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1、分析师：观察ASML，Lam和应用材料过去六年的研发支出，能发现什么？
影响收入增长和相应市场份额的因素很多。分析师Robert Castellano根据The Information Network的报告《全球半导体设备：市场、市场份额和市场预测》，在过去八年中，设备收入每年的变化很大，如下图所示。
分析师还讨论了美国设备大厂Lam Research及其研发支出与市场份额之间的关系，比较了应用材料公司和ASML这两家顶级设备供应商的不同。
他认为，研发支出与资本支出不同，资本支出的结果在购买设备一年左右后才会显现。就研发而言，产品可能永远不会投入生产，因此“R”可能是大写，而“d”可能是小写。
分析师还想起了他在贝尔实验室工作的日子，这是当时世界上最重要的研究机构。在新泽西州默里希尔礼堂的入口处上方，有这样一句话：
“研究就是用头脑去理解以前无人知晓的关系。在最典型的例子中，它既是实践性的，也是理论性的。需要具备基本的常识和非凡的能力。”
下图显示了2015年至2023年的市场份额（根据三个季度收入估算）。Lam Research在2018-2019年内存市场中的份额一直在下降，2023年再次出现这种情况，因为内存公司在2022年大跌后大幅削减了设备采购量。
在此期间，应用材料公司的市场份额相对平稳，并在2019年被ASML夺走了第一名的位置（尽管从2018年收入中获取了3.11亿美元并将其投入到2019年），并将在2023年再次输给ASML。
但重要的是趋势线（蓝色虚线），它呈下降趋势，表明市场份额不断被竞争对手夺走。
ASML的份额因其EUV的销售量而不断增加，单价达到1.5亿美元，是其DUV系统价格的2倍。过去几年，由于中国公司囤积DUV设备，并最终在2023年支付购买费用（美国制裁禁止进口的预期），过去几年的收入也有所增加。重要的是，该公司的趋势线（灰色虚线）大幅上升。
分析师展示了三家设备公司在2013年至2023年期间研发支出占年收入的百分比。
应用材料只包括了半导体设备和显示器部门，而不包括全球服务部门，因为该部门不需要太多的研发支出。2023财年AMAT的比率为14.9%。但如果将全球服务计算在内，该比率将为11.7%。
值得注意的是，应用材料（蓝色虚线）和Lam（橙色虚线）的时间线是平行递减的。应用材料在2023财年的研发支出为31.02亿美元，而Lam为17.27亿美元。
ASML的时间线（灰色虚线）的负斜率较小，但研发支出与之相当。由于ASML的财政年度为日历年，因此尚未报告2023年第四季度。
分析师比较了2013年至2023年（ASML至2022年）的实际收入和研发变化。值得注意的是，在这10年间，三家公司的收入增长率相当。同时，应用材料和Lam的研发支出也相当，ASML略高。
下图展示了三家半市值公司在18年1月31日至23年10月31日期间的研发支出占季度收入的百分比。在这五年期间，我们看到ASML的趋势线持平，因为该公司扩大了研发支出。应用材料和Lam的趋势线均为负值，应用材料的斜率更大，表明与Lam相比，研发费用有所减少。
过去三个季度，Lam研发比率的快速上升并不是因为研发支出的增加，而是因为营收的减少。
在下表中，分析师比较了18年1月31日至23年10月31日期间的实际收入和研发变化。值得注意的是，应用材料和Lam的收入和研发支出具有可比性。但是，在这5年期间，ASML的收入增长高出50%，研发支出高出85%。
在过去10年中，分析师指出，三家半导体设备公司一直在减少研发支出占收入的比例。现在的情况是，研发支出在增加，但收入增加的增幅更大。
将市场份额与研发费用占收入的百分比进行比较，可以发现Lam和应用材料的趋势类似——所有趋势线的斜率均为负值。
ASML则不同，因为i线和DUV光刻设备方面能和他们竞争的对手有限，而在EUV领域则不存在竞争。然而，需要注意的是，下图中的市场份额数据是整个半导体设备行业的数据，因此任何份额损失都不一定是针对单一竞争对手的。但是，如果一家公司的年增长率低于整个行业，就会导致份额损失。因此，ASML的收入年增长率一直超过整体市场。
