1.爱集微JiweiGPT入选浦东垂类大模型典型应用场景案例；

2.摩尔线程五大硬核实力打造“AI工厂”，为大模型训练提速；

3.需求与库存双轮驱动，工业与汽车电子元件价格上扬；

4.欧盟与美国达成贸易协议　成员国反应不一；

5.获SIA最高荣誉 台积电董座魏哲家与前董座刘德音将可望再同台；

6.台积电高层更迭：第四位老将谢幕，新梯队亮相；

1.爱集微JiweiGPT入选浦东垂类大模型典型应用场景案例；

7月27日上午，浦东新区举行人工智能产业生态全球推介会，会上发布了《2025浦东新区垂类大模型典型应用场景案例集》，爱集微（上海）科技有限公司开发的“基于大模型的ICT咨询专家智能体集群服务”案例成功入选。

今年7月，在2025第九届集微半导体大会上，爱集微（上海）科技有限公司正式宣布公司总部落户上海浦东新区张江。此次入选《2025浦东新区垂类大模型典型应用场景案例集》，不仅体现了浦东新区对爱集微在ICT领域持续创新与技术突破的高度认可，更彰显了其在推动产业升级、拓展技术应用边界方面的标杆作用。这一权威肯定，进一步验证了爱集微以实际案例赋能行业、引领大模型创新实践的卓越贡献。

技术实力领先：JiweiGPT打造ICT产业AI咨询新标杆

爱集微推出的JiweiGPT是一款面向ICT产业的AI数字咨询专家，集成大语言模型与智能体集群架构以构建高效、专业的智能化咨询服务体系。系统基于海量产业数据训练，融合多领域知识图谱，具备自然语言理解、智能推理、多轮问答与任务协同能力，显著提升咨询服务的响应速度与专业水平。

目前，JiweiGPT已覆盖行业资讯推荐、智能问答、策略分析等核心功能，咨询准确率达95%以上，企业用户满意度超过85%。现已服务用户超530万，在ICT产业率先实现大模型规模化应用，并正拓展至金融、制造等领域，提供智能决策支持与风险分析服务。

多重荣誉加身：引领行业创新发展

作为业内领先的AI咨询解决方案，JiweiGPT屡获权威认可。今年，项目已成功入选上海市经信委“上海大模型赋能生产性互联网服务平台”揭榜挂帅项目。2024年，“JiweiGPT大模型赋能ICT产业智能咨询服务场景应用”成功入选北京“人工智能大模型场景应用典型案例”，彰显了其在该领域的卓越创新与实践效能。

值得一提的是，爱集微自主研发的“交互式文本内容生成算法”作为JiweiGPT的核心技术之一，已顺利通过大模型备案，成为国内首个应用于半导体咨询领域的大模型产品。

今年2月，在DeepSeek爆火之际，爱集微正式宣布全平台已接入DeepSeek技术。爱集微全平台与DeepSeek技术的深度融合，使得JiweiGPT的能力得到全新提升，极大地增强了其处理复杂行业信息、精准捕捉用户需求的能力。借助DeepSeek的强大算力与深度学习能力，JiweiGPT得以在海量数据中迅速提炼价值信息，为用户带来更为精细、高效的行业数据分析、智能问答和专业咨询等定制化服务体验，开启ICT产业咨询服务的新篇章。

未来展望：携手共拓ICT产业新未来

爱集微作为中国半导体产业服务领域的标杆企业，自2008年创立“老杳吧”以来，始终坚持以技术创新驱动发展。经过17年的深耕细作，公司已构建起涵盖产业咨询、数据服务、人工智能及产业互联网的完整生态体系。2017年完成Pre-A轮融资后，爱集微加速发展步伐，先后推出爱集微APP、集微职场APP等核心产品平台，其自主研发的集成电路行业大模型JiweiGPT更是在业内率先实现商业化落地应用。

展望未来，爱集微将坚持以技术创新为驱动，持续推动平台升级，致力于为客户提供更具前瞻性的行业洞察和更高价值的咨询服务。在技术革新与产业变革中把握机遇，携手合作伙伴共拓ICT产业新未来。

