1.全球IC出口排名:香港大陆台湾高居前三；
2.无芯片不 AI ！Synopsys ：人工智能时代机遇与挑战并存；
3.贝恩收购东芝芯片存储业务无法按期完成；
4.英特尔或能从三星手中夺回半导体第一的桂冠；
5.全球半导体OSD销售增长11%；
6.黄仁勋:NVIDIA成为全球最大区块链技术供应者
1.全球IC出口排名:香港大陆台湾高居前三；
集微网消息，中国台湾有关部门根据联合国WTO世界贸易组织资讯网提供的数据研究报告认为，2016年中国香港IC出口占全球IC出口比重17.6%，高居第一。
香港毗邻中国大陆，又为区域转口贸易中心，进出口占比分别为17.3%及17.6%，出口占比为全球第1，进口占比则为全球第2。
中国大陆为IC大厂生产基地，需进口相关原物料与零组件，因此2016年进口占全球比重达33.6%最高，至于IC产品出口占14.1%，则居全球第2。
中国台湾2016年IC出口占13.6%，挤下新加坡（12.8%），位居全球第3，较前一年进步一名，进口占5.2%位居第5。
香港大陆台湾进口合占58.6%，相当集中。至于美国多以IC设计厂为主，位处供应链上游，2016年IC出口与进口在全球占比分别为6.6%、5.9%。
中国大陆、美国及日本因资源丰富或产业发展多元，出口货品种类较显分散，2016年 IC 出口占其总出口比重分别为4.3％、2.9％及5.2％；半导体为韩国第一大主要出口货品，然其汽车、船舶、机械等出口规模亦高， 因此IC占比为11.7％；香港、新加坡因经济规模较小，马来西亚受惠于国际大厂投资，IC出口占其总出口比相对较高，介于18.5％至24％。
2.无芯片不 AI ！Synopsys ：人工智能时代机遇与挑战并存；
集微网上海报道
2016 年的春天，一场 AlphaGo 和顶级围棋高手李世石的人机世纪对战把全球推上了人工智能浪潮的新高度；继 2017 年后，今年 3 月初“人工智能”再次被写入《政府工作报告》，总理强调要加强新一代 AI 研发的应用，在医疗、养老、教育、文化和体育等多领域推进 AI 的应用和落地。毋庸置疑，AI 是目前最热门的话题之一。
Synopsys 中国区副总经理沈莉
“这是最好的时代，因为我们都在做 AI，这也是最坏的时代，因为我们都在做 AI，机遇和挑战并存。”Synopsys 中国区副总经理沈莉在“人工智能芯片设计及应用论坛第二期上海站”上致辞表示。
在人工智能芯片设计及应用论坛第一期北京站上，来自高通，百度、地平线以及 Synopsys 技术专家一同探讨了人工智能芯片设计与应用的结合。而在人工智能芯片设计及应用论坛第二期上海站上，来自酷芯、雅析安全系统、归墟电子以及 Synopsys 技术专家一同探讨了人工智能的机遇和挑战。
无芯片不 AI
沈莉认为，做 AI 就一定要有芯片，这是不可或缺的物理载体。AI 芯片需要解决两大要素：第一是这款芯片能够适应算法的演进，第二是要有一个创新的芯片架构，使其能适应尽可能多的应用，因此应用和架构创新是 AI 芯片发展的必由之路。
同时，沈莉表示，为了应对 AI 的挑战，Synopsys 作为全球领先的 AI 芯片解决方案提供者，也是借助 EDA 和 IP 的优势，致力于探索算法、软硬件协同设计的解决路径，推动芯片架构和算法软件的有效迭代，完整的算法、软件、硬件一体化方案，加速 AI 产品的落地和普及。
Synopsys 执行长 Aart de Geus 在日前于美国硅谷举行的年度使用者社群大会上发表专题演说时表示，“AI 将在接下来几十年成为半导体产业的推手。”他指出，AI 在 1986 年首度出现在 Synopsys 的产品，以一种名为 Socrates 的专家系统(expert system)型态发展为其 Design Compiler 编译器工具；今日该公司则有数个研发专案，要将机器学习技术导入其芯片设计工具。
Synopsys：迎接 AI 芯片设计的挑战
Synopsys 解决方案集团产品市场副总裁 John Koeter
关于 IP 驱动智能应用，Synopsys 解决方案集团产品市场副总裁 John Koeter 抛出机器思考的问题引人深思。作为 EDA 及 IP 领域的领军者，Synopsys 着眼于人工智能远大的前景，畅想产业未来发展，解析人工智能如何驱动下一代 IP，加速迈向 ML SoC 的脚步，并深入浅出地介绍了如何让人工智能设备深度学习来取代传统方式，从而创造更多可能性。