在5年的时间里，Lam的股价上涨了453%、高于应用材料的380%和ASML的360%。
近日市场消息传出，台积电研发组织传出12月加发特别贡献奖金，慰劳研发人员辛劳，相关信息让外界认为研发部门协助台积电3纳米顺利放量以及后续2纳米开发有显著进展与贡献。
对此，台积电12月26日回应称，公司一直以来皆秉持“员工是公司最重要的资产”的理念照顾员工，致力于给予员工一个在同行平均水准以上的薪酬与福利，在兼顾外部竞争、内部公平及合法性的前提下，提供多元并具竞争力的薪酬制度，并秉持与员工利润共享的理念，吸引、留任、发展、激励员工。
台积电一直注重研发投入，该公司2022年全年的研发费用达54.7亿美元，用以扩大技术领先和差异化优势。其中5纳米技术已是量产的第三年，为台积电营收贡献26%。N4也于2022年开始量产，且推出了N4P和N4X制程技术。
台积电报告中显示，N3技术于2022年量产，N3E预计于2023年下半年量产，预期N3家族将成为台积电另一个大规模且有长期需求的制程技术。据悉，N4X是台积电第一个专注于高性能计算（HPC）的技术，预计于2023年进行客户产品设计定案。
据消息人士透露，博通将于2月4日终止VMware此前与经销商签订的合作伙伴协议，原有经销商需要重新申请销售资格。VMware原来年收入低于50万美元的合作伙伴将面临失去合作的风险。
博通表示，它将终止与VMware经销商和服务提供商的所有合作伙伴协议，取消VMware的合作伙伴计划和销售激励措施，现有的合作伙伴需要重新申请。博通在一份声明中指出：“博通仍然致力于在我们合并后的生态系统中创造价值，随着VMware合作伙伴的加入，这个生态系统变得更加强大。自2024年2月5日起，公司将把VMware的合作伙伴计划转变为邀请制。”
不过一位VMware合作伙伴称：“预计博通的邀请只会发送给那些收入在50万至100万美元或以上的经销商合作伙伴。对于小型合作伙伴来说，这将是一个颇具挑战的局面。”
一位博通内部人士表示：“对大多数公司来说，所有合同都将在1月底终止，但对服务提供商来说，要到4月份才会终止。只有少数被选中的公司才能加入这个新项目，其余公司将无法再销售VMware的产品。”
（文/陈炳欣）生成式AI、大模型成为新一轮科技产业发展的智能底座，由此引发的庞大算力需求极大带动了硅光芯片等相关技术的进一步发展。据报道，此前台积电组建了一支大约200人的研发团队，积极推进硅光子技术，并与博通和英伟达等大客户谈判，共同开发相关技术应用；另一芯片巨头英特尔也致力于发展硅光芯片技术。SEMI预测，2030年全球硅光子学半导体市场规模将达78.6亿美元。受生成式AI等市场的驱动，硅光芯片正展现出广阔的发展前景。
硅光芯片是一种基于硅晶圆开发出的光子集成芯片，它利用硅光材料和器件通过特殊工艺制造集成光路，具有集成度高、成本低、传输带宽高等特点。早在1969年，硅光技术便由贝尔实验室提出。谷歌在2015年宣布成功研发出硅光芯片，并展示了其高速数据传输和处理的能力。可在随后的几年里，谷歌并未公开宣布任何关于硅光芯片技术的实质性进展。
但随着近年AI技术快速发展，带来数据处理和传输需求急速增长，硅光芯片技术体现出其在实现高效、快速、低成本处理和传输大量数据方面的价值。台积电系统集成电路副总裁余振华表示：“如果我们能够提供良好的硅光子整合系统……我们就可以解决AI的功耗和计算能力的关键问题。这将是一个新的范式转变。我们可能正处于一个新时代的开端。”余振华指出，一个更好、更集成的硅光子系统是运行大型语言模型（支撑ChatGPT和Bard等聊天机器人的技术）和其他人工智能计算应用程序所需的强大计算能力的驱动力。
消息称，台积电将在2025年大规模量产硅光芯片，重点布局数据中心应用。台积电此前已推出COUPE（紧凑型通用光子引擎）封装技术，可以降低芯片功耗、提升带宽，其也在合作开发下一代硅光子芯片，相关制程技术涵盖45nm至7nm，预计最快将于2024年下半年迎来大单。
英特尔也在致力于发展硅光芯片技术。例如，英特尔提出的光电共封装解决方案使用了DWDM（密集波分复用）技术，能够在增加光子芯片带宽的同时缩小尺寸。英特尔还提出可插拔式光电共封装方案，该方案是利用光互连技术，让芯片间的带宽达到更高水平。同时，英特尔还在研发八波长分布式反馈激光器阵列，以提升大型CMOS晶圆厂激光器制造能力，实现光互连芯粒技术。
