1.进博会“芯”光熠熠、共建生态，美光科技赋能数字中国可持续发展
2.炬芯科技周正宇：Actions Intelligence 端侧AI音频芯未来
3.SEMI：2025年中国大陆芯片设备市场将萎缩，低于400亿美元
4.单季营收创新高！中芯国际2024Q3营收超20亿美元
5.机构：Q3全球智能手机出货3.07亿部 连续四个季度增长
6.日产宣布裁员9000人 产能削减20%
7.受人工智能需求推动，中国台湾芯片产值将创下1650亿美元纪录
1.进博会“芯”光熠熠、共建生态，美光科技赋能数字中国可持续发展
2024中国国际进口博览会于11月5日—10日在上海隆重举办。作为内存和存储解决方案的领军企业，美光科技在进博会闪亮登场，并以“深耕存储领域，赋能数字中国”为主题，全方位展示了美光在存储领域的技术创新，以及在可持续发展领域的实践。
本次美光展台设立了六大主题展区：美光中国、美光芯品、Memory无处不在、卓越制造中心、可持续发展卓越中心及人才培养与社会公益。展区及ESG主题活动，全面展示美光存储应用成果，彰显其对可持续发展的承诺、卓越生产运营的追求，以及助力中国数字经济与半导体绿色供应链发展的贡献。
生动展示 “芯”光熠熠
经过二十多年的深耕，美光致力于为中国的数据中心、客户端、手机与移动应用、汽车与智能边缘等领域提供持续支持，坚定不移地在中国长期发展，扎根中国、投资中国。
基于此，“美光中国”展区回顾了公司在中国市场的发展历程和运营布局，包括建立了涵盖开发、设计、制造、销售和支持的全流程服务体系。其中，美光西安已投资超过110亿元人民币，连续17年陕西省进出口总额第一；美光上海设计中心是公司最重要的设计中心之一，负责前沿SSD和移动NAND产品的设计。另外，美光在上海、北京和深圳的先进客户实验室，帮助客户设计、优化并验证面向网络、计算、移动和嵌入式市场的内存系统。
凭借前沿的核心节点与制程工艺，以及先进制造和卓越运营，美光为行业客户提供各类前沿的创新内存与存储产品，助力客户形成更强的竞争力和实现突破性解决方案。
在“美光芯品”展区，美光以其深厚的行业积淀与前瞻性的创新视野，为观众全面展示了数据中心、客户端、手机和汽车智能等四大领域尖端技术，如CZ120内存扩展模块、GDDR7显存、LPDDR5X内存、UFS 3.1车规级存储解决方案等。其中，美光CZ120内存扩展模块采用CXL协议，为服务器提供内存扩展，GDDR7显存为终端用户提供至佳游戏体验与人工智能高效能运算应用，LPPDR5X内存为旗舰手机提供高性能和高能效，而UFS 3.1车规级是汽车市场首款基于176层的TLC NAND，多维有力展现了美光科技产品的非凡魅力。
在信息变革时代，美光作为内存和存储解决方案的业内领导厂商，一直致力为数据中心、高性能计算和消费电子各大类市场提供完整的高性能、低功耗存储解决方案。
“Memory无处不在”展区全方位展现了美光在12大前沿领域的深度布局，涵盖家居、卫生与健康、虚拟现实、安防、医疗保健、游戏、消费电子产品、无人机、人工智能、高性能计算、手机及汽车。其业务足迹遍及全球18个国家和地区。通过Micron®和Crucial®两大品牌，美光提供了涵盖DRAM、NAND及NOR的广泛高性能内存与存储产品组合，彰显了其卓越的产品和技术实力，为数字中国的发展贡献力量。
同时，秉持多元、平等与包容的核心价值理念，美光始终积极推广人才培养与STEM教育并持续投身社会公益，以实际行动回馈本地社区，乃至实现丰富全人类生活的愿景。
