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OpenAI和Anthropic都要“自研芯片”，除了成本，更重要的是算力控制权

据The Information报道，Anthropic正与三星洽谈定制AI芯片，并已启动自研芯片的早期开发工作，此举被视为追随OpenAI的类似布局。两家头部AI公司共同指向同一趋势：大模型竞争正从算法层面转向软硬件一体化的综合竞争。 文章指出，自研芯片的首要动机并非仅是降低成本，更是为了掌握核心算力的控制权。当前，AI计算高度依赖英伟达GPU，供应紧张和成本高企使算力成为核心生产资料。通过定制芯片，AI公司可以优化模型与硬件的协同设计，从而在推理速度、能耗和单位经济性上获得更大提升。专家分析认为，最大的效率提升空间来自模型、内核与硅片之间的跨层协同优化，而非单点改进。 然而，这并不意味着对英伟达的立刻替代。自研芯片从设计到部署周期漫长，且英伟达的CUDA生态和通用性优势依然显著。因此，自研芯片更可能作为一种技术备选和谈判筹码，用于特定、高负载的推理场景，形成对现有供应链的制衡。 这一动向也反映了全行业“算力自主权”竞赛的全面开启。从谷歌、亚马逊到Meta、微软，全球科技巨头均已深度布局自研AI芯片。对三星等代工厂而言，获得Anthropic的订单将有助于其在AI半导体领域扩大影响力。总体而言，大模型的竞争已延伸至对算力、资金和硬件栈的整体控制能力。

marsbit07/03 13:38

OpenAI和Anthropic都要“自研芯片”，除了成本，更重要的是算力控制权

marsbit07/03 13:38

半导体股票暴跌，Anthropic 却想造一颗 2nm 芯片

Anthropic被曝已启动自研AI芯片的早期工作，正与三星讨论使用其最先进的2纳米工艺和封装技术来制造。此举旨在优化其AI模型Claude的推理效率，以降低功耗和云成本。三星此前作为战略投资者参与了Anthropic的融资，希望借此在AI芯片代工领域挑战台积电的领先地位。 尽管启动自研，Anthropic强调其算力扩张仍将主要依赖亚马逊、谷歌和英伟达的芯片。公司已与AWS和谷歌签署了价值数百甚至上千亿美元的长期算力协议，并租用了SpaceX的大型GPU集群。分析指出，自研芯片虽能提升自主性，但也使Anthropic与三星、英伟达等亚洲供应链绑定更深。 当前，定制推理芯片已成为OpenAI、谷歌、亚马逊等头部AI公司的共同选择，但英伟达在AI推理市场仍占据主导地位，市场份额高达74%。对于Anthropic而言，自研芯片是应对算力成本和供应链风险的长远布局，但短期内难以摆脱对现有硬件巨头的依赖。

链捕手07/03 09:54

半导体股票暴跌，Anthropic 却想造一颗 2nm 芯片

链捕手07/03 09:54

Anthropic被曝造芯，挖OpenAI老兵，密谈三星2nm

AI公司Anthropic被曝已启动自研AI芯片的早期工作，正与三星电子讨论使用其2nm制程和先进封装技术的潜在代工合作。此前，Anthropic一直以“多平台、不押单一硬件”为算力策略，核心依赖AWS Trainium、谷歌TPU和英伟达GPU。近期，该公司挖来了OpenAI定制芯片团队的早期成员Clive Chan，并开始招聘芯片工程师，显示出其自研决心。 驱动Anthropic下场造芯的主要原因是其业务规模的爆炸式增长带来的算力成本与供应链压力。其年化运行收入在短短五个月内从约90亿美元飙升至470亿美元，算力账单激增。自研芯片旨在提升效率、控制成本，并在与多元算力供应商的谈判中增加议价筹码。 这条路径OpenAI已先行一步，其与博通合作的自研推理芯片Jalapeño已于近期面世。目前，谷歌、亚马逊、Meta、微软等科技巨头均已布局自研AI芯片。尽管自研浪潮兴起，英伟达在推理芯片市场的份额仍高达约74%。分析认为，Anthropic的自研举措并非旨在立即取代现有供应商，而是为应对未来算力需求、提升自身在算力供应链中的主动权而布局的长期战略。该项目目前仍处于早期阶段，芯片的具体规格、设计及量产时间表尚未确定。

