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2026-09-03
数据断层下的技术突围：模拟芯片的「负反馈」生存法则很多人以为，模拟芯片的设计只需遵循经典电路理论即可应对所有场景，其实不然——当系统级应用遭遇数据流断层（如API返回{"error":"没有更多数据了"}），传统架构的容错机制会因缺乏动态补偿能力而失效。这种看似属于数字领域的错误代码，实则暴露了模拟前端在信号链完整性上的深层矛盾。底层逻辑是：模拟信号调理的本质是对物理世界连续变量的离散化采样，而数
财联社9月3日讯（编辑 刘蕊）美东时间周三盘后，博通盘后股价经历了大幅波动。尽管这家芯片制造商发布的下一财季业绩预期不及市场预期，一度拖累股价下行，但在财报发布会上，公司高管透露，其与各家人工智能实验室的业务规模将持续扩大，未来两年AI半导体收入有望爆发式增长，刺激其股价直线上涨。以下是该公司2026财年第三财季（截至8月2日）业绩与LSEG市场一致预期的对比：营收：295.9亿美元，同比增长86
来源：e公司美股芯片巨头，重大发布！股价盘后巨震9月2日，美国三大股指小幅收涨，道琼斯指数涨0.56%报收53061.95点，标普500指数涨0.46%报收7666.6点，纳斯达克指数涨0.45%报收26217.83点。航空股全线上涨美国七大科技巨头多数上涨，英伟达涨超3%，脸书涨逾2%，谷歌、特斯拉、亚马逊也均小幅飘红，微软、苹果则微幅下跌。银行股集体上涨，富国银行涨逾2%。花旗、美国银行均涨超
“没有更多数据了”背后的模拟芯片设计挑战与突破在模拟芯片设计领域，很多人以为数据量的充足是攻克所有技术难题的万能钥匙，其实不然。当面对“没有更多数据了”的困境时，真正的技术实力才得以凸显。这一困境，往往出现在高精度、低功耗模拟电路的优化过程中，尤其是当设计指标逼近物理极限时，传统基于大数据的机器学习优化方法会因数据稀缺而失效。底层逻辑是：模拟芯片的性能优化高度依赖精确的物理模型与电路参数，而这些参
数据枯竭时代的芯片设计悖论很多人以为模拟芯片的性能提升完全依赖测试数据的堆砌，其实不然——当工艺节点逼近物理极限，测试数据的边际效应正在指数级衰减。某头部Fabless企业最新流片的22nm ADC芯片验证了一个残酷事实：在-40℃至125℃全温区范围内，传统基于海量测试数据的补偿算法，其有效位数（ENOB）提升幅度不足0.2bit，而采用动态误差建模技术的同规格芯片，仅用37%的测试数据量就实现
随着新一代AI算力芯片功耗持续突破千瓦级别，传统风冷、冷板式液冷方案已经走到性能天花板。近日台积电正式对外公布，将微通道散热技术纳入长期研发路线，这项技术将与其CoWoS先进封装架构深度协同开发，为未来超高功耗AI芯片扫清热管理障碍，一场围绕算力芯片的散热军备竞赛，已经在全球半导体行业全面打响。最近两年，AI大模型训练、智能体推理对算力的需求飞速上涨，GPU单芯片功耗接连刷新纪录。下一代高端AI芯
芯东西（公众号：aichip001）作者 | 程茜编辑 | Panken芯东西9月2日消息，刚刚，深圳AMOLED显示驱动芯片设计龙头企业云英谷科技在港交所发布公告，拟启动A股上市工作。▲云英谷科技启动A股上市公告（图源：港交所）这距离该公司在港交所挂牌上市仅隔了98天。今年5月27日，云英谷科技在港交所挂牌上市，当时的发行价为每股20.81港元（约合人民币18.02元），截至今日收盘，其股价
当“没有更多数据了”成为设计约束，底层逻辑如何重构？很多人以为，模拟芯片设计依赖的是海量数据支撑的算法迭代，其实不然。在先进制程逼近物理极限的今天，数据获取的边际成本正以指数级攀升——某国际大厂在7nm工艺节点开发时，单次流片产生的测试数据量已突破500TB，而其中真正对模型优化有效的数据占比不足3%。这种现实迫使行业重新思考：当“没有更多数据了”成为客观约束，设计的底层逻辑该转向何处？数据饥渴的
2026-09-02
种子是农业的“芯片”。绥化市北林区正持续为黑土地量身定制“高性能芯片”。“传统杂交育种存在天然局限。以水稻为例，品种的产量、抗逆性与口感往往呈负相关。口感优异的品种，通常抗逆性和产量相对偏低；而产量高、抗逆性强的品种，口感往往难以兼顾。”9月1日，2026年活力中国调研行黑龙江站主题采访活动中，绥化市北林区农业技术推广中心主任李连文在接受澎湃新闻记者采访时表示，寒地水稻育种的核心方向，是持续优化产
定制化 AI 芯片，是英伟达霸主地位面临的最大威胁之一。而英伟达首席执行官黄仁勋的应对方案是：即便如此，也要从中赚钱。 英伟达刚向这家中国台湾芯片厂商注资 35 亿美元，助力客户打造可接入英伟达整套系统的定制 AI 芯片。与此同时，Anthropic 向专业 AI 云服务商 Lambda 承诺投入 350 亿美元采购算力资源。 这两组数字不能直接拿来对比：前者是英伟达对外投资金额，后者是
21世纪经济报道记者 张赛男 无锡报道半导体制造的前道工序正遭遇一系列新的物理极限。3D NAND闪存堆叠层数加速向更高层数冲刺，DRAM制程持续微缩，这些极限不再只是设计层面的挑战，而是直接转化为对刻蚀精度、薄膜均匀性和材料替代的硬性要求，进而倒逼设备供应商在极短时间内完成技术迭代。8月31日至9月2日，第十四届半导体设备材料及核心部件展（CSEAC 2026）在无锡举行。中微公司（688012
软件工程已经展现了人工智能自主化的发展轨迹。编码工具从自动补全发展到能够解读请求、检查代码库、修改文件、运行测试并独立迭代的系统。半导体工程也正经历着同样的转变，但其物理限制、专有数据、特殊表示以及巨大的验证成本，使得其影响更为深远。在人工智能原生集成电路工作流程中，工程师不再需要手动执行每个实现步骤。智能体可以生成RTL代码、构建测试平台、分析波形、调试故障、调整参数并调用电子设计自动化工具。工
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