Compute King

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Compute King
6个月前
重要提醒：数据，信息和分析仅供参考，不做投资指引。 作为一个在半导体行业多家核心公司工作了20多年的老人，我的推主要是关于对半导体和芯片产业，以及AI，HPC，以及算力的产业链研究。 总结一下，欢迎大家翻看我最近两个月的历史文章： 先更新一下NVidia的链接 NVidia英伟达 $NVDA Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— Part 4 —— CoreWeave Part 1 —— Part 2 —— Qualcomm 高通 $QCOM Start: Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— Part 4 —— 中芯国际（SMIC）的 25 年：从追赶者到半导体大玩家（, ) $SMIC Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— Part 4 —— 复盘台达电子（Delta）：全球电源霸主的稳健增长 （） $Delta Part 1 —— Part 2 —— 立讯精密（LuxShare）：从小作坊到全球智能制造巨头 Part 1 —— Part 2 —— 中兴通讯（ZTE）：一场永不停息的变革 Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— Part 4 —— 华虹半导体：中国特色工艺代工龙头企业 Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— 中科曙光（Dawning，603019）：创新求索之路 Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— Part 4 —— 高额关税对半导体，芯片和国内 AI 算力的影响 Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— 九年风雨：寒武纪（Cambricon）如何撬动AI芯片市场 Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— 华为CloudMatrix 384：算力界的革命性“超级核弹” Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— Part 4 —— 应用光电（AAOI） —— 耕耘光电二十年，绑定大厂求发展 Part 1 —— Part 2 —— Part 3 —— ************************************************* 其他的点评文章： AI玩具的新风口，对应的芯片方案。 逆势而行：陈立武先生与华登国际的科技投资传奇 针对川川贸易战，中方的应对策略总结
#半导体 #芯片 #AI #HPC #算力 #产业链 #NVIDIA #英伟达 #产业研究 #历史文章
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Compute King
6个月前
这是一条过去两个星期被低估的新闻：这或许已经证明，初创公司再也无法和NVidia在训练市场竞争。 或者说，要想真刀真枪地挑战，初创公司得端出让人眼前一亮的训练性能，可能得数倍于英伟达，才能打破其在该领域建立起来的惯性壁垒。但到现在为止，还没人拿出过能在训练端跟英伟达一较高下的产品。 独家：SambaNova 裁员 15%，聚焦推理业务 By Sally Ward‑Foxton，EETimes 人工智能硬件初创公司SambaNova本周裁减了约15%的员工（其团队规模约500）。 SambaNova一位发言人对《EE Times》表示，此轮裁员正值公司战略由训练（Training）工作负载向AI云服务提供商转型之际。 “在过去一周，SambaNova根据当前市场状况以及我们从模型训练向微调（Fine‑tuning）和推理（Inference）转变的战略做出了调整，”该发言人说。“我们已迅速转向，专注于交付云优先解决方案，帮助企业和开发者在大规模环境中部署开源模型。为此，我们做出了艰难决定，与约75名员工分道扬镳，并重组团队以支持下一阶段增长。” 虽然数据中心AI推理（Inference）芯片市场潜力巨大，但迄今为止最大规模的部署仍采用超大云服务商（Hyperscaler）自研芯片或英伟达GPU，AMD GPU也赢得了少数超大规模客户。SambaNova的目标客户 —— 企业市场 —— 则通过云服务试探性地部署基于大型语言模型（LLM）的应用以实现推理。 大型商业AI负载的重心已从训练大型基础模型，转向按Token提供开源基础模型的推理服务。因此，数据中心AI芯片和硬件初创公司纷纷转型，通过云端为开源LLM提供API访问服务。近几个月来，SambaNova已加入Cerebras和Groq阵营，从自有硬件上提供LLM Tokens as a service。三家公司最初均专注于向其他云厂商和本地部署环境销售硬件系统，其中SambaNova和Cerebras仍在出售硬件系统。 公司与技术发展历程 SambaNova由梁卓鸿（Rodrigo Liang）与斯坦福大学教授Kunle Olukoton、Chris Ré于2017年共同创立，并于2020年12月结束“潜伏”状态。2023年，SambaNova发布了其最新一代专为LLM微调与推理设计的芯片。公司软件栈SambaNova Studio面向企业AI，既可与SambaNova机架级硬件捆绑用于本地集群，也可在云端提供服务。SambaNova还研发了自有的“专家组合”（Composition of Experts）基础模型架构。 融资状况 SambaNova在2021年完成D轮融资，使其累计融资超过11亿美元，估值超50亿美元。 原始链接：
