友达以"准控股公司"模式重组业务，三大营运支柱转为独立公司实体
友达(AUO)董事长兼CEO彭双浪建立"准控股公司"模式，将其三大营运支柱转为独立公司实体，以强化绩效评估与资源配置，并区分核心与非核心业务。原文未说明具体时间表或是否已完成重组。
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友达(AUO)董事长兼CEO彭双浪建立"准控股公司"模式，将其三大营运支柱转为独立公司实体，以强化绩效评估与资源配置，并区分核心与非核心业务。原文未说明具体时间表或是否已完成重组。
英飞凌于10月21日在柏林举行的NVIDIA GTC开发者大会上宣布，与英伟达扩大在AI数据中心电力输送方面的合作。双方将共同开发基于氮化镓（GaN）功率器件的高压中间母线变换器（IBC）解决方案，用于800V直流（800V DC）架构。该扩展合作建立在两家公司于2025年启动的800V DC电力输送计划基础上，聚焦高功率AI机架的功率转换，并将支持服务器机架热插拔维护。英飞凌将利用其CoolGaN产品组合，采用高频开关技术应对多种转换配置，包括800V转50V和800V转12V；方案面向英伟达用于AI工厂的MGX开放式模块化参考架构。该电力架构面向每机架功耗高达1 MW的AI计算系统，部署预计于2027年开始逐步推进。双方最早于2025年5月宣布就800V DC数据中心电力输送开展合作，初期计划涵盖碳化硅（SiC）和GaN两种技术；最新扩展更侧重GaN用于中间母线变换。除GaN IBC外，英飞凌还在为英伟达的800V DC生态系统提供SiC器件、功率保护元件及其他功率产品，覆盖从电网到AI处理器的电力输送链。方案目标是提高功率密度、降低输送链功率损耗、降低散热硬件要求，并支持服务器主板受控预充放电及机架运行中热插拔，以降低数据中心维护期间服务中断风险。
美国农业机械制造商AGCO宣布，计划于2027年在堪萨斯州赫斯顿生产基地启动人形机器人试点项目，通过与美国机器人企业Agility Robotics合作，将双足人形机器人Digit引入农业装备制造流程。该工厂生产打捆机、割草压扁机及自走式割晒机等设备。按计划，Digit初期不会承担复杂装配或直接操作农业机械，而是执行零件分类、堆放整理及搬运存储周转箱等重复性任务。双方均未公布部署数量、合作金额和试点规模，仅表示将通过实际运行评估人形机器人在制造环境中的适应能力和商业价值。文中提到Digit并非首次进入真实生产环境：2023年亚马逊开始在旗下仓库测试该机器人用于搬运空置周转箱，物流运营商GXO也曾将其部署于仓储设施，丰田和舍弗勒等企业已成为Agility Robotics的合作客户，Digit累计已完成超过6.5万小时真实环境运行。针对外界对取代人工岗位的担忧，AGCO强调引入机器人的核心目标是提升安全性和生产效率，而非减少员工数量；其制造技术主管表示人形机器人和人工智能应被视为工厂中的'队友'。Agility Robotics表示Digit依靠人工智能系统持续学习适应生产流程，配套Agility Arc云端管理平台可统一管理机器人群组且无需大规模改造现有厂房。文中还提到此前现代汽车工会曾就公司计划于2028年引入波士顿动力Atlas人形机器人发出就业冲击警告。此事件为计划中的试点项目，尚未实施。
10月22日消息，据TrendForce报道，三星电机已与特斯拉签署为期五年的倒装芯片球栅阵列（FC-BGA）基板供应协议，并扩大其世宗工厂的专用生产线；生产的基板预计将用于特斯拉电动汽车和Optimus人形机器人的AI芯片。作为交换，特斯拉将为三星电机产能扩建提供约1.1万亿韩元（约合55.49亿元人民币）资金。三星世宗工厂的FC-BGA基板生产设施预计将于2027年底建成，设备安装和试运行计划2028年上半年进行，下半年启动量产，有望2029年开始交付。此外，英伟达也计划通过一系列供应协议，在未来三年内将IC基板总产能提升至当前的2.5倍，并已向日本IBIDEN公司预付数十亿美元用于预留产能；IBIDEN大野工厂计划将产能扩大至原来的三倍，新增产能预计将于2028年第一季度开始逐步释放。三星电机也在扩大世宗和釜山工厂的产能，预计到2028年英伟达将占据三星电机年度封装基板产能的相当大一部分。
