1. 华为已完成芯片14nm以上EDA工具国产化

目前华为芯片设计EDA工具团队已联合国内EDA企业，共同打造14nm以上工艺所需EDA工具，基本实现了14nm以上EDA工具国产化，2023年将完成对其全面验证。

而在不久前，华为创始人任正非曾在华为公司“难题揭榜”火花奖专家座谈会上提到，华为用三年时间内完成了13000+颗器件的替代开发、4000+电路板的反复换板开发。

硬件开发工具开发团队，突破根技术，引进新架构，发布了云原生的原理图工具，打造了高速高密PCB版图工具，打磨了结构设计二维/三维CAD工具，布局了硬件多学科仿真工具。

软件层面，已联合合作伙伴对外发布了11款产品开发工具，且所有产品线都已经切换到华为自己发布的工具。“目前每月有大约20多万软件开发人员、19.7万硬件开发人员在使用我们开发或我们与合作伙伴共同开发的工具，同时还有203家企业愿意付费使用我们的软件工具，这是对开发工具团队的一种认可。”徐直军说。

2. 英特尔联合创始人戈登摩尔去世，享年94岁

该基金会报告称，他于2023年3月24日星期五在夏威夷的家中被家人陪伴下平静地去世。

Moore和他的长期同事Robert Noyce于1968年7月创立了英特尔。Moore最初担任执行副总裁，直到1975年他成为总裁。1979年，摩尔被任命为董事会主席和首席执行官，直到1987年，他放弃了首席执行官的职位，继续担任董事长。1997年，摩尔成为名誉主席，2006年卸任。

2023年3月24日——英特尔和戈登和贝蒂·摩尔基金会今天宣布，公司联合创始人戈登·摩尔去世，享年94岁。

3. 英伟达CEO黄仁勋：摩尔定律基本发展动力已经结束，AI将继续推动技术创新发展

英伟达CEO黄仁勋此前曾直言“摩尔定律已死”。日前其表示，加速计算和人工智能已经到来，而摩尔定律的“基本发展动力已经结束”。在摩尔定律结束后，人工智能将继续推动技术创新的发展。另外，黄仁勋表示，过去一年来，生成式AI在英伟达营收中的占比只有个位数比例，但预计一年后这部分业务营收占比将大大提升。

4. ChatGPT可以为半导体行业带来以下改变:

1) 加速设计过程: 使用ChatGPT可以自动生成代码，从而加速半导体设计过程。这可以将设计周期大大缩短，帮助企业更快地推出新产品。

2) 提高设计质量: 由于ChatGPT可以为设计人员提供更多的设计选项，因此可以提高设计质量。

3) 降低设计成本: ChatGPT可以降低设计成本，因为它可以减少设计师的工作量，并且可以减少产品设计和测试的时间。

4) 自动化测试: ChatGPT还可以自动生成测试代码，从而减少测试过程中的人工错误和成本，提高测试效率和准确性。

5) 能够预测和修复故障: ChatGPT还可以通过分析大量数据来预测故障，并提供修复建议。这可以帮助企业更快地解决问题，避免生产线下线和损失。

总体来说，ChatGPT可以帮助半导体企业加快设计和测试过程，提高产品质量和性能，并降低成本。这对于竞争激烈的半导体行业来说非常有益。

5. 麦肯锡报告认为AI技术对世界经济增长的贡献堪比蒸汽机的发明

麦肯锡近日发布的预测报告认为，未来30年内，人工智能相关技术每年对世界经济增长的贡献堪比蒸汽机这样的变革性创新发明。至少在未来十年内，人工智能每年对全球GDP增长的贡献为1.2％。

麦肯锡本周三发布的一份报告中表示，总体来看，到2030年，人工智能可以为全球经济活动带来13万亿美元的增长，人工智能技术对经济增长的贡献不亚于人类历史上的其他颠覆性技术（比如蒸汽机）。

该报告预计，到2030年，大约70％的公司将采用至少一种AI技术，大部分公司将会应用全部AI技术。

6. 长江存储程卫华：ChatGPT和智能汽车海量数据成为NAND闪存市场新驱动力

3月23日，在中国闪存峰会CFMS 2023上，长江存储首席运营官程卫华在演讲中表示，预计2023年全球闪存需求将回暖，供需趋于平衡，并强调长江存储“技术创新不会停、全球化发展协作不会停、多元化发展不会停、本土人才培养不会停。

市场研究机构TrendForce集邦咨询最新调查显示，NAND Flash市场自2022年下半年以来面临需求逆风，供应链积极去化库存加以应对，此情况导致第四季NAND Flash合约价格下跌20~25%。

7. 半导体四强连线：光速挺进２奈米  辉达AI有影 台积7奈米利多 

1）台积电、辉达、ASML、新思科技（Synopsys）半导体四强决定携手合作，将辉达加速运算用在表达式微影技术领域。当前的芯片制程已接近物理学所能达到的极限，表达式微影的创新将可协助半导体制程推进至2奈米，有利于台积电稳固全球半导体产业的领先地位。

2）台积电在竹科宝山二期兴建Fab 20超大型晶圆厂将会用作2奈米的生产基地，并成为台积电2奈米制程的主要重镇，Fab20厂区第一期预计将会在2024年开始风险性试产，2025年开始量产，同时第二期目前正在兴建中，预期将在第一期量产后逐步开始进入风险性试产及量产。

3）根据合作计划，台积电及新思科技将辉达用于表达式微影的全新cuLitho软件库整合到其软件、制程及系统中，以发挥辉达Hopper架构GPU的优势，而ASML与辉达在GPU及cuLitho方面密切合作，将对GPU的支援与都整合到所有表达式微影软件产品中。

