Changxin Memory Technologies ## Überblick Changxin Memory Technologies (CXMT), auf Chinesisch 长鑫存储技术有限公司 (Cháng Xīn Cún Chǔ Jìshù Yǒuxiàn Gōngsī), ist ein chinesischer Hersteller von DRAM-Speicherchips (Dynamic Random-Access Memory). Das Unternehmen hat seinen Sitz in Hefei, der Hauptstadt der Provinz Anhui in China. CXMT ist eines der wenigen Unternehmen weltweit, das DRAM-Chips in großem Maßstab produziert, und das einzige in China, dem dies bislang gelungen ist. ## Gründung und frühe Geschichte CXMT wurde 2016 gegründet und erhielt erhebliche finanzielle Unterstützung von der chinesischen Regierung sowie von der Stadtregierung Hefeis. Die Gründung war Teil der umfassenderen Bemühungen Chinas, eine eigenständige Halbleiterindustrie aufzubauen und die Abhängigkeit von ausländischen Chipherstellern zu verringern. In den Anfangsjahren warb CXMT aktiv Ingenieure und Fachkräfte aus etablierten DRAM-Unternehmen an – insbesondere aus südkoreanischen Firmen wie SK Hynix und Samsung. Dies führte zu rechtlichen Auseinandersetzungen, da einige dieser Unternehmen CXMT beschuldigten, Mitarbeiter abgeworben und dabei möglicherweise geistiges Eigentum mitgenommen zu haben. ## Produkte und Technologie CXMT stellt hauptsächlich DRAM-Chips her, die als flüchtige Arbeitsspeicher in Computern, Smartphones und anderen elektronischen Geräten eingesetzt werden. Das Unternehmen hat mehrere Produktgenerationen entwickelt: - **DDR4**: CXMT begann mit der Massenproduktion von DDR4-Speicher, dem zu dieser Zeit gängigen Standard für PC- und Server-Arbeitsspeicher. - **LPDDR4**: Das Unternehmen produziert auch LPDDR4-Speicher (Low Power DDR4), der für mobile Geräte wie Smartphones und Tablets optimiert ist. - **DDR5 und LPDDR5**: CXMT arbeitet aktiv an der Entwicklung der neuesten Speicherstandards, um technologisch mit den führenden globalen Herstellern Schritt zu halten. ## Fertigungskapazität und Expansion CXMT betreibt eine Produktionsstätte in Hefei und hat seit seiner Gründung kontinuierlich in den Ausbau seiner Fertigungskapazitäten investiert. Das Unternehmen hat seine monatliche Waferproduktion im Laufe der Zeit deutlich gesteigert und ist damit zu einem bedeutenden Akteur auf dem chinesischen Speichermarkt geworden. Um die wachsende Nachfrage zu decken und die Produktion weiter auszubauen, plant CXMT den Bau zusätzlicher Fertigungsanlagen. Diese Expansion steht im Einklang mit Chinas nationalem Ziel, die Eigenversorgung im Halbleiterbereich zu erhöhen. ## Rolle im globalen DRAM-Markt Der globale DRAM-Markt wird traditionell von drei großen Unternehmen dominiert: Samsung Electronics und SK Hynix aus Südkorea sowie Micron Technology aus den USA. Diese drei Unternehmen kontrollieren gemeinsam den Großteil der weltweiten DRAM-Produktion. CXMT hat sich als neuer Wettbewerber in diesem stark konzentrierten Markt positioniert. Obwohl das Unternehmen technologisch noch hinter den Branchenführern zurückliegt, holt es schrittweise auf. Der Einstieg von CXMT in den Markt hat Bedenken bei etablierten Herstellern ausgelöst, die sich über mögliche Preissenkungen und einen intensiveren Wettbewerb sorgen. ## Geopolitische Bedeutung CXMT ist mehr als ein gewöhnliches Technologieunternehmen – es ist ein zentrales Element in Chinas Strategie zur technologischen Unabhängigkeit. Die chinesische Regierung hat die heimische Halbleiterproduktion zu einer nationalen Priorität erklärt, insbesondere vor dem Hintergrund der zunehmenden Spannungen mit den USA und anderen westlichen Ländern im Bereich Technologie und Handel. Die USA haben Exportbeschränkungen für bestimmte Halbleitertechnologien nach China eingeführt, was die Entwicklung von Unternehmen wie CXMT erschwert. Diese Beschränkungen