PRODUITS

Drones

Nos puces conçues pour les drones intègrent une technologie avancée de semi-conducteurs, des procédés de fabrication de haute précision et des algorithmes intelligents. Elles se caractérisent par une consommation d'énergie ultra-faible, permettant un vol de longue durée des drones.

Dispositifs médicaux

Nos puces dédiées aux dispositifs médicaux sont fabriquées avec des matériaux de premier ordre et un contrôle qualité strict. Elles sont conçues pour répondre aux exigences élevées de fiabilité et de sécurité de l'industrie médicale.

Infrastructure de communication large

Nos puces pour les communications à grande échelle (stations de base) intègrent une technologie de pointe, une intégration à haute densité et une gestion thermique supérieure. Nos puces pour les communications à grande échelle (stations de base) intègrent une technologie de pointe, une intégration à haute densité et une gestion thermique supérieure. 

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ACTUALITÉS ICALLCHIP

Le CPO est prêt pour les centres de données d'IA. Les tests sont-ils prêts pour le CPO ?

Alors que les centres de données d'IA continuent de croître, la demande de transmission de données plus rapide et plus économe en énergie augmente rapidement. Les interconnexions électriques traditionnelles font face à des limitations croissantes en matière de bande passante, de consommation d'énergie et de latence. C'est l'une des raisons pour lesquelles l'optique co-packagée (CPO) et la photonique au silicium attirent une attention croissante en tant que technologies d'interconnexion de nouvelle génération. Mais il existe un défi souvent négligé : la CPO est peut-être prête pour la commercialisation, mais les tests CPO sont-ils prêts pour la production de masse ? Selon TrendForce, les tests restent l'un des principaux goulots d'étranglement alors que la CPO passe du laboratoire à la production en volume. La plateforme COUPE de TSMC vise également une production en volume en 2026, accélérant davantage le développement de l'écosystème CPO. Qu'est-ce qui rend les tests CPO si difficiles ? Contrairement aux tests traditionnels de circuits intégrés électroniques, la CPO combine des technologies électriques et optiques dans le même boîtier. Une architecture CPO typique intègre un circuit intégré photonique (PIC) avec un circuit intégré électrique (EIC). Le composant combiné est souvent appelé moteur optique (OE). Le PIC peut inclure : des coupleurs optiques, des modulateurs, des photodétecteurs, des filtres optiques, des guides d'ondes optiques. Cela signifie que les tests ne concernent plus seulement les performances électriques. Les ingénieurs doivent également mesurer des paramètres optiques tels que : la perte d'insertion (IL), la perte dépendante de la polarisation (PDL), la responsivité, la perte de propagation dans le guide d'ondes, la diaphonie optique. La combinaison de tests électriques, optiques et optoélectroniques rend les tests CPO nettement plus compliqués que les tests de circuits intégrés conventionnels. Le problème d'alignement. L'un des plus grands défis est l'alignement optique. La lumière doit voyager d'une fibre optique externe vers un guide d'ondes optique extrêmement petit. La différence de taille physique est énorme. Selon TrendForce, la section transversale du cœur d'une fibre monomode est d'environ 78,5 µm², tandis que le guide d'ondes optique peut être d'environ 0,099 µm². Cela signifie que le cœur de la fibre peut être des centaines de fois plus grand que le guide d'ondes. Même une petite erreur de positionnement peut entraîner une perte de couplage importante. C'est pourquoi les tests CPO nécessitent un alignement extrêmement précis, ainsi que des sondes optiques avancées, une vision industrielle et des systèmes de positionnement automatisés. Aujourd'hui, certains de ces processus impliquent encore des opérations manuelles importantes. TrendForce estime que l'inspection à 100 % d'un seul PIC peut prendre plus de 100 secondes, ce qui constitue un défi majeur pour la fabrication à grand volume. Quatre étapes clés de

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Actualités de l'entreprise

La Chine construit-elle un avenir au-delà du silicium ?

