芝能科技出品 随着技术的不断发展，智能驾驶行业正经历着一场革命性的变革。Open AI 推出的 Sora 模型在这场变革中崭露头角，成为智能驾驶领域的集大成者。 Sora 的诞生不仅在视频生成长度和逼真度上远超现有竞品，更在技术创新方面引领了智能驾驶行业的未来。Sora 的核心技术创新点——时空编码和 DiT 模型，可能对智能驾驶行业的深远影响。 01 Sora的核心技术创新 ● 时空编码：打破视频数据训练的关键 Sora 的时空编码是将完整视频切分成带有时间维度的一系列 Tokens 输入 Transformer 模型的重要创新。类似于语言模型中的 Token，时空编码将视频数据进行划分，为 Sora 进行大规模视频数据训练提供了关键支持。 这项技术使得 Sora 能够高效地处理各种时长、分辨率、长宽比的视频数据，同时保证生成结果在三维空间内具备一致性。 ● DiT 模型：Diffusion+Transformer的创新结合 DiT 模型是 Sora 中的另一重要创新，结合了 Diffusion 扩散模型和 Transformer 模型的优势。传统的 Diffusion 模型采用 U-Net 网络结构，通过卷积神经网络实现图像的去噪过程。 而 Sora 将 Transformer 模型替代了传统的 U-Net 网络，使得模型更擅长捕捉长距离的相关关系。这一创新让 Sora 在视频生成中具备更高的准确性和逼真度。 ● Sora验证了Diffusion+Transformer技术路线的有效性 Sora 的成功验证了 Diffusion+Transformer 技术路线对于实现世界模型的有效性。目前，神经网络模型的预测结果仅是概率输出，缺乏因果关系的推断能力，容易出现常识错误或违背现实物理规律。 世界模型的概念旨在使神经网络模型更像人类一样理解世界

芝能智芯出品 Chiplet，又称芯片堆叠，是一种模块化的半导体设计和制造方法。由于集成电路（IC）设计的复杂性不断增加、摩尔定律的挑战以及多样化的应用需求，Chiplet技术应运而生。该技术通过将功能专一的小芯片组合成整体，提高了设计灵活性、降低了制造成本，并促进了半导体产业的创新。 Chiplet技术的兴起标志着半导体行业面临的一场颠覆性革命，对于英特尔和台积电而言，这一技术趋势产生了深远的影响。 不同的应用需要专门的组件和功能，而小芯片则提供了一种不同的方式，不再试图满足所有需求，而是允许创建可以以混合搭配方式组合的专用组件。在考虑成本和上市时间的因素时，开发新的半导体工艺技术变得昂贵且耗时。Chiplet技术应运而生，提供了一种方法，可以利用某些组件现有的成熟流程，同时专注于特定功能的创新。此外，小芯片还有助于新工艺技术的发展，因为芯片尺寸和复杂性只是单片芯片的一小部分，从而简化了制造和产量的流程。 随着组件之间距离的增加，传统的单片设计面临着互连性方面的挑战。小芯片通过提高模块化性并简化互连性，有效地解决了这一问题。此外，小芯片还支持异构集成，即将不同的技术、材料和功能集成在一个封装上，从而有助于实现更好的整体性能。小芯片的开发通常涉及到半导体行业中不同公司和行业参与者之间的合作。标准化工作，例如通用Chiplet互连快速联盟（UCIe）等组织领导的用于Chiplet集成的标准化工作，成为推动这一领域进展的关键。总的来说，小芯片的出现是为了解决半导体行业日益增加的复杂性、成本、上市时间和人员压力所带来的挑战。基于小芯片的设计的模块化和灵活特性允许更高效和可定制的芯片集成，有助于推动半导体技术的不断进步，而且更不用说其多源芯片的能力了。 Part 1 对英特尔的影响 英特尔充分利用Chiplet技术，成为其IDM 2.0战略的关键组成部分。 具体表现在以下两个方面：