此次入选浦东新区垂类大模型典型应用场景案例集，标志着爱集微在AI赋能产业服务方面的实力得到权威认可，也为公司在人工智能领域的持续深耕奠定了坚实基础。

（校对/张杰）

2.摩尔线程五大硬核实力打造“AI工厂”，为大模型训练提速；

世界人工智能大会（WAIC 2025）前夕，摩尔线程以“算力进化，精度革命”为主题举办技术分享会，创新性提出“AI工厂”理念，旨在破局生成式AI爆发的大模型生产效率。

这意味着作为国内领先的GPU厂商，摩尔线程从底层芯片架构创新的单点性技术创新，向集群整体架构的优化，再到软件算法调优和资源调度系统的全面升级，也是应对AI时代发展，模型参数，算力需求进一步挑战的主动布局。这种全方位的基础设施变革，将推动AI训练从千卡级向万卡级乃至十万卡级规模演进，以系统级工程实现生产力和创新效率的飞跃。

会上，摩尔线程CEO张建中围绕“AI工厂”理念，以及摩尔线程在打造AI工厂方面的五大核心能力做了详细介绍。

整体而言，在摩尔线程定义的以智能作为“产能”的“AI工厂”中，生产效率由五大核心要素决定成功与否：AI工厂生产效率=加速计算通用性*单芯片有效算力*单节点效率*集群效率*集群稳定性，每一个环节都要求做到极致。

核心技术一：全功能全精度，实现加速计算通用性

加速计算芯片本身的强大通用性，是打造“AI工厂”的核心基石。

这要求单芯片能够覆盖多场景，才能支持多样化的模型训练。而这也是摩尔线程从成立之初以来的产品定位“全功能GPU”，在创新MUSA架构的支持下，摩尔线程单GPU芯片可以同时支持AI计算加速、图形渲染、是物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术能力。

此外，精度完整性也是衡量全功能GPU通用计算能力的核心指标。在计算精度方面，其支持从FP64至INT8的完整精度谱系，是国内极少数具备FP8大模型训练平台的厂商，通过FP8混合精度技术，有效提升训推一体能力，在主流前沿大模型训练中实现20%~30%的性能跃升。

核心技术二：自研MUSA架构，提升芯片有效算力

强大的芯片有效算力是作为“AI工厂”的核心竞争力。而作为GPU的 “灵魂”，创新的架构设计往往决定了GPU的计算能力、能效比、适用场景乃至技术上限。

摩尔线程自研的MUSA架构，从设计之初，便完整考虑到面向未来多样计算场景的需求，通过多引擎可配置统一系统架构，实现一个架构在不同领域的应用，统一编程接口，并着力在计算、内存、通信三个层面实现突破，显著提升单GPU运算效率。

计算、通信、存储、指令集之间的相互交接、相互协调、相互调度的一系列功能需求，要在顶层设计当中完整地考虑进去。

摩尔线程采用创新的多引擎、可伸缩GPU架构，通过硬件资源池化及动态资源调度技术，构建了全局共享的计算、内存与通信资源池。这一设计不仅突破了传统GPU功能单一的限制，还在保障通用性的同时显著提升了资源利用率。其参数化配置可伸缩架构允许面向目标市场快速裁剪出优化的芯片配置，大幅降低了新品芯片的开发成本。

这样的架构能便于开发者和用户在底层直接调用相关引擎，将各种不同的硬件减速流水线pipeline起来，而所有结果共享一个内存和资源池，这是最典型的数据驱动、引擎支持和引擎计算的统一系统架构，可以让工作效率更高。

在性能方面，AI加速系统如何让性能发挥得更好，需要有功能定制的核心计算引擎。摩尔线程通过两套自研的AI计算加速系统：张量计算引擎（TCE）、张量访存引擎（TME），实现对算、存环节的针对性管理和调度，更好地发挥效率。此外，为了使众多工作、步骤、引擎保持同步不乱、有条不紊，摩尔线程自主设计了引擎异步流水（ATB）。可以把上述工作内容Pipeline起来，且不需要等待。

