格罗方德收购AMF:跃升全球最大硅光子晶圆代工厂
11月18日消息,当地时间周一,格罗方德/格芯(GlobalFoundries)宣布已收购总部位于新加坡的硅光芯片制造商Advanced Micro Foundry(AMF),具体收购金额尚未披露。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
为配合此次收购,格芯还计划在新加坡建立一个硅光子学研发卓越中心(CoE)。该中心将与新加坡领先的公共研发机构——科技研究局(A*STAR)合作,专注于研发用于400Gbps超高速数据传输的下一代材料,从而推进GF的创新路线图。

格芯表示,此次收购将扩展GF在新加坡的硅光子技术组合、产能和研发能力,与其在美国的现有技术形成互补,并通过更广泛的数据中心和通信技术开拓新的市场机遇。
GF收购AMF,将AMF的制造资产、丰富的知识产权和专业人才整合在一起,显著扩展GF的硅光子技术,并使GF成为全球营收最高的纯硅光子晶圆代工厂。
此外,凭借AMF超过15年的制造经验,GF将利用AMF位于新加坡的200mm平台,满足长距离光通信、计算、激光雷达和传感等领域的需求,并计划随着市场需求的增长扩展至300mm平台,从而确保为人工智能数据中心、通信和下一代应用提供可靠的全球供应。

硅光子是目前快速增长的领域之一,广泛应用于人工智能数据中心和量子计算机。硅光子技术能够将传统计算芯片工艺与以光脉冲传输数据的光网络技术结合。值得注意的是,包括英伟达在内的多家企业也正在与台积电合作,将部分网络芯片与光连接整合封装。
除此之外,硅谷多家资金充足的初创企业,如Ayar Labs、Celestial AI和Lightmatter,也在推进芯片之间的光互连解决方案,其中部分企业已与格芯合作生产。
格芯在硅光子领域已有重要布局,曾协助量子计算公司PsiQuantum制造其基于光子的芯片。此次收购AMF后,格芯表示有望成为全球最大的硅光子制造商,并在新加坡建立新的研发中心。
格芯CEO Tim Breen在声明中表示,随着数据传输速度不断提高、工作负载愈发复杂,信息以更快速、更高精度和更高能效进行传输,已成为人工智能数据中心和先进电信网络的核心需求。“收购AMF使GF能够提供更全面、更具差异化的十年可插拔收发器和共封装光器件发展路线图,同时加速光子技术向汽车和量子计算等相邻市场的发展。”
相关攻略
1 月 15 日消息,GlobalFoundries 格罗方德当地时间 14 日宣布已就收购 Synopsys 新思科技的 ARC 处理器 IP 解决方案业务与后者签署最终协议。一旦这笔交易最终完
11 月 11 日消息,GlobalFoundries 格罗方德(GF、格芯)美国纽约州当地时间 10 日宣布与台积电就 650V 和 80V 氮化镓(GaN)技术达成技术许可协议。GF 将在其位
11 月 18 日消息,当地时间周一,格罗方德 格芯(GlobalFoundries)宣布已收购总部位于新加坡的硅光子芯片制造商 Advanced Micro Foundry(AMF),详细金
9 月 2 日消息,全球第五大晶圆代工企业 GlobalFoundries 格罗方德(注:也称 GF、格芯)昨日宣布任命半导体行业资深人士胡维多 (Victor Hu) 为销售副总裁兼中国区总裁。
热门专题
热门推荐
这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究,于2026年3月以预印本论文(arXiv:2603 25823v1)的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题:这些能画出“神作”的模型,到底有多“聪明”?研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench,
人工智能的浪潮席卷了各个领域,机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而,有一个看似寻常却异常复杂的领域,始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样,撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月,一项由中科院AgentAlpha
这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究,发表于2026年3月31日的计算机科学期刊,论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天,我们每天都在网上留下数字
当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备,最令人困扰的往往不是如何使用它,而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今,一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学(深圳)的联合研究团队,近期取得了一项极具前瞻性的突破:他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解
2026年3月,来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队,在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究(论文编号:arXiv:2603 24575v1)开发了一个名为VFig的AI系统,它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形,如同一位“图形考古学家