芝能智芯出品 微芯科技（Microchip）2024会计年度第四财季（2024年1月-3月）财报。 ● 营收为13.3亿美元，环比下降24.9%，同比下降40.6%。 ● 毛利为7.996亿美元（毛利率60.3%）。 ● 营业利润为4.36亿美元（营业利润率32.9%）。 Part 1 Microchip一季度的情况 微芯科技一季度的营收虽然同比下降了40.6%至13.3亿美元，但仍符合预期的13.3亿美元。调整后每股收益为0.57美元，也符合分析师的预期。 ● 2024财年第一季度收入组成： ◎ 混合信号MCU：52% ◎ 模拟产品：25% ◎ 其他：23% ● 地区分布： ◎ 美洲：31% ◎ 欧洲：24% ◎ 亚洲：45% ● 销售渠道： ◎ 分销：47% ◎ 直销：53% ● 主要特点：增长集中在技术支持服务（TSS）和大趋势上。具有协同效应的产品组合推动了颠覆性增长趋势。多样化的产品组合，拥有长期的工艺技术和生命周期。客户驱动的长期产品生命周期创造了高质量的收入流。 Part 2 二季度展望 展望2025会计年度第一财季，微芯科技预估季度营收将介于12.2亿美元至12.6亿美元，低于预期的13.4亿美元。调整后每股收益为0.29美元至0.32美元，也低于预期的0.59美元。 微芯科技表示，在疫情期间囤积了过量库存，消化这些库存仍需要一段时间。短期内拉货动能有限。但预计库存水平将在第一财季触底，因此预期第二财季的营收将恢复正增长。从分类来看，汽车业务大概占18%。 半导体周期的情况，如下所示： 小结 从目前来看，通用芯片领域还处在一个恢复期。 ‍

芝能智芯出品 恩智浦半导体（NXP ）公布了其2024年第二季度财务业绩，面临全球经济的不确定性和行业的周期性挑战，第二季度，恩智浦总收入为31.3亿美元，同比下降5%。 NXP仍保持了稳定的GAAP和非GAAP利润率，分别为57.3%和58.6%。GAAP营业利润率为28.7%，非GAAP营业利润率为34.3%。 Part 1 整体的财务情况 在各重点终端市场，恩智浦的表现也值得关注： ● 汽车市场收入为17.28亿美元，同比下降7%，环比下降4% ● 工业和物联网市场收入为6.16亿美元，同比和环比分别增长7% ● 移动市场收入为3.45亿美元，同比大幅增长21%，环比微降1% ● 通信基础设施及其他市场收入为4.38亿美元，同比下降23%，但环比增长10% 恩智浦在多样化市场中保持了稳健的表现，特别是在工业、物联网和移动市场的增长，弥补了汽车和通信基础设施市场的疲软。 恩智浦对2024年第三季度的展望充满信心， ◎ 预计总收入将在31.5亿美元至33.5亿美元之间，环比增长1%至7%，同比下降2%至8%。 ◎ 公司预计GAAP毛利率将在57.0%至58.0%之间， ◎ 非GAAP毛利率将在58.0%至59.0%之间。 ◎ GAAP营业利润率预计在28.8%至30.9%之间， ◎ 非GAAP营业利润率将在34.2%至36.0%之间。 恩智浦继续执行其资本返还政策，在本季度支付了2.6亿美元的现金分红，并回购了价值3.1亿美元的普通股，总资本回报率为5.7亿美元，占第二季度非GAAP自由现金流的99%。过去十二个月，恩智浦向股东返还了24亿美元，占非GAAP自由现金流的81%。 Part 2 业务亮点与战略进展 在产品和技术创新方面， ● 恩智浦在2024年4月9

为欧洲汽车产业追踪及分析深度赋能！本篇文章将基于欧洲汽车企业发布的第一季度财务报告，为您展示欧洲车企的最新动态！芝能汽车 & 几何四驱 联合出品本月，欧洲的主要汽车企业均发布了其季度报告。我们对这些企业的主要情况进行了详细的梳理。从营收方面来看，大众和Stellantis的表现均相当出色。而法拉利和Porsche的独立上市则让欧洲车企认识到了“小而美”的重要性。值得注意的是，不同的欧洲企业对中国市场的依赖程度各不相同，我们将深入探讨这些车企的业务结构。奔驰在第一季度的收入增长了8%，达到了375亿欧元；EBIT息税前利润增至54亿欧元。在这一期间，奔驰汽车销售了503,483辆，增长了3%，业务占比大约在71%。同时，纯电动（BEV）销量增长了119%，电动汽车占总销量的10%。商务车全球销量大幅增长至98,885辆，增长了12%。在地域分布上，奔驰在中国的业务占比为19%，在欧洲则占38%。宝马的一季度营收为368.53亿欧元，同比增长了18.3%。EBIT同比增长了58.5%，达到了53.8亿欧元；EBIT利润率从去年同期的8.9%增长至12.1%，净利润为36.62亿欧元。‍‍‍在汽车销量方面，宝马对中国市场的依赖度相当高，达到了约1/3。宝马在第一季度实现了新能源汽车销售11.05万台，同比增长了23.2%，其中纯电动汽车销售64647台（增长83.2%），插电混动45839台（下降了15.7%）。大众集团在2023年第一季度的营收达到了760亿欧元，同比增长了22%。营业利润为57亿欧元，营业利润率为7.5%。大众集团正在重新审视各品牌组合的表现：走量的品牌（包括大众、斯柯达、西亚特）：营业利润达到了17亿欧元，营业利润率为5.3%。豪华品牌（包括奥迪、宾利、兰博基尼、杜卡迪）：营业利润为18亿欧元，利润率为10.8%。运动豪华品牌（保时捷）：第一季度的营

