BOS与LG、Hana Micron合作开发车用芯粒
BOS Semiconductors将于10月21日与LG电子和Hana Micron合作开发基于芯片的汽车半导体，涵盖从设计到商业化的整个开发周期。BOS将供应用于自动驾驶的NPU芯片，LG将提供用于车辆控制的基础芯片，Hana Micron将负责封装和测试。
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BOS Semiconductors将于10月21日与LG电子和Hana Micron合作开发基于芯片的汽车半导体，涵盖从设计到商业化的整个开发周期。BOS将供应用于自动驾驶的NPU芯片，LG将提供用于车辆控制的基础芯片，Hana Micron将负责封装和测试。
据36氪援引天眼查App信息，近日中汽数智科技（天津）有限公司成立，法定代表人为冯屹，注册资本1.2亿元，注册地址位于天津市河西区，经营范围含数据处理服务、数据处理和存储支持服务、大数据服务、软件开发、信息系统集成服务等。股东信息显示，该公司由中汽中心旗下中汽数据有限公司与中国移动旗下中国移动通信集团天津有限公司共同持股，持股比例分别为60%、40%，认缴出资额分别为7200万元、4800万元。原文未涉及对芯片价格或半导体供需的影响。
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。
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。
NAURA已签署一项金额为4.05亿元人民币的收购协议，旨在提升其3D集成能力，并推动其进入混合键合（hybrid bonding）领域。该消息由TrendForce转载报道，原文仅说明协议已签署，未说明收购是否已完成实施或取得监管批准。
英国电子制造商TechPoint已收购总部位于南安普顿的EMS提供商Esprit Electronics，Esprit全部92名员工加入TechPoint集团，公司将继续在现有设施运营。Esprit Electronics成立于1985年，为跨国工业客户提供制造和测试服务，并设计制造用于电磁兼容性（EMC、EMI、RFI）和瞬态电压抑制（TVS，包括雷击保护）的定制滤波连接器。Esprit表示将继续提供EMS、供应链服务、设计支持（DFM、DFT、DFX）和物流服务。TechPoint称此次收购为两家公司客户提供更多制造产能、专业自动化和工程专业知识以及更具韧性的供应链。两家公司未披露收购价格。
关于特斯拉将与SpaceX合并的传闻已席卷华尔街，巴克莱分析师Dan Levy在报告中预测，两家公司可能最早会在今年的特斯拉股东大会上传达这一合并决定，该消息目前仍属传闻和预测。加拿大皇家银行资本市场首席股票分析师Tom Narayan对交易前景并不看好，认为SpaceX收购特斯拉需要支付相当高的溢价，特斯拉的每股交易价格应该会在480美元左右。截至周一美股收盘，特斯拉股价为368美元，存在超过30%的溢价空间，合并后的巨头估值将达到3.74万亿美元。Future Fund管理合伙人Gary Black指出，鉴于交易可能以全股票形式完成，SpaceX支付的收购溢价可能被套利交易蚕食殆尽。目前马斯克控制着SpaceX 85%的投票权和特斯拉20%的投票权，并表示认为两家公司合并是不错的想法。财务联系方面，特斯拉此前对xAI投资了20亿美元，xAI在今年2月成为SpaceX的子公司，该投资最终仅占SpaceX不到1%的股份；根据美国证券交易委员会文件，特斯拉在今年3月完成了对SpaceX部分股份的收购。两家公司还在美国得克萨斯州联合开发Terafab芯片项目，特斯拉在2025年从SpaceX获得了约1.433亿美元收入，主要来自车辆销售。加拿大皇家银行资本市场指出，将特斯拉的机器人和制造业务与SpaceX的人工智能基础设施相结合可产生有意义的协同效应；Narayan强调两家公司的长期战略可能会聚焦于Terafab，这是马斯克绕过英伟达和台积电的办法，如果能够成功，那将意义重大。
Gaonchips于10月19日表示，将参与为韩国航空工业（KAI）运营的下一代无人系统开发人工智能（AI）半导体。该项目为KAI主导的空中无人平台项目，隶属于产业通商资源部（MOTIR）支持的K-On-Device AI半导体技术开发项目，Supergate为首席开发商。项目目标是开发一款作为下一代消耗型无人机“大脑”的AI片上系统（SoC），通过在设备端处理使无人机即使在通信中断或受限的环境下也能运行AI并独立执行任务。Gaonchips将使用三星电子的8纳米代工工艺实现自主研发的神经处理单元（NPU）和雷达信号处理技术，并负责整个芯片的物理设计和最终设计验证；KAI负责无人平台的系统集成与验证，Supergate主导AI芯片架构设计和软件开发。Gaonchips曾开发并量产5nm端侧AI半导体，并参与面向日本客户的2nm GAA工艺及2.5D封装AI加速器设计项目。
