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9月22日
Comparison of TSMC CoWoS-S, CoWoS-R, and CoWoS-L
TSMC CoWoS-S、CoWoS-R 和 CoWoS-L 的比较➀ TSMC 的 CoWoS 是一种先进的封装平台，用于集成处理器、芯片和高速内存堆栈。
➁ CoWoS 有三个主要变体：CoWoS-S、CoWoS-R 和 CoWoS-L，它们在组件连接结构上有所不同。
➂ CoWoS-S 提供卓越的电气性能，但面临着尺寸和成本限制。
➃ CoWoS-R 强调可扩展性和灵活性，而 CoWoS-L 提供了一种平衡性能和可扩展性的混合解决方案。
9月21日
Agentic AI Is Reshaping Semiconductor Design
代理人工智能正在重塑半导体设计➀ 人工智能正在迅速成为半导体工程的基础部分；
➁ 代理人工智能可以帮助芯片制造商管理不断增长的设计复杂性，加速产品开发，并提高首次尝试生产出工作硅片的可能性；
➂ 核心问题是芯片复杂性与工程能力之间的差距不断扩大；
➃ 代理人工智能不仅提供传统的代码补全或问答，还有能够理解目标、制定计划并执行步骤的自主代理；
➄ 人工智能可以缩短单个任务并减少产品生命周期中的昂贵迭代；
➅ 安立克斯强调提高“学习周期速度”并创建高质量的单元测试；
➆ 成功采用需要硬件原生平台和确定性的签核工具；
➇ ChipAgents 和安立克斯正在引领半导体设计中的 AI 革命。
The Future of CPO May Be a Glass Integration Platform
CPO的未来可能是玻璃集成平台➀ 堆叠光学（CPO）正在从邻近性问题演变成为玻璃集成平台；
➁ 光引擎靠近交换ASIC或XPU可以减少功耗并增加带宽密度；
➂ 玻璃提供了尺寸稳定性、低损耗高频电气布线以及电子和光子功能的大面积扩展。
Analog Bits Targets the Power Challenge at the Heart of Next-Generation Chips
Analog Bits 针对下一代芯片核心的功耗挑战➀ Analog Bits 正在开发新的知识产权，用于解决复杂芯片中的电源交付、监控和管理问题。
➁ 该公司的知识产权将被包含在 TSMC A14 工艺测试芯片中，并在 TSMC 开放创新平台生态系统论坛上展出。
➂ 技术包括芯片上低 dropout 稳压器、无引脚 PVT 传感器和低功耗锁相环。
9月20日
The Technical Problem Is Often Not the Business Problem
技术问题往往不是商业问题➀ 在半导体制造中，缺陷率的上升可能导致关于新检查系统或传感器的辩论。
➁ 技术公司在接受问题的首次描述作为诊断之前，往往会犯下昂贵的错误。
➂ 良好的诊断使不确定性变得可见并可管理，有助于确保解决了正确的问题。
Broadcom’s AI Engine Shifts Into Overdrive
博通人工智能引擎全速前进➀ 博通报告人工智能半导体收入为167亿美元，同比增长221%，环比增长54%。
➁ 博通为超大规模客户提供定制AI加速器，即XPU。
➂ 公司提供用于将加速器连接到计算织带的网络组件。
➃ 博通的以太网交换、路由和光互连产品组合解决(scale-up)和(scale-out)网络问题。
➄ 管理层预计第四季度AI半导体收入为217亿美元，同比增长236%。
➅ 博通的机会在于将卓越的增长转化为可重复部署和可靠的供应。
Executive Interview with Raghu Belur, Co-Founder of Enphase Energy
与Enphase能源联合创始人Raghu Belur的执行访谈➀ Raghu Belur于2006年共同创立了Enphase能源，拥有超过25年清洁能源和高科技产业的经验。
➁ Enphase能源为家庭、企业和AI数据中心设计电力电子设备，在基于微逆变器的太阳能和电池系统中处于领先地位。
➂ IQ固态变压器（IQ SST）将中压交流电转换为800伏直流电，用于AI数据中心，具有快速、高效的转换能力。
9月18日
TSMC’s CoWoS Capacity to Double by 2028—and Rivals Will Still Win Orders
台积电2028年CoWoS产能将翻倍——竞争对手仍将赢得订单➀ 台积电计划到2028年将CoWoS产能从每月13万片增加到26万片300毫米等效晶圆；
➁ CoWoS是AI性能的关键技术，提供高带宽、低延迟和更好的能效；
➂ 尽管台积电的扩张可能无法解决短缺问题，因为需求和封装强度都在增加；
