半导体产业纵横
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从TOP25榜单,看半导体之变

据SIA报告显示,2022年全球半导体销售额创历史新高达到5740亿美元。尽管2022年下半年,半导体市场出现了周期性的低迷,但其全年的销售额相较2021年增长了3.3%。 近日,市调机构Gartner发布了全球以及中国大陆TOP25名半导体厂商的排名情况。最新的榜单排名中,我们可以看到半导体去年究竟发生了什么变化。 01 全球半导体TOP25榜单之变 一年之变 2021年前25名半导体厂商排名如下。整体来看,2022年全球半导体收入达到5991亿美元,仅同比微幅增长0.2%,排名前25半导体厂商总收入同比增长1.9%。 图片 图片 受到周期的影响,可以看到三星、SK 海力士、美光、铠侠、西部数据等存储厂商营收都出现了下滑,其中西部数据营收下降17%,当属存储厂商中下滑最高的企业。 从收入的涨跌幅来看,去年TOP 25中ADI的营收同比增长幅度最大,达到46%,ADI CEO Vincent Roche表示:“2022年成为ADI历史上最赚钱的一年。”ADI在工业、汽车和通信领域的B2B市场营收均创下纪录。 受益于嵌入式,数据中心和游戏业务的增长,涨幅第二名的是AMD,年增达到45%。实际上,营收的增长是由市占率增长带来的,据 Mercury Research 报告显示到2022年第四季度,AMD在CPU市场的市占率上升至31.3%,将近占市场的三分之一。 跌幅最大的公司是联咏,营收下滑达23%,其次是英特尔其营收下滑达20%。英特尔以PC业务为代表的客户运算事业群业务板块营收下滑23%;数据中心和人工智能业务板块下滑15%,仅仅这两大业务就让英特尔丢掉了135亿美元的营业额。由此来看,曾经开启了芯片行业全盛时代的英特尔,转型之路走的并不如意。 从排名上看,今年全球前五的半导体厂商分别是:三星、英特尔、高通、SK 海力士、美光。除了前两大厂商三星、英特尔排名不变外,高通从去
从TOP25榜单,看半导体之变

光量子芯片,中国或将迎来新机遇

4月7日美国政府拨款2500万美元支持芯片代工厂格芯开发光量子计算机。4月14日英特尔与代尔夫特理工大学 (TU Delft) 在英特尔半导体制造工厂使用替代和先进工艺成功地在28 Si/28 SiO2界面上制造了量子点。4月19日荷兰政府将通过国家基金并动员其他私营部门机构,向该国光子集成电路(PIC)产业投入11亿欧元,推动本土企业发展。4月26日据外媒报道,由德国初创企业Q.ANT牵头,14家合作伙伴组成“PhoQuant”项目,目前正在开展可在常温下运行的光量子计算芯片研发。究竟是什么原因让各国纷纷投入光量子芯片的研发?近年来,光量子计算中兴起了一种使用光纤作为光量子的内存,进而用光量子内存来提升容错量子计算的量子比特数目的方法。随着集成电路技术逐渐接近原子极限,量子计算被认为是后摩尔时代最具潜力的破局者。相比经典电子计算机,量子计算可以提供指数级的算力提升,从而突破目前日益复杂的金融模型计算、生物医药、材料设计和人工智能等领域的算力瓶颈。今年2月,国防科技大学计算机学院QUANTA团队,联合军事科学院、中山大学等国内外单位,研发出一款新型可编程硅基光量子计算芯片,实现了多种图论问题的量子算法求解,被外界认为是绕开光刻机的办法之一,而美国却眼热要求技术共享。这种新型量子芯片虽然也是采用微纳加工工艺,但是主要是在单个芯片上集成大量光量子器件,由于生产原理的不同,所以可以绕开光刻机的限制。一旦光量子芯片成功商用,诸如7nm、5nm等制程工艺的研究将失去原有的意义,芯片制造领域也将迈进一个新的里程,我们将突破芯片制造被卡脖子的困境。光量子芯片的研发和制作,并不依赖西方的高端光刻机,一旦该技术研制成功,并且走向成熟,我们将彻底打破被西方卡脖子的局面。甚至在该领域,乃至未来全球的芯片市场,我们都能占据优势。量子领域重大突破的消息意味着,未来我国不仅将重点发展新型碳基芯片,还将
光量子芯片,中国或将迎来新机遇

ABF载板价格战,再次打响信号枪!

