全球AI算力市场正在将目光聚焦到定制化的ASIC芯片领域，并开始上演一场没有硝烟的“车轮战”：OpenAI正在初步测试部分谷歌的张量处理器（TPU）；英伟达正式发布NVLink Fusion，与由一众科技巨头组成的UALink联盟展开正面交锋……随着定制化算力竞赛进入深水区，ASIC具备的优势逐渐清晰，并有望在明年迎来超越GPU的临界点。 今年4月，谷歌推出第一款专为推理而设计的定制AI加速器 “鲶鱼”入局定制化算力竞赛 在高性能计算芯片从通用向专用的发展趋势下，ASIC芯片凭借其针对特定应用优化的特性，在多个领域崭露头角。其中，人工智能是ASIC芯片的重要应用方向之一，ASIC芯片可针对深度学习算法进行底层优化，在AI模型训练和推理任务中，以高效的计算能力和低能耗表现，支撑起自然语言处理等应用。 近日有消息爆出，OpenAI已开始租用谷歌的TPU 芯片为其ChatGPT及其他AI 产品提供算力支持。对此，摩根士丹利分析指出，对谷歌而言，这是OpenAI对其AI基础设施能力的重要背...

近期，国内存储芯片上市公司密集披露2025年第一季度财报。从整体数据来看，由于存储芯片价格仍处于低点，多数企业面临盈利增长压力，净利润为正且实现同比增长的企业占比不高。但在国际三大原厂产能向更高性能存储芯片倾斜的趋势下，利基型存储产品率先出现回暖迹象，多家企业看好存储芯片景气逐步复苏。 　　存储价格阶段性低点 企业盈利承压 　　2025年第一季度，存储价格仍未反弹，企业盈利整体承压。 　　佰维存储在财报中指出，受全球宏观经济环境影响，存储价格从2024年第三季度开始逐季下滑，2025年第一季度达到阶段性低点。 　　江波龙也在财报中表示，在过去的三个季度当中，以消费电子为核心的下游终端市场复苏仍然缓慢，叠加自2024年下半年开始的下游客户消化库存的影响，导致半导体存储行业的价格上升趋势受挫。 　　2025年第一季度部分存储芯片相关企业业绩表现 　　 　　中国电子报根据企业财报整理 　　受此影响，在记者统计的十家存储芯片相关上市公司（包含存储芯片、存储控制芯片、存储模组）中，营业收入、归母净利润皆为正且均实现同比增长的企业仅...

日前，Omdia发布数据显示，半导体市场2024年的收入激增约25%，达到6830亿美元，成为半导体市场创纪录的一年。Omdia指出，这一急剧增长归功于人工智能相关芯片的强劲需求，尤其是人工智能GPU中使用的高带宽内存(HBM)，这使得内存领域的年增长率达到74%。在经历了充满挑战的2023年之后，存储器的反弹帮助提升了整体市场。 然而，Omdia表示，这一创纪录的一年掩盖了整个行业的不均衡表现。数据处理部门增长强劲，而其他关键部门如汽车、消费和工业半导体在 2024年却出现了收入下降。这些挣扎凸显了原本蓬勃发展的市场中的薄弱环节。 Omdia的报告指出，在整个2024年，人工智能对半导体市场的影响一直占据主导地位，推动了创纪录的收入并重塑了行业动态。作为人工智能应用的重要组成部分，HBM的销量也随之激增，大大提高了内存公司的收入。虽然HBM的增长速度超过了其他DRAM领域，但供需平衡的改善也促进了平均销售价格(ASP)的提高和整个内存市场的收入增长。

2024年，全球半导体行业虽然未全面复苏，但生成式人工智能（AI）、汽车电子和通信技术的快速发展为2025年的技术进步奠定了坚实基础，2025年正成为半导体产业浪潮中的关键转折点。据半导体情报（Semiconductor Intelligence，SC-IQ）预测，2025年全球半导体资本支出将增长3%至1600亿美元。然而，这一增长背后企业发展并不均衡：台积电和美光科技逆势加码投资，而英特尔和三星却计划大幅削减开支。与此同时，特朗普上台后对美国《芯片法案》的实施带来的不确定性，也为行业前景蒙上了阴影。 2025年半导体资本支出增至1600亿美元 英特尔、三星削减开支 半导体情报（Semiconductor Intelligence，SC-IQ）估计，2024年半导体产业资本支出（CapEx）为1550亿美元，比2023年的1640亿美元下降5%。 SC-IQ预计，2025年半导体产业资本支出将增长3%至1600亿美元。 SC-IQ指出，2025年的增长主要由两家公司推动。全球最大的晶圆代工公司台积电计划2025年的资本支出在380亿~420亿美元之间。如果使用中间值，这将增加100亿美元或34%。美光科技预计其截至8月的20...

参考消息网3月5日报道 美国趣味科学网站2月20日刊登题为《人工智能设计的芯片非常奇怪，“人类无法真正理解它们”，但其性能优于我们设计的任何芯片》的文章，作者是蒂姆·丹顿，内容编译如下： 　　人工智能(AI)模型已经在几小时内通过深度学习设计出更高效的无线连接芯片，但目前尚不清楚它们“随机成形”的设计是如何产生的。 　　工程研究人员已经演示了AI可以在数小时内设计出复杂的无线连接芯片，而人类需要数周才能完成。 　　事实证明AI的芯片设计不仅更高效，而且还采用了一种完全不同的方法，是人类电路设计师极不可能想出来的。研究人员2024年12月30日在英国《自然-通讯》杂志上发表了相关研究报告。 　　研究的重点是毫米波无线连接芯片。由于其复杂性和小型化需求，毫米波无线连接芯片构成了制造商面临的一些最大挑战。这些芯片用于5G调制解调器，目前在手机中很常见。 　　制造商目前依赖于人类专业知识、定制电路设计和既定模板的组合。每个新的设计都要经过一个基于反复试验的缓慢优化过程，因为它通常非常复杂，人类...

华为于上海举行的“华为全联接”（不是海思全联接）大会上，轮值董事长徐直军表示，由于美国对中国的制裁将是长期的，中国半导体制造工艺将长时期处于落后状态。 　　但是，人工智能为中国智能算力的发展带来了挑战，也带来了机会。 　　一、挑战重重 　　美国对中国的长期制裁使得中国半导体制造工艺在相当长时间内处于落后状态。这一现实制约了华为所能制造芯片的先进性，为打造算力解决方案带来了严峻挑战。 　　在 AI 基础设施建设中，传统的单个数据中心同步训练大型模型的方法正面临临界点。通信开销增加、同步特性带来的延迟要求以及落后者问题等，都使得将更多 GPU 扩展到单个工作负载面临理论和实际的双重限制。Meta Llama 3 的训练中断情况以及 GPU 利用率下降等问题，也凸显了当前算力发展的困境。 　　二、机遇并存 　　然而，挑战往往与机遇并存。人工智能为中国智能算力的发展带来了机会。AI 计算带来了计算系统结构性的转变，需要的是系统的算力，而不是单处理器的算力。这为华为的架构创新和自主创新提供了可能。华为拥有世界领...