1、“最贵ST股”神话破灭：DPU概念骗局 谁更应该反思？
2、加速推进应用落地，现在开始流行把大模型做“小”了？
3、证监会：对欺诈发行罚款上限由募集资金的5%提高到1倍
4、苹果M5芯片首度曝光：台积电代工 用于人工智能服务器
5、英伟达预计今年在华销售额达120亿美元 芯片发货超100万颗
6、欧盟决定对自中国进口的电动汽车征收临时反补贴税，外交部：强烈反对
7、机构：2024年下半年晶圆代工厂利用率有望突破80%
1、“最贵ST股”神话破灭：DPU概念骗局 谁更应该反思？
曾被誉为A股最贵ST股、一度被看作是DPU新星、其股价曾接近300元大关的左江科技，在撕开了财务造假的遮羞布之后，股价暴跌至6.94元，市值蒸发数十亿元，最终迎来了退市的命运。
上市公司财务造假问题是个老生常谈的问题。多位行业人士表示，中国资本市场30多年来，出过无数期案例，无论是“甲鱼跑了”“扇贝跑了”还是“假口罩合同”，以及众多的虚假销售合同，虚增营业额和利润的造假案例等，这些行为都是对资本市场各项法律法规的严重蔑视和践踏，是绝对无法接受的。一个公平、公正、公开、透明的资本市场，才是发展良好的基础，因此对于上市公司财务造假行为一直是监管部门严厉打击对象。
但无论如何，左江科技走向落幕不仅对投资者带来了巨大打击，也为整个半导体行业的诚信敲响了警钟。而贯穿其中相关机构的高位唱多、左手倒右手的蹊跷合同、难以自圆其说的DPU故事，从一路绿灯不断疯涨到断崖下跌退出江湖，或许更值得业界反思。
最贵ST股的“过山车”之旅
回溯这一惊天反转，或许伏笔早已埋下。
左江科技2019年由中信证券保荐上市，扣除发行费用后一共募资了3.2亿元，其中两亿元被公司用来盖楼和补充自由现金流，剩下一亿多元宣称进行新一代网络安全系统研发。
“出道即巅峰”？左江科技在上市三年之间表现可谓是“节节败退”，2020年的净利润为9300万元，到2021年净利润只剩下560万元，而到了2022年直接净亏损1.4亿元，由于营收和利润双降，左江科技于2023年戴上了ST的帽子。
没想到故事迎来第一重反转：左江科技2022年底宣称推出鲭鲨NE6000系列全自主可控DPU，对标英伟达上一代Bluefield2 DPU，并确认了1261万元的销售合同。恰逢DPU被称为继CPU、GPU之后的第三大算力芯片，业界蜂拥入场和热炒。作为稀缺的DPU概念股，即使业绩下滑严重，股票披星戴帽，但在某证券机构高位唱多的推“江”助澜之下，左江科技股价也一路看涨最高达299.8元/股，成为史上最贵ST股，市值最高达到了300亿元。
然而真相让事态急转直下：证券交易所在之后问询中得知，左江科技所谓的DPU合同一共也就成交了400颗，交易的对象为昊天旭辉，是另一A股公司荣联科技的子公司，但荣联科技之前有过造假的前科，曾经连续三年造假虚增接近2亿元的净利润。而且昊天旭辉只是一家分销商，真正的买家是北京巨贤科技，而这家公司的社保人数为零，注册资金只有50万元，居然掏出1000多万元买下了400颗DPU。更为离谱的是，这400颗DPU买来之后，有370张一直放在仓库里，20颗提供给销售当样品推广，剩余的10张才说用来搞研发试用。此外，巨贤科技的法人与左江科技的法人均为“张军”，昊天旭辉的法人也被认为是张军的亲属，这妥妥的左手倒右手玩得真是“芯”跳。
而在另外一个项目中，左江科技旧戏重演说已签订了5100万元的合同，即庆阳市众源时空云科技有限公司通过旭辉科技从左江韶关采购的2万套网络适配设备。但审计时发现钱迟迟不到账，左江科技只能左支右绌回复由于对方项目复杂不能开工，导致钱未到账，到最后击鼓传花的游戏终于结束了，背后一张犬牙交错的商业关系网也“转”不动了，股价随后开始了血腥的暴跌之旅，从最高299一度跌到20元，尽管入场的资本为了自救也拉至50元，但气数显然已尽。