芝能智芯出品 日本Rapidus公司近日公开展示其2纳米GAA（全栅极）晶体管工艺的原型晶圆，实现在先进逻辑半导体技术国产化上的重要突破，产自北海道千岁市的IIM-1工厂，虽尚处于试验阶段，但已确认晶体管能够运作。 Rapidus计划2027年实现量产，并正加快PDK发布、客户拓展及融资步伐。 技术上，该公司采用EUV曝光、构建GAA结构，同时在地震多发地引入复杂的结构抗震设计。从GAA结构到量产路径，Rapidus的2纳米尝试不仅是技术问题，更是体系能力、资本动员与全球供应链话语权重建的一揽子的工作。 Part 1   GAA原型突破： 制造技术的“先行尝试” Rapidus此次展示的2纳米晶圆为直径12英寸（300mm）的试制样品，其核心在于基于全栅极（GAA）架构的逻辑晶体管结构，代表着当前CMOS制造技术的发展前沿。 GAA技术本质上是在FinFET之后的逻辑制程结构演进，将传统三面包裹式栅极过渡为全方位环绕式通道控制，从而获得更好的栅控能力与短沟道抑制特性。 在此次试制晶圆中，Rapidus采用了“nanosheet”类型的GAA结构，其关键制程包含以下技术要点： ◎ 多层堆叠的硅纳米片通道结构：通过牺牲层选择性腐蚀，释放出悬浮通道，并在四周包覆金属栅极材料，实现全方位电场控制。这一结构可以有效压缩电晶体沟道长度至20纳米以下，同时控制静态功耗泄漏。 ◎ EUV（极紫外）光刻技术的引入：Rapidus在2024年底完成EUV设备安装，并于2025年4月进行了首轮EUV曝光。使用13.5nm波长的EUV光源，结合高NA光学系统，提升了图形解析精度，是实现2纳米逻辑图形的前提。 ◎ 前道关键设备部署超200台：目前IIM-1工厂已有200多台先进制造设备投入运行，覆盖清洗、沉积、刻蚀、离子注入、光刻等多个前段工艺流程，初步实现完

芝能智芯出品 在人工智能的风起云涌中，初创公司拿出了创意的方案来找到自己的位置。最近一个新的芯片方案崭露头角——Cerebras Wafer Scale Engine 3（WSE-3）。 Cerebras Wafer Scale Engine（WSE）系列一直不断在迭代，最新推出的第三代产品WSE-3更是一次技术的飞跃。Cerebras WSE-3比其前几代产品更小，但却拥有比以往更高的密度，采用了台积电的5纳米工艺。这颗芯片拥有超过4万亿个晶体管和46225mm²的硅片面积，堪称全球最大的AI芯片。 Part 1 规模巨大 性能惊人 Cerebras WSE-3的规格实在令人咋舌，搭载了惊人的900,000个核心和44GB内存。 Cerebras的设计理念与NVIDIA等公司不同的制造方式。传统上，NVIDIA、AMD、英特尔等公司会采用大型晶圆，并将其切割成更小的部分来制造芯片，而Cerebras则选择保持晶圆完整。 在当前的大规模集群中，通常会使用成千上万个GPU或AI加速器来处理问题，这导致了大量的芯片互连和网络成本，以及高能耗。而Cerebras通过保持整个芯片的完整性来解决了这个问题，从而显著降低了互连和网络成本以及功耗。 Cerebras 和英伟达的设计差异在于，前者使用了片上内存。 Part 2 强大的系统支持 Cerebras CS-3 系统是第三代的晶圆级（Wafer Scale）系统。它具备顶部 MTP/MPO 光纤连接，并带有用于冷却的电源、风扇和备用泵。需要为大型芯片提供电力、数据和冷却，并要管理热膨胀等问题。 内部采用液体冷却技术，热量可以通过风扇或设施水排出。在 SC22 展示地板上展示了 Cerebras CS-2 的裸露发动机组，展示了它的工作原理。 Cerebras CS-3 达到了大约两倍的性能提升，同时功耗和价格保持不变。从第一代的

