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MathWorks正以强大的软件技术和创新的解决方案为支撑，成为各行各业的关键助力。 当一台生产PET瓶的巨型机械，其核心价值不再仅仅是坚固的钢铁齿轮与精密传送带，而在于内部不断进化的软件算法时，生产效率和成本又会发生怎样的变化？德国工业设备厂商KRONES的数字化转型案例在2025 MATLAB EXPO北京站的现场引人深思。 而MathWorks全球行业总监Arun Mulpur分享的洞见也正是基于这一行业转变：即“软件定义”的浪潮已超越消费电子，正深刻重塑汽车、高端制造、医疗设备乃至工业的价值逻辑与生命周期。这并非简单的功能叠加，而是一场由底层开发范式到产品价值创造的彻底革命。 价值曲线的倒置：从“出厂即巅峰”到“越用越增值” 传统产品的宿命往往是“出厂即巅峰”。一部功能手机，从拆封那一刻起，其价值便因功能固化与物理损耗而一路下滑。然而，软件定义产品彻底颠覆了这一轨迹。智能手机的价值曲线呈现截然相反的走势——其最低点可能恰恰在开箱之时，随着操作系统迭代、新应用生态拓展以及不断推送的功能升级，它能持续满足甚至创造用户的新需求，价值不降反升。 传统手机与智能手机的价值曲线对比（图片：MathWorks） 当前，这一现象正从个人设备向更复杂的工业领域蔓延： 汽车：作为软件定义产品的先锋领域，“软件定义汽车”已经成为行业的共识。汽车的关键品牌特性如驾驶性能、舒适度、安全性等用户体验要素，皆由软件驱动。消费者期待的“无缝数字体验”和车企力推的“功能订阅服务”，其根基也是软件赋予的持续进化能力。 制造设备：以开头提到的KRONES产线为例，其通过引入基于模型设计和强化学习，结合数字孪生、软件工程以及虚拟开发和测试等技术，实现了产品的高效定义与功能优化，提升了生产效率与产品质量，减少了物理原型试错成本。即使在投入运营后也能通过软件更新满足新的生产需求。 医疗设备：高端医疗影像设备中

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合 大多数游戏玩家仍然被最新的 GPU 所压倒。 显卡又称图形显示加速卡，是计算机的重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说，显卡极具重要性。 从类别上来说，显卡分为独立显卡和集成显卡。独立显卡是一块单独的板卡，需占用主板的扩展插槽，因此会提升电脑的功耗，但可以有效提升画面的显示效果；集成显卡是将显示芯片、显存及其相关电路都集成在主板上，与其融为一体的元件，缺点是画面显示效果一般，但胜在经济实用。 目前，市面上还有一种原理上类似于集成显卡的核芯显卡，但核芯显卡和传统意义上的集成显卡并不完全相同，其显示效果更好，但耗能更少。 从品牌上来说，显卡一般分为A卡（AMD）、N卡（英伟达）和I卡（英特尔）。由于英特尔的独立显卡品类较少，所以I卡一般指的都是集成显卡或者核芯显卡。不过，市面上的大部分电脑并不配备独立显卡，因此，I卡反倒是市场份额最高的显卡。 今年，AMD 和 Nvidia 相继推出多款显卡，最突出的一个特点就是它们面临的定价问题。由于各种因素，原本建议零售价适中的 GPU 的售价往往高出数百美元。 尽管一些更新、更实惠的显卡正在逆势而上，例如AMD的Radeon RX 9060 XT，但大多数游戏玩家仍然被最新的 GPU 所压倒。任何想要升级的人可能都会遇到困难，而Liquid Web 的一项新研究表明，这些价格正促使比以往任何时候都更多的游戏玩家转向云游戏。 Liquid Web（一家云托管公司）对1000名不同年龄和背景的玩家进行了调查，了解他们近期升级PC的兴趣和意愿。其中一些结果相当鲜明。 PC 游戏玩家被高价拒之门外 超过半数的受访游戏玩家表示，他们受到显卡价格上涨和黄牛党的严重影响，被迫推迟甚至取消了PC升级计划。事实上，43%的受访者表示，生活开支（例如房租和账单）迫使他们放

