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#ASIC
11月2日周一
  1. Counterpoint Research82

    Alphabet 发布 Q3 2026 财报，营收 1276 亿美元，同比增长 25%。Google Cloud 收入同比大涨 103% 至 307 亿美元，在手订单达 5610 亿美元；TPU 已拓展至近百个外部客户（含 Anthropic），但 TPU 销售的实质性收入贡献预计主要在 2027 年。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    关注理由：研究机构梳理了 Alphabet Q3 财报中云收入、TPU 外部客户和资本开支三项关键数据，可用作跟踪 AI 基础设施投入与回报节奏的参考。

  2. Light Reading64

    VMO2 在 Paddington 用 Marvell 定制芯片跑 AI-RAN，频谱效率提升 20%，未用 NVIDIA GPU

    Light Reading 了解到，VMO2 在伦敦 Paddington 的 AI-RAN 试验并未使用 NVIDIA GPU，而是继续依靠 Nokia 基于 Marvell 定制芯片的 Layer 1 产品 ABIP，实现 20% 频谱效率提升，与 Nokia 用 GPU 宣称的 20% 相当。VMO2 移动接入工程总监 Rob Joyce 表示做 AI-RAN 不需要 GPU。

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10月30日周五
  1. TrendForce76

    联发科确认第二家 AI ASIC 客户将于 2028 年量产，首款 ASIC 已于 9 月出货

    联发科 2026 年第三季度合并营收达 1680.6 亿新台币，环比增长 10.4%，同比增长 18.3%，毛利率 46.3%，EPS 为 17.50 新台币。业绩会上确认第二家 AI ASIC 客户，预计 2028 年量产并贡献收入，公司澄清该客户并非中国企业；CEO Rick Tsai 表示首款 AI 加速器 ASIC 已于 9 月开始小批量出货，预计第四季度 ASIC 收入达 25 亿美元。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    关注理由：归纳联发科业绩会要点，包含第二家 AI ASIC 客户确认、出货节奏与先进封装进展，可作跟踪其 ASIC 业务兑现的基线信息。

10月29日周四
  1. Business Insider · Markets78

    Business Insider 分析：Google TPU 外供加速，Nvidia 难以忽视

    Business Insider 报道称，Google 与 Oracle 宣布自明年起向 Oracle 云客户开放 TPU，这是 Google TPU 首次出现在自家以外的超大规模云平台上；The Information 报道 OpenAI 计划向 Google 采购 TPU。Anthropic 在 IPO 文件中预计 2026 年 4 月至 2033 年 7 月支出 1145 亿美元购买 Google 算力，并估计 1250 亿至 1500 亿美元用于 TPU 算力。Mizuho 预测 TPU 收入 2026 年达 280 亿美元、2027 年 670 亿美元，2028 年最高可达 1000 亿美元；TD Cowen 预测 2028 年达 1380 亿美元，占 Google Cloud 收入的 34%。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    关注理由：梳理了 Google TPU 对外供给的进展与 Mizuho、TD Cowen 等机构的收入预测，可作为多芯片策略削弱 Nvidia 定价权论点的参照。

10月28日周三
  1. TrendForce71

    OpenAI 据报道计划采购 Google TPU，Oracle 将于 2027 年把 TPU 引入 OCI

    据 The Information 报道，OpenAI 计划购买 Google TPU，交易金额和细节尚未披露，OpenAI 已发布针对 TPU 优化前沿模型的工程师职位，此前双方已于 2025 年 6 月开始芯片租赁合作。同时 Google 与 Oracle 达成合作，计划 2027 年将 TPU 引入 Oracle Cloud Infrastructure，Oracle 高管称这是多年期。

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  3. SemiAnalysis69

    Oracle 官方宣布与 Google Cloud 深化合作，Google TPU 将进入 Oracle Cloud Infrastructure，这是 Google TPU 首次在 Google 之外的云平台上提供。客户可用 TPU 搭配训练和推理工作负载，在性能、吞吐和经济性上获得更多匹配选择。SemiAnalysis 转发该消息并配文调侃 Jensen Huang 看到后的视角。

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    引用Oracle Cloud@OracleCloud

    We’re deepening our collaboration with @googlecloud to give customers more options for building and running AI at scale. Google TPUs are coming to Oracle Cloud Infrastructure (OCI), marking the first time Google TPUs will be available on a cloud platform outside Google. Customers will have more flexibility to match AI infrastructure to demanding training and inference workloads, optimizing their environments for performance, throughput, and economics. Learn more: https://social.ora.cl/6012BHcVbe #AIWorld

  4. SemiAnalysis76

    SemiAnalysis 引用 Anthropic S-1 文件称，整个机队的每兆瓦推理收入从去年 1600 万美元升至目前 60 多万美元以上，并称 AI 模型业务规模效应极佳。截至 6 月 30 日的三个月收入同比增长 1,368%，同期算力与基础设施开支增长 300%。