在“人才培养与社会公益”展区，美光展示了在职场雇主、STEM教育与校企合作以及社会公益等方面的系列重要举措和荣誉奖项，其中包括重视员工职业发展，提供丰富的学习资源和晋升机会，尤其是女性领导者占比在行业中领先；与北京大学、清华大学、上海交通大学等知名高校紧密合作，共同推动STEM教育发展和科技人才培养；以及在回馈社区、助力乡村振兴、环境保护和关爱需要帮助的社会群体等方面积极承担企业社会公益责任。
对于深耕中国的布局战略，美光旨在将美光西安打造成全球卓越制造中心、DRAM颗粒封装和测试及模组制造中心，以支持其在PC客户端、网络、云和数据中心领域的发展突破。
在“美光卓越制造中心”展区，美光西安新厂房的宏伟规划和沙盘模型展示成为一大亮点。该模型立体展现了西安新厂房的布局与规模，以及携手中建一局深入贯彻绿色理念，致力于将新厂房打造成为LEED绿色建筑金级标准的典范，同时生动展现了生产线从晶圆到晶粒，再到DRAM/LPDRAM，最后再到内存模组的形成变化，充分体现出“卓越制造”理念。
美光近期完成品牌焕新，发布全新徽标，彰显美光“引领趋势（Ahead of the curve）”品牌主张，并在进博会上以新形象亮相。
共建生态 持续发展
在当今可持续发展转型的大潮中，企业需携手合作伙伴共筑可持续之路，并思考如何以自身技术和服务赋能社会与客户的绿色发展。11月6日，美光于展台举办ESG系列活动，展示其与伙伴共推可持续发展的新成就。
活动现场，中国质量认证中心（CQC）与苏州UL美华认证有限公司分别为美光西安工厂颁发“零碳工厂（I型五星）证书”及“UL 2799废弃物零填埋金级验证证书”，彰显出美光在可持续发展方面取得显著成果。此前，该工厂已荣获工信部授予的国家级绿色工厂称号。
美光中国区总经理吴明霞表示，“在实现碳减排的道路上，美光中国展现出了坚定不移的决心，近年来已经部署了多个碳减排项目，例如环保型的导热液、环保制冷剂、热泵、数字化能源系统、绿电交易等等。CQC颁发的五星零碳工厂认证是实现目标的重要里程碑，但不是终点，我们将继续保持脱碳的决心，不断探索新的技术和方法，以更高效、更环保的方式进行生产和运营。”
她还称，美光西安将继续向废弃物零填埋铂金验证迈进，为实现循环经济社会作出贡献。
同时，美光举行了一场以“谈赋能：商业与可持续发展共促共生”为主题的圆桌讨论，汇聚了中国美国商会、施耐德电气、隆基绿能、新松机器人、中建一局等代表共同参与。其中，美光正在采购、物流、仓储、生产以及自身业务各个领域开展可持续发展行动，而在中国的重要目标是将西安工厂打造成为全球首个“可持续发展卓越中心”，重点关注能源效率、水处理、减排和废物管理，使其成为绿色制造封装和测试领域的领军者。
具体来看，在打造成可持续发展卓越中心的过程中，美光与施耐德电气展开战略合作，在绿色工厂、能源电力和双碳管理等方面可持续发展领域，共同推进技术创新、能效优化和实践ESG责任；与隆基绿能强强联手，共同打造了西安厂房半导体光伏项目，该项目选用当前隆基最新技术，显著提高了发电效能，减少二氧化碳排放，为半导体行业树立绿色能源解决方案的典范；与新松集团通力合作，通过采用新松先进的ASRS系统优化物流搬运模式，助力美光节约土地使用，充分赋能美光绿色物流。
基于此，中国美国商会在其2024年的社会影响力报告中收录了美光科技优秀案例，对美光的废弃物循环再利用、零填埋、碳减排等一系列积极践行可持续发展的绿色行动给予了重要肯定。同时，美光还与隆基绿能举行合作签约仪式，双方将通过整合资源优势、创新模式和解决方案等方式加强生态系统建设，以在可持续发展的道路上携手共进。
结语
