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• 国内AI芯片相关公司薪资与技术盘点

  国内主流AI芯片公司盘点涵盖了GPU/GPGPU、AI推理/边缘计算、IP与定制服务、专用AI计算与新兴架构等多个类别，技术路线多样，应用场景广泛，薪资水平较高，且受到政策与资本驱动。

  芯链团

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  01/20 09:32

  AI芯片

  
• TPU 的成功，是否正在宣告“GPU + CUDA 时代”的终结？

  文章讨论了GPU和TPU两种计算架构的特点及其在不同场景下的适用性。GPU以其通用性和强大的软件生态系统著称，适用于广泛的应用领域；而TPU则通过垂直整合的方式，在大规模训练和推理方面展现出更高的性能和能效，尤其是在云计算环境中。尽管TPU在某些方面优于GPU，但在通用市场中两者仍会长期共存，形成互补关系。文章最后提出，对于大型云计算环境，垂直整合的TPU架构具有明显的长期竞争优势，而对于普通应用场景，则继续保持GPU的优势地位。

  老虎说芯

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  01/19 10:27

  GPU TPU

  
• 什么是TPU

  TPU是由Google专为人工智能计算定制的超级计算芯片。它专注于高效、节能地执行大规模重复计算任务，类似于专门制作汉堡的自动化生产线。相比CPU和GPU，TPU在处理AI计算时具有更高的效率和更低的成本。由于其针对性的设计，TPU能够显著降低AI计算的能耗和成本，从而推动AI技术的普及和应用。

  老虎说芯

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  01/19 10:26

  TPU 超级计算

  
• 国产EDA，走到哪一步了？

  2025年，国产EDA公司在资本市场上迎来密集IPO潮，包括全芯智造、芯和半导体和合见工软在内的多家企业相继筹备上市。尽管面临美国对华EDA出口管制的挑战，国产EDA企业依然坚定推进自主创新和技术突破，力求在数字后端工具和先进制程领域缩小与国际巨头的差距。此外，EDA行业的并购活动频繁，企业通过收购补齐关键工具缺口，加速向“EDA+IP”平台型企业转型，以应对后摩尔时代的行业发展趋势。

  半导体产业纵横

  2024

  01/19 09:31

  eda 国产EDA

  
• AI-RAN大撤退？深度复盘英伟达的通信入局之战

  AI-RAN通过GPU加速实现基站的软硬件解耦，提高能效比和灵活性，有望推动基站向AI推理节点转变，实现算力变现。英伟达推出多种AI-RAN产品，适应不同场景需求。尽管面临能效比、运维复杂度和技术调度等挑战，AI-RAN仍有潜力在6G时代成为关键基础设施。

  无线深海

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  01/19 09:13

  AI-RAN

  
• 近7亿！上海国资入股这家EDA巨头

  上海概伦电子股份有限公司（简称“概伦电子”）宣布，上海科技创业投资（集团）有限公司（简称“上海科创集团”）将以6.92亿元的价格受让该公司8家股东合计持有的2175.89万股股份，占总股本的5%，锁定期为18个月。概伦电子成立于2010年，是国内EDA领域的领军企业，已于2021年底登陆科创板，成为“国产EDA第一股”。此次入股正值概伦电子推进重大并购重组的关键时期，体现了上海国资对其技术实力与市场地位的认可。

  张通社

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  01/16 15:35

  EDA产业

  
• 穿越“百亿门级”的数字迷宫：解构思尔芯的数字设计全景图

  思尔芯凭借其异构验证方法和全链条数字设计平台，应对百亿门级SoC设计的验证挑战。芯神瞳原型验证系统展现出高稳定性和高效编译能力，而RCF和ICF技术则提升了硬件资源利用效率。芯神匠架构设计软件提前介入设计过程，优化整体周期。思尔芯还提供了硬件仿真和数字调试工具，形成完整的验证生态系统，助力中国芯片产业快速发展。