9月初,半导体市场传来消息,FC-BGA(倒装芯片-芯片级封装)基板的市场缺口正在逐步缩小,只存在小范围的缺货,涨价态势或将停止。要知道ABF载板是FC-BGA制造中最重要的材料,也一直是制约FC-BGA产能的根源,这也意味着ABF载板不缺了? ABF载板的作用 ABF载板,又被称为味之素基板,被日本味之素公司垄断,是FC-BGA封装的标配材料。ABF载板作为芯片封装中连接芯片与电路板的中间材料,其核心作用就是与芯片进行更高密度的高速互联通信,然后通过载板上的更多线路与大型PCB板进行互联,起着承上启下的作用,进而保护电路完整、减少漏失、固定线路位置、有利于芯片更好的散热以保护芯片,甚至可埋入无源、有源器件以实现一定系统功能。 ABF载板作为IC载板的一种,主要用于CPU、GPU、FPGA、ASIC等高性能运算IC。随着5G时代的到来,网络芯片制造商也开始大规模将ABF载板材料用于路由器、基站等的制造,导致ABF载板的需求一路飙升。 连续三年,ABF载板严重短缺 2020年下半年是芯片市场进入下一次最高点的开始,云技术、AI 新应用落地,5G 基站建设,异质异构集成与 chiplet 技术发展增大芯片封装面积,无一不提升 ABF 载板用量。英特尔、AMD、英伟达等芯片大厂当仁不让,成了ABF载板的使用大户,伴随着2021年芯片市场的高光时刻,英特尔、AMD、英伟达都一度站出来发布警告,称ABF载板已陷入严重的供不应求。 数据中心正增长强势,原材料却不够用了? 英特尔立刻将其ABF载板合作伙伴关系扩展至Ibiden、Unimicron、AT&S和Semco;英伟达也开始寻求更多的供应,甚至表示愿意向ABF载板生产商提供更高的价格;AMD则是转向日本供应商,以期获得更多的ABF载板产能,同时还专门投资韩国和中国台湾的新供应商,新建更多的载板产能。另一家半导体巨头博通也表
ABF载板价格战,再次打响信号枪!

金刚石半导体,产业化还有多远?

金刚石半导体,是新一轮焦点之一。 2025年10月9日,商务部与海关总署根据《中华人民共和国出口管制法》、《中华人民共和国对外贸易法》、《中华人民共和国海关法》、《中华人民共和国两用物项出口管制条例》,为维护国家安全和利益、履行防扩散等国际义务,联合发布四项公告,对部分物项实施出口管制,金刚石就在其中。 事实上,金刚石早就是未来半导体市场的关注焦点。2022年,美国商务部工业和安全局(BIS)在联邦公报上发布了临时最终规定,对 4 项 “新兴和基础技术” 实施出口管制,其中两项正是氧化镓、金刚石这类超宽禁带半导体材料。 01 金刚石,未来半导体 目前,半导体材料已然发展到第四代。 第一代半导体材料主要是硅、锗;第二代半导体材料主要是砷化镓(GaAs)、磷化铟(InP);第三代半导体材料主要是碳化硅(SiC)、氮化镓(GaN)。 第四代半导体材料是指具有极端禁带宽度的半导体材料,包括超宽禁带(UWBG)和超窄禁带(UNBG)两类。其中超宽禁带半导体材料的禁带宽度超过4 eV,能够承受高电压、高温、高辐射等恶劣环境,金刚石便属于其中一种,此外还有氧化镓、氮化铝等。超窄禁带半导体材料的禁带宽度低于 0.5 eV,能够实现低功耗、高灵敏度、高速率等优异性能,代表性的材料有锑化镓、砷化铟等。 金刚石禁带宽度约为5.5eV,是第四代材料性能最高的材料,被视为“终极半导体材料”,具备优异导热性能,是硅的13倍,适用于高频高功率高温电子器件。 当硅基半导体逼近“摩尔定律” 物理极限,第三代半导体材料成为产业突围的关键方向。而在碳化硅、氮化镓之后,金刚石半导体凭借 “超宽禁带、超高热导、超强耐压” 的三重特性,正在高功率、高频、极端环境等领域打开新的想象空间。 在高功率场景中,“散热” 与 “耐压” 是两大核心痛点 —— 传统硅器件在高电压、大电流下易发热失控,而碳化硅虽有提升,仍无法满足下
金刚石半导体,产业化还有多远?