marsbit07/03 07:54

Anthropic被曝造芯，挖OpenAI老兵，密谈三星2nm

marsbit07/03 07:54

最隐秘的 AI 赢家

本文探讨了在AI浪潮中，一批看似与AI无关的传统制造企业成为“隐秘赢家”的现象。核心案例如日本卫浴企业东陶（TOTO），其凭借数十年积累的高温烧结工艺，成功卡位半导体精密陶瓷领域，生产的静电吸盘是先进芯片制造的关键耗材。该业务虽只占集团收入的9%，却贡献了超过一半的营业利润，利润率高达43%，驱动股价在过去一年大涨145%。市场正重新评估其估值，将其从传统的建材股向半导体设备零部件公司切换。 同样逻辑在日本日东纺（Nittobo，高端玻璃纤维布）和味之素（ABF绝缘膜）等企业上演。它们利用传统材料技术，在AI芯片供应链的关键、高壁垒环节占据垄断或主导地位，享受高利润和定价权。 在A股市场，类似故事则叠加了国产替代逻辑。例如中瓷电子在静电卡盘、宏和科技与菲利华在高端电子布领域取得突破，试图抓住供需缺口打开的时间窗口。文章指出，AI对芯片精度的追求越深，对某些传统材料工艺的依赖反而越强，这类跨界企业的价值重估可能持续，但需关注其产能释放与良率提升的实际进度。

链捕手07/02 00:26

最隐秘的 AI 赢家

链捕手07/02 00:26

深圳机器人又要敲钟了

深圳机器人行业迎来上市潮。越疆科技创业板IPO申请获受理，进入问询阶段，这家从深圳南山成长起来的协作机器人公司，继2024年港股上市后，正冲刺A股。与此同时，智平方、自变量等深圳机器人企业近日密集宣布融资，“八大金刚”势头强劲，深圳作为“人形机器人第一城”备受瞩目。 越疆科技创始人刘培超2014年南下深圳，在南山起步，依托当地完整的电子制造与供应链，将机械臂从工业场景拓展至商业与家庭领域。其发展路径体现了深圳机器人产业的特点：技术、制造与市场需求在紧密的半径内高效协同。 南山区西丽湖一带已成为重要的机器人产业集聚区，通过“X-Day”西丽湖路演社等平台，早期项目能快速对接资本与资源。目前该路演活动已助力多家企业获得融资与授信，持续推动深圳机器人生态的创新与成长。

marsbit06/30 05:13

深圳机器人又要敲钟了

marsbit06/30 05:13

对话 IOTA 基金会 Jens：从肯尼亚到英国，TWIN 推动全球贸易进入「 5 分钟」时代

本文对话IOTA基金会全球贸易与供应链负责人Jens Munch Lund-Nielsen，探讨了基于IOTA底层协议的全球贸易数字化协作基础设施TWIN。TWIN旨在解决全球贸易中长期存在的协调难题，即缺乏一套中立、可信、可互操作的共享基础设施，导致流程依赖纸质文件和碎片化系统，效率低下。 Jens指出，TWIN作为一个开放、去中心化的数字公共基础设施，允许政府、企业等各方在不放弃数据主权的前提下实时交换可验证数据。其底层IOTA协议凭借DAG架构提供了高可扩展性、极低交易成本和必要的中立性。 目前，TWIN已在多个真实场景中落地：在非洲通过TLIP项目处理超18.4万份发票，将文件检索时间从数小时缩短至约30分钟；参与英国政府的“信任生态系统试验”，优化冷藏禽肉货物的边境流程；并应用于供应链追溯、港口运营优化及贸易融资等领域。 TWIN通过采用联合国、世界海关组织等全球公认数据标准，并与各国数字身份体系对接，来处理不同司法管辖区间的互操作性挑战。Jens展望，未来5-10年，此类可信的“连接层”基础设施将规模化应用，有助于填补当前约2.5万亿美元的贸易融资缺口，重塑全球贸易格局，使其走向实时、可信、互联的数字化协作。

marsbit06/30 02:06

对话 IOTA 基金会 Jens：从肯尼亚到英国，TWIN 推动全球贸易进入「 5 分钟」时代

marsbit06/30 02:06

“吓崩”CPO，Glass Bridge究竟如何运作？康宁官方详解来了

6月26日，A股CPO概念板块大幅下跌，多只个股跌停。下跌的直接原因是美国康宁公司在技术大会上发布了Glass Bridge玻璃光互连平台。市场担忧该技术通过晶圆级玻璃波导实现光纤与芯片的被动对准，将简化传统CPO架构所需的复杂耦合工艺，可能导致中游光纤阵列单元等组件需求长期萎缩。 Glass Bridge平台包含三大核心技术：采用晶圆级制造工艺实现高一致性的被动对准；使用标准化TMT接口便于集成；设计为可拆卸的高密度连接器，提供部署灵活性。康宁官方表示，该技术是对传统FAU方案的补充而非完全替代，主要针对光纤数量极多的高密度场景。 此事件引发市场对AI光互连产业链价值重估。资金从CPO及PCB制造环节流出，转向玻璃基板等上游材料概念股。分析认为，随着AI算力对高密度光互连需求增长，玻璃基板技术有望成为下一代先进封装的关键，产业价值重心正向上游迁移。

