Полупроводниковый завод своими руками До 90 нанометров каждый новый техпроцесс в производстве чипов был просто уменьшенной копией предыдущего. Затвор короче, диэлектрик тоньше, транзистор быстрее. Пентиум получался из 386-го буквально масштабированием размеров. А потом рост упёрся в физику, и простое уменьшение перестало работать. Дальше пройти каждый шаг можно только по очереди, перескочить через технологию не выйдет. Влить денег, купить оборудование и получить сразу 10 нм не получится, даже если бюджет позволяет. На каждом этапе от 90 к 65, 45, 32 нанометрам появлялось что-то принципиально новое, без чего следующий шаг просто не делается. Автор объясняет это на цифрах, от которых техпроцесс из нескольких сотен операций дорос до двух тысяч.

🏁 Погоня за Nvidia Чем прожорливее становятся ИИ-модели, тем жарче битва за железо под них. Рынок держит Nvidia, но Китай, которому американские экспортные ограничения перекрыли доступ к лучшим чипам, спешно растит собственных производителей. Interesting Engineering собрал пятёрку компаний, которые сейчас бьются за первенство. У Nvidia самая полная связка из мощных процессоров, сетевого оборудования и софта для разработчиков, так что конкурентам приходится строить целые вычислительные экосистемы. 🔸 Nvidia — лидер гонки. Её видеокарты, когда-то придуманные для игр, теперь тренируют и обслуживают крупнейшие ИИ-модели. Козырь — платформа CUDA, быстрые сети и огромное сообщество разработчиков: переезд на чужое железо выходит дорогим и технически сложным. Даже под экспортными ограничениями ведущие китайские ИИ-разработчики продолжают тренировать модели на процессорах Nvidia. 🔸 Huawei — самый убедительный ответ Китая. Процессоры Ascend для обучения и инференса, системы SuperNode, объединяющие множество чипов, и собственная платформа CANN вместо CUDA. Свежий пример: Ascend 950PR и 950DT сразу получили поддержку DeepSeek V4, так что модель может работать на кластерах Ascend SuperNode. 🔸 Cambricon — узкий специалист. Процессоры и ускорительные карты для серверов, дата-центров и умных устройств — для тех, кому ограничения закрыли доступ к топовым чипам Nvidia. Вместе с Huawei ведёт экспансию на внутреннем рынке ИИ-серверов. 🔸 Moore Threads — стартап 2020 года, один из самых обсуждаемых в китайской микроэлектронике. Делает универсальные GPU: и ИИ, и графика, и научные расчёты. Спрос, по данным издания, растёт быстро. 🔸 Biren Technology — берётся за самое трудное: мощные GPU для обучения моделей и высокопроизводительных вычислений, где нужны огромная мощность, быстрая память и связь между тысячами ускорителей. Американские ограничения подрезали ей доступ к передовому производству, зато курс Китая на свои чипы даёт эффект: выручка компании в первом полугодии может вырасти на 2107%. Правда, продажи — ещё не признак того, что разрыв с Nvidia закрыт. Спроса на ИИ-инфраструктуру в Китае столько, что места может хватить нескольким поставщикам. Пока впереди Huawei. @droidergram

Слухи о производстве чипов OpenAI на заводах Samsung не подтвердились Руководитель корейского подразделения OpenAI Харрисон Ким на пресс-конференции в Сеуле заявила о «совместной разработке и производстве чипов следующего поколения» с Samsung Electronics. Инсайдеры тут же предположили, что OpenAI решила диверсифицировать цепочки поставок и задействовать мощности Samsung Foundry для выпуска своего второго поколения ускорителей Jalapeño наряду с TSMC. Однако представитель OpenAI опроверг эти предположения. В компании уточнили, что слова Кима относились к текущему сотрудничеству — поставкам памяти HBM4 для проекта Stargate и внедрению ChatGPT Enterprise в структуры Samsung. Никаких планов по контрактному производству процессоров на фабриках корейского гиганта у компании нет.