在第七届中国国际进口博览会上，美光不仅以主题展区全面展示了其在存储领域的深耕布局、技术创新及广泛应用，还彰显了对可持续发展及卓越生产经营理念的坚守与实践。这充分体现了美光扎根中国市场、赋能数字中国的努力与成果。
2.炬芯科技周正宇：Actions Intelligence 端侧AI音频芯未来
ChatGPT激发了人们的好奇心也打开了人们的想象力，伴随着生成式AI（Generative AI）以史无前例的速度被广泛采用，AI算力的需求激增。与传统计算发展路径类似，想让AI普及且发掘出AI的全部潜力，AI计算必须合理的分配在云端服务器和端侧装置（如PC，手机，汽车， IoT装置），而不是让云端承载所有的AI负荷。这种云端和端侧AI协同作战的架构被称为混合AI(Hybrid AI)，将提供更强大，更有效和更优化的AI。换句话说，要让AI真正触手可及，深入日常生活中的各种场景，离不开端侧AI的落地。
端侧AI将机器学习带入每一个IoT设备，减少对云端算力的依赖，可在无网络连接或者网络拥挤的情况下，提供低延迟AI体验，还具备低功耗、高数据隐私性和个性化等显著优势。AIoT的一个最重要载体是电池驱动的超低功耗小型IoT设备，其数量庞大且应用丰富，在新一代AI的浪潮中，端侧AI是实现人工智能无处不在的关键，而为电池驱动的低功耗IoT装置赋能AI又是让端侧AI变为现实的关键。
2024年11月5日，炬芯科技股份有限公司董事长兼CEO周正宇博士受邀出席Aspencore2024全球CEO峰会，结合AI时代热潮及端侧AI所带来的新一代AI趋势，分享炬芯科技在低功耗端侧AI音频的创新技术及重磅产品，发表主题演讲：《Actions Intelligence: 端侧AI音频芯未来》。
周正宇博士表示：在从端侧AI到生成式AI的广泛应用中，不同的AI应用对算力资源需求差异显著，而许多端侧AI应用是专项应用, 并不需要大模型和大算力。尤其是以语音交互，音频处理，预测性维护，健康监测等为代表的AIoT领域。
炬芯科技目标是在电池驱动的中小模型机器学习IoT设备上实现高能效的AI算力
在便携式产品和可穿戴产品等电池驱动的IoT设备中，炬芯科技致力于在毫瓦级功耗下实现TOPS级别的AI算力，以满足IoT设备对低功耗、高能效的需求。以穿戴产品（耳机和手表）为例，平均功耗在10mW-30mW之间，存储空间在10MB以下，这框定了低功耗端侧AI，尤其是可穿戴设备的资源预算。
周正宇博士指出“Actions Intelligence”是针对电池驱动的端侧AI落地提出的战略，将聚焦于模型规模在一千万参数（10M）以下的电池驱动的低功耗音频端侧AI应用，致力于为低功耗AIoT装置打造在10mW-100mW之间的功耗下提供0.1-1TOPS的通用AI算力。也就是说“Actions Intelligence”将挑战目标10TOPS/W-100TOPS/W的AI算力能效比。根据ABI Research预测，端侧AI市场正在快速增长，预计到2028年，基于中小型模型的端侧AI设备将达到40亿台，年复合增长率为32%。到2030年，预计75%的这类AIoT设备将采用高能效比的专用硬件。
现有的通用CPU和DSP解决方案虽然有非常好的算法弹性，但是算力和能效远远达不成以上目标，依据ARM和Cadence的公开资料，同样使用28/22nm工艺，ARM A7 CPU 运行频率1.2GHz时可获取0.01TOPS的理论算力，需要耗电100mW，即理想情况下的能效比仅为0.1TOPS/W；HiFi4 DSP运行600MHz时可获取0.01TOPS的理论算力，需要耗电40mW，即理想情况下的能效比0.25TOPS/W。即便专用神经网路加速器（NPU）的IP ARM周易能效比大幅提升，但也仅为2TOPS/W。