芝能智芯出品 英伟达发布了2024财年第四季度财报，整体业绩超出了预期。收入达到221亿美元，比去年同期增长了265%，毛利率也创下历史新高，达到76%。数据中心业务依然是公司的核心，占据了83%的收入份额。游戏业务回暖，同比增长56.5%，而数据中心业务更是同比增长了409%，创下新高。此外，公司的经营费用率继续下降至历史新低，为14.4%。对于下季度，英伟达预计收入将达到240亿美元，毛利率也将再次创下新高，达到76.3%。 Part 1 主要财务情况分析 英伟达公司2024财年第四季度财报再度超越预期。收入和毛利率双双飙升，展现出强劲的业绩表现。 ● 营业收入达到221.03亿美元，同比增长265.3%，超过之前的指引。数据中心业务是推动收入增长的主要因素。展望2025财年第一季度，公司预计收入将再次增长至240亿美元，同比增长234%，继续超出市场预期。 ● 毛利率方面，英伟达实现了76%的毛利率，超过了之前的指引。公司的存货水平持续提升，但相对于收入的增长，存货占比仍然较低，表明产品供不应求的现状。预计2025财年第一季度的毛利率将达到76.3%，继续保持高水平。 ● 数据中心业务：在第四季度再次刷新记录，营收达到184亿美元，环比增长27%，同比增长409%。全年收入更是达到了创纪录的475亿美元。与Google的合作，针对Google的开放语言模型Gemma，推出了针对NVIDIA数据中心和PC AI平台的优化。英伟达还扩大了与亚马逊网络服务的战略合作，托管NVIDIA DGX™云。他们还宣布，安进将使用NVIDIA DGX SuperPOD™增强药物发现、诊断和精准医疗方面的洞察力。此外，NVIDIA NeMo™ Retriever和NVIDIA MONAI™云API的推出，以及与新加坡电信和思科的合作。 ● 游戏业务

 芝能汽车出品 还有两天我们将告别2023年，总是要做一个总结和展望。从几个纬度来看 1）竞争格局：轰轰烈烈的价格战 2）开辟战线：中国汽车出海的喜与忧 3）技术突破：智能驾驶普及 4）产业链：电池价格的雪崩 Part 1 癫狂的价格战 简单粗暴的价格战，是2023年中国汽车市场的一大关键词。从特斯拉在2022年底引发了一场多轮降价的序幕，然后随之而来的，是中国市场持续的价格战，从燃油车到新能源车。特斯拉的降价策略带动了销量上升，但也挤压了新能源汽车市场份额，引发了其他品牌的跟进降价。价格战逐渐扩大到燃油车领域，对于大多数企业来说，降价并未如预期中的提升销量，汽车产业陷入一片混乱中。 我们仔细分析这个价格战，深层次的问题主要集中在： 1）供需失衡 中国整车产能太多了，原本燃油车的产能就按照之前3000万左右不断在淘汰，从2017年的2350万层级一路下降到现在估计在1384万层级。新能源一路涨到了730万，这里竞争都很激烈。2023年的核心问题是，电动汽车降价引发电动汽车之间的竞争，也对燃油车越来越大的压力。 我们看到今年有能力和有汽车工业的地方政府都出台了一些助力政策想要帮助企业，所以消费券也发了很多，补贴也发了很多。但是今年的总需求在去年的基础上有所回调，总体在2019年的规模左右震荡。 2）降本的压力传递给了供应链 2023年的问题是，在整车销售遇到困难的时候，所有的车企都开始了一轮降本增效。在2023年，车企严控BOM成本的需求迅速传导到了整个供应链，供应链管理从“保供”转变为“降本增效”，对供应商的“直接年降”成为行业内的新常态。被要求年降的幅度在5-10%（其实是10%为主），对部分价格突出的，甚至要求一次性降低15-20%以上。在中国市场上，份额（营收和现金流）比盈利（毛利可以让）更为重要。2023年降本的花样特别多，商务谈判、成本更低的材料、缩减供

芝能智芯出品 高通交出了一份超出市场预期的2025财年第四季度成绩单：营收112.7亿美元，GAAP口径录得净亏损31.2亿美元。 高通传统智能手机业务仍是支柱，是大家心目中手机芯片老大哥，开始向AI领域拓展（汽车和Iot），服务器领域的AI200（2026出货）+AI250（2027登场），如今要用“端侧+云侧”双杀布局，这波AI反击，能否让高通从“手机配角”变身“算力新贵”？这个问题是大家最关心的。 Part 1 稳健财报： 税改阵痛下的超预期增长 高通2025财年第四季度营收为112.7亿美元，同比增长10%，超出市场预期近5亿美元，智能手机市场在经历两年调整后，正逐步回暖。 GAAP口径下的净亏损31.2亿美元使这份财报显得复杂，这主要源于美国税改带来的57亿美元一次性减值费用，涉及采用“替代性最低税”（AMT）制度。 高通的税率将稳定在13%至14%之间，这对未来利润的可持续性反而构成利好。 从业务结构看 ◎ 高通的营收仍以手机芯片为核心，但各细分业务均录得增长，季度移动芯片业务营收69.6亿美元，同比增长14%； ◎ 汽车芯片业务10.5亿美元，同比增长17%； ◎ 物联网业务18.1亿美元，同比增长7%，高端安卓市场需求的回暖，为高通带来了稳定的现金流与规模效应。 ◎ 授权业务（QTL）营收14.1亿美元，同比下滑7%，在全球OEM厂商纷纷寻求自研专利与协议重议的趋势下，增长动能减弱。考虑到QTL的税前利润率高达70%以上，其放缓对整体利润结构带来一定压力。 高通在本季度实现了收入与利润的双超预期，从现金流与业务结构的改善趋势看，高通的基本面正在稳步强化，尤其是在移动业务回暖与新兴板块扩张的支撑下，2026财年的增长预期依然积极。 下一财季营收区间预计为118亿至126亿美元，中值122亿美元，显著高于市场预期的116亿