betreffen unter anderem fortschrittliche Fertigungsausrüstung und Software, die für die Herstellung modernster Chips benötigt werden. Trotz dieser Einschränkungen setzt CXMT seine Entwicklung fort – ein Zeichen für die Entschlossenheit Chinas, in der Halbleitertechnologie Eigenständigkeit zu erreichen. ## Herausforderungen CXMT steht vor einer Reihe erheblicher Herausforderungen: - **Technologische Lücke**: CXMT liegt technologisch noch hinter den Branchenführern Samsung, SK Hynix und Micron zurück. Das Aufholen in einem Bereich, in dem Spitzentechnologie entscheidend ist, ist ein langwieriger und kostspieliger Prozess. - **Exportbeschränkungen**: Wie bereits erwähnt, schränken die US-amerikanischen Exportkontrollen den Zugang von CXMT zu bestimmten Technologien und Ausrüstungen ein, was die Weiterentwicklung der Fertigungsprozesse erschwert. - **Wettbewerbsdruck**: Die etablierten DRAM-Hersteller verfügen über jahrzehntelange Erfahrung, tiefes Fachwissen und erhebliche Skalenvorteile. In diesem Markt wettbewerbsfähig zu werden, ist eine gewaltige Aufgabe. - **Rechtliche Auseinandersetzungen**: CXMT war mit Klagen wegen des Vorwurfs des Diebstahls von Geschäftsgeheimnissen und der unrechtmäßigen Abwerbung von Mitarbeitern konfrontiert, was dem Ruf des Unternehmens geschadet und Ressourcen gebunden hat. ## Bedeutung für Lernende Das Verständnis von CXMT ist aus mehreren Gründen wertvoll: 1. **Technologische Innovation**: CXMT veranschaulicht, wie Unternehmen und Länder versuchen, in hochspezialisierten Technologiebereichen aufzuholen und wettbewerbsfähig zu werden. 2. **Geopolitik und Technologie**: Das Unternehmen ist ein Paradebeispiel dafür, wie Technologie, Handel und internationale Politik miteinander verknüpft sind – ein immer wichtiger werdendes Thema in der heutigen Welt. 3. **Marktdynamik**: Der Fall CXMT zeigt, wie ein neuer Marktteilnehmer einen konzentrierten globalen Markt beeinflussen kann und welche Reaktionen dies bei bestehenden Akteuren auslöst. 4. **Industriepolitik**: CXMT ist ein Beispiel dafür, wie staatliche Förderung und Industriepolitik die Entwicklung von Hightech-Unternehmen beeinflussen können.CXMT's Börsengang ist kein Technologieerfolg. Es ist eine Lieferkettendeklaration.China finanziert eine Speicherchip-Fabrik, die den führenden Unternehmen um Generationen hinterherhinkt. Die Wette gilt nicht dem Gewinnen von Benchmarks heute – sondern dem Beseitigen einer kritischen industriellen Abhängigkeit.CXMTDRAMChinas HalbleiterstrategieSpeicherchipsTheo·Jun 26, 2026·5 min readStory lesen
02Intel Arc G3 Extreme ## Was ist Intel Arc G3 Extreme? Intel Arc G3 Extreme ist eine leistungsstarke Grafikkarte von Intel, die für anspruchsvolles Gaming, kreative Arbeiten und KI-gestützte Aufgaben entwickelt wurde. Sie gehört zur Arc-G3-Serie, Intels neuester Generation dedizierter Grafikhardware. ## Hauptmerkmale - **Xe3-Architektur** – Intels modernste GPU-Architektur, optimiert für Effizienz und Leistung - **Xe-Kerne** – Spezialisierte Einheiten für Grafik- und Rechenaufgaben - **Ray Tracing** – Hardware-beschleunigtes Ray Tracing für realistischere Beleuchtung in Spielen - **XeSS (Xe Super Sampling)** – KI-gestützte Hochskalierungstechnologie zur Verbesserung der Bildqualität und Framerate - **Intel Deep Link** – Technologie, die GPU und CPU bei Intel-Systemen zusammenarbeiten lässt ## Wofür wird sie verwendet? - Gaming in hohen Auflösungen (1080p, 1440p und 4K) - Video- und Fotobearbeitung - 3D-Rendering und Animation - KI- und maschinelles Lernarbeitslasten - Streamen und Content-Erstellung ## Warum ist das wichtig? Intel Arc G3 Extreme zeigt, dass Intel ernsthaft im Grafikkartenmarkt mitmischt – einem Bereich, der lange von