GF新一代FD-SOI技术：不使用FinFET即可实现7nm级性能，推出面向AI的「FDX Fusion」
GF被报道推出新一代FD-SOI技术，其要点是在不使用FinFET的情况下实现7nm级性能。该新世代技术名称为「FDX Fusion」，与AI应用相关。原文为一篇技术介绍文章（第1/2页），属于新技术的发布/介绍性质，公告本身并不能证明该技术已实现量产或商业化，原文亦未说明量产时间表、成本或具体客户。
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GF被报道推出新一代FD-SOI技术，其要点是在不使用FinFET的情况下实现7nm级性能。该新世代技术名称为「FDX Fusion」，与AI应用相关。原文为一篇技术介绍文章（第1/2页），属于新技术的发布/介绍性质，公告本身并不能证明该技术已实现量产或商业化，原文亦未说明量产时间表、成本或具体客户。
据快科技10月19日报道，美光正在推进面向物理AI的专用存储芯片——边缘推理内存（Edge Inference Memory，EIM）的研发。美光高管表示，自动驾驶、人形机器人、增强现实与虚拟现实等物理AI市场正在迅速崛起，公司正与核心客户沟通共同推进适配产品研发。EIM的架构是在逻辑芯片之上垂直堆叠低功耗内存（LPDDR），与存内计算（PIM）属于不同概念，EIM的具体计算架构目前尚未公开；EIM介于AI处理器与内存之间，主要用于降低数据处理延迟并提高系统带宽。美光尚未披露具体目标性能指标，正在推进将EIM集成至LPDDR6方案的技术研发，业内预计其量产时间将在2028年下半年（为业内预计，非美光官方确认）。现阶段人形机器人主要采用LPDDR等低功耗内存而非HBM；美光表示目前机器人AI模型参数量多在十亿至二十亿左右，对内存带宽需求有限，随着更强的视觉语言模型引入，仅凭LPDDR将难以为继，必然会向HBM架构演进。原文未说明价格或供给影响。
巴克莱最新报告预测，全球（不含中国）数据中心新增容量的同比增速将从2026年逾100%大幅回落至2027年的约35%，2028年可能趋于平稳（此为预测，非已实现数据）。报告预计2027年全球（不含中国）新增投运容量约25GW，其中超大规模云服务商占比超过60%；建模时保守假设非超大规模项目管道的实际转化率仅约40%，理由是土地、电力接入及供应链等物理瓶颈。报告同时警告债务成本上升与融资环境收紧对开发商构成额外压力，并提及CoreWeave正在进行的投资者融资讨论为佐证；CoreWeave计划在2030年前新增5GW数据中心容量，其融资进展受市场关注。巴克莱认为2027年后增速放缓的核心逻辑是物理约束与资本约束共同作用，并建议超配半导体、低压电气及冷却设备，对电力设备及中压电气持相对谨慎态度。
美光正在为物理AI应用开发边缘推理内存（EIM），该内存通过将低功耗DRAM堆叠在逻辑芯片上以提高数据处理效率，预计将在2028年下半年实现量产。
据《工商时报》援引机构投资人消息，谷歌TPU v9项目（由联发科参与）的初步tape-out可能因设计修改推迟至2027年1月，出货可能推迟至2028年第一季度；2026年11月的送样目标保持不变，生产版本tape-out预计在第二季度。报道称，谷歌TPU v9 Core A设计（代号Humufish）的修改使开发延迟约三周，影响联发科负责的Core B与I/O设计。另据TrendForce，该芯片预计采用英特尔的EMIB-T先进封装，基板良率仍是产能扩展与成本竞争力的关键挑战。据彭博援引消息人士，字节跳动接近达成协议采购联发科的数据中心芯片，有望成为继谷歌（Alphabet）之后联发科的第二个主要ASIC客户。台湾ASIC设计公司方面：GUC受云端客户CPU与ASIC项目支撑，9月营收达新台币71.45亿元，同比增长97.8%；Alchip因3nm AI加速器出货增加，9月营收达新台币99.79亿元，同比大增496%。Faraday已取得三星2nm工艺设计套件（PDK）以争取相关设计机会；据《工商时报》报道，三星4nm产能据称已被满载利用，促使部分AI ASIC客户评估其2nm节点。Faraday还完成了英特尔18A-P的设计环境搭建并开始提供设计服务，计划在2027年争取更多项目。《工商时报》援引机构投资人称，全球AI ASIC加速器出货量预计2027年达到1410万颗，同比增长约69%。
