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【暴跌】德国半导体材料供应商Siltronic股价下跌15%;调查:全球数据中心数量美国占据近半,德英并列第二

集微网  · 公众号  ·  · 2025-02-05 07:22

正文

1.德国半导体材料供应商Siltronic股价下跌15%,预计2024年销售额将下降7%

2.机构调查:全球数据中心数量美国占据近半,德英并列第二

3.AMD发布新一代AI模型DeepSeek-V3,推动尖端AI应用发展

1.德国半导体材料供应商Siltronic股价下跌15%,预计2024年销售额将下降7%

德国半导体材料供应商Siltronic近日表示,预计其2024年销售额将下降7%,今年的销售额将停滞。此消息公布后,该公司股价下跌超过15%。主要原因是库存水平高,以及汽车、个人电脑和内存芯片需求疲软,人工智能的需求增长未能弥补这一缺口。

在美国总统特朗普对加拿大、中国和墨西哥征收关税后,人们对通胀和需求下降的担忧加剧。尽管特朗普已经暂停对中国以外的国家征收关税一个月,但市场压力仍然存在。

Siltronic首席执行官Michael Heckmeier在声明中表示,对于2025年,由人工智能推动的终端市场的增长尚未反映在他们的晶圆需求中,因为价值链中的库存水平持续上升。此外,他还预计,2025年上半年的表现将弱于2024年下半年。

此外,Siltronic还宣布将在7月底停止生产直径达150毫米的晶圆,这将对销售额产生轻微的负面影响,而对盈利的影响与上年相比可以忽略不计。同时,该公司也承认,中期目标将无法在之前设定的2028年期限前实现,但并未给出新的时间表。

对此,Stifel分析师Juergen Wagner表示:“疲弱的业绩预期令人再次失望”,并补充称,这可能会导致2025年每股收益预测被上调20%以上。

此外,Siltronic还公布了其2024年初步营收为14.1亿欧元(14.5亿美元),低于去年同期的15.1亿欧元。该公司表示,将在3月6日发布的年度报告中提供更详细的展望。

2.机构调查:全球数据中心数量美国占据近半,德英并列第二

根据Voronoi应用程式的最新调查,全球数据中心的总数已达到11,800座。其中,美国占据全球总数的45.6%,成为拥有资料中心最多的国家,德国和英国紧随其后,各占据4.4%。这一数据显示,美国在全球运算领域处于领先地位,而微软和亚马逊等大型科技集团已在数位基础设施和人工智慧方面投资数十亿美元。

然而,运算能力的提升也带来了能源消耗的增加。据高盛研究预测,到2030年,数据中心将占据美国电力总需求的8%,高于2022年的3%,成为美国电力需求的最大驱动力。

另一方面,由于美国禁止出口NVIDIA GPU等先进晶片,中国现在必须自行设计和制造晶片。这是因为中国本土没有能够生产尖端半导体的公司,而制造这些晶片所需的设备全部来自荷兰的ASML,也被禁止向中国出口。这意味着中国可能需要花费很多年的时间来培养这种专业知识。这些数据和预测都显示出全球资料中心和半导体行业的现状和未来趋势。

3.AMD发布新一代AI模型DeepSeek-V3,推动尖端AI应用发展

AMD近期表示,他们的融合将有助于加速尖端人工智能(AI)应用和体验的发展。AMD指出,他们开发的DeepSeek-V3是一个开放源码的多模式AI模型,其目的在于为开发人员提供无与伦比的性能和效率。DeepSeek-V3能无缝整合处理文字和视觉资料的高级功能,为生产力树立新的标杆,推动创新,并使开发人员能够创建尖端的AI应用程序。

DeepSeek-V3模型是一个强大的混合专家(MoE)语言模型,共有671B个参数,每个标记启动37B个参数。为了达到高效推理和经济训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这是前身DeepSeek-V2的一部分。

DeepSeek-V3率先采用无辅助损失的负载平衡策略,并设定了多个token预测训练目标,性能更强。DeepSeek-V3允许开发人员使用高级模型,利用内存功能同时处理文字和视觉资料,广泛存取最新进展,并为开发人员提供更多功能。在大多数基准测试中,DeepSeek-V3都取得了最佳表现,尤其在数学和编程任务中。

AMD强调,Instinct GPU加速器改变了多模式AI模型格局,如DeepSeek-V3,它需要大量的计算资源和内存带宽来处理文字和视觉资料。AMD Instinct GPU在这些领域表现出色。此外,AMD在DeepSeek-V3开发的关键阶段利用AMD ROCm软件和AMD Instinct GPU加速器,进一步加强了与AMD的长期合作以及对AI开放软件方法的承诺。AMD的可扩展基础架构也使得开发人员能够建立强大的视觉推理和理解应用程序。

ROCm中广泛的FP8支持可以显著改善运行AI模型的过程,尤其是在推理方面。FP8降低精度计算可以减少数据传输和计算的延迟。AMD ROCm在其生态系统中扩展了对FP8的支持,从而提高了从框架到库等各个方面的性能和效率。

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