在计算层面，摩尔线程的AI加速系统全面支持INT8/FP8/FP16/BF16/TF32等多种混合精度计算。作为国内首批实现FP8算力量产的GPU厂商，其FP8技术通过快速格式转换、动态范围智能适配和高精度累加器等创新设计，在保证计算精度的同时，将Transformer计算性能提升约30%。

摩尔线程透露，设计FP8的时候，摩尔线程研发团队特别设计了一个FP8的Transformer引擎，专门用于FP8的加速计算。Transformer引擎是摩尔线程平湖架构（第四代GPU架构）中一个核心科技，从而带来计算性能的显著提升。

在通信能力方面，摩尔线程独创ACE（异步通信引擎），减少了15%的计算资源损耗，MTLink2.0互联技术提供了高出国内行业平均水平60%的带宽。在不同数据包的传送上，Scale-Up效率可以最高提升30%，平均在15%以上。这些功能可以让GPU之间不同的复杂拓扑结构不受计算环境的影响，可以实现卡间高效互联通信。

在存储方面，MUSA存储子系统实现了多维度的升级，通过多精度近存规约引擎、低延迟Scale-Up内存顺序模型、通算并行资源隔离等技术，实现了50%的带宽节省和60%的延迟降低。

核心技术三：MUSA全栈系统软件，提升单节点计算效率

对GPU而言，单节点计算效率不仅依赖硬件算力，更取决于软件能否让硬件 “跑满”—— 避免算力闲置、数据传输阻塞、算子低效等问题。而MUSA全栈系统软件的价值，正是通过全链路优化，通过消除各环节的性能损耗、最大化硬件潜力，最终实现单节点效率的跃升。

主要包括几点核心要素。

一是GPU驱动任务调度优化。Kernel Launch（核函数启动）是GPU/加速器计算中的核心调度机制，是指将计算任务从CPU主机传输到GPU设备并执行的过程，本质是链接软件指令与硬件算力的桥梁。传统Kernel Lauch延迟较高，导致GPU在任务空间频繁空闲，形成计算空洞。而GPU空闲时，算力资源浪费，硬件利用率不足。

而摩尔线程的GPU驱动任务调度优化能够使得Kernel Launch时间缩短50%。支持千次计算指令单次并行下发以及55%的延迟减少。

二是打造极致性能算子库。GEMM算子算力利用率达98%，Flash Attention 算子算力利用率突破95%。

三是通信效能跃升。通过MCCL通信库实现RDMA网络97%带宽利用率；基于异步通信引擎优化计算通信并行，大模型训练集群整体性能提升10%。

四是低精度计算效率革新。实现对于FP8的计算性能优化，大幅提升训练效能。FP8 GEMM利用率处于行业领先水平。此外，行业首创细粒度重计算，采用创新的Recompute高效算法，计算开销减少4倍，可以使得训练精度能保持得更高，累计误差更小。

五是开发生态完善。Triton-MUSA编译器对于vLLM、SGLang等，已实现开源Triton算子100%覆盖。FlagGems算子库支持160+热点算子，支持率超过90%。MCC自研编译器支持torch compile，计算图优化加速比达1.5倍。MUTLASS高性能线性代数模板库兼容支持CUTLASS/CuTe3.6.0。多精度支持TF32、FP16、BF16、INT8等主流AI计算。基于MUTLASS的GEMM性能可达muDNN手写汇编性。

此外，为了服务广大开发者，摩尔线程还打造了完整的软件开发套件，对应Torch Profiler，监控、管理，performance tuning等一系列工具。同时，摩尔线程也计划开放很多套件给所有开发者，同时也愿意倾听开发者的意见。值得一提的是，今年10月，摩尔线程将举办首届MUSA开发者大会。