NVIDIA und AMD dominiert wurde. Für Verbraucher bedeutet mehr Wettbewerb oft bessere Preise und mehr Innovation. ## Wichtige Begriffe - **GPU (Graphics Processing Unit)** – Ein spezialisierter Prozessor für die Bilddarstellung - **Ray Tracing** – Eine Rendering-Technik, die den Weg von Lichtstrahlen simuliert, um realistische Schatten, Reflexionen und Beleuchtung zu erzeugen - **KI-Hochskalierung** – Einsatz künstlicher Intelligenz, um niedrig aufgelöste Bilder schärfer und detailreicher erscheinen zu lassen - **Dedizierte GPU** – Eine eigenständige Grafikkarte mit eigenem Videospeicher, im Gegensatz zu integrierter Grafik, die im Prozessor eingebaut istIntels Arc G3 Extreme schlägt AMDs Z2 Extreme in Handhelds. Ja, wirklich.Intel Arc G3 ExtremeMSI Claw 8 EX AI+Handheld-Gaming-PCAMD Ryzen Z2 ExtremeTheo·Jun 26, 2026·5 min readStory lesen
03Augmented-Reality-BrilleSnap Specs für 2.195 $: Endlich ein echter Preis für Consumer-ARSnap SpecsAR-BrillenAugmented-Reality-HardwareQualcomm SnapdragonTheo·Jun 23, 2026·5 min readStory lesen
04Fertigungsstrategie für Halbleiter-FoundriesAMD wirbt bei Samsung um die Fertigung von Zen 6. Die Ausbeute-Mathematik ist die eigentliche Geschichte.AMDSamsung FoundryZen 6TSMCTheo·Jun 23, 2026·5 min readStory lesen
05Halbleiterfertigungsanlagen ## Was sind Halbleiterfertigungsanlagen? Halbleiterfertigungsanlagen sind spezialisierte Maschinen und Systeme, die zur Herstellung von Halbleiterbauelementen wie Mikrochips, Transistoren und integrierten Schaltkreisen verwendet werden. Diese Anlagen ermöglichen es Ingenieuren, winzige elektronische Strukturen auf Siliziumscheiben, sogenannten Wafern, aufzubauen – oft mit Merkmalen, die kleiner sind als ein menschliches Haar. ## Warum sind diese Anlagen wichtig? Halbleiterfertigungsanlagen bilden die Grundlage der modernen Elektronikindustrie. Ohne sie wäre es unmöglich, die Chips herzustellen, die in Smartphones, Computern, Fahrzeugen und medizinischen Geräten zum Einsatz kommen. Die Präzision und Zuverlässigkeit dieser Anlagen bestimmen direkt, wie leistungsfähig und energieeffizient die Endprodukte sind. ## Haupttypen von Halbleiterfertigungsanlagen - **Lithografieanlagen** – Übertragen Schaltkreismuster auf Wafer mithilfe von Licht oder anderen Strahlungsquellen - **Ätzanlagen** – Entfernen gezielt Materialschichten, um Strukturen im Wafer zu erzeugen - **Abscheideanlagen** – Tragen dünne Materialschichten auf die Waferoberfläche auf - **Ionenimplantationsanlagen** – Schleusen Ionen in den Wafer ein, um dessen elektrische Eigenschaften gezielt zu verändern - **Poliersysteme (CMP)** – Glätten die Waferoberfläche chemisch und mechanisch - **Prüf- und Messanlagen** – Kontrollieren Qualität und Maßhaltigkeit in jeder Prozessstufe ## Der Fertigungsprozess Die Halbleiterfertigung umfasst Hunderte von einzelnen Prozessschritten, die in einer strengen Reihenfolge ablaufen. Ein typischer Fertigungsdurchlauf kann mehrere Wochen dauern und erfordert eine außergewöhnlich saubere Umgebung, sogenannte Reinräume, um Verunreinigungen durch Staubpartikel zu vermeiden. ### Lithografie Die Lithografie gilt als einer der wichtigsten Schritte in der Halbleiterfertigung. Dabei wird ein lichtempfindliches Material, der sogenannte Fotolack, auf den Wafer aufgetragen. Anschließend wird dieser mithilfe von Licht durch eine Maske belichtet, die das gewünschte Schaltkreismuster enthält. Die heute modernsten Systeme nutzen die Extrem-Ultraviolett-Lithografie (EUV), um Strukturen mit einer Größe von nur wenigen Nanometern zu erzeugen. ### Abscheidung und Ätzung Im Wechselspiel von Abscheidung und Ätzung werden auf dem Wafer Schicht für Schicht neue Materialien aufgebracht und wieder strukturiert