很显然，这是一起非常典型的财务造假案例。
接下来的“收尾”节奏也不出意外：2023年11月24日，中国证监会宣布对左江科技展开立案调查。2024年1月30日，证监会又通报指出，左江科技在2023年披露的财务信息存在严重失实，涉嫌重大财务舞弊行为。左江股票自2024年4月29日开市起暂停交易。此时，股价已跌至每股6.94元，市值仅余约7.1亿元，相较于去年的最高点已暴跌超过97.7%。6月28日，左江科技发布公告称终止公司股票上市。自7月8日起，公司股票恢复交易并进入退市整理期，预计最后交易日期为2024年7月26日。
在左江最终被反噬迎来“清场”之际，值得注意的是，在今年4月底ST左江面临退市危机之际，其DPU业务的载体——控股子公司成都北中网芯科技有限公司（下称“北中网芯”）携NE6000 DPU芯片高调亮相2024中国移动算力网络大会。据北中网芯相关人士表示，公司当前正常经营运作，不受母公司风波影响。
套路满满的多重反思
从上述资料所体现出来的就是一个蹭算力风口、骗投资的企业，而造成这起惨案的背后，又是上市公司主动做局，机构吹票抬轿，最后散户买单的满满“套路”。
在招股说明书中，作为保荐机构的中信证券居然没有做项目可行性分析，不论是新项目前景、投资回收期基本全是空白。行业人士林为（化名）表示，上市不做尽调，这是把投资人的钱当儿戏。为了赚3000多万元的保荐费，就可以这样没有底线了吗？
在左江科技表现乏力被实施退市风险警示之际，华安证券却在2023年4月24日发布关于左江科技的研报称：“预计公司2022—2024年分别实现收入0.6/9.3/13.4亿元，同比增长-49%/1452%/44%；实现归母净利润-1.4/3.51/6.25亿元，首次覆盖，给予买入评级”。华安证券基于1260万元的假合同，尽然可外推9个亿元的营收，不知是什么给予了这么大的勇气，是这个行业的门槛太低呢，还是另有利益关系呢？
如此“收场”，对于其他上市公司特别是半导体公司而言亦是一种警示。知名行业人士陈启对此指出，本次的左江科技财务造假，并不是一个很特殊的案例，和其他造假案例的手法相似，通过虚假合同订单，来营造一种公司经营十分“良好”的假象，通过拉高股价，最终实现大股东减持套现，最后神话破灭，留给公众股东一地鸡毛。只是左江科技与其他公司不同的是，它是顶着“国产DPU芯片”这样的名头，应该说在半导体板块中是第一家，我相信监管部门不会因为涉及国产芯片，就对造假公司网开一面，该退还是要退，坚决要把害群之马清出去，这点监管的态度是明确的，这条也是不可触碰的红线。
林为也指出，财务造假事件严重损害了投资者对半导体行业的信心，对整个资本市场的健康发展造成了负面影响。这也从侧面提醒半导体创业公司，在资本市场上光依靠讲故事、画大饼、蹭热度是无法长久的，诚信经营、真实披露信息是企业生存发展的基石。
堪称2024年A股第一惨案的左江退市，不知让多少中小股东血本无归？据悉，左江科技在去年第四季度股东户数增长超过1.3万户，而这正是ST左江股价从高位转跌的时候。进入2024年后，这些新进入的股东无论何时退出，都难逃脱被深套的结局。若按1.21万户股东户数粗略计算，户均亏损额达39万元。
诚然，投资者可以运用法律武器进行维权。据相关律师根据已有公开信息判断，凡于2023年12月4日之前买入ST左江股票且有持仓，无论在2023年12月4日及之后是否卖出该股票的受损投资者，或可向公司索赔。