核心技术四：自研KUAE大规模集群，优化集群效率

当单节点效率达到新高度，如何实现大规模集群的高效协作成为新的挑战。夸娥（KUAE）是摩尔线程自研的计算集群，其中包括一系列的计算集群、软件平台、管理系统、优化系统以及维护和服务等流程。

在提升单节点计算效率的基础上，摩尔线程自研KUAE计算集群通过5D大规模分布式并行计算技术，实现上千节点的高效协作。

在性能仿真与优化方面，自主研发的Simumax工具面向超大规模集群自动搜索最优并行策略，可以实现集群训练性能的最优化。通过精准模拟FP8混合精度训练与算子融合，为DeepSeek等模型缩短训练周期提供科学依据。

针对大模型稳定性难题，摩尔线程通过创新CheckPoint加速方案利用RDMA技术，将百GB级备份恢复时间从数分钟压缩至1秒，提升GPU有效算力利用率。

摩尔线程表示，夸娥（KUAE）的设计理念，首先要满足应用中的多方面要求，比如做并行处理，不光是做一个DP（数据并行）、PP（流水线并行）、EP（专家并行），几乎所有不同的并行策略和方法都要支持，而且效率要做到最高。第二，秉持端到端的模型训练理念。模型训练之前数据要处理、预训练、后训练、模型评估等等，提供从数据处理到模型部署的一站式服务。

基于平湖架构KUAE2智算集群，无论千卡或更大规模，摩尔线程正在提升其性能，并且MFU已达到行业领先水平。

核心技术五：零中断容错技术，提升集群的稳定性和可靠性

摩尔线程提出的AI工厂方案：从单芯片算力、效率，再到单节点和集群效率，彼此之间是相乘的关系，只有每一个环节都做到极致，才能最大限度地发挥能力，而稳定性和可靠性是决定集群最后成败的关键。特别在万卡级AI集群中，硬件故障导致的训练中断会严重浪费算力。

而在提升集群稳定性方面，摩尔线程创新推出零中断容错技术，故障发生时仅隔离受影响节点组，其余节点继续训练，备机无缝接入，全程无中断。这一方案使KUAE集群有效训练时间占比超99%，大幅降低恢复开销。

在可靠性方面，摩尔线程通过多维度训练洞察方案，实现动态监测与智能诊断，解决训练中的慢节点致命短板，可以“看得见”每一片GPU从而实施精确管理，该方案使得慢节点、Hang等异常处理效率提升50%。

同时，为保证集群在训练起步阶段的成功率，摩尔线程的可靠性方案还结合了集群巡检与起飞检查，包含一系列自动化工具使其自动调度，优化管理效率，使得训练成功率以及速度提高10%。

从训练到验证：构建完整闭环

完善的“AI工厂”不仅需要高效训练大模型，还需具备推理验证能力，从而构建起完整闭环。

在推理验证方面，摩尔线程开发了相应工具方案，覆盖LLM、视觉、生成类模型等全流程推理解决方案。

一是MT Transformer自研推理引擎，面向LLM实现极致优化。二是TensorX自研推理引擎，面向生成类和视觉类。三是vLLM-MUSA，在NTT和DirectX不支持的情况下，用户可以使用vLLM，vLLM-MUSA能够达到推理引擎的最高性能的80%，可以让很多用户更快速地实现适配。

经过测试，摩尔线程最新AI旗舰产品MTT S5000针对DeepSeek R1满血版大语言模型的推理速度，达到100tokens/s，在同国际主流GPU和其他国产GPU的比较中，推理处于行业领先。

结语

此次摩尔线程技术分享会上呈现的，是以 AI 工厂为核心载体，成功搭建起贯穿 “训练 - 推理 - 部署” 全流程的高效体系，这不仅是其自身技术实力的体现，更标志着国产计算基础设施在支撑 AGI 时代规模化、高效率、高可靠模型生产方面，迈出了关键且坚实的一步。

