1.中芯国际：购买中芯北方49%股权事项获证监会同意
2.AMD潘晓明：深度布局中国市场 持续打造ROCm开源开放生态
3.英特尔CEO陈立武放狠话：二次流片失败，直接解雇
4.人均34万美元！三星半导体员工有望获得巨额奖金
5.AMD宣布采用台积电2nm制程量产下一代EPYC处理器Venice
1.中芯国际：购买中芯北方49%股权事项获证监会同意
中芯国际5月21日公告，公司拟向国家集成电路产业投资基金股份有限公司等发行股份购买其所持有的中芯北方集成电路制造（北京）有限公司49%的股权的事项获得中国证券监督管理委员会同意批量注册。
公告提到，2026年5月21日，公司收到中国监会具的批量复核，同意公司向国家集成电路产业投资基金股份有限公司发行3.57亿股、向北京集成电路制造和装备股权投资中心（有限合伙）发行1.01亿股份、向北京亦庄国际投资发展有限公司发行6421.01万股股份、向中关村发展集团股份有限公司发行1256.29万股股份、向北京工业发展投资管理有限公司发行1256.29万股股份相关购买资产的注册申请。
据曼哈顿预案，中芯国际拟向国家集成电路基金等5名中芯北方集成电路制造（北京）有限公司股东发行股份，购买其所持有的中芯北方49%股权，交易价格约406.01亿元。交易完成后，中芯国际对中芯北方持股比例由51%提升至100%，实现全资控股。
中芯北方聚焦成熟制程集成电路晶圆制造，是国内的特色工艺及电力半导体产能承载基地。本次收购落地后，中芯国际将外资调配北京、上海、天津等多地晶圆产能，优化成熟制程与特色工艺产能布局，提升产能利用效率与供应链协同能力，强化在国内晶圆代工领域的龙头地位。
2.AMD潘晓明：深度布局中国市场 持续打造ROCm开源开放生态
五月的上海，创新的气息在黄浦江畔涌动。
19日，AMD AI开发者大会 (AMD AI DevDay 2026)在沪启幕。作为AMD首次在中国举行的AI开发者大会，超过两千名开发者，产业伙伴在此集聚，共同开启一场有关于AI技术落地与生态共建的“探索之旅”。
本次会议现场观众的热情，展区里的交流氛围，技术专题研讨会上讨论的深度，展现出行业的超高关注度、专业性和人气，这也让AMD高级副总裁、大中华区总裁潘晓明倍感振奋。
“AI产业的发展不是单靠一家企业就能推动的，而是需要技术平台、产业伙伴和开发者社区共同参与、共同建设。”潘晓明表示。今天的AMD AI开发者大会就是一个很好体现。
在AI重塑产业格局的当下，算力需求的多元化与复杂性正带来计算范式和竞争逻辑的重构。在这场从单一硬件“单点比拼”迈向异构计算“系统致胜”的变革中，生态的厚度，已然决定了AI时代核心竞争力的高度。
笔者看到，作为全球唯一一家同时具备高性能CPU、高性能GPU研发能力的芯片厂商，面向AI时代，AMD以CPU+GPU双引擎为硬件根基，打造异构算力底座，又以ROCm开源开放软件生态为核心，构建起软硬协同的系统级解决方案，展现出独特的行业竞争力和核心价值。
与此同时，入华三十多年来，AMD始终高度重视中国市场的发展，通过不断完善的技术与生态布局，持续助力本土企业的创新和发展。
潘晓明在AMD服务近22年，是集成电路产业数次技术转型的亲历者，AMD业务版图拓展和企业成长的见证人，也是多年来AMD耕耘中国市场、布局本土生态的核心操盘手。借此次AMD AI开发者大会举办之机，潘晓明接受了集微网的采访，围绕AI时代的产业趋势、AMD的竞争优势、ROCm生态建设以及中国市场的发展路径与战略布局等话题，进行了深入的分享与解读。
以下是集微网和潘晓明的对话实录，经编辑发布：
一、AI时代AMD的差异化竞争优势
集微网：在AI驱动产业变革的关键时期，您认为AI发展呈现出哪些特征？围绕AI，芯片企业需要着重在哪些方面进行战略布局？
潘晓明：我觉得现在一个很明显的趋势是，AI正在成为推动各行各业数字化转型的核心动力。同时，这也让算力需求呈现出更加多元、更加复杂的特征。
特别是随着Agent AI的兴起，AI计算正在从过去的单一加速，逐步走向系统级协同。像Lisa也提到过，以往在AI数据中心内，CPU与GPU的配比经常是1:8、1:4，未来CPU的比重会不断提高，甚至转向1:1，未来甚至可能出现CPU数量超过GPU的情况。