华为科学家黄宇在2026年10月15日的湾区芯片博览会上表示，EDA工具是Tau（τ）定律面临的最大挑战。华为于2026年5月25日在ISCAS 2026正式提出Tau定律，并在2026年10月发布搭载基于LogicFolding技术的Kirin 9050 Pro芯片的Mate 90系列，标志该理论从概念走向商用。
据首尔经济日报10月18日报道，业内消息人士18日称，英伟达已向三家NVHBM供应商——三星电子、SK海力士（000660.KS）和美光提出要求：基底裸片统一使用台积电3纳米工艺制造，核心裸片统一采用代号1c的第六代DRAM工艺。NVHBM基于第七代下一代HBM标准HBM4E架构开发，是英伟达在8月发布的定制版高带宽内存。英伟达提出该要求的原因是各家HBM供应商制造方案各不相同，难以基于同一套设计实现稳定一致的性能，同时标准化可减轻针对每家供应商单独开展产品验证的工作量。负责三星晶圆代工业务的设备解决方案事业部（Device Solutions）经过内部评估，决定接受英伟达的要求，即三星将采用台积电工艺为英伟达下一代定制HBM生产基底裸片，调整此前HBM核心裸片与基底裸片均自主生产的一站式全包制造模式。报道同时提到：对于标准HBM产品，三星仍保留一站式全包生产策略；三星今年全球率先量产第六代HBM4，目前第七代HBM4E正在进行量产验证，这两款产品的基底裸片均采用三星自研4纳米代工工艺，核心裸片在三星华城、平泽厂区的1c产线生产；面向AMD等其他客户的定制HBM，三星计划继续沿用一站式全包生产方案；三星也保留了在自家晶圆厂研发、生产NVHBM的可能性，业内人士称三星正在验证能否在自有产线上制造NVHBM基底裸片，作为防止NVHBM需求超出台积电产能上限的预案。
Kulicke & Soffa 财政第三季度 2026 年净收入为 3.304 亿美元，同比增长 123%，毛利率 47.8%，非GAAP每股收益 1.20 美元，超出预期。公司预计财政 2026 年第四季度收入约为 3.75 亿美元，截至 2026 年 10 月 3 日，因半导体、存储、汽车和工业市场需求增强。
10月17日，科技播客《All-In Podcast》中，a16z联合创始人Ben Horowitz、Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya与前白宫AI主管David Sacks一致判断：此轮AI股票波动是高速增长叙事下的正常市场波动，而非泡沫破裂的序曲；亚马逊AWS掌门人Andy Jassy向Horowitz确认，GPU及相关基础设施的供应紧张将延续至2028年底之后，需求侧没有实质恶化。新能源云计算公司遭遇信用冲击与大模型公司上市估值争议的双重压力令AI投资逻辑面临压力测试：CoreWeave近期的债券遭遇大幅抛售，收益率飙升至15%左右；Chamath引述CDS市场数据称违约风险本周飙升至约953个基点，隐含单年违约概率约16%、五年期限约55%，并指出CoreWeave约有350亿美元债务、还需再融资350亿美元支持已签合同，其团队估计距离盈亏平衡点约正负50亿美元。Anthropic泄露的财务数据显示第三季度营收168亿美元、净收入留存率900%、调整后毛利率85%、调整后经营利润率11%、自由现金流转正，公司筹备今年感恩节前后上市，目标估值约2万亿美元；Chamath建议将IPO定价下调至1万亿美元并一次性募资2000至2500亿美元。Chamath还警告，一旦美国十年期国债收益率升至6%，所有依赖利差盈利的商业模式都将面临严峻考验，并认为电力将成为终极护城河，到2050年美国将短缺约1.4太瓦时电力。