从图形渲染，到AI 算力引擎，摩尔线程的全功能 GPU 始终走在加速计算革新的前沿。以 “KUAE+MUSA” 构建的智算业务核心为驱动力，摩尔线程正不断拓展其影响力，加速为千行百业注入 AI 动能。未来，在物理仿真、AIGC、科学计算、具身智能、智能体、医疗影像分析、工业大模型等关键领域，由全功能 GPU 驱动的 AI 技术有望将在摩尔线程的推动下，实现更广泛的应用与深度部署，为国产计算力量的崛起和 AI 产业的蓬勃发展书写新的篇章。

3.需求与库存双轮驱动，工业与汽车电子元件价格上扬；

自2025年5月起，中国工业与汽车垂直行业的部分元器件价格走势引人注目。在历经两年多的低迷期后，这些元器件价格开始稳步上扬，这一变化犹如市场的“晴雨表”，预示着相关行业正发生深刻变革。价格上涨背后，是需求端的逐步复苏以及渠道库存处于低位的共同作用，而高压 IGBT 需求在三年来首次回升，更是成为新能源产业复苏进程中的关键信号。

需求与库存双轮驱动

需求的显著回升是元件价格上涨的核心驱动力，而这一复苏并非单一领域的孤立现象，而是覆盖了工业生产与汽车制造的多个细分赛道。

在工业领域，随着全球经济逐步摆脱此前的增长乏力，制造业 PMI（采购经理指数）连续多月回升，工厂产能利用率稳步提升。从传统的机械制造、冶金化工，到新兴的智能装备、工业机器人，对各类电子元件的需求全面反弹。今年上半年，工业控制领域的传感器、继电器，自动化生产线中的芯片与功率器件，订单量同比增幅普遍超过20%。这背后，既有企业补库存的短期需求，更有全球产业链重构中“区域化生产”带来的长期设备升级需求，许多国家为保障供应链安全，加速推进本土制造业升级，直接拉动了工业元器件的采购量。

汽车行业的需求复苏则更具结构性特征。传统燃油车市场虽仍在调整，但新能源汽车的渗透率持续突破预期，2025年上半年中国新能源汽车销量同比增长40%，欧洲、东南亚等市场的增速也保持在25%以上。新能源汽车对高规格芯片的需求远高于传统燃油车，尤其是电池管理系统（BMS）、电机控制器、自动驾驶芯片等核心部件，需求缺口显著。此外，汽车智能化趋势下，车载雷达、车规级摄像头、智能座舱芯片等产品的需求呈爆发式增长，进一步推高了相关元器件的采购热度。

渠道库存的持续低位，成为助推工控芯片价格上扬的另一关键变量。在过去两年多行业下行周期中，企业为压缩成本、规避风险，普遍采取激进的去库存策略，经销商与制造商的库存规模随之不断萎缩。

据华兴证券研报数据显示，工业元器件领域的库存周转效率已出现显著变化：2023年时，行业平均库存周转天数为45天，而到2025年初这一数字已锐减至20天，部分市场紧缺的元器件型号，库存周转天数甚至不足10天。这种库存深度去化的状态，在需求复苏信号出现时，立刻暴露出供应端的脆弱性—现有库存难以快速匹配回暖的市场需求，供需缺口的扩大直接传导为价格的抬升。

某头部电子元器件经销商所透露的，在本轮价格上涨启动前，不少常用工业元件的库存仅能支撑一周左右的市场销售，远低于正常经营所需的一个月以上安全库存水平，这种“库底子”级别的储备，使得市场稍有风吹草动便容易引发价格波动。

高压IGBT作为新能源汽车和工业逆变器的核心产品，其需求变化对新能源产业有着举足轻重的影响，在新能源汽车领域，IGBT是电动汽车电机控制器、车载充电器（OBC）、DC - DC转换器的核心组件，直接关乎车辆的效率和续航里程。由于前期产能扩张谨慎，在库存见底后，高压IGBT交货周期从正常的8周延长至16周，价格随之上涨15%-20%，需求在三年来首次回升。