AMD与Intel于当地时间10月20日宣布，将把双方在PyTorch中的x86 CPU优化工作整合到oneAPI深度神经网络库（oneDNN）中，以简化x86中央处理器（CPU）的人工智能开发。该举措旨在减少AI生态系统的碎片化，并使优化技术更易于获取，让开发者能够更轻松地在AMD和Intel CPU上构建、维护和部署AI应用。oneDNN是一个开源深度学习加速库，最初由Intel开发，现由Linux基金会旗下的UXL基金会管理。此外，AMD与Intel还在AI计算扩展（ACE）方面开展合作，这是x86指令集架构（ISA）的下一代扩展，旨在加速AI计算中的基本运算——矩阵乘法，该技术将通过未来的oneDNN更新集成到PyTorch中。
据快科技10月21日报道，在x86生态咨询小组（EAG）的推动下，AMD与Intel近日宣布了一项合作：AMD将把其ZenDNN优化技术全面整合进Intel主导的oneDNN开源深度学习库，整合后oneDNN成为PyTorch在x86 CPU上的默认加速后端，开发者不再需要为两家处理器分别维护两套软件路径。此前oneDNN由Intel开发并针对自家芯片深度调优，AMD另维护兼容oneDNN API但内核专为Zen架构编写的ZenDNN分支，混合部署AMD与Intel CPU的服务器集群中开发者需按硬件选择不同库构建。整合后AMD的Zen专属优化将向上游合并至oneDNN主干，开发者依赖一个统一库即可在任意x86芯片上获得最优执行路径。AMD同时以指导委员会成员身份加入管理oneDNN的UXL基金会，从外部贡献者变为核心决策方之一；Intel数据中心战略项目副总裁Jeff McVeigh表示开发者不应为发挥x86 CPU最佳性能而被迫思考独立的软件路径。两家公司还正在联合推进AI Compute Extensions（ACE）矩阵乘法扩展指令集，借助统一的oneDNN，ACE在PyTorch中的支持只需集成一次，而非在两家各自代码路径中重复实现。
Contrel Technology与FSE在TPCA Show 2026上联合展示了双核心激光微加工与等离子体制程技术，目标市场为先进封装与高端基板制造。两家公司的解决方案涵盖从表面处理、残留物去除，到激光修整、去键合、开槽及切割等关键制程。
DeepSeek正与华为展开深度合作，参与影响华为未来人工智能芯片的设计，华为工程师分阶段进驻DeepSeek办公地点，将大模型训练中的实际需求纳入芯片设计决策，相关反馈涉及模型计算任务分配、处理器间数据传输等底层细节，并将被纳入计划于明年年初推出的芯片设计。双方合作的下一步是训练环节的全面切换：DeepSeek计划最早于今年年底开始使用华为昇腾950DT进行预训练，目前相关测试仍在推进。华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，后者将同时用于训练和推理；DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司的最高优先事项之一。软件生态方面，DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，训练中每一个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现。市场份额方面，IDC数据显示2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额已降至34%，华为以28%紧随其后，差距缩至6个百分点；华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。