abgetragen. Durch diesen wiederholten Prozess entstehen die komplexen dreidimensionalen Strukturen moderner Transistoren. ## Schlüsseltechnologien ### Extrem-Ultraviolett-Lithografie (EUV) EUV-Lithografieanlagen nutzen Licht mit einer Wellenlänge von nur 13,5 Nanometern – das ist rund 40-mal kürzer als das sichtbare Licht. Dadurch lassen sich extrem feine Muster erzeugen, was die Fertigung von Chips der neuesten Generation erst möglich macht. Diese Anlagen gehören zu den komplexesten und teuersten Maschinen, die jemals entwickelt wurden. ### Chemisch-Mechanisches Polieren (CMP) Das chemisch-mechanische Polieren kombiniert chemische Reaktionen mit mechanischem Abtrag, um eine absolut flache Waferoberfläche zu erzeugen. Diese Ebenheit ist entscheidend, damit nachfolgende Lithografieschritte präzise durchgeführt werden können. ### Atomlagenabscheidung (ALD) Die Atomlagenabscheidung ermöglicht es, Materialschichten mit einer Dicke von nur einem einzelnen Atom aufzutragen. Diese Präzision ist für die Herstellung moderner Transistoren und Speicherbauelemente unverzichtbar. ## Reinraumanforderungen Halbleiterfertigungsanlagen werden in Reinräumen betrieben, die nach strengen Standards klassifiziert werden. Ein Reinraum der Klasse 1 darf beispielsweise nicht mehr als einen Partikel mit einer Größe von 0,5 Mikrometern oder mehr pro Kubikfuß Luft enthalten. Zum Vergleich: Ein normales Büro enthält typischerweise Hunderttausende solcher Partikel pro Kubikfuß. ## Globale Bedeutung und Lieferketten Die Fertigung von Halbleiteranlagen konzentriert sich auf wenige spezialisierte Unternehmen weltweit. Diese Konzentration macht die globale Halbleiterversorgung anfällig für geopolitische Spannungen und Störungen in der Lieferkette – was Halbleiterfertigungsanlagen zu einem strategisch bedeutsamen Wirtschaftsgut gemacht hat. ## Zukünftige Entwicklungen Die Halbleiterfertigung schreitet kontinuierlich voran. Zu den aktuellen Forschungsschwerpunkten zählen: - **High-NA-EUV-Lithografie** – Ermöglicht noch feinere Strukturen durch verbesserte optische Systeme - **3D-Integration** – Stapelt Chips übereinander, um die Leistung zu steigern und den Platzbedarf zu reduzieren - **Neue Materialien** – Siliziumkarbid und Galliumnitrid eröffnen Anwendungen jenseits herkömmlicher Siliziumchips - **KI-gestützte Prozesskontrolle** – Nutzt maschinelles Lernen, um Fertigungsprozesse in Echtzeit zu optimierenDas Equipment Layer ist der Engpass: Applied Materials' neue Tools zeigen, wo 3D-Chip-Skalierung stecken bleibtApplied Materials3D-NAND-SkalierungAtomare SchichtabscheidungGate-All-Around-TransistorenTheo·Jun 19, 2026·6 min readStory lesen
06Intel 18A-P Prozessknoten ## Was ist Intel 18A-P? Intel 18A-P ist ein fortschrittlicher Halbleiterfertigungsprozessknoten, der von Intel entwickelt wurde. Es handelt sich um eine optimierte Variante des Intel 18A-Prozessknotens, wobei das „P" für eine verfeinerte oder leistungsoptimierte Version steht. Dieser Prozessknoten ist Teil von Intels ehrgeizigem Fahrplan zur Wiederherstellung seiner Führungsposition in der Halbleiterfertigung. ## Hintergrund: Was ist ein Prozessknoten? Bevor wir uns mit Intel 18A-P befassen, ist es hilfreich zu verstehen, was ein Prozessknoten ist. Ein **Prozessknoten** bezieht sich auf die Fertigungstechnologie, die zur Herstellung von Computerchips verwendet wird. Die Zahl im Namen (z. B. 18A) beschreibt früher die Größe der kleinsten Merkmale auf einem Chip in Nanometern, obwohl diese Zahlen heute eher als Marketingbezeichnungen dienen als als genaue Messungen. Kleinere Prozessknoten bedeuten im Allgemeinen: - **Mehr Transistoren** auf derselben Fläche - **Geringerer Stromverbrauch** - **Höhere Leistung** - **Bessere