ПРОДУКЦИЯ
Дроны
Медицинские устройства
Дроны
Наши чипы, разработанные для дронов, объединяют передовые полупроводниковые технологии, высокоточные производственные процессы и интеллектуальные алгоритмы. Они отличаются сверхнизким энергопотреблением, что обеспечивает длительное время полёта дронов.
Медицинские устройства
Наши чипы, предназначенные для медицинских устройств, изготовлены из высококачественных материалов и проходят строгий контроль качества. Они разработаны с учётом высоких требований медицинской отрасли к надёжности и безопасности.
Инфраструктура дальней связи
Наши чипы для крупномасштабной связи (базовые станции) воплощают передовые технологии, высокоплотную интеграцию и превосходное управление тепловыми режимами. Наши чипы для крупномасштабной связи (базовые станции) воплощают передовые технологии, высокоплотную интеграцию и превосходное управление тепловыми режимами.
Связаться с нами
НОВОСТИ ICALLCHIP
CPO готов к использованию в центрах обработки данных ИИ. Готово ли тестирование к CPO?
По мере роста центров обработки данных ИИ быстро растёт спрос на более быструю и энергоэффективную передачу данных. Традиционные электрические межсоединения сталкиваются с растущими ограничениями по пропускной способности, энергопотреблению и задержке. Это одна из причин, по которой совместно упакованная оптика (CPO) и кремниевая фотоника привлекают всё больше внимания как технологии межсоединений следующего поколения. Но есть проблема, которую часто упускают из виду: CPO может быть готова к коммерциализации, но готово ли тестирование CPO к массовому производству? По данным TrendForce, тестирование остаётся одним из ключевых узких мест на пути CPO из лаборатории к серийному производству. Платформа COUPE от TSMC также нацелена на серийное производство в 2026 году, что дополнительно ускоряет развитие экосистемы CPO. Что делает тестирование CPO таким сложным? В отличие от традиционного тестирования электронных ИС, CPO объединяет электрические и оптические технологии в одном корпусе. Типичная архитектура CPO интегрирует фотонную интегральную схему (PIC) с электрической интегральной схемой (EIC). Объединённый компонент часто называют оптическим движком (OE). PIC может включать: оптические ответвители, модуляторы, фотодетекторы, оптические фильтры, оптические волноводы. Это означает, что тестирование больше не сводится только к электрическим характеристикам. Инженерам также необходимо измерять оптические параметры, такие как: вносимые потери (IL), поляризационно-зависимые потери (PDL), чувствительность, потери на распространение в волноводе, оптические перекрёстные помехи. Сочетание электрического, оптического и оптоэлектронного тестирования делает тестирование CPO значительно сложнее, чем обычное тестирование ИС. Проблема юстировки. Одной из самых серьёзных проблем является оптическая юстировка. Свет должен проходить от внешнего оптического волокна в чрезвычайно малый оптический волновод. Разница в физических размерах огромна. По данным TrendForce, площадь поперечного сечения сердцевины одномодового волокна составляет примерно 78,5 мкм², тогда как оптический волновод может иметь площадь около 0,099 мкм². Это означает, что сердцевина волокна может быть в сотни раз больше волновода. Даже небольшая ошибка позиционирования может привести к значительным потерям связи. Именно поэтому тестирование CPO требует чрезвычайно точной юстировки, а также передовых оптических зондов, машинного зрения и автоматизированных систем позиционирования. Сегодня некоторые из этих процессов всё ещё включают значительные ручные операции. По оценкам TrendForce, 100% inspection одной PIC может занимать более 100 секунд, что создаёт серьёзную проблему для крупносерийного производства. Четыре ключевых этапа
Строит ли Китай будущее за пределами кремния?
