英伟达将于下周举行年度GPU技术大会(GTC)，预计此次大会将更多地揭示英伟达的广阔市场机遇。而在此之前，知名分析师郭明錤剧透称，英伟达在GB200上将采用差异化策略，来推动客户采购。 据英伟达此前发布的研发路线图，GB200是其下一代架构，预计将会在2024年下半年推出，涵盖数据中心和人工智能(AI)领域的产品。 英伟达将于3月18日至21日在圣何塞会议中心举办GTC大会，首席执行官黄仁勋将发表主题演讲。据英伟达介绍，黄仁勋将发布加速计算、生成式AI以及机器人领域的最新突破性成果。而市场分析师预计，2024年GTC大会的亮点包括新的架构black whale GPU、新的硬件产品B100、GB200等。 郭明錤周四指出，英伟达GH200的出货低于预期，全球主要客户仅亚马逊采用。目前该公司对GB200寄予厚望，并刻意扩大GB200与B100/200的规格差距，以期透过方案区隔与差异化，提高客户采购GB200的意愿。 不过，目前GB200的出货能见度不高，很难估算对大部分供应商的实际贡献。长期来看，鸿海的AI服务器业务可望受惠于与英伟达合作关系更紧密。 郭明錤表示，但需注意近期英伟达已改变GB200开发策略并自行投入更多在系统开发，降低对鸿海的GB200开发依赖。这代表市场在短期内可能对鸿海在GB200的系统开发优势、订单能见度与毛利率过于乐观。 在鸿海进军AI服务器市场之际，该公司正因市场需求减弱而遭遇营收下滑。今年1月初，这家苹果供应商曾预测，继上季度市场需求放缓后，第一季度收入将出现下滑。 回到英伟达本身，市场可能更关注有关B100的细节，B100是英伟达拟推出的下一代AI芯片，其推理速度据称要比H100快3倍，预计将于今年晚些时候正式推出。如果B100如计划发行，势必进一步捍卫英伟达在AI硬件领域的霸主地位。 目前英伟达的AI芯片仍然供不应求，许多公司可能要等好几个月才有机会拿到芯片。分析师预计，英伟达不太可能给出B100的具体定价，但它的价格可能会高于其前身H100，后者的售价超过2万美元。 美银证券的分析师Vivek Arya认为，英伟达B100的定价将比H100至少高出10%-30%，需求可能会持续到至少2025年中后期。 Arya将英伟达股票的目标价从925美元上调至1100美元，同时维持买入评级。如果英伟达的股价达到这个新水平，那么按照目前的股票数量计算，这家芯片公司的市值将达到2.75万亿美元，这高于苹果公司目前的市值。

当芯片制造商都在试图将芯片往小了设计时，而这家公司却反其道而行之。 半导体初创公司Cerebras Systems公司周三（3月13日）推出了一款新的芯片WSE-3， 而它的尺寸却类似晶圆大小 ，或者说比一本书还要大，单体面积达到约462.25平方厘米。它是目前最大GPU面积的56倍。 据悉， 该款芯片将4万亿个晶体管组织在90万个核心中 。 该芯片针对人工智能训练的工作负载进行了优化。Cerebras公司声称，配备了2048个WSE-3芯片的服务器集群可以在一天内训练出市场上最先进的开源语言模型之一Llama 2 70B。 替代英伟达 Cerebras是一家美国人工智能芯片的独角兽企业，它背后的投资团队也都实力够硬。最新一笔融资是在2021年由Alpha Wave Venture和阿布扎比增长基金领投，融资金额2.5亿美元，其他的投资人士包括：OpenAI创始人山姆·奥特曼、AMD前首席技术官Fred Weber等。 2021年，Cerebras公司首次亮相了WSE-2芯片，集成了1.2万亿个晶体管、40万个核心。在同行都在将晶圆分割成数百颗独立芯片之时， Cerebras公司则是选择将整个晶圆做成一颗芯片 。 