1.松下计划全球裁员1万人；
2.AMD苏姿丰：美国在AI芯片领域处于领先地位，但中国有很多方式可以赶上；
3.台积电4月营收同比增长48.1%至3496亿元新台币 创历史新高；
4.英飞凌德国智能电源工厂获10亿欧元最终补贴批准；
5.互联AI的整体价值远超局部之和；
6.苹果研发智能眼镜芯片；
1.松下计划全球裁员1万人；
日本电子集团松下宣布，计划在全球裁员1万人。这一决定是其提高生产力和精简运营更广泛举措的一部分。该公司旨在优化其合并公司的员工结构，这将影响到国内外员工。通过募集自愿提前退休等方式，计划在2029年3月前完成裁员。
该集团表示，计划“彻底审查运营效率……主要在销售和间接部门，并重新评估实际所需的组织和人员数量”。
该公司在一份声明中表示：“通过这些措施，公司将在全球范围内优化人员配置。”
松下表示：“这项措施的目标是削减合并后公司的1万名员工（日本5000名，海外5000名）。”这一数字约占该公司近23万名员工总数的4%。
裁员将主要在截至3月的财年实施，“并将根据每个国家和地区的劳动法律、法规和规章制度”执行。
松下今年2月提出以“裁员”和“业务组合重整”为两大支柱的经营改革方针，新目标将2024财年计划中的调整后营业利润提高至3000亿日元以上，到2028财年达到7500亿日元以上。。
在业务组合重整方面，松下将把盈利性差、成长性不明确的业务定位为“问题业务”，包括电视、厨房家电、工业用马达、车载零部件四个领域。如果重整困难，松下计划在2025财年内决定撤出或出售这些业务，并在2026财年（截至2027年3月底）前付诸实施。（校对/赵月）
2.AMD苏姿丰：美国在AI芯片领域处于领先地位，但中国有很多方式可以赶上；
在美国参议院举行的人工智能（AI）听证会上，AMD CEO苏姿丰在回应关于中美人工智能差距的问题时表示，尽管美国在芯片领域处于领先地位，但中国正迅速追赶，且有多种途径可以实现其目标。
除苏姿丰外，OpenAI CEO奥尔特曼（Sam Altman）和微软总裁史密斯（Brad Smith）等科技巨头也参与其中。奥尔特曼在会上指出，虽然OpenAI的模型目前处于领先地位，但中国在AI领域的进展迅速，美国领先幅度并不明显。
苏姿丰从半导体角度分析了中美AI竞争态势。她强调，美国当前在芯片领域领先，拥有全球最尖端的AI加速器。然而，她也提醒与会者："完成一件事往往有很多种方式。拥有最强芯片固然好，但即使没有最好的芯片，依然可以完成很多事。中国确实正迎头赶上。"
关于美国半导体供应链本土化政策，苏姿丰表示这只是起点，仍有许多工作需要完成。她指出半导体供应链包含多个环节，从先进晶圆制造到封装、后段制程与系统测试等，这些环节都应该在美国有一定布局。同时，她也强调美国拥有许多优秀的盟友合作伙伴，这些关系是全球供应链韧性的重要组成部分。
值得注意的是，在听证会召开前夕，美国商务部宣布特朗普政府计划撤销拜登政府对AI芯片出口的限制措施。商务部发言人表示，拜登政府的AI法规过于复杂，将扼杀美国创新，将以更简单的规则取代，以"激发美国创新力，并确保美国在AI领域的主导地位"。
对此，苏姿丰表示同意"某些限制有其必要"，因为芯片不仅涉及技术，更是国家安全议题，但她强调"我们需要简单且易于执行的规则"。（校对/赵月）
3.台积电4月营收同比增长48.1%至3496亿元新台币 创历史新高；
台积电5月9日日公布4月财报，显示该月营收达3496亿元新台币（约合116亿美元），环比增长22.2%、比去年同期增长48.1%，创单月历史新高。今年1到4月累计营收为11888亿元新台币，同比增长43.5%，创历年同期新高。
分析指出，这凸显出电子企业在全球关税生效前争相采购关键零部件的势头。
