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IBM CEO质疑数据中心,在现有成本下100%亏本;Marvell拟以32.5亿美元收购Celestial AI

IBM CEO质疑数据中心,在现有成本下100%亏本;Marvell拟以32.5亿美元收购Celestial AI 核芯产业观察号
2025-12-03
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导读:IBM CEO质疑数据中心,在现有成本下100%亏本;Marvell拟以32.5亿美元收购Celestial AI

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Omdia:全球可穿戴设备出货量增长3%,小米领跑全球市场


市场调研机构Omdia发布最新报告指出,2025年第三季度,可穿戴腕带设备市场小幅增长3%,出货量达到5460万台。尽管出货量增速有限,但市场价值却同比大涨12%,达到123亿美元,反映出消费者正加速转向更高端的可穿戴设备。


平均售价(ASP)同比上涨9%,达到225美元,主要受到市场头部厂商的推动。前五大厂商——小米、苹果、华为、三星和佳明——合计占据了市场总价值的84%及出货量的63%。这种价值主导地位,加上其雄厚的资金和研发资源,使得中小厂商在价格竞争和用户获取方面面临越来越大的压力。


许多厂商还将可穿戴腕带手环纳入更广泛的高端化策略中。它们不再以价格取胜,而是注重更先进的差异化能力,包括增强计算能力、应用支持以及蜂窝与卫星连接等功能。 


新机型推动高端市场显著增长,其中500–700美元和700美元以上价位段分别同比增长29%和34%。厂商正通过开拓新领域来推动高端化。生成式 AI 已从新奇走向实用,厂商逐渐将 AI 教练集成到设备中。自主智能化的潜力正在显现,例如,新的 Galaxy Watch 支持 Gemini 语音指令并强化健康整合功能。 


IBM CEO质疑数据中心,在现有成本下100%亏本


日前,IBM首席执行官阿尔温德·克里希纳在“Decoder”播客节目中表示,目前建造一座1吉瓦级数据中心需投入约800亿美元。如果要建设20到30吉瓦,那就是1.5万亿美元的资本支出,并且必须在五年内把它全部用完,否则就得报废更新。


目前全球在追逐AGI的数据中心“承诺容量”加起来似乎约为100吉瓦。若按每100吉瓦800亿美元计算,全球算力投资总成本约达8万亿美元。“在我看来,你根本不可能从中获得回报,因为8万亿美元的资本支出意味着仅利息支出就需约8000亿美元利润支撑,”克里希纳还表示,他并不相信现有技术体系能实现AGI。


Marvell拟以32.5亿美元收购光学I/O技术企业Celestial AI


Marvell美满美国加州当地时间2日宣布已与高速光学I/O互联技术企业Celestial AI达成最终协议,计划以10亿美元现金+22.5亿美元Marvell普通股,总计32.5亿美元的对价收购后者。


这笔交易预计将于2026日历年第一季度完成,具体情况取决于惯例性完成条件和监管批准。Marvell表示Celestial AI构建了颠覆性的光子Fabric技术平台,在掌握Celestial AI的技术后该企业将成为业内最全面的高带宽、低功耗、低延迟解决方案供应商,为下一代数据中心互联提供支持。

产业动态

IDC:明年内存短缺将冲击出货量


IDC数据显示,今年第四季度苹果手机出货量超出预期,但2026年,由于内存组件短缺和产品周期调整,全球智能手机出货量将下降0.9%。明年全球智能手机平均售价上涨至465美元(约合人民币3287.96元),市场价值达到创纪录的5790亿美元。


IDC预计,2025年全球智能手机出货量预计将增长1.5%至12.5亿部,这得益于苹果的强劲销售表现、主要新兴市场的快速增长和中国市场的反弹。


根据其预测,苹果在2025年有望创下业绩新高,其出货量预计将增长6.1%至2.47亿部,这得益于其iPhone 17系列的强劲需求。


在中国这个苹果公司最大的市场,消费者对iPhone 17的需求激增,使得苹果在中国的市场份额占比在10月和11月超过了20%,IDC 也因此将苹果在中国的第四季度同比增长预期从9%上调至17%。


消息称三星半导体拒绝与手机部门签订 DRAM 长期合同


外媒报道,三星内部芯片团队与移动业务部门的矛盾正在加剧,Galaxy S26 系列的供应链因此面临风险。三星计划在明年初推出 Galaxy S26 系列,但移动业务 MX 部门未能与半导体 DS 部门达成长期内存芯片供应协议。消息人士称,DS 部门拒绝了 MX 部门提出的一年以上 DRAM 合同请求,仅愿意维持季度合约。


报道指出,尽管双方高层曾进行了多轮谈判,MX 部门最终仅确保了截至 12 月 31 日的第四季度 DRAM 供应。与此同时,DS 部门正将资源集中在高带宽存储(HBM)等面向 AI 数据中心的产品上,逐渐淡化 DRAM 与 NAND 的合同业务。


这一策略使 MX 部门在面对内存价格上涨时陷入困境。三星 12GB LPDDR5X RAM 的价格今年初约为 33 美元(约 233 元人民币),而近期已飙升至约 70 美元(约 495 元人民币)。