在这样的趋势下，客户和合作伙伴的需求其实也在不断升级。不仅是需要更大的算力规模，同时也需要更加均衡、更加灵活的算力结构。所以我们一方面需要在CPU、GPU以及自适应计算等多元能力上同步提升，另一方面也要通过软硬件协同，去构建面向不同AI应用场景的高效算力体系。
以AMD为例，我们一直坚持以科技创新来引领可持续发展。一方面持续推进高性能计算和自适应计算能力的演进，另一方面也在布局更完整的AI算力生态。我们是以CPU、GPU为核心，打造异构算力底座。同时，通过ROCm开源软件生态打通软硬件协同，去支持AI从模型训练、推理部署，到行业规模化落地的整个过程。
集微网：我们都知道，AMD在CPU跟GPU两个方向上都有着长期的投入，这为AMD在AI时代的发展奠定了哪些基础？这种布局为AMD带来了哪些价值？
潘晓明：我觉得这可以从AI本身的计算需求来看。从模型训练到推理部署，再到最终落地，一方面需要高性能GPU来做加速，另一方面也离不开通用CPU在调度、数据处理以及系统优化上的作用。
AMD这些年一直坚持在CPU和GPU两条产品线上的长期投入，这一点在AI时代其实体现得非常明显。这样的布局让我们有能力给客户提供一个更加完整、更加开放、也更加灵活的AI计算平台，可以同时覆盖AI训练、推理以及传统高性能计算的多样化需求。
另外，ROCm也经过若干年的发展，也不断迭代进化。未来一段时间主攻的方向，通过更深入的开源开放，让更多开发者加入到ROCm的社区维护中。
更重要的是，我们认为，AI的发展不会是关于某一类单一硬件或者单一技术的竞争，它本质上是一个系统级创新的过程。在这样的背景下，CPU和GPU“双引擎加持”，意味着我们不是只提供一个单点产品，而是能够把一个真正“跑通AI全链路”的系统级解决方案交到客户手里。
我觉得这也是AMD在AI时代的一个核心价值所在，也是我们的底气所在。
二、ROCm生态建设与创新
集微网：AMD近年来持续推动ROCm生态建设，您认为ROCm的开源策略在AI产业起到了哪些积极作用？
潘晓明：我觉得可以从一个更长期的角度来看。随着AI技术不断演进，硬件形态、计算架构和应用模式其实都在持续变化。在这样的背景下，一个开放、并且能够持续发展的软件生态，其实是为整个产业提供了一块比较稳定的创新土壤。
ROCm在这里起到的作用，更多是提供一个开放、可扩展的软件基础。我们一直坚持开源和开放，这样开发者可以在一个相对统一的平台上做优化和创新；合作伙伴也可以基于ROCm去做更深度的解决方案集成；而对于客户来说，也能获得一个更加灵活、更有选择空间的AI计算环境。同时，它也在帮助开发者和企业更高效地利用算力资源，降低从研发到部署的整体技术门槛。
从更大的产业角度来看，基于这样一个开源、开放的平台，ROCm其实在促进更多的创新和合作。这对于整个AI产业的健康发展是非常重要的，而这也是AMD一直坚持的方向。
集微网：AMD的“硬核”产品——CPU、GPU与ROCm软件平台，这种“软硬一体”的协同方案为AMD构建了怎样的差异化技术优势？
潘晓明：我觉得“软硬一体”其实是AMD比较核心的一点。
一方面，我们在CPU和GPU上的持续创新，为AI提供了一个不断增长的算力基础；另一方面，ROCm的作用，是把这些算力能力更高效地交付给开发者和客户，让他们用起来。
在ROCm上，我们一直坚持开源和开放。因为我们相信，只有开放，才能带来更大的创新空间，也才能形成一个更健康的生态体系。从我们的角度来看，我们希望ROCm不仅是一个软件平台，更是连接底层硬件创新和上层AI应用生态之间的一个关键桥梁。
接下来，我们其实也会持续去推动ROCm和底层硬件之间的协同演进，让整个平台能够更好地适应AI技术的长期发展。对客户来说，这意味着他们在引入新模型、新算法、新应用的时候，可以更加从容、更加平滑。
整体来看，我们也会继续以ROCm为核心，去构建一个更加成熟、更加开放的AI生态体系，帮助整个产业在一个快速变化的AI时代里，实现长期、可持续的发展。
三、深度布局中国市场
集微网：近年来，AMD相继协助设立南京ROCm联合实验室、深圳生态创新中心， 这将为AMD及中国本土市场的发展带来哪些助力？
潘晓明：在我们看来，AI 越往前发展，越不是单靠一家企业或一项技术就能完成的事情，而是越来越需要产业各方一起合作，既要有软硬件协同，也需要整个生态共同建设。