受惠客户对5、3nm续拉货强劲的动能，台积电上月法说会预估第2季合并营收将介于284亿美元至292美元之间，中间值约季增12.75%，优于市场预期，以1美元兑换32.5元新台币的汇率假设，预估毛利率将介于57%~59%，营业利益率约47%~49%，维持高档水准。
不过，近期新台币的飙升可能会给台积电未来的利润率带来压力，因为台积电的大部分业务都以美元进行。台积电曾表示，新台币每升值1%，其营业利润率就会下降0.4个百分点。
分析师指出，美国总统特朗普政府提出的撤销拜登时代人工智能扩散规则的计划，为更广泛的人工智能芯片出货提供了一个短暂的窗口，这将直接惠及台积电（其20%的销售额来自人工智能芯片生产）。然而，在即将出台的新的、更严格的出口管制措施之前，长期不确定性依然存在。（校对/赵月）
4.英飞凌德国智能电源工厂获10亿欧元最终补贴批准；
英飞凌科技公司日前获得德国联邦经济事务部对其德累斯顿智能电源工厂项目的最终资金批准。
根据公告，该项目将获得10亿欧元的资金支持，这将为英飞凌在该工厂的50亿欧元总投资提供助力。此项资金支持是欧盟《芯片法案》和德国政府于今年2月批准的“关于微电子和通信技术的重要欧洲共同利益项目”(IPCEI ME/CT)创新计划的一部分。
英飞凌首席执行官Jochen Hanebeck表示：“我们智能电源工厂的最终资金批准对我们公司来说是一个重要里程碑，也是对欧洲半导体生态系统的明确信号。我们感谢德国联邦政府、萨克森自由州和欧盟的支持。我们在德累斯顿生产的半导体是我们为使欧洲关键产业未来价值链更加稳健所做的贡献。”
目前，该工厂的主体建筑即将完工，今年4月已举行封顶仪式。按计划，该工厂将于2026年开始投产，2031年达到满产。
与此同时，英飞凌警告关税将对今年下半年业绩产生影响。尽管目前半导体尚未被征收关税，但对汽车征收的25%税率将影响正在复苏的汽车市场。Hanebeck指出：“鉴于订单接收完全没有放缓的迹象，我们只能估计关税争端的影响。因此，我们对2025财年第四季度预期收入进行了10%的削减。我们现在预计与上一财年相比收入将略有下降。”(校对/孙乐)
5.互联AI的整体价值远超局部之和；
在物联网（IoT）领域，人工智能（AI）无处不在，并且发展迅猛（因此称为AIoT）。我们逐渐意识到，单纯依赖云端AI存在诸多问题：延迟高、成本大（耗电服务器、传输费用）、不稳定（链路中断），还有隐私风险。将更多AI处理任务转移到本地，在IoT设备上完成，这些问题得以解决。然而，几乎所有AIoT应用仍需依赖互联才能真正发挥作用，因为本地智能处理后的结果必须传输到外部世界。既然IoT设备上的AI承担了更多计算，是否意味着，我们只需要一个轻量级的连接来负责与云端或其他设备通信？答案是否定的。无线连接技术本身也在变得更加智能。在通信协议层面，使用AI可提升可靠性与效率，引入新型通道感知方式，甚至在一群相关的AIoT设备之间支持分布式学习。AI与通信之间的联系不仅没有减弱，反而愈发紧密。
机遇
据预测，到2030年，基于TinyML芯片组的物联网设备出货量将达到60亿台，覆盖农业、智能家居、交通运输、可穿戴设备、医疗健康、智慧城市和公共事业等多个领域。根据不同应用场景，这些设备必须支持一系列通信协议，从蜂窝网络和Wi-Fi，到蓝牙与802.15.4协议。可以料想，任何打造AIoT产品的公司都不会仅仅满足于将AI和连接功能简单拼接，而是会将通过更深层次的整合解决方案来打造差异化产品。这种整合会是什么样子？
AI助力通信
在复杂的通信环境中，AIoT设备必须动态地选择干扰最小、可用性最高的信道，并能够根据接入点或基站的环境条件和流量需求调整通信策略。过去，这种通道评估/优化由预设查找表完成，如今已无法满足更复杂的需求，必须借助AI来管理。