Energieeffizienz** ## Wichtige Merkmale von Intel 18A-P Intel 18A-P enthält mehrere bahnbrechende Technologien: ### RibbonFET Dies ist Intels Version eines **Gate-All-Around (GAA)-Transistors**. Im Gegensatz zu älteren FinFET-Designs umschließt RibbonFET den Transistorkanal auf allen Seiten vollständig, was eine bessere Steuerung des elektrischen Stroms und eine verbesserte Leistung ermöglicht. ```figure: ┌─────────────────────────────────┐ │ RibbonFET-Struktur │ │ │ │ Gate (oben) │ │ ┌──────────┐ │ │ │══════════│ ← Nanosheet- │ │ │ Kanal │ Stapel │ │ │══════════│ │ │ └──────────┘ │ │ Gate (unten) │ │ │ │ Gate umschließt den Kanal │ │ auf allen Seiten │ └─────────────────────────────────┘ @title: RibbonFET Gate-All-Around-Transistor @caption: Im RibbonFET-Design umschließt das Gate den Transistorkanal vollständig, was im Vergleich zu älteren FinFET-Designs eine bessere elektrische Steuerung ermöglicht. @source: Vereinfachtes Bildungsdiagramm ``` ### PowerVia Dies ist Intels Technologie zur **rückseitigen Stromversorgung**. Traditionell werden sowohl Datensignale als auch Stromversorgungsleitungen auf der Vorderseite des Chips geführt, was zu Überfüllung führt. PowerVia verlagert die Stromversorgungsleitungen auf die Rückseite des Chips, wodurch mehr Platz für Datensignale auf der Vorderseite entsteht. ```figure: ┌─────────────────────────────────────┐ │ Vergleich der Stromversorgung │ │ │ │ Herkömmlich: Mit PowerVia: │ │ ┌───────────┐ ┌───────────┐ │ │ │ Daten + │ │ Daten │ │ │ │ Strom │ │ (sauber) │ │ │ ├───────────┤ ├───────────┤ │ │ │Transistor │ │Transistor │ │ │ └───────────┘ ├───────────┤ │ │ │ Strom │ │ │ │(Rückseite)│ │ │ └───────────┘ │ └─────────────────────────────────────┘ @title: PowerVia rückseitige Stromversorgung @caption: PowerVia verlagert Stromleitungen auf die Rückseite des Chips, wodurch Platz auf der Vorderseite für mehr Datensignalleitungen und eine verbesserte Leistung freigemacht wird. @source: Vereinfachtes Bildungsdiagramm ``` ## Der „P" in 18A-P: Was bedeutet es? Das „P" in Intel 18A-P bezeichnet typischerweise eine **Plus- oder Premium-Variante** eines Basisprozesses. In der Halbleiterindustrie ist es üblich, mehrere Varianten eines Prozessknotens anzubieten: - **Basisknoten** – ausgewogene Leistung und Energieeffizienz - **P-Variante** – optimiert für bestimmte Leistungsmerkmale - **N-Variante** – möglicherweise auf niedrigere Energie oder Kosten ausgerichtet Die genauen Optimierungen im 18A-P können Folgendes umfassen: 1. Angepasste Transistoreigenschaften 2. Veränderte Schaltgeschwindigkeiten 3. Optimiertes Energieverbrauchsprofil 4. Verbesserte Produktionsausbeute ## Warum ist Intel 18A-P wichtig? ### Intels Wettbewerbsposition Intel hat in den letzten Jahren gegenüber Konkurrenten wie TSMC und Samsung an Boden verloren. Der 18A-Prozessknoten und seine Varianten wie 18A-P sind entscheidend für Intels Strategie, bis 2025 wieder an die technologische Spitze zurückzukehren. ### Intel Foundry Services (IFS) Intel bietet seinen 18A-Prozessknoten nicht nur für eigene Chips an, sondern auch externen Kunden über seinen **Foundry-Dienst** (Auftragsfertigungsservice). Das bedeutet, dass andere Unternehmen ihre Chips mit Intels modernster Technologie fertigen lassen können. ### Nationale Sicherheit und Lieferkette Angesichts der globalen Bedeutung von Halbleitern ist es für viele Länder – insbesondere die USA – strategisch wichtig, eine führende Chipfertigung im Inland zu haben. Intels 18A-Prozess ist ein zentraler Bestandteil dieser Bestrebungen. ## Vergleich mit der Konkurrenz ```figure: ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ Prozessknoten-Vergleich (ca. 2024–25) │ ├──────────────┬───────────────────────────────────┤ │ Unternehmen │ Führender Prozessknoten │ ├──────────────┼───────────────────────────────────┤ │ Intel │ 18A / 18A-P │ │ TSMC │ N2 (2nm-Klasse) │ │ Samsung │ SF2 (2nm-Klasse) │ └──────────────┴───────────────────────────────────┘ @title: Führende Prozessknoten der Konkurrenten @caption: Intel 18A-P konkurriert direkt mit den fortschrittlichsten Prozessknoten von TSMC und Samsung, die alle in die 2-Nanometer-Leistungsklasse fallen. @source: Öffentliche Unternehmensankündigungen, vereinfacht zu Bildungszwecken ``` Alle drei Unternehmen konkurrieren in der sogenannten **„2-Nanometer-Klasse"** von Prozessknoten, obwohl die tatsächlichen Transistorgrößen und Architekturen zwischen den Unternehmen unterschiedlich sind. ## Herstellungsschritte: Wie wird ein Chip mit 18A-P hergestellt? Die Chip-Herstellung umfasst Hunderte von Schritten, aber hier sind die wichtigsten Phasen: 1. **Siliziumwafer-Vorbereitung** – Beginn mit einer ultrarein polierten Siliziumscheibe 2. **Lithografie** – Verwendung von Licht (insbesondere EUV-Licht) zum Aufdrucken von Schaltmustern 3. **Ätzung** – Entfernung unerwünschten Materials, um die Schaltungsmuster zu formen 4. **Dotierung** – Einbringen von Verunreinigungen zur Steuerung elektrischer Eigenschaften 5. **Abscheidung** – Aufbringen dünner Schichten aus Metallen oder Isoliermaterialien 6. **Verbindung** – Verknüpfung aller Transistoren durch Metallschichten 7. **Testen** – Überprüfung, ob jeder Chip korrekt funktioniert Bei Intel 18A-P werden bei diesen Schritten RibbonFET-Transistoren gebildet und PowerVia-Stromversorgungsstrukturen integriert. ## Extreme Ultraviolett (EUV)-Lithografie Ein Schlüsselwerkzeug zur Herstellung fortschrittlicher Knoten wie 18A-P ist die **EUV-Lithografie** (Extreme Ultraviolett-Lithografie). - Verwendet Licht mit einer Wellenlänge von nur **13,5 Nanometern** - Ermöglicht das Aufdrucken unglaublich feiner Schaltungsmuster - Maschinen werden von einem einzigen Unternehmen hergestellt: **ASML** in den Niederlanden - Diese Maschinen kosten über **150 Millionen US-Dollar** pro Stück Intel 18A-P verwendet **High-NA EUV** (Hochauflösungs-EUV), die neueste Generation dieser Technologie, die noch feinere Muster ermöglicht. ## Zeitplan und Verfügbarkeit - **Intel 18A** wurde als Basis-Prozessknoten angekündigt - **Intel 18A-P** stellt eine Verfeinerung dar, die auf verbesserte Produktionseigenschaften abzielt - Die Massenproduktion ist für **2025** geplant - Erste Kunden für Intel Foundry Services haben bereits Interesse bekundet ## Zusammenfassung Intel 18A-P ist ein Spitzen-Halbleiterfertigungsprozessknoten, der mehrere wichtige Punkte verkörpert: - **Fortschrittliche Transistortechnologie** durch RibbonFET - **Innovative Stromverteilung** durch PowerVia - **Wettbewerbsfähig** mit den führenden Prozessen von TSMC und Samsung - **Strategisch bedeutsam** für Intels Comeback und die nationale Halbleiterversorgungskette Das Verständnis von Prozessknoten wie Intel 18A-P hilft uns zu erkennen, wie Computerchips immer leistungsfähiger und effizienter werden – und warum die Halbleiterfertigung ein so wichtiger Bereich in der Technologie und Geopolitik ist.Intels 18A-P startet die Risikoserienproduktion: Was ein 9%-Gewinn wirklich für das Foundry-Rennen bedeutetIntel FoundryIntel 18A-PHalbleiter-ProzessknotenVLSI-Symposium 2026Theo·Jun 19, 2026·6 min readStory lesen
