【调查】中国,对美国发起调查!

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1.中国商务部:对美国启动两项贸易壁垒调查

2.行业高管警告:氦气短缺已开始影响科技供应链

3.抢算力!Meta豪砸100亿美元建德州AI数据中心 投资规模6倍跳

4.一加李杰:内存成本上涨幅度超400% 没有哪一家可以完全避开

5.林俊旸阿里离职后发长文:复盘千问路线受阻,断言AI演进全面转向智能体


1.中国商务部:对美国启动两项贸易壁垒调查

中国商务部新闻发言人就对美启动两项贸易壁垒调查答记者问。记者表示,我们注意到商务部发布两则公告,对美国有关措施和做法启动两项贸易壁垒调查,能否介绍相关情况?    

中国商务部新闻发言人表示,美国贸易代表办公室于北京时间3月12日以“产能过剩”为由对中国等16个经济体发起301调查,又于3月13日以“未有效禁止强迫劳动产品进口”为由对中国等60个经济体发起301调查。中方对此强烈不满,坚决反对。为坚决维护中国相关产业利益,依据《中华人民共和国对外贸易法》和《对外贸易壁垒调查规则》有关规定,针对美对华两起301调查,商务部于3月27日对外发布两则公告,分别就美国破坏全球产供链相关做法和措施、美国阻碍绿色产品贸易相关做法和措施,对等发起两项贸易壁垒调查。下一步,商务部将根据《对外贸易法》《对外贸易壁垒调查规则》的有关规定,推进对美壁垒调查工作,并根据调查情况采取相应措施,坚决捍卫自身正当权益。

此前3月13日,中国商务部表示,中方注意到,美方以“产能过剩”为由,对包括中国在内的16个经济体发起301调查。301调查是典型的单边主义行径,严重破坏国际经贸秩序。世贸组织专家组早已裁决,根据301调查采取的关税措施违反世贸组织规则。

关于美方所谓“产能过剩论”,中方已经多次阐明立场。世界经济早已成为不可分割的一个整体,生产和消费都是全球性的,需要在全球视野下进行供需匹配和调节。如果各国生产只能满足国内市场需求,就不会有跨境贸易。美方不能狭隘地将超过国内需求的生产能力定义为“产能过剩”,贴上所谓“过剩”的标签。美方更无权通过301调查,对贸易伙伴是否存在“产能过剩”进行单方面认定,并采取单边限制措施。中方注意到,美方又以“未禁止进口强迫劳动产品”为由,对包括中国在内的60个经济体发起301调查。中方正在进行分析评估。

中方敦促美方纠正错误做法,回到通过对话协商解决问题的正确轨道上来。中方将密切关注事态进展,保留采取一切必要措施的权利,坚决捍卫自身正当权益。(校对/赵月)

2.行业高管警告:氦气短缺已开始影响科技供应链

由于中东冲突导致氦气供应紧张,全球科技供应链的部分生产环节已开始受到影响,各公司正争相寻找替代供应来源。

氦气用于芯片制造的多个关键环节,包括冷却、泄漏检测和精密制造工艺,自中东危机爆发以来,其价格飙升。氦气是天然气加工的副产品,其供应高度集中于特定地区。据美国地质调查局的数据显示,卡塔尔的氦气产量占全球近三分之一。卡塔尔在全球氦气供应中占据重要份额——预计到2025年将达到约6300万立方英尺——使其成为美国以外最大的氦气生产国。

供应链咨询公司Tidal Wave Solutions的高级合伙人Cameron Johnson在Semicon China上表示:“氦气短缺绝对令人担忧,除了减产和优先生产关键产品外,各公司目前几乎没有其他选择,许多公司都希望问题能尽快得到解决。长期短缺可能迫使企业减产,并波及从电子到汽车等各个行业。

他说:“由于出现短缺,企业可能会开始减产,甚至最终停产芯片等产品。如果这种情况发生,你会看到电子产品、汽车,甚至智能手机等行业都会受到影响。”

瑞士半导体元件公司VAT的中国销售主管表示,中东冲突导致氦气供应紧张,已经影响到他所在公司和其他公司的生产,并补充说,运输延误加剧了这种影响。

该公司正在寻找替代货源,包括来自美国的货源。

此次中断也波及到与该地区相关的更广泛的供应链。 Mycronic旗下MRSI部门的高管表示,部分从以色列采购的原材料出现延误,导致交货时间延长,进而影响了客户的供货,因为供应商的交货周期也随之延长。

法国工业气体集团液化空气集团的一位高管周三也警告称,氦气短期内可能出现短缺。

3.抢算力!Meta豪砸100亿美元建德州AI数据中心 投资规模6倍跳

Meta Platforms宣布,大幅提高其位于美国埃尔帕索的人工智慧 (AI) 数据中心投资规模,从原先的 15 亿美元大幅上调至 100 亿美元,增幅超过 6 倍,并计划在 2028 年启用时达到 1 吉瓦 (GW) 运算容量,显示公司正全力加码 AI 基础建设以因应市场对算力的爆发性需求。

该数据中心占地约 120 万平方英尺,预计施工高峰期将动用超过 4,000 名建筑工人,并在营运后创造约 300 个长期就业机会。Meta 表示,将同步推动超过 5,000 兆瓦 (MW) 的清洁能源并网计划,并与专业非营利组织合作引入新水源,以降低当地用水压力,强调将成为社区的“良好邻居”。