德州仪器在2025Q2的财报会上提及工业需求正触底反弹，这一观点与当前中国工业与汽车垂直行业元件价格上涨的现象高度契合。德州仪器作为全球半导体行业的重要参与者，其观察和判断具有重要的参考价值。从德州仪器的财报数据来看，2025年第二季度，公司实现营收44.5亿美元，同比增长16%，环比增长9%；运营利润达15.6亿美元，同比增长25%，超出分析师预期的14.7亿美元。

其首席执行官表示，所有终端市场客户库存均处在低位，工业市场在连续七个季度环比下滑后实现高个位数环比增长。

此外，德州仪器也察觉到了工业领域需求的积极变化。在中国市场，作为其重要的销售区域之一，25Q2中国区收入占比20%。德州仪器已经具备双源供应能力，且随着中国市场需求的复苏，其未来有望将部分供应转移到本地化工厂，以更好地满足中国客户需求。

无独有偶，作为国内半导体制造领域的重要力量，华虹半导体管理层的动态同样印证了行业供需格局的转变。该公司明确透露，自2025年第二季度起，已开始对每份合约的定价策略进行重新评估与调整，核心目标是让产品执行价格更精准地匹配市场供需动态变化。这一策略调整的具体落地路径十分清晰：在2025年第一季度已形成的低价基础上，华虹半导体计划将产品价格上调10%-15%。这一调价幅度的背后，是对行业景气度回升的精准判断——随着工业控制、汽车电子等下游需求的复苏，半导体晶圆代工产能的紧张程度逐步加剧，尤其是华虹半导体擅长的功率半导体、车规级芯片等细分领域，订单量已出现明显增长。

技术升级和供应链重构推动价格

当前工控与汽车元器件市场的价格波动，绝非简单的供需失衡，而是全球产业变革与供应链重塑交织下的必然结果。这种价格上涨的背后，是技术迭代催生的“结构性短缺”与地缘格局演变引发的“区域化成本上升”形成的共振效应。

从技术升级的维度看，工业与汽车领域正经历前所未有的“高端化”跃迁，直接改写了元器件市场的价值规律。在工业设备领域，“高端制造”转型催生了对特种元器件的爆发式需求。以新能源发电设备为例，碳化硅器件凭借耐高压、低损耗的特性，逐渐取代传统硅基元件成为主流选择，但其生产需要高精度的晶体生长与外延工艺，全球产能集中在英飞凌、安森美等少数企业手中，导致近两年价格累计涨幅超过30%。

更值得关注的是，这类高端元器件的短缺呈现“刚性”特征——新建产能从投产到达产需 2-3 年周期，短期内难以缓解市场缺口。汽车行业的“电动化 + 智能化” 融合则进一步抬高了元件的技术壁垒，800V高压平台的普及使车规级 IGBT 模块的耐温要求提升至175℃以上，4D毫米波雷达的分辨率较传统产品提升3倍，城市NOA系统所需的车规级激光雷达更是需要满足极端工况稳定性。这些技术门槛的提升，使得具备车规级认证与高端产能的企业获得了显著的议价权，部分毫米波雷达供应商甚至将交货周期从12周延长至 26 周，仍供不应求。

供应链重构带来的“区域化成本上升”则从流通端加剧了价格压力。“近岸外包”、“友岸外包”等趋势看似分散了风险，实则推高了整体运营成本。

许多跨国企业为降低对中国供应链的依赖，将产能转移至东南亚、墨西哥等地，但这些新兴制造基地陷入“配套陷阱”——越南的电子组装厂需从中国采购精密电阻，墨西哥的汽车零部件厂依赖日本的传感器供应，跨区域调运导致物流成本同比大幅增加，部分元器件的库存周转率下降近三成。

地缘政治的不确定性更放大了这种成本压力，欧洲车企为规避芯片供应风险，同时向中国、韩国、美国的供应商下达订单，这种“多源采购”策略使得全球芯片库存总量同比增加25%，却仍难以避免区域性短缺。更微妙的是，企业为应对潜在断供风险，普遍采取“超额储备”策略，某德国汽车集团的车规级MCU库存从3个月安全库存提升至6个月，这种非理性备货进一步扭曲了市场信号，形成 “越涨越囤、越囤越涨”的恶性循环。