Что, если следующий крупный прорыв в полупроводниках связан не с уменьшением кремния, а с использованием совершенно новых материалов? Исследователи из Пекинского университета разработали 2D-транзистор на основе оксиселенида висмута с архитектурой gate-all-around (GAA). Согласно опубликованным результатам, он может обеспечить: ⚡ До 40% более высокую производительность 🔋 Примерно на 10% более низкое энергопотребление 🧩 Потенциальную альтернативу традиционной кремниевой транзисторной технологии. Почему это интересно? Поскольку масштабирование кремния становится всё более сложным, исследователи рассматривают 2D-материалы как возможный новый путь для повышения производительности и энергоэффективности транзисторов. Но настоящая проблема — не только производительность в лаборатории. 👉 Можно ли производить 2D-материалы в промышленных масштабах? 👉 Можно ли интегрировать их в существующие полупроводниковые процессы? 👉 И самое главное — могут ли они в конечном итоге стать коммерческими продуктами? Если эти проблемы удастся решить, влияние может распространиться на такие области, как ИИ-чипы, центры обработки данных и электроника следующего поколения. Будущее полупроводников может быть связано не только с уменьшением кремния. Оно может быть также связано с поиском того, что придёт после кремния. 💬 Что вы думаете? Могут ли 2D-материалы стать одним из следующих основных направлений в полупроводниковых технологиях?
Следующим узким местом в серверах для ИИ могут стать не чипы, а материалы, лежащие в их основе.
По мере того как ИИ-чипы и высокоскоростные серверы становятся всё мощнее, печатные платы (PCB) движутся в сторону увеличения размеров, большего числа слоёв и более высокой производительности. Это означает рост спроса на специальную стеклоткань. Но предложение не поспевает за ним легко. 🔹 Высококлассное ткацкое оборудование ограничено 🔹 Производственные процессы сложны 🔹 Новые мощности требуют времени для ввода в эксплуатацию 🔹 Проблемы с выходом годной продукции снижают фактический выпуск. Даже при продолжающемся расширении мощностей высококлассная стеклоткань может оставаться в дефиците в ближайшей перспективе. Кварцевая стеклоткань в будущем могла бы обеспечить ещё лучшие характеристики передачи сигнала, но её высокая стоимость и сложность обработки пока затрудняют широкое распространение. Инфраструктура ИИ — это не только история о чипах. Это также история о материалах, оборудовании и производстве. Как вы думаете, какая часть цепочки поставок ИИ столкнётся со следующим крупным узким местом?
iPhone 18: меньше аппаратных изменений, больше ИИ и вопрос цены
Ожидается, что iPhone 18 не принесёт серьёзных аппаратных улучшений. Похоже, акцент смещается на производительность ИИ, ценообразование и пользовательский опыт. В то же время рост стоимости памяти оказывает дополнительное давление на BOM и маржу прибыли Apple. Будет интересно посмотреть, как Apple сбалансирует аппаратные затраты, ценообразование и ИИ для стимулирования продаж.
Гуманоидные роботы вступают в новый этап
Индустрия гуманоидных роботов развивается быстро. В 2026 году акцент смещается с технологической валидации на раннюю коммерциализацию. Китай, Северная Америка и азиатская цепочка поставок все продвигают отрасль вперёд. Конкуренция больше не связана только с самим роботом. Она касается ИИ-моделей, ключевых компонентов, вычислительной мощности и цепочки поставок за ними. Гуманоидные роботы становятся одним из ключевых применений Physical AI. Будет интересно посмотреть, как эта отрасль будет развиваться дальше.
Станет ли это следующим моментом DeepSeek?
Гонка открытых ИИ-моделей в Китае развивается быстро. 27 июля Moonshot AI официально открыла веса своей флагманской модели Kimi K3. С общим числом параметров 2,8 триллиона она теперь является одной из крупнейших открытых ИИ-моделей в мире. И импульс на этом не остановился. 🔹 DeepSeek выпустила DeepSeek V4 Flash 31 июля 🔹 Alibaba Cloud запустила Qwen 3.8 Max 3 августа. Быстрые релизы вызывают дискуссии о том, наблюдаем ли мы очередной “момент DeepSeek” — и новую фазу в растущей конкуренции в области ИИ между Китаем и США. Одно ясно: темпы развития ИИ только ускоряются. Источник: TrendForce, август 2026.
