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芯片半導(dǎo)體
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「中國版英偉達」解散風(fēng)波
據(jù)知情人士表述，象帝先的欠薪總額粗略估計在4000-5000萬元之間，涉及約600名員工，而整個公司目前處于休眠狀態(tài)。芯片巨頭，集體碰壁
在連續(xù)兩次災(zāi)難性的季度財報之后，英特爾市值已從1月份的超過2100億美元萎縮至840億美元，甚至低于其工廠和設(shè)備的價值，可以說在這家公司的幾十年歷史中，還從未有過如此艱難的時刻。GPU獨角獸相繼啟動IPO進程，國產(chǎn)AI芯片企業(yè)如何“平替”英偉達？
于國內(nèi)GPU領(lǐng)域企業(yè)而言，實現(xiàn)業(yè)績盈利卻并不容易。近日，被譽為“AI芯片第一股”的千億算力龍頭寒武紀（688256.SH）發(fā)布最新業(yè)績公告，其上市4年后仍未能擺脫虧損困境，引發(fā)市場關(guān)注。摩爾線程要做「國產(chǎn)英偉達」？
摩爾線程成立至今完成的5輪融資中，每輪融資陣容都極其強大，資方涵蓋上下游資本、頭部機構(gòu)、政府基金、戰(zhàn)略投資等等。功率半導(dǎo)體大廠，都在走這條路
不管是國內(nèi)還是國外，不論是半導(dǎo)體廠商還是車企，皆加快了對車用功率半導(dǎo)體的布局。英偉達的麻煩還在后頭？
總之，我們從來沒有見過一場產(chǎn)業(yè)革命只有一家公司獨舞的景象，特別是作為最基礎(chǔ)層，卻享盡其中的“暴利”——這并不符合規(guī)律。國內(nèi)AI芯片上市潮來了？
繼寒武紀之后，燧原科技和壁仞科技接連開啟AI芯片IPO，國內(nèi)AI芯片上市潮來了？矩陣科技完成億元B2輪融資，專注新一代先進封裝PVD解決方案
矩陣科技目前聚焦于半導(dǎo)體先進封裝的薄膜沉積工藝，已掌握國際尖端的磁控濺射PVD設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)，具有整機機臺的設(shè)計、生產(chǎn)和交付能力，并自主研發(fā)出濺射陰極系統(tǒng)、面板級封裝基片裝載系統(tǒng)等多項關(guān)鍵子系統(tǒng)。2024全球AI芯片峰會收官：架構(gòu)創(chuàng)新群雄混戰(zhàn)，邊端較勁大模型，兩大榜單公布
50+位產(chǎn)學(xué)研嘉賓全程密集輸出干貨，本屆峰會有超過1500位觀眾到場參會，線上觀看人次累計超過210萬。「航天中電」完成A輪融資，深創(chuàng)投領(lǐng)投
航天中電的單、雙模模組累計出貨量累計超過 4000 萬套，營收累計超過 10 億元。諾延資本聯(lián)合恒美光電，以近60億人民幣收購三星SDI旗下偏光片業(yè)務(wù)
諾延資本成立于2016年，是國內(nèi)一流的產(chǎn)業(yè)投資機構(gòu)，聚焦于光電顯示、第三代半導(dǎo)體、新能源及智能汽車領(lǐng)域。在2023年主導(dǎo)收購韓國LGC旗下偏光片上游材料業(yè)務(wù)。「硅酷科技」獲億元級戰(zhàn)略融資，專注芯片互連技術(shù)
目前「硅酷科技」已同果鏈、理想、吉利、宏微科技、英飛凌系、東風(fēng)汽車、華為系供應(yīng)鏈等達成合作，先進封裝的HBM bonder明年會陸續(xù)導(dǎo)入晶圓代工廠。存儲芯片在復(fù)蘇中分化
驅(qū)動存儲市場復(fù)蘇的原因，既包括此前兩年市場過度下跌后的修復(fù)與回歸，也有存儲原廠主動減產(chǎn)及削減資本開支以推動市場供需恢復(fù)平衡的努力。更關(guān)鍵的是，AI（人工智能）算力基建需求飆升給存儲行業(yè)帶來新的增長動能...存儲芯片猛賺的一類
目前，國內(nèi)存儲廠商參與生產(chǎn)的存儲芯片產(chǎn)業(yè)主要分為 DRAM（動態(tài)隨機存取存儲器）和 NAND Flash（閃存存儲器）兩大類產(chǎn)品。今年以來，在人工智能、高性能計算和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域需求的推動下，存儲芯片...成都復(fù)錦功率半導(dǎo)體獲5000萬A輪融資
復(fù)錦功率半導(dǎo)體成立于2021年，由前臺積電高管張帥博士與前軟銀資本高管白杰先以及功率半導(dǎo)體著名專家張波教授共同發(fā)起成立。大魚吃小魚！AI芯片初創(chuàng)公司，前景不妙
AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，從廣義上講只要能夠運行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片。喆塔科技獲新一輪戰(zhàn)略融資，提供一站式CIM全矩陣數(shù)智化平臺
一站式CIM2.0產(chǎn)品線包括ZetaDMO、ZetaCube，涵蓋了從數(shù)據(jù)采集到分析的全過程，為客戶提供全面的服務(wù)。為了AI，硅基板變「方」了
隨著芯片制造商從用于 AI 數(shù)據(jù)中心計算的芯片中榨取更多的計算能力，封裝尺寸只會越來越大。
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