芝能智芯出品 欧盟与美国新的贸易协议有进展了，协议将汽车和半导体这两个产业拉到台前——一个是欧洲工业的根基，一个是美国技术优势的核心。 结果是：欧盟得到更稳定的市场准入，美国锁定更大的出口规模，而芯片合作则为未来人工智能产业的爆发提前搭建了框架。 对欧盟来说，能在美国市场稳定出口汽车，在能源转型和产业竞争双重压力下，至少留住了增长空间；对美国来说，扩大对欧AI芯片、能源和农产品出口，换来一个可信赖的战略伙伴。 双方都明白，地缘政治紧张和供应链安全让“可预期”比“便宜”更重要，这份协议真正的价值，是给未来五到十年的跨大西洋产业链布局设定边界。 Part 1 芯片：从战略物资到安全合作 芯片则被提升到了战略层面的合作。美国承诺，无论“232调查”结果如何，欧盟出口的半导体均纳入15%的关税上限。 这一安排本质上为欧洲芯片企业提供了“免受突发关税冲击”的保障，确保它们能够在美国市场保持稳定的竞争位置。 更为关键的是，协议不仅涉及关税，还触及供应链韧性和经济安全。 欧盟明确计划在未来采购价值约400亿欧元的人工智能芯片，其中相当部分将来自美国。这不仅是市场行为，更是产业政策的延伸，意在通过跨大西洋合作确保高端芯片的可持续供应，避免对单一市场或不稳定来源的依赖。 双方同时强调防止敏感技术外泄，这意味着芯片合作不仅是贸易议题，也是安全议题。 Part 2 汽车：从关税博弈到供应链稳定 在跨大西洋贸易关系中，汽车一直是最具敏感性的领域之一。美国此前对欧盟汽车及零部件征收高达27.5%的关税，不仅制约了欧洲车企的竞争力，也加剧了市场的不确定性。 此次协议将这一关税上限压缩至15%，并以全包机制确保不会叠加额外费用，这意味着欧洲汽车制造商在美国市场的进入条件显著改善。 从经济逻辑来看，这是双方在产业利益和供应链安全上的再平衡。 美国通过降低关税，换取了欧盟在部分工业品和农产品市场上的准入提升

芝能科技出品 在过去十年里，“纯电大三排 SUV”始终是行业里的尴尬存在。 想要空间和舒适，就意味着成本高企；用户最担心的补能不确定性，又被车身尺寸和电池容量放大成焦虑。于是，大三排纯电车要么被定在小众尝鲜的赛道里，要么只能靠补贴和噱头支撑销量。 蔚来的乐道L90和全新 ES8 ，似乎让纯电大车的细分市场第一次迎来变化。价格回到 40 万级主战场，体验不再依赖妥协，补能网络的完善让出行确定性第一次真正站稳。芯片和平台的自研降低了整车成本，规模化和工艺迭代让定价具备了合理性。 几乎在同一时间，岚图交出了另一份答卷：把 800V 高压与大容量电池装进混动架构里，试图在全品类车型上让“电优先”成为现实。 与岚图同时间走这条路线的，有智己、广汽昊铂。纯电还是混动，这是两条路线，但背后的问题是一致的——如何让用户在不牺牲确定性的前提下，获得电驱带来的体验优势。 01 蔚来的纯电大三排   为什么现在能成？ 这个得回到蔚来ES8这款车来说，过去一代、二代 ES8 的尝试暴露出当时的两大症结：成本高企与体验优势不足。 ◎ 一代 ES8 为了追求技术领先，堆叠了许多“行业第一”，如四颗 Orin X 芯片、全铝车身，配置固然先进，却在小规模生产下带来了极高的单车成本。 ◎ 二代 ES8 则在产品定义与定价上出现偏差，脱离了 40 万级主战场，导致用户在性价比上的认知不匹配。 于是，市场自然无法形成规模。 全新 ES8带来的变化，原因在于成本曲线被重新拉平。 ◎ 芯片端，自研 9031 芯片一颗即可替代早年四颗 Orin X 的算力，不仅性能等效，成本仅为当年的零头； ◎ 车身结构上，钢铝混合替代单一全铝，安全性能不降，但材料与制造成本明显优化； ◎ 平台端，900V 电驱、电池包等公司级平台件已经在 ET9、乐道 L90 等车型上

