目前正在紧张筹备的“欢芯汇·大学堂” 秋季精英班，将延续2026春季精英班的全部课程和师资，集聚又一批国内半导体产业链企业家。平台-企业，企业-企业，企业-学/协会，更多半导体精英圈层势能将在黄浦江畔得到集中释放！
让我们一起期待这一天（7月25日）开学典礼的到来！
这一次的课程，聚焦“AI模块”主题，欢芯汇·大学堂邀请了两位业界大咖----台湾科技大学 邱煌仁 院长 与 上海交通大学 李海俊 教授 主题分享。特别要指出的，欢芯汇·大学堂 的师资力量，含博士的比例特别高，全球唯一博士最多的半导体课堂！邱煌仁 院长 是 台湾大学电机工程学系学士、硕士、博士，中国台湾电力电子领域权威学者，连续多年入选全球前 2% 顶尖科学家榜单（电气工程领域）。李海俊 教授 是 双DBA博士、双EMBA，跨界学者。在全新的AI时代，李博士推出了《AI吧、人生！》《AI吧、博士！》《AI吧、少年！》等专著。邱煌仁 博士 是 台湾科技大学电子工程系特聘教授、台达电电源及系统事业群技术长。邱博士分享的主题是《AI浪潮下的“从电网到芯片”重构与产业生态演进》。
台湾科技大学电子工程系特聘教授、台达电电源及系统事业群技术长 邱煌仁 博士邱院长指出：在人工智能（尤其是生成式AI与大模型）引发的算力狂飙下，全球科技产业的底层瓶颈已经从“算力芯片的制程突破”转移到了“能源供给与热管理”上。整个系统架构正在经历一场从宏观电网（Grid）到微观芯片（Chip）的彻底颠覆。一、宏观格局：地缘政治驱动下的算力与能源双端重构当前全球AI生态圈的竞争，已演变为土地、算力与电力的综合博弈。•北美市场的“野蛮生长”与电网瓶颈：美国的云服务提供商（CSP）如AWS、微软、谷歌等，正利用充裕的资本疯狂抢占土地与AI算力资源。然而，美国老旧的电网基础设施根本无法支撑AI数据中心高度集中的电力需求（单点动辄百兆瓦甚至吉瓦级）。这迫使科技巨头跳过传统电网公司，直接转向自建微电网、引入风光储能甚至核能来保障能源的自主可控。•中国市场的能源禀赋与战略机遇：在算力设施的高速扩张中，中国拥有庞大的内需市场以及在光伏、风电、储能（特别是西北地区的丰富能源）领域的绝对优势。如何将这些源源不断的新能源转化为支撑AI产业的“粮草”，是国内产业链破局的关键。•全球供应链的深度重组：面对地缘政治与客户对供应链韧性（“ChinaPlusOne”等）的要求，头部电源与设备企业正在加速全球化布局。例如，台达电在泰国、印度、美国得州乃至马来西亚槟城的大规模扩产与并购，均是为了就近服务客户，抢占AI产能交付的时间窗口。二、中观架构：“从电网到机柜”的分布式直流化革命传统的集中式交流电网架构，在面对单机柜功耗从十几千瓦飙升至上百千瓦的AI数据中心时，已显得力不从心。基础设施的技术架构必须推倒重来。•微电网与固态变压器（SST）的崛起：为了解决局部电网过载和能源调度问题，结合光伏、储能和双向能量传输的微电网架构成为必然。高压固态变压器技术直接在数据中心前端取代传统变压设施，不仅缩小了占地面积，更能高效对接各类新能源与储能系统。•800V高压直流（HVDC）标准的确立：AI服务器机柜内部的供电正在从传统的12V/48V架构大跨步迈向800V直流架构。在极端高功率密度下，提升电压是降低电流、减少线损的热物理必然要求。目前，中美两国的行业巨头及标准制定机构均在加速推进800V直流电源柜（SideCar）的标准化与落地。•备用电力（BBU）与削峰填谷：GPU算力任务带来的瞬态负载变化极大。