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当地时间3月21日，苹果低开低走，收跌4.09%，报171.37美元，创2023年8月4日以来最大单日跌幅，最新市值2.6万亿美元。其市值一夜蒸发超1100亿美元（约合人民币8000亿元）。
消息面上，据央视新闻，当地时间3月21日，美国司法部长梅里克·加兰在当天的新闻发布会上表示，美国司法部和十几个州的总检察长对苹果公司提起反垄断诉讼，指控苹果公司利用其对苹果产品硬件和软件的控制垄断手机市场，损害了消费者、开发商和竞争对手公司的利益。
据悉，美国司法部和16名总检察长向新泽西州联邦法院提起的诉讼称，苹果公司的反竞争行为超出了其手机和手表正常业务范围。
加兰表示，最高法院将垄断行为定义为“控制价格或排斥竞争的行为”。司法部官员还表示，并不排除利用拆分公司的措施解决这起反垄断诉讼。
苹果公司表示，遵守监管规定会花费大量资金，可能阻止其推出新产品或服务，并可能损害客户需求。
苹果声明称，无论从事实上还是法律上看，这宗诉讼都站不住脚，苹果日复一日创新，打造人们喜爱的技术，设计能无缝协作的产品，保护人们的隐私和安全，为用户创造美好体验。苹果认为，本案威胁到苹果的立身之本、让自身产品能在激烈竞争中脱颖而出的原则，警告它将“开创一个危险的先例，让政府对设计民众的技术方面能施以重手”，并承诺将为自己“大力辩护”。
值得注意的是，当地时间3月4日，欧盟委员会执行副主席兼竞争专员韦斯塔格在社交媒体上表示，欧盟于当天对苹果公司处以18.4亿欧元罚款，理由是苹果在流媒体音乐业务中有垄断行为。
韦斯塔格说，苹果10年来“滥用”苹果商店在流媒体音乐软件发布方面的优势地位，阻止流媒体音乐软件商告知消费者“在苹果生态系统以外有其他更便宜”的付费音乐服务，从而违反了欧盟的反垄断法规。
流媒体音乐软件提供商通过苹果商店提供服务时，需要向苹果公司交纳30%的佣金，且无法在苹果设备上向消费者说明总价中包含该佣金、无法向消费者提供更便宜选项的链接，甚至也无法通过电子邮件告诉消费者存在其他更便宜的选项。
消息面上，据央视新闻，当地时间3月21日，美国司法部长梅里克·加兰在当天的新闻发布会上表示，美国司法部和十几个州的总检察长对苹果公司提起反垄断诉讼，指控苹果公司利用其对苹果产品硬件和软件的控制垄断手机市场，损害了消费者、开发商和竞争对手公司的利益。
据悉，美国司法部和16名总检察长向新泽西州联邦法院提起的诉讼称，苹果公司的反竞争行为超出了其手机和手表正常业务范围。
加兰表示，最高法院将垄断行为定义为“控制价格或排斥竞争的行为”。司法部官员还表示，并不排除利用拆分公司的措施解决这起反垄断诉讼。
苹果公司表示，遵守监管规定会花费大量资金，可能阻止其推出新产品或服务，并可能损害客户需求。
苹果声明称，无论从事实上还是法律上看，这宗诉讼都站不住脚，苹果日复一日创新，打造人们喜爱的技术，设计能无缝协作的产品，保护人们的隐私和安全，为用户创造美好体验。苹果认为，本案威胁到苹果的立身之本、让自身产品能在激烈竞争中脱颖而出的原则，警告它将“开创一个危险的先例，让政府对设计民众的技术方面能施以重手”，并承诺将为自己“大力辩护”。
值得注意的是，当地时间3月4日，欧盟委员会执行副主席兼竞争专员韦斯塔格在社交媒体上表示，欧盟于当天对苹果公司处以18.4亿欧元罚款，理由是苹果在流媒体音乐业务中有垄断行为。
韦斯塔格说，苹果10年来“滥用”苹果商店在流媒体音乐软件发布方面的优势地位，阻止流媒体音乐软件商告知消费者“在苹果生态系统以外有其他更便宜”的付费音乐服务，从而违反了欧盟的反垄断法规。
流媒体音乐软件提供商通过苹果商店提供服务时，需要向苹果公司交纳30%的佣金，且无法在苹果设备上向消费者说明总价中包含该佣金、无法向消费者提供更便宜选项的链接，甚至也无法通过电子邮件告诉消费者存在其他更便宜的选项。
据界面新闻，随着国内算力的供需缺口扩大，华为算力正成为英伟达之后，被市场抢购的新产品。