AMD这几年在中国持续完善围绕ROCm的软件技术环境，去年设立的AMD南京ROCm联合实验室，是国内目前唯一的ROCm实验室。我们希望通过这样一个面向AI时代的开放计算平台和开源社区，提供更加开放、兼容、多元的技术底座，支持更多本地伙伴和开发者去创新。
与此同时，我们也在不断推动产品和平台能力在本地场景中的落地。比如AMD Radeon加速卡已经在无锡新威智算中心完成部署，在推理计算等场景中，为用户提供了更加丰富、灵活的选择。
深圳生态创新中心的设立，则让我们能够更贴近本地生态，在平台层面与本地OEM、ODM伙伴展开更深入的协作。
归根结底，这些合作的意义在于，我们希望在中国建立一个更加完善的技术环境和合作机制，让AMD能够和客户、合作伙伴以及开发者形成更紧密的协同，也持续把更丰富的产品和能力带给中国市场。
集微网：回顾AMD在中国多年的发展历程，您如何评价中国团队和本地布局在AMD整体战略中的作用？这些长期投入对AMD意味着什么？
潘晓明：回顾AMD在中国多年的发展历程，中国团队和本地布局始终是AMD整体战略中的重要组成部分。
今年是AMD上海研发中心成立20周年，也是苏州通富超威半导体有限公司成立10周年。这些节点背后，体现的是我们在技术能力、经验积累以及人才体系建设上的长期投入。以上海研发中心为例，它不仅承担了大量核心研发工作，也培养了许多覆盖GPU、CPU等方向的本地技术人才。
对AMD而言，长期深耕中国市场，不只是业务层面的布局，更让我们能够更早、更深入地参与本地AI产业的发展。无论是持续的研发投入，还是与产业链伙伴开展的深度协作，本质上都是为了更好地回应市场和生态的真实需求。多年来，中国研发体系不断成长，我们也在与本地伙伴的长期合作中积累了丰富的实践经验。
可以说，中国团队和本地布局，是AMD在AI这一长期赛道上持续积累技术能力、经验和生态协作模式的关键基础，也为公司未来的发展提供了非常重要的支撑。
集微网：AMD如何通过在中国不断完善的技术与生态布局，与本地合作伙伴及开发者一起，共同推动AI产业在中国的发展与壮大？
潘晓明：AMD始终愿意与中国的合作伙伴和开发者一道，共同构建开放、包容、可持续的创新生态。我们认为，AI产业的发展不是单靠一家企业就能推动的，而是需要技术平台、产业伙伴和开发者社区共同参与、共同建设。
今天举办的AMD AI开发者日就是一个很好的体现。我们把技术趋势、产品方向和开发者生态首次集中呈现在同一平台上，这不仅是一次能力展示，更重要的是希望以更直接的方式，把AMD在AI领域的解决方案和应用实践与开发者共享，同时也为我们与开发者、合作伙伴共同探讨AI未来的发展方向，提供一个更开放、更高效的交流平台。
与此同时，我们也在持续加大对CPU、GPU以及ROCm等平台的投入，希望为合作伙伴和开发者提供一个清晰、可持续演进的技术方向，让大家能够基于这一平台进行长期规划和联合创新。对产业发展来说，这种持续、稳定的技术投入非常重要，因为它能够帮助生态伙伴更有信心地开展产品开发、方案适配和应用落地。
在生态建设层面，AMD不仅重视技术创新，也高度重视开放标准的推动。以UALink为例，我们正与全球产业伙伴共同推进开放互联标准。目前，UALink联盟已经吸引了全球70多家成员参与，其中也包括阿里云在内的多家中国企业。去年，阿里云当选UALink联盟董事会成员，共同推进GPU互连技术的研发和标准制定。在这个过程中，我们也看到，中国企业正在以更加积极、更加深入的方式参与到全球技术体系的建设中，同时也在加速本土AI产业的发展。
对AMD而言，中国团队和本地布局，是我们在AI这一长期赛道上持续积累技术能力、行业经验和生态协作模式的重要基础。未来，我们也希望继续通过不断完善技术与生态布局，与本地合作伙伴和开发者一起，推动AI技术在中国更广泛的产业场景中落地，助力整个产业持续发展。
3.英特尔CEO陈立武放狠话：二次流片失败，直接解雇
去年陈立武出任英特尔CEO时，人们就意识到该公司将发生诸多变革。如今，这些变革的细节开始浮出水面。报道称，陈立武会在芯片流片前亲自评估并批准设计，但事实证明，他还希望设计在A0版本时就达到无缺陷并可直接投入量产的标准，而这是英特尔产品此前未能做到的。
“关于时间安排，我刚刚推行了一种新的文化。必须从A0级开始量产，”陈立武在摩根大通全球科技、媒体和通信大会上表示，“A0级是指流片时一次通过。英特尔并没有这种文化，所以我强调，一次通过就是A0级。B0级成功（在A0基础上进行第一次全面修正，即第二次流片），你将保住工作。任何高于B0级的错误，你都会被解雇。”
