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  • 智能连接的
    核心驱动力
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    发光的半导体芯片漂浮在数字网络上，象征5G连接与数据传输的核心技术。

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  • Exynos 2400 产品图片.

    Exynos 2400

    调制解调器 : 5G Sub-6GHz, mmWave & GNSS, NB-NTN & NR-NTN, 3GPP Release 17 support

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  • Exynos 1480 产品图片.

    Exynos 1480

    调制解调器 : 5G Sub-6GHz, mmWave & GNSS, 3GPP Release 16 Support

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  • Exynos 1330 产品图片.

    Exynos 1330

    调制解调器 : 5G NR Sub-6GHz 2.55Gbps (DL) / 1.28Gbps (UL) LTE Cat.18 6CC (DL) / Cat.18 2CC (UL)

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  • Exynos Modem 5400 产品图片.

    Exynos Modem 5400

    调制解调器 : 5G Sub-6GHz, mmWave & GNSS, NB-NTN & NR-NTN, 3GPP Release 17 support

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  • Exynos Modem 5123 产品图片.

    Exynos Modem 5123

    调制解调器 : Sub-6GHz, mmWave NSA/SA

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  • 三星Exynos Auto T5123芯片组

    Exynos Auto T5123

    调制解调器 : 5G Sub-6GHz & GNSS, 3GPP Release 15 Support

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面向未来网络的高性能低功耗解决方案 面向未来网络的高性能低功耗解决方案 面向未来网络的高性能低功耗解决方案

以高性能、高能效的半导体技术驱动下一代网络革新，为AI主导的超连接世界提供底层支撑。

以高性能、高能效的半导体技术驱动下一代网络革新，为AI主导的超连接世界提供底层支撑。

以高性能、高能效的半导体技术驱动下一代网络革新，为AI主导的超连接世界提供底层支撑。

趋势 趋势 趋势
Toward 6G: Enabling the Next-Generation Hyper-Connected World
迈向6G：
构建下一代超连接世界 迈向6G：
构建下一代超连接世界 迈向6G：
构建下一代超连接世界

随着5G网络加速普及，产业焦点已转向2030年前后商用的6G技术。6G以实现超高数据速率、逼近零延迟的泛在连接为目标，需在网络基础设施层面实现跨越式升级——包括提升频谱效率、扩展带宽及优化天线架构。半导体技术将在高速SerDes接口、先进射频芯片、高吞吐SoC及高性能存储方案等关键领域发挥核心作用，为海量数据处理与传输提供技术根基。

随着5G网络加速普及，产业焦点已转向2030年前后商用的6G技术。6G以实现超高数据速率、逼近零延迟的泛在连接为目标，需在网络基础设施层面实现跨越式升级——包括提升频谱效率、扩展带宽及优化天线架构。半导体技术将在高速SerDes接口、先进射频芯片、高吞吐SoC及高性能存储方案等关键领域发挥核心作用，为海量数据处理与传输提供技术根基。

随着5G网络加速普及，产业焦点已转向2030年前后商用的6G技术。6G以实现超高数据速率、逼近零延迟的泛在连接为目标，需在网络基础设施层面实现跨越式升级——包括提升频谱效率、扩展带宽及优化天线架构。半导体技术将在高速SerDes接口、先进射频芯片、高吞吐SoC及高性能存储方案等关键领域发挥核心作用，为海量数据处理与传输提供技术根基。

AI定义网络：
智能架构重构算力负载 AI定义网络：
智能架构重构算力负载 AI定义网络：
智能架构重构算力负载

从生成式AI到自主化运维，AI应用的爆发式增长正在重塑网络架构。AI原生网络通过智能网卡(SmartNIC)、数据处理单元(DPU)及神经网络处理器(NPU)实现算力前移，显著提升数据路由与处理效率。为此，半导体行业正研发具有并行计算架构、低时延数据通道及高带宽内存集成能力的专用处理器，确保网络基础设施可规模化承载AI负载，实现近源端智能流量管理与实时推理。

