SK海力士宣布开始量产面向英伟达下一代AI平台“Vera Rubin”的SOCAMM2 192GB产品。该产品旨在减少AI模型训练和推理过程中的内存瓶颈，提高系统处理速度。SOCAMM2基于10纳米级第六代(1c) LPDDR5X低功耗DRAM，适用于AI服务器。它将移动设备使用的低功耗内存改造为适合服务器环境的产品，预计将主要用于英伟达和AMD等AI芯片公司的下一代AI服务器。SOCAMM2的带宽是传统服务器RDIMM规格的两倍以上，能效提升超过75%。它在GPU的高带宽内存(HBM)和系统内存(DDR)之间起到中介作用，提高AI学习和推理数据处理效率。Vera Rubin平台中，Vera CPU与SOCAMM2连接，Rubin GPU则与HBM4连接以驱动AI。随着SOCAMM2的推广，全球AI数据中心的电力和冷却负担有望大幅减轻。SK海力士表示：“SOCAMM2采用压接式连接器模块结构，减少信号错误，并比传统的板载方式更易于内存更换和扩展，提高了服务器的运营效率和维护便利性。”SK海力士AI基础设施总裁金周善表示：“我们与英伟达合作，解决AI基础设施的瓶颈问题，并提供最佳性能。SOCAMM2 192GB产品为AI内存性能设定了新标准。”

全球半导体设备公司东京电子宣布推出单芯片测试设备‘Prexa SDP’，以应对AI和高性能计算（HPC）需求的快速增长。该设备专为从晶圆分离的芯片进行高精度检测而设计，旨在提高2.5D/3D封装工艺的良率。业内人士指出，随着AI芯片的高发热问题成为测试挑战，封装前的优良芯片（KGD）筛选变得愈发重要。Prexa SDP基于现有的Prexa晶圆探针平台，继承了高精度接触、晶圆处理和探针标记检测技术。其核心是应对高发热芯片的热头，具备出色的热吸收和主动热控制功能，确保芯片处理稳定和KGD筛选的准确性。ATS事业部总经理佐藤洋平表示：“在提高先进封装良率的重要性日益增加的背景下，Prexa SDP结合了晶圆探针技术和独特的热控制技术，提供高质量和高可靠性的测试。”东京电子计划继续开发HPC和AI半导体的生产和测试技术，以加强市场领导地位。同时，东京电子将继续引领HPC和AI半导体的先进封装生产和测试技术开发，以提高良率和改善产品质量为目标。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

特斯拉宣布完成其AI芯片AI5的设计，生产合作方三星电子代工备受关注。特斯拉CEO埃隆·马斯克在15日通过社交媒体表示，祝贺特斯拉AI芯片设计团队完成AI5的“tape-out”，并感谢三星电子和台湾TSMC的生产支持。“tape-out”是指完成芯片的物理设计并进入代工厂的样品生产阶段，预计最快明年下半年开始量产。AI5是特斯拉下一代AI芯片，将用于自动驾驶汽车和人形机器人。原计划由TSMC独家生产，但由于垄断被打破，三星电子获得了部分订单。三星电子代工计划通过与特斯拉的合作展示其先进工艺能力。目前，三星在平泽工厂生产特斯拉的AI4芯片，并于去年7月签署了AI6芯片的生产供应合同，目标在2033年实现约22.8万亿韩元的供应规模。主要生产基地位于美国泰勒工厂，三星将为特斯拉应用2纳米定制工艺“SF2T”，以提升电力效率和计算性能。与TSMC的2纳米工艺相比，三星在价格上具有30%以上的竞争力，计划将良品率提高到60%以上，以实现技术和盈利的双赢。预计业务业绩将进一步改善。业内人士称，今年第一季度代工和系统LSI等非存储业务的亏损将较去年同期减少一半以上。三星已摆脱4纳米工艺良品率低的困境，进入盈利阶段。三星电子在1月的业绩电话会议上表示，正在与美国和中国的大型客户讨论项目合作，预计高性能计算和AI应用的2纳米订单将同比增长130%以上。

半导体光刻设备垄断企业ASML的EUV设备售罄，显示AI芯片竞争的瓶颈从性能转向生产基础设施。关键设备的获取成为市场竞争力的决定因素。据半导体行业16日消息，ASML在最近的季度财报中表示，其存储芯片客户的生产能力已售罄至2026年，供应限制可能持续到2027年。这被解读为AI芯片市场结构变化的信号。尽管英伟达和AMD等大公司对HBM的需求激增，但生产的关键因素已转向EUV设备的获取。目前，EUV设备几乎由ASML垄断供应。由于是先进工艺的必需设备，三星电子和SK海力士等存储公司若无法获得，将限制其生产能力的扩展。ASML表示，本季度51%的收入来自存储芯片，45%来自韩国客户。总收入约15万亿韩元中，约7万亿韩元来自韩国，反映出韩国存储企业的积极投资。业内人士认为，这一趋势正在根本改变存储竞争格局。过去以工艺微缩和良率提升为核心的性能竞争，现在转向以EUV设备获取为起点的竞争。没有EUV设备，进入先进工艺几乎不可能，设备获取的时间和数量直接影响生产能力。尤其在HBM需求激增的情况下，若EUV设备获取延迟，客户响应速度和交货竞争力将受到影响，设备的先占成为市场份额和业绩的关键因素。实际上，SK海力士上月从ASML订购了约12万亿韩元的EUV设备，计划到2027年分批引进。这被解读为不仅是设备投资，更是为应对未来AI芯片需求的生产能力战略。最终，HBM竞争的本质从高性能产品实现能力转向稳定供应大规模产量的生产能力。围绕EUV设备的竞争成为半导体行业的新战场。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