就在去年，“抢占SiC，谁是电动汽车市场的赢家？”“第三代半导体，来势汹汹”“碳化硅:渗透新能源车半壁江山 第三代半导体百亿级市场拉开帷幕”……这样的形容是SiC的专属标签，市场利好，一片光明。 好景没有一直延续下去。“消息称2025年中国SiC芯片价格将下降高达30%”“SiC价格跳水,开启下半场战役”…… 新能源车爆火，那SiC怎么了 ？ 01 核心矛盾：需求增长VS产能狂飙 根据预测2025年全球SiC衬底产能预计达400万片，需求预测仅250万片。 从需求侧来看，特斯拉Model 3为第一款采用全SiC功率模块电机控制器的纯电动汽车，开创SiC应用先河。基IGBT的诸多优势，在Model 3问世之前，世面上的新能源车均采用IGBT方案。 而 Model 3利用SiC模块替换IGBT模块，这加速了SiC等宽禁带半导体在汽车领域的推广与应用。Model 3形成“示范效应”后，多家车厂陆续跟进SiC方案。相比 IGBT，SiC 能够带动多个性能全面提升，优势显著。 2024年，特斯拉继续引领基于SiC的BEV市场，出货量接近200万辆，尽管较2023年下降5%，放缓反映了BEV市场短期内的波动，但并未动摇SiC的长期增长前景。 Yole Group预计，受2026年电动汽车需求强劲反弹的推动，SiC市场将在2024年至2029年间实现近20%的复合年增长率，到2029年市场规模超过100亿美元。 中国车企的崛起进一步巩固了这一趋势。比亚迪、蔚来、吉利和小米正积极扩展其基于SiC的BEV产品组合，试图在电动汽车市场占据更大份额。 市场前景乐观，SiC行业的供需形势却日益复杂化。许多供应商正在加大产能投入，尤其是推动从6英寸晶圆向8英寸晶圆的过渡，以提升生产效率并降低单位成本。 然而，当前的终端系统需求似乎难以匹配这一扩张规模。行业反馈显示，供应商公布的总产能可能超过短期内S

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）转载自广州市人民政府 助力打造中国集成电路产业第三极核心承载区，广州发布新政。 6月16日，广州开发区经济和信息化局、广州市黄埔区工业和信息化局联合印发《广州开发区 黄埔区支持集成电路产业高质量发展若干政策措施》，旨在加快推动区域集成电路产业高质量发展。 以下为该政策措施正文内容： 广州开发区黄埔区支持集成电路产业高质量发展若干政策措施 为推动集成电路产业加快锻造长板、补齐短板，构建自主可控产业生态，大力实施“广东强芯”工程，根据《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》（国发〔2020〕8号）等文件精神，助力打造中国集成电路产业第三极核心承载区，结合本区实际，制定本政策措施。 第一条【推动产业集聚发展】 优化产业发展布局，支持重点项目加快落地，推动优势资源和优质企业向符合产业布局要求的园区集聚，在芯片设计、特色工艺、先进封装测试、EDA工具、装备及零部件等领域实现突破，打造涵盖设计、制造、材料、装备与零部件、封测等环节的全产业链，建设综合性集成电路产业聚集区。（责任单位：各行业主管部门） 第二条【提升高端芯片设计能力】 重点突破CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）等高端芯片设计，大力支持人工智能芯片、光芯片、物联网芯片、存储芯片、射频芯片、基带芯片、车规级芯片、显示驱动芯片等芯片的开发设计，鼓励企业自主开展基于新器件、新材料、新工艺的RISC-V、ARM等高端芯片架构设计。对使用多项目晶圆（MPW）流片进行研发或首次完成全掩膜（Full mask）工程流片的设计企业，以及开展高端传感器首轮流片的智能传感器企业，按照不高于流片费用40%分档给予补助（相关费用按照不含税计算），每家企业每年最高补贴500万元。（责任单位：区工业和信息化局） 第三条【支持核心设计工具国产化替代】 鼓励企