但在寻求维权之际，普通投资者也应复盘反思，买入半导体企业股票要遵循基本的技术和商业逻辑。陈启分析道，DPU属于高难度的数字芯片，研发投入之大、成本之高昂、验证周期之长是客观存在事实。通过左江的财务报表可以看到，2023年研发费用才区区1.37亿，一年时间就能开发DPU，那简直是“神话”。对于圈内人而言，这一看就是不符合通常情况的，是“绝对有问题”的。
“因为无论是买EDA软件、IP，加之验证、仿真等设计服务，还是去先进工艺代工厂流片，再到封装、测试以及板块验证，每一项都是花钱如流水的无底洞，如果1.37亿就能做出DPU，那英伟达当年花费69亿美元收购DPU巨头麦洛斯岂不是‘史上最蠢’的行为？很显然，左江包装出来的‘国产DPU’是完全禁不起推敲的。”陈启认为，“半导体企业投资非常专业，且有自己的基本商业逻辑，这一案例值得学习和反思。”
监管机构的“紧箍咒”也要念好。林为进一步表示，希望监管机构加强对上市公司的财务监管，提高信息披露的透明度和真实性。同时，监管机构对待这类财务造假的公司以及相关利益链要“零容忍”式的重拳出击，发现一出即惩戒一出，不仅要从重从快，还应为中小股东权益维权提供支持，共同维护A股市场的健康稳定发展。
DPU进入生态构建和应用深化关键期
尽管左江科技的财务造假事件为行业带来了负面影响，但DPU作为一种新型的数据处理单元，在生成式AI时代的应用前景依然广阔。
陈启介绍道，之所以DPU大热，是因为现在要处理10G网络的数据量，已经让CPU非常勉强，到未来400G、800G甚至1.6T时代，会有海量的数据要处理，CPU早已不堪重负。将大量宝贵的CPU运算资源浪费于网络数据处理显然是毫无必要的，因而将网络处理协议先从CPU“卸载”到智能网卡上，减轻CPU处理网络数据的负担，进一步升级其存储、安全和隔离功能，让DPU晋升成为三大算力支柱之一。
随着大模型作为一种新型基础设施逐渐普及，AI将赋能千行百业，算力需求爆发性增长，DPU需求也将水涨船高。以英伟达H100为例，8颗GPU需要8个网络适配器和2颗BlueField3，相当于10个DPU。在国内市场有数据显示，未来几年云与数据中心领域国内服务器出货量每年将维持在500万台左右，其中DPU渗透率在10%左右，单台服务器可以配置一块到多块DPU板卡，预计每年DPU需求量将在100万片左右。
而且，在生成式AI风起云涌之际，算力不仅成为新质生产力关键，也成为大国博弈的核心竞争力。加之我国东数西算工程的推进，算力网络、算网融合等创新技术不断衍生，对异构算力芯片也提出了新的挑战。可以说承载网络、存储、安全和管理控制等功能的DPU，在如日中天的AI大模型时代已成为算力集群的新支点。
如今的国内DPU赛道也站满了各路玩家，如阿里云、腾讯、字节跳动等互联网巨头，以及一些DPU创业公司中科驭数、星云智联、云脉芯联、云豹、大禹智芯、益思芯、芯启源、北京网迅、无锡沐创、楠菲微、赛芯、江苏为是等均在各展神通。
作为三大算力芯片之一，DPU前行还需参与企业解决性能迭代、软硬适配、应用落地等多重挑战，拓展更多适用场景以证明其价值，并在不同的应用中针对性地解决挑战来促进DPU加速应用。