从生成式AI到自主化运维，AI应用的爆发式增长正在重塑网络架构。AI原生网络通过智能网卡(SmartNIC)、数据处理单元(DPU)及神经网络处理器(NPU)实现算力前移，显著提升数据路由与处理效率。为此，半导体行业正研发具有并行计算架构、低时延数据通道及高带宽内存集成能力的专用处理器，确保网络基础设施可规模化承载AI负载，实现近源端智能流量管理与实时推理。

从生成式AI到自主化运维，AI应用的爆发式增长正在重塑网络架构。AI原生网络通过智能网卡(SmartNIC)、数据处理单元(DPU)及神经网络处理器(NPU)实现算力前移，显著提升数据路由与处理效率。为此，半导体行业正研发具有并行计算架构、低时延数据通道及高带宽内存集成能力的专用处理器，确保网络基础设施可规模化承载AI负载，实现近源端智能流量管理与实时推理。

AI-Driven Networking: Smart Infrastructure for Intelligent Workloads
Edge Computing Acceleration: Local Processing for Real-Time Responsiveness
边缘计算加速：
近端处理赋能实时响应 边缘计算加速：
近端处理赋能实时响应 边缘计算加速：
近端处理赋能实时响应

伴随AR/VR、自动驾驶、工业物联网等应用的扩展，在数据产生端就近处理的必要性持续攀升。边缘计算通过在网络边缘执行运算任务，有效降低时延并节约带宽。针对边缘环境设计的半导体需同时满足高性能、低功耗与紧凑型设计需求，高集成度SoC芯片、高能效AI加速器及精密电源管理芯片(PMIC)等技术，将助力在基础设施受限场景下实现实时分析与决策。

伴随AR/VR、自动驾驶、工业物联网等应用的扩展，在数据产生端就近处理的必要性持续攀升。边缘计算通过在网络边缘执行运算任务，有效降低时延并节约带宽。针对边缘环境设计的半导体需同时满足高性能、低功耗与紧凑型设计需求，高集成度SoC芯片、高能效AI加速器及精密电源管理芯片(PMIC)等技术，将助力在基础设施受限场景下实现实时分析与决策。

伴随AR/VR、自动驾驶、工业物联网等应用的扩展，在数据产生端就近处理的必要性持续攀升。边缘计算通过在网络边缘执行运算任务，有效降低时延并节约带宽。针对边缘环境设计的半导体需同时满足高性能、低功耗与紧凑型设计需求，高集成度SoC芯片、高能效AI加速器及精密电源管理芯片(PMIC)等技术，将助力在基础设施受限场景下实现实时分析与决策。

绿色网络演进：
破解数据洪流中的能效困局 绿色网络演进：
破解数据洪流中的能效困局 绿色网络演进：
破解数据洪流中的能效困局

全球数据流量激增使网络基础设施（尤其是数据中心与通信基站）能耗问题日益严峻。构建高能效网络已成为兼顾运营成本与可持续性目标的战略重点。基于FinFET、GAA等先进制程工艺的半导体，在不牺牲性能的前提下持续优化功耗表现；低功耗DRAM、高效PMIC及智能负载管理技术的创新应用，正在系统性降低网络运营能耗，为绿色可持续连接铺平道路。

全球数据流量激增使网络基础设施（尤其是数据中心与通信基站）能耗问题日益严峻。构建高能效网络已成为兼顾运营成本与可持续性目标的战略重点。基于FinFET、GAA等先进制程工艺的半导体，在不牺牲性能的前提下持续优化功耗表现；低功耗DRAM、高效PMIC及智能负载管理技术的创新应用，正在系统性降低网络运营能耗，为绿色可持续连接铺平道路。

全球数据流量激增使网络基础设施（尤其是数据中心与通信基站）能耗问题日益严峻。构建高能效网络已成为兼顾运营成本与可持续性目标的战略重点。基于FinFET、GAA等先进制程工艺的半导体，在不牺牲性能的前提下持续优化功耗表现；低功耗DRAM、高效PMIC及智能负载管理技术的创新应用，正在系统性降低网络运营能耗，为绿色可持续连接铺平道路。

Powering Next-Gen Displays
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