➃ 英特尔代工厂和OSAT提供商有机会通过EMIB和Foveros等替代封装技术捕捉市场份额。
CEO Interview with Charlie Cheng of CEO of TeRAM
TeRAM CEO 查理·程访谈➀ 查理·程是TeRAM的CEO，拥有四十多年的微处理器架构和半导体内存技术经验。
➁ TeRAM专注于为AI应用构建定制化的3D SRAM内存芯片。
➂ TeRAM致力于打破内存墙，继续扩大AI模型的比例。
➃ 公司至今已筹集了36.5百万美元以验证其技术。
➃ TeRAM独特的封装优势旨在将应用扩展到数据中心需求之外，甚至到边缘设备。
➄ TeRAM的内存芯片是为每个计算芯片定制的，类似于博通ASIC业务。
9月17日
The Invisible Bottleneck Is Costing You Time You Can’t Get Back
看不见的瓶颈正在耗费您无法挽回的时间➀ 2026年西门子EDA和威尔逊研究集团的调查显示，验证现在几乎消耗了每个IC和FPGA项目的一半时间。
➁ 工作流程缺陷被确定为交付硅产品的隐形瓶颈。
➂ 重新设计工作以满足时间表，导致验证周期时间显著缩短。
ASML Has High-NA and Chipmakers Can’t Say No
ASML 高数值孔径 EUV 技术，芯片制造商难以拒绝➀ ASML 的高数值孔径 EUV 技术，High NA，获得了行业支持，用于打印更小、更密集的电路。
➁ 高 NA 机器每台成本约为 4 亿美元，其采用取决于技术性能和潜在益处。
➂ 英特尔、三星、台积电和美光对这项技术表现出越来越大的信心。
➃ ASML 的高 NA 系统被英特尔用于其 18A 流程，产量与现有的 NXE 平台相匹配。
➄ 高 NA 有潜力简化制造并减少缺陷。
➅ ASML 计划扩大生产能力以满足需求，包括在 2028 年建造超过 110 台 EUV 机器。
9月16日
Arm targets the agentic AI era with new edge, cloud and robotics platforms
Arm 面向具有能动性 AI 时代推出新的边缘、云和机器人平台➀ Arm 扩展其计算平台，以适应 AI 不仅仅是响应单个提示的时代；
➁ 公司预计 AI 代理将跨越手机、数据中心、车辆、机器人和其他物理系统持续运行；
➂ Arm 推出新的边缘设备平台 Arm CSS for Mobile 2、云基础设施 Neoverse CSS N4 和物理 AI Arm Total Design 计划；
➄ 在边缘设备上，Arm 引入结合 C2-Ultra CPU 集群和 Mali G2-Ultra NX GPU 的平台；
➅ C2-Ultra 包含 SME2，加速机器学习模型中广泛使用的矩阵运算；
➆ 在数据中心，Neoverse CSS N4 将 CPU 核心、缓存、内存管理、互连和系统 IP 打包成一个可配置的计算子系统；
➇ Arm 的物理 AI 计划将平台扩展到机器人、工业机械和车辆；
➈ Arm 定位为分布式 AI 的连接组织，其优势在于跨越数十亿设备的架构和支持超过 2200 万开发者的生态系统。
Rethinking AI Chips: How VSORA Redesigned the Hardware That Runs AI
重新思考AI芯片：VSORA如何重新设计AI运行硬件➀ VSORA从零开始构建AI芯片，以解决数据传输瓶颈；
➁ VSORA的创始人团队在DiBcom公司拥有多年的移动电视芯片设计经验；
➂ VSORA的DSP核心已经涵盖了大约90%的所有AI推理需求；
➃ VSORA的Jotunn8芯片采用先进的5纳米制造工艺，具有高达3.2 petaFLOPS的FP8精度；
➄ VSORA的芯片在真实工作负载中，其数学电路的利用率超过50%；
➅ VSORA在2026年7月完成了一轮由Ardian领投的融资。
9月15日
A Study of Photoresist Bake Influence on Stochastics for DUV Immersion Lithography
关于深紫外光刻中光刻胶烘烤对随机性的影响研究➀ 深紫外光刻（DUV）浸没式光刻对于先进的半导体制造至关重要。
➁ 随着特征尺寸的缩小，随机性变得重要，影响图案质量和良率。
➂ 烘烤温度、持续时间以及速率会影响关键尺寸（CD）、线边缘粗糙度（LER）和随机缺陷概率。
➃ 应该确定一个稳健的操作区域，以在不损失分辨率或灵敏度的情况下抑制随机故障。
UWB Without the Integration Headache: Ceva and LG Bring Precision to More Chips