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自techxplore 晶圆级处理器可以提供更强大的计算能力和更高的能源效率。 加州大学河滨分校的工程师在《设备》杂志上发表的一篇技术评论论文探讨了一种新型计算机芯片的前景，这种芯片可以重塑人工智能的未来，并且更加环保。 Cerebras 制造的这些巨型芯片被称为晶圆级加速器，建立在餐盘大小的硅晶圆上，与传统的图形处理单元（GPU）形成鲜明对比，后者的大小不比邮票大。 加州大学河滨分校跨学科团队的论文得出结论：晶圆级处理器可以提供更强大的计算能力和更高的能源效率——随着人工智能模型变得越来越大、要求越来越高，这些特性正是所需要的。 “晶圆级技术代表着一次重大飞跃，”加州大学河滨分校伯恩斯工程学院电气与计算机工程教授、该论文的主要作者米赫里·奥兹坎 (Mihri Ozkan) 表示。“它使拥有数万亿个参数的人工智能模型能够比传统系统运行得更快、更高效。” 除了 Ozkan 之外，合著者还包括 UCR 研究生 Lily Pompa、Md Shaihan Bin Iqbal、Yiu Chan、Daniel Morales、Zixun Chen、Handing Wang、Lusha Gao 和 Sandra Hernandez Gonzalez。 Ozkan 表示：“通过将所有东西都放在一个晶圆上，就可以避免芯片间通信造成的延迟和功率损失。” 该论文还重点介绍了晶圆上芯片封装等技术，这些技术可以使晶圆级设计更加紧凑、更易于扩展，计算密度可能提高 40 倍。 当前AI训练硬件呈现多元化发展态势，主要分为两大阵营：采用晶圆级集成技术的专用加速器（如Cerebras WSE-3和Tesla Dojo）和基于传统架构的GPU集群（如NVIDIA H100）。 Cerebras WSE-3采用台积电（TSMC）5nm工艺，在46,225mm2的

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合 上海光机所首次在光芯片上实现超100并行度的光子计算。 近日，中国科学院上海光学精密机械研究所空天激光技术与系统部谢鹏研究员团队在解决“光芯片上高密度信息并行处理”难题上取得突破，研制出超高并行光计算集成芯片“流星一号”，实现了并行度>100的光计算原型验证系统。相关研究成果以《具备100波长复用能力的并行光计算》（Parallel Optical Computing Capable of 100-Wavelength Multiplexing）为题，以封面论文形式发表于《光：快讯》。 超高并行光计算集成芯片-“流星一号” 光计算集成芯片系统 光计算作为非冯·诺伊曼结构代表，具有可扩展、低功耗、超高速、宽带宽、高并行度的天然优势，是后摩尔时代破解高维张量运算、复杂图像处理等大规模数据快速计算的关键技术，为人工智能、科学计算、多模态融合感知、超大规模数据交换等“算力密集+能耗敏感”场景提供硬件加速。 过往几年，学术界和产业界持续对光计算芯片的矩阵规模、光学主频开展深度探索，以台积电的光计算芯片矩阵规模（~512x512）和美国加州理工学院的光计算光学主频（>100GHz）为典型代表，分别呈现逼近工艺极限和物理极限的趋势，进一步取得突破难度颇大。因而，有效扩展计算并行度是光计算性能提升的前沿发展方向，也是光计算迈向实用的必由之路。 上海光机所研究团队围绕光计算技术并行度提升，创新超高并行光计算架构，破解光计算芯片的信息高密度信道串扰抑制、低时延光信号高精度同步和跨尺度高密度器件集成等核心挑战，在融合了多波长光源、高速光交互、可重构光计算、高精度光矩阵驱动和并行光电混合计算算法的基础上，成功研发了全新片上并行光计算集成芯片系统。 该系统核心光芯片全部自主研制，包含了自主研制的集成微腔光频梳(频率间隔~50GHz，输出光