以上传统技术的能效比较差的本质原因均源于传统的冯•诺依曼计算结构。传统的冯•诺伊曼计算系统采用存储和运算分离的架构，存在“存储墙”与“功耗墙”瓶颈，严重制约系统算力和能效的提升。
在冯•诺伊曼架构中，计算单元要先从内存中读取数据，计算完成后，再存回内存。随着半导体产业的发展和需求的差异，处理器和存储器二者之间走向了不同的工艺路线。由于工艺、封装、需求的不同，存储器数据访问速度跟不上处理器的数据处理速度，数据传输就像处在一个巨大的漏斗之中，不管处理器灌进去多少，存储器都只能“细水长流”。两者之间数据交换通路窄以及由此引发的高能耗两大难题，在存储与运算之间筑起了一道“存储墙”。
此外，在传统架构下，数据从内存单元传输到计算单元需要的功耗是计算本身的许多倍，因此真正用于计算的能耗和时间占比很低，数据在存储器与处理器之间的频繁迁移带来严重的传输功耗问题，称为“功耗墙”。
基于SRAM的存内计算是目前低功耗端侧AI的最佳解决方案
周正宇博士表示：弱化或消除“存储墙”及“功耗墙”问题的方法是采用存内计算Computing-in-Memory（CIM）结构。其核心思想是将部分或全部的计算移到存储中，让存储单元具有计算能力，数据不需要单独的运算部件来完成计算，而是在存储单元中完成存储和计算，消除了数据访存延迟和功耗，是一种真正意义上的存储与计算融合。同时，由于计算完全依赖于存储，因此可以开发更细粒度的并行性，大幅提升性能尤其是能效比。
机器学习的算法基础是大量的矩阵运算，适合分布式并行处理的运算，存内计算非常适用于人工智能应用。
要在存储上做计算，存储介质的选择是成本关键。单芯片为王，炬芯的目标是将低功耗端侧AI的计算能力和其他SoC的模块集成于一颗芯片中，于是使用特殊工艺的DDR RAM和Flash无法在考虑范围内。而采用标准SoC适用的CMOS工艺中的SRAM和新兴NVRAM（如RRAM或者MRAM）进入视野。SRAM工艺非常成熟，且可以伴随着先进工艺升级同步升级，读写速度快、能效比高，并可以无限多次读写。唯一缺陷是存储密度较低，但对于绝大多数端侧AI的算力需求，该缺陷不会成为阻力。短期内，SRAM是在低功耗端侧AI设备上打造高能效比的最佳技术路径，且可以快速落地，没有量产风险。
长期来看，新兴NVRAM 如RRAM由于密度高于SRAM，读功耗低，也可以集成入SoC，给存内计算架构提供了想象空间。但是RRAM工艺尚不成熟，大规模量产依然有一定风险，制程最先进只能到22nm，且存在写次数有限的致命伤（超过会永久性损坏）。故周正宇博士预期未来当RRAM技术成熟以后，SRAM 跟RRAM的混合技术有机会成为最佳技术路径，需要经常写的AI计算可以基于SRAM的CIM实现，不经常或者有限次数写的AI计算由RRAM的CIM实现，基于这种混合技术有望实现更大算力和更高的能效比。
炬芯科技创新性采用模数混合设计实现基于SRAM的存内计算（CIM）
业界公开的基于SRAM的CIM电路有两种主流的实现方法，一是在SRAM尽量近的地方用数字电路实现计算功能， 由于计算单元并未真正进入SRAM阵列，本质上这只能算是近存技术。另一种思路是在SRAM介质里面利用一些模拟器件的特性进行模拟计算，这种技术路径虽然实现了真实的CIM，但缺点也很明显。一方面模拟计算的精度有损失，一致性和可量产性完全无法保证，同一颗芯片在不同的时间不同的环境下无法确保同样的输出结果。另一方面它又必须基于ADC和DAC来完成基于模拟计算的CIM和其他数字模块之间的信息交互，整体数据流安排以及界面交互设计限制多，不容易提升运行效率。