芝能科技出品 2025年夏天，福特与SK On合资的BlueOval SK在肯塔基的首座电池工厂正式投产。 按照最初的设想，这里将是福特电动化战略的心脏，承载着F-150 Lightning和E-Transit的续航升级，也象征着美国电池产业链的“回流”。 但现实远不如蓝图乐观：工厂的产能利用率不足一半，原计划的岗位缩减近千个，市场对电动车的需求放缓，补贴与政策红利也在逐渐收窄。 在这座工厂开出的第一批电池组下线时，福特的电动车部门刚刚录得季度13亿美元亏损，全年预计亏损或超过55亿美元。产能与需求的错位，使得这座投资数十亿美元的工厂成为一个不得不重新定义的资产。 BlueOval SK的故事不仅是福特与SK On的挑战，欧美电动汽车产业列投资从高速扩张到冷静现实，这不知道如何突围了。 01 福特和SK On 从雄心勃勃到现实考验 当BlueOval SK在2022年宣布在肯塔基州建设两座电池工厂时，被解读为福特重塑国内电池供应链的大胆之举。彼时，美国政府积极推动电动汽车普及，并通过贷款和补贴支持本土制造业。 福特计划通过这三座工厂（两座在肯塔基，一座在田纳西）来支撑其电动化战略，目标是确保产能和供应安全。然而，仅仅三年后，现实已经发生了显著变化。 今年8月，位于格伦代尔的“肯塔基1号工厂”率先投产，NMC电池开始装配于F-150 Lightning车型，并计划在年内供给E-Transit长续航版。这本应是福特电动化战略的重要里程碑，但工厂的运作规模远低于最初设想。 原计划容纳2500名员工的工厂，实际只雇佣了1450人，产能利用率显著不足。与此同时，福特第二季度F-150 Lightning销量下降26%，市场需求未能兑现最初的预期。 更大的压力来自政策环境的变化。原本提供每辆电动汽车7500美元的联邦税收抵免政策即将取消，消费者购车意愿受到进一步抑制。福特的电动车部门在

芝能智芯出品 过去十年，燃油车的叙事始终是“衰退”与“替代”。在新能源汽车的攻势下，传统车企被迫在电动化的转型赛道上加速。 但真正能延长燃油车生命力的，不是新的动力总成，而是智能化架构的“下放”。 大众与小鹏联合开发的CEA区域控制电子电气架构，原本是为电动车设计的集中式计算系统，如今正被移植到燃油与混合动力车型。 这不是一次简单的技术平移，而是对燃油车定义的重塑：它不再只是依赖机械性能的过渡产品，而是具备智能座舱、L2+驾驶辅助、OTA升级等能力的“软件定义汽车”。 CEA通过中央计算平台取代大量分散的ECU，并以高速数据总线与AI加速单元支撑座舱交互和感知计算，使燃油车获得了与新能源车几乎一致的智能化体验。这种转变，意味着燃油车不再只是旧时代的遗产，而成为智能化竞争中的新变量。 Part 1 CEA架构的技术基础 与在燃油车的落地 CEA的核心是一套以中央计算平台为中心的区域控制架构，它通过减少传统ECU的数量，将分散的控制逻辑集中到高性能计算单元中，实现车辆电子电气系统的高度集成。 这种方式与电动车的集中式架构类似，但应用在燃油车上，需要面对复杂的动力总成与传统机械系统的耦合问题。 CEA的计算平台具备多核处理器、独立的AI加速单元以及高速通信总线，能够同时承载ADAS感知计算、座舱交互、车载AI助手和OTA升级等任务。 例如，高速图像信号处理器可支持多路摄像头输入，用于实时驾驶员监控与环境感知；而集成的神经网络处理单元可运行TensorFlow Lite或ONNX等主流框架的深度学习模型，实现车道线检测、目标识别等高算力需求的任务。 在燃油车场景中，CEA架构的挑战主要来自控制层面的兼容性。 传统燃油车拥有复杂的发动机管理系统、变速器控制单元和排放控制模块，而CEA需要通过高带宽CAN-FD或以太网总线，将这些模块与中央计算单元有效融合。 通过标准化接口和可扩展的子