  TechSugar

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  01/16 11:26

  SoC设计 数字设计

  
• 美立法远程锁定GPU使用，无许可即成违法行为

  美国通过《远程访问安全法案》，将远程调用美国受控技术纳入出口管制，无许可使用即构成违法。该法案填补了云计算时代的监管漏洞，明确四大管控场景，并规定未获许可的跨境算力合作将被视为违法行为。这一政策调整引发了全球科技产业的连锁反应，尤其是对美国云厂商和中国AI企业产生了重大影响。面对挑战，中国企业需加快自主算力建设，以应对未来的技术封锁和合规要求。

  芯通社

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  01/16 09:25

  GPU

  
• 美国放宽英伟达H200芯片对华出口管制

  美国放宽英伟达H200芯片对华出口管制，为中国AI市场注入新动力，但也凸显了对中国自主芯片研发的挑战与机遇并存的局面。

  芯通社

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  01/15 11:38

  AI芯片
• H200批准对华出口！2026年GPU还扛得住吗？

  美国政府批准英伟达向中国出口其人工智能芯片H200，这将重启H200芯片对中国客户的出货。与此同时，国产GPU企业如摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯相继上市，标志着国产GPU市场进入快速发展阶段。然而，国产GPU面临的主要挑战包括ASIC芯片的竞争和技术上的存算一体架构的挑战。尽管如此，英伟达通过收购Groq加强其推理芯片实力，试图维持其在GPU领域的主导地位。未来，GPU将继续在大模型训练和复杂科学计算等领域保持优势，但在推理和边缘计算等细分领域，其与ASIC和存算一体芯片的“互补共存”将成为主流。

  半导体产业纵横

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  01/15 11:13

  GPU AI芯片

  
• H200“放行”！温水煮青蛙，中国须谨慎对待

  1月13日，美国政府批准英伟达向中国出口其人工智能芯片H200，预计将重启H200芯片的中国客户出货。此次放行并非无条件的自由贸易，而是由美国商务部负责审批与安全审查，且美方将从交易中收取约25%的费用。

  通信世界网

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  01/15 11:06

  AI芯片

  
• 从囤卡竞赛到全栈竞争：GPU云赛道在卷什么？

  《云厂商的AI决战》探讨了AI云竞争从单纯的GPU数量和Token消耗转变为全栈AI Infrastructure的深度对比。文章强调，评估云厂商的实力不应仅看表面指标，而应关注其底层系统的整体效率与可控性。特别是自研GPU云能力的厂商，因其能规避硬件瓶颈和供应链风险，实现软硬协同和成本控制的突破。随着AI算力需求的增长，如何有效利用算力成为关键，而全栈自研的AI基础设施提供了更好的解决方案。

  脑极体

  522

  01/14 17:43

  GPU

  
• 上海贝岭股份有限公司通过 《企业知识产权合规管理体系》（GB/T 29490-2023）认证

  上海贝岭股份有限公司通过《企业知识产权合规管理体系》（GB/T 29490-2023）认证，标志着其在知识产权管理体系建设方面取得新进展。新标准强调知识产权与创新战略融合，上海贝岭积极响应并顺利通过认证，为公司高质量发展保驾护航。

  上海贝岭

  283

  01/14 07:05

  知识产权
• 从预训练到推理拐点，英伟达能靠Rubin延续霸权吗？

  英伟达发布六芯协同组合Rubin平台，旨在解决推理时代的算力与成本难题。该平台集成了多种高性能组件，旨在打破单芯片性能局限，推动AI推理市场的发展。然而，精度调整与散热问题仍是关键挑战，需克服才能实现大规模落地。