炬芯科技创新性的采用了基于模数混合设计的电路实现CIM，在SRAM介质内用客制化的模拟设计实现数字计算电路，既实现了真正的CIM，又保证了计算精度和量产一致性。
周正宇博士认为，炬芯科技选择基于模数混合电路的SRAM存内计算（Mixed-Mode SRAM based CIM，简称MMSCIM）的技术路径，具有以下几点显著的优势：
第一，比纯数字实现的能效比更高，并几乎等同于纯模拟实现的能效比；
第二，无需ADC/DAC, 数字实现的精度，高可靠性和量产一致性，这是数字化天生的优势；
第三，易于工艺升级和不同FAB间的设计转换；
第四，容易提升速度，进行性能/功耗/面积(PPA)的优化；
第五，自适应稀疏矩阵，进一步节省功耗，提升能效比。
而对于高质量的音频处理和语音应用，MMSCIM是最佳的未来低功耗端侧AI音频技术架构。由于减少了在内存和存储之间数据传输的需求，它可以大幅降低延迟，显著提升性能，有效减少功耗和热量产生。对于要在追求极致能效比电池供电IoT设备上赋能AI，在每毫瓦下打造尽可能多的 AI 算力，炬芯科技采用的MMSCIM技术是真正实现端侧AI落地的最佳解决方案。
周正宇博士首次公布了炬芯科技MMSCIM路线规划，从路线图中显示：
1、炬芯第一代(GEN1)MMSCIM已经在2024年落地， GEN1 MMSCIM采用22 纳米制程，每一个核可以提供100 GOPS的算力，能效比高达6.4 TOPS/W @INT8；
2、到 2025 年，炬芯科技将推出第二代（GEN2）MMSCIM，GEN2 MMSCIM采用22 纳米制程，性能将相较第一代提高三倍，每个核提供300GOPS算力，直接支持Transformer模型，能效比也提高到7.8TOPS/W @INT8；
3、到 2026 年，推出新制程12 纳米的第三代（GEN3）MMSCIM，GEN3 MMSCIM每个核达到1 TOPS的高算力，支持Transformer，能效比进一步提升至15.6TOPS/W @INT8。
以上每一代MMSCIM技术均可以通过多核叠加的方式来提升总算力，比如MMSCIM GEN2单核是300 GOPS算力，可以通过四个核组合来达到高于1TOPS的算力。
炬芯科技正式发布新一代基于MMSCIM端侧AI音频芯片
炬芯科技成功落地了第一代MMSCIM在500MHz时实现了0.1TOPS的算力，并且达成了6.4TOPS/W的能效比，受益于其对于稀疏矩阵的自适应性，如果有合理稀疏性的模型（即一定比例参数为零时），能效比将进一步得到提升，依稀疏性的程度能效比可达成甚至超过10TOPS/W。基于此核心技术的创新，炬芯科技打造出了下一代低功耗大算力、高能效比的端侧AI音频芯片平台。
周正宇博士代表炬芯科技正式发布全新一代基于MMSCIM端侧AI音频芯片，共三个芯片系列：
第一个系列是ATS323X，面向低延迟私有无线音频领域；
第二个系列是ATS286X，面向蓝牙AI音频领域；
第三个系列是ATS362X，面向AI DSP领域。
三个系列芯片均采用了CPU（ARM）+ DSP（HiFi5）+ NPU（MMSCIM）三核异构的设计架构，炬芯的研发人员将MMSCIM和先进的HiFi5 DSP融合设计形成了炬芯科技“Actions Intelligence NPU（AI-NPU）”架构，并通过协同计算，形成一个既高弹性又高能效比的NPU架构。在这种AI-NPU架构中MMSCIM支持基础性通用AI算子，提供低功耗大算力。同时，由于AI新模型新算子的不断涌现，MMSCIM没覆盖的新兴特殊算子则由HiFi5 DSP来予以补充。
