用的空间更小。 PowerVia是Intel独有的、业界首个背面电能传输网络，通过消除晶圆正面供电布线需求来优化信号传输。 美国发动科技战失败后，也是以不可思议的态度在琢磨中国，美国媒体关注我国的芯片工厂，近日报道我国在建的新芯片工厂，会领先全球，在产能和供货量方面都会朝着更大程度迈步，中国芯片自给自足地可能更大了。 美国媒体认为，世界上任何一个国家的行业发展速度，都没有中国的发展速度快，就算在高科技半导体领域的芯片制造，中国也有着让世界吃惊的速度。 中国朝着半导体产品的自给自足又迈出重要的一步，如果中国能够实现稳定的量产和攻克芯片的制程难题，未来世界上的芯片需求方，估计和中国合作的可能会更大。 因为中国在今年为汽车提供芯片就已经显出苗头，欧美地区因为缺芯和产能不足，缺少车辆，中国出口汽车在今年已经超过了以往的数量，全球汽车采购从中国得到的订货是非常多的，中国在缺芯情况下，受到的影响是最小的。 不仅稳定复工复产，而且还是和疫情之前一样的交付能力，这种强大的生产实力，让世界任何一个国家都无法匹敌。 而且在全球芯片都出现紧张的情况下，中国的芯片产能扩张速度反而在不断加强，预计到2024年，中国会建设31家大型的半导体工厂，同期中国台湾地区会有19家同类工厂也开工，国家半导体行业组织统计，美国的芯片工厂在同比之下会增加12家左右，而中国的新建芯片工厂的数量和规模都是最大的。 那么有的网友会觉得奇怪，不是说中国的芯片制造水平还是很落后吗?最先进的芯片制程技术中国暂时还没有掌握，的确是这样的，但是中国芯片也有不可替代的优势。 综合法新社等媒体报道，当地时间9月9日，美国总统拜登出席俄亥俄州英特尔的动工仪式时提到中国，以强调制造复杂的计算机芯片是美国面临的一个“国家安全问题”。 法新社称，拜登此行是为了凸显在其要求下最近通过的“芯片法案”，该法案将拨出520亿美元用于推动美国半导体生产。他称这项倡议是美国和中国之间更广泛竞争的一部分。 “所有这些都符合我们的经济利益，也符合我们的国家安全利益。”拜登在英特尔计划投资200亿美元建设的工厂现场发表讲话时提到，“中国试图在制造它们(半导体芯片)方面走在我们前面，这毫不奇怪，但有些不同寻常的是，中方积极游说美国企业反对这项法律。” 拜登还称，美国将需要最先进的工程技术用于未来的武器系统。“这些武器系统只会更加依赖计算机芯片。不幸的是，我们在美国生产的这种先进芯片是零。” 随着11月美国中期选举临近，拜登访问处于“铁锈地带”的俄亥俄州带有明显的政治意图，而“碰瓷”中国、利用中国渲染危机感，借此推动自己的政治议程，更是美国政客惯用的手段。 根据美媒的报道，为了实现芯片“自给自足”，中国正加大马力，建设更多的芯片工厂，而且在这方面处于世界领先地位，就连美国也难以企及。美媒认为，这会让中国在全球芯片供应链的话语权大大提高。随着工厂的落成，供不应求的市场环境将得到缓解，很多企业会通过中国，大量购买成品芯片。 据悉，中国计划在未来4年内建造31家晶圆厂，超过了台积电的19家，以及美国的12家。很大一部分项目旨在制造技术更成熟的芯片，而非前沿产品。毕竟中国的半导体行业遭到美国的长期打压，无法获得最先进的光刻机。 但这也促使中国半导体企业重新调整方向，将精力集中在基础芯片技术上。分析师认为，这是非常明智的选择，能帮助中国在中低端市场掌握话语权，毕竟大部分电子产品不需要先进的芯片。 美媒称，大多数世界顶级芯片制造商都避免大量投资于低端芯片，因为尖端处理器有着更高的利润，并代表着行业的未来。以台积电为例，在今年的第二季度财报中，该公司的7nm芯片技术盈利超过一半以上。 但不可否认的是，这也为中国留下了巨大的市场。市场分析师预计，在2030年之前，全球对中低端芯片的需求预计将增加两倍多，市场规模达到281亿美元。而按照中国的建设计划，2025年时，全球40%的基础芯片产能都会来自于中国。 美媒对此警告说，这就引发了一个问题，短期来看，美国及其盟友虽然暂时打压中国芯片技术的发展，但却因为过度注重高端领域，反而会把中低端市场拱手让给中国。

贞光科技从车规微处理器MCU、功率器件、电源管理芯片、信号处理芯片、存储芯片、二、三极管、光耦、晶振、阻容感等汽车电子元器件为客户提供全产业链供应解决方案！ 据电巢了解，中国半导体设备厂商近两年正在高速成长，国产替代浪潮下多个细分领域设备国产化率持续上升，其中去胶设备的国产率已达90%以上。 本文，我们将从中国大陆半导体设备企业的2022年业绩及专利情况、各细分领域国产化率、当下的机遇和挑战等方面梳理国内半导体设备企业的真实成绩与差距。 01 2022年半导体设备成绩亮眼，国产替代进入快车道 2022年国内半导体设备企业逆势增长 截至2023年2月1日，近100家半导体产业相关公司发布了2022年业绩预告，其中半数以上企业实现了净利润同比增长，且多为设备和材料类的半导体上市公司。增速大于100%的公司中就有拓荆科技、芯源微、华海清科、长川科技、北方华创等多家半导体设备公司。据悉，已公布的12家半导体设备公司2022年业绩预告均实现正增长。以增长下限计算，增长超1倍的有6家，9家增长下限均超30%。