Ian Cutress 在公开资料中说什么
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LLSCC 🐦 X 今天 @latticesemi 对 @AMI_PR 的收购完成了 - 这是一笔 $1.65 billion 的交易，将提升利润，并帮助为客户打造定制联合设计。以下是我认为这是一件大事的原因，以及两位 CEO 对此的说法！
https://t.co/IY6Xtm2xkE 07-27
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LSCC 人物终端 →TW2357.TW 🐦 X 在 Bay Area 的 @microcenter，有位员工把 @ASUS_ROG 念成了“Rogue”。哎呀。 07-25
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2357.TW 人物终端 →
RROG 
AAMD 🐦 X 两位 @amd 头巾获奖者！恭喜！ 07-24
AAMD 🐦 X 昨晚我路过 SF 的 Moscone。Advancing AI 开始前，那里已经全是 AMD 品牌标识。
你知道这让我想起什么吗？
Intel Developer Forum。2015 和 2016 都很精彩。
好好想想这一点。我很期待这次活动。 07-22
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AMD 人物终端 →
IINTC 
NNVDA 🐦 X 要是你们在纳闷我的深度分析怎么还没出...
我没收到任何信息。真希望能有。要是你在NVIDIA工作，替我问问他们为啥没叫上我。🙃 07-21
NVIDIA 是 AI 加速器、网络、整机系统和软件栈的核心供应商，外部深度评测能补足发布会叙事之外的定义审计。Cutress 没有获得简报，意味着短期内少了一个会追问架构变化、内存带宽、功耗边界、benchmark 条件和上市节奏的技术过滤器。对 NVDA 相关信息，读者更应区分官方指标、媒体转述和可复核测试。
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NVDA 人物终端 → 
IIBM 🐦 X 这是我的 IBM Nanostack 7A 视频，包含所有细节：
➡️ 交错顺序 mCFET（哈哈没错）
➡️ 预计 2031 年后实现量产
➡️ 密度直接拉满
➡️ 这才是延续摩尔定律的正道
➡️ 约 666 MTr/mm²
https://t.co/YLTUEpUmzs 07-21
Ian Cutress 展示了其标志性的“技术定义审计”，直接指出 IBM 的 Nanostack 7A 技术核心是“交错顺序 mCFET”，并给出关键约束：密度高达约 666 MTr/mm²，但量产要等到 2031 年之后。这体现了他的系统工程视角，他认为延续摩尔定律的正途在于架构与工艺的深度整合，而非简单的节点命名或堆叠。对 IBM 而言，这展示了其在前沿半导体研发上的长期布局，但超长的量产周期也提示了技术从实验室到规模落地的巨大风险，属于典型的长期技术储备而非短期利好。Cutress 的解读旨在剥离营销话术，将关注点拉回至工艺密度、结构创新和现实的时间表约束。
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IBM 人物终端 → 
GGOOGL 🐦 X 我就是想写个简单脚本，@AnthropicAI 为什么非得要我有 git 账户或者安装 git？我就想做个小程序而已，根本不需要什么工作环境。Gemini 就能直接在对话里搞定。 07-21
AI 编程助手竞争不只看模型聪明程度，还看开发者从想法到脚本的摩擦成本。这里把 Anthropic 的账户、Git 环境要求与 Google Gemini 的 inline 体验对比，指向应用层入口之争。按 Cutress 的系统观，软件栈和工具链是 AI silicon 需求能否落地的上层约束；GOOGL 的位置是模型与开发工具入口，优势要由真实工作流验证。
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GOOGL 人物终端 → IINTC 🐦 X 来自前Centaur首席执行官Glenn Henry：
"[薪酬体系随意性]的一个不幸例子发生在Centaur员工最终全部被Intel聘用时（2021年11月）。这些员工根据其在Centaur的薪酬被塞进不同的职级，这引起了许多'老'员工的不满。" 07-14
2021年Intel收购VIA旗下x86设计子公司Centaur Technology后，前Centaur CEO Glenn Henry披露，收购方按原薪资水平将团队人员塞入内部职级，导致大批资深员工职级与薪酬倒挂，引发内部老员工不满。这并非孤立人事事件，而是Intel通过收购快速补齐x86与AI芯片设计能力时必须面对的系统工程问题。从Ian Cutress的视角看，任何架构或团队整合都是薪酬、文化、项目归属与技术路径的共同约束。Intel正处IDM 2.0转型与AI产品线扩张关键期，若无法有效整合收购带来的技术人才，其在x86服务器、客户端及边缘AI芯片领域的执行力将持续受内部摩擦拖累。该事件提示组织整合效率仍是影响中长期产品竞争力的隐性变量。
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INTC 人物终端 → IIBM 🐦 X 叮叮 @IBM 07-07
AAAPL 🐦 X 说到那些让人印象深刻、又有点小众玄妙的西式名字，我见过 Lettuce、Raptor、Apple 这类。现在隆重介绍……Turkey。 07-01
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AAPL 人物终端 → IINTC 🐦 X 我们来和 Intel CTO 做个视频，聊聊到底应该用什么指标吧 :) 06-26
Intel 在 AI 产业链里既有 Xeon CPU、Gaudi 加速器，也试图用代工和封装重新进入先进制造叙事。“正确指标”这件事本身是 INTC 的关键战场：若只比 TOPS 或单项 benchmark，容易掩盖内存带宽、功耗、软件成熟度和系统吞吐。Cutress 会把与 CTO 的讨论当作定义审计，要求指标能对应真实 AI 工作负载，而不是服务发布会口号。
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INTC 人物终端 → IIBM 🐦 X 天啊，@IBM 刚刚宣布了采用自研 NanoStack 技术的 0.7nm 制程节点。它通过交错式 CFET 设计，为 GAA 之后的晶体管给出了一条路线，可实现 50% 逻辑缩放、40% SRAM 缩放，以及每平方毫米 6.66 亿个晶体管***。
https://t.co/9Otmwq6X1b 06-25
IBM 的 NanoStack/CFET 属于 AI 芯片上游的晶体管路线图，不是直接的数据中心加速器订单。若 0.7nm 节点和 666 MTr/mm²口径成立，它提示后 GAA 时代逻辑密度仍有路径，但 SRAM 缩放、对准、良率、功耗和量产节奏才决定能否进入真实芯片。Cutress 会先拆“节点名”和密度定义，再把它看作 IBM 研究/IP 的技术数据点，而非即时制造能力证明。
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