以上全部系列的端侧AI芯片，均可支持片上1百万参数以内的AI模型，且可以通过片外PSRAM扩展到支持最大8百万参数的AI模型，同时炬芯科技为AI-NPU打造了专用AI开发工具“ANDT”，该工具支持业内标准的AI开发流程如Tensorflow，HDF5，Pytorch和Onnx。同时它可自动将给定AI算法合理拆分给CIM和HiFi5 DSP去执行。ANDT是打造炬芯低功耗端侧音频AI生态的重要武器。借助炬芯ANDT工具链轻松实现算法的融合，帮助开发者迅速地完成产品落地。
根据周正宇博士公布的第一代MMSCIM和HiFi5 DSP能效比实测结果的对比显示：
当炬芯科技GEN1 MMSCIM与HiFi5 DSP均以500MHz运行同样717K参数的Convolutional Neural Network（CNN）网路模型进行环境降噪时，MMSCIM相较于HiFi5 DSP可降低近98%功耗，能效比提升达44倍。而在测试使用935K 参数的CNN网路模型进行语音识别时，MMSCIM相较于HiFi5 DSP可降低93%功耗，能效比提升14倍。
另外，在测试使用更复杂的网路模型进行环境降噪时，运行Deep Recurrent Neural Network模型时，相较于HiFi5 DSP可降低89%功耗；运行Convolutional Recurrent Neural Network模型时，相较于HiFi5 DSP可降低88%功耗；运算Convolutional Deep Recurrent Neural Network模型时，相较于HiFi5 DSP可降低76%功耗。
最后，相同条件下在运算某CNN-Con2D算子模型时，GEN1 MMSCIM的实测AI算力可比HiFi5 DSP的实测算力高16.1倍。
综上所述，炬芯科技此次推出的最新一代基于MMSCIM端侧AI音频芯片，对于产业的影响深远，有望成为引领端侧AI技术的新潮流。
炬芯科技Actions Intelligence助力AI生态快速发展
从ChatGPT到Sora，文生文、文生图、文生视频、图生文、视频生文，各种不同的云端大模型不断刷新人们对AI的预期。然而，AI发展之路依然漫长，从云到端将会是一个新的发展趋势，AI的世界即将开启下半场。
以低延迟、个性服务和数据隐私保护等优势，端侧AI在IoT设备中扮演着越来越重要的角色，在制造、汽车、消费品等多个行业中展现更多可能性。基于SRAM的模数混合CIM技术路径，炬芯科技新产品的发布踏出了打造低功耗端侧 AI 算力的第一步，成功实现了在产品中整合 AI 加速引擎，推出CPU+ DSP + NPU 三核 AI 异构的端侧AI音频芯片。
最后，周正宇博士衷心希望可以通过“Actions Intelligence”战略让AI真正的随处可及。未来，炬芯科技将继续加大端侧设备的边缘算力研发投入，通过技术创新和产品迭代，实现算力和能效比进一步跃迁，提供高能效比、高集成度、高性能和高安全性的端侧 AIoT 芯片产品，推动 AI 技术在端侧设备上的融合应用，助力端侧AI生态健康、快速发展。
3.SEMI：2025年中国大陆芯片设备市场将萎缩，低于400亿美元
中国大陆的芯片制造设备市场明年将出现萎缩，原因是在中美关系紧张加剧之际，中国大陆提前进行了抢购。
据国际芯片行业组织SEMI称，2024年中国大陆的芯片制造设备支出将首次突破400亿美元。
但SEMI在9月份的一次会议上表示，2025年中国大陆芯片设备的支出将无法达到400亿美元，回落到2023年的水平。
