【軍用晶片】中國晶片商JM9系列GPU 稱效能媲美GTX 1080

【軍用晶片】中國晶片商JM9系列GPU 稱效能媲美GTX 1080

中國晶片製造商景嘉微,是少數獲得中國軍方訂單的晶片公司。早在 JM5 系列時已應用於中方軍用飛機上。早前該公司宣布新一代 JM9 系列 GPU 已完成流片和進入封裝階段。景嘉微稱,下一代使用 28nm 製程的 JM9271 GPU 的速度可與 Nvidia GeForce GTX 1080 匹比,唯現時仍未完成測試,預計可於 2022 年正式推出。 景嘉微曾因 JM5400 而取得不俗的評價,當年使用 65nm 技術取代了中國軍方老舊的 ATI M9、M54、M72 及 M96 GPU。2018 年 8 月,公司推出使用 28nm JM7 系列,其中 JM7200 圖像處理速度比上代快,是現時較流通的版本。隨著新系列 JM9 將推出市場,該公司亦積極進行市場推廣活動,並加快進入測試階段。 官方定位 JM9 系列為高性能通用圖形處理晶片,並指 JM9271 核心時脈不會低於 1.8GHs ,支援 PCIe 4.0 x16 , 16GB HBM 繪圖記憶體,頻寬為 512GB/s,浮點性能可達 8 […]

【電車晶片】高通表示將供貨予雷諾新車

【電車晶片】高通表示將供貨予雷諾新車

高通 (QCOM.O) 週一表示,將為新款雷諾 SA (RENA.PA) 電動汽車提供關鍵計算晶片。 高通今年早前宣布與通用汽車公司 (GM.N) 達成晶片使用協議。而雷諾的 Mégane E-TECH Electric 亦將使用其產品以配合汽車的infotainment系統,並使用 Alphabet Inc (GOOGL.O) 提供的軟件,而Google一向是高通在 Android 手機市場的長期合作夥伴。 Mégane E-TECH Electric 預計將於本月在慕尼黑舉行的 IAA Mobility 2021 汽車貿易展上亮相,預計明年推出市場。 Source : Reuter

【晶片荒】傳台積電將於明年第一季調高晶片價格一至兩成

2020 年全球半導體產業出現供不應求的情況。近日有消息指,晶片大廠台積電將 7nm 以下和 16nm 以下晶片價格上調 10% 至 20%,新價格將於 2022 年第一季開始生效。 近日有消息傳出,指台積電因持續擴建 5nm 及 3nm 製程新廠,並於國外擴大投資,考慮到維持毛利率以及股東報酬率成長後,計劃從 2022 年起全面調高晶片代工價格。 有專家預期,台積電 2021 年第三季的毛利率將維持在 50% 大關, 2022 年提高價格後或可回升至 53%,甚至有望再創新高。台積電將於 2022 下半年量產 3nm 製程晶片,而更先進的 2nm 製程亦將於 2024 年後開始量產,其餘成熟製程亦在逐步擴產。 Source:The Verge

【供不應求】全球晶片短缺問題將持續至2023年

  【供不應求】全球晶片短缺問題將持續至2023年

根據市場調查機構《IC Insights》的報告指出,受惠市場強勁需求讓全球晶片供不應求,而2021年          全球晶片市場的營收可望比去年曾加24%,突破5000億美元歷史大關。 報告指出直至2021年中,全球晶片產量將恢復正常,但疫情大流行帶動宅經濟、居家工作、遠距教學等需求,引發晶片需求激增,這代表智能手機、電腦、電視、汽車,以及其他應用的晶片仍然會供應不足,而這個趨勢將有可能持續到2023年。 5G、人工智能、深度學習、虛擬現實、行動設備、資料中心、遠端伺服器、汽車和工業市場等新興產業的發展下,預計2020 – 2025年全球晶片市場年複合增長率將達10.7%,而2023年晶片市場營收或許突破6000億美元史上新高。 Source:evertiq#晶片 #短缺問題 #疫情 #營收 #neweconomyai #neweconomyhk