据报道，DeepSeek正与华为密切合作，以影响华为未来AI芯片的设计，这一合作关系据报道比典型的供应商-客户关系更为紧密。该合作显示中国两家最大的科技公司之间联系日益紧密，目的是绕开英伟达。此消息为据报道的传闻，合作尚处于进行中的报道阶段，原文未给出具体产品型号、时间表或产量数据。
中国电子设计自动化（EDA）行业正在整合：位于上海的S2C与位于无锡的HyperSilicon正在合并为统一的数字前端EDA平台。该交易由Empyrean Technology及其他投资方支持，其明确目标为加强国产在硬件仿真、芯片验证与仿真方面的能力。合并后的能力补足目标集中于硬件仿真领域，属于行业整合事件。
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）
据称，三星正与台积电合作，为NVIDIA新发布的NVHBM存储标准获取基底裸片（base die）供应；该报道性质为传闻（reportedly），合作尚未被证实落地。NVIDIA声称，与标准HBM4E相比，NVHBM将控制器集成到3D HBM堆栈中，可提供最高30%的额外内存带宽、降低15%的HBM功耗，并带来最高25%的额外可用计算裸片面积。报道称NVHBM量产前须满足若干严格条件，其中之一是NVIDIA的NVHBM基底裸片必须采用台积电3nm节点制造；尽管三星拥有自己的3nm产线，但据称NVIDIA的IP针对台积电节点优化，迫使三星与台积电合作并成为其客户。该安排仅针对基底裸片；在存储部分，三星将继续使用其第六代10nm工艺（HBM制造的典型工艺），即仅部分生产由台积电负责。
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。
据西门子于2026年10月14日宣布，其与英伟达推进合作，将英伟达cuLitho库与西门子Calibre制造软件集成，旨在使复杂的光掩模优化在全芯片规模上切实可行。据西门子称，该集成可使全芯片光学校近校正（OPC）工作负载速度提升至多12倍；西门子另引用针对选定工作负载至少10倍至17倍的仿真加速。这些测量针对特定计算任务，并不等同于整个芯片制造流程的等效加速，也不保证对每个客户配置都有相同改进。开发动因是工程师设计的图形不会自动精确印到硅片上：在极小尺寸下，衍射等物理效应会扭曲投影图像，而计算光刻可预测这些效应并调整光掩模几何形状。西门子将转向高数值孔径极紫外光刻（High-NA EUV）视为一大挑战。西门子还表示，加速可将漫长的周转时间从数周缩短至数天，并可能降低能耗和计算基础设施占用；其意义取决于在扩大有用优化规模的同时保持精度。
Anthropic提议为Blackstone提供超过10%的总回报，以资助60亿美元的人工智能芯片采购包，原因是基础设施融资成本上升使扩大计算能力更加昂贵。该提议安排据称代号“Project North Star”，将资助购买谷歌张量处理单元（TPU），总容量约1.5 GW。
10月19日，北京铭芯启睿科技有限公司宣布完成超4亿元A轮融资，由博原资本领投，博世创投、米哈游、兆易创新等跟投，小米战投等老股东持续加注；相关报道未披露本轮估值及股权稀释比例。本轮资金将用于RRAM（阻变存储器）产业化、商业化及新产品LPU（语言处理单元）研发。同日披露前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加入公司，出任CEO兼联合创始人，并启动第一代LPU研发，面向大模型推理场景；卢涛表示第一代LPU不采用RRAM，将使用更成熟的存储介质，目标为支持数万亿参数完整模型、实现每用户每秒1000 Token，该指标为研发目标，尚无实测性能支撑；LPU目前处于研发阶段，未披露流片、验证或交付时间表。此前10月14日，公司发布首代1Gb RRAM芯片泰山一号流片信息，基于1TnR技术路线（1T4R结构，一个选择晶体管对应四个阻变存储单元），搭配28纳米CMOS工艺，披露存储密度30Mb/mm²、访问延时小于20纳秒，并集成片上硬件纠错电路；泰山一号已完成流片、正在推进验证，尚未披露量产进展。公司三条产品线中的嵌入式RRAM IP已进入客户场景并计划扩大规模，但未披露客户名称、订单金额或出货量；混合存算产品未披露具体芯片型号、流片进度或商业化节点。