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Google 與 Samsung 合作以緩解 AI 晶片短缺

Google 正將部分 AI 晶片生產轉移至 Samsung，以緩解供應鏈限制。此舉凸顯了全球對支持 AI 基礎設施的製造產能之激烈競爭。

中國新創公司 Prinano 已成功驗證 8 吋光子晶片晶圓的量產。該製程採用奈米壓印技術，無需昂貴的 DUV 微影設備，且成本大幅降低。

美國工業與安全局（BIS）針對先進 AI 晶片發布了新的出口許可指南。儘管中國商務部批評此舉為濫用出口管制，但產業專家認為對企業的實際影響可能有限。

TSMC 執行長魏哲家警告，全球晶片供給將持續無法滿足由 AI 發展所帶動的爆炸性需求。預計這種結構性短缺將持續數年，並將支撐該公司長期的營收成長。

伊利諾大學厄巴納-香檳分校的研究人員成功堆疊了三層有源矽電路，晶體管良率高達 98-100%。這項突破為摩爾定律逼近物理極限時，提升算力密度提供了一條新路徑。

比亞迪正式發布中國首款 4nm 製程智駕晶片「璇玑 A3」，支援 L3 及 L4 自動駕駛。該晶片透過三晶片協同架構，實現了 2100 TOPS 的總算力。

TSMC 資深副總經理張曉強回應「Huawei 韜定律」，指出元件整合概念早已存在。他強調晶片功耗與 3D 堆疊技術才是決定效能的關鍵因素。

BYD 正式發布中國首款 4nm 製程智駕晶片「璇玑 A3」。該晶片支援 L3 及 L4 級自動駕駛，並針對城市領航輔助駕駛提供為期一年的事故賠付兜底政策。

Nvidia 計畫每年投入 1,500 億美元，將台灣打造為全球 AI 發展的中心。此舉顯示儘管美國政府致力於推動本土 AI 發展，Nvidia 仍將供應鏈重心維持在台灣。

華為正式提出「韜定律」（τ-Law），將晶片競爭焦點從幾何縮微（奈米製程）轉向時間縮微，透過邏輯折疊與優化訊號傳輸路徑來提升效能。華為預計透過此系統級架構創新，在2031年達到相當於1.4奈米製程的電晶體密度。

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