今日看点丨高通在印度起诉传音专利侵权，传音回应

1. 大型液晶面板停产 夏普500名员工将提前退休
 
近日夏普宣布，由于位于大阪堺市的子公司SDP（Sakai Display Products）工厂将于9月底之前停产大型液晶面板（LCD），公司将寻求约500名工厂员工提前退休。
 
夏普正在招募公司自愿退休人员，工厂约有800名工作人员，这500个岗位占该公司员工约60%，其中主要参与生产的人员将成为目标。除了退休津贴外，夏普将根据员工的年龄额外支付最多24个月的月薪，并提供再就业支持。其余人员预计将被重新分配，该公司正在考虑将剩余员工转移到其他部门，例如面板开发部门。夏普也决定削减中小尺寸液晶面板业务的产量，并表示，未来将专注于发展白色家电等业务。
 
2. 联发科抢服务器芯片商机 台积电3纳米制程助攻
 
AI服务器需求火热，业界传出，联发科将抢进服务器处理器市场，以安谋（Arm）架构打造相关CPU与GPU芯片，采台积电3纳米制程生产，力拼明年下半年量产，目标抢攻云端服务供应商（CSP）订单。
 
联发科不回应相关传言。业界分析，AI服务器市场快速崛起，高级机型需要采用英伟达（NVIDIA）、AMD等大厂的高速运算（HPC）芯片， HPC功耗过大，在无需大量AI推论的领域，就不必使用高功耗的运算芯片，使得中低端AI服务器市场开始衍生出新的需求，主打低功耗的安谋架构处理器成为各大CSP厂瞄准的新目标。
 
3. 中国最大汽车经销商广汇汽车曝雷，4S店接连倒闭
 
近日市场消息称，中国最大汽车经销商广汇汽车被曝拖欠员工工资、4S店接连倒闭，公司陷入经营危机。广汇汽车是中国领先的乘用车经销与服务集团，中国最具规模的豪华乘用车经销与服务集团，中国领先的二手车经销及交易代理服务实体集团，乘用车经销商中最大的融资租赁提供商。
 
2023年全年，广汇汽车实现营业收入约1379.98亿元，盈利3.92亿元，新车销量59.57万台。截至2023年12月31日，广汇汽车建立了覆盖28个省、自治区及直辖市的全国汽车经销网络，共运营735个营业网点，包括695家4S店。目前广汇汽车位于包括宝马、奥迪、沃尔沃、捷豹路虎、玛莎拉蒂等众多豪华品牌的第一销售阵营，超豪华、豪华品牌网点达245家。
 
4. 小米印度2023财年利润暴跌77%，收入下降 32%
 
监管文件显示，中国智能设备制造商小米科技 2022-2023 财年在印度的利润同比暴跌 77% 至 20 亿卢比左右。 该公司上一财年的利润为 105.77 亿卢比。
 
此外，小米的营业收入从 2022 财年的约 39,100 千万卢比下降至 2023 财年的 26,697 千万卢比，下降约 32%。在本报告年度，小米通过销售产品赚取了 26,395 千万卢比，通过销售服务（包括广告和增值服务等）赚取了 264 千万卢比。市场研究公司IDC的数据显示，该公司 2022 年智能手机出货量下降了 25%，其中 2023 财年的四分之三下降了 30%，但它仍然以 21% 的市场份额领先印度智能手机市场。
 
5. 高通在印度起诉传音专利侵权，传音控股回应
 
日前，高通就其正在印度法院起诉传音控股集团侵犯四项非标准基本专利一事发表声明称，与所有智能手机厂商一样，传音公司在其产品中使用了高通公司的专利技术，这些高通公司的无线通信标准技术以及在其他领域的专利技术，是传音公司移动终端不可或缺的组成部分。传音公司近期就其一部分产品与高通公司签署了许可协议，但其绝大部分产品至今未获高通公司的许可，仍然在侵犯高通公司极具价值的专利组合。通过此次诉讼，高通公司寻求为其所有被许可方恢复和保持公平的竞争环境。
 
对此，传音控股方面回应称，传音尊重第三方的知识产权，愿意遵循公平、合理和非歧视原则（Fair、Reasonable、Non-Discriminatory原则），通过友好协商与专利权人达成知识产权许可协议。公司已与高通签署了5G标准专利许可协议并正在履行该协议。
 
6. 台积电获英特尔下一代AI芯片订单 将采用3nm制程及CoWoS封装
 
近日市场消息称，英特尔下一代人工智能（AI）芯片Falcon shores将采用台积电3nm制程与CoWoS先进封装技术，目前已完成流片（Tape out），将在明年底进入量产。业界指出，英特尔收购Habana后，维持后者独立运营模式，此次首度将Habana技术结合自家GPU技术，以强化AI运算能力。
 
英特尔将Falcon Shores发展成全新AI芯片平台，除了向下兼容Gaudi3，还将或在明年推出至少三款不同层级芯片，涵盖高、中、低端市场，大抢AI运算商机。业界人士指出，英特尔先前抢攻AI服务器的产品MAX GPU采用7nm等五个制程，并通过自家的EMIB与Foveros 3D技术将裸晶进行连结，尽管效能强，但能耗高，此次采用台积电解决方案，有望解决高能耗问题，并强化运算表现。