无集成烦恼的超宽带：Ceva和LG为更多芯片带来精确性➀ Ceva和LG电子合作，将超宽带技术集成到SoC中，解决集成难题；
➁ 该联合平台结合了Ceva-Waves UWB基带IP和LG的射频前端，针对TSMC的22纳米工艺进行了优化；
➂ Ceva的架构支持IEEE 802.15.4ab标准，增强了超宽带在精准定位和感知方面的能力；
➃ 该合作旨在加速超宽带在汽车、工业和消费领域的应用，推动市场增长。
PCIe 7 Switch IP with Time Division Multiplexing: Powering the Next Generation of AI Connectivity
PCIe 7交换IP与时分复用：推动下一代人工智能连接➀ 瑞安特公司推出集成了时分复用（TDM）的PCIe 7交换IP，用于下一代人工智能网络SoC。
➁ 该技术解决了数千个互连GPU的人工智能集群中的通信挑战。
➂ PCIe 7.0将数据速率提高到每通道128 GT/s，以满足数据密集型人工智能工作负载。
➃ TDM根据应用程序需求动态分配传输机会，从而提高链路利用率。
9月14日
CAST Moves the Full TCP/IP Stack into Hardware at 100 Gbps
CAST将完整的TCP/IP堆栈移入硬件，实现100 Gbps传输➀ CAST推出了TCPIP-100G，这是一个可综合的知识产权核心，用于ASIC和FPGA，实现了完整的TCP/IP堆栈；
➁ 该核心设计用于以高达100 Gbps的速度进行传输和接收，无需依赖主机处理器；
➂ 核心自主打开、维护和关闭TCP连接，在数据路径内处理重传以及流量和拥塞控制。
Semiconductor Engineering Has a State-Continuity Problem
半导体工程存在状态连续性问题➀ 产品实现需要保持各状态之间的关系；
➁ 传统的开发流程围绕阶段组织，但状态连续性至关重要；
➂ 三个概念：状态实现、状态连续性和工程连续性。
Samtec Puts AI’s Interconnect Bottleneck on Display at ECOC and AI Infra Summit
Samtec在ECOC和AI基础设施峰会上展示AI互连瓶颈➀ Samtec认为，仅靠更快的加速器并不能决定下一代人工智能基础设施的性能；
➁ 连接芯片、封装、板、机架和数据中心的有线和光缆必须在带宽、密度和能效方面进行扩展；
➂ Samtec在AI基础设施峰会和ECOC上展示了高速铜和光技术，包括PCI Express 5.0、Si-Fly HD 224-Gbps PAM4以及448-Gbps PAM4和PAM6信号；
➃ Samtec的Si-Fly HD CPX架构旨在解决高速率下的信号完整性挑战；
➄ Samtec强调互连对于人工智能基础设施的重要性，以及其在OIF上关于224G和448G通用电气I/O、相干光、共封装、管理接口和节能链路的工作。
9月13日
Nvidia Sees AGI While OpenAI Sees Danger
英伟达看到AGI，而OpenAI看到危险➀ 黄仁勋宣布“AGI已经到来”是对基础设施、经济和动力的陈述，而不是科学判断。
➁ OpenAI的GPT-6 Astra据报道是在超过10万台Nvidia Grace Blackwell NVL72系统上训练的，并承诺将有另外40万台GPU上线。
➂ 关于AGI到来的辩论集中在随着计算能力的增加而增长的系统能力上。
Samsung Might Be the Most Unusual Company on Earth
地球上最不寻常的公司：三星➀ 三星的业务范围广泛，涵盖电子产品、制药、建筑等多个领域，形成了一个独特的商业生态系统；
➁ 三星的半导体业务是其核心，生产内存芯片、处理器和其他科技行业所需组件；
➂ 三星通过供应链整合，能够设计和生产各种产品，包括为竞争对手提供组件；
➃ 三星的结构反映了韩国财阀体系，由错综复杂的附属公司和家族影响构成；
➄ 三星的半导体制造受经济周期和技术过时的影响，面临着挑战和风险；
➅ 三星的影响力超越了其产品，为各个行业的基础设施做出贡献。
SemiWiki CEO Interview with Dr. Nissan Maskil of Qarakal Quantum
与Qarakal量子公司Nissan Maskil博士的SemiWiki CEO访谈➀ Qarakal量子公司正在构建基于超导技术的全栈、容错量子计算机。
➁ 公司的目标是使研究人员和企业能够更快地运行更大、更有意义的量子计算工作负载。
➂ Qarakal的Pangaea架构将量子处理、控制、经典计算、容错和量子操作系统集成在一个架构中。
9月11日