而最新发布的WSE-3则是从WSE-2改进而来的。它较WES-2又增加了1.4万亿个晶体管，并拥有90万个计算核心、44GB的板载SRAM内存。强化部分是通过从7纳米制造工艺更新到5纳米节点所实现的。 据该公司称，WSE-3在人工智能工作负载方面的性能是其前身的两倍， 它的峰值速度可以达到每秒125千万亿次计算 。 Cerebras还 将WSE-3定位为比英伟达显卡更为高效的替代品 。根据Cerebras官网的数据，该芯片4万亿个晶体管数完全碾压了英伟达H100 GPU的800亿个；核处理器数是单个英伟达H100 GPU的52倍；片上存储量是H100的880倍。 WSE-3芯片为Cerebras公司的CS-3超级计算机提供动力， CS-3可用于训练具有多达24万亿个参数的人工智能模型 ，对比由WSE-2和其他常规人工智能处理器驱动的超级计算机，这一数据是个重大飞跃。 加速数据传输 虽说将晶圆大小的芯片和单个英伟达H100 GPU相比较并不公平，不过若从数据传输速度的角度来看，不将晶圆切割成单独的芯片确实有它的优势。 根据Cerebras公司的说法，使用单一的大型处理器可以提高人工智能训练工作流程的效率。 当WSE-3上的4万亿个晶体管在晶圆上互连时，将会大大加快生成式人工智能的处理时间。 人工智能模型就是相对简单的代码片段的集合，这些代码片段被称为人工神经元。这些神经元被重新组织成集合（称为层）。当人工智能模型接收到一个新任务时，它的每一层都会执行任务的一部分，然后将其结果与其他层生成的数据结合起来。 由于神经网络太大，无法在单个GPU上运行，因此，这些层需要分布在数百个以上的GPU上，通过频繁地交换数据来协调它们的工作。 基于神经网络架构的具体特性，只有获得前一层的全部或部分激活数据，才能在开始分析数据，并提供给下一层。也就意味着，如果这两层的数据运行在不同的GPU上，信息在它们之间传输可能需要很长时间。芯片之间的物理距离越大，数据从一个GPU转移到另一个GPU所需的时间就越长，这会减慢处理速度。 而 Cerebras的WSE-3有望缩短这一处理时间 。如果一个人工智能模型的所有层都在一个处理器上运行，那么数据只需要从芯片的一个角落传输到另一个角落，而不是在两个显卡之间传输。 减少数据必须覆盖的距离可以减少传输时间，从而加快处理速度。 该公司指出，在如今的服务器集群中，数以万计的GPU被用来处理一个问题，而若是将芯片数量减少50倍以上，就可以降低互连成本以及功效，同时或许也可以解决消耗大量电力的问题。 Cerebras联合创始人兼CEO Andrew Feldman称，“当我们八年前开始这一旅程时，每个人都说晶圆级处理器是白日梦…WSE-3是世界上最快的人工智能芯片，专为最新的尖端人工智能工作而打造。” 对于新推出地WSE-3芯片，分析公司Intersect360 Research首席执行官Addison Snell认为，Cerebras的WSE-3人工智能芯片和CS-3系统可以使部分高性能计算用户受益。 他指出，“ 该芯片在相同的成本和功率下将性能提高了一倍 。” 不过，Tirias Research创始人Jim McGregor则较为现实地指出，尽管这家初创公司增长迅速，并且有能力提高其平台的可扩展性， 但与占主导地位的人工智能供应商英伟达相比，它仍然是一家规模较小的公司。 他还指出，Cerebras专注于人工智能的一个方面，那就是训练，不过训练只是大型语言模型市场的一个利基市场。而英伟达提供了许多其他方面产品。