ASML与Xanadu宣布开展合作，研究先进光刻工艺能否抑制光子量子计算中最关键的工程限制之一——光子损耗。双方将针对Xanadu的光子量子硬件研究先进光刻工艺，重点考察更严格的图形化控制能否抑制损耗机制并改善容错、实用规模机器的前景。该合作计划特别将光学损耗与线边缘粗糙度（LER）联系起来：光刻定义波导及其他纳米光子结构的横向边界，实际边缘中的纳米级偏差会扰动波导折射率边界，将导光耦合到辐射模式或产生背散射，导致传播损耗。ASML贡献光刻成像、工艺窗口、计量和计算校正方面的专长，Xanadu贡献器件需求、光子电路设计和量子级性能数据。原文明确指出：该合作并不意味着ASML在制造量子计算机，公告也未指定生产节点、工具平台或数值损耗目标；这是一项研究工作，旨在理解哪些光刻手段可以制造更低损耗的光子结构，近期成果是工艺知识而非成品容错机器。成功还将取决于封装、光纤到芯片耦合、探测器效率和光源质量，这些仅靠光刻无法解决。
据快科技10月20日报道，DeepSeek正与华为展开深度合作，参与影响华为未来人工智能芯片的设计，合作已超出通常的供应商与客户范畴，报道将其与中国两大科技企业加速降低对英伟达芯片依赖相关联。合作形式为华为工程师分阶段进驻DeepSeek办公地点，将大模型训练实际需求纳入芯片设计决策，相关反馈涉及计算任务分配、处理器间数据传输等细节，并将被纳入计划于明年年初推出的芯片设计。下一步为训练环节全面切换：DeepSeek计划最早于今年年底开始使用华为昇腾950DT进行预训练，目前测试仍在推进；一次大规模预训练通常需要数千至上万颗AI芯片组成集群并连续运行数周。供应层面，华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，用于训练和推理。DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司最高优先事项之一。软件方面，DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，与面向英伟达的组件一一对应，且每个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现。IDC数据显示，2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额已降至34%，华为以28%紧随其后，差距缩至6个百分点；华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。上述训练切换与产能分配均为计划，测试仍在推进。
据THE ELEC 10月20日获取的信息，马斯克的特斯拉与SpaceX正在与韩国半导体材料、零部件及设备供应商洽谈，为其Terafab芯片制造项目构建供应链。多家公司已签署保密协议（NDA）并进入具体产品讨论。10月13日展览开幕当天上午，Terafab代表在旧金山举行的SEMICON West 2026（10月13日至15日）参观了约10家韩国公司的展位，包括ENF Technology、Dongjin Semichem、Asflow、BMT、GnG Intech、Unisem、MiCo和Hanmi Semiconductor；与许多公司的洽谈已进行数月。其中ENF Technology、Asflow和GnG Intech为首次接触；BMT洽谈阀门和流体处理部件；KoMiCo约一个月前与特斯拉和SpaceX签署三方NDA，讨论得州研发中试线的清洗服务；Unisem已签NDA讨论洗涤塔等环保设备；Dongjin Semichem与特斯拉洽谈两三个月，围绕其得州 thinner工厂，磷酸等材料也在讨论中；Hanmi Semiconductor正讨论向Terafab供应TC键合机；HPSP已同意为Terafab研发线供应一台高压氢退火（HPA）系统；ISC已进入样品和研发设计信息交换阶段。海外方面，Fujifilm定期与Terafab采购团队就CMP浆料、光刻胶、蚀刻剂和清洗化学品举行会议；Lam Research和Applied Materials据称已建立专门的Terafab团队。特斯拉和SpaceX不与中国供应商开展业务，业界人士称其寻求甚至低于中国供应商的价格，韩国因此成为优选。Terafab项目于3月由特斯拉、SpaceX和xAI宣布共同推进，目标是在10年内建成月处理100万片晶圆的工厂，初始投资估计为168亿美元，预计创造3000多个岗位；SpaceX本月初与得州签署税收减免协议并已开工建设，业界预期首期月产能10万片晶圆的设施在2030年前建成。上述供应合作多数仍处于洽谈阶段，尚未确认为最终供货。