芝能智芯出品 高通在自主移动机器人（AMR）的芯片规划，我们重新来整理一下，通过借助芯片企业的整理来看不同的企业如何应用再来对不同产品的性能进行划分。 ● 入门级：以割草机器人为主，凭借成本优势占据市场多数份额，适用于家庭与小型商业场景，QCS5430适用于消费级割草机器人。 ● 中级：仓储物流AMR应用最广，如亚马逊仓库中的搬运机器人，通过高通QCS8490等芯片实现高效分拣与配送，QCS8490/8550面向仓储AMR。 ● 高级：非公路车辆（如农业机器人）与工业机械正加速智能化，需IQ-8300等高性能芯片支持复杂任务，IQ-8300/9075支持农业与工业场景。 RB系列的内容包括 ◎ Qualcomm RB1：基于 Qualcomm QRB2210，是面向入门级市场的产品，能够在低功耗情况下提供可靠性能，可用于对功耗较为敏感且对性能有一定要求的基础机器人产品。 QRB2210 处理器配置了四核心 Arm Cortex-A53 CPU（主频 2.0 GHz） 和 Adreno 702 GPU，可以运行较小规模的模型，这是其一个显著的特色。 ◎ Qualcomm RB2：采用 Qualcomm QRB4210 ，适用于面向大众市场的各类机器人产品，能够满足日常机器人产品对于性能和功能的需求。 核心架构为 Qualcomm® Kryo 260 CPU，由四个 2.0GHz 高性能核心与四个 1.8GHz 节能核心组成，实现速度与能效的平衡。 搭载 Adreno™ 610 GPU，主频 950MHz，支持 64 位寻址和 FHD+ 显示，具备出色的图形与视频处理能力。 在连接方面，内置 Qualcomm® FastConnect™ 6100，支持 Wi-Fi 6、蓝牙 5.1、WPA3 安全协议及数字 FM，提供

芝能汽车出品 2025年上半年，大众汽车集团交出了一份信号复杂的半年报：营收基本持平，但核心利润指标显著下滑。税前利润同比下降36%，现金流转负，软件与电池两大关键转型业务仍在持续亏损，曾被寄予厚望的CARIAD和PowerCo未能跑出转正节奏。 这些数字背后，是一家百年工业巨头在产业跃迁周期中暴露出的结构性失衡：既要维持传统业务的稳态，又必须为未来技术押注巨额成本，同时还要面对中美市场地缘政策的外部冲击。 这种失衡不仅存在于账面数字，也渗透进其品牌矩阵与组织架构，子品牌在智能化、电动化路径上的推进节奏失调，软件平台未能打通，导致内部资源协同效率低下。 从中美市场赚取利润的大众集团，随着在关键市场的盈利压力，使得原本欧洲的成本中心负荷过大，转型节奏压力有一些大。 Part 1 从稳健到承压：  营业利润67亿欧元 大众集团2025年上半年实现收入1584亿欧元，同比仅下降0.3%，整体规模保持稳定，盈利能力出现显著回落。 ◎ 营业利润：67 亿欧元，营业利润率 4.2%；若排除美国关税、重组及柴油相关成本，利润率为 5.6%（符合全年原预期范围）。2024 年 H1 调整后利润率为 6.3%，同比下降。 ◎ 税前利润：64 亿欧元，同比下降 36%（2024 年 H1 为 101 亿欧元）； ◎ 税后利润 45 亿欧元，同比下降 38%。 造成利润下降的直接因素有三： ◎ 其一是美国关税政策急剧变化，特别是第二季度12亿欧元的关税支出，使全年利润率预期区间被迫下调； ◎ 其二是内部重组与裁员计划带来的一次性支出，包括CARIAD的裁员与“未来大众”计划实施； ◎ 其三是BEV业务结构性挑战，虽然销量同比大增47%，但盈利能力不足，正面临从销量驱动向效率驱动转变的艰难过渡。 在现金流方面 ◎ 汽车

