PUR在消费电子应用的无限潜力——德邦科技10月深圳重磅报告
活动背景
为推进胶企精准把脉中国半导体及高端电子用胶市场与技术最新发展趋势和机遇，助推中国高端电子用胶产业快速高质发展，粘接资讯、新材料产业联盟、慕尼黑华南电子生产设备展等单位特联合携手于10月14-15日在深圳举办“2024（第二届）半导体及高端电子用胶粘材料创新论坛暨2024先进电子点胶及胶粘剂技术论坛” 。
其中，主办方非常荣幸邀请到国内知名上市胶企烟台德邦科技股份有限公司产品经理吕征 作重磅报告分享。
吕征经理 ，在电子制造行业拥有多年的工作经验，曾就职于富士康、LGDisplay和歌尔股份等知名企业，从事过SMT、LCM和声学模组制程管理与工艺改善等方面的工作。
烟台德邦科技股份有限公司 成立于2003年，2022年9月19日在上交所科创板成功上市。公司专注于高端电子封装材料的研发及产业化，产品形态为电子级粘合剂和功能性薄膜材料，可实现结构粘接、导电、导热、绝缘、保护、电磁屏蔽等复合功能，是一种关键的封装装联功能性材料，广泛应用于晶圆加工、芯片级封装、功率器件封装、板级封装、模组及系统集成封装等不同封装工艺环节和应用场景。公司已在半导体、智能终端、新能源等领域打破海外垄断，助力我国高端电子封装材料国产替代，具备参与国际产业分工、参与竞争的全面能力，是国内高端电子封装材料行业的先行者。2023年公司实现营业收入9.32亿元，归母净利润为1.03亿元。
吕征经理 在10月14日深圳“2024（第二届）半导体及高端电子用胶粘材料创新论坛”演讲报告的题目是：《德邦PUR在消费电子应用的无限潜力》 ，报告内容核心纲要整理摘录如下：
1、PUR的基本特性及传统应用
2、PUR的创新应用领域
3、PUR创新应用带来的好处及未来展望
10月14日在深圳举办的“2024（第二届）半导体及高端电子用胶粘材料创新论坛”，主办方历时数月精心筹备，成功邀请了理论水平、实战经验兼备的10+资深大咖专家作重磅专题报告分享。欢迎正在从事半导体及储能高端电子胶粘材料研究的行业同仁积极报名参加，与主办方邀请的吕征经理 等资深专家现场互动交流、深入切磋。
隆重推荐您关注2024年10月14-14日将在深圳举办的“2024（第二届）半导体及高端电子用胶粘材料创新论坛暨2024先进电子点胶及胶粘剂技术论坛”。
本次论坛将重点围绕半导体、智能驾驶、新型显示、汽车电子、3C等高端电子用胶方向邀请报告，以下电子胶产业的知名企业初步确认将携重磅专题报告亮相交流：
仍有部分报告在邀请确认中，具体发言报告以最终实际议程为准。
了解活动详情请私信或微信搜索“粘接资讯”
电子行业专题研究报告：Scalinglaw依然有效，自研AI芯片后劲十足
AI芯片狂潮下的冷思考：算力竞赛的终局在哪里？
算力为王：虚火还是真金？
AI大模型的爆发式发展点燃了全球算力竞赛的火炬。各大科技巨头纷纷加码AI芯片研发，英伟达的GPU更是炙手可热，一卡难求。在这场狂热的背后，我们是否应该冷静思考：算力真的是AI发展的唯一瓶颈吗？盲目追求更高的算力，会不会最终导致资源的浪费和泡沫的产生？本文将从技术演进、应用场景和经济效益等多个角度，探讨AI算力竞赛的未来走向。
从CUDA到Transformer：架构革新的驱动
回顾GPU的发展历程，从CUDA Core到Tensor Core，再到Transformer Engine，每一次架构的革新都带来了算力的飞跃。这表明，单纯堆叠硬件并非长久之计，针对特定算法和模型进行定制化设计才是提升效率的关键。正如文档中提到的，未来硬件层面上针对算法的定制化设计或许是AI芯片算力提升的主要方向。这意味着，未来AI芯片的竞争将不再仅仅是算力的比拼，更是一场架构设计的智慧较量。
大规模并行计算：双刃剑？
大模型训练需要庞大的算力支持，分布式计算成为必然选择。数据并行、流水线并行和张量并行等策略各有优劣，如何组合运用这些策略，最大化计算效率， minimizing 通信开销，是当前面临的挑战。文档中提到的混合使用三种并行策略的思路值得借鉴，但更重要的是，我们需要根据具体的模型和数据集，灵活调整策略，避免“一刀切”式的解决方案。过度追求并行计算也可能带来 diminishing returns，甚至加剧系统复杂性和维护成本。
超越硬件：软件和生态的价值
英伟达的成功并非仅仅依靠强大的GPU硬件，更得益于其完善的CUDA软件生态和开发者社区。一个强大的AI生态系统，需要硬件、软件和算法的协同发展。仅仅拥有强大的芯片是不够的，还需要易用的开发工具、丰富的算法库和活跃的开发者社区。AI芯片的竞争将不仅仅是硬件的竞争，更是生态的竞争。谁能构建更完善、更开放的生态，谁就能在未来的竞争中占据优势。
应用落地：从云端到边缘
AI的最终价值在于应用落地。虽然大模型在云端展现了强大的能力，但将AI技术应用于更广泛的场景，例如自动驾驶、智能制造和医疗诊断，需要更低功耗、更高效的边缘计算设备。这对于AI芯片的设计提出了新的要求，需要在性能、功耗和成本之间取得平衡。AI芯片的竞争将从云端延伸到边缘，谁能更好地满足不同场景的需求，谁就能赢得更大的市场。
经济效益与社会影响：理性评估
巨额的研发投入和高昂的芯片价格，使得AI技术的门槛居高不下。这不仅限制了AI技术的普及应用，也可能导致资源的浪费和泡沫的产生。我们需要理性评估AI技术的经济效益和社会影响，避免盲目跟风和过度投资。AI技术的发展应该以解决实际问题、创造社会价值为导向，而不是单纯追求技术指标的提升。
展望未来：合作与共赢
AI技术的发展需要全球范围内的合作与共赢。开放的标准、共享的数据集和协同的研发，才能推动AI技术的快速进步和普惠应用。与其陷入零和博弈的算力竞赛，不如携手构建一个更加开放、协作的AI生态，共同探索AI技术的无限可能。
更深层次的影响：利益、民生与发展
AI芯片的快速发展，对经济利益和贸易关系、社会民生和社会发展都将产生深远的影响。某些国家或地区在AI芯片领域的领先地位，可能转化为经济和政治上的优势。AI技术的广泛应用也可能带来就业结构的调整和社会伦理的挑战。我们需要积极应对这些挑战，制定相应的政策和法规，确保AI技术的发展造福全人类。
那么最后小编想问：在AI芯片的狂潮下，我们该如何保持理性，避免陷入算力竞赛的误区，找到真正推动AI技术进步和应用落地的方向？对此，你怎么看？
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