众多国内DPU厂商也在加速攻坚，纵深发力。年初云脉芯联首款全自研支持高性能网络的ASIC架构算力网络芯片YSA-100回片并成功点亮，可满足AI算力场景的大规模、低延迟互联需求，提供稳定高性能的数据I/O能力，兼容国产CPU、GPU和操作系统，助力数据中心优化整体效能，全面提升整体竞争力。采用自有架构的中科驭数DPU系列产品已高效赋能金融、通信、交通、数据中心等领域，提供算力底座支持。近日中科驭数还发布了第三代DPU芯片K2-Pro，集网络、存储、安全及计算等多业务卸载功能于一体，包处理速率翻倍至80Mpps，最高支持200G网络带宽，佐以软件护城、平台赋能，再次升级了DPU。
专家分析，国内DPU厂商正处于生态系统构建、行业应用深化的关键时期，未来谁能在架构整合、软硬协同、生态建设、成本控制等方面表现更优，谁就能在AI时代的DPU市场叱咤风云。
“对于其他未上市的DPU初创公司而言，左江科技退不退市毫无关系，而应着力于勤修内功，积极研发，早日把产品落地、创造营收，前方是星辰大海，就看谁能在竞争中脱颖而出。”陈启最后寄望道。
2、加速推进应用落地，现在开始流行把大模型做“小”了？
近年来，在OpenAI、谷歌等国际巨头的推动下，大模型不断朝着万亿、十万亿参数发展。但是这也带来了算力、数据、能源等诸多方面的挑战。因此，在近日召开的“2024全球数字经济大会人工智能专题论坛”上，多位业界嘉宾都提出，“大模型越做越大并非唯一选择”，“逆向思考，模型将朝轻量化发展”，“寻找‘明星场景’，加速推进应用落地”等发展思路。拥抱专业化，加速应用落地，赋能千行百业，或许才是突破瓶颈，将大模型技术推向新高度的有效路径。
越做越大并非唯一选择
从ChatGPT到Sora，AI大模型从去年火到了今年。日前有消息称，OpenAI将于2025年发布GPT5.0，智能化水平进一步提高，参数超过10万亿级别。英伟达也凭借新一代BlackWell架构GPU，市值一度超过苹果、微软。有观点认为，大模型为代表的人工智能技术，或将掀起新一轮的工业革命。与此同时，大模型也面临诸多挑战，包括算力、算法、能耗问题等，下一步的发展路径成为业界热议的焦点。
360集团创始人兼董事长周鸿祎在“人工智能专题论坛”演讲中就表示：“如何才能引发工业革命呢？我有一个观点，要把大模型‘拉下神坛’。”周鸿祎强调，超级电脑并没有引发工业革命。是个人电脑走入千家万户、百行千业，才带来了信息革命。现在，提大模型言必称OpenAI，OpenAI的确很伟大，为人类探索出了超级通用人工智能之路，但这条路要靠卷模型、卷算力、卷数据，将模型向着万亿参数发展。OpenAI是试图创造一个像神一样的超级人工智能，认为全世界所有的企业、个人、政府只用他们一家做的服务就够了。但是这个逻辑上并不成立。
事实上，大模型猛然一用感觉很惊艳，说话头头是道，但是一旦下沉到各专业领域，就会发现它不仅缺乏行业深度，对具体的业务更是一窍不通。因为通用大模型都是用互联网公开数据训练的。因此，周鸿祎认为，我们不能被OpenAI牵着鼻子走，超级通用人工智能应该在国家牵头下，发挥新型举国体制优势，在开源的基础上分工合作形成合力，最终实现技术的突破。对于企业来说，应当换一种思路，逆向思考，大模型越做越大并非唯一选择。
面壁智能联合创始人兼CEO 李大海也指出，现在端侧AI已经成为全球发展趋势。端侧模型拥有云端模型所不具备的比较优势：首先是端侧模型具有更强的可靠性。模型部署在终端可以实时、连续地与环境进行互动，云端模型却很难保持这种连续性。其次是端侧模型能够更好地保证用户隐私。这个问题已经引起人们越来越高的重视，未来如果机器人广泛进入家庭，隐私问题将变得更加严重。端侧模型在保障数据隐私方面的优势更加明显。此外，有统计数据显示，全国保有的10亿部以上手机，集合总算力可达7100EOPS，相当于100万块H100的算力。如果有效应用这些算力，可以支撑大量应用场景的落地。
