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• 硬件团队降本增效指南：一套EDA平台如何替代五款独立工具

  做硬件研发的团队，对这样的日常场景一定不陌生：原理图用A软件画，画完导出网表导入B软件做PCB Layout；Layout完成后，再导出到C软件做信号/电源完整性仿真；仿真发现问题，回到B软件修改，改完又要重新导入C软件验证；最后出图前，还要把文件弄到D软件做DFM（可制造性设计）检查…… 一天8小时的工作时间，真正花在“设计”上的有多少？又有多少时间浪费在了工具切换、数据转换和排查格式报错上？

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  17小时前

  eda
• 英伟达5000亿美元算力融资平台深度解析：AI信贷超级周期与GPU资产之争

  英伟达联合六家顶级金融机构推出5000亿美元算力融资平台，旨在缓解云厂商和新云公司在算力需求下的资金压力。该平台允许公司借款购买英伟达GPU，提供较低的利率并有金融天团的支持。然而，这一举措引发了关于GPU是否适合作为长期贷款抵押物的争议，担心算力需求高涨但资金不足会导致类似金融危机的情况发生。尽管如此，英伟达强调GPU具有持久的经济价值，尤其是在当前供应紧缺的情况下，老GPU仍能创造收益。此外，此举也有助于巩固英伟达与其“嫡系”新云厂商的关系，防止大客户自研芯片削弱其市场地位。

  远川科技评论

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  18小时前

  GPU 算力

  
• 告别拼凑式设计：中国EDA产业正从点状突破走向平台整合

  引言：一个被忽视的隐性成本 在硬件研发团队中，有这样一种场景反复上演：工程师在A工具中完成原理图设计，导出数据后导入B工具进行PCB Layout，再切换到C工具做封装设计，最后用D工具进行仿真分析。每一次工具切换，都伴随着数据格式转换、属性信息丢失和人工反复核对。据行业统计，工具切换可浪费高达30%的设计时间，而跨工具数据流转中焊盘属性丢失率甚至高达23%。 这就是长期以来中国电子设计行业的真实

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  18小时前

  芯片 eda
• AI驱动芯片设计变革 CadenceLIVE中国用户大会释放哪些信号？

  产业变革前夜：从系统应用倒逼EDA重构 过去一年，全球科技产业最深刻的变化发生在物理世界与数字智能的交汇处。从具身智能的快速迭代、无人驾驶的城市级落地，到各类机器人开始进入工业与家庭场景，人工智能正以前所未有的速度从虚拟空间向物理世界延伸。 这场变革并非单点突破，而是一条自下而上、层层传导的技术链条。处在最前端的系统应用——无论是需要实时感知与决策的自动驾驶汽车，还是要求高度自主执行能力的工业机器

  高扬

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  19小时前

  AI eda

  
• OpenAI自研推理ASIC的深远影响

  OpenAI发布的Jalapeno芯片在多个开源模型测试中击败了Nvidia、AMD和Google的芯片，成为推理市场的有力竞争者。其主要特点是仅做推理，主打FP8和FP4精度，具备高算力和带宽，同时保持较低的能耗。Jalapeno的成功不仅影响OpenAI自身，还可能迫使其他公司加快自研步伐，挑战英伟达的定价权。面对这一威胁，英伟达采取了提前放料、绑定生态系统和探索ASIC化的策略来应对。此外，该事件也给资本市场带来了新的投资机会，特别是对于博通、SK海力士等涉及AI芯片和内存的企业。

  土人观芯

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  08/27 16:25

  OpenAI ASIC
• Waymo自研芯片曝光：1000 TOPS只是表面，160 TOPS才有看头

  Waymo 推出自研5纳米芯片，算力宣称超过1000 TOPS，实际稠密计算吞吐仅160 TOPS。Waymo认为算力不再是重点，而是“拼数据搬运效率”。芯片采用先进工艺和大容量SRAM，针对自动驾驶实时推理优化。Waymo计划逐步替换现有英特尔计算体系，推动自动驾驶计算系统的整体优化。