#初创公司 #NVIDIA #训练市场 #sambanova #裁员 #推理业务
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Compute King
7个月前
华为CloudMatrix 384：算力界的革命性“超级核弹” Part 4 of 4 先感谢各位小伙伴一路看了第 1、2、3 部分 —— 我知道我码了不少技术名词，估计大家读也花了不少时间，真的特别感谢！ （第 1 部分戳这儿 👉 第 2 部分戳这儿 👉 第 3 部分戳这儿 👉 ） 今天咱们继续聊聊CloudMatrix 384的“现在”和“未来”，看看这颗算力界的“超级核弹”还能爆发出什么新火花。 第一、我们先聊聊：CloudMatrix和UB-Mesh，到底是什么关系？ 坊间传闻两者是同一套东西，也有人说完全没关系。那么，它们之间到底啥关系？ 先说笔者的结论 —— CloudMatrix和UB-Mesh更像是“同门师兄弟”关系，而不是完全一样。或者换句话说：CloudMatrix是UB1.0的实现，而UB-Mesh是UB2.0的实现。为什么这么说？咱们从几个细节上对比一下。 1，硬件分组：8×8NPU、64+1高可用 UB-Mesh论文明确提出，整个网络是以8×8全互联（Full Mesh）的NPU阵列为基本单元，还设计了64+1的冗余（高可用）结构，再加上CPU板和NPU板是彻底分离的。它那套架构图画得非常工整，我们之前也解释过。 但你看CloudMatrix 384（以下简称CM384）的真机或者华为披露的资料，基本没照着这个来。CM384的板卡设计和NPU单系统高度都跟论文里秀的大不一样，分组方式也是4x8，64+1冗余设计在CM384的公开信息里也没看到。 2，通信协议：UB统一通信协议 尽管硬件形态有差异，华为在CM384发布会上却说得非常清楚：CM384是基于“UB统一通信协议”搭的。也就是说，不管架构差异如何，底层怎么布线，使用什么板卡，其实大家用的都是同一套“语言”来沟通 —— 这一点跟 UB-Mesh 论文里强调的“统一编址、内存池化”一致。 所以可以这么理解：尽管CM384的网络架构，硬件形态不尽相同，但它实现了UB-Mesh的统一通信协议，所以才有了内存共享、编址一致的效果。 3，UB-IO：底层通道才是关键 还记得我们在Part 2里聊UB-Mesh硬件的时候，提到了UB-IO吗？它就是基于56G/112G SerDes的物理链路，上面跑的是UB统一通信协议，当然这协议也能兼容 TCP/IP；另外，按照UB-Mesh的论文，UB-IO应该还具备NPU间Full Mesh连接时点对点交换的能力，以支持全互联架构。 笔者的个人猜想，华为已经把UB-IO做成了“芯粒” —— 简单说，就是把那套SerDes高速收发，以及交换能力，直接集成到芯粒里。这样，NPU+UB-IO芯粒的组合封装起来就可以解决非常多的问题。 比如说，CM384里面的910C就是集成了UB-IO芯粒的版本。 这样，CM384虽然在网络架构上和UB-Mesh论文不一致，但沿用了UB统一通信协议以及继承了其显著的优点。 小结：硬件花样可以变，协议才是核心 🔹 硬件形态：CM384 ≠ 论文里的UB-Mesh硬件； 🔹 通信协议：CM384 = UB统一通信协议； 🔹 底层通道（UB-IO）：华为很可能把它做成了标准“芯粒”，兼顾论文思路和工程落地。 所以，如我们刚才所说，CloudMatrix和UB-Mesh不完全是一回事，更像是UB1.0和UB2.0。当然，虽然CM384跟论文里提出的理想蓝图还有差距，但其整体进展确实让人挺激动的。 第二，CloudMatrix 384的“现在” 1，小结一句话 🔹 Ascend 910C就像在910B上“打包升级”，要想追上H100/H200除了堆算力，还得加上FP8和稀疏支持； 🔹 CM384超节点，运行DeepSeek R1的推理，保证单用户20TPS的条件下，单卡解码能冲到1920 tokens/s，基本跟H100持平； 🔹 MindSpore 2.6在软件层面全面拥抱DeepSeek-V3/R1 MoE架构，大幅提升预训练和推理吞吐，还集成了GRPO、DRO/PPO、vLLM等现代算法，开始形成软硬协同。； 🔹 出货方面，910C和CM384都蛮乐观，大客户测试稳步收尾，5，6月份就要大规模部署。 2，Ascend 910C：不是发明新轮子，是“拼组合拳” 🔹 910C本质上就是把两颗910B拼一起，没有搞什么全新架构，属于“堆叠式升级”。 🔹 想在国产芯片里撼动H100，单纯堆晶体管不够，还得靠FP8（让同样功耗下跑更多算力）＋稀疏（省掉那些打酱油的计算）两大招。 🔹 所以业界都说，下一步910C需要对FP8来个原生支持，再上张量稀疏（Tensor Sparsity），让算力利用率再翻一番。 3，CM384 超节点：解码、带宽都瞄准 H100 🔹 根据“硅基流动”的分享，CM384在跑DeepSeek R1推理时，在保证单用户20TPS（Tokens per Second）前提下，单卡解码能冲1920 tokens/s，和H100站在一个水平线。 🔹 更牛的是，CM384采用了超高带宽互联，内部节点之间的通信延迟和带宽都迈上新台阶。直接给国产算力卡插上“训练”翅膀，不只是“只读推理”那么简单。 🔹 换句话说，华为在硬件互联和系统架构上的改进，正一点点攻克“大规模大模型部署”的网络瓶颈。 4，MindSpore 2.6：软件端的大集成 🔹 4月12日，昇思开发者大会上，MindSpore 2.6发布，直接对标DeepSeek V3/R1 MoE架构，预训练性能狂涨30%。 