Synopsys 人工智能实验室主任廖仁亿
Synopsys 人工智能实验室主任廖仁亿先生提出如何 “迎接 AI 芯片设计的挑战” ，分析了目前人工智能的实现存在诸多方面的挑战。如何运用现有技术，在多样化神经网路模型应用下做出足够应用弹性且高能效比的芯片，是整个行业面临的重要挑战。为了应对这些挑战，Synopsys 设立了全球人工智能实验室，致力于在更开放的平台上，与行业专家们共同探索人工智能技术发展所带来的软硬件协同开发等新问题，并寻求更有效的解决方案，帮助设计人员加速人工智能芯片的开发和应用普及。
芯片设计者如何引领人工智能应用落地？
在“高峰对话——芯片设计者如何引领人工智能应用落地？”环节中，Synopsys 中国区 IP 产品销售总监姚尧和酷芯首席技术官沈泊、雅析安全系统执行董事林誉森、归墟电子首席执行官王景阳一起探讨了对于 AI 的理解。
目前，中国有很多新兴的人工智能公司涌现出来，甚至有很多传统的互联网公司在向人工智能公司转型，那么人工智能公司到底有什么意义呢？
酷芯首席技术官沈泊表示，AI 的概念最近炒的很热，甚至有人疑虑现在是不是已经有很多泡沫存在？实际上，未来 AI 更应该强调的是如何实现落地、如何与各个行业实现更好的结合。目前还没有所谓通用的 AI 技术，任何一家 AI 公司都应该有一个落地点，知道该如何与行业更好的结合起来，这才是真正的 AI 公司。
雅析安全系统执行董事林誉森以英伟达举例表示，英伟达原本是做 GPU 的公司，因为车厂的启发，开始把 GPU 用到 ADAS 、甚至是人工智能上面。这两年英伟达的股价也上升的非常快，并一直强调自己是一家做人工智能的公司，可以提供给车厂整个解决方案。作为一家 AI 公司，就应该针对一个产业的问题来提供解决方案，客户需要什么就去做什么。
归墟电子首席执行官王景阳表示，人工智能和机器人结合起来，这不是一个简单的技术，而是大的趋势。AI 不是泡沫，AI 发展的路还很长，现在才刚刚开始。
机器人可见的未来市场在哪里？AI 如何推动机器人产业向前发展？
沈泊表示，机器人这个行业，尤其是家用机器人，首先应该从功能机器人出发，因为有应用的需求。此外，最好家里有个类似家庭小助手的机器人，它类似于功能型机器人，但更加的智能，因此挑战性也很大，对视觉的理解和语音语义的了解还要再上一个台阶，这是相对长期的过程，至少还需要 3 到 5 年的时间。
王景阳表示，眼睛看得到的东西一定会先实现。我们是推动这个技术最前面的一波人，没有硬件和芯片在里面，所有的东西都是虚的。未来 5 到 10 年，机器人行业首先能实现落地的是家政领域，比如扫地机器人等等；其次是教育领域，比如陪伴孩子学习的机器人等等；还有商用领域，最快的应该是智能物流、智能接待和特种行业等等。
中国 AI 的产业是百花齐放的现象，很多新创公司、互联网公司和传统芯片公司都开始进入 AI 产业。之前清华大学微电子所所长魏老师说，很多 AI 的创业者会成为先烈，AI 会是中国弯道超车的好机会吗？这里面有多少泡沫在？AI 的风口值不值得追？
沈泊认为，目前 AI 的热度超过想象，这里肯定有泡沫，因为有资本在里面不断地砸钱。但是 AI 的未来还是很有价值的，等泡沫没了，90% 的公司倒闭了，最后剩下的 10% 的公司就是真正有价值的公司，这跟以前的互联网泡沫很像。所以大家还是要脚踏实地去和行业更好的结合，这里还是有很多机会的。可以说在中国，AI 有着非常大的机会，但谈不上弯道超车，因为中国和美国做的不是一件事情，美国更注重基础研究，而中国主要和应用结合的很紧密，利用美国的研究成果在中国落地生根发芽，这是我们擅长的。
林誉森认为，现在很多新兴的电动车厂和电动新品牌出来，汽车从业人员一致觉得这些品牌未来会不见。AI 也一样，未来会有很多没有价值体现的公司会消失，但是肯定会有一些真正有真材实料的公司。
王景阳也认为，有泡沫不是坏事，但是得看泡沫到什么程度。
3.贝恩收购东芝芯片存储业务无法按期完成；
新浪科技讯 北京时间3月30日下午消息，由于未能及时获得监管部门批准，东芝无法在3月底之前完成总额2万亿日元（约合190亿美元）的存储芯片业务出售交易，导致该计划至少会推迟一个月。