为了不冲击主电网并保持供电平稳，数据中心必须在极靠近计算单元的地方部署基于锂电池或超级电容的备用电源单元（BBU），实现毫秒级的动态响应与削峰填谷。三、微观攻坚：功率半导体与“芯动力”的深度融合当视线聚焦到主板与芯片层级时，电源管理系统正在与半导体先进封装工艺发生前所未有的深度融合。这是“芯动力”研究中最核心的技术演进方向。•垂直供电（VerticalPowerDelivery,VPD）的必然性：单颗AI芯片（如最新的GPU/BPU）功耗已突破1000W甚至向2000W迈进，供电电压却降至0.6V以下。这意味着电流将达到骇人的数千安培。传统的横向供电路径会导致巨大的I²R传输损耗。必须采用垂直供电架构，将超低压电源模块直接放置在计算芯片的正下方，以绝对最短的物理路径进行供电。•电源设计的“半导体化”：要在极小空间内实现高频（数十兆赫兹）、大电流的垂直供电，传统的电源元器件已无法胜任。电源设计正在向半导体工艺演进，深度依赖第三代半导体（如GaN、SiC）以及先进的磁性材料配方、高频控制芯片与异构封装技术。电源管理已成为先进封装体系中不可分割的一部分。•液冷（LiquidCooling）成为刚需：极限功耗带来了极限热量。从风冷转向冷板式液冷（ColdPlate）甚至浸没式液冷（ImmersionCooling）已不再是可选项，而是AI数据中心得以运行的先决条件。液冷管路、微通道散热器与3D封装芯片的协同设计，构成了当前最紧迫的工程挑战。四、产业落地：AI+制造的战略创新生态底层基础设施的革命，最终要赋能于上层的产业升级。无论是构建智慧建筑（SmartBuilding）还是未来工厂，数字孪生（DigitalTwin）与AI的深度介入正在重塑制造业。•AI智造与软硬协同：在复杂的AI硬件生产线上（如精密电源模块、先进封装产线），机器视觉与AI大模型的应用正极大提升良率与柔性制造能力。利用数字孪生进行建厂前的仿真设计与运营优化，是实现高效交付的基石。•共创模式的战略价值：面对AI浪潮中高度定制化和极速迭代的需求，传统的“甲方提需、乙方供货”模式已失效。产业链上下游——从CSP云厂商、AI芯片设计巨头，到晶圆代工厂、封装厂，再到电源与散热方案提供商——必须建立起“共创试点营”般的紧密协同机制。这种战略创新领导力，是跨越技术“死亡之谷”、实现产业化落地的核心壁垒。总结而言，AI时代的算力争夺战，本质上是一场能源转换效率与极微观热力学的极限战争。谁能率先在这套涵盖了“绿色微电网—800V直流架构—先进封装垂直供电—全局液冷”的协作框架中取得突破，谁就能扼住下一代全球科技生态的咽喉。这套“从电网到芯片”的庞大协作体系，不仅需要底层硬件的持续攻坚，更需要运用AI4S的范式来加速材料与架构的研发。特别感谢，李博士利用AI整理了以上邱博士分享的知识点！
李海俊 教授是上海交通大学国家战略研究院“产业+AI”高级战略研究项目主任。李博士分享的主题是《AI 2.0 时代的半导体商业生态、智造破局与领导力演进》。
上海交通大学国家战略研究院“产业+AI”高级战略研究项目主任 李海俊 教授李教授指出，在生成式 AI 与大模型驱动的AI 2.0 时代，全球半导体产业已从摩尔定律物理缩限，转向算力生态、智能智造、人机协同的全新竞争。底层逻辑从 “比制程、比硬件”，彻底转向比软件、比数据、比生态、比领导力。一、宏观格局：大国博弈下的算力霸权与生态壁垒重构当前全球半导体竞争，已演变为生态定义权、算力控制权、供应链主导权的三维博弈。
