1.鸿海拟携手西部数据抢东芝存储器；
2.微软、高通合谋X86模拟器，Intel威胁称这是侵权；
3.日本政府支持贝恩资本取代KKR收购东芝芯片；
4.人工智能时代，谷歌、英特尔和英伟达间的计算能力角逐战；
5.晶圆双雄5月营收月增正成长，预估下半年都将增添营收动能
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1.鸿海拟携手西部数据抢东芝存储器；
东芝半导体竞标案进入倒数计时，鸿海（2317）集团动作不断，先是董事长郭台铭证实携手苹果、亚马逊，现在夏普社长戴正吴指出，鸿海有意携手美国西部数据（WD），共同出资竞标东芝半导体事业，并让东芝总公司持股两成，鸿海放低姿态，甘愿持股少于美、日两方。
东芝总公司将于本月中旬决定半导体事业买家，日本每日新闻引述戴正吴说法，有意与美国西部数据合作，携手共同竞标东芝半导体事业，让该公司拥有部分股权；此外，如果能顺利标下东芝半导体事业，将共同经营东芝半导体位于日本三重县四日市的工厂。
戴正吴指出，鸿海阵营竞标东芝半导体事业，不会一定要主导权，出资比例可依照美国、日本及台湾的顺序。 戴正吴并强调，如果东芝总公司有意愿的话，将可以保留内存事业两成的股权。
戴正吴信心喊话，认为内存事是未来人工智能（AI）及物联网时代的关键零组件，营收规模近日圆16兆元的鸿海集团，庞大的银弹，能对半导体业大量投资，是有胜算的。 戴正吴也转守为攻，强调鸿海优势之一就是在大陆设有许多任务厂，因此擅长与大陆政府交涉，与其他阵营相比，更容易通过大陆严格的反垄断审查。
业界解读，戴正吴的说法，就是要让日本政府、东芝总公司放下戒心，消除外界对鸿海一旦得标，半导体关键技术恐怕会外流到中国的疑虑。 此外，鸿海甘愿放弃主导权，由美、日两方主导，也显示集团谈判的弹性。 因为以鸿海往年的大型收购案来看，通常习惯取得主导权，但这次愿意让美、日主导，映证鸿海要进入半导体产业的决心。 经济日报
2.微软、高通合谋X86模拟器，Intel威胁称这是侵权；
随着中国TOP10手机厂商全都乖乖地缴纳专利费，高通在移动处理器市场上站稳了脚跟，而高通现在还把两只脚伸向了Intel的地盘——服务器市场推出了最多48核的10nm处理器，PC市场则跟微软合作，推出了基于Windows 10的2合1设备。大家知道Windows 10是基于X86平台的，微软、高通采取的变通方案是设计了一个X86模拟器，让ARM处理器获得了运行X86系统的可能。微软、高通倒是高兴了，不过X86市场的老大可不乐意了，Intel法律总顾问日前表态称有些公司在没有获得X86授权的情况下试图模拟Intel的X86指令集。
微软早前单独为ARM处理器开发了Windows RT系统，无奈并没有获得成功，因为开发者不愿意为其他生态系统再单独开发软件了，所以在Windows 10这一代微软改变了做法，他们设计了一个X86模拟器，可以在ARM处理器上运行X86系统，虽然只能运行32位程序，不过微软早前的演示中显示高通骁龙处理器可以流畅运行PS、Office等软件，这已经是个巨大进步了。
微软通过X86模拟器的方式让ARM运行Windows 10系统带来的好处很多，开发者不需要改动软件就能直接运行，消费者也不需要下载新的程序，直接上手，避免了Windows RT那样的学习、开发成本。
对ARM阵营来说，微软现在的做法也为他们进军PC市场打开了大门，虽然目前微软合作的厂商只是高通，而且只有高端的骁龙835处理器，但是可以想象未来会有更多ARM处理器厂商杀向PC市场，尽管威胁不了高端市场，但在2合1设备、平板电脑等市场上肯定会抢Intel的份额。