CPO和硅光,是下一代关键

本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)综合 预计200G/通道链路将在2026年成为主流。 Yole Group 发布了其最新的光子市场和技术分析《硅光子学 2025》和《数据中心共封装光学技术 2025》,探讨了人工智能驱动的需求如何重塑连接性,从收发器到封装创新。 根据Yole集团最新报告《硅光子2025——聚焦SOI、SiN、LNOI和InP平台》 ,硅光子行业正进入快速增长和多元化发展时期。随着人工智能持续推动带宽需求呈指数级增长,该行业正在向更高的数据速率转型,预计200G/通道链路将在2026/27年成为主流,并为800G和1600G收发器铺平道路。这些解决方案可提供超大规模数据中心和人工智能集群所需的速度和能效。 该产业生态系统汇聚了TeraHop(原旭创科技)、思科、博通和 Marvell 等垂直整合的领导者,以及 Ayar Labs、Lightmatter、Celestial AI 和 Nubis Communications 等创新型初创公司。 台积电、GlobalFoundries、英特尔和 STM 等代工厂和晶圆厂在技术扩展方面发挥着关键作用,而应用材料和 ficonTEC 等设备供应商则支持高性能制造。它们共同推动着一个充满活力的行业发展,为数据通信、激光雷达和新兴量子技术提供解决方案。 全球竞争日益激烈。中国正在扩大国内产能,TeraHop、海信等公司已出货数百万个模块,为人工智能互连提供支持。在政府项目和学术合作的推动下,中国企业正在缩小与西方供应商的差距,并将自己定位为全球挑战者。 除了硅光子市场报告外,《2025年数据中心共封装光子技术》报告还探讨了封装创新如何改变下一代连接。CPO技术将光收发器直接与交换机ASIC或处理器集成,从而实现低功耗、高带宽链路。虽然线性驱动可插拔模块仍具有竞争力,但CPO预计将提供无与伦比的定制化和可扩展
CPO和硅光,是下一代关键

汽车半导体最新排名,英飞凌登榜首

本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)编译自eetimes 到2030年全球汽车半导体市场规模将达到1320亿美元。 日前,法国市场调研公司Yole集团发布了最新的全球汽车半导体市场报告。报告显示,预计到2024年,汽车半导体市场规模将达到680亿美元,其中英飞凌科技占据领先地位,瑞萨电子位列第五。 汽车半导体,市场激增 报告预测,2024年至2030年,全球汽车半导体市场规模将以12%的复合年增长率(CAGR)扩张,到2030年将达到1320亿美元。每辆车的半导体器件价格预计将从2024年的约759美元增长至2030年的约1332美元,每辆车安装的设备数量预计将从2024年的约824个增长至2030年的约1158个。 2024年和2030年的车载半导体市场。来源:Yole Group Yole 列举了支持这一增长的三个“结构性因素”:首先,电气化将导致电力电子技术的应用增加,特别是宽带隙(WBG)半导体开关;其次,欧洲 NCAP 2026 协议、美国强制性自动紧急制动(AEB)和中国 C-NCAP 升级将导致在所有车型(包括入门级车型)中安装额外的摄像头、雷达和域控制器;最后,E/E(电气/电子)架构的演变,导致向集中式系统转变并转向 48V 电源系统,这将需要先进的 MCU 和一组新的 PMIC 在未来几年内。 尽管电池电动汽车 (BEV) 在主要市场的增长正在放缓(部分被欧洲修订的排放法规所抵消,鼓励汽车制造商扩大 BEV 销售),但 Yole 预计双电机插电式混合动力汽车 (PHEV) 将从中国开始在全球范围内扩张,该公司预测 2024 年至 2030 年期间 BEV 的平均增长率为 14%,PHEV 的平均增长率为 19%。 Yole还就近期N型SiC衬底价格的快速下跌发表了评论,并表示:“价格下跌正在推动碳化硅(SiC) MOSFET在逆变器中的广泛应用。
汽车半导体最新排名,英飞凌登榜首