3月21日，记者从华为内部以及采购方渠道了解到，2023年华为算力GPU出货量大概在十万片，2024年产能增加到几十万片，但是，目前下单需求已经达到上百万片。光今年一月份，订单就已经下了几十万片。
另外一位华为内部人士对记者说，目前新增下单的客户很多，虽然增加了产能，但仍然供不应求，等货还要很长的时间。
华为算力的价格也在水涨船高。从多方代理商了解，华为于2023年8月推出的算力GPU上市价格约7万元，之后至少经历了两次提价，目前市价在12万左右。
记者获悉，目前华为算力一共有三个客户梯队，第一类主要是三大运营商和政务类客户，第二类主要是互联网客户，第三类是其他公司。
由于算力紧缺，客户为了尽快拿到产品，都在想尽办法希望挤入第一梯队。“比如华孚时尚，为了进入第一梯队，已经在跟西部地方政府合作。”上述采购方人士说，第一梯度客户通过超聚变下单，一台服务器插8张卡，大概三个月时间可以交付。
3月21日，记者从华为内部以及采购方渠道了解到，2023年华为算力GPU出货量大概在十万片，2024年产能增加到几十万片，但是，目前下单需求已经达到上百万片。光今年一月份，订单就已经下了几十万片。
另外一位华为内部人士对记者说，目前新增下单的客户很多，虽然增加了产能，但仍然供不应求，等货还要很长的时间。
华为算力的价格也在水涨船高。从多方代理商了解，华为于2023年8月推出的算力GPU上市价格约7万元，之后至少经历了两次提价，目前市价在12万左右。
记者获悉，目前华为算力一共有三个客户梯队，第一类主要是三大运营商和政务类客户，第二类主要是互联网客户，第三类是其他公司。
由于算力紧缺，客户为了尽快拿到产品，都在想尽办法希望挤入第一梯队。“比如华孚时尚，为了进入第一梯队，已经在跟西部地方政府合作。”上述采购方人士说，第一梯度客户通过超聚变下单，一台服务器插8张卡，大概三个月时间可以交付。
自2021年以来，存储芯片产业进入长达近两年的下行周期，这也导致存储芯片厂商的利润持续走低，甚至一度陷入亏损状态，例如，2023年全年，三星综合营业利润为6.6万亿韩元，较上年同期下降84.86%。SK海力士则是累计营业亏损为7.7303万亿韩元，净亏损为9.1375万亿韩元。一直到2023年第四季度，两大存储厂商才逐渐恢复盈利能力。这个扭亏为盈的关键点正是GPU的爆发式增长。
GPU在进行大量数据处理时，特别是在高性能计算、人工智能和图形处理等领域，对存储带宽和容量的需求极高。GDDR（一种用于图形处理器和高性能计算模块的显存类型）和HBM具有的高带宽、低功耗和低延迟的特性，正是GPU所最需要的。各大存储芯片企业纷纷开始研究这两个存储芯片品类。
芯谋研究企业服务部总监王笑龙在接受《中国电子报》记者采访时表示，为满足GPU对高带宽的需求，HBM技术通过堆叠内存芯片并利用硅中介层直接连接到GPU，大幅度提高了内存带宽。随着GPU需求的增长，HBM2、HBM2E乃至最新的HBM3等迭代版本将不断推出，进一步提升了带宽和容量，同时降低功耗。
在GPU市场需求引导下，各大存储芯片企业的GDDR和HBM订单拿到手软。SK海力士近期表示，根据截至今年底的生产能力，目前已经完成了对2025年HBM内存产能的分配。三星也是不甘示弱，称自身HBM订单也已售罄，预估明年不会出现HBM内存供过于求的情况。美光也表示，已经基本完成了2025年的HBM内存供应谈判，预计在2024年9月结束的本财年中，HBM内存将带来数亿美元的营收，而在2025财年，相关业务的销售额预计将增加到数十亿美元。
产能方面，HBM厂商为满足HBM3E内存需求，SK海力士计划大幅增加1bnm制程DRAM内存产能。目标到今年年底将1bnm内存晶圆投片量增至9万片，明年上半年进一步增加到14~15万片。为此，SK海力士计划将其位于京畿道利川市的M16内存晶圆厂升级至1bnm工艺。而三星预计到2024年底，现有设施将全部使用完毕。新的P4L工厂计划于2025年完工，而15号生产线工厂将从1Y纳米工艺过渡到1bnm及以上工艺。