  汽车之心

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  08/27 15:53

  算力 自研芯片

  
• 硅芯科技：3D IC不是2D加个维度，是“量变到质变”的EDA无人区

  当摩尔定律逐渐逼近物理极限，先进封装和3D堆叠正在成为延续芯片性能提升的关键路径。据市场研究机构预测，全球2.5D与3D IC封装市场预计2026年将达到124亿美元，到2034年有望增至330亿美元。Chiplet市场同样高速增长，预计2026年规模将达653亿美元。 然而，市场热度的另一面是技术难度的急剧攀升。2D芯片设计时代积累的EDA工具和方法学，在三维堆叠场景下面临着重构的压力。正是在这

  高扬

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  08/27 09:53

  eda 芯片设计
• 别再用AI手搓EDA了，五十年前有人试过

  AI在芯片领域的快速发展引发广泛关注，工程师面临两种极端反应：“鸵鸟型”选择回避，而“造物主型”则积极拥抱新技术。尽管AI工具在初期显著提升了效率，但随着任务复杂度增加，出现了所谓的“效率墙”。EDA巨头如Cadence凭借专业化、系统化的AI产品提供了强大的解决方案，但芯片工程师仍需具备判断力，以确保AI工具的正确应用和系统的有效维护。

  老石

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  08/27 09:25

  eda 芯片行业

  
• 出货第二，进账第三：一家芯片商的二度叩门

  移芯通信是一家在NB-IoT和Cat.1bis领域占据全球第二市场份额的芯片制造商，尽管其出货量巨大，但由于单价较低，盈利能力有限。公司主要依靠高毛利率的IP许可及技术服务来支撑利润，但这类业务高度依赖少数几家海外客户，存在较大的结构性风险。此外，移芯通信正在积极扩展其业务范围，特别是5G RedCap领域，以寻求新的增长点。然而，目前这部分业务尚未形成稳定的收入来源，因此市场的关注焦点在于公司能否成功转型并实现持续盈利。

  是说芯语

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  08/26 23:39

  NB-IoT Cat.1bis
• "国产GPU四小龙"最后一块拼图，补上了

  燧原科技启动科创板发行，聚焦云端AI芯片全栈解决方案，凭借自主架构、软件平台和集群能力构建竞争优势，已完成多代产品在互联网AI领域的广泛应用，并计划投入资金研发下一代芯片及软硬件协同创新项目，展现其高研发投入和快速增长潜力。

  是说芯语

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  08/26 23:30

  GPU AI芯片
• 小米三芯齐发！玄戒O3详解：跑分破522万，首发长鑫LPDDR6！

  小米在北京召开玄戒芯片技术沟通会，发布了三款自研芯片：玄戒O3（AI旗舰SoC）、玄戒O100（6nm 3D堆叠架构端侧AI加速芯片）和玄戒D100（智驾高算力AI芯片）。玄戒O3具备10核全大核CPU、G2-Ultra NX GPU、LPDDR6内存和支持H.266硬件解码能力，性能全面提升。玄戒O100采用3D堆叠架构，内存带宽高达1.22TB/s，支持端侧大模型超快推理。玄戒D100则是国内首个3nm智驾芯片，支持超200B参数量的大模型。小米计划在9月发布的折叠屏手机小米18 Fold上首发玄戒O3，未来还将推出玄戒O100和D100。

  芯智讯

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  08/26 23:24

  自研芯片 玄戒芯片
• 小米一口气发布了三颗「玄戒」芯片，野心早已经不在做手机上（附实机演示）

  小米推出玄戒系列三款新芯片：玄戒 O3 是首款跑分破500万的3nm芯片，具备高能效特点；玄戒 O100 是面向端侧大模型的高带宽AI加速芯片，解决了大模型运算中的内存带宽瓶颈；玄戒 D100 是国内首颗采用3nm工艺的智能驾驶高算力AI芯片，适用于本地部署大模型。这三款芯片展示了小米在高端SoC领域的实力和技术方向，标志着小米芯片业务向多样化和全面化的转变。

  不客观实验室

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  08/26 21:44

  AI芯片 玄戒芯片
• EDA国创中心：以“智能EDA”重构芯片设计范式，从“卡脖子”到“换道超车”

  国家集成电路设计自动化技术创新中心（简称“EDA国创中心”）于2022年12月30日经科技部批准成立，由东南大学牵头，联合南京江北新区、国内EDA龙头企业及科研院所共建。作为我国集成电路设计领域首个且唯一的国家级技术创新中心，成立近四年来，它正在尝试一条与国内70多家EDA企业不同的路径——不做传统EDA工具，而是用AI重构芯片设计的全流程。 “如果AI能够做芯片，我们跟机器应该如何共处。”在近期