对于这个情况，Intel公司怎么看的呢？特别是这个X86模拟器会涉及到X86指令集，这可是Intel的看家本领。Intel执行副总、法律总顾问Steven Rodgers日前不点名批评称有些公司在没有获得授权的情况下就试图模拟Intel的X86指令集。
他还说只有时间才能证明试图模拟X86指令能不能带来不同的命运（言外之意就是不看好模拟X86的前途），Steven Rodgers称Intel欢迎合法竞争，但是他们不欢迎会侵犯他们专利权的非法竞争，希望其他公司能继续尊重Intel公司的专利权。
面对微软和高通合谋X86模拟器，Intel这次总算是正面发声了，可能是顾忌到了与微软长期的合作关系，法律总顾问的表态并不算严厉，而且没有点名，但是他这次谈话的威胁味道很重，因为Intel认为微软、高通并没有获得X86授权，这个问题将成为ARM厂商能不能靠模拟器成功的关键。
核心、驱动及内部程序都是运行在ARM原生模式下的，X86程序通过WOW窗口模式运行
此前微软介绍过这个模拟器的架构，其中核心、驱动及内部程序都是运行在ARM原生模式下的，X86程序通过WOW（windows in windows）窗口模式运行，所以微软在开发X86模拟器的过程中不可能没注意到X86授权这个问题，内部应该也做了某些规避才行。
现在这个问题就看微软、高通方面怎么回应了。 超能网
3.日本政府支持贝恩资本取代KKR收购东芝芯片；
新浪科技讯 北京时间6月9日上午消息，据熟悉内情的消息人士披露，由日本政府牵头，私募股权投资公司贝恩资本（Bain Capital）取代竞争对手KKR集团（KKR & Co LP），联手西部数据公司（Western Digital Corp）对东芝公司的芯片部门进行收购。
一位不愿透露姓名的消息人士表示，贝恩在其中所占份额较少。
另有消息披露，西部数据公司在日本与东芝联合运营着一家大型闪存芯片厂，最近该公司向东芝提交了一份计划纲要。
记者未能立即联系到贝恩公司代表，无法对此事置评。（斯眉
4.人工智能时代，谷歌、英特尔和英伟达间的计算能力角逐战；
2001年6月26日，著名导演史蒂文·斯皮尔伯格执导的《人工智能》（英文名：《AI》）在美国上映。影片讲述的是机器人小男孩大卫为了寻找养母，并缩短机器人与人类的差距而奋斗的故事。
《人工智能》电影剧照
大卫是一个被输入情感程序的机器人男孩，Cybertronics Manufacturing公司员工亨瑞和他妻子制造出的一个试验品。他们收养了大卫，并给了他足够的爱，但是人类与机器都无法接受大卫。于是大卫踏上旅程去寻找真正属于自己的地方，渴望成为一个真正意义上的人。
在这部影片上映15年后，机器人还没有成为真正意义上的人, 但人工智能在围棋领域战胜了人类。它的强大和超强的进化能力，让人类棋手难以望其项背。
AlphaGo以3:0战胜柯洁九段
“AlphaGo Master比AlphaGo Lee（与李世石对战的版本）要强大，Master在对战中耗费的能力（性能和功耗）仅是Lee版本的十分之一，需要4个TPU在单台电脑上运行即可。“DeepMind首席科学家David Silver在AlphaGo 战胜李世石后这样解释说。
AlphaGo强大到令人绝望，引发了“人工智能威胁人类”的讨论。但在本质上，人工智能是算法、数据和硬件三个要素综合的结果。
一旦涉及到算法、数据，就离不开计算。在这个领域，用来计算的硬件主要是TPU、GPU和CPU，他们背后代表的公司则分别是谷歌、英伟达和英特尔。这几家公司彼此竞争，又互相需要。
TPU（Tensor Processing Unit）是专为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练。谷歌工程师Norm Jouppi介绍，在人工智能相关的算法上，它的计算速度更快，计算结果更精准，同时也更加节能。