TSMC’s 2026 OIP Forum to Spotlight the Technologies Shaping the Next Era of Chips
台积电2026年OIP论坛聚焦塑造芯片下一时代的科技➀ 第18届台积电OIP生态系统论坛将聚焦塑造芯片下一时代的科技；
➁ 会议将探讨硅工艺、芯片封装、人工智能和电子设计工具的进步；
➂ 将重点介绍台积电的N2、A16和A14工艺，以及InFO和CoWoS等3DFabric技术；
➃ 论坛还将讨论在半导体设计中使用代理AI以及针对高性能计算、人工智能和机器学习的解决方案。
9月10日
Webinar – Avestra Explains How to Achieve Assertion Driven Silicon Success
研讨会 - Avestra讲解如何实现基于断言的硅成功➀ 研究表明，近20%的验证周期用于断言生成、调试和方法集成；
➁ Avestra使用代理AI可靠地创建SystemVerilog断言和覆盖率生成；
➂ Avestra的14代理管道分析规范和RTL，标记不一致性，建议修复，并生成可tape-out的断言和覆盖率套件；
➃ Avestra的RAG数据库将错误断言控制在1%以下；
➄ Avestra在几分钟内完成的工作，需要手动工作数天才能完成断言生成。
PDF Solutions CONNECT 2026: Where Semiconductor Data Meets AI
PDF Solutions CONNECT 2026：半导体数据与人工智能的交汇点➀ 半导体行业正进入一个时期，制造领导力将取决于将数据转化为及时、可靠的决策。
➁ PDF Solutions的CONNECT 2026大会聚焦于如何通过高级分析和人工智能提高复杂全球供应链中的制造性能。
➂ 大会将展示PDF Solutions的Exensio Analytics平台的新AI优先架构Exensio Aurora，旨在进行PB级数据分析。
Webinar – ChipAgents Shows You How to Break the Timing Closure Bottleneck with AI
网络研讨会 - ChipAgents 展示如何利用 AI 打破时序收敛瓶颈➀ 时序收敛是芯片设计中的一项挑战性过程，需要深厚的专业知识；
➁ ChipAgents 将举办一场网络研讨会，介绍如何使用代理型 AI 将时序智能提前到设计流程中；
➂ 使用 AI 代理来驯服先进芯片设计中长期迭代的问题，重点关注 AI 循环和验证循环；
➃ 网络研讨会解释了如何将这些循环组装到芯片设计过程中以实现工作流程，并实现速度和精度的显著影响。
9月9日
Jalapeño Hot Chip, Cool Power Bill: OpenAI Turns Up the Heat on AI Inference
OpenAI的辣椒热芯片，降低功耗账单：AI推理升温➀ OpenAI的辣椒热芯片是一款专为AI推理设计的定制加速器；
➁ 通过空间架构解决瓶颈；
➂ 辣椒热芯片展示了硬件-软件-AI协同设计的价值。
Keysight EDA update at DAC 2026
Keysight EDA在DAC 2026的更新➀ Keysight EDA专注于高频、高速数字、射频和毫米波设计应用。
➁ Keysight EDA的MultiPhysics解决方案用于汽车碰撞模拟和先进IC封装分析。
➂ Keysight EDA内部开发和收购了硅光子设计技术，包括从Synopsys收购的光学系统团队。
➃ Keysight EDA的ADS 2027连接到AI/ML建模框架，并支持Intel EMIB-T硅桥封装技术。
2026 Ceva Edge Symposium: Building Intelligence Beyond the Cloud
2026 Ceva边缘智能研讨会：超越云端的智能构建➀ 2026年Ceva边缘智能研讨会将探讨将人工智能从云端基础设施迁移到与物理世界交互的设备。
➁ 会议将讨论边缘计算的好处，如降低延迟、提高可靠性和降低功耗。
➂ Ceva将展示其针对智能边缘系统的“连接、感知、推理”模型，涵盖无线技术、感知和AI推理。
➃ 研讨会将讨论人工智能系统中的安全、准确性、问责制和人工监督的挑战。
9月8日
HBM’s Second Act: When Memory Starts Thinking
HBM的第二次生命：当内存开始思考➀ 三星在Hot Chips 2026大会上讨论了HBM基片从通信层到活跃、可定制逻辑平台的演变；
➁ 这种转变是由带宽、功率和物理约束驱动的，旨在实现更快的内存访问和效率提升；
➂ 三星的路线图包括回收处理器面积、集成传感器进行实时监控以及实现真正的3D架构zHBM的几个阶段。