上演了半年的“英特尔玻璃基板业务去哪儿”这出戏，最近又迎来了新的一幕。 9月12日，英特尔向媒体证实，将按原计划推进其半导体玻璃基板的商业化方案，驳斥了因运营挑战可能退出该业务的报道。 该公司重申，尽管近期市场上出现了与财务挫折和裁员相关的猜测，但其开发作为下一代半导体制造关键技术的玻璃基板的承诺并未改变。英特尔半导体玻璃基板开发项目仍与2023年制定的技术路线图保持一致，其时间表或目标均无任何变更。 这半年，英特尔先是被报道“叫停玻璃基板开发”，又经历核心专家跳槽至三星，而后又传出将向外界授权相关技术的消息，可谓是风波不断。最终，英特尔还是选择了坚持推进玻璃基板研发，也证实了其对这项技术商业化的信心。 然而，在此过程中，玻璃基板赛道已悄然从英特尔“一家独大”变成了多大厂“群雄争霸”：三星、Absolics、LG Innotek等企业这半年纷纷取得可观的进展，在各自的路线图上稳步推进。 在这一片乱局中，玻璃基板的商业化可能真的要来了。 01 英特尔的一波三折 20世纪90年代，半导体行业从陶瓷封装转向有机封装，英特尔便是此技术转变的推动者之一，并在此期间与合作伙伴共同开发了沿用至今的ABF基板技术。但在进入21世纪第二个十年后，随着AI与高性能计算对算力需求的急剧增长，传统有机基板在尺寸稳定性、信号损耗和布线密度等方面的物理局限愈发明显，已难以满足下一代芯片的设计要求。 面对这一可预见的瓶颈，英特尔启动了长期的技术储备。其玻璃基板的研究最早可追溯至十多年前。在2021至2023年间，该项目进入关键突破阶段，内部团队集中资源攻克了玻璃易碎性等核心工艺难题，并建立起专用的研发生产线。这一系列进展最终促成了2023年9月的正式发布，英特尔向业界展示了其玻璃基板样品，并给出了明确的技术路线图。 英特尔之所以投入超过十年时间研发该技术，是由于玻璃基板具备数项关键优势。首先，它拥有与硅

夏天刚刚过去，但是在传感器行业，才刚刚迎来“夏天”。 在半导体产业的聚光灯下，传感器始终不如集成电路那般耀眼。它很少出现在技术发布会的核心 PPT 里，也鲜少成为资本追逐的焦点，但这个 “沉默的感知者”，正悄然支撑起数字经济的半壁江山。 01 人形机器人，下一个看点 传感器广泛应用于消费电子、汽车电子和工业制造三大领域，占据了市场的主要份额。2024年，消费电子以26.5%的占比继续领跑，市场规模达到1076.2亿元；汽车电子领域以21.2%的占比紧随其后，市场规模为859.5亿元；工业制造领域则以20.5%的占比位列第三，市场规模为832.8亿元。 尽管消费电子依旧是最大头，但市场的目光已开始转向未来的增长引擎。其中，智能汽车与人形机器人无疑是接下来最具看点的两大赛道。 汽车电子，智能化竞赛打响 汽车，正从一个单纯的交通工具，进化为一个移动的智能终端。这一转变，直接引爆了对传感器的需求。 如今汽车电子已成为传感器应用增长最迅猛的领域，单车传感器数量从2020年的200个激增至2025年的300个。 这一变化主要源于两大趋势：一是新能源汽车渗透率在2025年预计突破40%，其电池管理系统、电机控制等核心部件对温度、压力、电流传感器需求旺盛；二是L3级以上自动驾驶技术快速普及，带动激光雷达、毫米波雷达、摄像头等环境感知传感器年出货量增速超过50%。 根据PrecedenceResearch 数据，2024年全球汽车传感器市场规模为 402.4 亿美元，预计到 2034 年将达到 881.8 亿美元左右，复合年增长率达 8.16%。 人形机器人，进入产业化元年 如今人形机器人正逐步进入实际应用部署阶段，2025年被行业普遍视为其量产化元年。 今年3月，Figure AI的BotQ人形机器人工厂正式曝光，第一代生产线预计年能达12000台人形机器人，公司计划在未来四年内将产能扩充