芝能智芯出品 意法半导体斥资9.5亿美元全现金收购恩智浦MEMS传感器业务，打破了长期以来博世一家独大的格局，标志着全球MEMS产业迎来新的竞争阶段。这是资本层面的整合，更是汽车、工业与消费电子终端多维技术和生态能力的深度重组。 从惯性传感器、压力传感器到IDM制造体系与12英寸晶圆布局，MEMS技术演进正在经历从单一器件走向系统化、智能化平台的根本转变。  Part 1  MEMS技术布局的再均衡： 汽车、工业、消费三线融合 本次交易的核心在于MEMS产品组合的重塑。 意法半导体通过收购恩智浦的MEMS业务，一方面扩展了自身在汽车安全传感器领域的技术边界，另一方面也打通了压力传感器、惯性传感器在工业和消费场景中的渗透路径。这种产品线的融合，在MEMS领域具有显著的技术协同效应。 从产品类别来看，恩智浦的MEMS产品集中在三大类： ◎ 一是被动安全（如安全气囊）和主动安全（如车辆动态控制）相关的惯性传感器， ◎ 二是用于胎压监测、发动机管理等车辆监控场景的压力传感器， ◎ 三是工业领域中用于环境和设备状态监测的加速度计。 这些产品的传感精度、稳定性、尺寸要求及功耗优化逻辑各有不同，但都强调一个共性：多物理量感知、快速响应、低功耗。 MEMS惯性传感器，如加速度计与陀螺仪，通常基于电容式或压电式结构设计，通过检测微小机械位移变化来感知运动状态。 ◎ 用于汽车场景时，传感器需要承受高温、冲击与长寿命工作需求，对封装与制造工艺要求极高。恩智浦在此领域的积累为意法带来了较为成熟的汽车级IP与高可靠性测试方案。 ◎ 在工业传感器领域，压力与震动监测是典型需求。例如，在智能工厂中的设备健康监控（PHM）应用中，需要将MEMS传感器集成于机器关键节点，对异常振动或压力变化进行实时采集，从而延长设备使用寿命并降低维护成本

芝能智芯出品 2025年第一季度，Rambus交出了一份远超市场预期的财务成绩单。 在营收、利润、现金流全面增长的背后，是AI浪潮推动下内存接口芯片需求的激增，在核心业务DDR5内存缓冲芯片领域保持领先，还在电源管理芯片（PMIC）和MRDIMM等新产品的开发上取得阶段性成果，并积极布局AI PC所需的客户端内存解决方案。  Part 1 业绩超预期， 营收、利润与现金流同步走强 ● 2025年第一季度，Rambus营收达到1.667亿美元，同比增长41.4%，环比增长3.5%，创下公司单季收入新高。 核心增长动力来自产品收入，达到7600万美元，同比提升52%，芯片业务已成为营收结构中越来越关键的组成部分，反映出市场对其DDR5内存接口芯片需求的持续增长，特别是在AI服务器和高性能计算加速部署的背景下，带宽和能效成为内存模块优先考虑的因素。 ● 在盈利能力方面表现同样出色。 ◎ GAAP净利润为6000万美元，较去年同期的3300万美元增长近82%；非GAAP净利润为6500万美元，增长75.7%。 ◎ 在运营利润方面，GAAP下为6300万美元，非GAAP下为7630万美元，同比分别增长110%和72%。 随着营收扩大与成本结构优化，规模效应开始显现，利润率显著提升，展现出较强的经营杠杆。 ● 现金流表现持续强劲。 经营活动现金流为7740万美元，同比接近翻倍。截至季度末，公司持有的现金及有价证券合计5.144亿美元，股东权益达11.598亿美元，无长期负债，资产负债表结构极为稳健，为后续投资与扩张提供充足保障。 Rambus核心增长点仍集中在内存接口芯片，尤其是DDR5内存缓冲芯片领域。随着数据中心不断从DDR4向DDR5迁移，产品收入的同比增速超过50%。 DDR5凭借更高的带宽、更低的功耗以及更大的容量，