中国监管部门仍在评估此项交易对这个全球最大半导体市场的影响，目前尚未做出最终审批。即便是在本月最后两天完成审批，可能也没有足够的时间完成所有流程。根据协议条款，新的截止日期将推迟到5月1日，而东芝需要在4月13日前获得审批才能按时完成交易。
作为NAND芯片技术的发明者，东芝在2017年出售存储芯片业务，希望修复因为核电业务亏损而严重受损的资产负债表。如果收购方贝恩资本退出，东芝至少还有三个选择：可能以更高的价格重新谈判条款、推动存储芯片业务上市或者保留该部门。
“多数投资者都认为收购最终会完成。但如果无法完成，对东芝也没什么坏处。”Ace Research Institute分析师Hideki Yasuda说。
有报道称，中国商务部官员主要关注SK海力士在其中扮演的角色，这家公司也是贝恩财团的一部分。这家韩国芯片制造商最终可能在这项业务中占据重要股份，从而将顶尖企业进行整合。中国商务部还有可能提出一些条件，从而对这项业务的价值构成实质性影响，例如要求东芝冻结价格，或者分拆固态硬盘和存储芯片业务。
东芝发言人表示，截至周四晚间，东芝尚未获得一些反垄断机构的审批，但该公司仍然计划尽快完成该交易。(书聿)
4.英特尔或能从三星手中夺回半导体第一的桂冠；
与英特尔相比，三星在2017年第二季度的营收和运营利润都有所提高，终结了英特尔25年作为全球最大的半导体芯片制造商的统治。到今年年底，三星已经通过收入成为世界上最大的芯片制造商，从而彻底击败了英特尔。这对三星来说是一个重大的成就，尽管英特尔处理器在全球绝大多数计算机中都有使用。虽然三星也制造处理器，但它们主要用于移动设备，而不是台式/笔记本电脑。
三星的领先地位基于其在内存芯片市场的主导地位。一些分析人士预计，今年这一趋势将有所下降，这可能导致英特尔从三星手中夺回桂冠。
价格的逆转可能会使英特尔再次处于领先地位。
研究公司IHS Markit发布了其2017年全球半导体行业数据，这也证实了三星已超过英特尔成为全球最大的基于营收的半导体供应商，三星的年销售额同比增长了53.6%。
三星主导着全球内存芯片市场。如今，你会发现很难找到智能手机或平板电脑上没有来自三星内部的RAM，该公司在固态硬盘市场的地位也有了显著提高。
因此，三星的收入增长是由其内存芯片驱动的，而英特尔则依靠其微处理器。IHS和Gartner的分析师都指出，三星的领先地位并不像25年前的英特尔的领先地位那样牢固，因为后者的领先地位主要依赖微处理器。
三星去年的收益是由于存储芯片价格的大幅上涨，而该公司三分之二的收入增长来自其内存产品。分析师预计，随着中国制造商提高产能，NAND闪存的价格将在2019年有所下降。
Gartner分析师安德鲁诺伍德(Andrew Norwood)表示:“我们预计三星将失去它所获得的大量收入。”
IHS Markit分析师Shaun Teevens也做出了类似的预测，他表示，如果内存定价出现强劲逆转，英特尔很有可能重新夺回最高位置。 快科技
5.全球半导体OSD销售增长11%；
研究机构IC Insights3月29日发布报告称，光电子器件、传感器、分立器件(合称“OSD”)作为半导体产业的三个细分市场，在2017年全球共计实现753亿美元销售额，同比增长11%，是2010年来销售额增速最高的一年。
报告认为，OSD三个细分市场2018年增长会有所放缓，总体销售额增速为8%，其中光电子器件增长8%，传感器增长10%，分立器件增长5%。未来五年，受通信升级、图像识别、智能控制系统、物联网设备等强劲的需求拉动，2022年OSD总销售额将达到1023亿美元，光电子器件销售额将以2017年7.3%的年复合增长率增长至524亿美元，传感器将以8.9%的年复合增长率增长至212亿美元，分立器件将以平均每年3.1%的速度上升至287亿美元。
光电子器件领域，中际旭创2017年实现高速光模块封测龙头苏州旭创纳入合并报表，因而报告期内公司经营业绩全面增长，日前公布2017年度业绩快报显示，公司2017年实现营收23.57亿元，同比增长1690.79%；实现净利润1.59亿元，同比增长1481.29%。