在2025 IC WORLD高峰论坛上，清华大学长聘教授、国际欧亚科学院院士、北京集成电路学会理事长魏少军发表了题为《人工智能芯片发展需要颠覆性思维》的主题演讲。 本次演讲主要分为三个部分：人工智能是一场不能错过的盛宴、人工智能技术的发展无法摆脱地缘政治的影响、人工智能芯片的发展需要颠覆性思维。 01 人工智能是一场不能错过的盛宴 魏少军首先指出，人工智能是一场不容错过的盛宴，对人类社会未来几十年的影响可能更为深远。以DeepSeek为例，其用户增长速度远超万维网、TikTok和ChatGPT，这标志着人工智能应用新纪元的开启。 人工智能的发展历程漫长，从1943年神经元模型的建立，到1956年“人工智能元年”的确立，再到后续基于神经网络的研究，共经历了三次发展浪潮。当前这一轮人工智能革命，实现了在诸多方面超越人类的重大突破。 人们对人工智能看法的演变，也能看到一个渐进的发展过程。大约七八年前，美国iRobot公司董事长兼CEO科林·安格尔曾说：“观察全社会如何对待人工智能技术将会很有趣，这一技术无疑会很酷。”当时他的看法还相对平和，认为这只是一个“有趣”且“酷”的技术，并未指出它将如何深刻影响世界。然而到了2024年初，英伟达公司董事长兼CEO黄仁勋则提出：“每个国家都需要拥有主权AI基础设施。”这一提法将人工智能的战略地位提升到了前所未有的高度。 魏少军表示，从工程学角度看，人类的日常活动在很大程度上与信息处理系统类似，遵循一个从感知、传输、存储、处理、决策到执行的流程。过去几百年，以机械化、电力化和自动化为代表的工业革命，主要解决了延伸人类四肢能力的问题。上世纪中叶兴起的信息革命，则延伸了人们的感知能力。而当前正在发生的智能化革命，延伸的则是我们的大脑认知能力。当四肢和五官的能力都被延伸之后，大脑的认知能力就成为了最后一道需要攻克的难关。因此，可以说人工智能是以人为本

一辆智能的汽车，离不开一颗智能的“大脑”。 当你在车内用语音切换导航目的地，中控屏同步弹出高清路况，后排娱乐屏播放4K 电影 —— 这一系列流畅的智能交互，核心支撑正是那颗藏在中控台里的智能座舱芯片。 未来的智能座舱对于芯片有着怎样的要求、国产芯片公司又如何更好的适应这一需求？成为行业关注的核心。近日，半导体产业纵横与湖北芯擎科技公司产品副总裁蒋汉平对话，围绕这一系列话题展开探讨。 01 困局：国产高算力SoC仍是短板 智能座舱芯片的赛道，长期是外资巨头的“后花园”。2024 年中国乘用车智能座舱域控芯片装机数据显示，高通以 70% 的份额稳居第一，AMD、瑞萨紧随其后，三家合计占据 85% 市场。其中，高通 SA8155P 作为 7nm 标杆产品，自 2019 年起垄断中高端市场，成为车企 “绕不开的选择”。 “在当前车规芯片市场中，高算力车规SoC设计厂商数量有限，且实现量产的企业极少，高算力车规SoC仍是国内车规芯片产业的短板。”蒋汉平的话，点出了国产芯片的困境。但这一局面正在被打破 —— 芯擎科技 “龙鹰一号” 的出现，成为首个能与高通 8155P 正面竞争的国产芯片。 这款国内首款7nm 智能座舱芯片，集成 88 亿晶体管、8 核 Cortex-A76 CPU（整数算力 90K）、14 核 GPU（浮点算力 900G），还搭载 8TOPS INT8 算力的 NPU 内核。更关键的是，它用实际表现改写了市场认知：2024 年芯擎市占率从 2023 年的 1.6% 飙升至 4.8%，跃居行业第四，赶超英特尔、三星等国际厂商，并在国产智能座舱芯片市场占据首位。 “从在第一款车型量产到现在，历经两个冬夏考验，车厂和消费者对“龙鹰一号”座舱体验的反馈是很正面的，‘龙鹰一号’已成为‘可靠、稳定’的质量标签。” 蒋汉平透露，这款芯片适配的多是车企爆款车型，2024 年出货量突破