【晶片短缺】多間日本車廠傳6月減產 三菱汽車減產規模增九成

全球造車晶片出現短缺問題,逼使日本多間車廠減產,分別有豐田汽車(Toyota Motor)、日產汽車(Nissan)、三菱汽車(Mitsubishi Motors)以及鈴木汽車(Suzuki)皆宣布將在6月減產三菱汽車將減產 3 萬台,減產規模較 5 月擴大近九成。 日產汽車早於4月和5月已減少產量,而旗下「日產自動車九州」亦將在6月24日、25日和28日停工3天,而櫪木工廠將在6月1-18日期間停止日班生產,追濱工廠同月亦將取消所有夜班生產。位於墨西哥和戴姆勒的合資工廠將停止生產「QX50」車款,因此預計與4月計畫相比,日產6月將減產約2.9萬台。 三菱汽車於5月在岡崎製作所、水島製作所和泰國工廠已實施減產,預估將減產1.6萬台,而6月將擴大減產規模。此外,減產對象更追加其子公司PAJERO和印尼工廠,預計6月減產達3萬台、減產規模較5月升幅約九成。 鈴木汽車已通知零件廠商,日本國內工廠將連續3個月減產,而相良工廠將會在6月1-11日期間停工9天。 晶片短缺的問題出現有部分源於疫情大流行的出現。在封鎖和實施隔離措施期間,晶片工廠逼迫停止運營,因而導致半導體和晶片的生產延遲。與此同時,世界對各種電子產品的需求急速增長,消費者開始投資視頻遊戲機、電腦組件和家庭娛樂設備,更加加劇了晶片的短缺。 Source:entrepreneur

【凶多吉少】全球晶片短缺危機 蘋果亦難逃一劫

蘋果週三(28日)發布今年度第 2 季財報,蘋果表現超乎華爾街預期,Mac 銷量創下歷史紀錄、iPhone 需求亦比預期優越。儘管如此,蘋果亦無法避免全球晶片短缺的危機。 據悉,蘋果執行長Tim Cook與財務長Luca Maestri與分析師的電話會議上談及晶片短缺可出現的危機, iPad 與 Mac 的銷量亦將受到影響。Luca Maestri更指出,晶片短缺問題可能使第 3 財季的營收減少 30 至 40 億美元。 自去年以來,電子產品與汽車產業一直受晶片短缺的問題所影響。2020 年上半年度受疫情影響,車用晶片需求隨著車市崩盤而大減,而手提電腦等電子產品需求卻急增,令電子業大量訂購晶片。 受到疫情影響,許多消費者、企業、學校購買了數百萬台 iPad、Mac 以作遙距工作,因此Mac 和 iPad 的業績成長超過 70%。前者為集團帶來 78 億美元營收,而後者的銷售額數字亦創下紀錄,達到 91 億美元。 Tim Cook表示,晶片短缺主要影響到iPad 與 Mac的銷量,並坦承蘋果可能長期需要面對晶片短缺問題,未來情況難以預測。 Source:bloomberg

【電子產業】蘋果加速「去英特爾化」 新款自研晶片 M2最快7月面世

蘋果於去年11月推出第一款自研晶片M1,短短半年內,蘋果已公布新一款自研晶片M2的發佈日期,積極地實行「去英特爾化」。 據悉,新一款自研晶片M2已進入量產階段,最快 7 月就能出貨,有望配搭新一代晶片的MacBook,由台積電擔任主要製造商,並採用五奈米強效製程。 除了蘋果下半年將推出的MacBook會搭配新晶片外,日後Mac系列以及其他蘋果產品都將採用新一代的M2晶片。 自疫情爆發後,許多公司採取在家工作的模式,令Mac的銷售量上升29%,達2310萬部。未來預計蘋果的自研晶片將可吸引更多客戶,但卻需要兩年的時間才能完整地取代英特爾晶片產品。 Source:nikkei