  高扬

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  08/26 16:54

  AI 芯片

  
• Nvidia基于RISC-V的服务器要来了？门槛不低！

  这两天，在Hot Chips 2026大会上，Nvidia释放出一个信号：其GPU计算软件底座CUDA，正认真考虑向RISC-V架构扩展。目前CUDA已支持x86-64和ARM（aarch64），若RISC-V加入阵营，将意味着这一主导AI与高性能计算的编程框架，有机会运行在开源指令集架构之上。但Nvidia给出的入场券附带了严苛的技术条件——并非任何RISC-V芯片都能即插即用。

  响指

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  08/26 16:39

  RISC-V CUDA

  
• 云侧AI芯片演进路线

  近年来，云厂商和大模型厂商加速自研AI芯片，推动从单纯提升单芯片算力到整体性能、成本和效率的核心系统级竞争。国外厂商如英伟达、AMD、博通等，逐步从AI专用计算迈向系统级计算，而国内厂商如华为、寒武纪等也沿此路径追赶。然而，国产AI芯片若仅追求参数提升，面临高成本和复杂度挑战。RISC-V作为一种开放指令集，能降低计算成本、提高定制能力和增强自主可控性，为国产AI芯片开辟新途径。

  芯片那些事儿

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  08/26 09:33

  AI芯片 RISC-V

  
• 不买英伟达？AI巨头集体涌向自研芯片

  AI芯片领域的竞争正在加剧，谷歌TPU之父Amir Salek加入Anthropic，推动其自研芯片设计。全球AI大厂纷纷涉足自研芯片，以掌握算力自主权。推理成本高企和供应链安全问题促使企业寻求自研解决方案。自研芯片不仅是降低成本的方式，也是实现软硬一体化优化的关键。随着AI应用场景多样化，定制化设计变得尤为重要。这场围绕AI算力自主权的军备竞赛才刚刚开始。

  全球半导体观察

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  08/25 17:40

  AI芯片 Anthropic
• 玄戒O3来了！小米一次端上三颗芯：「芯片+OS+AI」大会师

  小米发布玄戒O3，搭载3nm工艺，性能大幅提升，支持LPDDR6内存，定位AI旗舰SoC，未来将推动小米人车家全生态终端的AI算力发展。

  雷科技

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  08/25 17:16

  玄戒芯片
• 芯片团队规模近3000人！小米扩张自研芯片版图

  小米在北京召开玄戒芯片技术沟通会，展示了三款自主研发的芯片：AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100和智驾高算力AI芯片玄戒D100。玄戒O3采用了3nm制程，具备出色的性能和能效比，支持LPDDR6和全新NPU架构。玄戒O100则聚焦端侧AI加速，采用晶圆级垂直堆叠封装，提供强大的端侧推理能力。玄戒D100则是国内首款3nm智驾高算力AI芯片，支持大规模模型本地部署。小米表示，这些芯片已在多个终端上进行了大规模量产，并将继续推动国产芯片的发展。

  芯师爷

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  08/25 16:22

  AI芯片 自研芯片
• AMBA5新特性与AI芯片SoC实战

  AMBA5不仅只是AXI5的换名，它带来了Poison、Cache Stashing、DTI、ATP等新特性，改变了AI芯片的SoC架构设计方式。本文详细介绍了AMBA5的新特性和协议，并展示了其在AI芯片SoC总线实战中的应用。

  芯链团

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  08/25 10:37

  AI芯片 AMBA协议

  
• 拓荆科技净利暴增1324%！博通600亿融资押注AI，存储芯片美股逆势狂飙

  半导体行业迎来强劲复苏，多个关键指标显示半导体设备、存储芯片和AI芯片市场热度高涨。拓荆科技净利暴增1324%，兆易创新净利暴增1091%，长江存储市占率攀升至全球第三。美光宣布成立Micron Research Labs，投入100亿美元建设内存创新中心。博通寻求融资逾600亿美元，助力AI芯片发展。存储芯片板块在美股大盘下跌的情况下逆势上涨，显示出投资者对存储行业的信心增强。整体来看，半导体行业正进入一个全面共振的黄金时期。

  芯通社

  801

  08/24 21:45

  AI芯片 存储芯片

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