Veronica半导体速报

1. 特斯拉发布招聘信息，为其Terafab工厂招募内存工艺工程师，马斯克被曝优先推进DRAM项目。

2. 属于产业链晶片制备到掺杂等多个前道环节，旨在自研自产内存芯片。

3. 可能影响传统DRAM供应商如三星、SK海力士的长期订单预期，同时利好半导体设备商。

4. 若成功量产，意味着特斯拉将从设计走向制造，实现AI与自动驾驶芯片的完全垂直整合，改变车规级芯片供应链格局。

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1. 台湾DRAM制造商【南亚科】启动2026-2029年107亿美元投资计划，将10nm级工艺和EUV光刻导入新一代晶圆厂。

2. 此项扩产涉及光刻环节的EUV设备引入以及后续的【蚀刻】、薄膜沉积等全流程升级。

3. 直接利好EUV设备商ASML，且加剧与三星、SK海力士等头部厂商在先进DRAM领域的竞争。

4. 作为全球第四大DRAM厂，南亚科押注EUV将大幅缩小技术代差，但巨额投资也带来了财务与产能消化的高风险。

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1. 在ECTC会议上，行业专家报告了混合键合技术的最新进展，该技术是实现芯片3D垂直堆叠的关键。

2. 属于后道封装环节中的前沿工艺，能实现裸片间微米级无凸点互连，极大提升I/O密度。

3. 台积电、英特尔等先进封装技术领先者，以及Besi等键合设备商将直接受益于此技术演进。

4. 对于AI/高性能计算，该技术可打破内存墙瓶颈，实现【HBM与逻辑芯片】的更紧密集成，是延续摩尔定律的重要路径。

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1. CNBC报道，谷歌内部研究人员因获不到足够算力资源而倍感沮丧，尤其是公司一边向外部出售TPU，一边却内部限制。

2. 此事影响AI芯片的设计、应用与迭代环节，反映出大型科技公司内部算力资源分配的战略困境。

3. 可能削弱谷歌Gemini模型的开发速度，并间接利好竞争对手如Anthropic和采用NVIDIA GPU的外部生态。

4. 伴随“Transformer论文八子”全部离职，核心人才持续流失，表明即使拥有强大的芯片设计能力，内部运营僵化也可能拖累AI竞争力。

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1. Wolfspeed与电源大厂LITEON合作，为超大规模AI数据中心开发基于SiC（碳化硅）器件的800VDC电源方案。

2. 属于晶片制备（SiC衬底）和掺杂等环节，是宽禁带半导体在高压功率转换中的典型应用。

3. 利好SiC衬底和器件供应商，尤其在AI服务器电源功耗飙升至700W以上的背景下，高效散热方案需求迫切。

4. 数据中心从传统硅基电源转向SiC，可大幅降低能量损耗，这是AI基建爆发对功率半导体提出的明确技术升级需求。

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