荷兰半导体设备公司ASML在今年一季度实现了市场预期内的稳健业绩，并上调了全年业绩预期。ASML宣布，2026年第一季度总销售额为88亿欧元，毛利率为53.0%，净利润为28亿欧元。ASML预计第二季度总销售额为84亿至90亿欧元，毛利率为51%至52%。全年总销售额预期上调至360亿至400亿欧元，毛利率为51%至53%。ASML首席执行官克里斯托夫·普克表示，随着AI相关基础设施投资的持续，半导体行业的增长前景更加稳固。他指出，芯片需求超过供应，客户基于长期合同加速扩展2026年及以后的生产能力。普克还透露，客户对ASML产品的短期和中期需求预期上调，导致订单强劲。他表示，通过新设备交付和现有设备性能升级来满足需求，预计2026年将是ASML全业务的又一个增长年。ASML解释称，此次预期调整考虑了当前讨论中的出口管制相关可能性。ASML是以EUV和高NA EUV设备为核心的先进光刻设备市场的主要供应商，随着AI半导体投资的增加，客户的设备投资需求持续。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

【经济日报】全球电子元件企业三星电机正在加速扩展其在人工智能（AI）半导体核心部件——翻转芯片球栅阵列（FC-BGA）的生产能力。随着AI服务器需求激增，半导体封装基板成为新的瓶颈，三星电机通过提前扩建来抢占市场。据业内消息，三星电机计划在其越南生产基地投资约12亿美元（约1.8万亿韩元）以扩大FC-BGA的生产能力。这一投资规模与2013年越南法人设立时相当，几乎相当于建立第二个工厂。此次投资的重点是基板。FC-BGA是AI服务器和高性能计算（HPC）半导体中必不可少的高附加值封装基板，负责连接芯片和主板，同时稳定传输电力和信号。尤其是对于GPU和AI加速器等高运算性能的芯片，需要高密度和多层结构的基板，技术难度较高。随着AI半导体竞争的加剧，这类高规格基板的需求迅速增长。然而，由于生产工艺复杂和投资规模大，供应增长缓慢，导致行业普遍供应短缺。AI基础设施竞争是背后的原因。数据中心扩张和生成型AI的普及使得GPU和AI芯片需求激增，半导体生态系统中的瓶颈正在转移。过去，先进工艺或内存是关键变量，现在竞争已扩展到封装和基板。尤其是AI芯片对高速数据处理和散热管理要求更高，需要比传统半导体更精细的封装技术。在此过程中，FC-BGA已成为影响芯片性能的关键因素。三星电机的战略明确，即在AI半导体供应链中占据基板这一核心位置。实际上，三星电机有望进入英伟达下一代AI半导体相关芯片和特斯拉AI芯片供应链，全球大科技客户的扩展预期增强。这不仅是生产扩张，还可能导致与客户的技术合作和长期供应合同。由于FC-BGA的客户认证和质量验证过程严格，一旦进入供应链，可能带来持续订单。选择越南作为基地也值得关注。越南凭借劳动力成本竞争力和全球供应链重组，迅速崛起为电子和半导体生产基地。三星电机已在该地区建立生产基础，认为追加投资将提高效率和扩展性。这也符合降低对中国依赖、实现全球生产基地多元化的趋势。然而，AI半导体市场虽然增长潜力大，但客户依赖度高，需求波动性也存在。此外，高附加值基板市场中，日本和台湾企业具有优势，技术竞争激烈。由于行业特性需要大规模前期投资，需考虑需求变化带来的投资回收风险。AI时代的半导体竞争已不再局限于芯片设计和生产，而是扩展到包括封装和基板在内的整个供应链竞争。三星电机此次投资更像是宣告将基板作为新的增长支柱。虽然这些部件不易被察觉，但它们决定了性能，AI时代半导体竞争的另一战场正在转向基板。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