07Neuromorphisches Computing ## Was ist neuromorphisches Computing? Neuromorphisches Computing ist ein Ansatz in der Informatik und Ingenieurwissenschaft, der von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Anstatt herkömmliche Prozessoren zu verwenden, die Daten Schritt für Schritt verarbeiten, ahmen neuromorphe Systeme nach, wie biologische Neuronen und Synapsen Informationen übertragen und verarbeiten. Das Wort „neuromorph" setzt sich aus dem Griechischen zusammen: *neuron* (Nervenzelle) und *morphe* (Form oder Gestalt). Diese Systeme sind also buchstäblich so gestaltet, dass sie die Form des Nervensystems nachbilden. ## Wie funktioniert das Gehirn – und warum ist es so besonders? Das menschliche Gehirn enthält etwa 86 Milliarden Neuronen, die durch Billionen von Verbindungen, den sogenannten Synapsen, miteinander verknüpft sind. Neuronen kommunizieren durch elektrische Impulse, die als Spikes oder Aktionspotenziale bezeichnet werden. Diese Signale werden nur dann gesendet, wenn ein Neuron einen bestimmten Schwellenwert an Eingangsreizen überschreitet – das Gehirn ist also nicht ständig aktiv, sondern arbeitet sehr energieeffizient. Das Gehirn zeichnet sich durch mehrere bemerkenswerte Eigenschaften aus: - **Parallelverarbeitung:** Millionen von Neuronen feuern gleichzeitig. - **Energieeffizienz:** Das Gehirn verbraucht nur etwa 20 Watt – weniger als eine Glühbirne. - **Lernfähigkeit:** Das Gehirn passt seine Verbindungen durch Erfahrung an – ein Prozess namens synaptische Plastizität. - **Fehlertoleranz:** Selbst wenn einzelne Neuronen ausfallen, bleibt das System funktionsfähig. ## Wie unterscheidet sich neuromorphes Computing vom herkömmlichen Computing? Herkömmliche Computer basieren auf der sogenannten Von-Neumann-Architektur, bei der Prozessor und Speicher getrennt sind. Daten werden zwischen diesen beiden Einheiten hin- und hertransportiert, was Zeit und Energie kostet – dieses Problem wird als Von-Neumann-Flaschenhals bezeichnet. Neuromorphe Systeme lösen dieses Problem anders: - **Speicher und Verarbeitung sind integriert**, ähnlich wie Synapsen in biologischen Neuronen. - **Informationen werden als Spikes übertragen**, nicht als kontinuierliche Datenwerte. - **Das System lernt durch die Anpassung von Verbindungsgewichten**, ähnlich wie das Gehirn neue Verbindungen stärkt. ## Spiking Neural Networks (SNNs) Ein zentrales Konzept im neuromorphen Computing sind die sogenannten Spiking Neural Networks (SNNs) – auf Deutsch: impulsbasierte neuronale Netze. Im Gegensatz zu klassischen künstlichen neuronalen Netzen, die mit kontinuierlichen Zahlenwerten arbeiten, kommunizieren SNNs durch diskrete Impulse, die zeitlich präzise abgefeuert werden. Der Zeitpunkt eines Spikes spielt dabei eine entscheidende Rolle: Informationen werden nicht nur durch die Häufigkeit, sondern auch durch den genauen Zeitpunkt der Impulse kodiert. Dieses Prinzip nennt sich **zeitliches Kodieren**. ## Bekannte neuromorphe Hardware Verschiedene Unternehmen und Forschungseinrichtungen haben eigene neuromorphe Chips entwickelt: - **Intel Loihi:** Ein von Intel entwickelter Chip, der on-chip-Lernen unterstützt und für energieeffiziente KI-Anwendungen konzipiert ist. - **IBM TrueNorth:** Ein Chip mit einer Million programmierbarer Neuronen und 256 Millionen Synapsen – bei einem Energieverbrauch von nur 70 Milliwatt. - **BrainScaleS (Universität Heidelberg):** Ein europäisches Forschungsprojekt, das analoge Schaltkreise zur Simulation neuronaler Prozesse nutzt. - **SpiNNaker (Universität Manchester):** Ein massiv paralleles System, das ursprünglich für die Simulation großer neuronaler Netze entwickelt wurde. ## Anwendungsgebiete Neuromorphes Computing eignet sich besonders für Aufgaben, bei denen Energie, Geschwindigkeit und Echtzeitverarbeitung entscheidend sind: 1. **Robotik:** Neuromorphe Chips ermöglichen schnelle sensorische Verarbeitung und Reaktion in Echtzeit. 2. **Spracherkennung:** Energieeffiziente Verarbeitung gesprochener Sprache auf mobilen Geräten. 