据媒体报道，CXMT正在加速开发下一代DRAM技术，其并未按原计划为首款商用DDR5产品采用的17nm，而是直接采用了16nm制程技术。

下一代15nm制程技术也在现有制程基础上进行开发中，目标是在2025年内开发出该技术，并最快在2026年下半年就能达成商业化的目标。

CXMT此前主要生产采用17-18nm制程的DDR4、LPDDR4X等成熟产品，2024年11月首次发布了LPDDR5产品，并在2025年稍早成功实现了DDR5的商业化目标。

CXMT对此次DDR5采用的制程技术一直充满信心，如今事实证明，其下一代制程开发速度比原计划更快。

研究机构TechInsights表示，CXMT在完成17nm制程技术开发后，紧接着完成了16nm制程技术的开发，因此首款商用DDR5产品采用了16nm制程技术。

此外，CXMT原计划发展15nm制程技术，但受美国加强先进半导体制造设备出口限制影响，无法引进EUV先进制造设备，导致计划暂时放缓。

不过随着技术开发的成熟，预计CXMT利用现有设备也足以开发和量产下一代制程，毕竟美光的13nm DRAM制程技术也没有采用EUV。

同时还有个好消息，国产第四代半导体材料研究取得了重大突破！

吉林大学物理学院高压与超硬材料全国重点实验室、综合极端条件高压科学中心刘冰冰教授、姚明光教授团队联合中山大学朱升财教授等取得了重大突破，在Nature Materials上发表题为“General Approach for Synthesizing Hexagonal Diamond by Heating Post-Graphite Phases”的最新研究论文，发现了高温高压下石墨经由后石墨相形成六方金刚石的全新路径。

论文中显示，上述团队“首次”合成出高质量六方金刚石块材，发现其具有高出立方金刚石的极高硬度和良好的热稳定性。

该成果不仅提供了一种纯相六方金刚石人工合成的有效途径，给出了其独立存在的有力证据，也为超硬材料和新型碳材料添加了性能更为优异的新成员，为突破立方金刚石的应用局限提供了可能；该成果对深入了解陨石中钻石的具体来源和重大地质事件也有着重要意义。

目前全球各国都在追逐第四代半导体技术，而金刚石材料如何运用就成了大家重要的突破口。

换句话说就是，金刚石半导体材料将成为未来的王者，因为金刚石的硬度、声速、热导率、杨氏模量等物理特性在所有材料中都首屈一指。

金刚石因其优异的物理特性而常被称为“终极功率半导体材料”，其优点包括：

1、带隙大，抗介电击穿能力强；

2、迁移率（开关速度）高，功耗低；

3、在高温、高辐射环境下也能稳定运行。

金刚石特别适合用于功率半导体，因为作为绝缘体，金刚石的介电击穿强度是硅的33倍，远高于SiC和GaN。

带隙是硅的5.5倍，带隙是指固体材料中不存在电子态的能量范围。带隙越大，发生介电击穿的可能性就越小。金刚石功率半导体还可在大约5倍高温的环境中工作，理论上可处理大约50,000倍的电力。

在金刚石半导体材料的研究进展方面，日本无疑处于全球领先地位。

从金刚石衬底的研发，到器件的设计，再到设备的制造，日本已经均有所布局，产业链逐步完善，而我国也在追赶中。

另外，DeepSeek火爆的当下，大家都在纷纷跟进。虽然不少有蹭热点之嫌疑，但能蹭、敢蹭，也不完全是坏事儿。

国产GPU厂商景嘉微今天宣布，JM系列、景宏系列与DeepSeek R1系列的成功适配，进一步推动DeepSeek在云边端等各类场景的应用。

其中，景嘉微JM系列完成了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型的适配。

同时，景宏系列已全面兼容并适配DeepSeek R1全系列模型，覆盖从1.5B至70B参数规模的LLaMA及千问模型架构。

基于vLLM推理框架的部署方案，实现了高效推理性能与经济性的双重优势，为开发者提供了便捷的开发支持。

该方案支持快速启动和使用，无需复杂配置，助力AI技术的规模化落地应用。

景嘉微官方还表示，向中国AI开发者致敬，这次国产GPU与国产大模型结合，也算是梦幻联动了。

值得一提的是，近期摩尔线程同样实现了对DeepSeek蒸馏模型推理服务的高效部署，开发者可以基于摩尔线程全功能GPU，进行AI应用创新。

此外，用户也可以基于摩尔线程MTT S80、MTT S4000显卡，进行DeepSeek-R1蒸馏模型的推理部署。

紫光股份旗下新华三集团发布基于DeepSeek大模型的一体机UniCube，全面搭载DeepSeek V3、R1模型，并实现671B DeepSeek大模型单机推理及单机训推一体服务。

在基础设施层面，UniCube提供了预集成的智能算力集群，该集群实现了网络、存储与安全管理的统一编排，为用户带来了前所未有的便捷与高效。

在应用使能层，UniCube内置了H3C AlStore智能资产平台，这一平台免费开放了超过1000款精选的开源数据集、模型及镜像资源。同时，商用资源也仅需一键付费即可轻松获取，使得用户获取上百GB的镜像和模型等AI资产的时间从数日骤减至数小时，极大地加速了AI应用的开发进程。

尤为值得一提的是，UniCube采用了“交钥匙”交付模式，确保了产品的快速部署与上线。其内置的Web前端可视化操作界面与标准化API接口，极大地降低了操作门槛，减少了重复开发的工作量。得益于这些创新设计，应用上线时间从传统的1周大幅缩短至1天以内，为用户带来了显著的时间与成本效益。

在应用场景方面，H3C大模型一体机展现出了强大的通用性与灵活性。它不仅能够支持DeepSeek及其他大模型的蒸馏、微调和推理，还能将这一系列操作无缝融入工作流编排之中，为用户提供了一站式的AI服务体验。无论是行业数据资产化、模型调优积木化，还是AI应用工作流的自由编排，UniCube都能轻松应对，实现了端到端的行业AI应用高效交付。