4）黄仁勋说明，在GPU上运行的cuLitho，其效能较当前的微影技术高出40倍，将可加速执行目前每年要用掉数百亿CPU小时来处理的大规模运算工作负载。cuLitho让500个H100系统可以做到相当于4万个CPU系统的工作量，平行运行表达式微影流程的所有部分，有助于减少电力需求量和降低可能影响环境的程度。

辉达创办人暨执行长黄仁勋传将提出AI即服务（AI-as-a-service）营运模式，将采用GPU A100的DGX AI超级计算机，每台将搭配一万颗GPUA100，采用台积电7奈米制程，可望填补台积电7奈米空闲产能，预期下半年将开始放量投片，使台积电7奈米制程产能利用率回升的比预期还快。

8. 算力每12个月将增长一倍，李正茂谈“算力三定律”

“预计到2050年，算力的发展将长期呈现三个趋势，可谓之为‘算力三定律’。”在近日召开的信息化百人会第八届信息战略论坛上，中国电信集团有限公司原总经理李正茂提出了算力发展的三大定律。

随着数据的爆炸式增长、算法的日益复杂，处理数据的能力即算力成为推动数字经济发展的核心资源。李正茂认为“算力三定律”分为时代定律、增长定律和经济定律。

“时代定律”指出算力就是生产力。人类生产力已从原先的人力、畜力、动力（电力）为主的时代进入到以算力为核心生产力的数字经济时代。可以理解为算力不仅改变了人类的生产方式、生活模式和科研范式，而且越来越成为科技进步和经济社会发展的底座，代表着人类智慧的发展水平。总而言之，算力已成为数字经济时代的核心生产力。

“增长定律”即为算力每12个月增长一倍。算力资源增速显著，已经打破摩尔定律。此外，随着元宇宙的技术成熟与应用场景拓展，算力资源的需求将进一步增大，将推动算力规模呈现爆发式增长态势。综合当前发展态势与未来趋势分析，预计算力每12个月增长一倍成为新的规律。

“经济定律”则提出算力每投入1元，带动3-4元GDP经济增长。全球各国算力规模与经济发展水平呈现出显著的正相关关系，算力规模越大，经济发展水平越高。算力在驱动社会和产业发生深刻变革的同时，也将产生显著的经济价值。综合各方数据来看，算力对经济产出的带动作用日益明显。

9. 比尔盖茨最新全文：GPT是我一生中见到的两项最具革命性技术之一

他说，OpenAI发布的大语言模型ChatGPT是他一生中遇到的两项革命性技术之一。随着机器学习和大量计算能力的到来，复杂的人工智能已经成为现实，而且它们会很快变得更好。

他也做了若干预判，包括AI的进步将使个人代理的创建成为可能，人工智能还将显著加快医学突破的速度等等。

在我的一生中，我见过两次让我印象深刻的技术演示，它们是革命性的。

第一次是在 1980 年，当时我接触到了图形用户界面——每个现代操作系统的先驱，包括 Windows。我和向我展示演示的人坐在一起，他是一位名叫 Charles Simonyi 的才华横溢的程序员，我们立即开始集思广益，讨论我们可以用这种用户友好的计算方法做的所有事情。Charles 最终加入了微软，Windows 成为了微软的支柱，我们在那次演示之后所做的思考帮助制定了公司未来 15 年的议程。

第二个大惊喜发生在去年。自 2016 年以来，我一直与 OpenAI 的团队会面，他们的稳步进步给我留下了深刻的印象。2022 年年中，我对他们的工作感到非常兴奋，于是我给了他们一个挑战：训练人工智能以通过大学预修生物学考试。使其能够回答未经专门培训的问题。（我选择 AP Bio 是因为测试不仅仅是对科学事实的简单反省——它要求你批判性地思考生物学。）如果你能做到，我说，那么你就取得了真正的突破。

我认为挑战会让他们忙上两三年。他们只用了几个月就完成了。

10. 黄教主深夜丢核弹，加速光刻领域2nm制程、最新GPU提速10倍

黄仁勋宣布了一项为芯片领域带来的重大突破——推出计算光刻软件库cuLitho，将加速计算带入计算光刻领域，使计算速度提升40倍。

计算光刻技术是通过模拟光通过光学元件并与光刻胶相互作用时的行为，应用逆物理算法来预测掩膜板上的图案，以便在晶圆上生成最终图案。

换言之，就是计算光刻是通过软件，对整个光刻过程来做建模和仿真，对工艺流程做优化，比如说形貌优化、掩膜板修正等。计算光刻目的是消除光刻过程中，小尺寸器件“模糊”的问题。

在芯片设计和制造领域中，计算光刻是最大的计算工作负载，每年都要消耗数百亿CPU小时。

英伟达的新算法cuLitho，可以让日益复杂的计算光刻工作流程能够在GPU上并行执行，它不仅能使计算速度提升40倍，而且功耗也可以降低9倍之多。

举个例子，比如英伟达的H100在制造过程中需要89块掩膜板。如果用CPU进行处理的话，每个掩膜板都需要消耗两周的时间。

而如果在GPU上运行cuLitho，则只需8个小时即可处理完一个掩膜板。

而台积电也可以用500个DGX H100系统中的4,000个Hopper GPU，完成之前需要多达40,000台基于CPU的服务器才能搞定的工作，并且功率也会从35MW降至5MW。

英伟达抛出的这一技术，无疑相当于一枚芯片界的“核弹”，它使得2nm及更先进芯片的生产成为可能。未来，台积电、ASML、Synopsys也将引入这一技术，继续突破芯片制造的物理极限。台积电方面消息称，将于今年6月对cuLitho进行生产资格认证，加速2nm芯片试产。

莫大康：浙江大学校友，求是缘半导体联盟顾问。亲历50年中国半导体产业发展历程的著名学者、行业评论家。

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