去年这个时候，很多人还在问：“手机的AI，到底能落地吗？” 今年，这个问题，很少再被提起。不是因为它被完美解决了，而是因为——它已不再是一个需要被单独提出的议题——AI 正逐渐成为终端体验中无处不在的元素。 天玑9500，正是这个转折点上的标志性产品。它不是一次简单的性能升级，而是在AI落地、游戏体验、能效控制三个维度上，同时实现了“引领式”的跨越。 如果说此前联发科已在某些领域树立标杆，那么这一次，它它真正成为了整个移动芯片生态的领航者。 01 天玑9500，更强了 联发科最新旗舰芯片天玑9500，标志着手机SoC竞争进入新阶段。它不再以单一跑分为目标，而是围绕性能、能效与AI能力的系统级平衡进行重构。 天玑9500采用台积电第三代3nm制程工艺（N3P），不仅晶体管密度更高，更重要的是带来了显著的能效提升。这意味着性能更强的同时，手机更凉、更省电。 CPU部分首次实现4超大核+4大核架构，其中超大核主频达4.21GHz，配合一级与三级缓存的同步扩容，GeekBench 6实测单核突破4000分；多核超过11000分，相较前代性能提升约17%。更关键的是，在性能大幅提升的同时，多核功耗反而下降了37%。 GPU方面，变革同样显著。全新自研的G1-Ultra架构首次搭载GPU Dynamic Cache架构，能够根据场景动态分配图形资源，实现“哪里需要画质，就集中算力渲染”。实测显示，峰值图形性能提升33%，功耗却降低42%。天玑9500还业界⾸发超⾼帧率120FPS光追⼿游，画质和帧率不再是二选一的单选题。金属表面的真实反光、爆炸火光映照出的动态阴影，有了天玑 9500这么强悍的 GPU 和技术，过去只属于主机或PC的震撼体验，如今已在手机上成为现实。 在AI层面，天玑9500的升级更具战略意味。它首次引入“超性能NPU + 超能效NPU”双NPU架构设计，一听名字就知道

碳化硅突然就又火了。 几个月前刚刚申请破产的Wolfspeed，在重组计划被美国法院批准之后，于9月11日宣布200mm碳化硅材料产品正式开启商用。此前该产品仅向少数客户试供，如今面向市场全面放开。公司还同步推出可立即进行认证的200mm碳化硅外延片。 9 月 15 日，三星副总裁兼碳化硅业务团队负责人洪锡俊表示，公司正专注于 8 英寸碳化硅功率半导体的研发。尽管尚未公布商业化时间表，但他指出，三星正在努力“尽快”实现碳化硅功率半导体的商业化。 釜山市政府17日宣布，EYEQ实验室在釜山机张的新总部和生产设施已竣工。据报道，该工厂投资1000亿韩元，使韩国首次能够完全实现8英寸SiC功率半导体的本地化生产。 同时，国内的碳化硅相关厂商，也都有各自的进展。 今年上半年的碳化硅市场，还曾深陷在“产能过剩”与“价格战”的泥潭。然而，如今的碳化硅似乎找到了新赛道，有望实现“华丽转型”。 碳化硅经历了什么？ 01 碳化硅，柳暗花明这半年 进入2025年，碳化硅产业面临的核心挑战是供给增长速度超过了终端需求的增速。在全球厂商的积极投资下，碳化硅衬底产能迅速扩大。据行业机构预测，2025年，全球碳化硅衬底年产能预计将达到400万片，而同期的市场需求预测约为250万片。 显著的供需失衡直接导致了市场价格的激烈竞争。以主流的6英寸碳化硅衬底为例，其市场价格在2025年内下降幅度超过40%，部分报价已逼近许多生产商的成本线。这一轮价格下行反映了行业在经历前期高速增长后的周期性调整。 在此市场背景下，相关企业的经营面临挑战。行业领导者之一的Wolfspeed公司便是一个典型案例。该公司在此前数年投入数十亿美元进行大规模产能扩张，特别是向8英寸晶圆技术进行前瞻性投资。然而，由于欧美市场电动汽车需求增速放缓、8英寸晶圆在提升良率方面遭遇技术挑战，叠加全球市场激烈的价格竞争，该公司的财务状况持续承压。

