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