美国多家芯片巨头暴雷，到底发生了什么？
我想说的美国芯片，而且是高端芯片爆雷，充分证明了一个颠覆不破的真理。只要东方制造大国上上下下团结一致，用心去做好一切事情。充分体现出大国精神，以心交心，换心动员组织起全民之心，爱民之心，正确与人类命运共同体为最终的宗旨决心。定会圆满完成美国把我们做成对手的优秀答卷，让MD的财阀集团、军事集团、政治集团，对我的亡国之心变成死心，直至彻底灭亡。
你说的美国芯片巨头应该是高通吧？
高通今年回撤到目前为止33%，最低点股价接近腰斩，为什么会发生这么大的回撤呢？有几个原因:
一,基本面的问题
业绩下滑，订单减少，手上现有定被砍单。这个不是高通一家公司的遭遇，所有的消费芯片公司都是这样。高通主要业务在消费电子领域，包括个人电脑CUP,GPU,及其通讯芯片等，消费电子产品芯片占其营业额的70%以上，前两年由于担心物流中断或生产中断，整个芯片行业从上游到终端都疯狂抢货，同时由于在家办公的影响平面电脑确实触发了一波强劲的需求，芯片巨头也迎来了高光时刻，股价也达到顶峰，但今年随着需求的疲软，库存的高企，经济的乏力，所以巨头的预期也崩塌了，股价下跌也是正常的。
二，行业周期因素
身在半导体行业的人就了解，半导体大概四年一个容枯周期，疫情的原因多撑了两年，该来的总会来，非战之罪也。
三，美国货币政策的影响
前两年美联储疯狂放水，直接促进了股市的暴涨。但进入2022年，美联储有走到另外一个极端，疯狂加息，这也间接导致了美股的大跌，非公司行业之罪也。
总结，啥也没发生，都是市场环境及经济预期发生了变化，半导体调整已进入尾声。
美国芯片本意是封杀中国科技发展，打压中国又又一谋略，强迫中国科技停止发展的步伐，谁知道，中国依赖美国高端芯片发展科技，制造设备，产品提供世界各国使用，芯片本意就是高端商品，它的属性就是销售，因为芯片的研发就是靠资金堆积而成的，一步也不能没有投入，所以芯片公司一边生产一边出售芯片赚取研发经费，美国芯片在二国芯片贸易正常化时期是双赢格局，现在封锁芯片出售中国是杀敌一千自损八百，就是二败俱伤局面，幸好中国人有自力更生排除万难的习惯，越封锁越容易突破，突破了芯片就是白菜价，这样像高通，联发科，英特尔等大厂分分下调自己的收益，股价也大幅度下降！自己的研发经费也局限了，连荷兰亚斯麦光碟机也自称再不出售给中国就没有市场了，美国的打压可谓损人害己，但他们打压中国一刻也不放松，所以好多芯片公司挨不住了，暴雷是迟早的事。
合作是共赢的开始，中国科技公司走自己研发芯片的路，成功把握了中低端芯片生产，并且有市场占有和盈利，再突破高端芯片生产出产品，恐怕美国芯片公司就会倒闭很多，所以美国芯片也纷纷要求开放市场，好好的生意，有什么理由不做？
中国芯片市场大门永远向全世界打开，经济是多边的，没有谁依赖谁，就是分工合作而已，产品大家分享利益也分享。
惠普暗影精灵8pro是液金散热吗？
是的，惠普暗影精灵8pro采用了液金散热技术。液金散热技术是指将金属液体注入散热管中，通过液体的流动和蒸发来吸收和散发热量，提高散热效率。
这种技术可以保持机器的稳定性，延长使用寿命，同时还能有效降低机器的噪音和温度，提高用户的使用体验。所以，惠普暗影精灵8pro采用了液金散热技术，可以更好地保护机器，提高使用效果。
是的。
暗影精灵8 Pro是惠普2022年05月推出的游戏本。配置方面，暗影精灵8 Pro可搭载第12代英特尔® 酷睿™ 处理器和NVIDIA® GeForce RTX™ 3070Ti 笔记本电脑GPU，采用五热管六风道散热设计，搭配液态金属导热，同时支持惠普游戏控制中心和OMEN灯光工作室，可助你畅玩光追大作。
如何看待继苹果、亚马逊后，微软开始自研芯片，英特尔市值一夜蒸发850亿？自研芯片是否将成新常态？
文/小伊评科技
X86时代终将成为过去式，RISC正在走入历史舞台的中央。