“明星场景”决定产业成败
在模型不再一味求“大”的情况下，寻找适合的“明星场景”成为决定产业成败的关键问题。因为大模型只是能力，不是产品，能力结合场景才能真正地发挥作用。
AI PC作为端侧智能的重要载体，正在逐步改变我们的工作和生活方式。联想集团副总裁范建平在论坛上分享了联想AI PC的最新进展，展示了端侧大模型在PC端的应用潜力。通过压缩大模型、优化推理性能等手段，联想AI PC实现了在有限算力下的高效运行，为用户提供了更加智能、便捷的使用体验。
AI PC不仅能够实现语音识别、自然语言处理等基本功能，还能通过智能推荐、个性化设置等高级功能，提升用户的工作效率和生活品质。未来，随着端侧算力的不断提升和大模型技术的持续进步，AI PC有望在更多领域实现应用落地，成为推动智能化转型的重要力量。
智能汽车作为人工智能的重要应用领域之一，正在引领汽车行业的深刻变革。理想汽车智能空间副总裁勾晓菲在论坛上分享了大模型在智能座舱中的应用与发展趋势。通过大模型上车，智能汽车实现了更加自然、流畅的人机交互体验，为用户提供了更加丰富、个性化的服务。
自动驾驶作为智能汽车的核心功能之一，也在大模型的加持下不断取得突破。大模型通过深度学习和强化学习等技术手段，不断提升自动驾驶系统的感知、决策和控制能力，使其能够在复杂多变的交通环境中实现安全、高效地行驶。未来，随着大模型技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，智能汽车有望成为推动交通出行领域智能化转型的重要力量。
医疗领域作为人工智能的重要应用场景之一，正在通过大模型技术实现精准医疗的新突破。百川智能CEO王小川介绍了公司在医疗领域的布局思路，强调医疗是大模型皇冠上的明珠，将是AI应用最重要领域之一，可以发挥AI的最大潜力。深势科技创始人兼CEO孙伟杰在论坛上分享了AI for Science大模型在微尺度工业研发中的应用案例，其中就包括了医疗领域。
通过大模型技术，医疗机构可以实现对海量医疗数据的深度挖掘和分析，发现潜在的疾病标志物和药物靶点，为精准医疗提供有力支持。同时，大模型还可以应用于智能诊断、个性化治疗方案设计等领域，提高医疗服务的效率和质量。未来，随着大模型技术的不断发展和医疗数据的不断积累，人工智能有望在医疗领域实现更加广泛的应用落地，为人类的健康事业做出更大贡献。
芯片性能不等于智算集群性能
算力作为人工智能发展的基石，对于大模型技术的落地应用同样至关重要。阿里云副总裁安筱鹏在论坛上分享了智算集群的三个不等式，强调了高性能算力对于大模型训练的重要性。他指出，芯片性能不等于智算集群的性能，自主可控不等于技术封闭，技术可用不等于商业可行。因此，在推动人工智能应用落地的过程中，必须充分考虑算力的问题，加强算力基础设施的建设和优化。
当前，算力发展面临着诸多挑战。一方面，随着大模型参数的不断增加和训练任务的日益复杂，对算力的需求呈现指数级增长；另一方面，算力资源的分布不均和利用率低下等问题也制约了算力的发展。然而，算力发展也面临着诸多机遇。随着云计算、边缘计算等技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，算力资源将实现更加高效、灵活地配置和利用。同时，随着国产芯片技术的不断突破和生态建设的不断完善，国产算力资源也将逐步取代进口算力资源，为人工智能的自主可控发展提供有力保障。