Samsung ускорила строительство 2-нм фабрики в США после заказа Tesla — мощности уже расписаны на годы вперёд Samsung ускорила строительство 2-нм фабрики в Техасе после заказа Tesla на чипы AI5 и AI6. Пробный выпуск планируют начать в конце сентября или начале октября, а массовое производство — в 2027 году, с мощностью до 50 тысяч пластин в месяц. Фабрика уже может быть загружена заказами Tesla, Broadcom и Arm на годы вперёд. Второе предприятие в Тейлоре начнут строить до конца года, а выпуск продукции ожидается к концу десятилетия. Параллельно Samsung открыла в Иокогаме исследовательский центр по упаковке чипов для ИИ, вложив в проект $257 млн. #samsung #samsungelectronics #сша #япония 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

OpenAI утверждает, что разработать свой чип в сжатые сроки компании помог ИИ OpenAI заявила, что с помощью ИИ разработала цифровой проект собственного чипа Jalapeno всего за девять месяцев. Компания также делает ставку на чипы, бионауки и финансовые сервисы, а цены хочет привязывать к пользе для клиентов, а не к объёму использования. После снижения цены модели Luna на 80% её использование выросло в десять раз, а инструмент Codex привлёк 25 млн пользователей. Выручка OpenAI в корпоративном сегменте с июня по июль увеличилась на 32%, а доли корпоративных и потребительских продаж сравнялись раньше плана. #openai #иичип #ии #иимодель 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

🔬 Китай подвинулся ещё на шаг к своим чипам Четыре из шести. Столько новых установок AMEC относятся не к травлению, на котором компания специализировалась годами, а к осаждению. Всего китайская Advanced Micro-Fabrication Equipment показала шесть машин для производства полупроводников. Анонс прозвучал 2 сентября на отраслевой конференции в Уси и покрыл сразу несколько ключевых стадий: травление, осаждение и оборудование для силовых чипов на карбиде кремния. Пара слов о том, что это за процессы. Осаждение наносит на кремниевую пластину сверхтонкие слои — проводники, изоляторы, полупроводниковые материалы, толщиной иногда в считаные нанометры. Травление работает наоборот: выборочно снимает материал, перенося нарисованный ранее микроскопический узор вглубь этих слоёв. Современный чип проходит сотни таких шагов, где нанесение, формирование рисунка и травление чередуются по кругу, пока не сложатся транзисторы и все соединения между ними. Про карбид кремния тоже стоит сказать отдельно. SiC-компоненты держат более высокое напряжение и температуру и теряют меньше энергии, чем классический кремний — поэтому их так любят в электромобилях, зарядной инфраструктуре и промышленной силовой электронике. Для самой AMEC это попытка перестать быть узким специалистом и закрыть заметно большую часть того, что стоит внутри китайских фабрик. А для страны — очередной шаг к оборудованию собственного производства. Пока китайские производители чипов зависят от зарубежных поставщиков по нескольким важным категориям, а экспортные ограничения США отрезали доступ к самым передовым технологиям. @droidergram

Как Тайвань борется с китайскими tech-кротами В 2020 г. инженер из Синьчжу (это город на Тайване) устроился в американскую компанию Blue Ocean Smart System. Оффер был шикарный: дизайнить ИИ-чипы за 120 килодолларов в год, что было вдвое выше рынка. Это сейчас в ИИ-чипах такой ЗП разве что кур смешить, а тогда это было ого-го. Только вот за несколько месяцев все созвоны были с командой в Нанкине, которая Америкой немножко не является. Туда же уезжал весь код, чертежи и прочий IP. Через год, в 2021 году, контору накрыли: внутри компания оказалась не более американской, чем мой смартфон, а её тайваньское название отличалось от нанкинского оригинала на одну закорючку в иероглифе, хех. Всплыло всё это относительно недавно - когда журналистам удалось покопаться в данных MJIB, это "тайваньский ФБР". И об этом недавно вышла прикольная статья. В ней пишут, что с 2020 года бюро кинуло все свои 2000 следователей на спецоперацию по выкуриванию Партия-удара и раскрутило 166 кейсов замаскированных китайских контор. Последний рейд был месяц назад, тогда накрыли 18 компаний за раз. Схема всегда плюс-минус похожая. Китайцам нельзя работать на Тайване без госодобрения. И если получить тайваньский ок на филиал какой-нибудь китайской чайной - не проблема, то открыть чиповое бюро и хантить туда местных инженеров с опытом в TSMC получится очень вряд ли. Поэтому регистрируется прокладка на японца, американца, да хоть на папуаса, а деньги и указания идут с материка. Кейсы там просто пушка: - Xiaomi легально продавала на острове смартфоны, а нелегально - построила целый чиповый R&D на 25+ инженеров. Двух топов в итоге осудили. - На основателя OnePlus Пита Лау выписали ордер: его подпольный R&D нанял 70+ тайваньцев и работал аж с 2014 года. - А SMIC (главная чиповая надежда всея Китая) вообще зарегалась на Тайване как компания из... Самоа. Надеюсь, как "самоанский паб" 🤔 Два главных вопроса: - Зачем вообще Китай это делает? - И как такое вообще возможно, если Китай и Тайвань ненавидят друг друга? На первый вопрос ответить несложно. Китай худо-бедно достаёт сами чипы и компоненты через серые схемы, а многие статьи и патенты вообще открыты. Но полупроводники - это индустрия, где между теорией и практикой огромная пропасть. Во-многом, потому что знания размазаны по головам инженеров, 15-20 лет варившихся в тайваньской экосистеме. Поэтому Китаю приходится их покупать: давать офферы x5-х10 от местной зарплаты. Когда в 2019 США отрезали Huawei от TSMC, стало ясно, что китайцам придётся строить чиповую вертикаль самим - и число китайских чиповых контор резко рвануло с <1000 до почти 4000. И ключевых спецов для них часто набирают на Тайване - скрыто и с конспирацией. Второй вопрос это вообще отдельный прикол. Китай и Тайвань кровные враги только в заголовках СМИ. У них торговый оборот >$300 млрд в год, между "врагами" летает 610+ прямых пассажирских рейсов в неделю, а из китайского Сямэня на тайваньский Цзиньмэнь ходит обычный рейсовый паром. Про что, что Китай считает Тайвань просто частью себя - я вообще молчу, это понятно. Тем не менее, для самого Тайваня китайские tech-кроты представляют экзистенциальную угрозу. Пока 90% передовых чипов мира делается на острове - его никто трогать не будет, слишком стрёмно, да и США будут готовы отстаивать его независимость. Но если критическая масса мозгов утечёт в Китай (пусть и скрытно) - кремниевый щит может истощиться, и вот тогда... Дизраптор