🔹 新增GRPO套件，能在千问、DeepSeek等模型上做GRPO训练，还能跑DRO/PPO强化学习，训推一体不用切来切去。 🔹 接入vLLM原生接口、DeepSeek V3/R1 Int8量化，添了10+推理融合大算子，系统吞吐2.8×飙升。 🔹 昇思还和北大、openEuler联手，把DeepSeek、MindSpore、openEuler、vLLM打包，搞成一套“大模型一体化部署”方案，行业用户可以拿来就能跑。 🔹 后面Mindspore 2.7将支持大EP并行能力，Day 0即可迁移多模态生成模型，配合CM384超节点，推理速度蹭蹭往上窜。 5，出货计划：铺得开，节奏稳 🔹 客户验证：国内几大运营商和几个大厂都测过了，反馈都不错，5月份前基本收官。预计5月份之后大规模出货。 🔹 主要客户：科大讯飞、蚂蚁金服、Sina Weibo、DeepSeek、奇瑞、中软国际、面壁智能、用友等等，名单还在往外加。 🔹 产品升级：据传910C最新流片的版本已经支持FP8，先开始配合科大讯飞、DeepSeek、华为云一起搞训练。 🔹 出货目标：锁定百万颗级别。CM384重点部署在芜湖、贵安、乌兰察布机房。 🔹 良率情况：当前良率可控，目标是在 2025 年底前持续往上提。 顺便多提一句，最近你要是留意行业信息，会发现除了地方政府，三大运营商也都在开国产算力大单：联通在上海周边，移动在长三角和东北，电信在西部，几乎都是几十亿起步。这些都是给谁？ 第三，CloudMatrix 384的“未来” 1，Ascend 920：下一棒要更猛 🔹 性能飞跃＋HBM3 加持 * 6nm＋HBM3：华为准备让SMIC的6nm工艺为Ascend 920生产，再塞上第四代高带宽内存 HBM3。想象一下，单卡FP16的算力900TFLOPS，带宽到4 TB/s，连跑最烧脑的AI模型都像刷朋友圈那么快。 * 40%性能提升：官方给的数据是，920比上一代产品快40%以上。 * 训练更高效：在原来架构上再打磨，训练效率比910C提高30%–40%。简直就像健身教练给你加了间歇训练，效果更惊人。 🔹 挑战与机遇并存 * 制程良率压力：SMIC的6nm仍未完全成熟，良率有点捉急。受限于没拿到ASML的EUV光刻机，不得不用老款 DUV，结果一步能搞定的事儿要拆成三步，良率和成本都要“捉急”一下。 * HBM3供应扑朔：全球只有三星、海力士和美光能量产HBM3，中国几家还没大规模跑起来。华为得想方设法 —— 囤货、找“备用路线”、或者跟代工厂抢都在所难免。 * 破局希望：别忘了，这也是千载难逢的机会。Nvidia的H20在中方市场被按住了，920一旦量产到位，就能顶上去，把空出来的市场空间占住。 2，UB-Mesh＋超级节点：打破天花板 🔹 UB-Mesh的真正落地 * “UB统一通信协议”：前面说过，CM384是UB1.0，920、未来的超节点也会沿用它 —— 想象一群人从小说同一种土话，换吃的、换衣服都能秒聊没障碍。 * 超大规模NPU阵列：坊间有戏称，明年要上8,000卡“Super Node”，这规模简直能把Nvidia当打的NVL288的小打小闹甩脑后。训练大模型的时候再也不卡脖子。 🔹 超节点：国产的长板 * 网络带宽＋鲁棒性：回头看NVidia 2022年没搞定全光的“Ranger”，导致GB200用的是铜缆方案；但去年底今年初NVidia仍然“小翻车”，居然搞不定稳定量产。而华为却搞定了超复杂的光互连CM384。华为在网络互联know-how，事实上领先于NVidia。 * 运营商＋地方政府扎堆入局：你要是留意招标，发现各地政府、三大运营商都在下大单 —— 上海周边、长三角、东北、西部…… 几百亿级别的单子，给超节点铺路。 * 未来想象：想象一下，某天有个8,000卡级别的超节点上线，跑起大模型来，比现在的集群更省心、更高效。期待国产算力卡第一次在训练比赛场打头阵。 3，最后一点彩蛋 🔹 “独立软硬件生态”：老黄最担心的就是美国管控越紧，中方越可能硬气起来，搞出自己一套AI软硬件生态，不再需要NVIDIA的芯片​。比如华为，硬件有超大节点，软件有MindSpore、DeepSeek、vLLM那一套，一起打包成“拿来就跑”的大模型部署方案，科研所、云厂商、大学都能秒上手。 🔹 从“跟跑”变成“领跑”：从Ascend 920、CM384，到UB-Mesh、超节点，再到MindSpore 2.7…… 中方正一步步把国产AI从“跟跑”变成“领跑”。记得之前有人说过：千万别低估中方工程团队在“1→10”阶段的爆发力 —— 给这些“卷王”一点空间，就能把“跟跑”变成“并跑”并“领跑”​。 这就是笔者眼中CM384的“将来”：硬件更猛、网络更宽、生态更全，国产 AI 的“核弹”威力，才刚刚开火。 说真的，笔者无比期待2026年的到来，期待今年910C的放量，期待920的到来，期待UB-Mesh架构的产品彻底落地。 写到这里，“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代”在笔者的眼里有了更多的含义， 🔹 “最坏”：技术封锁、关税壁垒把全球化的阳面撕开了缝，企业要在不确定的法规、供应链和资本环境中裸奔。 🔹 “最好”：正因为被逼到墙角，本土创新反而获得巨大激励 —— 从芯片设计、系统互连到整机架构，华为用“系统级工程”替代“单芯片竞速”，在算力和成本之间找到别样平衡。 狄更斯的话提醒我们：曲折并非终点，而是裂缝中透出的光。对中国的科技企业来说，壁垒既是束缚，也是倒逼自立的燃料；对全球产业而言，分化虽加剧，但多元技术路径也正在被重新发明。最好的时代与最坏的时代，其实只是同一张照片的正反面 —— 关键在于，站在画面里的我们如何选择姿势、创造光源。
#华为 #CloudMatrix 384 #超级核弹 #算力革命 #未来发展
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Compute King