G200引爆市场,思科AI营收跳涨

本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)编译自nextplatform 思科AI业务的季度三级跳。 思科系统公司的AI业务爆发式增长终于在最新财季如期而至。 过去两个季度,思科一直向华尔街承诺,在2025财年(截至7月)至少实现10亿美元的AI设备销售额。而在截至4月的第三财季,得益于超大规模云服务商采用基于该公司Silicon One G200交换ASIC的设备,构建AI集群的以太网后端网络,思科轻松突破了这一目标。两周前由沙特阿拉伯主权财富基金成立的AI公司Humain与思科的紧密合作,更预示着思科未来将斩获更多收入。 2023年6月推出的G200 ASIC,旨在从英伟达手中夺取AI网络市场的主导地位。在生成式AI爆发初期,英伟达的InfiniBand凭借低延迟特性占据市场,并收取高额溢价(据我们所知,中国仍有部分自研InfiniBand方案)。但市场需要更廉价、更具扩展性的替代方案——一种经过大幅改进、精简的以太网,既能实现InfiniBand的优势(高带宽、低延迟、自适应路由、拥塞控制),又能填补其短板(安全性、微分段、多厂商竞争),同时保持与以太网标准的兼容性。 这项技术未来或将被称为“超以太网”,但思科在G200上的布局远早于2023年7月超以太网联盟向InfiniBand发起挑战的时间点。这一“威胁”(实则是承诺)促使英伟达推出Spectrum-X以太网交换机、ConnectX网卡和BlueField DPU的组合方案,宣称更适合大规模AI集群。InfiniBand面临的压力如此之大,以至于思科与英伟达甚至在AI网络领域展开交叉合作:思科基于英伟达Spectrum 4 ASIC打造Nexus交换机,运行自研NX-OS网络操作系统,并搭配英伟达BlueField DPU实现流量整形和拥塞控制。 本季度,思科AI相关产品销售额超过6亿美元,远超预期(我们的模型
G200引爆市场,思科AI营收跳涨

存储双雄,分岔路口

本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)编译自blocksandfiles 除非SK海力士出现失误,美光似乎不太可能迎头赶上。 目前有两家公司高度专注于DRAM 和 NAND 的生产——美光科技和SK 海力士。两家公司都在企业级 SSD 和高带宽内存领域展开激烈竞争,但都通过早期庞大的业务扩张,以复杂而间接的方式,在两个市场中保持着各自的定位,期间既有失误,也有灵光乍现。 美光与英特尔结盟,推出了命运多舛的傲腾技术,最终一蹶不振;而SK海力士则收购了陷入困境的英特尔SSD和NAND晶圆厂业务,并迅速进军高容量SSD市场,该市场迅速腾飞,目前正蓬勃发展。SK海力士还阻止了西部数据与铠侠的合并,并早早进军高带宽内存(HBM)业务,如今正借助英伟达的GPU内存优势一路飙升。 美光科技 美光公司于1978年由沃德·帕金森(Ward Parkinson)、乔·帕金森(Joe Parkinson)、丹尼斯·威尔逊(Dennis Wilson)和道格·皮特曼(Doug Pitman)在爱达荷州博伊西市创立,最初是一家半导体设计公司。该公司于1981年开始生产65K DRAM芯片,并于1984年首次公开募股(IPO)。其RISC CPU项目在1991—1992年期间启动并终止。美光公司于1997年收购了Netframe服务器业务。该公司曾涉足个人电脑业务,但于2002年退出,并于2006年收购雷克沙(Lexar),进军零售存储媒体业务。 美光科技于2005年通过与英特尔的合资企业进入闪存业务。2010年,该公司以12.7亿美元收购了闪存芯片制造商Numonyx。随后,该公司于2013年收购了尔必达存储器(Elpida Memory),从而拓展了其内存业务,获得了苹果iPhone和iPad的内存供应业务。此外,该公司还于2016年收购了PC内存制造商瑞晶科技(Rexchip)和Innot
存储双雄,分岔路口