三国演义中有一句名言：“话说天下大势,分久必合,合久必分”，这句话说出了一个国家的历史进程，而这句话同样也很适用于芯片行业，目前芯片行业已经走入了另外一个全新的时代。
在半导体行业刚刚出现的那几年，由于技术以及专利壁垒的存在，当时的半导体行业其实是一个非常封闭的产业，一个芯片公司要完成诸如电路设计，晶原加工，芯片生产，流片测试以及封装等所有的流程。譬如英特尔和早期的AMD就是这样一家全能型的企业。
而英特尔和AMD之所以能够统治芯片行业几十载其主要的原因就是他们手握了X86复杂指令集（AMD的X86专利是英特尔迫于当时美国ZF的压力而主动转让的）的知识产权并且还和最大的系统服务提供商微软进行了深度的合作，让X86指令集成为电脑行业的标准，从而也实现了一个从硬件到系统再到生态体系的绝对垄断，其他同类型企业很难在这种情况下和英特尔以及AMD做对抗，世界范围内的电脑芯片也基本上就是这俩在窝里斗，赚的是盆满钵满。
然而随着时间的推移，智能手机突然横空出世，以一种不可思议的速度迅速普及，目前已经超越了个人电脑成为了普及率最高的电子设备，而伴随智能手机而来的是一种全新的指令集——RISC精简指令集。
相比于X86指令集，RISC精简指令集的指令
更精简，执行效率更高而且对于硬件性能的要求很低，更适合于手机这个无源的设备，也正是因为如此，RISC精简指令集就成为了智能手机芯片的不二选择，而经过长时间的衍变和行业洗牌以后，ARM公司所主导的ARM指令集成为了智能手机行业的标准，目前几乎所有的手机芯片都是基于ARM指令集下的产物。
相比于封闭的不对外授权的X86指令集来说，ARM指令集是完全开放的，是可以对所有客户出售的，而且任何版本都可以一次性的买断，这对于芯片公司来说免去了很多的后顾之忧。
另外一方面，以台积电和三星为首的芯片代工企业也在悄然的崛起，这些代工企业的崛起也为半导体行业的后来者们降低了行业得入门门槛，一个半导体公司只需要负责设计芯片的电路图就可以了，其他诸如晶圆的提纯，芯片生产，封装等等都可以交给代工厂了，所投入的成本大大降低。在这种情况下，芯片IC设计公司大量出现，譬如高通，苹果，华为海思，联发科等都是这类型的代表。
那么在这种情况下，手机行业，芯片行业，精简指令集行业就形成了一条非常良心的动态循环，ARM指令集也在这个过程中不断的完善，发展至今ARM的精简指令集已经拥有与X86复杂指令集一较高下的实力。
在这种情况下，ARM精简指令集入侵英特尔所主导的PC领域是迟早的事，而苹果依靠其强大的生态体系率先打仗了第一枪——研发了一款基于ARM架构的M1芯片并且顺利的搭载到了全新的MacBook上。
在这个期间，X86的主导者英特尔和AMD则显得有些无能为力，对于他们而言，放弃X86指令集无异于自杀，而想要在短期内打造出一个可以媲美ARM指令集的精简指令集根本不现实。
自己设计芯片有什么好处？
自己设计芯片的好处是很多的，首先是后期成本低廉，不需要考虑芯片的盈利问题其次就是和自家产品的适配问题了，自己设计芯片就可以根据自家设备所需要的功能以及面相的人群加以定制开发，譬如华为的RYYB感光阵列就需要处理器在底层做支持。
在这种情况下，巨头们开始在芯片行业扎根也是一个正常的事情。
而且还有一个最重要的因素，那就是完全免费开源的RISC-v指令集正在逐步的发扬光大，相比于ARM指令集还需要收费授权的方式来说，RISC-V指令集不仅成本低而且还没有被卡脖子的风险。在未来，RISC-V很有可能就会成为芯片行业的主导者。
总的来说吧，芯片行业已经处于一个历史的变革期了，任何情况都很有可能发生，这对于我们中国半导体行业是一个更好的事情。
End 希望可以帮到你