总结

综上，2025 年 5 月以来中国工业与汽车元器件价格的稳步上扬，是多重因素交织作用的必然结果，需求端的全面复苏与渠道库存的持续低位形成共振，既反映出全球经济回暖带动的制造业活力回升，也凸显了新能源汽车、高端制造等赛道的结构性增长动能。更深层来看，这种价格波动背后，是技术升级带来的高端元器件结构性短缺与全球供应链重构引发的区域化成本上升形成的长期趋势，头部企业凭借技术壁垒与供应链韧性持续抢占先机。

这场产业变革既考验着企业对市场周期的把握能力，更推动着行业向更高技术门槛、更优供应链效率的方向加速演进，未来能够在技术迭代与供应链弹性构建中占据主动的参与者，将在新一轮竞争中赢得关键话语权。

4.欧盟与美国达成贸易协议　成员国反应不一；

欧洲联盟（EU）与美国上周末敲定贸易协议后，法国、德国、西班牙及意大利等欧盟成员国领袖对这项协议的反应不一。

法新社报导，法国总理白胡（Francois Bayrou）与其他政治人物今天严词批评这项协议。白胡针对昨天达成的协议在社群媒体平台X写道：“这是黑暗的一天，自由人民组成的联盟团结起来确认他们的价值观并捍卫利益时，却被迫屈服。”

美国总统特朗普（Donald Trump）与欧盟执委会主席冯德莱恩（Ursula von der Leyen）昨天敲定贸易协议，美方将对欧盟输美商品课征15%基准关税。

法国总统马克龙（Emmanuel Macron）今天并未对这项事关重大的协议立即做出回应，引发政坛许多人士批评。

西班牙总理桑切斯（Pedro Sanchez）今天也说，他支持这项协议，但“不带有任何热情”。

桑杰士在记者会中表示：“我重视欧盟执委会主席抱持的建设性和谈判态度。无论如何，我支持这项贸易协议，但不带有任何热情。”

意大利总理梅洛尼（Giorgia Meloni）倒是对这项协议表示欢迎，她今天说该协议避免了“可能造成莫大损害”的后果，但也补充说她需要“仔细研究协议细节”。

梅洛尼强调，她对欧盟与美国贸易协议拍板持“积极正面”态度。

右翼的德国另类选择党（AfD）共同领导人魏德尔（Alice Weidel）则在X发文指出，这“根本不是一项协议，而是对欧洲消费者与生产者赏一巴掌”！

德国总理梅尔茨（Friedrich Merz）昨天对这项协议表示欢迎，他认为该协议避免“大西洋两岸贸易关系无谓恶化”，不过德国许多行业对该协议嗤之以鼻。

在欧盟与美国达成的贸易协议宣布不久后，梅尔茨发表声明说：“尽管我希望跨大西洋两岸贸易能取得更多缓解措施，但我们仍然成功维护自身的根本利益。”

德国汽车工业协会（VDA）会长穆勒（HildegardMueller）今天表示，根据这项新的贸易协议，出口至美国的汽车将被课征15%关税，对德国车厂构成“负担”。

欧盟首席谈判官员表塞夫柯维奇（Maros Sefcovic）今天出面捍卫这项旨在避免欧洲商品遭课更高关税的贸易协议，他说“这是我们在极为艰困的情况下拿到的最佳协议”。

他对记者表示：“我百分之百肯定，这项协议总比（欧盟）跟美国打贸易战来得好。”中央社

5.获SIA最高荣誉 台积电董座魏哲家与前董座刘德音将可望再同台；

美国半导体产业协会SIA 28日宣布台积电（2330）董座魏哲家与前董座刘德音将共同获颁最高荣誉，二人成为罗伯特·诺伊斯奖的共同获奖者，表彰替美国半导体产业做出杰出贡献。

