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【芯资讯】中芯国际营收同比增长超2成,产能利用率增长
2024-08-09 标签: ICNET  财报  元件与制造 来源:ICNET网络整合

1.中芯国际营收同比增长超2成,产能利用率增长

晶圆代工厂中芯国际最新公布了2024年第二季度业绩情况,营收19.013亿美元,同比21.8%,环比增长8.6%;毛利率13.9%,同比降低6.4个百分点,环比增长0.2个百分点;本期利润1.72亿美元,同比降低62.9%,环比增长171.2%。

来源:SMIC

中芯国际当季产能利用率85.2%,同比与环比都有增长;晶圆销售量约当8英寸211万多片,同比增长50.5%,环比增长17.7%。对于第三季度,中芯国际预期季度收入环比增长13%-15%,毛利率介于18%-20%范围内。



2.安富利公布2024财年第四财季和全年财报

分销企业安富利公布了2024财年第四财季(截至6月29日)和全年业绩情况。第四财季营收56亿美元,同比降低15.1%,环比降低1.6%;运营利润1.64亿美元,同比降低42.1,环比降低13.7%。

全财年营收238亿美元,上年为265亿美元;运营利润8.44亿美元,上年为11.87亿美元。财年末库存为54.7亿美元,与上年末基本维持。



3.英飞凌马来西亚居林碳化硅器件厂启动

英飞凌宣布,位于马来西亚居林的8英寸碳化硅(SiC)功率半导体厂的第一阶段正式启用,居林工厂的第一阶段投资额为20亿欧元,将专注于碳化硅功率半导体的生产,并将包括氮化镓(GaN)外延。

该厂将与将与英飞凌位于奥地利维拉赫的全球功率半导体能力中心紧密相连。英飞凌已经在2023年增加了维拉赫SiC和GaN功率半导体的产能。这两个制造基地现在共享技术和工艺,可以实现快速斜坡和平稳高效的运行。该项目还提供了高度的弹性和灵活性,最终将使英飞凌的客户受益。



4.传台积电CoW封装委外代工,以解产能供不应求

据IT之家引述MoneyDJ消息,台积电首度释出CoWoS封装中CoW步骤代工订单,已被矽品拿下。矽品将在中科厂投资建设相关产能,预计2025年二季度机台进驻,三季度放量。本次具体委托的工艺来自 CoWoS-S,即使用高性能高成本硅中介层CoWoS。

台积电CoWoS封装可大致分为CoW和WoS步骤,前者结合芯片与中介层,后者则负责将中介层同基板封装到一起。其中CoW更为复杂,利润也更丰厚;WoS较为简单、利润较低。台积电此前已将部分WoS工序委托给OSAT企业,以提升整体产能;此次扩展到CoW阶段,也是受CoWoS持续供不应求的影响。



5.英特尔18A制程产品点亮,首家代工客户明年流片

据快科技消息,英特尔官方宣布,Intel18A(1.8nm级别)工艺、Panther Lake酷睿处理器、Clearwater Forest至强处理器都已经走出实验室,成功点亮,并进入操作系统。

其中,Panther Lake搭配的内存已经可以运行在设定的频率上,显示性能非常健康。此时距离两款产品首次流片还不到两个季度,它们都将在明年上半年按时发布。同时,Intel 18A的首个外部代工客户将在明年上半年完成流片。



6.SK海力士执行官:存储器需求将坚挺至明年年初

据科创板日报消息,SK海力士首席执行官郭鲁正表示,由于HBM等高性能存储器芯片的强劲需求,存储器芯片市场还将维持一段时间的乐观态势,预计存储器芯片市场将持续活跃到明年年初。

SK海力士认为,随着AI市场的扩大,明年存储器的需求将持续增长,并制定了积极应对的战略。SK海力计划在本季度向主要客户供应12层HBM3E样品并开始量产,并将在明年下半年推出与台积电合作开发的12层HBM4。



7.IDC:全球车芯市场规模将在2027年超过880亿美元

据财联社消息,随着高级驾驶辅助系统、电动汽车以及车联网的普及,对高性能计算芯片、图像处理单元、雷达芯片及激光雷达传感器等半导体的需求正日益增加,为汽车半导体行业带来新的增长机遇。

IDC预计,到2027年,全球汽车半导体市场规模将超过880亿美元。随着单车半导体的价值不断增长,半导体企业在汽车产业链中的关注度和重要性进一步提升。



8.Microchip推出高性能SSD控制器系列,面向AI与企业应用

Microchip日前发布Flashtec NVMe 5016 SSD控制器。16通道PCIe Gen 5 NVM Express控制器旨在提供更高级别的带宽、安全性和灵活性。

Flashtec NVMe 5016控制器旨在支持企业应用程序,如在线交易处理、金融数据处理、数据库挖掘和其他对延迟和性能敏感的应用程序,并更高的吞吐量满足不断增长的人工智能需求,用于读取和写入模型训练和推理处理中使用的大型数据集,并提供快速移动大量数据所需的高带宽。NVMe 5016控制器的顺序读取性能超过每秒14 GB,在要求苛刻的工作负载下,最大限度地利用了传统和人工智能加速服务器中的宝贵计算资源。

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