应用材料公司发布了两款用于先进逻辑芯片微结构形成的下一代半导体设备系统。据应用材料公司介绍，这些新设备旨在解决2纳米以下GAA晶体管工艺的复杂性，并支持人工智能基础设施所需的高性能、低功耗半导体的量产。GAA结构比传统方法性能更高，但需要超过500道精密工艺来形成3D结构。为此，应用材料公司推出了“选择性氮化膜PECVD”和“Endura Trillium ALD”系统，以原子级别控制材料沉积。选择性氮化膜系统采用业界首创的选择性自下而上沉积技术，仅在需要的位置形成氮化膜，以减少晶体管间的寄生电容，并通过低温工艺保持芯片性能。同时发布的Endura Trillium系统则是在纳米片包围的栅极堆栈上均匀沉积金属，帮助精确调节晶体管的临界电压。这些设备系统已被全球半导体制造商用于2纳米以下的GAA工艺。普拉布·拉贾，应用材料公司半导体产品集团总裁表示：“在先进逻辑节点中，性能和效率现在由材料创新决定。我们将通过新系统支持客户实现AI计算路线图的基础——晶体管技术的转变。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着生成型AI的普及，数据中心需求激增，电力效率和成本竞争力成为关键因素。SK电信宣布与Arm和Rebellion签署战略合作协议，共同推进下一代AI基础设施创新。AI产业初期，获取高性能GPU用于大规模模型学习是首要任务。然而，随着AI推理需求增加，效率问题日益突出。推理需要24小时运行，电力消耗高，导致运营成本上升。因此，AI推理专用半导体的需求增加。SK电信与全球半导体设计公司Arm和韩国AI半导体初创公司Rebellion合作，开发结合Arm数据中心CPU和Rebellion AI推理NPU的服务器解决方案，并计划应用于SK电信AI数据中心，以提高AI推理性能和电力效率。此次合作旨在建立CPU和NPU结合的异构计算结构。AI服务运营过程中，CPU负责通用计算和系统操作，NPU专注于AI推理计算，预计将提高电力效率并降低成本。Rebellion是韩国AI半导体初创公司，致力于开发数据中心用AI芯片，强调低功耗和高效率设计，计划进入数据中心市场。此次合作可能扩大韩国AI半导体生态。Arm也在加速进军数据中心市场，扩大数据中心用CPU市场，拓展AI基础设施领域。电力效率在AI数据中心环境中至关重要，Arm的CPU需求增加，此次合作与Arm的数据中心战略扩展相吻合。SK电信将AI数据中心业务视为未来核心增长动力，扩大相关投资，推动AI基础设施竞争力。通过此次合作，计划提升低功耗高效率推理基础设施，增强AI数据中心运营效率。随着电力效率和成本竞争力成为关键因素，电信公司与半导体企业的合作也在扩大。AI产业从学习转向推理，数据中心基础设施竞争进入新阶段。SKT AI业务开发负责人李在信表示：“通过提供优化推理的基础设施和独立基础模型A.X K1的完整包，将进一步增强AI数据中心的竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Rebellion宣布与Arm和SK电信合作，进军快速增长的AI推理基础设施市场，目标是电信和公共数据中心的需求。Rebellion、Arm和SK电信将共同开发数据中心AI服务器，并在SK电信的AI数据中心进行验证。此次合作结合了Arm的AGI CPU和Rebellion的AI芯片RebelCard。业内人士认为，这标志着全球大科技公司主导的AI基础设施结构正在向国家和企业独立的“主权AI”体系转变，尤其是电信和公共部门对AI基础设施的需求迅速增长。技术上，合作不仅限于硬件，还包括软件的“全栈”开发。计划将Arm的Neoverse CPU与Rebellion的数据中心级AI芯片整合，并在SK电信数据中心进行性能和稳定性验证。SK电信的AI模型A.X K1也在考虑应用中。此前，两家公司在“Arm Everywhere”活动中展示了基于GPT的大型语言模型的AI服务，初步验证了技术成果。业内认为，这增加了在实际数据中心环境中实现商业化的可能性。Rebellion计划通过此次合作加速进入全球AI数据中心市场，特别是专注于亚洲的电信和公共机构的定制AI基础设施供应。业内分析认为，此次合作是AI芯片、CPU和数据中心运营的“端到端”合作模式，具有重要意义。随着市场从以GPU为中心的AI基础设施结构向多样化架构竞争转变，市场格局可能会发生变化。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩美半导体宣布将在今年内推出用于下一代高带宽存储器（HBM）的“第二代混合键合”原型。这是为了应对2029年混合键合需求的战略举措。2020年，韩美半导体推出了第一代HBM生产用混合键合设备，积累了核心技术和验证经验。第二代设备将结合第一代的开发经验和核心技术，提升纳米级精度、工艺稳定性和良率。据悉，韩美半导体正在与多家国内半导体设备公司合作开发等离子、清洗和沉积技术。混合键合技术通过直接连接芯片和晶圆的铜（Cu）布线，去除传统焊料凸点，减少封装厚度，同时提高散热性能和数据传输速度，适用于20层以上的高堆叠HBM。韩美半导体正在加快基础设施建设，计划在仁川市西区的朱安国家产业园区投资1000亿韩元，建设总面积14595平方米、地上两层的混合键合工厂，预计明年上半年完工。因此，混合键合的全面量产预计在2029至2030年间开始。今年下半年，计划推出扩大HBM芯片面积的“宽TC键合设备”。该设备可稳定增加硅通孔（TSV）数量和输入输出接口（I/O）数量，扩展内存容量和带宽。韩美半导体相关人士表示：“我们将HBM用TC键合的第一位经验应用于HBM用混合键合技术，确保在客户启动下一代HBM量产时，及时提供高质量设备。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。