【记录】ASML光刻机再破纪录！

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02-26

1.郭明𫓹：苹果美国AI服务器工厂2026年开张采用高端M5芯片2.小米15 Ultra手机官宣经典黑白配色，2月27日发布3.消息称印尼和苹果就解除iPhone 16禁令条款达成一致4.ASML光刻机再破纪录！可靠性翻倍，全球芯片制造迎来新变革5.微软AI通过“玩”游戏学会设计电游1.郭明𫓹：苹果美国AI服务器工厂2026年开张采用高端M5芯片凤凰网科技讯北京时间2月25日，知名苹果分析师...

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16的许可证。这项协议结束了一场始于2024年10月的争端，当时印尼拒绝为苹果最新设备发放销售许可证，理由是该设备不符合国内智能手机和平板电脑的生产要求。苹果随后承诺在印尼投资10亿美元，印尼总统指示其部长接受这一提议。然而，印尼工业部上个月意外地维持了禁令，因为它寻求更好的条件。知情人士称，除了投资10亿美元外，苹果还将承诺培训当地人进行公司产品的研发，以便他们能够开发类似的软件并设计自己的产品。此举旨在安抚印尼政府，印尼政府一直在推动苹果在该国设立研发机构。一位知情人士表示，创新投资将通过现有苹果学院以外的项目进行，但苹果目前还没有在印尼生产 iPhone 的计划。尽管双方已同意解除禁令的条款，但印尼已经收回了之前的决定，因此该协议仍有可能失败。知情人士称，尽管 1 月份最后一刻交易被否决令人意外，但谈判仍在继续积极进展。上周，印尼工业部长阿古斯宣布，苹果已就 2020 年至 2023 年期间未遵守当地法规而欠印尼政府的1000万美元债务达成和解。4.ASML光刻机再破纪录！可靠性翻倍，全球芯片制造迎来新变革在半导体制造领域，光刻机的性能一直是衡量技术进步的关键指标。近期，阿斯麦（ASML）推出的高数值孔径（High NA）极紫外线光刻（EUV）机型，凭借其显著提升的可靠性和生产效率，再次引领行业变革。在加利福尼亚州圣何塞的一场会议上，英特尔高级首席工程师史蒂夫·卡尔森（Steve Carson）透露，High NA光刻机在初期测试中可靠性达前代两倍，且生产稳定性超预期。目前英特尔工厂利用该设备单季度完成3万片晶圆量产，效率远超旧款机型。新机型仅需一次曝光和“个位数”处理步骤，即可达成旧款需三次曝光、40步流程的任务，直接降低30%以上生产成本。新的ASML EUV设备使用光束将特征打印到芯片上，也可以使用更少的曝光完成与早期设备相同的工作，从而节省时间和金钱。据悉，ASML High-NA EUV光刻机是具有高数值孔径和每小时生产超过200片晶圆的极紫外光大批量生产系统，用于制造3nm以下的芯片。其提供了0.55数值孔径，与此前配备0.33数值孔径透镜的EUV系统相比，精度会有所提高，可以实现更高分辨率的图案化，以实现更小的晶体管特征。此前有报道称，单台High NA EUV售价高达3.5亿美元，虽远超标准EUV机型（1.8亿~2亿美元），但其单位时间产出提升与工艺简化带来的长期收益，使其成为先进制程芯片厂商的核心投资选项。英特尔计划利用高 NA 光刻机助力其 18A 制造技术的开发，该技术预计将于今年晚些时候与新一代 PC 芯片一同投入大规模生产。台积电（TSMC）则要等到A14（1.4nm）工艺才会使用High-NA EUV光刻机，可能是出于对成本的考虑，该节点预计将于2027年投入量产。“去年第四季度已经有两台High NA EUV设备确认收入，占全年总销量的约3%。”2024全年ASML净销售额达283亿欧元，毛利率51.3%，创历史新高。ASML CEO傅恪礼表示，AI与高性能计算需求激增将推动半导体市场在2030年突破万亿美元，带动EUV需求年复合增长率达两位数。ASML预计2025年营收300~350亿欧元，其中High NA EUV占比将持续扩大，未来十年或成其公司利润的核心增长点。5.微软AI通过“玩”游戏学会设计电游最新一期《自然》杂志报告了一个可协助电子游戏设计师迭代设计游戏的生成式人工智能（AI）工具。这个AI模型由微软研究团队开发，仅通过玩游戏的训练就能学会设计游戏，而其生成的稳健三维（3D）世界，遵循了电子游戏的设计机制。研究团队分析AI模型设计游戏的能力。图片来源：英国《自然》杂志电子游戏在娱乐产业中占最大份额，全球有数十亿人玩和购买电子游戏。与此同时，随着生成式AI在创意领域的受欢迎度不断上升，其在电子游戏开发中的作用一直有待明确。为了理解电子游戏开发者的需求，团队采访了27名电子游戏设计师。这些设计师认为当前用于打造电子游戏的AI方案缺乏生成许多不同创意（发散性思维）的能力。他们还强调了通过设计过程来持续微调游戏各方面（迭代实践）的重要性。团队随后开发了名为“世界与人类行动模型”（WHAM）的AI模型。该模型使用了一个3D多玩家战斗模拟器中的人类玩家体验进行训练。团队发现，WHAM或能设计出符合预存在机制的复杂3D电子游戏序列，其关卡设计具有明显的多样性，且创意人员可对输出进行迭代调整。由于WHAM仅通过玩游戏的训练就能学会生成序列，无需任何先前知识，这个工具或能轻松转换用于生成来自其他电子游戏的关卡。他们指出，WHAM一类的AI工具可能无法作为设计过程的终点，而应该作为人类游戏设计师的辅助工具。 （记者张梦然）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0}}}