理想汽车携手蔡司,AI 眼镜 Livis 今晚发布


近日,理想汽车宣布与德国光学巨头蔡司达成全球战略合作,将正式推出其首款 AI 智能眼镜Livis。


理想汽车表示,此次合作标志着公司从智能汽车制造商向智能出行生态服务商的转型。Livis AI 眼镜将作为车机系统的延伸,结合全场景 AI 能力,把理想同学的智能交互体验从车内拓展至日常生活。


产品搭载 MicroOLED 高清显示屏,并借助蔡司在光学领域的技术优化视觉清晰度与场景适配性。同时,眼镜支持轻量化设计与近视定制功能,提升佩戴舒适度。根据理想汽车官方预热视频,Livis 智能眼镜还具备远程控车功能,可实现打开电动侧滑门、提前开启车内空调及座椅加热等操作。

新品技术

ST发布支持Matter1.5标准的NFC芯片


近日,意法半导体(ST)发布了一款安全、可靠的NFC芯片。新产品ST25DA-C芯片为满足最新Matter智能家居标准而设计,让家庭网络的安装和拓展变得更加方便快捷,用户用手机“碰一碰”即可一步将灯具、门禁、安防摄像头或任何IOT设备添加至家庭网络。Matter是目前最新的智能家居开源标准,而作为首款满足Matter协议最新发布增强特性的商用解决方案,ST25DA-C的推出将在安全性、可靠性和易用性等方面全面提升智能家居产品的使用体验。


该款芯片符合NFC Forum Type 4标准,基于智能手机对NFC技术的广泛支持,可以显著提升用户体验。相较于蓝牙或二维码等传统配网方式,基于NFC的设备配网不仅更快捷、更可靠、更安全,且可以应对蓝牙和二维码无法胜任的应用场景。


ST25DA-C安全NFC标签可借助射频场采集能量工作,执行Matter设备入网所需的加密运算。这一机制让用户能够将首次上电的设备快速地添加到家庭网络中,并简化多个设备的配网安装操作。


圣邦微电子推出全集成同步整流降压转换器SGM61620


圣邦微电子推出 SGM61620,一款 4.2V 至 60V 输入、2A 同步降压转换器。该器件可应用于工业控制、电信和数据通信系统,及通用宽输入范围的降压供电。


SGM61620 是一款全集成同步整流降压转换器,能在 4.2V 至 60V 的宽输入电压范围内提供 2A 持续电流,其输入瞬态保护可达 65V,因此可显著减小过压与浪涌保护元件的尺寸,并降低整体系统成本。输出电压可在 1V 至 95% 的输入电压之间任意调节,完全覆盖常见总线电压需求。


芯片以 400kHz 的固定开关频率工作,既保证磁性元件小型化,又兼顾转换效率;内部补偿网络已集成,可节省外围器件数量,而经过优化的引脚排列则让 PCB 布局更加简洁。EN 引脚内置精密使能分压器,用户只需调整外部电阻即可设定欠压锁定阈值,实现灵活的开关控制。电源正常标志端在内部完成滤波与延时,上电与掉电过程中都能准确指示系统状态。

融资

清微智能完成20亿元C轮融资


近日,AI 芯片企业清微智能完成超20亿元人民币 C 轮融资。本轮融资由北京市属国企京能集团领投,北创投、建投投资、武岳峰科创、成都科创投、华泰紫金、智路资本、中南泊富、凯联资本、图灵资产、硬核坚果资本、拓锋投资、米聚资本、允泰资本、和而泰、中科元创跟投,老股东京国瑞(北京信息产业发展投资基金)、中关村科学城公司、商汤国香资本、闻名投资、卓源亚洲、源余投资、考拉基金持续追投。


清微智能亦是国内研发“非 GPU”新型架构 AI 芯片的代表企业。其研发的可重构AI芯片在保留GPU通用性的同时,通过算子的动态重构,趋近TPU等专用AI芯片的能效优势,也被称为“通用型TPU”。目前,清微智能可重构AI芯片已在全国十余座千卡规模智算中心实现规模化落地。


据披露,本轮融资将重点投向三方面:下一代可重构芯片研发、智算场景落地、高端人才引进。公司已启动上市筹备相关工作,目标打造国内“非GPU”新型架构芯片领域首个上市标杆企业。


优宝特完成近亿元A轮融资


近日,山东优宝特智能机器人有限公司完成近亿元A轮融资。本轮融资由济南财投领投,达信致远、仁信投资等多家产业资本跟投。据悉,融资将系统性用于构建“大脑-小脑协同”的具身智能技术架构,并推进产线建设与量产能力提升,以应对亿元级订单储备带来的商业化需求。


公司凭借行业创新的“模块化VLA”(视觉-语言-动作)架构,在认知智能层面构建了区别于同行的技术壁垒。该架构通过创新的分层解耦设计,将复杂的感知-决策-执行链条拆解为可独立优化的技术模块,实现了从“单一场景专用”到“多场景通用”的技术跨越。


公司建立的高精度动作捕捉系统与多模态人机协同控制框架,为VLA系统提供了持续进化的数据支撑。配合“仿真-实机”双轨训练机制,形成了“数据采集-策略优化-场景验证-模型迭代”的完整闭环,在显著降低开发成本的同时,大幅提升了算法更新与部署效率。



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