这种优化不仅关乎吞吐量。对于安全关键型应用，如车联网（V2X）或外科与工业机器人等场景，超低延迟是基础要求。这是5G蜂窝标准（及后续标准）的关键组成部分，需网络与终端设备共同保障，而AI驱动的信道优化正日益成为这二者的保障。
另一个新兴的应用是定位，能帮助我们在智慧城市中准确找到像包裹、共享单车这样的移动设备，非常实用。基站与边缘设备之间的通信可提供飞行时间（ToF）与到达角度（AoA）数据，但其精度可能受到信号反射及其他因素的影响。AI可以通过长期学习来克服这些限制。
通信赋能AI
这是一个非常有前景的方向，通过通信技术，特别是Wi-Fi和移动网络，为AIoT设备增加一项新的感知能力。系统会监测信道状态信息（CSI），这种信号常常会受到障碍物或人走动的影响，然后汇总房间、办公室、整栋楼甚至整座城市中多个设备的数据，它可以判断出是否有人或物体在移动，甚至能精细到检测出呼吸频率。
这种感知输入非常依赖智能处理，以便从噪声中提取有用信号，过滤反射和无关动作（如天花板风扇、宠物活动），从而专注于人类活动。这项技术可以应用于家庭安防、手势识别以及非侵入式健康监测。
AIoT在该类应用中的具体作用仍在不断发展，但正如许多其他场景所显示的那样，边缘设备（如智能音箱、智能电视、智能插座等）具备一定程度的AI处理能力正逐渐成为必需，因为它们天然分布于环境各处。本地智能也有助于对数据进行预处理，减少需传输至中央枢纽进行最终分类的数据量。
另一个同样引人关注的例子是联邦学习。对于成批系统（如车辆、自动驾驶汽车、自动清洁设备等），学习必须是一个持续进行的过程，不能每次都把海量数据传回云端进行训练。相反，训练应首先在各个边缘系统本地进行，随后将优化后的AI模型在本地节点间之间共享，最后再统一上传到云端进行整合和优化。这就是联邦学习中“联邦”的含义。每个边缘系统都要把自己学到的东西贡献出来，共同提升整个系统的智能水平。边缘AI显然发挥了作用，而通信也不可或缺——因为它要负责把本地训练的成果高效上传，也要把最新的全局模型下载回来。
同时具备通信与AI技术和专业能力的企业极为罕见。Ceva正好拥有这样的专长，并擅长提供将AI和通信高度集成的整体解决方案，也能提供支持两者并行协作的灵活选项。若您想了解当前行业的发展趋势，或看看我们能如何助您一臂之力，欢迎访问我们的官网或致电联系。
6.苹果研发智能眼镜芯片；
苹果公司（Apple）的芯片设计团队正在研发新款处理器，将成为包括首款智能眼镜、功能更强大的Mac和人工智能（AI）服务器等等未来设备的大脑。
知情人士透露，该公司智能眼镜芯片的研发取得了进展，这表明苹果正加紧努力以挑战Meta Platforms的Ray-Ban眼镜。
近年来，该团队已成为苹果产品开发引擎的关键组成部分，特别是2020年起以自研Mac芯片取代英特尔处理器之后。根据要求匿名的知情人士，该团队还在开发将用于未来Mac设备以及支援Apple Intelligence平台的AI服务器芯片。
苹果公司代表拒绝发表评论。
这款眼镜处理器基于Apple Watch所用芯片，能耗低于iPhone、iPad和Mac等产品的组件。
该公司计划明年底或2027年开始量产这款处理器，这意味如果一切顺利，眼镜产品可能将在接下来两年左右面世。跟苹果的其他主要芯片一样，台积电（2330）将负责生产。
与此同时，AI服务器芯片将是苹果首款专门为此打造的处理器，用于远程处理Apple Intelligence请求并回传讯息给用户设备。目前这项任务由包括M2 Ultra在内的高端Mac芯片承担。The Information报导称，这个AI服务器项目将使用与博通共同开发的组件。该项目代号为Baltra，计划2027年完成。经济日报
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