Micron副总裁Lee Cheol于10月16日在首尔COEX举行的SEDEX 2026“Semiconductors Powering Humanoids”会议上表示，Micron正为物理AI应用准备边缘推理内存（EIM），并与主要客户讨论开发适合自动驾驶、人形机器人、AR/VR等新兴市场的产品。EIM定位于AI芯片与内存之间，用于降低数据处理延迟并提升带宽；其将LPDDR堆叠在逻辑裸片之上，与PIM不同，EIM的计算架构尚未公开，Micron也未披露具体性能目标。该公司正在开发将EIM应用于LPDDR6的方法，业界观察人士预期2028年下半年量产。Micron指出，当前机器人AI模型约使用10亿至20亿参数，内存带宽要求不高，但随着更先进的视觉-语言模型（VLM）出现，仅靠LPDDR将不足，需要转向HBM。Micron预计未来高性能人形机器人将需要约200GB DRAM和4TB存储，而目前服务机器人使用12GB DRAM和256GB存储。该公司称正从早期设计阶段与机器人制造商、芯片组公司及超大规模云厂商合作。
据韩国媒体The Elec报道，美光正与主要客户讨论面向物理AI的新型内存产品，开发名为"边缘推理内存"（EIM）的方案，重点应用包括人形机器人、自主驾驶以及AR、VR设备。美光高管李哲在SEDEX 2026相关活动上表示，物理AI市场正快速发展，公司正与客户推进适配新市场的产品开发。EIM的设想是在逻辑裸片上堆叠低功耗LPDDR，目标与HBM类似但更注重降低功耗，适合电池供电的机器人；EIM不同于PIM，其具体计算结构、容量、带宽、延迟、功耗或性能目标均未公布。报道称美光正研究将EIM与LPDDR6结合，业界预期量产时间可能在2028年下半年，但这是产业界预测，并非美光公布的正式量产承诺。美光估算目前机器人使用的AI模型约有10亿至20亿个参数，现有LPDDR仍可满足不少需求；美光预计未来高性能人形机器人可能需要约200GB DRAM和4TB存储，而目前工厂服务型机器人常见配置约为12GB DRAM和256GB存储，这些是估算不代表所有在售机器人配置。美光认为未来机器人或许会采用HBM，但需考虑功耗、散热和空间；EIM若能以较低功耗提升传输效率，可能成为LPDDR与HBM之间的新选择。在规格、功耗和实际产品公布前，EIM能否满足下一代机器人需求仍有待验证。
据快科技10月17日消息，博主数码闲聊站公布的数据显示，截至W41周，华为Mate 90系列激活销量约为43.6万台，位居国产旗舰第一名。该系列包含五款机型：Mate 90、Mate 90 Pro、Mate 90 Pro Max、Mate 90 Pro Max典藏版和Mate 90 RS非凡大师。硬件方面，Mate 90标准版搭载麒麟9030芯片，Mate 90 Pro搭载麒麟9035芯片，Mate 90 Pro的12GB内存版本搭载麒麟9050，16GB版本、典藏版及RS版搭载麒麟9050 Pro芯片；麒麟9050 Pro首次采用逻辑折叠技术，不依赖更先进光刻节点。Mate 90系列起售价为5999元。原文未说明该销量数据的进一步原因或影响。
Terafab 项目已获得 16.8 亿美元的一期资金（四期总额最高可达 119 亿美元）；其位于奥斯汀的研究晶圆厂正在每月处理几千片晶圆，迭代工艺配方、晶体管设计和封装变体，而格里姆斯县正在建设的产能晶圆厂目标是每月 10 万片晶圆起始量，首片硅预计在 2029 年交付，采用埃隆·马斯克所命名的英特尔 14A 工艺。站点和一期资金已获批准，研究晶圆厂正在施工，但尚未公开首片晶圆日期或所有权条款，且特斯拉和英特尔均未签订合约约束。文章认为，先进封装而非光刻将决定单屋顶概念是否盈利。