最为亮眼的拓荆科技业绩预告显示，预计公司2022年年度实现归属于母公司所有者的净利润与上年同期相比增长381.85%至484.06%。 拓荆科技在公告中表示，业绩较上年同期大幅增长的主要原因是受益于国内半导体行业良好的发展态势，国内半导体行业设备需求增加，该公司加大了产品研发投入，产品结构不断优化，产品竞争力持续增强，进一步拓展客户群体，本年销售订单大幅增加，营业收入维持高增长趋势。 据了解，截至2022Q3末，11家半导体设备企业存货和合同负债分别达到133和284亿元，分别同比增长69%和76%，达到历史最高点，验证在手订单饱满。考虑到已有订单取消概率不大，随着相关订单陆续交付，2022Q4和2023年行业业绩高增长有较强确定性。 2022年国内半导体设备企业专利概况 专利实力往往是企业技术创新水准与市场话语权的重要体现，国内半导体设备企业对其核心技术进行全面的专利布局，能够在该领域占据更有利的竞争地位。以下为2022年中国大陆半导体设备企业专利榜单： *以上统计数据截至2022年9月30日，来源IncoPat专利数据库，原表由爱集微整理 从榜单中可以看出，北方华创、上海微电子和中科院光电所技术创新优势明显，位列前三位。作为半导体设备行业龙头，它们也是当前设备领域国产替代的主力军。北方华创一直致力于生产薄膜沉积、刻蚀两种核心工艺设备。上海微电子以光刻设备研发为核心，其专利布局主要集中于光刻机、工件台、测量装置、投影物镜、预对准等专业技术领域。技术创新在半导体产业国产化进程中相当关键。目前，产业链上下游企业都在尝试攻关半导体核心设备，如上海微电子、中微半导体、北方华创等在尝试突破一些高端设备，其中北方华创刻蚀设备已应用于7纳米和5纳米生产线；中微半导体刻蚀机已经达到5nm水平，并应用于台积电产线。但先进设备研发难度很高，国内厂商仍任重道远。 02 半导体设备国产化现状 半导体设备分类及全球市场格局 根据SIA数据统计，全球半导体设备大致可以分为11大类，50多种机型。前道设备用于晶圆制造过程，覆盖从光片到晶圆的成百上千道工序，主要有光刻机、刻蚀机、薄膜沉积机、离子注入机、CMP设备、清洗机、前道检测设备和氧化退火设备八大类，前道设备占据了整个市场的80%～85%，其中光刻机、刻蚀机和薄膜设备是价值量最大的三大环节，各自所占的市场规模均达到了前道设备总量的20%以上；后道设备主要分为测试设备和封装设备。 目前，全球前5大半导体设备厂商均属于前道设备的应用厂商，分别为应用材料、ASML、东京电子、泛林半导体、柯磊，其中3家平台型横跨刻蚀，薄膜，清洗，离子注入等多个领域。排名前10的厂商中5家日本公司，4家美国公司，1家荷兰公司，寡头格局明显。 2021年全球半导体设备市场格局，来源：华安证券 半导体设备国产化分析 2021年国内半导体设备市场规模同比增长58.23%，以296.2亿美元销售金额保持全球半导体设备第一大市场，预计2023年中国大陆半导体市场规模将达3032亿元，增长势头强劲。 中国半导体市场规模（亿美元）来源：华安证券 根据SEMI数据显示，2022年中国晶圆厂商半导体设备国产化率较2021年明显提升，从21%提升至35%。国产半导体设备公司经过多年的技术攻关以及国家政策支持，目前能满足下游晶圆厂商大部分成熟制程（28nm及以上的逻辑芯片等）以及少部分先进制程的需求。 目前在28nm及以上的逻辑芯片、128层以下的NAND存储芯片以及20nm以上的DRAM芯片的主要设备中，国产设备在刻蚀、薄膜沉积、清洗、涂胶显影等大部分都可以进行替代。特别是检测设备替代速度较快。去胶设备国产采用率已达91% 尽管国内半导体设备基本摆脱完全受制于人的局面，但国内设备厂商目前仍然只是“点”的突破，尚未实现“面”的普及，缺乏成套设备的供应，设备的精度也不够，只能满足中低端芯片的生产，难以打入高端芯片生产线。 尤其是光刻机等“卡脖子”的关键设备研发尚未有明显进展，上海微电子是我国唯一可量产光刻机的企业，其90nm DUV光刻机在2016年已经通过验收，但45nm、28nm光刻机仍在研发过程中尚未量产，亟待突破。 结 语 从上文的各项数据来看，全球半导体设备市场几乎被美日荷所垄断，核心设备如光刻、刻蚀、PVD、CVD、氧化/扩散等设备的Top3市占率普遍在90%以上。除技术差距及美国的限制外，国内在投资、人才、市场竞争等方面都面临极大挑战。 不过好的一点是，中国半导体设备市场规模扩大持续提速，近五年行业规模复合增速高达35%。随着下游晶圆厂订单和验证效率的提升，预计2022～2025将是半导体国产设备的放量期，高增速有望延续，这对半导体设备国产化进程而言势必是有利的。同时，封锁之下的国产设备企业势必也会迎来更快速的成长。以下为中国半导体设备领域的国产替代企业名录： *免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，贞光科技二次整理，不代表贞光科技对该观点赞同或支持，仅为行业交流学习之用，如有异议，欢迎探讨。 关于贞光 贞光科技深耕汽车电子、工业及轨道交通领域十余年，是国内外四十多家知名的主被动元器件的增值服务商。 公司基于多年对汽车电子领域的经验，专门成立了汽车动力域控制系统的专家团队，为汽车电子行业的客户提供应用及解决方案。