10个月前
中国大陆半导体和芯片产业的那些年 <Part 2 of ?> —— 冷战的影子和芯片的未来 早晨醒来，窗外的阳光透过纱帘洒进房间。我站在窗前，任由阳光洒在身上，连绵的压力和焦躁仿佛也随之散去。这是忙碌周中的一隅宁静，而接下来要讨论的，是那个曾主宰中国半导体产业三十年的话题：技术封锁的背后，到底有哪些历史和逻辑？ 这也算是我们聊中国大陆半导体和芯片产业历史系列的第二篇。 说到技术封锁，不能不提这两天的新闻：Biden Administration和美国商务部拟祭出了新动作，对人工智能芯片出口实施新的限制。针对先进的人工智能GPU产品，新规则将将引入三级贸易限制。包括新加坡在内的东南亚国家进入了Tier2 Country，购买会大幅受限。而中国大陆毫无疑问进入了最受限制的Tier3 Country 。 这样明晃晃地限制算力的出口，估计会让本不富裕的美国进出口数据雪上加霜。 那么，这场技术封锁到底有何根源？又意味着什么？要搞清这些问题，就不得不从《瓦森纳协定》的由来说起。 1，冷战遗产：瓦森纳协定的前世今生 （1）从“巴统”到瓦森纳 时间倒退到1949年，冷战刚开始。彼时，美国为了抗衡苏联，发起了由美国、日本、英国等17个西方国家参与的“巴黎统筹委员会”。“巴黎统筹委员会”简称“巴统”，正式名称为输出管制统筹委员会（英语：Coordinating Committee for Multilateral Export Controls，英文缩写为CoCom）。 这是一套系统化的出口管控体系，严格限制向社会主义国家，包括苏联与中国大陆出口高科技和军事相关物资。这一体系的代表性特征是“动态更新清单”：几乎所有与战略相关的技术和设备都会被添加，而这些规则的核心决策权在美国手中。 有趣的是，上世纪五十年代，美国的高科技封锁不仅针对苏联，中国甚至在某些方面被看得更为严重。比如，晶体管刚刚发明时，哪怕是中低频民用技术也完全被禁止出口。最早向中国运来的电子设备，甚至连维护用的工具箱都要美国国务院逐一审批，延误时间长达半年以上。 （2）冷战后重构的封锁：瓦森纳协定 苏联解体后，冷战中的“红色恐惧”消退，曾经的对抗机制显得有些多余。1994年，CoCom宣布解散。 然而，美国没有打算放松全球的技术管控，它需要一个新的多边工具来面对日益崛起的区域经济体，尤其是经济实力日益显现的亚洲。 1996年，在荷兰瓦森纳，美国联合包括俄罗斯与东欧国家在内的33个国家签署《瓦森纳协定》，从军工和核能的严格禁运，扩展到了包括计算机、软件、电子电路、通信技术等更广泛的领域。 随着后来印度、南非、墨西哥等国的加入，这里的成员国几乎囊括了地球上几乎所有经济大国，但唯独没有中国，当然也没有后来的一些新兴经济体，封锁的潜在对象跃然纸上。 有趣的是，当时的瓦森纳协定对于像俄罗斯这样的东欧国家，管理相对宽松，这不仅是因为冷战后美俄一度有“蜜月期”，也因为这些国家技术基础薄弱、市场容量有限。相比之下，面对快速崛起的中国市场，美国则从一开始就格外谨慎，技术封锁变得更加全面和深刻。 （3）瓦森纳协定的更新与扩展 自1996年成立以来，瓦森纳协定根据科技发展的动态趋势不断扩展封锁范围： a），1996-2000年：初始阶段，主要针对常规武器和军民两用技术。 b），2000-2010年：随着信息技术的发展，协定逐步将电子器件、计算机、电信等领域纳入管控范围。 c），2019年12月：《瓦森纳协定》再次修订，发布了最新版《军民两用商品和技术清单》，进一步扩大了电子产品管控清单，其中明确新增了对计算机光刻软件（和半导体光刻工艺研发相关）、大硅片技术的出口管制。直接针对半导体行业。 而随着协定的调整，美国和日本等42个国家再次更改出口的管制范围。根据瓦森纳协定，成员国对中国大陆的半导体出口一般按照“N-2”原则审批，即比最先进的技术晚两代，同时审理过程中再适当拖延一段时间，那么中国大陆势必将比全球最先进技术落后三代甚至更长。由此可见，国内半导体产业将受到直接影响。 d），在俄乌冲突的背景下，2024年初，美国与欧盟便在美国-欧盟贸易与技术委员会（TTC）内，激烈讨论了如何在“没有俄罗斯”的情况下，推动更精细的技术出口管制。2024年1月，TTC的对话框架内，美国与欧盟再次明确提出：是不是可以把俄罗斯“踢出局”，然后将出口管制政策更加精确地施加于中国等新兴技术大国。 2024年9月6日，美国商务部工业与安全局（BIS）推出了一项名为“瓦森纳减一”的新多边出口管制框架。试图将俄罗斯排除在外，进一步强化对中国的技术封锁。这项举措的核心在于，允许美国与其在技术上有共同立场的国家出口特定商品，同时通过“许可例外”来进一步加强出口管制。 可以这么说，瓦森纳协定就像是封锁技术发展的一张“活动地图”，永远站在变化的科技顶点，精准地打击想要追赶的国家。而在历史上，不少针对性封锁的案例都充分证明了其效果。 2，技术封锁的硬伤：中国半导体的成长阵痛 （1）设备、技术的窒息 上世纪九十年代，依托“909工程”，中国建成了以上海华虹为核心的微电子生产基地，这是中国大陆首次真正尝试发展现代化半导体制造工艺。然而，在生产最核心的设备采购上屡屡受阻。例如，当时最关键的光刻机和离子注入机供应商——荷兰ASML与美国应用材料公司，由于瓦森纳协议的限制，始终不对华出口先进版本，迫使华虹落后全球主流水平至少两代以上。 （2）不断追赶中的种种险阻 举个例子，2001年，中芯国际准备引入双电子束设备进行高精度生产工艺，但在几乎签署合同的前一天，美国政府突然冻结许可，中芯国际只能通过更昂贵且更低效的传统方法替代，生产效能受制。而类似事件在2000年至2015年间发生了十余次，几乎每一次都严重削弱了中国企业的竞争力。 （3）不一样的反击：中国式破局 尽管如此，中国并未因此一蹶不振，反而开始构筑自主创新体系，比如近年来兴起的功率半导体（宽禁带材料如碳化硅和氮化镓）、存储芯片（长江存储）以及自主EDA设计工具，均突破了过去在技术链条上完全依赖海外企业的现状。 