„AMD hat eine Vereinbarung mit Riot Platforms getroffen, um 25 Megawatt IT-Kapazität im Rechenzentrum in Rockdale, Texas, zu erhalten. Diese Kapazität wird voraussichtlich zwischen Januar und Mai 2026 geliefert. Der Schlüssel zu dieser Vereinbarung ist, dass AMD die Möglichkeit hat, das Stromverteilungslimit auf 200 Megawatt zu erhöhen, was den Gesamtwert des Vertrags auf etwa 1 Milliarde US-Dollar steigern würde.“ --- Wird dieser Frühling der Frühling von neo cloud sein?

《Klasse EDA: Warum dies die am schwersten zu erschütternde Software-Mauer im AI-Zeitalter ist》 Im Trend der AI, die die Softwarebranche erschüttert, wird die Mehrheit der Ingenieursoftware durch generative AI umgestaltet. Nur eine kleine Anzahl von Mauern wird tatsächlich tiefer. Der Wendepunkt hängt von einer Frage ab: Ist diese Software ein "Schnittstelle zur physischen Realität"? 1. Was ist "Klasse EDA" Software EDA ist besonders, nicht weil sie der Chipindustrie dient, sondern weil sie sich in einer extremen Position befindet: Designfehler sind irreversibel, ein Fehler bedeutet Ausschuss, die Kosten sind extrem hoch. Das Ergebnis muss den physikalischen Gesetzen entsprechen. Die Softwareausgabe entspricht direkt den Produktionsanweisungen. In diesem Szenario kann AI nicht das ursprüngliche System umgehen, um Antworten neu zu generieren. Ihre einzige Funktionsweise besteht darin, sich einzubetten und den Menschen zu helfen, die Fehlerquote weiter zu senken. Diese Art von Software nenne ich "Klasse EDA". 2. Warum die Mauer von EDA im AI-Zeitalter tatsächlich tiefer wird Weil die Funktionen komplex sind und Fehler nicht tragbar sind. Die in der Chipgestaltung angesammelten privaten Daten – PDK-Kalibrierung, Timing-Grenzen, Prozesskompromisslösungen – haben einen gemeinsamen Punkt: Sie verlieren ihre Gültigkeit, wenn sie vom ursprünglichen Werkzeug getrennt werden. Diese Daten sind weder universell noch leicht zu erklären und können nicht verallgemeinert werden. AI kann sie zur Optimierung von Prozessen verwenden, aber sie kann kein "neues System, das unabhängig von EDA ist", reproduzieren. Das Ergebnis ist: AI wird zu einem Zusatzmodul für EDA, nicht zu einem Ersatz. 3. Welche Bereiche bewegen sich in Richtung "Klasse EDA" Neben traditioneller Chip-EDA gibt es mehrere Arten von Ingenieursoftware, die sich in dieselbe Richtung bewegen: Hochwertige CAE / Multiphysik-Simulation Luft- und Raumfahrtsystemdesign Kernkraft, Stromnetz, chemische Prozesssimulation Tief in der Fertigung verankertes industrielles PLM Sie haben ein gemeinsames Merkmal: Das Design selbst ist ein Sicherheitsnachweis oder ein Konformitätsdokument. In diesen Bereichen ist es bedeutungslos, "ein Ergebnis zu generieren, das richtig aussieht"; Der einzige Wert besteht darin: Kann dieses Ergebnis von der physischen Welt akzeptiert werden? 4. Wer wird "Photoshop-artig"? Im Gegensatz dazu gibt es eine andere Art von Ingenieursoftware: Allgemeine CAD Architekturdesign / BIM Industrielles Aussehen und Strukturdesign Werkzeuge für die frühe Planungsphase Die zentrale Stellung dieser Software wird durch AI geschwächt. Wenn AI in der Lage ist, 80 % der Designresultate direkt aus Text, Regeln und Einschränkungen zu generieren, verliert die Software selbst oft ihre Funktion und wird zu einem Editor und Prüfwerkzeug. Sie können abstrahiert, übertragen und gelernt werden. 5. Ein einfaches Beurteilungskriterium Um zu beurteilen, ob eine Ingenieursoftware eine Klasse EDA-Mauer bilden kann, müssen nur sechs Fragen gestellt werden: Wird ein Fehler untragbare Kosten verursachen? Kann der Fehler vor dem Go-Live vollständig validiert werden? Verliert die Daten ihre Gültigkeit, wenn sie das Werkzeug verlassen? Entspricht das Design direkt der Produktion? Ist es an Vorschriften oder Sicherheitssysteme gebunden? Ist es tief in das Fertigungs- oder Betriebssystem eingebettet? Je mehr "Ja", desto näher ist es an Klasse EDA. Schlussfolgerung AI wird die Welt nicht gleichmäßig verändern. Es wird "ingenieurliche Konsenssoftware" erleichtern, aber "physische Realitätsschnittstellen-Software" in tiefere Monopole treiben. Klasse EDA ist der Bereich der Software, dessen Mauer im AI-Zeitalter mit Sicherheit steigt. Dies ist das Ergebnis physikalischer Einschränkungen.