2025年6月5日， 博通公司公布了截至 2025 年第二季度的财务业绩。 得益于人工智能网络强劲需求的推动，第二季度，博通AI相关半导体收入同比飙升46%，突破44亿美元。 对于未来的业绩增长，博通很乐观。博通CEO陈福阳表示，已有3家大型客户计划在2027年部署超百万颗AI加速芯片集群，同时预计还将新增4家客户，未来三年AI芯片市场规模有望达到600–900亿美元。博通公司预计，第三季度公司AI相关芯片收入将增长至51亿美元。这意味着，博通将连续十个季度实现增长。 观察博通的财报，会发现其半导体解决方案的收入占比从2020年开始一直稳步增加。2024年，博通收入同比增长44%，达到创纪录的516亿美元。该财年，博通人工智能收入同比增长220%，达到122亿美元，推动公司的半导体收入达到创纪录的301亿美元。在2023年博通收购VMware后，2024年博通半导体解决方案的收入占比降至58.35%；但收入绝对值依旧在2024年实现了6%的增长。“软硬一体”正让博通迎来新的增长。 时间来到2025年，AI产业保持火热发展，真正意义上成为前几年低迷市场的救世主。博通也通过帮助科技公司制造AI 芯片迅速发展，其估值成为仅次于英伟达的半导体公司。根据6月12日数据，英伟达市值35380亿美元，博通市值12044.2亿美元，市值排在第三位的是台积电11173.4亿美元。 从股价表现来看，过去两个月博通股价涨幅超过70%，是标普500指数中表现第五好的股票。这对一家体量庞大的公司来说，是一个相当大的涨幅。在这轮上涨过程中，博通市值一度突破1万亿美元，超过沃尔玛和特斯拉，成为美国市值第七高的上市公司。 三个月以来，博通的表现远高于标普500指数 01 “平替”英伟达，博通的产品组合 英伟达在AI领域的优势建立在三个核心技术上：硬件GPU、软件CUDA生态和高速网络互连技术NVLink。

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semiengineering 英特尔和三星正在研发先进的制程节点和先进的封装技术，但目前所有大型厂商都已100%依赖台积电。 大型语言模型（例如 ChatGPT 等 LLM）正在推动数据中心 AI 容量和性能的快速扩展。更强大的 LLM 模型推动了需求，并需要更多的计算能力。 AI 数据中心需要 GPU/AI 加速器、交换机、CPU、存储和 DRAM。目前，大约一半的半导体用于 AI 数据中心。到 2030 年，这一比例将会更高。 台积电在AI数据中心逻辑半导体领域几乎占据100%的市场份额。台积电生产： Nvidia GPU、NVLink 和 CPU。 AMD CPU 和 GPU。 英特尔 CPU。 适用于 Microsoft、Amazon、Google 和 Open AI 的 AI 加速器（与 Broadcom、Marvell、Alchip 和 Mediatek 共同设计）。 Broadcom 和 Astera 交换机。 ASpeed 底板管理芯片。 台积电唯一没有生产的必需 AI 数据中心芯片是存储器：HBM、DDR、闪存。 AI数据中心芯片代工，为何青睐台积电？ 台积电拥有AI数据中心必须具备的四大要素： 最先进的工艺技术和产量。 最先进的封装技术和产量。 能够快速将复杂的新产品提升至每月大批量生产。 拥有提前数年开发并批量交付的财务实力。 先进制程技术： AI 数据中心芯片，尤其是 AI 加速器，需要最先进的制程技术才能在芯片上集成最多的晶体管。像格芯这样的代工厂，目前无力承担先进 FinFET 节点的开发资金。目前只有英特尔、三星和台积电拥有 2 纳米及以下制程技术和路线图。 先进的封装技术： LLM 模型的规模呈指数级增长，即使采用最先进的工艺节点和最大的光罩尺寸，单个 GPU 芯片也无法处理该模型。运行 L

