【記錄】ASML光刻機再破紀錄！

愛集微

2025/02/26

1.郭明錤：蘋果美國AI服務器工廠2026年開張採用高端M5芯片2.小米15 Ultra手機官宣經典黑白配色，2月27日發布3.消息稱印尼和蘋果就解除iPhone 16禁令條款達成一致4.ASML光刻機再破紀錄！可靠性翻倍，全球芯片製造迎來新變革5.微軟AI通過「玩」遊戲學會設計電遊1.郭明錤：蘋果美國AI服務器工廠2026年開張採用高端M5芯片鳳凰網科技訊北京時間2月25日，知名蘋果分析師...

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16的許可證。這項協議結束了一場始於2024年10月的爭端，當時印尼拒絕為蘋果最新設備發放銷售許可證，理由是該設備不符合國內智能手機和平板電腦的生產要求。蘋果隨後承諾在印尼投資10億美元，印尼總統指示其部長接受這一提議。然而，印尼工業部上個月意外地維持了禁令，因為它尋求更好的條件。知情人士稱，除了投資10億美元外，蘋果還將承諾培訓當地人進行公司產品的研發，以便他們能夠開發類似的軟件並設計自己的產品。此舉旨在安撫印尼政府，印尼政府一直在推動蘋果在該國設立研發機構。一位知情人士表示，創新投資將通過現有蘋果學院以外的項目進行，但蘋果目前還沒有在印尼生產 iPhone 的計劃。儘管雙方已同意解除禁令的條款，但印尼已經收回了之前的決定，因此該協議仍有可能失敗。知情人士稱，儘管 1 月份最後一刻交易被否決令人意外，但談判仍在繼續積極進展。上周，印尼工業部長阿古斯宣佈，蘋果已就 2020 年至 2023 年期間未遵守當地法規而欠印尼政府的1000萬美元債務達成和解。4.ASML光刻機再破紀錄！可靠性翻倍，全球芯片製造迎來新變革在半導體制造領域，光刻機的性能一直是衡量技術進步的關鍵指標。近期，阿斯麥（ASML）推出的高數值孔徑（High NA）極紫外線光刻（EUV）機型，憑藉其顯著提升的可靠性和生產效率，再次引領行業變革。在加利福尼亞州聖何塞的一場會議上，英特爾高級首席工程師史蒂夫·卡爾森（Steve Carson）透露，High NA光刻機在初期測試中可靠性達前代兩倍，且生產穩定性超預期。目前英特爾工廠利用該設備單季度完成3萬片晶圓量產，效率遠超舊款機型。新機型僅需一次曝光和「個位數」處理步驟，即可達成舊款需三次曝光、40步流程的任務，直接降低30%以上生產成本。新的ASML EUV設備使用光束將特徵打印到芯片上，也可以使用更少的曝光完成與早期設備相同的工作，從而節省時間和金錢。據悉，ASML High-NA EUV光刻機是具有高數值孔徑和每小時生產超過200片晶圓的極紫外光大批量生產系統，用於製造3nm以下的芯片。其提供了0.55數值孔徑，與此前配備0.33數值孔徑透鏡的EUV系統相比，精度會有所提高，可以實現更高分辨率的圖案化，以實現更小的晶體管特徵。此前有報道稱，單台High NA EUV售價高達3.5億美元，雖遠超標準EUV機型（1.8億~2億美元），但其單位時間產出提升與工藝簡化帶來的長期收益，使其成為先進製程芯片廠商的核心投資選項。英特爾計劃利用高 NA 光刻機助力其 18A 製造技術的開發，該技術預計將於今年晚些時候與新一代 PC 芯片一同投入大規模生產。台積電（TSMC）則要等到A14（1.4nm）工藝才會使用High-NA EUV光刻機，可能是出於對成本的考慮，該節點預計將於2027年投入量產。「去年第四季度已經有兩台High NA EUV設備確認收入，佔全年總銷量的約3%。」2024全年ASML淨銷售額達283億歐元，毛利率51.3%，創歷史新高。ASML CEO傅恪禮表示，AI與高性能計算需求激增將推動半導體市場在2030年突破萬億美元，帶動EUV需求年複合增長率達兩位數。ASML預計2025年營收300~350億歐元，其中High NA EUV佔比將持續擴大，未來十年或成其公司利潤的核心增長點。5.微軟AI通過「玩」遊戲學會設計電遊最新一期《自然》雜誌報告了一個可協助電子遊戲設計師迭代設計遊戲的生成式人工智能（AI）工具。這個AI模型由微軟研究團隊開發，僅通過玩遊戲的訓練就能學會設計遊戲，而其生成的穩健三維（3D）世界，遵循了電子遊戲的設計機制。研究團隊分析AI模型設計遊戲的能力。圖片來源：英國《自然》雜誌電子遊戲在娛樂產業中佔最大份額，全球有數十億人玩和購買電子遊戲。與此同時，隨着生成式AI在創意領域的受歡迎度不斷上升，其在電子遊戲開發中的作用一直有待明確。為了理解電子遊戲開發者的需求，團隊採訪了27名電子遊戲設計師。這些設計師認為當前用於打造電子遊戲的AI方案缺乏生成許多不同創意（發散性思維）的能力。他們還強調了通過設計過程來持續微調遊戲各方面（迭代實踐）的重要性。團隊隨後開發了名為「世界與人類行動模型」（WHAM）的AI模型。該模型使用了一個3D多玩家戰鬥模擬器中的人類玩家體驗進行訓練。團隊發現，WHAM或能設計出符合預存在機制的複雜3D電子遊戲序列，其關卡設計具有明顯的多樣性，且創意人員可對輸出進行迭代調整。由於WHAM僅通過玩遊戲的訓練就能學會生成序列，無需任何先前知識，這個工具或能輕鬆轉換用於生成來自其他電子遊戲的關卡。他們指出，WHAM一類的AI工具可能無法作為設計過程的終點，而應該作為人類遊戲設計師的輔助工具。 （記者張夢然）","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,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}