下一代技术方面，SK海力士计划将HBM新产品的供应周期从2年加快至1年。此外，还计划在2025年和2026年完成HBM4（第6代）和HBM4E（第7代）的技术开发和量产。三星同样表示，HBM4内存计划于明年完成开发，2026年实现量产。而美光已经开始出样12层堆叠的HBM3E内存，预计这将成为2025年业绩的重要驱动力。
据Mordor Intelligence预测，从2024年到2029年，HBM市场规模预计将从约25.2亿美元激增至79.5亿美元，预测期内复合年增长率高达25.86%。
GPU在进行大量数据处理时，特别是在高性能计算、人工智能和图形处理等领域，对存储带宽和容量的需求极高。GDDR（一种用于图形处理器和高性能计算模块的显存类型）和HBM具有的高带宽、低功耗和低延迟的特性，正是GPU所最需要的。各大存储芯片企业纷纷开始研究这两个存储芯片品类。
芯谋研究企业服务部总监王笑龙在接受《中国电子报》记者采访时表示，为满足GPU对高带宽的需求，HBM技术通过堆叠内存芯片并利用硅中介层直接连接到GPU，大幅度提高了内存带宽。随着GPU需求的增长，HBM2、HBM2E乃至最新的HBM3等迭代版本将不断推出，进一步提升了带宽和容量，同时降低功耗。
在GPU市场需求引导下，各大存储芯片企业的GDDR和HBM订单拿到手软。SK海力士近期表示，根据截至今年底的生产能力，目前已经完成了对2025年HBM内存产能的分配。三星也是不甘示弱，称自身HBM订单也已售罄，预估明年不会出现HBM内存供过于求的情况。美光也表示，已经基本完成了2025年的HBM内存供应谈判，预计在2024年9月结束的本财年中，HBM内存将带来数亿美元的营收，而在2025财年，相关业务的销售额预计将增加到数十亿美元。
产能方面，HBM厂商为满足HBM3E内存需求，SK海力士计划大幅增加1bnm制程DRAM内存产能。目标到今年年底将1bnm内存晶圆投片量增至9万片，明年上半年进一步增加到14~15万片。为此，SK海力士计划将其位于京畿道利川市的M16内存晶圆厂升级至1bnm工艺。而三星预计到2024年底，现有设施将全部使用完毕。新的P4L工厂计划于2025年完工，而15号生产线工厂将从1Y纳米工艺过渡到1bnm及以上工艺。
下一代技术方面，SK海力士计划将HBM新产品的供应周期从2年加快至1年。此外，还计划在2025年和2026年完成HBM4（第6代）和HBM4E（第7代）的技术开发和量产。三星同样表示，HBM4内存计划于明年完成开发，2026年实现量产。而美光已经开始出样12层堆叠的HBM3E内存，预计这将成为2025年业绩的重要驱动力。
据Mordor Intelligence预测，从2024年到2029年，HBM市场规模预计将从约25.2亿美元激增至79.5亿美元，预测期内复合年增长率高达25.86%。
CPU与GPU齐头并进深度融合
在此前的台北电脑展上，英伟达、AMD、英特尔的首席执行官的演讲句句都离不开GPU，“明争暗斗”地发布了关于CPU与GPU协同的最新解决方案，性能增量一个比一个惊人，可见GPU对于CPU的提升作用。
CPU是中央处理器，负责程序控制、顺序执行等操作，是信息处理、程序运行的最终执行单元。而GPU是图形处理器，加入系统之后，GPU可以在CPU的控制下协同工作，分担部分原本由CPU负责的工作，尤其是在图形渲染、3D图形加速以及大规模并行计算等需要处理大量数据的领域表现出色。这使得CPU可以将更多的资源用于执行其他任务，提高了系统的整体性能。因此，如何促进CPU与GPU进一步协同工作，提升系统整体性能和效率就成为了各大CPU企业所重点关注的课题。
为此，英伟达、AMD、英特尔等国内外领军企业想到的第一个办法是开发CPU与GPU的异构计算平台。通过开发如NVLink、CCIX、CXL和Gen-Z等高速互连技术，加强CPU与GPU之间的数据传输速度和效率，使得两者能更紧密、高效地协同工作。