安筱鹏认为，从算力体系建设上来说有三个核心要素：一是如何构建一个技术先进的体系，能够满足更高参数的训练，从万卡到超万卡的技术体系是今天模型发展的、持续不断探讨的课题。二是我们需要探索构建一个生态开放的，能够兼容各种技术体系和框架的生态。三是要探讨商业上可行的技术路径，探索构建一个可回报商业模式，实现算力基础设施从“能用”，到“好用”，到“普惠”，到“易用”，到“人人可用”的商业基础设施。
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在以前所未有的速度改变着我们的世界。通过加速应用落地，人工智能将赋能千行百业，推动产业升级和转型，满足市场需求和用户期望，促进科技创新和社会进步。在这个过程中，算力作为人工智能发展的基石，将发挥至关重要的作用。未来，随着算力技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能必将在更多领域实现广泛应用落地，为人类的未来生活创造更加美好的可能性。
3、证监会：对欺诈发行罚款上限由募集资金的5%提高到1倍
7月5日，国务院办公厅转发中国证监会、公安部、财政部、中国人民银行、金融监管总局、国务院国资委《关于进一步做好资本市场财务造假综合惩防工作的意见》（以下简称《意见》）。中国证监会新闻发言人就《意见》回答了记者提问。
该《意见》聚焦综合惩治资本市场财务造假，坚持系统观念，进一步加大打击力度，着力完善监管协同机制，构建综合惩防长效机制。《意见》共20项内容，分三个部分：第一部分是总体要求，第二部分是主体内容，第三部分是落实保障。主体部分共提出5方面、17项具体举措。
一是坚决打击和遏制重点领域财务造假。包括严肃惩治欺诈发行股票债券、虚假信息披露、挪用募集资金和逃废债等行为，严厉打击系统性造假和第三方配合造假，加强对滥用会计政策实施造假的监管，强化对特定领域财务造假的打击力度。
二是优化证券监管执法体制机制。包括健全线索发现机制，发挥科技手段支撑作用，增强穿透监管能力。加快推进监管转型，完善重大案件调查处罚机制，提高查办质效。深化证券执法与司法机关在信息共享、案件办理、警示教育等方面的协作，提升大案要案查处效率。
三是加大全方位立体化追责力度。包括加快出台上市公司监管条例，强化行政追责威慑力。推动出台背信损害上市公司利益罪司法解释，加强对“关键少数”及构成犯罪配合造假方的刑事追责。完善民事追责支持机制，推动简化登记、诉讼、执行等程序，加强对投资者赔偿救济，提高综合违法成本。
四是加强部际协调和央地协同。包括国有资产出资人及有关企业主管部门加强监督管理，对相关企业实施财务造假及配合造假问题严肃追责并通报反馈。金融监管部门提升协同打击力度，督促金融机构加强对财务真实性的关注和审查，加大对函证业务合规性的监督检查力度。地方政府将财务真实性作为扶优限劣的重要依据，切实履行因财务造假问题引致风险的属地处置责任。
五是常态化长效化防治财务造假。包括增强公司治理内生约束，强化审计委员会反舞弊职责，发挥独立董事监督作用，推动公司内部建立追责机制。压实中介机构“看门人”责任，对存在重大违法违规行为的中介机构依法暂停或禁止从事证券服务业务，完善资本市场会计、审计相关规则，加强联合惩戒与社会监督。
对于记者提问中国证监会在强化立体化追责方面做了哪些工作？中国证监会强调高度重视提升财务造假违法违规成本和涉及的投资者保护工作，积极推动构建行政执法、民事追责、刑事打击“三位一体”的立体化追责体系。