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    关注理由：SemiAnalysis 从 Anthropic S-1 数据切入，对比整机队每兆瓦推理收入与算力开支增速，并讨论GB 相对 Hopper 的效率差异归属。

10月27日周二
  1. AMD Press Releases75

    AMD 扩大与 Meta 战略合作，Helios 机架方案落地并将投资 10 亿美元参与 Meta 股权融资

    AMD 公告与 Meta 深化战略合作：AMD Helios 机架级方案已在 Meta 安装测试并将扩大部署，EPYC 处理器支撑 Meta 的 Muse 个人 AI 智能体，Meta 已部署数百万颗 EPYC 并是第六代 EPYC 的领先客户，还将部署针对其负载优化的定制 Instinct GPU（Meta 为 MI450 架构早期定义客户），双方合作延伸至 MI500 系列及下一代机架系统，并为 Muse Spark Open 等模型提供 Day-0 支持。AMD 还将向 Meta 的股权发行投资 10 亿美元。

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10月26日周一
10月24日周六
  1. SemiAnalysis71

    SemiAnalysis 实测 Trainium3 PyTorch 训练栈：原生 PyTorch 体验大幅改善但编译仍慢

    SemiAnalysis 实测 Trainium3 与 TorchNeuron 栈，认为 AWS 转向原生 PyTorch（eager 模式、torch.compile、标准分布式 API）会明显扩大 Trainium3 在研究训练场景的采用。团队在 16 颗 Trainium2 芯片上用 TorchTitan 训练 Qwen3-32B，eager 模式吞吐 11,099 tokens/秒。

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10月23日周五
  1. 巨潮资讯 · A 股公告84

    寒武纪公告 2026 年前三季度营收 95.26 亿元，同比增长 106.76%

    寒武纪发布近期生产经营情况公告，2026 年前三季度实现营业收入 95.26 亿元，同比增长 106.76%，归母净利润 37.15 亿元，同比增长 131.49%；前三季度研发投入 12.25 亿元，同比增长 45.35%。公告还披露 2026 年限制性股票激励计划设定的考核目标：2026 年营业收入不低于 135 亿元，2026-2027 年累计不低于 405 亿元。

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  2. EE Times52

    Deepx CEO 谈构建开放软件生态，推动 Physical AI 走出数据中心

    Deepx 创始人兼 CEO Lokwon Kim 在接受 EE Times 采访时表示，边缘 AI 的竞争不只取决于 TOPS，软件生态和可移植性将决定硬件优势能否转化为商业地位。公司已与 27 家分销商合作并量产首款商用产品，其 NPU 接入 Ultralytics YOLO、百度 PaddlePaddle、Raspberry Pi 等开发者生态。

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10月22日周四
  1. SemiAnalysis43

    一个月内，三个团队用 megakernel 推进了 LLM 解码：Inferact 基于 Google TPU，AMD 推出 TileRT 和 FlyDSL，如今 NVIDIA 在 GB300 上实现，现已在 InferenceX 上线。 我们很高兴看到这些进展，并深入探究更快推理背后的工程实现。 Megakernel 将通常在独立程序中运行的工作整合到一起。这正是其重要之处，以及各团队方法的工作原理。(1/8)🧵

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10月21日周三
  1. SemiAnalysis46

    突发新闻🚨🚨：今天 Meta 确认他们正在生产环境中运行 TPU 推理。这对 CUDA 护城河意味着什么？ 对于读过我们公开 Newsletter 的读者来说，这并不意外，因为 2025 年 11 月 28 日我们就公开写过 Meta 是 TPU 客户，并有大量工程师在开发 TPU 相关工作。我们的加速器供应链模型中有 Meta TPU 采购的详细内容！

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10月20日周二
10月19日周一
10月17日周六
10月14日周三
10月13日周二
10月12日周一
  1. Ben Bajarin75

    微软宣布自明年起将 Maia 芯片扩展到多吉瓦部署，作为自家产品与服务的主力推理系统，并发布 Maia 300（每瓦 token 数比领先 GPU 系统高 40%）。

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    引用Satya Nadella@satyanadella

    Today we are announcing our biggest bet yet on our own silicon. Starting next calendar year, we will scale our Maia family to multi-gigawatt deployments, making it the primary inference system for our own product and services. And we’re introducing Maia 300, which delivers 40% more tokens per watt compared to leading GPU-based systems. We are already deploying Maia 200 across the US, Europe, and Australia, delivering up to 1.7x more tokens per watt across experiences in Teams and Copilot. Our goal is to build on the full-stack efficiency gains we’ve already seen, while continuing to bring the latest innovations from across the ecosystem into our fleet.