在此前的台北电脑展上，英伟达、AMD、英特尔的首席执行官的演讲句句都离不开GPU，“明争暗斗”地发布了关于CPU与GPU协同的最新解决方案，性能增量一个比一个惊人，可见GPU对于CPU的提升作用。
CPU是中央处理器，负责程序控制、顺序执行等操作，是信息处理、程序运行的最终执行单元。而GPU是图形处理器，加入系统之后，GPU可以在CPU的控制下协同工作，分担部分原本由CPU负责的工作，尤其是在图形渲染、3D图形加速以及大规模并行计算等需要处理大量数据的领域表现出色。这使得CPU可以将更多的资源用于执行其他任务，提高了系统的整体性能。因此，如何促进CPU与GPU进一步协同工作，提升系统整体性能和效率就成为了各大CPU企业所重点关注的课题。
为此，英伟达、AMD、英特尔等国内外领军企业想到的第一个办法是开发CPU与GPU的异构计算平台。通过开发如NVLink、CCIX、CXL和Gen-Z等高速互连技术，加强CPU与GPU之间的数据传输速度和效率，使得两者能更紧密、高效地协同工作。
黄仁勋提出，英伟达将在2026年推出最新的Vera CPU和Rubin GPU，并组成Vera Rubin超级芯片，有望取代现有的Grace Hopper超级芯片。此外，Rubin平台还将搭载新一代NVLink 6 Switch，提供高达3600 GB/s的连接速度，以及高达1600 GB/s的CX9 SuperNIC组件，确保数据传输的高效性。
除了建立异构计算平台，半导体行业专家池宪念表示，还要优化软件与编程模型。为了解决CPU与GPU之间的通信瓶颈，企业投入资源开发了新的编程模型和库，如CUDA、OpenCL、DirectX、Vulkan、oneAPI等，使得开发者能够更便捷地编写跨CPU和GPU的并行程序，充分利用两者的计算优势。在某些应用场景下，企业还可以集成特定的硬件加速器（如AI加速器、网络加速器）与CPU和GPU一起工作，以实现特定任务的极致加速，满足云计算、边缘计算、数据中心等领域的特定需求。
此外推进系统架构的创新也是关键环节，例如AMD推出的APU（加速处理器），将CPU与GPU集成在同一块芯片上，实现了更紧密的集成和更低的延迟，为轻量级计算任务提供高效解决方案。英伟达也发明了一种新架构，将GPU与CPU相结合，两个处理器能独立且自主地运行。可以让原本需要100个时间单位才能完成的任务，现在可能仅需1个时间单位即可完成。并且，这种架构可以实现高达100倍的加速计算，而功率仅增加约3倍，每瓦性能比单独使用CPU提高25倍，成本仅上升约50%。此外，RISC-V架构也在探索包括CPU与GPU核心的一体化设计，有望在性能和能效上取得新突破。
除了建立异构计算平台，半导体行业专家池宪念表示，还要优化软件与编程模型。为了解决CPU与GPU之间的通信瓶颈，企业投入资源开发了新的编程模型和库，如CUDA、OpenCL、DirectX、Vulkan、oneAPI等，使得开发者能够更便捷地编写跨CPU和GPU的并行程序，充分利用两者的计算优势。在某些应用场景下，企业还可以集成特定的硬件加速器（如AI加速器、网络加速器）与CPU和GPU一起工作，以实现特定任务的极致加速，满足云计算、边缘计算、数据中心等领域的特定需求。
此外推进系统架构的创新也是关键环节，例如AMD推出的APU（加速处理器），将CPU与GPU集成在同一块芯片上，实现了更紧密的集成和更低的延迟，为轻量级计算任务提供高效解决方案。英伟达也发明了一种新架构，将GPU与CPU相结合，两个处理器能独立且自主地运行。可以让原本需要100个时间单位才能完成的任务，现在可能仅需1个时间单位即可完成。并且，这种架构可以实现高达100倍的加速计算，而功率仅增加约3倍，每瓦性能比单独使用CPU提高25倍，成本仅上升约50%。此外，RISC-V架构也在探索包括CPU与GPU核心的一体化设计，有望在性能和能效上取得新突破。