✔️ Китайская Ханьсюй показала архитектуру инференса на магнитной памяти Компания, которую в Китае называют первой отечественной MRAM-компанией магнитных вычислений, представила два архитектурных уровня для инференса - uHBM и uLPU. Ханьсюй предлагает держать веса целевой модели постоянно в массиве в массиве энергонезависимой MRAM - матрично-векторные операции выполняются на том же кристалле, а наружу идут только векторы активаций, которые заметно меньше.

Магниторезистивная память хранит бит не зарядом, как обычная память, а направлением намагниченности. В ней ячейка - это магнитный туннельный переход: два ферромагнитных слоя, разделённые тончайшим изолятором. Когда намагниченность слоёв сонаправлена, сопротивление низкое, когда противоположна - высокое, и по нему считывается ноль или единица. У MRAM почти нулевой ток утечки, скорость переключения наносекундная, а ресурс перезаписи практически неограниченный в отличие от флеш-памяти.

uHBM - это кристалл вычислительной памяти на MRAM, работающий в паре с GPU или NPU через UCIe, LPDDR5X или GDDR7. uLPU - инференс-чип, построенный поверх uHBM. Заявленные расчётные показатели первого поколения uHBM - 24 ТБ/с внутрикристальной полосы на чтение и цель выше 2000 токенов в секунду при декодировании мультимодальной модели на 4 млрд параметров. Из реальных прототипов есть верификационный чип SpinPU-ED01 со 120 банками MRAM, который прошёл независимую проверку и отработал 24 часа в стабильном режиме. Сроков, техпроцесса и цен компания не называет, но декларирует планы от кристалла до модуля, 2U-лотка и стойки. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Новые принципы компоновки чипов позволили Huawei увеличить плотность размещения транзисторов на 55 % и снизить энергопотребление Huawei заявила, что новая компоновка чипов повысила плотность транзисторов на 55% без перехода на более тонкий техпроцесс. В Kirin 2026 энергопотребление NPU снизилось на 66%, GPU — на 58%, CPU — на 41% при прежней производительности. Экономия достигается за счёт сокращения расстояния, которое проходят данные внутри чипа, а не за счёт ускорения вычислений. Повышать частоты Huawei пока не стала: это привело бы к росту нагрева и энергопотребления. В будущих чипах компания планирует ещё сильнее уплотнить вертикальные соединения между слоями. #huawei #huaweitechnologies #kirin #разработкачипа 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

«Украсть технологии, переманить инженеров»: у CXMT с самого начала был этот план, и она его придерживалась По версии прокуратуры Южной Кореи, CXMT ещё в 2016 году запустила «Проект Хэфей» — план по краже технологий Samsung и переманиванию её инженеров. Компания якобы получила секретную карту производства 18-нм DRAM, описывающую около 620 этапов, и использовала её для подготовки собственного производства. В 2019 году CXMT начала продавать чипы DDR4, а к середине 2026 года нарастила мировую долю DRAM примерно до 10%. Компания планирует резко увеличить мощности и вложить большую часть $8,6 млрд, привлечённых на IPO, в дальнейшее производство DRAM. Расследование утечки продолжается в Центральном районном суде Сеула, а ущерб Samsung оценивают в десятки триллионов вон. #cxmt #samsung #dram 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