传感器领域，汉威科技日前发布2017年年报显示，2017年公司传感器整体业务收入1.59亿元，增速63.92%，毛利率维持稳定水平为51.74%，在行业内具有较强的竞争优势。
而华微电子是国内功率半导体龙头，占分立器市场份额一半以上，随着车用、新能源以及工业新需求不断增长，功率半导体市场需求日益旺盛，直接驱动公司产能利用率及销售收入大幅增长，盈利水平大幅提升。2017年公司实现营收16.35亿元，同比增长17.12%；实现净利润9485.38万元，同比增长133.52%。
中国证券报
6.黄仁勋:NVIDIA成为全球最大区块链技术供应者
在此次GTC 2018期间，NVIDIA执行长黄仁勋除了再次响应将从Uber事故中学习经验，同时也强调目前市场对于GPU加速的使用需求持续增长， 其中包含游戏及内容创作的需求依然显著，同时人工智能技术也逐渐成为未来软件应用主流，同时区块链运算技术也逐渐成为显学，而这些技术都需要GPU加快运算效率。
NVIDIA执行长黄仁勋
不认为Uber自驾车事故构成影响
由于近期发生车祸致死事故的Uber，在今年CES 2018期间与福斯等车厂共同宣布与NVIDIA进行合作，因此在警方尚未公布完整调查前，不少人开始质疑是否NVIDIA所提供超级车用计算机出现异常。
不过，黄仁勋在后续回复中表示，目前仍无法确定Uber所发生事故的具体原因，但从Uber这起事件所使用车辆仍为Volvo XC90，以及从Volvo响应表示Uber在发生事故的车辆使用自有技术， 并未开启原本车辆上的标准安全技术功能来看，认为Uber并未直接使用NVIDIA所提供技术。
同时在人工智能技术应用持续增长，同时成为未来软件应用主流方向，藉由GPU加速让运算反应速度，同时让终端至云端设备的运算均能加快之下，将能使人工智能训练时间持续缩减，同时也能让人工智能能力持续增加。 此外，在近期区块链技术持续成为显学的趋势下，同样促使GPU加速需求同样有爆发式成长，因此可以预期市场对于GPU的需求几乎从来没有停过。
黄仁勋表示，由于GPU的市场需求持续扩大，几乎在全球各个地区都有NVIDIA生产的GPU投入应用，因此NVIDIA其实也能被视为用有全球最大数据库，同时也是全大区块链技术供应厂商。
不因制程技术进展速度受限
对于有人质疑在现行制程技术持续缩减情况下，NVIDIA现行采用制程技术仍未下探至10nm或更小制程，甚至市场其他竞争对手已经准备进入7nm制程发展，黄仁勋则强调制程技术确实相当重要，因为能在相同面积放进更多晶体管， 同时相对也能让相同电力产生更高运算效能，但在芯片设计其实仍有更多发展模式，例如从Maxwell架构进展至Pascal架构，并非仅以制程精进得到更高运算能力，其中更包含架构本身改变所带来影响。
举此次揭晓的NVSwitch设计，让过去藉由NVLink技术串接两组GPU的应用，可以扩展至更多GPU同时串接，因此促使总计使用16张新版Tesla V100与12组NVSwitch构成的「 全球最大GPU」DGX-2诞生，藉此对应市场更大GPU加速运算需求，同时也解决过去对于GPU发展将因为制程技术有所局限的问题。
此外，与ARM携手合作Project Trillium平台设计，将可让NVIDIA原本针对Issac训练平台所提出的开放架构训练框架NVDLA，可进一步加入ARM芯片设计内，当Qualcomm、三星、华为、 Marvell等厂商藉由ARM架构设计新款处理器时，即可藉由NVDLA学习应用串接NVIDIA终端或是基于云端协作的GPU加速效果，藉此让更多物联网装置可藉由NVIDIA技术加速学习， 让更多人工智能技术能加快应用在物联网设备。
从风险中寻找发展机会
对于目前投入发展事业是否担心因为面临更大风险，例如市场对于人工智能技术的不安全感等因素造成影响，黄仁勋则认为市场任何生意都会伴随着风险，例如NVIDIA制作相当多的显示适配器，但可能面临用户根本不玩游戏， 或是协助推动更多自动驾驶车辆，但用户并不想搭车出门，但正因为市场有这些需求而促使厂商提出更多全新技术，并且从经验、反馈中持续学习，并且让技术更加成长，而NVIDIA也持续投入这样的挑战。经济日报
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