【晶片戰】Intel新任CEO:亞洲供應量太多了

美國半導體公司英特爾(Intel)新任CEO Pat Gelsinger對BBC表示,亞洲有著關鍵晶片八成的供應量,對全世界來說「不對胃口」。 目前,大多數處理器都在亞洲生產,主要厰商是台灣的台積電和韓國的三星。英特爾投資200億美元在美國亞利桑那州興建兩家新工廠,此外還將對愛爾蘭在基爾代爾郡的現有設施進行大規模擴建。 Pat Gelsinger表示:「智能手機,遠程醫療,遠程工作人員,遠程教育,自動駕駛汽車,人類正全方位變得數字化。數字化則代表可以在半導體上運行。這是人類生存的核心,世界需要更平衡的供應鏈來實現這一目標——我們正在介入。」 他補充說,英特爾還打算在另一個歐洲國家建立一家製造廠,但不會透露確實位置。 儘管採取這些措施來解決現有的晶片短缺問題已經為時已晚,但有助於西方避免未來的危機。美國和歐盟的政界人士都呼籲在當地建立更多的晶片製造廠。 英特爾近年來屢次未能達到製造目標。因此,其最新桌面處理器的技術仍落後於競爭對手AMD和Apple。如果要發展新業務,Intel現在必須先解決這些問題。 Source:BBC News

【晶片戰爭】高通反對英偉達以400億美元收購Arm

據CNBC報道,美國晶片製造商高通(Qualcomm)已向全球監管機構表示反對英偉達(Nvidia)以400億美元收購英國晶片設計師Arm。 該公司已告知美國聯邦貿易委員會(FTC),歐盟委員會,英國競爭與市場管理局以及中國國家市場監管局,該公司對英偉達收購日本科技巨頭軟銀擁有的Arm感到擔憂。 據報FTC的調查已進入「第二階段」,美國監管機構已要求軟銀,Nvidia和Arm向其提供更多資訊。此要求可能需要花費數月時間,因其將要製作幾份大文件。在第二階段中,FTC還將與其他公司合作,這些公司有助於其做出決定。歐盟執行機構歐盟委員會、CMA,高通及Arm拒絕置評,而FTC、SAMR、軟銀並未立即回應。 Nvidia則表示監管機構將看到此次收購的好處。 Arm於1990年從Acorn Computers的技術公司中分拆以來。該公司的節能晶片架構在全球95%的智能手機和95%在中國設計的晶片中使用。該公司將其晶片設計許可授權給500多間公司自行製造。 高通公司此次反對,可能因為它認為英偉達有可能成為Arm技術的看門人並阻止其他晶片製造商使用Arm的知識產權。宣布收購時,Nvidia和Arm表示,該交易將創建世界上「人工智能時代的頂級電腦公司」。他們已承諾將Arm的總部維持在英國劍橋,並對該業務大量投資。 但包括兩名技術投資者在內的五個業內人士認為該交易極有可能被一個或多個監管機構阻止: 「歸根結底,這筆交易是否具有反競爭性,是基於一個非常簡單的想法:Arm是競爭的推動力。它使公司能夠參與競爭:MediaTek,Amazon Web Services,Qualcomm,NXP,都可以從Arm獲得許可並構建自己的基於Arm的CPU。那是一個獨特的模型。」 包括華為在內的中國本土晶片製造商已敦促北京方面試圖阻止這筆交易,原因是擔心如果Arm最終落入美國公司手中,它們將處於不利地位。 英偉達發言人告訴CNBC:「隨著審查過程的進行,我們有信心監管者和客戶都將從我們的計劃中受益,以繼續實施Arm的開放許可模式並確保與Arm的被許可人建立透明的協作關係。 我們對Arm的願景將幫助所有Arm許可持有者發展業務並拓展新市場。」