芝能智芯出品 当美国政府开始认真考虑入股英特尔，对于这家传奇的半导体公司已经不是一个简单的交易，变成了一次带有战略意味的产业下注。 作为曾经的半导体霸主，英特尔在先进制程的落后已经让它在7nm、5nm甚至即将到来的2nm节点上，逐渐失去与台积电、三星抗衡的资本。与此同时，俄亥俄州晶圆厂的建设一再延迟，让美国苦心推动的“本土先进制造”蓝图迟迟难以落地。 这场可能的股权投资，放在过去并不常见。美国政府虽然长期通过采购、补贴等手段影响军工和稀土等战略产业，但直接持股半导体科技巨头，可以看到在半导体领域美国的焦急，不再甘心成为单纯的政策制定者，选择主动进入董事会层面的利益相关方。 背后的逻辑很直接：全球地缘紧张下，先进制程芯片不仅是经济竞争的筹码，更是国防与科技安全的核心。 这笔投资不仅关系到英特尔的现金流与研发速度，还可能改变它的组织架构选择。外界呼吁拆分设计与制造，借鉴台积电模式，但在高度耦合的先进工艺时代，这条路或许并非捷径。 Part 1 美国政府 为什么要考虑入股英特尔？ 在全球半导体产业版图中，制造能力正日益集中于少数几家企业和地区。 ◎ 台积电在台湾、中国大陆的晶圆厂产能占据全球 60% 以上的代工市场份额，并在 3nm 工艺上实现量产领先； ◎ 三星则依托韩国和美国德州工厂，保持在 GAA（Gate-All-Around，全环绕栅极）结构上的技术竞争力。 ◎ 相比之下，美国本土的先进制程产能占比不足 10%，且大部分仍处于 10nm 以上节点。 美国政府自 2020 年以来便不断加大对半导体产业的干预。 拜登政府在 2022 年签署的《芯片与科学法案》为国内芯片制造企业提供高达 527 亿美元的补贴与税收优惠，其中 390 亿美元直接用于生产制造补贴。 英特尔是法案的主要受益者之一，但在实际推进过程中，其俄亥俄州“Mega Fab”项目

芝能智芯出品 2025年的数据中心，正在被一场看不见的热浪吞噬。新一代处理器的性能越高，耗电和发热就越疯狂，冷却系统已经被逼到极限。 过去几十年，CPU凭借通用性成为计算的绝对主角——无论是数据中心还是个人电脑，它们承担了几乎所有类型的工作负载。 但为了适配一切而牺牲能效的“通用”逻辑，正在成为负担。AI、图形计算、数据流处理……越来越多的专用架构开始在服务器机房抢占CPU的地盘。 从支持C++可编程的第二代NPU，到像Efficient Computer这样摒弃指令提取、直接让数据在片上流动的处理器； 再到Vaire Computing用可逆计算回收能量的激进尝试——硬件设计师正试图跳出传统冯·诺依曼架构的框架，寻找比“加更多风扇”更根本的节能方式。 问题是，处理器不仅是硬件，还背着操作系统、编译器、测试工具、开发习惯这些沉重的生态。即便是节能100倍的设计，也必须穿过这层厚重的商业与技术护城河，才能活下来。 Part 1   基于数据流的处理器架构： 减少冗余、优化数据路径 传统通用处理器为了适应多样化的计算任务，设计上包含了大量通用功能单元和复杂的指令执行机制。这种“全能型”设计保证了灵活性，却牺牲了能效。 在数据中心等对功耗高度敏感的场景中，通用架构的高能耗成为长期难以回避的问题。 数据流处理器（Dataflow Processor）的核心思想，是让数据在处理单元之间以预先设定的路径直接流动，减少指令提取、解码和动态调度等环节所带来的能耗损失。 以 Efficient Computer 的设计为例，处理器由一系列计算块（Tile）构成，每个块在配置阶段被静态分配固定的指令，加载后无需周期性重新提取。这种模式使得指令与数据传输路径固定化，从而减少了通用架构中频繁变化所需的控制逻辑能耗。 片上网络（NoC）采用电路交换方式而非分组交换。一旦建立连接，数据即可持