DeepSeek готовит гигантский кластер на 160 000 чипов Huawei По данным Bloomberg, DeepSeek планирует развернуть во Внутренней Монголии не менее 160 000 ускорителей Huawei Ascend 950DT - это может стать одним из крупнейших известных AI-кластеров на китайском железе. Чипы будут использоваться для запуска моделей DeepSeek. Для обучения компания пока продолжает опираться на Nvidia. По заявленным характеристикам Ascend 950DT выглядит серьёзно: - 144 ГБ HBM - 4 ТБ/с пропускной способности памяти Для сравнения, Nvidia H200 предлагает: - 141 ГБ HBM - 4,8 ТБ/с По памяти Huawei уже очень близка к H200, хотя это не означает сопоставимой реальной производительности. Bloomberg относит 950DT примерно к уровню более старого поколения Nvidia Hopper. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-04/deepseek-plans-big-huawei-ai-chip-order-to-power-new-data-center @ai_machinelearning_big_data #DeepSeek #ai #ml

Intel рискует упустить контракт с Apple из-за болтливости — компания показала, что ей нельзя доверять Apple может частично вернуть Intel в цепочку производства своих чипов в США, но доверие между компаниями остаётся проблемой. Intel попыталась убедить Apple в готовности быстро нарастить мощности, рассказав поставщикам оборудования, что уже работает с ней. Для Apple, которая строго хранит коммерческие секреты, это стало доказательством обратного. TSMC на этом фоне выглядит надёжнее и пока остаётся главным производственным партнёром Apple. Conditionally сотрудничество с Intel возможно из-за давления властей США, но компании ещё предстоит восстановить репутацию. #apple #intel #производствомикросхем 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Google ускоряет разработку ИИ-чипов и переходит на полугодовой цикл обновления Главный технолог по ИИ-инфраструктуре Google Амин Вахдат на выставке Semicon Taiwan 2026 заявил, что компания перешла на выпуск новых поколений тензорных процессоров (TPU) дважды в год и в будущем планирует еще больше сократить этот интервал. Высокий темп обусловлен ростом спроса на вычислительные мощности. Для соблюдения графика Google увеличивает присутствие на Тайване на 60%, где сотрудничает с TSMC и MediaTek, а также рассматривает возможность привлечения Intel и Samsung к упаковке и тестированию чипов. При этом материнский холдинг Alphabet выделил до $205 млрд на развитие инфраструктуры в текущем году.

