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上海共进光通讯 共进股份:拟与杭实探针基金等共设上海微电子 正式进军先进传感器封测领域
发布时间 : 2024-10-12
作者 : 小编
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共进股份:拟与杭实探针基金等共设上海微电子 正式进军先进传感器封测领域

12月24日晚间,共进股份(603118.SH)公告称,为助力公司拓展业务范围,促进公司向先进传感器封装、测试及应用等领域拓展,增强公司核心竞争力,加强公司可持续发展能力。共进股份当日与深圳市滨科投资合伙企业(有限合伙)、杭实探针(杭州)创业投资合伙企业(有限合伙)签订《投资合作协议》,共同出资设立上海共进微电子技术有限公司,标志着共进股份正式进军先进传感器封测领域。

近年来,传感器技术推动着半导体界“超越摩尔定律”的变革,在国内外得到了迅猛的发展。业内人士指出,世界经过昨天的真空电子管时代,正跨越现在的固体电子时代进入明天的传感器时代。传感器作为一个新兴的产业,因其较高的技术壁垒,一直保持着可观的利润率。根据权威市场调查公司Yole Development统计,近年来随着移动智能终端、汽车与工业、高端制造、生物医疗以及物联网产业的快速发展,运动传感器、光学与图像传感器、环境与力学量传感器、声学传感器、生物MEMS等的市场需求持续攀升,全球传感器及先进传感器产业市场规模日趋扩大,新产品层出不穷和应用数量迅速增长。

中国传感器技术和产业处于快速发展期。数据显示,2019年中国传感器市场规模2188.8亿元,同比增长12.7%。随着社会的不断进步,传感器这一产业在互联网力量的赋能之下日益受到重视,日后再叠加相关扶持政策的出台,传感器行业市场可期,预计2021年中国传感器市场规模将增至2951.8亿元。

中国是最大的消费市场,但中国传感器主要依赖进口,特别是中高端传感器技术和产业化与国外相比还有明显差距。根据《中国制造2025》以及《“十三五”国家科技创新规划》的相关要求可知,结合当前的国际形势,发展传感器产业已上升为国家战略,建设传感器国产化产业链迫在眉睫。据业内人士介绍,我国传感器产业链呈两极化分布,拥有众多传感器设计和应用企业,中间环节相对薄弱,国内各大晶圆厂开始布局传感器工艺能力,但在封测环节,国内尚缺乏专业的有量产能力的传感器封测企业,特别是传感器测试门槛高,国内至今没有专做传感器测试的企业。

作为国内宽带通信终端产品制造行业的龙头企业,共进股份在新业务布局上动作不断。9月2日,共进股份与国家智能传感器创新中心签订战略合作协议,双方在智能传感器和物联网解决方案进行全方位合作,充分发挥双方资源互补优势,在先进传感器材料制造、封装和测试等领域深度合作,同时开发物联网感知层和连接层技术及应用,加快传感器和物联网前沿技术创新和产业化,建设先进传感器国产供应链和产业生态。11月23日,共进股份携手盈富泰克国家新兴产业创业投资引导基金(有限合伙)、杭州赋实投资管理合伙企业(有限合伙)、杭实产投控股(杭州)集团有限公司、杭州和达产业基金投资有限公司等共同出资5.05亿元设立产业投资基金,围绕战略性新兴产业和高技术产业进行投资布局。

上海共进微电子技术有限公司专注于半导体芯片特别是智能传感器领域的先进测试业务,公司的成立将加强国内传感器量产测试环节的能力,解决产业链瓶颈,体现公司及团队价值的同时实现经济收益。

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光铜共进,通讯带宽是AI重要迭代方向

AI大模型对带宽提出更高要求。算术强度(ArithemticIntensity)代表模型计算过程中,从内存中读取的每个字节进行浮点计算的次数。以TransformerDecoder为基础的模型如GPT,其算术强度显著低于CNN模型和以TransformerEncoder架构为基础的模型(如BERT),对访存带宽提出了更高要求。

英伟达新架构通讯带宽再上台阶。英伟达最新数据中心GPU架构Blackwell,相比上一代的Hopper架构,带宽在多个维度显著提升:1)HBM迭代至HBM3e(带宽8TB/s),相比H100的HBM3(带宽3TB/s)实现翻倍以上提升;2)NVLink带宽提升至1.8TB/s,相比Hopper架构翻倍;3)支持PCIe6.0,带宽提升至256GB/s,相比Hopper(PCIe5.0128GB/s)翻倍。

AI拉动光模块需求,重视技术迭代增量。数据中心GPU放量拉动光模块需求,LPO、CPO、硅光等是数据中心光模块技术重要迭代方向,包括:1)LPO/CPO不采用DSP芯片,降低系统损耗(LPO相比可插拔光模块功耗下降约50%)和成本(800GLPO总成本下降约8%);2)CPO缩短光引擎和芯片之间距离,减小尺寸、降低功耗、提高效率;3)硅光结合CMOS工艺超大规模、超高精度和光子技术超高速率、超低功耗(CPO/LPO架构下)的优势等。

GB200拓展Scaleup边界,降低客户TCO水平,拉动铜连接需求。英伟达最新机架解决方案GB200性能大幅提升,相同GPU数量下,训练速度可达H100的4倍;GB200NVL36可实现万亿大模型推理,吞吐量达H100集群的30倍以上。相比GH200,GB200的CPU:GPU配比由1:1降低至1:2,客户TCO(TotalCostofOwnership,总拥有成本)得以进一步降低。随着GB200在下游放量,背板连接器、铜缆等核心零部件有望受益增长。

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