硅光技术之所以开始受到业界广泛重视，与其在数据中心、高性能计算（HPC）、人工智能和机器学习、激光雷达等领域所展现出巨大的应用潜力息息相关。其中，数据中心光通信又是当前硅光最大的应用市场。根据北京大学电子学院研究员、博士生导师常林的介绍，在过去大约10年间，受互联网大数据、高性能计算驱动，数据中心光模块的传输带宽基本保持了每两年翻一番的更新速度，特别是今年以来AI大模型热潮爆发，对数据中心的传输带宽速度提出更高的要求。这使数据中心光模块成为硅光技术最主要的一个应用场景。
据了解，在目前的数据中心场景下，云提供商如Facebook、腾讯等正转向大规模数据中心，通信速率正由100G、200G向400G、800G、1.6T、3.2T迭代，而且迭代周期持续缩短。微软内部数据中心互连有超过40%是基于硅光芯片实现。
更进一步地，硅光技术还可以应用于处理器内核之间，大幅改善内核间的数据传输速率，以及传输功耗。速率提升甚至可达100倍乃至更高。在芯片技术的发展过程中，芯片互连是目前的技术瓶颈之一。随着芯片制程的逐步缩小，互连线引起的各种效应成为影响芯片性能的重要因素。当芯片越做越小时，互联线也需要越来越细，互连线间距缩小，电子元件之间引起的寄生效应也会越来越影响电路性能。常见的互连线材料诸如铝、铜、碳纳米管等，这些材质的互联线都会遇到物理极限，如果通过光进行互连则没有这方面的问题。因此，当摩尔定律正在逐渐走向尽头之际，硅光技术凭借高传输速率、高能效比、超低延迟方面的优势，开辟出一条新的赛道。
除去在通信方面的应用之外，硅光技术在光传感领域也有着巨大的发展潜力。常林表示，传统的激光雷达最大的问题在于体积与成本。这也限制了它在汽车等行业的使用。通过硅光技术可以把激光雷达系统做到芯片级别，在大幅缩小体积的同时，还可以降低成本至几千元以下。这使得面向自动驾驶的激光雷达，成为硅光芯片技术的另一个重要增长点。此前，北京大学电子学院王兴军教授课题组-常林研究员课题组研制出硅基片上多通道混沌光源，提出了一种基于混沌光梳的并行激光雷达架构。该项技术在攻克激光雷达抗干扰和高精度并行探测这两个世界性难题，保证高性能高安全的同时，还极大降低未来激光雷达系统体积、复杂度、功耗和成本，对于推动硅光技术在光传感领域的应用有极大的促进。
中国在硅光技术方面的研究起步较晚，线年左右。但随着近年来在人才与资金上的大量投入，与国外厂商的差距正在逐步缩小。集微咨询认为，中国硅光产业发展机遇难得。中国拥有全球最大的光通信市场，但国产光通信器件占比较低，光模块芯片的国产化备受关注。目前，中国光模块公司正通过并购/自研加快布局上游芯片领域，提高自给率。
华为、阿里等公司目前都在积极推进硅光芯片的研究开发。据了解，在今年的“达摩院青橙奖”的入围名单中就包含了硅光芯片的研究项目。青橙奖由阿里公益、阿里达摩院于2018年发起，主要面向不超过35岁的年轻学者。过去5年已支持50多位顶尖青年学者，每人获得了自由支配的100万奖金和达摩院的科研支持。
对此，常林指出，推进硅光技术的研发与产业化进程，需要产学研应等多方面力量的相互配合，特别是当一项技术开发进入到相对成熟阶段之后，更加需要与产业相结合，需要社会资本的大力推动，才能把技术进一步推向更广阔的层面，在市场上进行检验。目前，硅光芯片的产业化进程正在展开。然而，与集成电路的加工依赖于高精度制程不同，光子芯片加工的核心是各种不同的功能材料的集成。开发人员如何在芯片上实现多材料集成，从而支撑应用，都是需要进一步探索的方向。这些工作都需要应用端的牵引，只有在应用的过程中，开发人员才能找到真正的需求点，了解器件性能的改进方向。
5、Jony Ive和OpenAI创始人招募苹果产品设计高管开发人工智能设备
传奇设计师Jony Ive（乔尼·艾夫）和OpenAI创始人Sam Altman（山姆·奥特曼）正在招募苹果公司的一位资深人士参与一个新人工智能硬件项目，旨在创造出具有最新功能的设备。
据知情人士透露，即将离职的苹果高管Tang Tan（唐坦）将加入艾夫的设计公司LoveFrom，该公司将负责设计新产品的外观和功能，奥特曼则计划提供软件基础。