  雷锋网

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  01/13 17:35

  英伟达

  
• 巨额「收编」Groq，英伟达意欲何为？

  英伟达以200亿美元收购Groq，获取其独创的LPU芯片技术和团队，旨在弥补推理市场短板，巩固其在AI领域的领先地位。Groq的LPU架构具备低延迟、高能效和低成本的优势，有望在未来推理市场占据主导地位。此收购不仅加强了英伟达在推理市场的竞争力，还可能推动AI芯片生产门槛下降，影响整个行业格局。

  雷锋网

  564

  01/13 17:06

  英伟达 LPU

  
• GPU与汽车安全有何关联？

  汽车行业的深刻变革推动了车辆向软件定义、智能网联和AI驱动方向发展，但也带来了更高的网络安全与功能安全风险。GPU作为车辆感知、驾驶员监控和多路摄像头拼接等安全关键任务的核心计算引擎，正成为整车厂、一级供应商和安全评估机构的关注焦点。GPU面临的多重安全挑战促使其在架构层面集成多种安全机制，以应对潜在的攻击。Imagination Technologies通过其全面的硬件与架构级保护机制，确保GPU在满足功能安全的同时，增强网络安全韧性，从而为汽车计算系统的安全保驾护航。

  Imagination Technologies

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  01/13 16:56

  GPU 汽车安全

  
• 国产GPU“四小龙”到底谁更像英伟达？天数/摩尔/壁仞/沐曦一文讲透

  四家国产GPU公司在产品路线、软件生态和量产交付方面存在显著差异。摩尔线程主打全功能GPU，注重图形和计算融合；天数智芯则聚焦于训练和推理系统的超级算力系统提供商；壁仞科技采用训推一体架构，面向多领域计算；沐曦则强调数据中心计算GPU、MXMACA软件栈和集群交付。

  老虎说芯

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  01/13 10:21

  GPU

  
• 划片机是干什么用的

  划片机是干什么用的？在晶圆加工场景中，它也常被称为晶圆切割机，是半导体制造后道工艺中的核心设备，其核心用途是将完成前道电路制造（如光刻、刻蚀、沉积等）的整片晶圆，沿预设的空白切割道（Scribe Line）精准分割为独立的芯片裸片（Die），为后续的芯片封装、测试工序奠定基础。 具体来看，其作用可分为以下关键环节： 1.  精准分离芯片：整片晶圆上通常集成了数百甚至数千个相同或不同的集成电路，划片

  博捷芯划片机

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  01/13 08:14

  晶圆 划片机
• 工艺库研究之40nm单元库中有哪些layer

  在40nm节点的主流低功耗平台上，常见的物理层包括PO、VTUL、VTL、VTH、CO、M1至M7、VIA1至VIA6、RV、RDL、AP、OVERLAP和bump等。其中，PO层定义栅极几何形状；VTUL和VTL层用于低阈值器件的沟道掺杂；VTH层用于高阈值器件；CO层实现硅和poly的垂直电连接；M1至M7层分别负责不同层次的铜互连；VIA1至VIA6层作为信号路径的通孔；RV和RDL层用于顶层铝焊盘的信号/电源引出；AP层用于天线效应防护；OVERLAP层作为虚拟标记层；bump层则为flip-chip IO/pad库提供焊球落点参考。

  志芯

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  01/12 10:59

  工艺库

  
• 为什么说壁仞真正卖的不是芯片，而是‘能跑起来的算力’

  壁仞科技专注于国产算力的“工程级交付”，而非单纯销售芯片。其目标是解决持续稳定的算力供应问题，通过提供完整的GPU+系统+软件栈+集群方案来满足客户需求。壁仞认为，国产GPU的竞争优势在于工程收敛能力和客户粘性，而非单一性能参数。尽管目前处于亏损状态，但收入增长和客户结构改善表明其正在逐步走向成熟。壁仞的战略重点在于积累经验和扩大应用场景，而非直接对抗国际巨头。然而，这也意味着较高的风险和较长的投资回报周期，适合有耐心和长远眼光的投资者。

  老虎说芯

  312

  01/12 10:20

  GPU 算力

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