SIA每年都会颁发诺伊斯奖，以表彰在技术和/或公共政策领域为半导体行业做出杰出贡献的领导者。台积电董座魏哲家与前董座刘德音将于2025年11月20日在加州圣荷西举行的SIA颁奖晚宴上受奖。

SIA总裁兼执行长John Neuffer表示，台积电董座魏哲家与前董座刘德音是产业巨擘，他们重塑了美国国内外的现代半导体生态系统，并彻底革新了芯片制造技术。

John Neuffer表示，在魏哲家与前董座刘德音的努力下，台积电如今已成为全球最大的芯片代工制造商，并成为全球半导体供应链的基石。在他们的领导下，台积电在半导体产业中扮演着至关重要的角色，开发了无数突破性的技术进步，重塑了运算效能、能源效率和全球供应链。这些突破性技术推动了个人运算、智慧型手机、人工智慧等技术的兴起。在他们的领导下，台积电显著拓展其全球业务，在美国和其他国家设立了重要的制造工厂。

依据新闻稿，魏哲家表示：“获得SIA的诺伊斯奖并追随包括台积电创办人张忠谋博士在内的众多行业远见者的脚步，我深感荣幸。我很荣幸与Mark分享这一认可，因为它反映了无数人的集体努力和奉献精神——我们现任和前任员工，他们坚持不懈地突破技术和制造的界限；我们的客户，他们的激励着我们每天进行创新。”

至于刘德音则在新闻稿提到，“获得诺伊斯奖既是莫大的荣誉，也是一份巨大的责任，因为它激励我们去鼓励未来的产业领袖，我感谢SIA对CC和我的认可，也感谢包括张忠谋博士在内的众多导师、同事和合作伙伴，他们支持我为半导体领域的卓越创新和发展做出了贡献。”

诺伊斯奖是为了纪念半导体行业先驱、仙童半导体公司和英特尔公司联合创始人罗伯特·诺伊斯(Robert N. Noyce)而设立的。经济日报

6.台积电高层更迭：第四位老将谢幕，新梯队亮相；

台积电（2330）前企业策略发展资深副总经理罗唯仁于27日退休，是该公司近期第四位退休的高阶主管。台积电高阶管理层近期陆续届龄退休，内部世代传承持续进行，中生代梯队也陆续浮上台面。

罗唯仁在台积电任职约21年，公开资讯观测站最新资料显示，至退休前，罗唯仁今年6月自集中市场卖出46张台积电股票，但仍然持有1,348张178股台积电股票，以昨日收盘价1,145元计算，市值约15.43亿元。

台积电昨天提到，公司感谢罗唯仁多年来对公司的贡献，并祝他退休生活愉快。

台积电内部日前公告，资深副总何丽梅转任企业策略发展组织并持续领导企业永续组织，人力资源组织由副总经理陈培宏担任主管，相关高阶人事案曝光后，业界即认为是为罗唯仁退休前的接棒安排。

业界认为，台积电内部人才济济，相关资深副总退休时，皆已有完善人事安排，确保后续接棒团队不掉棒。

公开资讯资料显示，在罗唯仁之前，台积电高阶管理层近期已有三人陆续届龄退休或宣布退休，包含前资深副总瑞克．凯希迪（Rick Cassidy）将于2026年元月退休并已卸任TSMC Arizona Corporation董事长及董事转任执行顾问、前资深副总经理林锦坤4月退休转任联发科顾问、台积电“研发六骑士”之一前研发副总经理／台积卓越科技院士余振华7月退休等。

台积电官网资讯显示，罗唯仁2004年加入台积电，担任营运组织二副总经理，并于2006年至2009年担任研发副总经理，随后升任先进技术事业及营运组织制造技术副总经理。

罗唯仁是台大物理系学士，并于美国加州大学柏克莱分校取得固态物理与表面化学硕士、博士学位。过去21年，罗唯仁于台积电致力于为客户提供更全面及创新的解决方案，以面对严峻的技术挑战，带领团队取得全球超过1,500项专利，其中包含约1,000项美国专利。经济日报