芝能科技出品 ABB集团宣布计划将其机器人业务（ABB Robotics）分拆为独立上市公司，预计于2026年第二季度完成上市。 随着机器人业务成了热门，ABB的目的也是战略是释放机器人业务的增长潜力，同时优化集团整体价值创造能力。ABB Robotics在全球机器人市场位列前三，但其与集团其他业务的协同效应有限，且面临行业转型的挑战。 我们一起探讨一下ABB机器人业务分拆的背景与动因、战略意义，以及机器人行业的新趋势与挑战，探讨分拆对ABB及全球机器人市场的深远影响。 01 ABB机器人 业务分拆的背景与动因 ABB集团作为全球电力和自动化技术领域的领导者，其机器人业务（ABB Robotics）在工业机器人制造领域占据重要地位，将这一业务分拆独立上市，这是从战略调整和行业变革的深刻考量，可以从多个维度分析分拆的背景与动因。 ABB Robotics虽然是全球机器人市场的三大巨头之一，但其与集团其他业务（如电气化、过程自动化）的协同效应较低。 2024年，机器人业务收入为23亿美元，仅占集团总收入的7%，且其营业利润率（EBITA）为12.1%，远低于集团整体的18.1%。 首席执行官Morten Wierod指出，机器人业务面临的市场需求和客户群体与其他业务存在显著差异。例如，电气化和过程自动化更聚焦于能源效率和大型工业系统，而机器人业务则专注于柔性制造和智能自动化，分拆有助于机器人业务更专注地应对特定市场需求。  ● 全球机器人市场正在经历快速转型。根据国际机器人联合会（IFR）数据，2023年全球机器人市场规模为165亿美元，且呈现多元化发展趋势。 ◎ 传统重型工业机器人仍占主导，但协作机器人（如ABB的YuMi®）、自主移动机器人（AMR）等新兴品类的需求迅速增长。这些新领域需要更灵活的研发、营销和供应链策略， ◎ 而ABB集团的综合

芝能科技出品 技术进步和市场需求的变化，汽车与航空的融合正逐渐成为现实，丰田宣布对Joby Aviation增加5亿美元投资，进一步展示了其在空中交通领域的战略布局。 这笔投资不仅体现了丰田对电动垂直起降飞机（eVTOL）的信心，也是汽车行业向航空领域拓展的一个重要案例。 丰田增资Joby的深层动机，主要是在新的赛道上投资，压住全球领先的eVTOL技术的关键挑战，围绕电气化特别固态电池应用，是有汽车与航空融合的趋势。 01 丰田增资Joby的考虑 ● 丰田的投资 丰田对Joby的最新投资，让我们看到了钱多了确实是可以往战略赛道去押注。丰田正往航空领域进军。 5亿美元的投资将分两部分进行，主要用于支持Joby电动空中出租车的适航认证和商业化生产。 自2018年首次投资以来，丰田对Joby的累计投资额已达8.94亿美元，这不仅证明了丰田对这一领域的长期承诺，还显示了其希望通过跨行业合作寻找新的增长点。 丰田的增资不仅仅是简单的投资，而是基于对未来城市交通的整体布局。随着全球城市化进程加快、交通拥堵加剧和碳排放问题的日益严重，eVTOL作为一种新兴的交通方式，有望在未来的城市空中出行中扮演重要角色。 作为汽车行业的领导者，丰田希望通过Joby这样的先锋企业，率先布局空中交通，拓展其在汽车制造和出行服务等传统业务上的优势。 ● Joby S4：eVTOL领域的技术先锋 Joby Aviation是eVTOL领域的领先者，其创新技术和市场布局吸引了包括丰田在内的大量投资者。 Joby S4飞机以其独特的六倾转旋翼设计和高性能参数，成为eVTOL领域的代表产品。S4的最大起飞重量为2400公斤，最大飞行速度为320公里/小时，航程可达160公里，非常适合城市短途空中运输。 S4的设计亮点在于其旋翼和电机系统的创新。旋翼设计经过多次迭代，采用低转速、大直径的旋翼，以减

芝能智芯出品 智能驾驶技术芯片巨头Mobileye在2024年的第二季度财报中公布了一系列令人担忧的数据。在全球，Mobileye的高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术领域一直占据重要地位，但最近的财务表现表明它正面临严峻挑战。 Mobileye在2024年第二季度的营收为4.39亿美元，同比下降3%，与第一季度相比有所增长（增长84%），但整体趋势并不乐观。净亏损达到了8600万美元，较去年同期翻了两倍多，而调整后的净利润为7600万美元，同比下降了44%。 Part 1 财务的数据 ● 第二季度的营收为4.39亿美元，同比下降3%；但较上季度的2.39亿美元增加了84%。这主要是因为一级客户手中的过剩库存减少，此前困扰其经营情况的客户库存问题已经基本得到了解决。 ● 二季度的毛利率为48%，较去年同期下降了1.73个百分点。 ● 运营支出总额为3.03亿美元，其中研发支出占据了2.56亿美元，比去年同期增长了21.3%。 Mobileye的客户在疫情期间积累的过剩库存问题已经得到解决，这使得公司的出货量从第一季度的360万套增长到了第二季度的756万套，增幅高达110%，但是与去年同期相比，出货量并未完全恢复。 Mobileye的平均系统价格由去年的51.7美元上升到了54.4美元，这得益于高溢价产品的增长，例如Super Vision系统，该系统在极氪汽车的成功销售中起到了重要作用。 Part 2 全年预期下调和市场挑战 Mobileye下调了全年预期，包括营收、出货量和经营利润等多个关键指标。 ● 预计全年EyeQ芯片的出货量将在2800万至2900万套之间； ● Super Vision系统的出货量预计为11万至13万套； ● 预计全年营收在16亿至16.8亿美元之间； ● 调整后营业利润