陈立武说道：“一开始，大家觉得我是在开玩笑，但当我开始真正落实这种文化时，他们开始说，‘好吧，Lip-Bu，你确实仔细审查了所有的设计，所有我们尝试修复的bug，以及我们使用的所有IP。你得确保我们在流片之前完成认证和所有必要的步骤。’这就是我们需要建立的文化。”
A0是芯片在初始流片之后、任何硅片修复实施之前生产的第一个成品版本。一次流片通过意味着芯片能够启动、功能正常、满足主要规格要求、无需进行重大重新设计，并且硅片接近（或达到）量产质量。对于采用先进工艺节点的复杂CPU设计而言，实现A0级成功极其困难，比其他设计更简单、功能冗余的处理器类型更难。
虽然英伟达和其他一些公司确实会在首批芯片流片完成并试生产后就开始量产A0芯片，但英特尔通常需要更多次的迭代才能消除缺陷，最大限度地提高性能和良率。例如，英特尔的至强“Sapphire Rapids”处理器就存在多达500个缺陷，英特尔花了十几次迭代才消除这些bug，达到预期的性能和可观的良率。当时，为了修复数量惊人的缺陷，该芯片经历了A0、A1、B0、C0、C1、C2、D0、E0、E2、E3、E4和E5等多个版本迭代。
陈立武的言论对于英特尔这样规模的公司的CEO来说有些不同寻常，因为他实际上是在说英特尔之前的工程文化比较松散，所以他正在改进内部执行纪律。最终，陈立武希望减少迭代次数，加快验证速度，并缩短开发周期。
英特尔所有产品能否实现A0级成功还有待观察。例如，英伟达以其复杂的GPU而闻名，它采用各种提高良率的技术（例如冗余逻辑和缓存）来避免芯片迭代失败和代价高昂的重新流片。然而，英特尔的设计方法却截然不同。
降低风险的方法之一是使用经过行业标准验证的芯片IP模块，并在流片前对设计进行严格的验证。此外，为了确保一次性成功，英特尔的工程师可能需要做出风险较低的设计决策。这种方法可能会使英特尔的产品整体上不再激进，但至少公司的业务表现会更加可预测。
4.人均34万美元！三星半导体员工有望获得巨额奖金
三星电子与工会达成紧急协议以避免罢工，预计将向芯片部门员工发放约40万亿韩元（约合266亿美元）的年度奖金。
三星半导体部门共有7.8万名员工。不同部门的员工奖金数额不等，但根据拟议条款和2026年营业利润预测的计算，员工平均将获得5.13亿韩元（约合34万美元）奖金。三星3月份提交的文件显示，员工2025年的平均收入为1.58亿韩元。其他媒体估计，蓬勃发展的存储器部门员工的个人奖金可能约为6亿韩元。
根据这项尚待工会成员批准的暂定协议，三星同意将10.5%的利润以股票形式发放奖金，另有1.5%以现金形式发放。只要达到一定的利润目标，这项新的奖金计划将持续10年。分析师预计，三星2026年的营业利润将增长七倍，达到约333万亿韩元。
此次分红预计将于2027年初发放，员工可立即出售三分之一的股份，剩余股份将在未来两年内分期出售。
巴克莱银行经济学家表示：“鉴于三星电子和SK海力士目前正在全球范围内争夺人才，具有竞争力的薪酬方案是完全合理的。”
5.AMD宣布采用台积电2nm制程量产下一代EPYC处理器Venice
超微半导体( AMD-US )5 月21 日宣布，其代号为Venice 的下一代AMD EPYC 中央处理器已正式开启量产，该芯片采用台积电( TSM-US )(2330-US) 最先进的2nm制程技术，是业内高效能运算(HPC) 领域首款投入量产的2nm产品。此外，AMD 还计划将其资料中心CPU 的2nm制程延伸至后续新品Verano。
AMD 执行长苏姿丰表示，「在台积电2nm制程上推进Venice 的量产，是加速下一代AI 基础设施发展重要一步。随着AI 与代理式工作负载快速扩张，客户需要能更快从创新走向量产的平台。我们与台积电的深度合作，协助AMD 以符合当前需求的速度与规模，把领先的运算技术推向市场。」
公司同时计划将台积电2nm制程延伸至第6 代EPYC 处理器Verano，打造业界领先效能表现。 Verano 专为支援云端与AI 运算而设计，预计将在AMD EPYC 平台基础上导入先进的存储创新技术，以提供在日益受功耗限制的工作负载与应用中所需的CPU 效能与能效表现。
Venice 在台量产及未来于台积电亚利桑那州晶圆厂的产能扩展计划，凸显AMD 持续增强其地理多元的先进制造布局。