据报道，英伟达成功从快速增长的人工智能初创公司Modal赢得中央处理器(CPU)芯片订单。Modal此前完全依赖英特尔和AMD芯片，这一订单初步表明，英伟达进军长期由英特尔和AMD这两家竞争对手主导的市场已取得成效。（消息来源：财联社；原文未说明原因）
日本三菱电机在公告中宣布以1150亿日元将其旗下汽车设备子公司50%的股权转让给鸿海（富士康母公司），并预计该交易将使其账面亏损约1000亿日元；交易通过签订合作协议推进，公告内容不等于已全部完成交割。该子公司长期为日产、丰田等车企供应电机、逆变器等核心部件，年营收规模约8756亿日元，文中称其承载三菱电机上百年设备技术积淀，属于核心资产。原文将出售原因归于三菱电机借此弥补亏损窟窿，并联系日本七大车企2026财年合计净利润预测3.9万亿日元、较2023财年7.54万亿日元峰值暴跌48%，以及日产净亏损5331亿日元、三菱净利润同比暴跌76%至100亿日元等财务压力等背景。
10月19日消息，RISC-V AI计算企业Tenstorrent于美国当地时间今日宣布完成总额达15亿美元（约合100.39亿元人民币）的E轮融资，投后估值达到62亿美元（约合414.95亿元人民币）。该企业由知名芯片设计师Jim Keller领导，此前在2024年底以约27亿美元的投后估值进行了D轮融资。本轮融资由Trace Capital和Innovation X领投，多家新老投资者参与。资金将用于支持Tenstorrent的大规模量产和全球商业扩张。Jim Keller表示其构建了统一架构并以各种规格销售，投资者认同这一模式。
电源转换方案设计商与制造商RECOM Power与云端电子设计自动化厂商CELUS今日宣布建立合作伙伴关系，将首批RECOM电源设计引入CELUS Design Platform，具体涵盖37个RECOM CUBO（平台上的可复用电路模块，亦称Digital Datasheets）。其中29个围绕RECOM用于隔离及开关式DC/DC转换的电源IC构建，分属平台的Isolation和Switching DC-DC Conversion功能模块，包括RVP001（4个）、RVP003（9个）、RVP003S（1个）、RVP010（6个）、RVP6501（1个）、RVPW011（1个）、RVPW012（1个）、RVPW014（4个）、RVPW015（1个）、RVPW016（1个）；其余8个覆盖RECOM的R-78开关稳压器（6个：R-783.3-0.5 V1/V2、R-785.0-0.5 V1/V2、R-78AA3.3-0.5 V1/V2）和RAC AC/DC转换器模块（2个：RAC02E-3.3SK/277 V1、RAC04-09SGA V1）。每个CUBO由RECOM数据手册、应用笔记和参考设计构建，包含电源IC、配套元件及完整物料清单。该合作与平台新增的Power Nets功能同步推出：工程师定义带电压和方向的供电网络后，Design Assistant仅提出功率规格匹配的方案，设计可通过平台与Altium Designer、KiCad、Siemens EDA和Autodesk Fusion的集成在工程师自有工具中继续。此次合作使这些RECOM设计触达在100多个国家使用CELUS Design Platform的超过30,000名工程师及超过560,000个元件的元件库。
据市场消息，英伟达已要求三星电子、SK海力士和美光科技为其生产NVHBM（英伟达的定制HBM技术，HBM即高带宽内存），其中基底裸片（BaseDie）采用台积电3nm制程，核心裸片（CoreDie）则采用第六代DRAM（动态随机存取存储器）技术，消息称三星电子已决定接受英伟达的技术要求。该消息的真实性尚属传闻层面：10月19日，三星电子回应称，公司不对涉及客户的事项发表评论。原文未说明原因。