IBM 当地时间本月 14 日（IT之家 10 月 16 日报道）宣布，其计划在 2027 年第 1 季度发布适用于其 7A nanostack 尖端制程的早期研发 PDK（工艺设计套件），目前为计划状态。IBM 的 7A nanostack 在业内率先采用了不同于 FinFET 和 GAA FET 的 CFET 器件结构；欲在该制程上制造芯片必须先熟悉 CFET 实现的特征并适应其特性变化。该早期研发 PDK 将包含用于逻辑功能的示例标准单元库和一个示例 SRAM 设计，作为早期设计技术协同优化（DTCO）平台，并不会提供成熟商业 PDK 所包含的所有模型。电路设计人员可利用这份 PDK 研究布局和布线。IBM 在该 PDK 上的潜在合作方包括 Fabless 企业、EDA 供应商、设备供应商以及对技术开发感兴趣的研究机构。原文未说明原因。
ASM技术副总裁Glen Wilk在SEMICON West 2026期间于旧金山Moscone Center举行的CEO Summit面板会议上(当地时间10月14日)表示，传统微缩实际上已走到其使用寿命的尽头，材料将不再仅仅支持微缩，而是将驱动半导体创新。他解释，仅靠工艺微型化已无法满足人工智能对计算性能和能效的要求，并以晶体管栅极为例：作为栅介质使用超过50年的二氧化硅被氧化铪等高k材料取代，以降低栅极漏电流并改善晶体管性能；他还强调热管理领域需要材料创新。ASM的主要收入来源是ALD和外延设备；钼等新型互连金属也可用ALD沉积，GAA晶体管所需的硅和硅锗薄膜则用外延设备生长，因此新材料的引入对ASM构成收入增长机会。会议发言未涉及具体价格、产量或订单数据，原文未说明原因之外的额外背景。
这是一篇关于FPGA原型验证的技术性文章，未涉及价格、产能或供需变化。文中引用2024年Wilson Research Group功能验证趋势报告的三次调研数据：2016至2024年间，'design error'作为ASIC功能缺陷根因的占比从75%降至60%，'changes in specification'从59%降至43%；而'incorrect or incomplete specification'从56%升至58%再到59%，基本持平且略有恶化（各数字为受访者勾选比例，允许多选，不合计100%）。文章主张FPGA原型验证可在规格定义阶段验证'是否在做正确的芯片'，并介绍S2C的Prodigy平台与PlayerPro工具链：100+块Prototype Ready子卡与参考设计、50+个Prototype Ready IP模块；Prodigy Logic System S8-100基于AMD Versal Premium VP1902，单核心模块约1亿ASIC门，两模块约2亿门，四模块约4亿门，2,212个XPIO（最高56Gbps）。公司层面：S2C深耕ASIC与SoC验证超过20年，拥有300多名员工、服务700多家客户、设7个全球分支机构，自2020年以来服务全球前25大半导体公司中的12家；S2C估计其总拥有成本比传统EDA供应商低30–50%。
据ZDNet报道，SK hynix发布了超轻量级事务处理单元(H-TPU)架构，用于SSD数据面控制与事务处理，将存储控制任务分布在数十个紧凑的H-TPU集群上。据副总裁Koo In-jae（负责SoC设计）介绍，H-TPU取消超标量与乱序执行等复杂CPU特性，采用简化的四段流水线，使处理器面积降至传统CPU核心的约4%、功耗降至约2.5%，且仅激活所需模块。SK hynix还计划基于H-TPU引入硬件自动化(HWA)，将指令处理、数据地址查找、临时缓冲区复制等重复性存储控制任务交给专用硬件电路。SK hynix预期基于H-TPU的控制器架构可与面向AI工作负载的高带宽闪存(HBF)互补；AI推理高度读密集，读写比可达约30万比1，AI编译器与运行时可提前告知HBF SoC数据处理需求以预取数据。另据韩联社报道，三星已于2026年7月开始量产基于PCIe 6.0的企业级SSD PM1763，采用新开发的4nm控制器与第九代V-NAND，性能为前代的两倍以上、能效超过1.8倍。