“拳打英特尔、脚踢英伟达”的大戏才刚刚开始，“软件和专用芯片定义数据中心”时代开启，软件市场早已呈现出百花齐放的状态，而芯片市场也将由统一标准芯片进入到专用芯片时代。苹果、华为、三星等芯片自研自用；亚马逊推出自研AI芯片Inferentia，来挑战英伟达，推出自研CPU芯片Graviton，目标直指英特尔；谷歌也早早推出自家AI芯片TPU；特别提到华为，华为也自研了CPU芯片鲲鹏和AI芯片昇腾，一家单挑英特尔和英伟达；百度明年即将发布的昆仑2芯片，采用7nm工艺，性能超强；此前阿里平头哥也推出含光800芯片。
自研专用芯片成为AI人工智能时代网络巨头的标配
趋势总是在不经意间因为人们的行动的相对一致性而产生，而科技所引领的趋势，在巨头时代变得异常确定，当巨头们都不约而同地一致性地做类似或相同的事情的时候，这个趋势便形成了，甚至是不可逆转的。Ai人工智能虽然还存在着诸多争议，但显然这已经完全是技术应用层面的事情了，没有人再怀疑AI人智能时代的大趋势，几乎所有巨头尤其是互联网巨头都在为AI人工智能可能随时爆发出来的惊人商业潜力而做着蓄积和努力。
当人们进入到万物互联网和AI人工智能时代之后，再用软件定义数据中心已经不再现实，计算和深度学习已经成为需求的核心，于是自然而然地便过度到“软件+专用芯片”定义数据中心，无论巨头们做的事情是什么，都需要拥有自己的专用芯片，比如做电商的亚马逊和阿里巴巴，再比如做人工智能和无人驾驶的谷歌和百度，再比如做云计算的亚马逊、微软、阿里、华为、百度等，不同的专用芯片加上软件，共同定义了不同专业的数据计算和深度学习中心，服务于不同的互联网场景和需求。
这是物联网和人工智能时代区别于此前的传统互联网时代，现在这个时代是专业化的互联网数据中心，过去的时代是标准化的互联网数据中心。
百度智能芯片总经理欧阳剑此前也从技术架构角度分析：IT的每个发展阶段都有独特的芯片处理架构，例如大型机和小型机时代，芯片是定制架构；PC+互联网时代，是X86架构占主流；移动+云的时代，主流架构变成Arm和X86共存，其中Arm占领移动端，X86占领服务器端；AI+智能云的时代，则出现了全新的芯片架构，即AI芯片。
因此，我们大概总结一下，促使互联网科技巨头们自研芯片的原因有如下几点：
1、通用CPU通常不适用于处理机器学习算法和处理图像等任务。
2、专业的任务和需求需要专用的芯片来完成计算和处理。
3、这种“私人订制”的芯片，更能满足巨头们在各自专业领域的优势和竞争力的形成。
4、专用芯片需求的增加，使它可以有效降低成本，甚至通过技术的加持可以降低未来的商业运营成本。
5、各家只需要设计符合自身专业需求的芯片，然后交给台积电、三星、中芯国际这样的芯片制造商来完成，实现起来的难度大大降低。
举例来说，以阿里平头哥含光800芯片为例，传统GPU处理每天新增的10张商品图片，需要60分钟，而含光则只需要5分钟的时间。这就是自研芯片能够做到的独特专属计算和处理能力的体现。
当然，对于百度这样的全球顶级AI人工智能公司来说，其AI芯片的重要性就不言而喻了，比如百度的昆仑芯片，可以应用于AI人工智能的各个领域，尤其是令人兴奋的应用点便是智能制造，即所谓的工业互联网。此前，3月15日，百度昆仑芯片正式在微亿智造的工业智能质检设备上部署上线。而百度昆仑还将在更多场景中部署应用，百度的AI能力将成为“新基建”的重要基础，推动工业制造业的产业智能化升级。
是很简单的数学题，7纳米流片大概要三千万美元，Fabless设计芯片只需顶多五十人，薪水顶多一千至一千五百万美元，如果你能付三千万流片费，一千五百万算什么？而且设计公司也不敢冒险投三千万美元去流片...
另一方面、设计公司为了分散风险，会把多个客户的要求放进去，做成臃肿不堪的设计。自硏芯片可用独家要求优化。
供货方面，如单一供应商会受制于人，也不保密。芯片设计公司会把客户的点子变相地提供给全世界。自硏可保密，保持性能的独特性。