一家国际芯片制造设备供应商中国大陆分公司的一位高管表示：“2025年，中国大陆市场预计将比上一年下降5%~10%。”这位高管补充说：“交付给中国大陆半导体工厂的设备利用率正在下降，之前的抢购将导致2025年市场萎缩。”
在荷兰芯片制造设备供应商ASML 7月至9月的销售额中，中国大陆市场约占50%。然而，ASML预计到2025年，中国大陆市场份额将下降到20%左右，因此该公司下调了当年的收入预期。
市场萎缩并不局限于2025年。根据SEMI数据，按复合年均增长率计算，2023年至2027年期间，中国大陆的芯片制造设备支出将平均下降4%。相比之下，这几年美洲的支出将每年增长22%，欧洲和中东增长19%，日本增长18%。
然而，中国大陆仍然是全球最大的芯片制造设备市场。预计在2024年至2027年期间，中国大陆在半导体工厂设备上的支出将达到1444亿美元。这一支出高于韩国的1080亿美元、中国台湾的1032亿美元、美洲的775亿美元和日本的451亿美元。
中国大陆寻求继续支持半导体产业，以提高自给率。希望利用这一巨大市场的主要外国供应商面临着来自本土企业的激烈竞争。（校对/张杰）
4.单季营收创新高！中芯国际2024Q3营收超20亿美元
2024年11月7日晚，中国大陆晶圆代工龙头厂中芯国际发布2024年第三季度财报，销售收入创历史新高达21.7亿美元，环比上升14%，毛利率提升至20.5%。
财报详解
中芯国际第三季度按应用分类，收入占比分别为：智能手机24.9%、电脑与平板16.4%、消费电子42.6%、互联与可穿戴8.2%、工业与汽车7.9%。纵观各地区的营收贡献占比，来自中国区的营收占比为86.4%；美国区的占比为10.6%，欧亚区占比为3%。
按晶圆尺寸分类，三季度12吋晶圆营收占比为78.5%，8吋晶圆营收占比为21.5%。从产能方面来看，中芯国际月产能由2024年第二季度的83.7万片8吋约当量晶圆增加至2024年第三季度的88.425万8吋约当量晶圆。第三季度产能利用率持续提升至90.4%，销售晶圆212万片8吋约当量晶圆，同比增长38.1%。
中芯国际2024年第三季度资本开支为11.788亿美元，研发开支为1.79亿美元。
营收首次站上单季20亿美元台阶
中芯国际管理层表示，公司收入环比上升14%，达到21.7亿美元，首次站上单季20亿美元台阶，创历史新高。新增2.1万片12吋月产能，促进产品结构进一步优化，平均销售单价上升。整体产能利用率提升至90.4%，毛利率提升至20.5%。
展望四季度，中芯国际给出的指引是收入环比持平至增长2%，毛利率介于18%至20%之间。
5.机构：Q3全球智能手机出货3.07亿部 连续四个季度增长
11月7日，市调机构Counterpoint Research最新报告显示，2024年第三季度全球智能手机出货量同比增长2%，出货量达到3.07亿部，这是全球智能手机市场连续第四个季度增长。
Counterpoint Research指出，虽然最近几个季度的出货量增长有所放缓，但全球智能手机营收增长在2024年第三季度加速，同比增长10%，达到历史最高的第三季度水平。
从厂商智能手机营收上看，苹果领跑市场，占据43%的份额，并创下了第三季度收入、出货量和平均售价历史最高纪录。针对苹果的表现，研究总监Jeff Fieldhack 表示：“苹果在第三季度的成功主要是由于iPhone 16 系列的推出时间较早，且产品组合更新越来越倾向于Pro版本，以及针对非核心市场的持续扩张。尽管如此，仍应保持谨慎，iPhone 16系列在各个地区的表现好坏参半，与iPhone 15系列相比，iPhone 16在美国等主要市场的销量出现同比下降。但三到四年前iOS设备的庞大用户基数可能会帮助维持iPhone 16在未来几个季度的的稳定销量，尤其是随着Apple Intelligence功能的不断推出。”