当然，回过头看，当中国大陆半导体和芯片行业的先驱在为缩短技术差距而筚路蓝缕，反观未受《瓦森纳协定》束缚的日韩和中国台湾地区，均分别站上芯片细分领域的巅峰。 3，动态突围：中国的多向思路 说白了，封锁这事儿本质上很离谱：作为全球第二大经济体，又是世界上最大的高科技消费市场，中国大陆居然被美国领头的另外四十个经济体联手技术封锁。毫无疑问，中国大陆和美国在全球语境下的话语权差异确实非常大，但这种局面怎么看都很不正常，对吧？ 再说回瓦森纳协议的历史——这是冷战结束后90年代的产物。巧的是，那时候全球半导体产业链刚好开始走上正轨。一个是冷战思维下的封锁体系，一个是信息革命催生的新经济，这俩天生就“水火不容”。如果你关注科技行业，应该见过不少评论说中国要全面独立，脱离美国，甚至摆脱全球合作的声音。但说实话，这种极端主张反而正中“瓦森纳体系”的下怀。 在科技领域里，“独立自主”和“国际合作”从来不是对立的。过分追求独立，会像苏联的半导体产业那样，因为和市场脱节陷入孤岛；完全依赖市场，又容易被“卡脖子”。中国的正确出路在于——在动态平衡中找到突破点，一边积累实力，一边悄然改变规则的游戏方式。 所以，咱们先别急着抱怨对抗，思考清楚问题才能更好解决问题。我们面对“瓦森纳体系”的策略可以总结为三条： * 研发“技术迭代”逻辑：主动规避先进制程技术的完全依赖，在中低端技术上大规模取代海外产品，同时超前布局如光子芯片等新兴技术。 * 强化市场联动：凭借自身庞大的消费市场与欧洲、日本等保持高黏度的技术合作，比如中欧在碳化硅领域的联合开发就已成为典型案例。 * 全球价值链转化：逐步从代工、制造等低端链条向设计、IP积累转移，这一点从华为、中芯国际在芯片架构设计上的突破即可见端倪。 回到开头的问题，中国在全球半导体产业中的道路注定不会平坦，但所谓的"瓦森纳体系"与其说是一种禁锢，不如说是为我们列出的一份“追赶的清单”。掌握这个逻辑，用战略耐心破局，正是通向真正技术自主的唯一答案。 或许有一天，当我们站在技术高地时，会想起这条路上的坎坷。到那时，面对曾经留下伤痕的技术封锁“铁鞭”，我们可以更加自信地说：中国从未止步于追赶，我们一直在超越。 <To be continue>
#中国大陆半导体 #芯片产业 #技术封锁 #历史逻辑
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Compute King
10个月前
从“中国山寨手机之王”到AI芯片急先锋 —— 联发科（MediaTek）的成长之路 （） Part 2 of 2 2024年10月30日，联发科发布了最新财报：第三季度营收达到了1318.13亿元新台币（折合约40.1亿美元），同比增长19.7%，环比增长3.6%。这波亮眼业绩，主要靠5G和生成式AI技术的爆发带动。细看数据，不只是手机芯片，智能设备平台和电源管理芯片收入也全面增长，真的是全面开花。 净利润方面，联发科这个季度实现了255.9亿元新台币（折合约7.79亿美元）的成绩，同比增长37.8%，说明盈利能力依然强劲。前三季度整体表现同样不俗：营收3925.43亿元新台币，同比增长29.18%。背后是优化的产品组合和稳定的毛利率（两个季度稳定在48.8%，显著高于同在台湾地区的Alchip）。 图一：联发科最近八个季度的业绩，已换算成美元收入。 联发科在财报中表示，2024年第三季度，来自手机、智能装置平台及电源管理芯片三个类别的收入，都比前一季度及去年同期有所增加。 图二：联发科2024年地三季度收入分布 图三：手机芯片出货量市场占有率 更有趣的是，联发科的平板和车用芯片市场在Q3也跑得非常快。尤其是生成式AI的加持，让安卓平板市场几乎清一色选用联发科芯片，而在车用领域，他们还搞定了中国一线车企的智能座舱项目。 说到AI，当然，接下来我们的话题会回到我们擅长的区域，也就是除了手机芯片之外，联发科在AI相关板块的布局。我分三块来谈，一块是AI设备，一块是和Hyperscaler合作的AI ASIC，还有一块是边缘计算设备。 AI设备的进击：个人AI超级计算机 先聊聊昨天那个重磅合作 —— 联发科和NVIDIA的“Project DIGITS”。NVIDIA的老黄在CES 2025上高调宣布两家合作推出了GB10 Grace Blackwell超级芯片，用于支持一款迷你型的个人AI超级计算机 —— Project DIGITS。 图四：Project DIGITS，来源：Nvidia Project Digits 的概念与 Nvidia 的 DGX 100 服务器相同；为最终用户提供现成的 AI 超级计算机解决方案，而无需担心完整超级集群解决方案的基础设施问题。DGX 100 适合放在服务器机架中，而 Project Digits 适合放在桌面上，占用空间与 Mac Mini 相似。 DIGITS是一款“高配小钢炮”。得益于 NVLink C2C，这款巴掌大的产品集成了NVIDIA和联发科的最先进技术：20核的Grace CPU（据ARM透露，GB10采用了性能最高的Arm Cortex-X和Cortex-A技术，拥有10个Arm Cortex-X925和10个Cortex-A725 CPU内核），超强的Blackwell GPU（超过1000 Tops的FP4性能），Micron的128GB LPDDR5X内存，其中还配备了 Nvidia ConnectX智能网络适配器，提供 NCCL，RDMA和GPUDirect支持。 顺便说一句，DIGITS将运行Nvidia的DGX OS，这是一款定制的Ubuntu Linux 22.04发行版。您可能已经猜到了，DGX OS是一个Linux发行版，采用针对系统特定的优化和配置、驱动程序以及诊断和监控工具设计，旨在为在Nvidia DGX超级计算机上运行AI、机器学习和分析应用程序提供完全支持的Linux版本。 