【晶片世代】追擊新經濟,潛力佈局 – AI、晶片| Master of Trading 易大師

Master of Trading 易大師 電腦擅長加減乘除,但不能擅長於一些人覺得輕鬆簡單的事情:語言、視覺、情感、推理和學習等。 人工智能(Artificial Intelligence, AI) ,包括最常見的深度學習(Deep Learning)和機器學習(Machine Learning) 則可能是這問題的答案。IDC預計,到2023年,人工智能系統的總支出將達到979億美元,複合年增長率為28.4%。 公司如何使用機器學習? 機器學習涉及利用大量數據訓練模型,然後使用該模型推斷從未見過的新數據。 最簡單的示例是圖像檢測:把大量已事先標記的圖像送入系統訓練,系統會「學習」如何在圖像中檢測。 一般來說,學習的數據越多,系統將變得越精確。 公司通過兩種主要方式使用人工智能: 使用AI改良公司的運作模式。應用包括Robotics,自動駕駛汽車和智能語音助手等。 Google 也使用AI為Gmail用戶過濾垃圾郵件,亞馬遜使用AI向客戶推薦產品,Netflix則使用AI引導內容創作和建議。 一些公司通過出售技術所需的硬件,軟件,服務或專業知識直接從AI中獲利。 IBM (NYSE:IBM) 跨行業人類智能商業服務 Micron Technology (NASDAQ:MU) 數據中心和自動駕駛汽車的晶片 Amazon (NASDAQ:AMZN) 語音,雲計算和電商 NVIDIA (NASDAQ:NVDA) 晶片和自動駕駛汽車 應用例子 C3.ai (NYSE:AI) C3.ai是一家企業人工智能軟件公司,為企業提供SaaS服務。C3 AI應用包括庫存,原材料,加工和成品水平、供應鏈風險管理、客戶流失管理、生產計劃解決方案和能源管理解決方案等。 該公司還為各種市場提供集成企業AI應用程序,包括石油和天然氣,化工,公用事業,製造,零售,銀行,金融服務,情報,航空航天和國防,醫療保健,電信,製藥,智慧城市,交通運輸等。它與Baker Hughes在石油和天然氣市場領域建立了戰略夥伴關係,合作公司還有金融服務市場的FIS,美國國防和情報界的雷神公司以及客戶關係管理領域的Microsoft和Adobe等。 長遠來遠,公司的生意有很大的潛力,但現階段股價已較招股價大幅上升,同時公司還未盈利,可待價以入。 International Business Machines (NYSE:IBM) 成立一個多世紀的公司。這技術巨頭已經成為大型企業客戶軟硬件和服務提供商。IBM的AI戰略是應用技術增強人類智能,從而提高效率或降低成本。在醫療保健行業中,IBM的AI技術被用於創建個性化的護理計劃,加速將新藥推向市場的過程以及提高護理質量。通過對Promontory Financial Group的收購,IBM正在使用AI幫助在金融服務行業的客戶完成艱鉅的合規服務。 IBM正在與海洋研究組織ProMare合作開發「 AI船長」,使船舶在大西洋上自航。根據IDC的數據,該公司在2018年通過AI創造了超過25億美元的收入,是業內最大的市佔者。 Micron Technology (NASDAQ:MU) 製造記憶體晶片,包括固態驅動器中DRAM和NAND快閃記憶體。該公司生產的大多數產品都是大宗商品,以供求定價。在半導體行業的循環中,若晶片供過於求會大幅壓低價格。在2021年,隨著汽車行業復甦帶來的諸多推動因素,包括智能電話,5G,雲計算和圖形等,價格似乎正在上升週期。 長遠來說,對記憶體晶片的需求只會增長,在AI行業尤其如此。無人駕駛汽車就是一個很好的例子。Micron 估計感應器和相機每秒正產生大約1 GB的大量數據。早在2018年,該公司就預測全自動駕駛汽車將需要74 GB DRAM和1 TB […]