芯片封装的战火，开始向材料端蔓延。 据韩媒消息， 三星集团已组建了一个新的跨部门联盟，三星电子、三星显示、三星电机等一众旗下子公司们组成“统一战线”，开始着手联合研发玻璃基板，推进商业化 。 其中，预计三星电子将掌握半导体与基板相结合的信息，三星显示将承担玻璃加工等任务。 三星将玻璃基板视为芯片封装的未来，在1月的CES 2024上，三星电机已提出， 今年将建立一条玻璃基板原型生产线，目标是2025年生产原型，2026年实现量产 。 组建“军团”加码研发，这足以见得三星集团对玻璃基板的重视，而在这项技术领域中，已有多个强劲对手入局。 例如 英特尔 已在去年9月宣布，将在2030年大规模生产玻璃基板，其已在亚利桑那厂投资10亿美元，建立玻璃基板研发线及供应链。 作为 全球第一大基板供应商，日本Ibiden 也在去年10月宣布，拟将玻璃基板作为一项新业务研发。而业内人士在今年3月11日透露，日本Ibiden正处于半导体封装用玻璃芯基板技术的探索阶段。 至于三星集团的韩国同行中， SK集团与LG 也已将目光投向玻璃基板：SK集团旗下SKC已设立子公司Absolix，并正在与AMD等半导体巨头探讨大规模生产玻璃基板。LG Innotek则表示，玻璃将是未来半导体封装基板的主要材料，公司正在考虑开发玻璃基材。 玻璃基板有什么优势，能引得几家大厂竞折腰？ 在半导体领域追求推进摩尔定律极限的当下，行业公司们都在使出浑身解数，以图纳入更多晶体管、实现更强算力。不过之前， 大部分竞争焦点集中于如3D封装等工艺环节，而玻璃基板则代表着另一环节竞争——材料 。 对于基板材料领域而言，玻璃基板是一项重大突破，它可解决有机材质基板用于芯片封装产生的翘曲问题，突破现有传统基板限制，让半导体封装晶体管数量极限最大化，同时更省电、更具散热优势。 因此厂商们对其给予厚望。英特尔就表示，到2030年之前，半导体产业很可能会达到使用有机材料在硅封装上延展晶体管数量的极限，有机材料不仅更耗电，且有着膨胀与翘曲等限制，而 玻璃基板技术突破是下一代半导体确实可行且不可或缺环节；该突破使封装技术能够持续扩展，实现在单一封装中容纳1兆个晶体管目标，并将摩尔定律延续到2030年之后 。 用英特尔的话来说， 玻璃基板能将单个封装中的芯片区域增加50%，从而可以塞进更多的Chiplet。 据《科创板日报》不完全统计，A股中已布局玻璃基板相关业务的公司有： 沃格光电具备玻璃基板级封装载板技术，且具备小批量产品供货能力。公司玻璃基板级封装载板产品采用TGV巨量微通孔技术，可实现各类芯片包括存储芯片的多层堆叠（2.5D/3D垂直封装）。 长电科技已在进行玻璃基板封装项目的开发，预计今年量产。 三超新材的倒角（边）砂轮可用于玻璃基板的倒边工序。

美国商务部长吉娜·雷蒙多3月13日表示，泰国将从美国半导体生产多元化的举措中获益，并称美国企业已准备好加大对泰国的投资。 电气和电子行业是泰国吸引外国投资的主要行业之一，也是泰国总理赛塔·他威信（Srettha Thavisin）政府寻求扩大的一个关键行业。 雷蒙多在泰国曼谷举行的一次活动上表示：“半导体生产危险地集中在世界上的一两个国家/地区。为了实现生产多样化，美国将寻求向印度-太平洋经济框架（IPEF）成员国增加投资。半导体生产供应链多元化对每个人都有利，包括美国、泰国和所有IPEF国家。” 据悉，2022年，美国通过了具有里程碑意义的《芯片与科学法案》，将为美国半导体生产、研究和劳动力发展提供527亿美元资金。 泰国的半导体产业由来自美国、日本、韩国和荷兰的公司主导，主要集中在后端流程上，根据暹罗商业银行2023年的一份报告，该国与越南和印度不相上下。报告称：“受地缘政治冲突的影响，全球制造业供应链的动态变化吸引了半导体生产设施迁往泰国。” 泰国投资委员会也在提供税收减免和关税豁免等激励措施，以吸引投资进入半导体行业。雷蒙多说：“随着美国跨国公司寻求供应链多元化，泰国越来越成为首选之地。”