微软已早期采用台积电2nm工艺。
Elektrobit与Microchip合作，将Microchip的汽车硬件平台与Elektrobit的AUTOSAR软件、工具和自动化能力相结合，以简化并加速汽车制造商和供应商的AUTOSAR-based软件开发，帮助客户更快建立生产就绪的软件基础。
快科技10月19日报道，据媒体报道，当地时间上周日，斯巴鲁公布了一项计划：拟在本十年后半段推出软件定义汽车（SDV），并将整车开发周期缩短约40%，以加快新车型投放速度。斯巴鲁在位于东京北部佐野市的研发中心举办战略说明会，表示会在全系车型逐步搭载全新自研的集成电子控制单元（ECU），并称该集成ECU的核心芯片由其与美国芯片厂商AMD联合开发。斯巴鲁计划借助数字仿真完成原型开发，并行开展设计、测试与生产准备工作以压缩开发时长，目标是让旗下软件定义汽车支持OTA远程升级，覆盖驾驶辅助、自动驾驶及整车性能相关功能，并在纯电、混动及燃油车型上统一电子平台架构。斯巴鲁还表示目前暂无采用丰田Arene软件平台的计划，尽管丰田持有其21%股份。丰田上周五表示，预计到2030年Arene平台每年搭载于1000万台新车，并在2035年拓展应用至联盟合作伙伴的车型。上述内容均为公布或预计的计划，尚非已实现的结果。
据Seoul Economic Daily报道（ZDNet曾在9月报道三星为定制HBM采取双轨策略，同时利用自家代工和竞争对手台积电），NVIDIA已要求三星、SK hynix和美光在其于8月发布的NVHBM基底层中采用台积电3nm工艺。据称三星设备解决方案（DS）部门经内部评估后同意了这一要求。报道给出的原因是：NVIDIA推动供应商间生产标准化以确保HBM性能一致并简化产品验证；此外行业估计台积电3nm良率超过90%，而三星代工2nm（SF2）工艺良率约为60%。NVHBM的定制基底层集成了传统上由GPU承载的内存控制器；据NVIDIA称，相比标准HBM4E，该技术提供最多30%的更高内存带宽、15%的更低HBM功耗和25%的更多XPU计算裸片面积。该合作并非全新：据Seoul Economic Daily，三星和台积电四年前首次合作以确保HBM与台积电GPU封装工艺兼容，此次是首次延伸至HBM制造。三星仍保留自有代工选项：由于台积电3nm产能面临AI加速器和智能手机芯片的竞争需求，三星正在2nm工艺上验证NVHBM基底层生产，作为台积电产能受限时的潜在替代方案。台积电在10月15日的财报电话会议上提示3nm产能紧张，该节点占第三季度晶圆销售额的33%，为其所有工艺节点中最大份额；据Economic Daily News，董事长兼CEO魏哲家宣布在台南再建一座3nm晶圆厂的计划（叠加亚利桑那、日本熊本和台湾南部科学园区的现有扩建项目），新厂定于2028年上半年开始量产。三星还继续为标准HBM产品线自制基底层：今年早些时候进入量产的HBM4和正在进行生产验证的HBM4E均使用三星代工4nm工艺制造基底层，其核心裸片在其华城和平泽园区的1c DRAM产线上制造；三星计划对供应其他客户（包括AMD）的定制HBM保持基底层turnkey生产方式。
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All teardowns| Analog | $0.68 | −5.9% |
|---|---|---|
| Connector | $0.75 | +0.2% |
| CPU | $386.74 | −21.3% |
| DDR4 | $88.40 | −0.2% |
| DDR52026-W13 | $14.89 | −11.2% |
| GPU | $478.20 | +8.2% |
| MCU | $0.68 | −61.7%Unusual |
| MLCC | $0.01 | +54.0%Unusual |
| MOSFET | $0.12 | −82.8%Unusual |
| PMIC2026-W13 | $0.44 | −12.5% |
| SSD/HDD | $288.43 | n/a |