美《芯片法案》实施2年后,外媒:芯片战略方向彻底搞反了!
当美国商务部在2022年10月祭出史上最严芯片禁令时,华盛顿的政客们或许未曾料到,这场精心策划的科技围剿会演变成今日的戏剧性反转。
当美国商务部在2022年10月祭出史上最严芯片禁令时,华盛顿的政客们或许未曾料到,这场精心策划的科技围剿会演变成今日的戏剧性反转。
自从苏联解体之后,美国就是世界上唯一的超级大国,当了多年的老大之后,美国自然不希望再出现一个威胁其地位的国家。
这项由拜登总统于2022年签署的跨党派法案是华盛顿为振兴美国半导体产业而提出的520亿美元(约合人民币3765亿元)计划,其目标是减少美国对亚洲的依赖,因为这些微型零部件是现代经济的命脉,智能手机和导弹中都使用了这些零部件。
They needed an incentive and the incentive is going to be they're not going to want to pay a 25,50, or even 100% tax.
今年 1 月,唐纳德·特朗普就任美国第 47 任总统,包括埃隆·马斯克、杰夫·贝佐斯 、谢尔盖·布林和马克·扎克伯格在内的许多科技巨头都出席了他的就职典礼,高调支持他。这些行业领袖都支持特朗普,希望他能领导一个亲商的政府。
近日,美国总统特朗普在国会联席会议上发表讲话,阐述其全面的国内外政策计划。白宫官员透露称,特朗普的联合演讲主题为“美国梦的重现”,主要包括四个部分:特朗普第二任期内国内外取得的成就、特朗普政府为经济所做的贡献、特朗普再次敦促国会通过额外边境安全资金以及特朗普的
英特尔宣布65岁的马来西亚华裔陈立武将出任CEO,这标志着全球前五大芯片企业首次全部由华裔领导者掌舵。从英伟达的黄仁勋到台积电的魏哲家,一张张东方面孔正在改写全球科技产业的权力版图。
为了遏制我国芯片行业发展,美曾经通过一份《芯片法案》,该法案总计划金额高达527亿美元,曾经是美对华政策的重中之重,为此美官方还组建了一支约120人的队伍。
据美国哥伦比亚广播公司(CBS)报道称,美国商务部长卢特尼克在采访当中表示,特朗普颁布对进口其他国家的产品征收关税、对中国芯片技术进行制裁等政策方案,是美国有史以来最重要的事情。即便这种政策会导致美国经济出现一定程度的衰退,但是在经济衰退的前提下可以让其他国家
为了限制我国科技发展,美国对中国“芯片”产业进行全方位围追堵截,结果不仅封锁不成,反而让中国芯片出现爆发之势——从芯片制造到自研架构,中国技术和市场均实现迅猛突破。
台积电董事长魏哲家当着美国总统特朗普的面在白宫宣布,台积电未来将会增加千亿美元的投资成本,在美国本土建设三座大型的晶圆厂,为美国后续的先进芯片制造储备力量。
Michael Grimes曾是摩根士丹利银行家,曾帮助埃隆·马斯克以440亿美元收购Twitter,现在他正领导一个团队,负责削减特朗普政府领导下的美国商务部的《芯片和科学法案》办公室。此前有报道称白宫将解雇40%的推动前政府关键半导体战略的团队成员。据最新
消息称闪迪已向下游发出涨价函中国信通院正式启动多模态智能体技术规范编制工作Wolfspeed再裁员180人特朗普清洗《芯片法案》办公室,裁员达86%特朗普政府拟禁用DeepSeek塔塔电子同力积电、奇景光电结盟,欲革新印度显示半导体生态链联想计划印度PC全本土
上周,特朗普总统在国会发表讲话时,偏离了演讲稿,转而攻击一个敏感话题—— 《芯片法案》。这是一项跨党派法律,旨在减少美国在半导体方面对亚洲的依赖。
Michael Grimes曾是摩根士丹利银行家,曾帮助埃隆·马斯克以440亿美元收购Twitter,现在他正领导一个团队,负责削减特朗普政府领导下的美国商务部的《芯片和科学法案》办公室。此前有报道称白宫将解雇40%的推动前政府关键半导体战略的团队成员。据最新
Michael Grimes曾是摩根士丹利银行家,现在被特朗普委任领导一个团队,负责削减美国商务部的《芯片和科学法案》办公室。
当地时间2025年2月28日,美国华盛顿,美国总统特朗普在白宫与乌克兰总统泽连斯基举行会晤。双方多次展开争论,在媒体前发生激烈争吵。原计划会晤后举行的联合新闻发布会取消。本文为新经济学家智库专稿,转载请注明来源。
近日,美国商务部国家标准与技术研究所(NIST)旗下CHIPS 计划办公室(CHIPS Program Office,CPO)发布了一份回顾文件,详尽阐述了美国《芯片与科学法案》(CHIPS)实施两年来所取得的成果与远景规划。该法案的核心目标,在于重振美国本土
2022 年 11 月 30 日,OpenAI 公司的网站流量首次达到峰值——略高于零。没错,对于这样一家体量不大、活跃度有限的初创公司,就连创始人自己都懒得费心跟踪访问浏览。
从OpenAI在2022年底发布ChatGPT开始,生成式AI掀起的革命持续突破着AI推理、大型语言模型(LLM)和半导体技术的极限。很快,传统CPU就无法满足AI的并行处理需求,于是让位给专用芯片:GPU、TPU、NPU和AI加速器。