英国表示，它将加入欧盟在欧洲开发和制造先进半导体的计划，并承诺向总额为13亿欧元（14亿美元）的研究和创新基金提供3500万英镑（4500万美元）的资金支持。 在疫情暴露出英国和欧盟对全球芯片制造商以及中美公司拥有的关键技术的依赖之后，英国和欧盟都寻求确保当地半导体供应链的安全。 英国表示，加入欧洲芯片计划将使英国半导体行业的公司能够竞标更大的欧洲基金的资助。 半导体广泛且越来越多地应用于日常设备中，推动了全球补贴竞赛，以吸引制造商和开发新技术。 欧盟委员会1月份提出了一系列计划，旨在改善经济安全并防止不必要的技术转让给中国大陆等竞争对手。 欧盟去年通过了一项430亿欧元的补贴计划，类似于中国大陆、美国、中国台湾、韩国和日本的激励计划。 去年，英国重新加入了“地平线欧洲”科学计划，该计划是欧盟针对多种类型研究和创新的一项重要资助计划，负责管理半导体计划，总预算为955亿欧元。 由于英国脱欧后的贸易规则存在争议，英国最初被禁止参与“地平线”计划。

周三，欧洲议会在斯特拉斯堡的议员们投票通过了《人工智能法案》，结果以523票赞成、46票反对，使得该法案成功通过，也为该法案正式实施打下了基础。随后，预计欧盟27个成员国将在4月份正式批准该法案，而最终的法规将于5月或6月发布在欧盟公报上，并在成为正式法案后的12个月内生效。 该《人工智能法案》旨在全面规范人工智能的应用，保护公民权益，促进欧洲的创新。其顺利通过并成为法律具有历史性意义，标志着世界上首次全面规范人工智能的法律诞生。 该法律对企业和组织如何使用人工智能进行了全面的重塑，主要包括两个方面的规定。一方面，禁止一些“不可接受”的人工生成技术的使用，例如由人工智能驱动的社会评分系统。另一方面，对其他被认为“高风险”的应用设置了严格的限制，特别是在教育和政府服务等领域，对人工智能生成的文字、图像和视频进行了明确标识。 欧盟委员会于2021年4月提交了《人工智能法案》，随后，在2022年底，得到了美国电信巨头微软支持的OpenAI推出了ChatGPT，该人工智能能够在几秒内撰写论文或进行翻译等，展示了该技术发展的巨大潜力，引发了世界各大企业的激烈竞争。然而，人工智能技术也存在一些风险，例如制造虚假照片或视频等，从而操纵人们的认知和舆论。 本次欧盟推出的规范人工智能法案的草案起草人之一，欧洲议员图多拉切表示，对人工智能的规范只是一个开始，而且人工智能仍在迅速发展。

受华为将推出新型磁电存储设备利好消息刺激， 磁光电存储概念股中电兴发录得四连板 。值得注意的是，中电兴发周一在互动平台表示，磁光电存储技术实质上是一种混合存储技术，在性能、功耗和数据安全性方面都做了优化和平衡，更安全、更高效，功耗更低。 在该产品上，公司自主研发了纠删码核心算法和存储专用文件系统 ，并基于国产的处理器和操作系统，实现了软、硬件国产自主可控。 中航证券刘牧野3月12日研报中表示，近日在巴塞罗那举行的2024年世界移动通信大会上，华为数据存储产品线总裁周跃峰博士介绍了 华为即将推出的一款适合温冷数据的 OceanStorArctic磁电存储 ，相比传统机械硬盘、磁带存储该款产品可大大降低成本和功耗。 根据华为介绍，MED(Magneto-electric disk)主要定位于档案存储作为大容量磁盘，第一代磁电硬盘可以在单个机架内实现10PB的容量，而功耗不到2000W,相比机械硬盘功耗降低90%， 而相比磁带存储可以节省20%的总连接成本，预计在2025年上半年发布 。 刘牧野研报中指出，MED对功耗和成本的降低在存储领域是极具有颠覆性的， 此次华为发布磁电存储产品是我国在存储产业实现自主可控、弯道超车的契机 。 