一是在立法层面上，推动修订《证券法》，对违规信披公司和责任人的罚款上限由60万元、30万元大幅提升至1000万元、500万元，对欺诈发行的罚款上限由募集资金的5%提高到1倍；《刑法修正案（十一）》将违规披露的刑期上限由3年提高至10年；中介机构及从业人员出具虚假证明文件最高可判10年有期徒刑。
二是在立体化追责上，行政处罚是立体化追责的一环，刑事追责和民事赔偿也是立体化追责的重要组成部分。刑事追责方面，今年以来已依法将40余起财务造假、资金占用、违规担保等案件移送公安机关。民事追责方面，中国证监会指导投资者服务中心，积极支持投资者发起民事追偿诉讼，综合运用先行赔付、支持诉讼、代位诉讼等，强化投资者赔偿救济。目前正在对上市公司（包括部分退市公司）重大违法案件支持投资者向人民法院申请发起普通代表人诉讼10起，在审支持诉讼22起。
《意见》将加大全方位立体化追责力度作为重要内容。在现有工作基础上，进一步深化重大案件行刑衔接，突出对财务造假公司和“关键少数”的重点打击，重点做好“追首恶”，严厉惩处造假的策划者和组织者。强化对控股股东、实控人组织实施造假、侵占的刑事追责力度。完善民事追责支持机制，推动简化登记、诉讼、执行等程序，完善示范判决机制，加大特别代表人诉讼制度适用力度，便利投资者获得赔偿。
4、苹果M5芯片首度曝光：台积电代工 用于人工智能服务器
7月5日，据媒体报道，苹果M5系列芯片将由台积电代工，使用台积电最先进的SoIC-X封装技术，用于人工智能服务器。
苹果预计在明年下半年批量生产M5芯片，届时台积电将大幅提升SoIC产能。目前苹果正在其AI服务器集群中使用M2 Ultra芯片，预计今年的使用量可能达到20万左右。
自苹果自研芯片以来，其在性能与能效比上的卓越表现，不断推动着行业标准的提升。特别是在人工智能领域，苹果通过不断迭代升级的M系列芯片，已经在MacBook、iPad等设备上展现了强大的AI处理能力。如今，苹果将这一战略延伸至AI服务器市场，计划在M5系列芯片中引入台积电的SoIC-X技术，无疑是苹果在AI服务器领域深化布局的重要一步。
台积电的SoIC-X芯片堆叠技术，作为先进封装技术的代表，能够实现芯片间的高效互联与集成，显著提升系统性能和功耗效率。这种技术允许将多个功能单元或处理核心垂直堆叠，并通过先进的互连技术实现无缝通信，从而在有限的物理空间内实现更高的计算密度和更低的延迟。对于追求极致性能与效率的AI服务器而言，SoIC-X技术无疑提供了理想的技术支持。
据摩根士丹利预测，苹果计划于明年下半年量产M5芯片，这一时间表不仅彰显了苹果对AI技术未来发展的坚定信心，也预示着一场由M5芯片引领的AI服务器性能革命即将到来。随着M5芯片的广泛应用，预计台积电将大幅扩大其SoIC产能，以满足苹果及其他潜在客户的旺盛需求。这一趋势不仅将推动台积电在先进封装技术领域的持续创新，也将促进整个半导体产业链的发展与繁荣。
5、英伟达预计今年在华销售额达120亿美元 芯片发货超100万颗
近日，半导体行业研究机构SemiAnalysis给出的预测称，H20芯片，有望在当前财年大幅提振该公司的中国区业绩。由于该款芯片算力规格上已被大幅“压缩”，日前有传闻称遭遇降价，但从SemiAnalysis的预期来看，H20依然能够给英伟达提供足够的业绩支撑。
SemiAnalysis称，英伟达有望在未来几个月内在中国交付超过100万颗定制版H20芯片，这些芯片的设计不受美国对向中国客户销售人工智能处理器的限制。按照单个芯片1.2万美元-1.3万美元，将贡献超过120亿美元的营收。
SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel认为，虽然H20芯片在纸面性能上弱于中国厂商的国产芯片，但凭借HBM内存上的优势，这款芯片在实际使用过程中仍有一定优势。
知名投行摩根士丹利也在本周发布的研报中，对H20芯片的出货情况给予了积极评价，并强调“中国市场的需求强劲”。
英伟达创始人CEO黄仁勋曾表示，这款芯片符合美国对中国出口管制的要求，有望最大程度提升英伟达在中国的业务。包括字节跳动、腾讯和阿里巴巴等中国科技集团都在加速构建生成式AI的能力，这需要大量的芯片提供算力。
6、欧盟决定对自中国进口的电动汽车征收临时反补贴税，外交部：强烈反对
欧盟委员会网站当地时间7月4日发布公告，决定自5日起，对自中国进口的电动汽车征收临时反补贴税，最长期限为4个月。在此期间，欧盟成员国将通过投票来决定最终的反补贴措施，如获通过，欧盟将对中国电动汽车正式征收为期5年的反补贴税。根据公告，比亚迪、吉利集团和上汽集团3家被抽样调查的中国车企将分别被征收17.4%、19.9%和37.6%的临时反补贴税。其他合作但未被抽样的中国车企将被征收20.8%的加权平均关税，未合作的车企税率为37.6%。
在7月5日举行的中国外交部例行记者会上，外交部发言人毛宁在回应外媒记者“中国是否会采取进一步的报复措施”的提问时表示，具体问题建议你向中方的主管部门了解。关于欧盟对中国电动汽车开展反补贴调查，中方已经多次表明立场，我们对此表示强烈反对。我们始终认为，应当通过对话协商妥善解决具体的经贸问题。中方也将采取必要措施，坚定维护自身的合法权益。
欧盟委员会表示，新的进口费将于7月5日开始征收，并持续至少4个月，这一决定是在与中国的谈判以及德国汽车行业和其他行业的游说未能阻止关税之后做出的。
欧盟委员会上个月表示，中国政府对电动汽车公司（包括向欧洲进口电动汽车的欧洲汽车制造商）提供不公平的补贴，这削弱了竞争。补贴使得中国汽车制造商的电动汽车售价低于欧洲制造的汽车，这促使欧盟向中国征收关税以保护该行业。
几家汽车制造商将面临20.8%的新关税，这是加权平均值。特斯拉表示，由于这些费用，它可能会提高价格，但可能会获得定制税率。欧盟表示，如果关税在11月最终确定，欧盟将做出决定，此后这些关税将生效五年。
7、机构：2024年下半年晶圆代工厂利用率有望突破80%
研究机构TechInsights最新报告预测，当前全球存储芯片市场表现亮眼，主要受益于高带宽存储器（HBM）的旺盛需求，以及AI数据中心对NAND闪存使用量的增长。机构预计，随着存储市场复苏，加上企业为即将到来的销售旺季积极备战，半导体制造厂的产能利用率已摆脱去年低谷，预计2024年下半年将突破80%。
机构称，目前台积电5nm及以下先进制程的产能利用率已经接近饱和，同时也有消息称NAND闪存制造商也即将结束减产措施。
尽管存储市场火热，但工业和汽车芯片市场情况仍不明朗，由于市场需求停滞不前，模拟芯片、分立器件等领域的制造商在2024年上半年被迫削减产量。机构认为，这一局面是暂时的，预计随着库存消化，2024年下半年这些领域需求将有所回暖，带动成熟制程晶圆厂产能利用率提升。
展望未来，随着终端需求全面复苏，TechInsights预计2024年下半年全球晶圆厂产能利用率有望攀升至80%左右，并在2025年达到平均约90%的利用率。
世界半导体贸易统计组织（WSTS）日前预测，2024年全球半导体行业销售额增幅将达到16.0%，有望增长至6112亿美元，再创历史记录，预计2025年将达到6874亿美元。随着人工智能（AI）需求持续攀升，晶圆厂设备制造商、半导体周边材料制造商，也将乘势实现增长。