marsbit06/28 10:41

“吓崩”CPO，Glass Bridge究竟如何运作？康宁官方详解来了

marsbit06/28 10:41

苹果与「美光们」的权力再平衡：拆解iPhone背后的利润账单

《苹果与「美光们」的权力再平衡：拆解iPhone背后的利润账单》一文探讨了在AI浪潮下，智能手机产业链利润分配格局的变化。长期以来，苹果以约18%的市场份额攫取了行业约75%的利润，单台iPhone净利润率保持在25%以上，而美光等内存厂商的利润占比不足3%。 文章指出，内存的角色已从iPhone X时代的“边角料”（成本占比约2%），演变为如今iPhone 17系列的“关键部件”（成本占比达12%-15%，约60-80美元）。这一转变源于AI服务器对DRAM的需求是传统服务器的8-10倍，导致存储巨头将产能转向利润更高的HBM等产品，挤压了消费电子内存供给，推高了价格。美光等内存厂商因此从过去的被动压价，转为掌握议价主动权。 针对内存成本飙升，苹果CEO库克称之为“40多年未见”的情况，并随之提高了多款产品售价，引发股价大跌。特斯拉CEO马斯克也表达了类似观点。为应对供应链压力，有消息称苹果正寻求采购中国长鑫存储的芯片。 总之，AI驱动的需求正重塑全球内存市场格局，挑战了苹果在产业链中的绝对主导地位，迫使科技巨头与关键元件供应商进行新一轮的权力平衡。

Odaily星球日报06/28 06:03

苹果与「美光们」的权力再平衡：拆解iPhone背后的利润账单

Odaily星球日报06/28 06:03

Polymarket 遭300万美元漏洞利用：第三方入侵后用户将获得全额退款

预言市场平台Polymarket因第三方供应商遭入侵，导致前端被注入恶意脚本，约15名用户损失约300万美元加密资产。平台确认核心协议未受影响，属供应链攻击，已移除受损依赖并承诺全额赔付用户。此次事件距上次私钥泄露致70万美元损失不足两月，凸显加密行业第三方依赖的安全风险。Polymarket未透露具体供应商信息，也未发布完整技术分析。

TheNewsCrypto06/26 07:12

Polymarket 遭300万美元漏洞利用：第三方入侵后用户将获得全额退款

TheNewsCrypto06/26 07:12

从白毛股神到百亿基金大佬，做空英伟达的聪明人都在用同一个框架暴富

本文揭示了一种聚焦AI硬件供应链“瓶颈”的投资框架。多位成功投资者（如Leopold、绰号“白毛股神”的投资者及英特尔CEO陈立武）均不直接押注英伟达等明星芯片公司，而是投资于制约AI算力发展的关键物理环节。 文章以一块AI加速器电路板为线索，系统拆解了九个核心瓶颈： 1. **板子之前**：包括芯片设计不可或缺的EDA工具、替代硅的GaN/SiC/InP等新材料，以及光刻等环节不可再生的关键资源氦气。 2. **板子上**：核心是供不应求的HBM内存和产能极度紧张的先进封装（如台积电CoWoS），它们决定了GPU算力能否被有效整合与释放。 3. **板子之间**：随着铜缆逼近带宽极限，光互联（硅光子、CPO）成为下一代芯片间高速互联的关键方案。 4. **板子周围**：高功耗催生了从48V到1V高效电压转换的GaN/SiC功率器件需求，以及替代传统风冷的液冷散热方案。 5. **板子之外**：最根本的瓶颈是**电力**。AI数据中心的巨大能耗已导致电网接入紧张，电力基础设施建设周期长、难以快速复制。 这些瓶颈的供需失衡预计将持续至2028年之前。投资者Leopold的操作体现了该框架的双向逻辑：在做多电力、基建等稀缺资产的同时，用巨额看跌期权做空半导体板块。其核心判断是，一旦AI基建热潮见顶，芯片行业的竞争将加剧，但电力和物理基础设施的稀缺性将更为持久。在当前阶段，供应链上的多数瓶颈尚未看到缓解迹象。

链捕手06/26 01:29

从白毛股神到百亿基金大佬，做空英伟达的聪明人都在用同一个框架暴富

链捕手06/26 01:29

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