In den letzten Tagen gab es einen Höhepunkt an Übernahmen in der Quantenindustrie. IonQ hat gerade Skyloom übernommen, während der Wettbewerber QCI die Halbleiterabteilung von Luminar Technologies (Luminar Semiconductor) übernommen hat. Luminar ist das Unternehmen, das gerade bankrott gegangen ist und Lidar (Laser-Radar) herstellt. Diese Transaktion ermöglicht es QCI, die gesamte photonische Wertschöpfungskette zu übernehmen, einschließlich Freedom Photonics (Hochleistungs-Laser), Black Forest Engineering (Präzisionslesechips) und EM4 (Raumfahrtverpackungen). Dies markiert den Übergang von QCI von einem algorithmusorientierten "Softwareunternehmen" zu einer "High-Tech-Fabrik" mit Verteidigungsproduktionskapazitäten. Ähnlich wie IonQ, das gerade die Übernahme des Raumkommunikationsunternehmens Skyloom abgeschlossen hat, zielt auch die Übernahme von QCI auf den Weltraum ab. Allerdings gibt es wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Übernahmen, die ihre zukünftige Position in der Wertschöpfungskette bestimmen. IonQ + Skyloom: „Netzwerkbetreiber“ (The Network Builder) Übernahmeobjekt: Skyloom ist ein Systemintegrator, der optische Kommunikationsendgeräte (Optical Communication Terminals, OCTs) herstellt. Übernahmeziel: IonQ beabsichtigt, ein **„Netz“** zu bauen. Sie hoffen, durch die Kontrolle der Endgeräte ein globales Quanteninternet auf der Basis von Quantenverschränkung aufzubauen. Produktform: Geliefert wird ein **„Fertiger“** – eine vollständige Black Box, die Optik, Mechanik und proprietäre Protokolle integriert. QCI + Luminar Semiconductor: „Kernkomponentenlieferant“ (The Component Supplier) Übernahmeobjekt: Luminar Semi ist kein einzelnes Unternehmen, sondern ein Cluster von drei Unternehmen, die über die grundlegenden Kerntechnologien verfügen und Halbleiterfertigung und -design anbieten. Übernahmeziel: QCI beabsichtigt, die für die Herstellung von Quantenanlagen benötigten Laser, Chips und Verpackungen zu kontrollieren. Produktform: Geliefert werden **„Teile“** – Hochleistungs-Laserdiode, Einzelphotonendetektorchips und strahlungsresistente Verpackungsdienste. Die Übernahme von IonQ zielt darauf ab, durch den Einsatz von Laserkommunikation im Weltraum einen universellen Quantencomputer zu schaffen. Daher ist SpaceX offensichtlich der beste Lieferant für IonQ in der Zukunft. Die Übernahme von QCI konzentriert sich darauf, die Produktion ihrer photonischen Quantenprodukte weitgehend unabhängig von anderen Lieferanten zu gestalten. Gleichzeitig hat sie die Fähigkeit, anderen Kunden die Produktion von Quantenkommunikationsprodukten anzubieten. Aus dieser Perspektive betrachtet, kann QCI offensichtlich die zukünftigen Anforderungen von SpaceX an die Quantenkommunikation besser erfüllen als IonQ. Ich muss meine Meinung von vor einem halben Tag anpassen. Wenn es einen sogenannten Quantenkonzeptbereich für das SpaceX Starlink gibt, ist QCI offensichtlich besser geeignet.