谷歌在I/O 2017上发布第二代Cloud TPU
人工智能依赖于机器学习（Machine Learning），机器学习又依赖于硬件，它需要硬件平台提供大量的运算资源。就计算效率来说，专用工具的计算效率远高于通用工具。专门为机器学习定制而出现的谷歌的TPU就是一种专用的工具，业内普遍认为它的出现对于通用工具GPU来说是一种威胁。
GPU的设计初衷不是主要用来进行神经网络运算，而是图像处理。由于其特殊的构造碰巧也比较适用于神经网络运算，所以在TPU出现之前，大多数做机器学习厂商都在同时利用FPGA和GPU来改进训练自己的神经网络算法。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋却不认同“TPU威胁论”，在接受凤凰科技的采访时,他表示谷歌的TPU不会对英伟达的Volta GPU构成威胁，双方在TensorFlow项目上保持着合作，而Volta GPU的运算能力甚至在TPU之上。
作为世界最大的GPU制造商之一，英伟达一直不遗余力地推广GPU在深度学习领域的应用。老黄将英伟达称为“一家人工智能公司”。
谈到英伟达基于GPU的人工智能战略，需要先从Volta说起。
在今年5月11日的NVIDIA GTC 2017上，英伟达推出了全新的GPU架构Volta。英伟达应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro表示这并不是前代架构Pascal的升级，而是一个全新的架构。Volta提供大量的FLOP（浮点运算），基于Volta的架构，人们就可以使用需要更多FLOP的深度学习模型。如今很多流行的模型都需要很大的计算资源，例如卷积学习神经网络。
黄仁勋展示基于Volta架构的Tesla V100加速芯片
基于全新的Volta架构，英伟达推出Tesla V100加速器，它速度比其前身Tesla P100快2.4倍。
Tesla V100凝聚了英伟达内部数千名工程师数年的开发，研发投入相当于30亿美金。黄仁勋在NVIDIA GTC 2017的主题演讲中，展示了一块Tesla V100，他笑称全世界唯一一块就在他手上，如果有人想买的话，那么价格就是30亿美金。
而在Tesla V100加速器基础上，英伟达推出了超级计算机DGX-1V和HGX。
DGX-1V内置了8块Tesla V100，黄仁勋表示“DGX-1V相当于400个服务器”，过去Titan X（GTX TITAN X，泰坦显卡）需要花费8天训练的神经网络，DGX-1V只需要8个小时，性能提升了24倍。
HGX是英伟达和微软联合开发的云图形加速器，是英伟达人工智能战略的硬件支撑。它同样内置了8块Tesla V100。目前微软的Project Olympus计划、Facebook的Big Basin系统都是使用的HGX作为数据中心设计方案的核心。
黄仁勋在台北国际电脑展的主题演讲中表示，GPU的运算能力提升非常快，能在未来取代CPU成为最主要的人工智能芯片。
但是英特尔并不这么认为。台北国际电脑展期间，英特尔数据中心全球销售部产品和技术总经理陈葆立在接受凤凰科技采访时提到， TPU和GPU只是加速芯片，目前是无法独立工作的，没有CPU它跑不起来。
“不管是AMD或者是ARM出的CPU，都是不能直接连接到英伟达的GPU的，连接的标准是PCIE（这属于英特尔），传输速度取决于PCIE的速度。但是目前我们自己的芯片组合可以跳过PCIE，所以能比CPU+GPU更快。”他说。
在收购Nervana之后，英特尔拥有了将至强融核处理器和FPGA两个不同的芯片整合成一个芯片的能力。在最新的Nervana系统中，就包含了FPGA加速芯片Arria 10和至强融核处理器的整合。