目前共有20多名前苹果员工加入了LoveFrom，该公司已经聚集了一批知名客户，包括Airbnb Inc.、法拉利和Moncler SpA。LoveFrom还与苹果签订了一项为期三年的协议，继续提供咨询服务，但该关系于2022年结束。
唐坦因在苹果联合创始人乔布斯领导下参与设计的产品而闻名，包括iMac、iPhone和iPad。据知情人士透露，他希望将人工智能设备工作转变为一家新公司，但产品的开发仍处于早期阶段。到目前为止，这些努力主要集中在招聘人才和创造概念上。
知情人士称，唐坦将在LoveFrom工作的同时负责该项目的硬件工程。此前媒体报道称，唐坦将辞去苹果iPhone和手表产品设计副总裁的职务，明年2月才会离职，不过他的职责本月已经被划分。
所谓“车规级元器件”需要通过AEC-Q认证，例如AEC-Q100适用于IC产品，AEC-Q101适用于分立器件，AEC-Q102适用于光电子器件等。其中，AEC-Q100 又包含4个等级，G0最高，G3最低，以下表中列出了不同等级对应的具体可靠性项目及条件：
随着汽车电子器件对高可靠性的需求，相应对其内部的封装材料也提出了更高的要求。在此，我们就高可靠性金线的特性做一些分享，看其是如何满足高可靠性器件的需求。
在介绍产品前，我们先来了解一些金线的关键特性，其中一个非常关键的特性就是热影响区。
热影响区，以下简称HAZ：在烧球的过程中高温会熔化金线形成FAB，在这一过程中热会沿着线的方向传导，使靠近FAB区域的这段金线的晶粒结构发生变化，变得粗大，线变软。这部分区域即为HAZ，长度通常在几十到几百微米。HAZ是金线非常重要的一个特性，jinnian金年会官网它直接影响线材的线弧能力，通常HAZ越短的金线可以做的线弧高度更低，适合低弧、长弧应用。
为何掺杂类型会影响HAZ的形成呢？主要原因是不同掺杂元素的再结晶温度不同，例如Ca掺杂会使球颈部的再结晶温度大于300°C以上。因此，即使是4N金线，由于掺杂类型的不同会存在不同长度的HAZ。
以下表2中列出了HET部分金线型号HAZ的长度。通过以下数据可以看出，在不同FAB尺寸的条件下HAZ长度会略有差异，通常FAB尺寸大，HAZ会更长一些，其主要原因是在烧大球时，FAB需要更大的热量来融化线材，大热量会使球颈部变化更显著，会增加HAZ的长度。所以，如果在WB过程中出现了球颈部裂纹的问题，可以考虑适当减小烧球参数来改善颈部的强度。
第一焊点：它的外形、硬度、合金元素等会影响与Pad表面的结合情况，尤其影响可靠性。
以下表3中是常用线材与Al Pad结合后的可靠性表现，其中Au/Al IMC生长速率较快，这主要取决于材料的原子价态、原子半径、扩散率等因素。如果一种原子比另外一种扩散的更快，它将在后面留下空缺，这些空缺聚集在一起就形成了柯肯达尔空洞，此类空洞连接到一起就会使球脱落，导致产品开路失效。
图3所示 Au/Al 150℃存储1000小时后IMC层照片，所以如果希望提升金线高温存储的能力，就需要延缓Au/Al IMC生长的速率。
我们从FAB硬度、第一焊点球形、第二焊点工艺窗口、高温存储的能力等方面来全面了解一下这款金线：
FAB硬度：RelMax 会比同类型的金线软，对Pad冲击力更小，会有力地保护Pad不受损伤。
第一焊点球形：RelMax同轴度会更好，不容易出现偏心球等异常，特别适合Pad开窗比较小的产品应用。
第二焊点工艺窗口：RelMax的工艺窗口明显更大，这里的FP2为HET另外一款2N金线，其硬度较高，导致第二焊点工艺窗口较小。
高温存储可靠性：高温存储后进行拉力测试，测试部位为球颈部，结果显示0.8mil 175℃ 10000h没有出现球脱落的情况；另外一组0.6mil 200℃ 5000h同样没有问题。
要是其掺杂中富含Pd元素，在高温存储阶段，随时间的推移会形成Pd阻碍层，延缓Au /Al之间的扩散速率，抑制了Au向Au/Al IMC层继续扩散，从而提升了高温存储的能力。参考以下EPMA的分析结果，可以清楚的看到Pd层分布在Au与AuAl化合物中间。
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