事实上,Meta 于 2024 年 10 月动工时,该项目原先预算仅为 15 亿美元,此次扩大投资由数据中心开发副总裁 Gary Demasi 在当地年度 Borderplex Alliance 峰会上对外揭露,反映公司在 AI 竞赛中的加速布局。

近年来,包括 Alphabet (GOOG-US)、亚马逊 (AMZN-US) 与微软 (MSFT-US) 等科技巨头持续加码云端与 AI 基础设施,Meta 亦不例外。在今年 1 月公布的最新财报中,公司预估全年资本支出最高将达 1,350 亿美元,显示 AI 投资规模已进入空前水准。

不过,由于 Meta 并未经营云端基础设施业务,其巨额资本支出引发市场更高关注。该公司股价今年以来已下跌 16%,其中周四单日重挫 7%,主要受到本周接连在法院败诉影响,涉及未能妥善管理旗下社群平台 Facebook 与 Instagram 内容问题。

在大举投入 AI 的同时,Meta 也同步进行成本控管。公司已证实将在包括 Facebook、全球营运、招募、销售及虚拟实境部门进行数百人裁员,以将资源集中于 AI 发展。

目前 Meta 在全球拥有约 30 座数据中心,其中 26 座位于美国,德州埃尔帕索项目将成为其在当地的第三座设施。为支援新数据中心运作,公司亦持续扩大晶片与系统采购,近期已与辉达 (NVDA-US) 及超微 (AMD-US) 签订大型合作协议,并成为 Arm 新一代数据中心处理器的首位客户,同时推出四款自研 MTIA 加速器升级版本,强化 AI 运算能力。

随着全美 AI 数据中心快速扩张,相关建设也面临来自社区的反弹,主要集中在用水与电力成本上升问题。《纽约时报》曾报导,Meta 于 2018 年在乔治亚州兴建 7.5 亿美元数据中心期间,当地一度出现供水短缺情况。

对此,Meta 表示目前正于德州推动 8 项水资源恢复计划,并与非营利组织 DigDeep 合作,为超过 100 户家庭提供首次“可持续运作的自来水系统”。此外,新数据中心将采用液冷技术与封闭式水循环系统,水资源使用量预估与当地一般高尔夫球场相当,以降低对环境的影响。(钜亨网)

4.一加李杰:内存成本上涨幅度超400% 没有哪一家可以完全避开

3月26日,一加中国区总裁李杰再度发文谈及了手机内存成本的上涨。他透露,这一轮内存成本的上涨,幅度超过400% ,没有哪一家可以完全避开。不同品牌之间,更多只是库存节奏的差异,本质上是时间早晚的问题。

今日,OPPO高级公关经理蔡祖轩也发文谈及了手机涨价。他称本质原因很简单:内存等核心器件的成本在持续上升,而且是不分中端还是旗舰。蔡祖轩表示,更现实的一点是,存储成本还在继续上涨,后面的产品,只会越来越贵。

另外,荣耀中国区智慧生活业务部部长林林也发文谈及了行业涨价潮。他表示,各个厂商面临的压力不同,有的厂商今年是可以疯狂赔钱但要冲市场份额和渗透率,有的厂商之前就定价巨高、毛利率巨高。而目前看存储的上涨和维持高位要持续到2027年下半年甚至到2028年。(凤凰网)

5.林俊旸阿里离职后发长文:复盘千问路线受阻,断言AI演进全面转向智能体

3月26日,前阿里千问技术负责人林俊旸离职后发表长文,明确指出AI大模型的发展路线正在经历重大跨越,核心竞争焦点正从“推理型思考(Reasoning Thinking)”全面转向“智能体思考(Agentic Thinking)”。文章复盘了以OpenAI o1和DeepSeek-R1为代表的第一波推理模型浪潮,指出这标志着行业从扩大预训练规模,正式步入扩大强化学习(RL)后训练规模的新阶段,数学与代码等可验证领域成为优化模型正确性的核心试金石。

林俊旸在文中深度剖析了行业内尝试“融合思考与指令模式”所面临的落地困境。他透露,千问团队曾试图通过Qwen3打造支持混合思考模式的系统,但在实际推进中发现,指令模型追求极简与低延迟,而思考模型需要消耗大量Token进行复杂推演,两者在数据分布和行为目标上存在根本冲突。若数据筛选不当,强行融合往往会导致模型在两端表现平庸。基于商业客户对高吞吐量和低成本的真实需求,Qwen在后续的2507版本中选择推出了分离的30B和235B指令与思考变体。与之形成对比的是,Anthropic和DeepSeek等厂商则继续在统合推理与工具调用的混合架构上进行探索。

针对下一阶段的技术演进,林俊旸断言,单纯延长模型内部推理轨迹的时代即将过去,未来的主导将是在与环境交互中持续迭代计划的智能体思考。他指出,智能体强化学习(Agentic RL)彻底改变了原有的技术栈要求,训练与推理必须实现更纯粹的解耦。随着大模型获得搜索、代码执行等工具权限,防范奖励作弊(Reward Hacking)将成为极其危险的挑战。未来的行业护城河将不再局限于算法本身,而是转移至高质量环境设计、防作弊协议以及多智能体协同编排等系统工程能力上。(凤凰网)



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