#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 24–30 августа 2026 LLM Z.ai: GLM-5.3-Flash Открытая MoE 320B, 18B активных, 1М и нативным зрением. Модель обучили с нуля, а не дистиллировали GLM-5.3. У Flash 45 слоев против 92 у GLM-4.5, а attention требует в три раза меньше вычислений и в 4.4 раза меньше KV-кэша, чем у большой GLM-5.3. На Terminal-Bench 2.1 модель получила 84.3% против 85% у Opus 4.8. Зрение тоже не декоративное: 62.4% на OfficeQA Pro. Веса есть. До 9 сентября API стоит $0.075/$0.25. Потом тариф удвоится. Блогпост, Веса, Цены Alibaba: Qwen3.8-Flash-Next Qwen открыла мультимодальную MoE. Основная модель содержит 125B параметров, еще 51B N-gram Embedding, а на каждом токене активируется всего 6B. Контекст 262К Много всяких архитектурных фич, команда называет эту модель превью архитектуры Qwen4: Qwen Sparse Attention, Gated Residual, N‑gram embedding и другие ругательные слова, есть смысл почитать. По большинству бенчей бьет Opus 4.6 и DeepSeek-4V-Flash. Есть веса, по API $0.15/$0.47. Блогпост, Техрепорт, Веса Видео Google: Gemini Omni 1.1 Flash Google обновила Omni Flash и добавила базовый минимум в 2026г: Можно задавать первый и последний кадры, продлевать сцену, использовать короткое видео как референс Генерация до 10с, но можно продлевать до 40с. Цена составляет $0.03 за секунду в 360p, $0.10 в 720p, $0.15 в 1080p и $0.30 в 4K. 1080p и 4K получают апскейлом из 720р. Блогпост, Документация fal: H3 Max fal взяла открытый MiniMax H3, дообучила его на новых данных и одновременно переписала инференс. Основной упор сделали на скорость. Пятисекундное видео генерируется меньше чем за 3 секунды(!). Это в 35 раз быстрее API MiniMax H3. По качеству находится среди топов в Design Arena и Artificial Analysis. Доступна только через API, весов нет. $0.05/сек 480p и $0.08/сек 768p. Блогпост, Модель Аудио Google: Gemini 3.5 Transcribe и Transcribe Live Google выпустила две отдельные speech-to-text модели. gemini-3.5-transcribe транскрибирует, расставляет спикеров и таймкоды. gemini-3.5-transcribe-live принимает поток и возвращает расшифровку с задержкой меньше секунды. Обе могут удалять "эээ", самоисправления и другие артефакты человеческого инференса. Обычная версия стоит примерно $0.005 за минуту, Live $0.009. Блогпост, Документация, Цены Разное... OpenAI: Jalapeño OpenAI показала измерения своего первого inference-чипа. Проверили на опенсорсе размеров 120B-1T, сравнивая с GB200 и GB300. По тестам самой OpenAI, Халапеньо выдает в 1.5–1.9 раза больше ток/Вт и в 1.7–3.6 раза меньшую end-to-end задержку. Откуда такие чудеса? OAI говорит, из-за вертикальной интеграции от чипа, до архитектуры моделей, и собственно самих моделей в разработке. За девять месяцев родили чип. Затем Codex с Astra за два месяца оптимизировал под него модели. Развертывание в инфраструктуре OpenAI начнется до конца года. Результаты Stanford: Q-Learning With World Models Статья про то как использовать WM в RL не уча модель эксплуатировать галлюцинации. В QWM Policy и Q-функция обучаются только на реальных переходах, но перед действием агент предлагает несколько движений, World model воображает короткое будущее для каждого и выбирает ветку с максимальной ожидаемой наградой. Получается небольшой tree search перед каждым движением робота. На части бенчмарков есть хороший прирост. Статья Keenable: поисковик для агентов Наши слоны из Keenable вышли из тени и выпустили SOTA агентный поиск. Это веб-индекс заточенный под агентов. Возвращает ссылки, извлеченный текст страниц, можно в Markdown, еще есть Time Machine. Задержка - меньше 250 мс. Также выпустили бэнчмарк NEEDLE с ежедневно обновляющимися вопросами из интернетов, чтобы нельзя было выучить ответы. Первые 100 тысяч запросов бесплатные, затем $4 за 1к, и от $1 за 1к при нагрузке от 100 запросов/сек. Сайт, NEEDLE OpenAI прекращает предоставлять свои модели Cursor с 12 ноября, так как не доверяют Маску. Заявление. Инструкция что и как будет

Ученые создали охлаждение для чипов, работающий от их собственного тепла Физики из Гонконгского политехнического университета разработали твердотельное устройство, которое охлаждает процессоры за счет их же нагрева. Обычно термоэлектрические элементы требуют внешнего питания, но новая система генерирует ток напрямую из разницы температур внутри корпуса. В основе устройства лежит эффект Томсона: при прохождении тока через неравномерно нагретый проводник происходит поглощение тепла. На испытаниях прототип из теллурида висмута снизил температуру горячего участка на 1,6 °C без использования внешних источников энергии. Технологию планируют применять для защиты от перегрева плотно упакованных микросхем и 3D-чипов.

Вы пользуетесь японской техникой каждый день и даже не подозреваете об этом Ладно, вы явно подозреваете, но надо же было вас как-то жёстко забайтить хах В общем, посмотрите на свою технику. Смартфон у вас, скорее всего, китайский или (типа) американский. Телевизор - корейский Samsung или LG или тоже какой-нибудь китаец. Ноутбук - какой угодно, только не японский. И кажется, что японская техника просто взяла и вымерла, как динозавры. Куда делись все эти Панасоники, Сони, Тошибы, прочие Шарпы с Фуджицу, которые 20 лет назад были тупо у всех? Так вот, прикол в том, что японцы никуда они не делись. Они просто спрятались на несколько слоёв ниже, и теперь крепко так держат за яйца львиную долю мировых технологий, включая нашу любимую ИИ-индустрию. Об этом сегодняшний видос - как Япония переехала с полок магазинов в самую сердце технологических цепочек: https://youtu.be/9-TWLJpuD9w Приятного просмотра! Кстати, глутамат натрия для азиатских острых супчиков и важнейшие компоненты топового ИИ-чипа делает одна и та же компания. И угадайте, из какой она страны? Дизраптор