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合 美国计划进一步激励芯片制造商在2026年底税收减免到期之前投资建设新工厂。 据报道，美国参议院的税收法案草案要求暂时增加对半导体制造商的投资抵免，加强对芯片制造商在美国建厂的补贴。该措施将把税收抵免额度从工厂投资的25%提高到 30%，从而进一步激励芯片制造商在2026年底税收减免到期之前投资建设新工厂。 《芯片与科学法案》由美国前总统拜登于2022年签署，是美国国内政策的支柱，旨在利用政府支持将转移到亚洲的半导体制造业带回美国本土。该法案包括390亿美元的拨款以及高达750亿美元的贷款——但该法案最丰厚的福利是其对项目25%的税收抵免。而这其中主要受益者包括英特尔公司、台积电、三星电子和美光，几乎在所有情况下，税收抵免都在芯片法案激励措施中占据最大份额。 特朗普呼吁废除《芯片法案》，但两党议员都不愿取消为其选区提供高薪工作的补贴。包括商务部长霍华德·卢特尼克在内的政府官员表示，他们正在与半导体制造商重新制定协议，以鼓励在不增加纳税人资金的情况下进行更大规模的投资。 参议员们希望在7月4日假期前将这项旨在为家庭和企业减税数万亿美元的税收法案送达特朗普的办公桌。该法案很可能在参议院进行修改后才能进行全体投票。最终版本也必须获得众议院批准才能正式成为法律。 债务上限提高到5万亿美元，三项企业税收减免永久化 日前，美国联邦参议院共和党人公布了总统特朗普数万亿美元经济计划中关于税收和医疗保健条款的修订版本，新版本法案在扩大部分税收减免的同时，将债务上限提高5万亿美元，而此前众议院通过的版本为4万亿美元。 值得注意的是，该草案中并未就“州和地方税扣除”（SALT）达成最终协议。当前法案仅以现有的1万美元SALT扣除上限作为暂定条款，立法者仍在就这项具有高度政治敏感性的减税内容展开谈判。 据悉，参议院版本最重要的变动，是将原本在众议院版

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自digitimes ASML的EUV技术还能走多远？ 荷兰半导体设备领导者ASML Holding NV 主导着极紫外 (EUV) 光刻技术，而这项技术是生产尖端半导体芯片的关键。随着行业向更小的节点迈进，以推动人工智能、5G 和下一代计算的发展。 一个问题是：ASML 的 EUV 技术还能走多远？ 根据Research and Markets、Future Market Insights数据，ASML控制着全球75%至80%的EUV光刻市场，其技术无人能及。ASML为所有主要芯片制造商（台积电、三星电子和英特尔）提供产品，实际上垄断了EUV系统领域，该领域贡献了其近四分之一的总收入。 2025年第一季度，ASML净销售额达77亿欧元（约合89亿美元），毛利率达54%，未完成订单达39亿欧元。预计全年销售额将达到300亿-350亿欧元，这主要得益于EUV系统需求的强劲增长以及市场对深紫外光刻设备日益增长的兴趣。 技术路线图：从标准EUV 到高数值孔径及更高水平 标准EUV（0.33 NA） 自2016 年首次亮相以来，ASML 的 0.33 NA EUV 系统（采用 13.5 纳米光刻技术）已实现 2 纳米节点的图案化步骤比 193 纳米浸没式光刻机更少。其结果是：更高的分辨率、更高的良率以及更低的制造复杂性。 高数值孔径EUV (0.5 NA) ASML 的高 NA EUV 系统（0.5 NA）目标是到 2029 年实现 1 纳米级节点的生产。据Tech in Asia和 TrendForce 指出，英特尔计划在其 14A 节点采用该系统，但台积电由于成本和复杂性而选择放弃 A16/A14。 高数值孔径EUV 需要光学、激光器和晶圆系统方面的重大进步。其较小的视场和较浅的焦深需要新的光刻胶、超平坦晶圆以及重新设计的掩模平台