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#85: SEMICON Taiwan 2026, EU-Taiwan-Dialog, GlobalFoundries kündigt neue CMOS technologie aus Dresden, Nvidia investiert
Description
What’s Chippening – Folge 85: SEMICON Taiwan, GlobalFoundries, Physical AI & Nvidia MediaTek
Sendung: 04.09.2026 | Moderation: Julia Nitzschner | Experte: Frank Bösenberg
In Folge 85 von What’s Chippening geht es um aktuelle Entwicklungen in der Halbleiterindustrie: die SEMICON Taiwan 2026, den EU-Taiwan Semiconductor Industry Dialogue, neue Physical-AI-Technologien von GlobalFoundries aus Dresden und Nvidias Investment in MediaTek. Außerdem sprechen Julia Nitzschner und Frank Bösenberg über Infineon und Skeleton, Südkoreas Rekordhaushalt für Halbleiter und AI-Rechenzentren sowie QuantumDiamonds und kontaktfreie Strombildgebung für die Halbleiterfertigung.
Thema 1: SEMICON Taiwan 2026 – Themen, Stimmung und EU-Taiwan-Dialog
Die SEMICON Taiwan 2026 zeigt, wie stark AI, High Performance Computing, Advanced Packaging, Smart Manufacturing, Photonics und Quantum-Technologien die globale Halbleiterindustrie prägen. Im Fokus stehen außerdem die wachsende Zusammenarbeit zwischen Europa und Taiwan, der German Pavilion, der EU-Taiwan Semiconductor Industry Dialogue und Sachsens Rolle als möglicher Taiwan Hub für Halbleiterzulieferer.
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Thema 2: GlobalFoundries kündigt neue CMOS-Technologie aus Dresden für Physical AI an
GlobalFoundries stellt mit 40UX und 22UX neue extrem stromsparende Plattformtechnologien für Intelligent Edge, Connectivity und Physical AI vor. Besonders relevant für den Halbleiterstandort Dresden: Die 22UX-Technologie soll in Dresden starten und richtet sich an komplexe Analog-, Sensor- und Edge-Anwendungen. Damit stärkt GlobalFoundries Europas Rolle bei energieeffizienten Spezialchips, Edge AI und Physical AI.
Thema 3: Nvidia investiert in MediaTek – NVLink für Custom AI Silicon
Nvidia investiert in MediaTek und baut mit NVLink Fusion seine Strategie für kundenspezifische AI-Chips aus. Die Kooperation zeigt, wie Nvidia über Interconnects, Chiplets, NVLink-C2C, HBM-Integration, Rack-Infrastruktur und CUDA-kompatible Software auch dann Teil des AI-Hardware-Stacks bleiben will, wenn große Kunden eigene Beschleuniger und Custom ASICs entwickeln.
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