因此，DIGITS上还将预装的相关的AI开发工具，包括AI Enterprise软件堆栈，框架，模型，以及数学库。当然，作为一款Ubuntu Linux系统，您可以运行Ubuntu和Linux软件。 简单来说，你可以把DIGITS想象成AI开发者的专属开发系统，这机器能跑200B参数的大模型，连ChatGPT都能轻松本地部署。更惊人的是，两台联机还能支持405B的模型。 老黄表示：“人工智能将成为各行各业中每一种应用的主流。借助 Project Digits，Grace Blackwell超级芯片将走进数百万开发者的生活。将人工智能超级计算机放在每一位数据科学家、人工智能研究人员和学生的桌子上，将使他们能够参与并塑造人工智能时代。” 从市场规模看，未来搭载大模型的AI设备（包括AI PC）可是一块巨大的蛋糕。到2027年，AI PC类的设备渗透率预计能达到30%，市场规模有望超过9000万台。如果Project DIGITS能抓住哪怕1%的市场，90万台设备的销售额也能达到27亿美元，诱惑满满。 ASIC芯片：抢占云端AI商机 联发科在AI ASIC领域也下了大功夫。CEO蔡力行在2024年9月份的SEMICON大会上直言：AI数据中心的需求爆发比想象中还猛。这对于半导体业来说是一大机遇，联发科将进军AI服务器市场。 蔡力行也在2024年三季度的法说会上确认：“AI在云端运算和边缘运算都带来巨大的商机，重要的设计导入（design-wins）和新项目都进展顺利，有望自2025年下半年开始贡献营收。在边缘运算，云端服务对AI加速器的需求不断增加，联发科在运算技术方面的优势，加上领先的112G及224G SerDes IP，对于赢得AI加速器业务至关重要。此外，联发科拥有整合复杂IC，先进制程及先进封装等能力，加以灵活的ASIC业务模式，有助于掌握未来机会；在边缘运算，除了领先的APU解决方案，联发科NeuroPilot平台提供完整软体工具以支持所有热门的AI模型”。 如我们之前一直谈到的，摩根士丹利的分析师在2024年12月的研报里可是豪言壮语，说ASIC市场要进入爆发式增长，尤其是3nm项目更是未来的核心竞争点。据预测，从2024到2027年，AI ASIC市场会从120亿美元飞速涨到300亿美元。 当然，我们也很明确，下一代Hyperscaler客户定制芯片（ASIC）的争夺，将是3nm的设计能力，224G SerDes连接，以及CoWos封装能力的争夺。 联发科于2024年十月份展示了其经过硅验证的长距离 224G SerDes，并计划和客户合作在2026年推出包含其该技术的产品，用于推动更高效的云端计算和边缘应用。值得一提的是，224G SerDes作为未来AI芯片互联的核心技术，虽然开发难度高，但突破带来的回报是巨大的。224G技术能减少数据中心用的线缆数量，优化空间和成本。 Light Counting的调研也认为，今年224G以太网SerDes会有3到5个Design开始，到2026年，224G将会迎来第一波部署热潮。224G以太网SerDes早期的一些应用主要会覆盖重定时器，交换机，光学模块，I/O芯片和FPGA上，成熟应用后，将延伸至更多数据需求领域，在各行各业充分出更高数据速率的优势。 正因为如此，谷歌在TPU v7系列中有多种衍生芯片，其中的一款会交给联发科设计和生产。联发科还预留CoWoS先进封装产能，准备成为更多数据中心客户需求的第二供应来源。 以TPU的开发机会为契机，这绝对会在2026年给联发科带来显著的业务增量。 边缘计算的未来 最后，联发科也没忽略边缘AI计算市场。其本身40%的业务来在于边缘设备市场，联发科也在其边缘设备上整合更多的NPU能力。比如，他家的NeuroPilot平台已经支持多种流行的生成式AI模型，包括Meta最新的Llama 3，Google的Gemini Nano，不同的Stable Diffusion模型，以及所有中国大陆热门的生成式AI模型。结合联发科在低功耗，移动，5G和NPU的定制能力，这让联发科能为更多AI场景提供灵活且强大的解决方案。 联发科从“山寨机”时代崛起，如今在5G、生成式AI以及数据中心市场上多点开花，这份逆袭的成绩单着实亮眼！未来几年，它能否能在AI芯片领域有突出表现，值得我们拭目以待。 <The end>
#联发科 #AI芯片 #5G #财报 #业绩增长
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10个月前
中国电子电气产业的春天 —— 从“华为电气-艾默生系”创业者们说起 今天来料一点略微不一样的故事。🫰 这个故事还得从“冬天来了，春天还会远吗？”讲起，这句话出自英国浪漫主义诗人雪莱的《西风颂》（Ode to the West Wind），表达了对未来的希望和乐观态度。所以，无论你现在处于怎样的“冬天”，请相信：春天一定会到来，而你所经历的每一份坚持和努力，都会为未来的绽放积蓄力量。 从这句话引申出去，2001年，任正非先生的年终讲话稿以《华为的冬天》为题，发表在公司内刊上。当时全球互联网泡沫刚刚破裂，华为也面临外部环境恶化的挑战。任正非先生写下这篇文章，是为了提醒华为全体员工未雨绸缪，做好“过冬”的准备。回过头去看，这篇文章不仅成了华为的一次内部动员，还意外成为中国电子电气产业迎来春天的起点。 为了挺过寒冬，任正非先生决定把华为当时最重要的子公司 —— “华为电气”卖给全球500强的艾默生，交易金额高达7.5亿美元。这不仅让华为拿到了发展所需的资金，还助力公司迅速开启国际化征程。我几个非常好的朋友就是在这个阶段加入了华为，其个人在海外也获得了长足的发展。 另外一个更重要得是：这笔交易也意外催生了一个创业浪潮——“华为电气-艾默生系”涌现出一大批后来在资本市场呼风唤雨的创业公司。 接下来，咱们就看看这群创业者的故事。 1，朱兴明与汇川技术（）：从职场精英到创业先锋 朱兴明，在华为电气被收购后，担任艾默生高管，原本拿着高薪稳步向前，却在2003年选择跳出舒适圈，拉上16位华为老同事，共同创立汇川技术。