3. **Bildverarbeitung:** Neuartige Kameras, sogenannte Event-Kameras, arbeiten direkt mit neuromorphen Prozessoren zusammen. 4. **Internet of Things (IoT):** Kleine, batteriebetriebene Geräte profitieren von extrem niedrigem Energieverbrauch. 5. **Medizintechnik:** Neuronale Implantate und Prothesen, die in Echtzeit auf Nervensignale reagieren. ## Herausforderungen und offene Fragen Trotz vielversprechender Fortschritte steht neuromorphes Computing noch vor mehreren Herausforderungen: - **Programmierbarkeit:** Neuromorphe Systeme sind schwieriger zu programmieren als herkömmliche Computer, da neue Programmierparadigmen erforderlich sind. - **Skalierbarkeit:** Die Herstellung großer neuromorpher Chips mit Milliarden von Neuronen ist technisch anspruchsvoll. - **Standardisierung:** Es gibt bislang keine einheitlichen Softwareplattformen oder Programmiersprachen für neuromorphe Hardware. - **Vergleichbarkeit:** Es ist schwierig, neuromorphe Systeme direkt mit herkömmlichen Systemen oder Deep-Learning-Modellen zu vergleichen. ## Neuromorphes Computing und künstliche Intelligenz Neuromorphes Computing wird häufig im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) diskutiert, ist aber nicht dasselbe wie herkömmliches maschinelles Lernen oder Deep Learning. Während Deep-Learning-Modelle typischerweise auf leistungsstarken Grafikprozessoren (GPUs) trainiert werden und große Datenmengen benötigen, zielt neuromorphes Computing auf biologisch plausiblere, energieeffizientere Modelle ab. Langfristig könnte neuromorphes Computing dazu beitragen, KI-Systeme zu entwickeln, die: - **weniger Energie verbrauchen** - **kontinuierlich und autonom lernen** - **robuster gegenüber Störungen und Fehlern sind** ## Ein kurzer Blick in die Geschichte - **1989:** Der Begriff „neuromorph" wurde von Carver Mead geprägt, einem Pionier der analogen Schaltkreistechnik am California Institute of Technology. - **2014:** IBM stellt den TrueNorth-Chip vor. - **2017:** Intel veröffentlicht den Loihi-Chip. - **2020er Jahre:** Zunehmende Investitionen in neuromorphe Hardware durch Regierungen und Technologieunternehmen weltweit. ## Zusammenfassung Neuromorphes Computing ist ein faszinierendes Forschungsfeld, das die Grenzen zwischen Biologie und Informatik verschwimmen lässt. Indem es die Architektur des menschlichen Gehirns nachahmt, verspricht es Computer, die schneller, energieeffizienter und anpassungsfähiger sind als heutige Systeme. Obwohl noch viele technische Herausforderungen bestehen, gilt neuromorphes Computing als einer der vielversprechendsten Ansätze für die Zukunft der Informationsverarbeitung.HKU hat einen Leistungstransistor so umprogrammiert, dass er nahe dem absoluten Nullpunkt wie ein Neuron denktNeuromorphes ComputingUniversität HongkongSiliziumkarbidKryogene ElektronikTheo·Jun 16, 2026·5 min readStory lesen
08Halbleiter-Fertigungsprozess-TechnologieSMIC N+3 Teardown: Wie DUV-Multi-Patterning Intel 18A übertroffen hatSMIC N+3HalbleiterfertigungDUV-LithografieIntel 18ATheo·Jun 16, 2026·6 min readStory lesen
09India Semiconductor MissionIndiens Semicon 2.0 baut keine weiteren Fabs. Es baut die Industrie hinter den Fabs auf.India Semiconductor MissionSemicon 2.0Chip Design PolicyMicron IndiaTheo·Jun 12, 2026·5 min readStory lesen
10Intel Foundry ServicesGoogle hat gerade drei Millionen TPUs auf Intel Foundry gesetzt. Hier ist, warum das das Signal ist, das alle übersehen haben.Intel FoundryGoogle TPUNvidiaAdvanced PackagingTheo·Jun 12, 2026·5 min readStory lesen
11RISC-V instruction set architectureARMs Lizenzwechsel ist der beste Beschleuniger, den RISC-V sich nie selbst aufbauen mussteRISC-VARM ArchitectureProcessor DesignOpen Source HardwareTheo·Jun 9, 2026·5 min readStory lesen