SiC价格跳水,开启下半场战役

​2023年,国内碳化硅(SiC)衬底行业涌入大量的玩家,众多项目在全国各地落地,产能扩张达到空前规模。 据行业数据显示,2023年国内SiC衬底的折合6英寸销量已超过100万片,许多厂商的产能爬坡速度超过预期。直至如今,6英寸SiC衬底的扩产动作仍在继续。 01 SiC产能,持续开出 不完全统计,中国大陆约有20余家SiC衬底企业,分别包括天岳先进、天科合达、东尼电子、烁科晶体、同光晶体、世纪金光、露笑科技等。 天岳先进上海临港新工厂已于2023年5月开始交付6英寸导电型SiC衬底,目前产能和产量均在持续爬坡中。按照目前的进展来看,天岳先进预计将提前实现达产。在此基础上,天岳先进在2023年下半年决定将6英寸SiC衬底的生产规模扩大至96万片/年。上海临港工厂达产后,将成为天岳先进导电型SiC衬底主要生产基地。 天科合达徐州SiC芯片二期项目于去年8月开工,项目总投资8.3亿元,达产后,可实现年产SiC衬底16万片。2023年12月28日,该项目已全面封顶,预计今年投产。2024年2月27日,由天科合达子公司深圳重投天科负责运营的第三代半导体SiC材料生产基地也在深圳宝安区启动,预计今年衬底和外延产能达25万片。 烁科晶体SiC二期项目今年顺利通过竣工验收,二期项目的建成,预计将为烁科晶体带来每年新增20万片6-8英寸SiC衬底的产能,其中包括N型SiC单晶衬底20万片/年、高纯衬底2.5万片/年、莫桑晶体1.3吨/年。 东尼电子的“年产12万片SiC半导体材料”项目于2023年上半年实施完毕。今年3月,湖州市生态环境局公示了对东尼电子扩建SiC项目的环评文件审批意见,此次本次公示的项目,则是在该募投项目上的进一步扩建。根据公告内容,东尼半导体计划利用东尼五期厂区厂房,实施扩建年产20万片6英寸SiC衬底材料项目。 三安光电去年年底在投资者问答中表示,目前SiC产能在逐步
SiC价格跳水,开启下半场战役

芯片大佬领衔,攻英伟达漏洞

​最近,芯片界传奇人物、处理器设计大佬、Tenstorrent现任首席执行官吉姆·凯勒(Jim Keller)在接受采访时表示,英伟达没有很好地服务于很多市场,因此,Tenstorrent和其它新创AI处理器研发公司是有机会的。 Jim Keller曾任职于多家大牌企业,包括AMD,英特尔、苹果和特斯拉。1998~1999年,Jim Keller在AMD主导了支撑速龙系列处理器的K7/K8架构开发工作,2008~2012年,在苹果牵头研发了A4、A5处理器,2012~2015年,在AMD主持K12 Arm项目和Zen架构项目,2016~2018年,在特斯拉研发FSD自动驾驶芯片,2018~2020年,在英特尔参与了神秘项目。 现在,Jim Keller在Tenstorrent领导AI处理器的开发,可以为英伟达昂贵的GPU提供价格合理的替代品,英伟达的GPU每个售价20,000 ~ 30,000美元或更多,Tenstorrent 称,其Galaxy系统的效率是英伟达DGX的3倍,成本低33%。做高性能AI应用处理器的产品替代是Tenstorrent工作的一部分,但不是全部,该公司的业务宗旨是服务英伟达未能解决的市场痛点,尤其是在边缘计算领域。 01 边缘计算AI地位提升 随着海量数据持续增加,以及对计算和存储系统实时性和安全性要求的提升,数据中心已经不能满足市场和客户的需求,市场要求相关软硬件系统提供商找到更快捷的方式来服务客户,以提高运营效率并降低成本。在边缘运行AI工作负载的边缘到云解决方案有助于满足这一需求,将算力放在靠近数据创建点的网络边缘,对于要求近乎实时的应用至关重要,在本地设备上处理算法和数据等,而不是将这些工作负载传送到云或数据中心。 随着5G和物联网的发展,AI芯片在边缘运算领域的应用前景十分广阔,例如,自动驾驶汽车、智慧城市等场景,都需要在终端装置上进行实
芯片大佬领衔,攻英伟达漏洞

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