高管团队和核心骨干大部分是原华为电气的员工。除了董事长朱兴明本人，副总裁姜勇、研发部总监李俊田、董秘宋君恩、供应链管理部总监杨春禄、工业机器人事业部总监刘宇川、研发部总工程师柏子平、监事张卫江，都是从艾默生网络能源离职，加入汇川技术的。 他们进军当时几乎被外资垄断的工业自动化市场，选准矢量变频器这个增速飞快的细分领域，最终一炮打响。2005年，汇川推出了电梯一体化控制器，不仅填补市场空白，还走向行业前沿。 创业的路并不容易，朱兴明在生死攸关之际坚持信念：“卖掉公司我们只能得钱，而得不到事业和荣耀。”到了2007年，汇川技术的销售收入突破1亿元，利润超过3000万，公司开始谋划上市。最终，2010年，汇川技术成功成功登陆创业板，现在市值超过1500亿，稳居创业板前列。 2，童永胜与麦格米特（）：把技术融入生活 我们这两天聊过麦格米特的创业史：童博士在华为电气被艾默生收购后，继续担任副总裁，负责海外业务。但他2005年增资控制了麦格米特，开始创业之路。麦格米特早期聚焦平板电视电源。凭借将工业技术巧妙用于消费领域的策略，麦格米特迅速占据市场高地。尽管2012年曾因业务单一IPO折戟，但调整后，童永胜带领公司拓展多领域市场，2017年终于成功上市，如今已成长为年营收80亿元、市值超300亿的行业标杆。 3，邱文渊与蓝海华腾（）：十年磨一剑 2006年，邱文渊和包括徐学海在内的团队决定辞职创业，成立蓝海华腾。从变频器入手，十年间专注技术研发，终在2016年挂牌上市。目前，他们的产品已经覆盖电动车电机控制器、低压变频器等领域，成为行业的重要参与者。 4，齐勇与英维克（）：从华为到创业 齐勇是“华为-艾默生系”出来的创业者之一。他跟团队里的几位骨干，像韦立川和欧贤华，都在华为电气和艾默生网络能源干过。说起来，他的故事也跟其他“华为-艾默生系”创业者挺像 —— 抓住自动化电气市场的机遇，毅然辞职，自己干出一片天。 齐勇1968年生在内蒙古包头，学的是工业自动化，硕士毕业于西安交大。毕业后，他在包钢工作过一阵，后来赶着南下深圳的潮流，加入了华为电气，又在艾默生网络能源积累了不少研发和管理经验。 2005年，齐勇觉得时机成熟了，就带着团队从艾默生辞职，创立了英维克。当时国内温控设备市场基本被国外品牌垄断，但齐勇敏锐地发现了一个“市场空白”：通讯运营商的基站机柜需要专业温控设备。于是，他带团队专攻机柜空调，顺利拿下不少运营商的订单，这才算挖到第一桶金。 有了基础后，齐勇又决定下狠功夫搞研发，几年的利润都投入到机房空调和节能技术上。2009年开始，他们的产品逐渐赶超国外品牌，市场反响非常好。而且英维克一直走“技术驱动”这条路，仅2020年就投入了1.2亿元做研发。 这份坚持也带来了丰厚的回报。从风冷到水冷，再到冷板、浸没液冷技术，英维克慢慢在技术和产品上摸索出一条全面发展的路子。尤其是他们的Coolinside全链条液冷解决方案，2021年正式规模商用，从服务器侧冷板，液冷工质和管路，到机柜侧快速接头，Manifold，Tank，再到机柜侧外部CDU，以及一次侧冷源等，实现了全链条产品自研自产。到2023年底拿下了超900MW的液冷交付记录。2023年，他们在数据中心液冷领域的收入同比涨了3倍。 到了今天，英维克已经成为数据中心温控设备领域的领跑者之一，公司业务越来越国际化。市值也攀到270亿人民币的大关，从一个填补市场空白的小公司，成长为行业巨头。齐勇的故事，其实就是个在机遇中抓住创新、靠技术打出一片天的经典创业范本。他和他的团队，算是真正从大厂出走后，把“国产替代”演绎成了行业传奇。 5，郑亚明，张科孟与英威腾（）：专注和创新 郑亚明和张科孟之前都在华为电气和艾默生网络能源担任开发工程师，开发经验丰富。2002年，“普传系”的黄申力创立了英威腾，公司初创时，主攻工业自动化和能源电力领域。这两位技术专家选择加入了这个创业团队，他们用自己的技术和开发经验，帮助英威腾在早期站稳了脚跟。 经过几年努力，英威腾一步步扩大规模。2010年，英威腾成功在深圳证券交易所上市。现在，英威腾的业务从一开始的工业自动化，扩展到了网络能源、新能源汽车和光伏储能等领域。郑亚明和张科孟都在英威腾里担任董事兼副总裁。郑亚明负责公司战略，张科孟则主管新能源业务。 郑亚明和张科孟的故事，很能代表技术型创业者的特点 —— 专注和创新。 除了这五个出色的创业团队之外，还有禾望电气，盛弘股份，欣锐科技以及上能电气等众多企业同样带着“华为电气-艾默生系”的烙印，在电子电气领域独树一帜。而鼎汉技术，中恒电气和英飞特等公司也吸纳了不少从艾默生网络能源出走的前华为人。 为什么选择创业？ 艾默生收购华为电气后，这些技术精英们看到了工业自动化市场的潜力，同时感受到跨国文化的冲突，不甘心受至于人，毅然创业。他们抓住进口替代的风口，用技术和魄力开创了属于自己的天地。 就像我开头说的，任正非先生当年卖掉华为电气的决定，不仅拯救了华为，也意外催生了一批电子电气领域的领军人物，带来了产业的“春天”。正是他们的坚持和创新，塑造了如今的中国电子电气产业。这些“春天”背后的故事，不就是中国企业精神的缩影吗？ <The End>
#中国电子产业 #华为电气 #艾默生系 #创业故事 #产业发展 #春天 #创新 #未来希望
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Compute King
11个月前
GM！新年好。 新年Flag还是要立的，万一实现了呢。🚩 2025年，我要： 1️⃣ 连更60天。 2️⃣ 梳理一下AI和半导体产业链上的公司，争取把AI服务器相关产业链扒一遍，聊聊透。🫰 加油！ #新年flag #立个flag #新年新气象
#新年flag #立个flag #新年新气象
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Compute King