其他厂商方面，三星的收入和出货量同比下降2%，主要是由于印度和拉丁美洲地区的下滑。小米的收入增长超过了其出货量的增长，主要原因是以小米14系列为主的高端设备比例增加。8月份，小米在销量方面短暂成为全球第二。vivo在前五大手机品牌厂商中增长最快，在第三季度，无论是在中国还是印度，在出货量方面都是第一大手机品牌厂商。OPPO的出货量和收入在第三季度同比下降。该品牌的全球销售额在9月份恢复同比增长，其中拉丁美洲和“亚太其他地区”领涨。
在评论第三季度各地区智能手机市场的表现时，高级分析师Prachir Singh表示：“全球宏观经济危机基本已经过去，随着过往对照基准的正常化，之前出现的复苏浪潮已开始放缓。拉丁美洲、日本、东欧和东南亚等一些市场在第三季度持续复苏，实现了同比增长。然而，由于经济复苏放缓，西欧、中东非的出货量同比下降，各自地区的持续冲突也继续抑制消费者信心。”
6.日产宣布裁员9000人 产能削减20%
据报道，日产（Nissan）下调了年度利润预期，宣布计划裁员9000人并将产能削减20%，以应对主要市场销售下滑。
这家日本汽车制造商周四（11月7日）表示，将截至2025年3月的财年的全年营业收入预期从5000亿日元下调至1500亿日元（9.75亿美元）。这还不到分析师平均预测的一半。
日产的困境在日本汽车品牌中尤为突出，它面临着新车销量下滑、特斯拉公司和比亚迪等中国电动汽车品牌激烈竞争的压力。
该公司表示，将削减20%的产能，在全球范围内裁员9000人，并回售三菱汽车公司10%的股份，将其持股比例从目前的34%减少。
这家日本汽车制造商提出了为期三年的重振计划，目前已实施约八个月，但今年早些时候已经出现倒退。7月，日产将本财年（将于2025年3月结束）的营业利润预期从之前的6000亿日元下调至5000亿日元，原因是中国、日本和北美的销售情况不佳。
分析师表示，该公司的新产品线缺乏亮点和混合动力车型，这是在消费者对电动汽车的需求正在减弱的情况下出现的问题。
日产与许多国际老牌汽车制造商一样，在中国这个全球最大的汽车市场举步维艰。6月，日产表示，由于销量下滑，将停止常州一家工厂的生产。
今年早些时候，日产将本财年的生产目标下调5万辆，至365万辆，但由于4月至9月期间全球销量下降近4%至160万辆，实现这一目标可能面临挑战。（校对/孙乐）
7.受人工智能需求推动，中国台湾芯片产值将创下1650亿美元纪录
一家行业协会周四表示，中国台湾今年的半导体产量有望增长 22%，达到创纪录的 5.3 万亿新台币（1650 亿美元）。
包括生成式人工智能服务器在内的尖端芯片需求预计将使生产重回增长轨道。由于与电脑和智能手机相关的需求低迷，2023 年产值下降 10.2% 至 4.3 万亿新台币。
中国台湾半导体行业协会理事长侯永清周四预测，中国台湾在半导体供应链中的作用只会越来越大。
侯永清表示：“中国台湾在芯片生产、封装和检测方面排名世界第一，在芯片设计方面排名世界第二。”
中国台湾半导体行业担心，周二赢得总统大选的美国前总统唐纳德·特朗普一旦重返白宫，可能会推行更多的保护主义政策。
侯永清周四对记者表示，中国台湾和美国在半导体领域已经合作了几十年。
他说：“细节可能会改变，但我们合作的总体趋势不会改变。”