Et si la prochaine grande percée dans les semi-conducteurs ne consistait pas à rendre le silicium plus petit — mais à utiliser des matériaux entièrement nouveaux ? Des chercheurs de l'Université de Pékin ont développé un transistor 2D à base d'oxysélénure de bismuth utilisant une architecture à grille enveloppante (GAA). Selon les résultats rapportés, il pourrait offrir : ⚡ Des performances jusqu'à 40 % plus rapides 🔋 Une consommation d'énergie environ 10 % inférieure 🧩 Une alternative potentielle à la technologie traditionnelle des transistors à base de silicium. Pourquoi est-ce intéressant ? Alors que la mise à l'échelle du silicium devient plus difficile, les chercheurs considèrent les matériaux 2D comme une nouvelle voie possible pour améliorer les performances et l'efficacité énergétique des transistors. Mais le véritable défi ne réside pas seulement dans les performances en laboratoire. 👉 Les matériaux 2D peuvent-ils être fabriqués à grande échelle ? 👉 Peuvent-ils être intégrés dans les processus de semi-conducteurs existants ? 👉 Et surtout, peuvent-ils devenir un jour des produits commerciaux ? Si ces défis peuvent être résolus, l'impact pourrait toucher des domaines comme les puces d'IA, les centres de données et l'électronique de nouvelle génération. L'avenir des semi-conducteurs ne consiste peut-être pas seulement à rendre le silicium plus petit. Il pourrait aussi s'agir de trouver ce qui vient après le silicium. 💬 Qu'en pensez-vous ? Les matériaux 2D pourraient-ils devenir l'une des prochaines directions majeures de la technologie des semi-conducteurs ?

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Actualités de l'entreprise

Le prochain goulot d'étranglement dans les serveurs d'IA pourrait ne pas être les puces. Ce pourrait être les matériaux qui les sous-tendent.

Alors que les puces d'IA et les serveurs haute vitesse deviennent plus puissants, les PCB évoluent vers des tailles plus grandes, davantage de couches et des performances plus élevées. Cela signifie une demande accrue de tissu de fibre de verre spécialisé. Mais l'offre ne suit pas facilement. 🔹 Les équipements de tissage haut de gamme sont limités 🔹 Les processus de fabrication sont complexes 🔹 Les nouvelles capacités prennent du temps à être mises en service 🔹 Les défis de rendement réduisent la production réelle. Même avec l'expansion continue des capacités, le tissu de fibre de verre haut de gamme pourrait rester en pénurie à court terme. Le tissu de fibre de verre de quartz pourrait offrir de meilleures performances de transmission du signal à l'avenir, mais son coût élevé et ses défis de traitement rendent son adoption généralisée difficile pour l'instant. L'infrastructure d'IA n'est pas seulement une histoire de puces. C'est aussi une histoire de matériaux, d'équipements et de fabrication. Quelle partie de la chaîne d'approvisionnement de l'IA, selon vous, sera confrontée au prochain goulot d'étranglement majeur ?

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Actualités de l'industrie

iPhone 18 : Moins de matériel, plus d'IA et de prix

L'iPhone 18 ne devrait pas apporter de mises à niveau matérielles majeures. L'accent semble se déplacer vers les performances d'IA, le prix et l'expérience utilisateur. En parallèle, la hausse des coûts de mémoire exerce une pression accrue sur la nomenclature et les marges bénéficiaires d'Apple. Il sera intéressant de voir comment Apple équilibre les coûts matériels, le prix et l'IA pour stimuler les ventes.

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Actualités de l'industrie

Les robots humanoïdes entrent dans une nouvelle phase

L'industrie des robots humanoïdes évolue rapidement. En 2026, l'accent passe de la validation technologique à la commercialisation précoce. La Chine, l'Amérique du Nord et la chaîne d'approvisionnement asiatique font tous avancer l'industrie. La concurrence ne porte plus seulement sur le robot lui-même. Elle concerne les modèles d'IA, les composants clés, la puissance de calcul et la chaîne d'approvisionnement qui les sous-tend. Les robots humanoïdes deviennent l'une des applications clés de l'IA physique. Il sera intéressant de voir comment cette industrie évolue à partir de maintenant.

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Actualités de l'industrie

Est-ce le prochain moment DeepSeek ?

La course à l'IA open source en Chine avance rapidement. Le 27 juillet, Moonshot AI a officiellement open-sourcé les poids de son modèle phare, Kimi K3. Avec 2 800 milliards de paramètres au total, il est désormais l'un des plus grands modèles d'IA open source au monde. Et l'élan ne s'est pas arrêté là. 🔹 DeepSeek a publié DeepSeek V4 Flash le 31 juillet 🔹 Alibaba Cloud a lancé Qwen 3.8 Max le 3 août. Ces publications rapides suscitent des discussions pour savoir si nous assistons à un nouveau “ moment DeepSeek ” — et à une nouvelle phase dans la concurrence croissante en matière d'IA entre la Chine et les États-Unis. Une chose est claire : le rythme du développement de l'IA ne fait que s'accélérer. Source : TrendForce, août 2026

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