11个月前
台湾地区的ASIC股王 —— 世芯电子（Alchip Technologies Limited，） <Part 1 of 2> 台湾地区的ASIC“股王”世芯电子，真的是最近超火的一家公司！ 先简单复习一下，2024年被公认是AI ASIC的“高光时刻”。就像之前聊过的，博通和Marvell这两个行业大佬A都已经稳坐定制芯片的顶流位置。博通不仅早就和谷歌一起玩定制了十多年，还搞定了Meta，OpenAI和Bytedance，直接生产定制芯片；至于Marvell，服务MSFT和AWS，最近火爆的Trainium芯片是他们家的产品。 摩根士丹利的分析师在2024年12月的研报里可是豪言壮语，说ASIC市场要进入爆发式增长，尤其是3nm项目更是未来的核心竞争点。据预测，从2024到2027年，AI ASIC市场会从120亿美元飞速涨到300亿美元。 而这股定制芯片的浪潮，其实台湾地区是先刮起来的。过去四年，那些专门给客户做半导体设计支持的台湾地区企业，销售额翻了两番还多。台湾地区自己的芯片代工厂赚得盆满钵满不说，还直接带飞了美国的科技行业。到现在，台湾地区已经掀起了定制芯片的热潮。 台湾地区芯片设计服务里最厉害的三家公司是谁？没错，就是世芯，创意电子（背后是台积电）和智原科技（背后则是联电）。到2023年底，这三家的年营收总共飙到了686亿新台币，比2019年翻了三倍多！而其中，世芯的表现简直就是坐火箭 —— 销售额硬是涨了7倍！每年营收，利润，净利，全都刷新历史纪录。 去年8月，世芯电子（）上演了一出精彩的“篡位”大戏，成功干掉苹果供应链里的老牌股王 —— 大立光（），一跃成为台湾地区的新晋股王！这背后其实折射了一个大趋势：产业结构正在从消费电子转向半导体和AI芯片领域。 虽然最近世芯的股价稍微有点“回调”，但它依然稳坐台湾地区股票市场的“巅峰梯队” —— 足足是四年前的10倍，妥妥的传奇股！ 接下来，咱们就详细扒一扒世芯电子这家公司的“传奇故事”。 2003年，世芯电子诞生于台北，由一群硅谷和日本的工程师联手创立。这群人背景都很硬核，联合创始人兼董事长关建英（Kinying Kwan）就是其中的“灵魂人物”。关建英可是个学霸，美国伊利诺伊大学电子工程专业毕业。他在半导体行业的资历也很牛： * Cirrus Logic：搞存储技术，负责Mass Storage部门。 * Simplex Solutions：创始人之一。公司专注于集成电路设计验证，最终被Cadence买下。 * Altius Solutions：创始人之一。公司提供SoC（系统级芯片）设计服务，最后被Simplex收购了。 再说说世芯的总裁兼CEO沈翔霖（Hsiang Lin Shen），他是关建英多年的搭档，也是个半导体“老炮”。沈翔霖在美国加州圣克拉拉大学拿了电子工程硕士学位，早年在Simplex当经理，被Cadence收购后一直担任高级经理。2009年，他正式加入世芯，成了总裁兼CEO。 在这两位大佬的带领下，世芯从零开始，成长为全球顶级的ASIC设计服务提供商。 创立之初的高光时刻 世芯刚成立，就吸引了一堆“豪门”投资者，包括台积电创投，软银，思科，宏碁等，起步时甚至直接搞定了Sony PSP的大单。到了2006年，他们还和IBM、东京大学联手开发超级计算机芯片，名声一下就打响了。行业里的人对世芯的印象是：技术团队真是“卷王”，都是深藏不露的技术宅。 当时，世芯客户主要是台湾岛和日本的消费电子厂商，比如电视，数码相机，手机等。手机这块主攻基带芯片，涉及3G的TD和4G的LTE。 靠“挖矿芯片”翻盘 2013年，世芯的转机来了 —— 接下了KnC Miner和Avalon等矿机厂商的大单，用28纳米工艺开发出全球最先进的比特币矿机ASIC。这颗芯片火得一塌糊涂，有传闻说矿工挖7天就回本。 CEO沈翔霖在接受采访时曾提到：“曾经，我们是比特币全球最大的军火商！” 比特币的热潮直接带动了世芯的收入，2014年的营收从25.8亿新台币飙到46.9亿新台币，税后净利润也翻倍，成功于2014年10月在台湾证券交易所上市（代码）。上市后，股价从95.9新台币涨到118.5新台币，堪称“名利双收”。 低潮与转型 但好景不长，比特币市场2015年开始低迷，矿机需求大跌。世芯遭遇了一次重挫，股价、营收和利润均暴跌。到了2016年，比特币仍暴跌，KnC Miner直接倒闭，世芯不仅失去了大客户，当年主业更是亏损2.1亿元，每股亏损超过3元。这次“踩雷”对世芯打击不小，也导致其一度淡出矿机芯片市场，直到2017年市场回暖后才重新回归，和比特大陆等厂商合作12nm和7nm制程的设计外包。 不过，此时的世芯已经把战略逐步转向高性能计算和AI领域，这也为它后来成为台湾地区ASIC厂商的龙头埋下了伏笔。 熬过风暴，迎来新生 靠着对台积电先进制程的紧密配合，世芯逐渐恢复元气。从2019年开始，世芯接到了来自大陆的IC设计公司飞腾的订单，利用ARM架构设计16纳米的运算芯片，在台积电投片，并将芯片用在中国的超级计算机“天河2”上。飞腾这颗芯片于2019年正式量产。后续还接到了包括监控芯片国科微的订单，一度世芯来自大陆的营收高达7成。 受益于来自大陆的营收，2019到2021年2月，世芯股价从不到百元飙上1000元大关。然而，2021年5月，受地缘政治影响，飞腾被美国列入实体清单，世芯收入受影响，股价一度跌到364元。不过，很快他们凭着对其他客户的深度布局稳住了局面，比如成功拿下了英特尔旗下Habana AI芯片的订单，以及AWS的AI芯片业务。到2023年底，美国客户收入占比已突破六成！ 这家公司一路起起伏伏，但凭着技术实力和业务嗅觉，终于站稳了台湾地区ASIC股王的宝座！ 明天我们继续聊聊世芯的设计服务，客户布局和业务潜力。 <To be continue>
#台湾地区 #ASIC #世芯电子 #AI #定制芯片 #博通 #Marvell #谷歌 #Meta