10月9日周五
  2. EE Times30

    为什么定制芯片在 AI 数据中心越来越重要

    通用处理器仍不可或缺，但定制芯片正成为数据中心架构的重要组成。文章分析其优势：针对矩阵运算等特定负载提升性能、削减不必要电路以提升每瓦性能与功耗效率、用硬件直接实现关键功能降低延迟、优化片上数据通路，并在部署规模足够大时摊薄开发成本。此外，定制芯片让企业掌控自身路线图，实现软硬件更紧耦合，成为云厂商的竞争优势。

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10月7日周三
  1. AMD67

    AMD 官方发布称，OpenAI 解释其团队选择 AMD EPYC "Turin" CPU 托管 Jalapeño AI ASIC 部署，理由包括平台实力、合作体验以及降低不必要风险的重要性。Tom's Hardware 相关报道链接见原文。

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    关注理由：OpenAI 自研 AI ASIC 部署选择 AMD EPYC Turin CPU 作为主机平台，显示 EPYC 在 AI 加速器托管场景获得头部客户采用，可关注服务器 CPU 厂商在 ASIC 部署中的配套机会。

10月6日周二
10月5日周一
10月1日周四
9月23日周三
  1. Dan Nystedt81

    台湾 8 月外销订单同比增长 71.4% 至 1029.6 亿美元，创历史新高，高于市场预期的 63%，统计局局长 W.C. Huang 表示 AI 相关需求领先，定制 ASIC 芯片设计订单的激增带来超预期。ICT 订单同比增 100.5% 至 342.1 亿美元，电子产品增 83.9% 至 457.5 亿美元；美国订单增 88.9% 至 421.3 亿美元居首。

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    关注理由：台湾出口订单超预期增长中定制 ASIC 设计订单是主要 surprise 来源，为 ASIC 设计服务与晶圆代工环节的需求强度提供了官方数据佐证。

9月22日周二
9月17日周四
  1. Broadcom33

    传统的半导体缩放方法已不足以满足超大规模 AI 工作负载的需求。 在 TSMC OIP 生态论坛上，Greg Dix 将讨论 Broadcom 规模化定制 XPU 平台的方法，包括先进制程节点的采用、异构多芯片（multi-die）集成以及近存算架构协同设计。 欢迎参加他 9 月 23 日的主旨演讲：“构建 AI 未来：用明天的方案解决今天的 XPU 挑战。”

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9月3日周四
  1. SEC 8-K · Broadcom93

    Broadcom 2026财年Q3营收296亿美元，AI半导体收入167亿美元同比增长221%

    Broadcom 公布2026财年第三季度（截至8月2日）业绩：营收296亿美元，同比增长86%；GAAP摊薄EPS为2.68美元，Non-GAAP摊薄EPS为3.32美元；自由现金流137亿美元。Q3 AI半导体收入167亿美元，同比增长221%、环比增长54%；公司指引Q4营收约348亿美元、AI半导体收入加速至217亿美元，并宣布每股0.65美元季度现金股息。

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    关注理由：Broadcom 财报披露定制 AI 加速器与网络收入规模及后续指引，对 ASIC 设计、先进封装与数据中心互连供应链的需求节奏有直接参考意义。

8月28日周五
  1. SEC 8-K · Marvell84

    Marvell 发布 FY2027 Q2 财报：营收 27.39 亿美元创纪录，上调全年展望

    Marvell Technology 公布截至 2026 年 8 月 1 日的 FY2027 第二财季业绩，净营收 27.39 亿美元创纪录，同比增长 37%，高于指引中点 3900 万美元；GAAP 毛利率 53.1%，non-GAAP 毛利率 58.9%，GAAP 摊薄每股收益 0.33 美元，non-GAAP 0.94 美元，经营现金流 6.055 亿美元。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    关注理由：Marvell 数据中心收入同比增 46%，公司上调 FY2027 与 FY2028 收入展望，定制业务自下半财年起加速，为 AI 基础设施相关芯片需求提供公司层面的判断依据。

8月19日周三
  1. SEC 8-K · Marvell90

    Marvell 与 Google 签署定制芯片商业协议并向其发行 5897 万股认股权证

    Marvell Technology 与 Google LLC 于 2026 年 7 月 29 日签署商业协议，为 Google 开发定制半导体产品，涵盖接入 TPU 生态的 AI 推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器及近存计算等项目。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    关注理由：Marvell 与 Google 的定制芯片合作以采购分档归属的认股权证绑定，把定制硅收入节奏与股权激励直接挂钩，为 ASIC 定制业务模式提供了可参照的合同结构。

7月24日周五
  1. AMD Press Releases79

    AMD 在 Advancing AI 2026 发布 Helios 机架级 AI 方案与 MI400 系列 GPU

    AMD 在 Advancing AI 2026 上发布 6th Gen EPYC CPU、Instinct MI400 系列 GPU、Helios 机架级 AI 方案、Ryzen AI Embedded X100 处理器和 Kria AI SOM 机器人平台。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    关注理由：AMD 发布 Helios 机架级方案与 MI400 系列 GPU，并披露 OpenAI、Anthropic、Meta 等客户部署计划，为数据中心 GPU 竞争格局提供了关键产品节点。