•海外巨头的生态垄断：英伟达以CUDA 软硬协同构建算力护城河，从卖芯片变为定义全球 AI 基础设施；台积电以IPMS 智能制造 + CoWoS 先进封装绑定高端算力；ASML 以EUV + 计算光刻软件掌控制程命脉，三者共同形成难以突破的系统壁垒。
•中国产业的突围约束：美国通过芯片法案、实体清单、瓦森纳协定，实施设备 + 软件 + 材料三重封锁，传统全链追赶极易陷入 “追赶者陷阱”。
•本土破局路径：放弃 “全产业链摊大饼”，转向垂直细分错位竞争，在高纯电子化学品、真空设备、流体控制等赛道构建高黏性、不可替代的本土微生态，以 “以软制硬、以智胜局” 实现非对称赶超。
二、中观架构：AI 重塑研发制造，从生产自动化迈向工程自动化AI 正彻底击穿半导体研发与制造的物理极限，把周期、良率、产能推到新高度。
•研发端革命：生成式 AI 重构 EDA 流程，大幅压缩设计迭代；cuLitho 计算光刻实现 40 倍加速，两周掩模计算压缩至一夜，350 台 GPU 替代 4 万台 CPU 服务器，打开 High‑NA EUV 等下一代技术空间。
•制造端突破：AI 视觉检测从 “噪音” 中精准识别致命缺陷，缺陷率最高下降30 倍，快速定位根因、加速良率爬坡；预测性维护提前识别机台漂移，台积电释放20%–30% 隐形产能。
•系统级升维：从传统CIM/MES 生产自动化，全面迈向IPMS 智能工程自动化，依靠机器学习做多变量分析、前馈控制、动态调度，实现从 “被动救火” 到 “主动预判”。
三、微观攻坚：细分赛道 AI 落地，从硬件交付走向智能服务产业链配套企业的核心竞争力，正从卖产品转向卖数据、卖算法、卖智能服务。
•高纯电子化学品：传统研发依赖专家试错、周期长达数年；以 **AI4S（AI for Science）** 做分子级虚拟筛选、配方反向寻优，研发周期断崖式缩短，快速应对材料替代与供应链风险。
•真空 / 流体设备：传统静态数字孪生仅做可视化；升级为AI 数字分身，深度集成传感与边缘计算，提前数周预警故障、避免晶圆报废；严格遵循 SEMI 通信标准，无缝对接晶圆厂 AI 系统。
•价值跃迁：从 “可替代硬件供应商” 升级为高黏性智能工艺模块提供商，用数据与接口构建长期壁垒。
四、组织升维：HI‑AI 闭环与领导力重塑，破解人才断代与系统复杂度半导体进入超高复杂度时代，技术的尽头是管理，领导力决定最终成败。
•核心管理痛点：老专家沉默知识随人流流失，技术断代风险极高；传统经验管理无法应对多变量、非线性的先进制程挑战。
•HI‑AI 闭环解法：把专家经验结构化、数字化、资产化，存入企业数据湖，用 NLP 与知识图谱沉淀为AI 固化资产，实现跨产线、跨厂区无损克隆。
•诊断与落地：以 30 项 HI‑AI 敏捷领导力量表做组织体检，推动决策者从 “管机器” 升级为 “管数据、模型、算法” 的战略指挥官。
总而言之，AI 2.0 时代的半导体决胜之道，不再是单纯追逐晶体管尺寸，而是以软件定义硬件、以数据驱动制造、以 AI 固化知识、以生态锁定未来。中国企业唯有抓住细分微生态、AI 智造、HI‑AI 组织升级三大抓手，才能在全球博弈中从追随者走向生态定义者，真正实现芯片力量的自主与崛起。
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学制安排：6 大核心模块 6 次线下课堂 N 场课外活动及半导体企业参访
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