Techwing在10月14日的监管文件中表示，第三季度初步营收约为878亿韩元，营业利润约为180亿韩元，分别同比增长110.18%和153.04%，受益于存储半导体市场热潮。今年前九个月累计营收约1970亿韩元、营业利润约402亿韩元，均已超过去年全年营收约1591亿韩元和营业利润约158亿韩元。公司称增长源于三星电子、SK海力士和美光三大存储芯片制造商资本支出的增加；随着三家存储厂商扩建晶圆厂并提高晶圆产量，测试需求增长，存储测试处理机需求激增。Techwing向三家公司供应HBM测试设备，美光是主要客户，其TW350HT存储测试处理机业务占公司业务最大份额。第三季度还确认了向三星电子供应新产品的营收；公司8月披露自6月起向三星供应价值97.2亿韩元的HBM测试设备，该产品被确认为Cube Prober。Cube Prober是HBM裸片测试系统，可对逻辑裸片和核心裸片进行综合测试，能在零下40至150摄氏度下同时测试256个裸片；Techwing自去年起向三星供应Cube Prober，也向SK海力士供应该设备。
台积电于北京时间2026年10月15日（美股盘前）发布2026年第三季度财报（截至2026年9月）：本季度收入467亿美元，环比增长16%，明显好于市场预期的458亿美元；毛利率66.4%，环比下降1.3pct，略低于市场预期的66.8%，公司将其归因于2nm量产初期爬坡的影响（公司预计影响2-3pct）。量价方面，晶圆出货量4476千片（环比增3%），单晶圆收入10438美元/片（环比增12.6%）。公司预计下季度收入523-543亿美元（好于市场预期510亿美元）、毛利率65-67%，并上调2026年收入增速指引至44%（上季度为略高于40%）。本季度资本开支138亿美元，维持2026年资本开支计划600-640亿美元（同比增长约50%），四季度资本开支将达193-234亿美元。2nm本季度收入占比提升至8%，7nm以下先进制程占比达79%；高性能计算收入318亿美元，占比68%。CoWoS月产能约10万片，至2027年末有望提升至20万片左右。公司未在电话会中给出明确的2027年指引，仅提到2027年收入增长快于资本开支增长。
pSemi高级产品营销经理Jason Ngai在Power Corner访谈中介绍ARC1C0608 LED背光驱动IC，该器件适用于单节（1S）锂离子笔记本，需将2.7至5.5 V输入升压至最高30 V的LCD背光电压。Ngai称现代SoC待机效率提升后，显示屏成为主要功耗来源，占总系统功耗最高约70%，且显示屏无法待机，只能调暗或关闭。他指出LED背光驱动为升压变换器，输入电压越低效率越差：典型1S LED驱动器效率约为中80至高80百分比区间，但在电池电压范围（满电约4.35 V，接近截止约3.2–3.6 V）内会降至中60至中70百分比。ARC1C0608采用升压加电荷泵的专有两级架构，可实现最高95%峰值效率，在大部分工作范围内效率为高80至90以上百分比；以3.8 V输入、22–24 V输出为例，电荷泵以3倍倍压工作，升压级只需升至约8 V。该架构降低对电感的依赖，可配合1.2 mm高（甚至0.6 mm高，效率仅降约1%）的芯片电感实现薄型方案。除笔记本外，该IC也适用于平板、VR头显、无人机车灯及自行车显示等单电池显示应用。