Arria 10就是一款主流的Altera FPGA产品
FPGA最初是从专用集成电路发展起来的半定制化的可编程电路，它可以作为一种用以实现特殊任务的可再编程芯片应用与机器学习中。
譬如百度的机器学习硬件系统就是用FPGA打造了AI专有芯片，制成FPGA版百度大脑。FPGA比相同性能水平的硬件系统消耗能率更低，在刀片式服务器上可以由主板上的PCI Express总线供电。使用FPGA可以将一个计算得到的结果直接反馈到下一个，不需要临时保存在主存储器，所以存储带宽要求也在相应降低。
英特尔的方案是将CPU与FPGA融合起来，组合芯片的运算更加灵活和高效，同时还能实现最低的功耗，获得性能和功耗的平衡。
人工智能方兴未艾，谷歌的TPU、英伟达的GPU和英特尔的CPU组合方案，在硬件层面上都还只是尝试，这种尝试能帮助实现早期的技术积累。在采访的最后陈葆立提到，虽然是不同的硬件平台，但是大家都在想办法融合，这有利于帮助开发者，从而真正帮助人工智能向前发展。 凤凰科技
5.晶圆双雄5月营收月增正成长，预估下半年都将增添营收动能
晶圆双雄台积电与联电分别在 8 日开完一年一度的股东会之后，9 日先后公布 5 月营收成绩。 受惠于半导体市场热度持续增温的影响，台积电与联电也在 5 月缴出不错的成绩单，台积电 5 月营收月增 28%，联电也有 4.9% 的月增率。
台积电在 8 日股东会中通过 2017 年分配每股 7 元现金股利后，9 日随之公布 2017 年 5 月的营收状况。 根据财报显示，台积电 5 月合并营收约新台币 727.96 亿元，较 4 月增加 28%，较 2016 年同期减少 1.1%。 累计 2017 年前 5 个月的营收为新台币 3,635.82 亿元，较 2016 年同期增加了 5.7%。
在 8 日股东会中，董事长张忠谋表示，台积电在 2017 年将依旧会是不错的一年。 根据上一次法说会，台积电财务长何丽梅的说法，受库存调整以及中国智能型手机季节性需求减少的影响下，若以新台币兑美元汇率为 30.5 元为基础来计算，预估 2017 年第 2 季合并营收将落在 2,130 亿元到 2.160 亿元，季减 7.66% 到 8.94%。 若以台积电第 2 季前 2 个月的合并营收为 1,296.68 亿元来计算，6 月营收要达到 833.32 亿元到 863.32 亿元，才能达到先前预测的目标，以此计算，6 月预估的增幅将达 14.47% 到 19.28%。
与台积电相同在 8 日举行股东会，也同样通过 2017 年每股分配 0.5 元现金股利的联电，根据 9 日所公布的 5 月财报显示，5 月合并营收为 125.12 亿元，相较 4 月的 119.26 亿元增加 4.9%。 较 2016 年同期的 127.05 亿元则衰退1.52%。 累计联电 2017 年前 5 个月的合并营收达 618.58 亿元，较 2016 年同期的 578.73 亿元增加 6.88%。
联电在 8 日股东会上表示，2017 年在先进制程上的推进顺利，已正式跨入14 奈米制程。 加上转投资的厦门厂联芯也已获准转进 28 奈米制程，受惠于车用电子与指纹辨识 IC 需求大增，使 28 奈米制程处于满载阶段，另外还有 14 奈米制程也已量产出货，都将挹注联电 2017 年的营收贡献。
法人也预估，联电 2017 年的量产制程已从 28 奈米制程进入 14 奈米制程，预计第 2 季 14 奈米制程的晶圆出货量将较第 1 季成长。 整体而言，2017 年第 2 季的营收预估将与第 1 季相当。 而 2017 年下半年进入传统旺季后，营收动能将再度展现。technews
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