公开资料显示，目前机械硬盘等主流磁存储主要是基于电流来实现自旋调控，具有功耗高，难以集成等问题。但通过磁电耦合效应实现的自旋调控是依靠电场进行信息的写入，操作过程不涉及电流的引入，因此存储器的功耗有望大大降低。 目前主流的半导体存储产业已经被三星电子、SK海力士、美光等海外龙头主导，新型存储器暂未有公司占据行业绝对优势。 据财联社不完全整理，除中电兴发外，还有包括信息发展、同有科技和易华录涉及磁光电存储相关业务 。 具体来看，易华录1月26日互动平台表示，公司基于政企数字化业务占据的关键客户资源和华录集团的全球领先、自主可控的蓝光技术， 研发成功公司独有的光磁电一体超级存储技术，战略性布局发展数据要素业务 。 信息发展在2022年半年报中表示，光典海量电子档案安全保存一体机是公司依据多年行业经验和技术积累，面向各级各类档案部门的电子档案长久安全保存需求而研发的软硬件一体机产品。 该产品采用磁光电存储融合设计 ，为用户提供电子档案长期保存过程中的自动备份、定期巡检、智能恢复、问题追踪及处理等功能。 同有科技是国内存储厂商作为大数据存储基础架构提供商，专注于磁、电存储市场，通过多年的发展， 目前磁电存储技术已相对较为成熟 。

字节跳动出手一家存储芯片企业。 近日，字节跳动旗下公司PICOHEART(SG)PTE.LTD.，成为昕原半导体（上海）有限公司（下称“昕原半导体”）股东，持股9.5%，位列第三大股东， 字节跳动发言人也证实了这一消息，表示这是为了帮助推进该公司在虚拟现实头显设备方面的开发。 官网显示，昕原半导体成立于2019年，公司大股东为MEMRIS Asia Pacific Limited，持股比例28.7%，第二大股东为上海联和投资有限公司，持股24.9%。公司业务专注于ReRAM新型存储技术及相关芯片产品的研发，涵盖高性能工控/车规SoC/ASIC芯片、存算一体（Computing in Memory, CIM）IP及芯片、系统ajui级存储（System-on-Memory, SoM）芯片三大应用领域。 财联社创投通-执中数据显示，自成立以来，昕原半导体已经历了6轮融资： 首轮为2020年4月的天使轮融资，由上海联合投资，北极光创投、泛林集团、赛富投资基金等入资；次年，获得由上海联合投资，联新资本、联升创投、昆桥资本组成的近亿美元PRE-A轮融资；2022年，完成数亿元A轮融资，由沂景资本领投，海康基金、中力资本等跟投，老股东昆桥资本、联升创投继续加码投资；同年8月，开启了A+轮融资，投资方为朗姿韩亚资管；2023年9月，开启了B轮融资，投资方为水木春锦资本、新微资本等；第六轮融资即为本轮。 《科创板日报》记者注意到，上海联合投资、联升创投、昆桥资本投资了两次， 上海联和投资更成为了公司第二大股东。 上述投资亦是字节跳动今年公开披露的第一笔投资。字节系近期以来在投资上较为低调，比如去年，字节跳动对外公开的投资事件仅为3起，分别为麦田控股、醒图、放学嗨。而2022年，字节跳动对外投资了19家公司。 为何字节此次会投昕原半导体？专注于硬科技赛道一位投资人告诉《科创板日报》记者，随着近年来智能手机、云服务等市场对存储器的强劲需求，存储器市场迎来大爆发，目前已形成一个超过1600亿美元的市场。但现阶段存储器面临着技术壁垒，比如传统存储介质与内存介质在速度、功耗和密度的巨大差距等，因此能够突破性能与技术瓶颈的第四代存储器（又名“新型存储器”），受到市场关注。 比如，昕原半导体基于ReRAM技术路线的存储产品，已实现在工业自动化控制核心部件的商用，也代表该技术在28nm工艺节点上通过了严苛的测试、并被工控领域接受，我国ReRAM新型存储产业化再进一步。 而 昕原半导体也不是字节跳动投资的唯一一家国产芯片公司， 据《科创板日报》记者不完全统计，2021年，字节跳动投资了国产显卡厂商摩尔线程；2022年，字节跳动参投芯片开发商聚芯微电子的数亿元D轮融资，后者是一家高性能模拟与混合信号芯片设计制造商，成立于2016年。

