Daniel Romero

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Pasqal 以 $PSQL 代码新近在纳斯达克上市,并利用 SEMICON Taiwan 论证量子计算能够在 2030 年左右实现全面容错之前创造商业价值
“我们敢于持不同意见,”Pasqal 首席营收官 Roberto Mauro 表示。
该公司的中性原子平台目前支持模拟量子模拟,并设计为日后向基于门的容错计算过渡。Mauro 表示,这意味着“我们的客户一次购买,就能同时获得今天的最佳方案和明天的最佳方案。”
Pasqal 表示,其已在三大洲部署七个 QPU,在商业系统中售出超过 540 个量子比特,并于 2025 年交付了一套 200 量子比特的本地部署系统。2025 年营收达到 1650 万欧元,而截至目前融资额已超过 3 亿美元
在技术方面,Pasqal 强调了近期的三个里程碑
首先,该公司利用一个拥有 2,070 个光学镊子陷阱的系统,创建了一个无缺陷的 1,024 原子阵列,原子寿命超过 5,000 秒
其次,该公司通过使用物理量子比特和逻辑量子比特求解同一个微分方程,展示了纠错能力。逻辑版本更接近正确解。Mauro 强调了跨越纠错阈值的重要性:“存在一个交叉点,而全球极少数硬件平台证明了具备跨越该阈值的能力。”
第三,Pasqal 与洛斯阿拉莫斯国家实验室合作,在经典方法难以收敛的情况下模拟受挫磁体 TmMgGaO4。Mauro 表示,QPU 在数小时内生成了结果,
NDAQ-1.85%
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$IBM 在 SEMICON Taiwan 上表示,量子计算的瓶颈正从物理学转向制造业
IBM 日本 CTO Norishige Morimoto 表示,AI 计算需求与经典半导体发展已出现巨大分化,形成了约 1 亿倍的差距。“如何实现 1 亿倍?”他问道。如今的蛮力方法需要更多硬件和能源:“能源和资源是有限的。你承担不起。”
IBM 认为未来有三条路径:持续推进硅芯片扩展、定制 AI 芯片以及量子计算。Morimoto 估计,前两者可带来 1,000 倍至 10,000 倍的提升,剩余数量级则交给量子计算
IBM 还在推动量子计算迈向传统半导体制造。其 Anderon 项目计划建设一座专用的美国量子晶圆厂,使用传统光刻技术、300mm 晶圆和标准先进制程设备,未来有望为第三方制造量子处理器
目标是加快研发迭代。“每月生产一枚芯片,甚至每天一枚芯片,都不够,”Morimoto 表示,并称快速生产多种架构可以压缩开发周期
IBM 的路线图计划于 2029 年推出 Starling,配备 1 亿个门和 200 个逻辑量子比特;随后在 2033 年之后推出 Blue Jay,配备 10 亿个门和 2,000 个逻辑量子比特
IBM 还提到了量子-经典混合计算工作。其 RIKEN 系统将 Quantum System Two 与 Fugaku 超级计算机结合;与此同时,Cleveland
IBM0.04%
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Wccftech 引用了我附有 $AMD 幻灯片的帖子
谢谢!
AMD-0.75%
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展位太多,时间太少
如果你投资半导体股票,SEMICON 肯定是必去之地
还有一些机器人/先进制造方面的内容
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我很希望能结识参与台湾半导体供应链的人士
如果有人想找时间聊聊,直接给我发私信即可
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$TSM 代表表示,在台湾建设更多晶圆厂的最大瓶颈是劳动力供应
TSM0.35%
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$GOOG 基础设施负责人:
“一个 Gemini 提示词如今消耗的资源相当于 7 秒电视节目。”
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$GOOG 炫耀其 1.09 的 PUE
确实非常令人印象深刻
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$GOOG 基础设施负责人:
“能源或许是最大的挑战。”
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$GOOG Amin Vahdat 是一位令人印象深刻的演讲者
美国公司和亚洲公司在演示质量上的差距简直是天壤之别
即使亚洲公司使用母语进行演示,它们传达信息的方式往往也不同于美国公司
GOOG0.59%
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SEMICON Taiwan 首个正式日
这里人山人海!
展位已经挤满了人
$GOOG Amin Vahdat 将率先进行演讲
GOOG0.59%
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$AMD 称混合键合 3D DRAM 的能效比使用微凸点的 HBM 高 17×
AMD-0.75%
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$SKHY 声称通过定制 HBM 将 LLM 推理性能提升至最高 5.15 倍
展望未来,该公司正在探索一种新型内存:
- 可执行计算的 DRAM
这将允许 DRAM 直接在内存内部执行某些计算,从而减少在内存与处理器之间来回移动数据的需求
SKHY2.55%
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我想说,今年在 SEMICON 最受关注的主题是:
1. 先进封装
2. 存储器
3. 光子学
玻璃基板也受到了很多关注。我没想到会这样,但人们真的对 Unimicron 充满热情
$AMD too 的整体氛围也发生了巨大转变。人们对它们真的很感兴趣
AMD-0.75%
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$AAPL 在2026年位居全球市值第二大公司,尽管几乎没有直接涉足AI,这确实令人印象深刻
没有数据中心,没有前沿AI模型,只有经典的智能手机和笔记本电脑
AAPL-0.05%
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Unimicron 表示,TGV 良率仍然较低,并计划于 2029/2030 年实现玻璃芯基板量产
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玻璃将与 ABF 增层和作为绝缘聚合物层的 PID 一同使用
这种基板材料转变对于 FOPLP 至关重要
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$LITE 喜欢用于 AI 扩展互连的 VCSELs
其主要限制是传输距离
LITE0.15%
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GateUser-ab9d682c:
太酷了,哥
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Samsung 的 zNAND-O 看起来非常惊艳
DRAM 位密度提升 10 倍,读取带宽比传统闪存高 7 倍,读取能效提升 7 倍
3D NAND 可以从 HBM 分担大量内存容量,尤其适用于推理工作负载,因为并非所有数据都需要 HBM 级别的延迟
首批样品计划于 2028 年推出
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$GOOG
“软件优化还不够。我们需要更多内存。”
GOOG0.59%
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