芝能智芯出品 英特尔正在通过其最新的 FinFET 制程在代工市场进行重要的技术转型，标志着该公司从自我供应的芯片制造商向代工服务提供商的过渡，旨在满足高性能数据中心客户的需求。 Part 1 英特尔工艺的关键创新 在最近的超大规模集成电路（VLSI）研讨会上，英特尔详细介绍了其最新的“Intel 3”制造工艺。与之前的“英特尔 4”工艺相比，Intel 3-PT工艺在相同功耗下性能提升了 18%。 虽然 FinFET（鳍式场效应晶体管）技术自 2011 年推出以来已被广泛采用，最后一代使用 FinFET 结构的产品，标志着向更先进技术的过渡。 Intel 3 工艺的重要特征之一是引入了偶极功函数金属（DFM），它允许芯片设计人员选择不同阈值电压的晶体管。阈值电压（VT_TT）决定了晶体管开启或关闭的水平，对于芯片的整体性能至关重要。 工艺可以在单个芯片上实现四种不同阈值电压的晶体管，从而优化不同功能模块的性能。例如，缓存存储器通常需要高阈值电压以减少电流泄漏，而其他电路可能需要低阈值电压以实现更快的开关速度。 偶极功函数金属通过改变栅极堆叠的材料厚度，精确控制晶体管的阈值电压。传统上，金属厚度越大，阈值电压越低。然而，随着工艺节点的缩小，这种方法的精度受到了挑战，制造过程中的微小偏差可能导致较宽的阈值电压范围。 引入偶极功函数材料解决了这一问题。它是一种金属与其他材料的混合物，即使厚度只有几埃，也能显著影响硅通道的阈值电压。这种材料通过在薄绝缘层中引诱偶极子（电荷分离），改变硅的能带结构，从而调节阈值电压。 英特尔使用偶极功函数材料控制 FinFET 的阈值电压 这种材料的引入不仅提升了Intel 3-PT工艺的性能，也为未来的更先进工艺（如纳米片或全栅晶体管）打下了基础。纳米片器件要求在几纳米的硅带之间有精确的电特性控制，偶极功函数材料在这些场景中也发挥了关键

芝能智芯出品 英特尔公司在2024年光纤通信大会上前沿技术，将光学I/O芯片与CPU集成在一起全球首款完全集成的光计算互连（OCI）芯片组。 该芯片组与英特尔CPU共同封装并运行实时数据，在带宽、能效和覆盖范围方面表现出色，展现了未来计算互连的巨大潜力，特别是针对数据中心和高性能计算（HPC）中的新兴AI基础设施。 Part 1 光学计算互连芯片的技术 英特尔的最新光学计算互连（OCI）芯片采用硅光子技术，具备4Tbps的带宽和100米的覆盖范围。该芯片仅需5 pJ/bit的能耗，相比传统的可插拔模块节能显著（传统模块耗能为15 pJ/bit）。 这一设计集成了光子集成电路（PIC）和电子集成电路（EIC），并内置激光器，从而减少了外部组件的依赖。技术的首次迭代展示了完全集成的芯片设计，标志着服务器互连技术的重大突破。 当前的AI服务器通常使用Infiniband或以太网NIC通过PCIe插槽连接可插拔光学模块，而英特尔的OCI芯片将这些光学互连直接移到芯片上，大幅提升了能效和性能。 英特尔的OCI芯片在功耗和性能方面的优势显而易见。将光源和其他光学部件集成到芯片上，不仅节省了功率，还提高了数据传输的带宽。 这一设计理念类似于共封装光学器件的发展趋势，通过减少信号传输路径和电路板上的连接点，进一步优化了系统性能。OCI芯片组支持高达每秒4兆兆位（Tbps）的双向数据传输，兼容外围组件互连高速通道（PCIe）Gen5。 该芯片组在OFC上进行了实时光链路演示，展示了两个CPU平台通过单模光纤（SMF）跳线之间的发射器（Tx）和接收器（Rx）连接。这一展示包括了单根光纤上8个波长间隔为200千兆赫（GHz）的Tx光谱，以及32Gbps Tx眼图，显示了强大的信号质量。 芯片组支持64个32Gbps数据通道，每个方向可达100米，使用八对光纤，每对光纤承载八个密集波分复