三星电机计划在本月至下月同主要移动端、PC 端、服务器端客户就NAND闪存价格重新谈判，目标涨价15~20%。经历一年多的供过于求之后，三星电子的NAND闪存售价一度持平成本，因此其计划与大客户进行谈判，将价格拉回到合理水平上。 华创证券研报显示，AI需求强力驱动，存储市场将迎量价齐升。PC/手机方面，AI赋能加速终端配置升级，位元需求有望持续提升。服务器方面，据美光测算，AI服务器中DRAM/NAND用量分别为传统服务器的8倍/3倍；同时亦催生了更高性能新型存储器的海量需求，HBM突破了内存容量与带宽瓶颈，被视为新一代DRAM解决方案，成为AI时代不可或缺的关键技术。AI需求强力驱动，智能手机、服务器、笔电的单机平均搭载容量均有成长，又以服务器领域成长幅度最高。 据财联社主题库显示，相关上市公司中： 精智达 面向半导体存储器件测试行业积极布局，DRAM晶圆老化测试设备已完成技术开发和测试等工作，进入验证阶段；DRAM测试机仍处于持续研发测试阶段；探针卡业务取得显著突破，进入批量交付阶段。 万润科技 旗下湖北长江万润半导体技术有限公司主要聚焦存储半导体的闪存封装、闪存测试和存储模组、嵌入式存储的研发生产销售。

英伟达GTC 2024大会已进入倒计时，机器人有望成为一大重头戏。 在今年的GTC上， 有多场会议与机器人有关，涵盖机器人操纵、导航、感知、计算、仿真/合成数据生成等多方面内容 。 届时 将有超过77家英伟达生态系统合作伙伴和超过25台合作伙伴机器人亮相GTC ，展馆与演示区中将展示最新的机械臂、机器人视觉系统和高精度 3D 扫描系统等。 据英伟达介绍，这次“组团”参加机器人相关会议的阵容颇为豪华： 波士顿动力 人工智能研究所执行董事Marc Raibert将与机器人研究高级总监Dieter Fox进行炉边谈话； 迪士尼、谷歌DeepMind、亚马逊 等重量级企业将参加专题讨论会等；“熟面孔” 英伟达高级研究科学家Jim Fan 等也将在大会上进行分享。 图|英伟达GTC 2024部分重点机器人会议 在今年的英伟达GTC主题演讲上， 黄仁勋将分享“塑造未来的AI突破，见证AI的变革时刻” ，不过英伟达始终并未透露具体是什么变革。 中信证券之前预计， 英伟达大概率是通过专门的算力和算法，将AI赋能给机器人，由此机器人将成为AI的又一大载体 。 “机器人基础模型可能即将出现，明年某个时候便有望问世。从那时起，5年后将会发生一些非常令人惊奇的事。” 黄仁勋近期受访时曾透露。 而被问到“眼下正在发生哪些你认为将改变一些的事情”时，他表示，“有几件事。 其中之一没有真正的名字，但它是我们在基础机器人领域做的一些工作 。如果你可以生成文本、生成图像，你也可以生成运动吗？答案可能是可以。那么，如果你可以生成动作，你就可以理解意图并生成通用版本。因此， 人形机器人技术应该指日可待 。” 此外，英伟达高级研究科学家Jim Fan也已与 Yuke Zhu携手在英伟达组建一个研究小组GEAR，全称Generalist Embodied Agent Research，意为“通用具身智能体研究”。 Fan认为，未来每一台移动的机器都将是自主的，机器人与模拟智能体将和iPhone一样无处不在。“ 我们正在打造基础智能体 ：一个具备通用能力的AI，其能在虚拟与现实的多个世界中学习如何熟练行动。2024年将是机器人之年、游戏AI之年、模拟之年。”