今年，存储市场的第一轮涨价潮始于4月初，彼时闪迪向客户发出涨价函，打响今年存储芯片涨价第一枪。 随着时间来到9月，存储市场的第二轮涨价信号枪再度打响。 01 存储芯片，涨价在即 在第二轮涨价潮中，闪迪依旧打头阵。 本月，闪迪宣布将面向所有渠道和消费者客户的产品价格上调10%以上，9月5日后的新订单将按照最新价格执行，未来还将继续定期进行价格评估，并可能进行其他调整。 Q2由于渠道价格回升以及客户端SSD和零售端库存回补，闪迪营收实现了环比增长12.2%，达到19亿美元，但其与Kioxia合资工厂的产能利用率仍未完全恢复。 此外，闪迪在企业级SSD市场的渗透率有限，在AI服务器和数据中心应用方面仍落后于主要竞争对手。 另一家释放涨价信号的，是全球 HBM 三大龙头之一的美光。 近日，美光科技向渠道商发出通知，宣布其存储产品价格将上涨20%-30%。从9月12日起，所有DDR4、DDR5、LPDDR4、LPDDR5等存储产品全部停止报价，协议客户价格全部取消，暂停报价一周。据供应链消息称，美光高层看到客户预测需求有重大供应短缺，因此紧急暂停所有产品报价，以重新调整后续价格。 与此同时，群联也宣布跟进暂停报价，具体涨幅将视市场动态而定。据Digitimes报道，存储器市场此轮涨价潮的背后，主要受云端服务提供商（CSP）需求推动。 回顾近半年来的存储行情，DDR4、LPDDR4X；DDR5、HBM市场均掀起不小的风浪。 首先是DDR4、LPDDR4X市场，自Q2起受DRAM原厂停产旧制程DRAM产品影响，DDR4、LPDDR4X开启轰轰烈烈的涨价潮。 南亚科技与华邦电子均是DDR4市场的受益者，Q2由于头部原厂DDR4产能快速减少与应用升级缓慢造成了传统DRAM的供需结构失衡，大量需求转向这两家公司，此外，国内存储供应商同样也受益于传统DRAM的涨价效应。 根据TrendForce

9月3日，一则消息在科技圈引起了轩然大波：谷歌开始对外出售TPU了。 据报道，谷歌近期已在接触那些主要租赁英伟达芯片的小型云服务提供商，敦促他们在其数据中心也托管谷歌自家的AI处理器，也就是TPU。 谷歌已与至少一家云服务提供商——总部位于伦敦的Fluidstack——达成协议，将在纽约的一个数据中心部署其TPU。 谷歌的努力不止于此。据报道，该公司还向其他以英伟达为核心的服务商寻求类似的合作，其中包括正在为OpenAI建造数据中心的Crusoe，以及向微软租赁芯片并与OpenAI签有供应合同的英伟达“亲儿子”CoreWeave。 9月9日，花旗分析师因TPU竞争加剧将英伟达目标价下调至200美元，预计2026年GPU销售额将因此减少约120亿美元。 明眼人都能看出来的是，谷歌和英伟达之间的大战，已经开始了。而它们争夺的，将是AI计算这个真正的万亿美元市场。 然而，谷歌对这一战的准备，其实比我们想象的都要久。 01 TPU，AI计算的最优解？ 早在2006年，谷歌的内部就讨论过在自家的数据中心中部署GPU、FPGA或ASIC的可能性。不过，当时只有少数应用程序能够在这些特殊硬件上运行，而谷歌大型数据中心的过剩算力也完全够它们使用了。因此，部署特殊硬件的计划被搁置。 然而，到了2013年，谷歌的研究人员发现：如果人们每天使用语音搜索并通过深度神经网络进行3分钟的语音识别，那么当时谷歌的数据中心需要双倍的算力才能满足日益增长的计算需求。 而如果仅通过扩大数据中心规模来满足算力需求，不但耗时，而且成本高昂。于是，在这个背景下，谷歌开始了TPU的设计。 谷歌的TPU是为AI计算而生的ASIC芯片，它专注于实现两个核心目标：极高的矩阵乘法吞吐量与卓越的能效。 为了实现高吞吐量，TPU在硬件层面采用了“脉动阵列”（Systolic Array）架构。该架构由大量简单的处理单元（PE）构

近年来，新能源汽车、光伏、风电等产业持续扩张，叠加宽禁带半导体材料等新技术逐步落地，推动功率半导体成为市场关注的重点领域。 富士经济曾在今年4月的报告中写道：功率半导体市场在 2024 年受到库存积压的打击。需求预计将从2024年下半年开始复苏，库存预计将在2025年下半年恢复正常。 那么如今的功率半导体复苏情况如何了？随着国产功率半导体头部公司业绩的相继披露，该市场的走向逐渐明晰。 01 功率半导体公司，谁是优等生？ 上述十家功率半导体公司中，表现最为亮眼的莫过于士兰微。 该公司上半年营业收入为63.36亿元，同比增长20.14%；归母净利润为2.65亿元，同比暴增1162.42%。这一业绩的取得，得益于公司在大型白电、汽车、新能源等高门槛市场的持续拓展，以及子公司士兰集成、士兰集昕等生产线的满负荷生产。 十家公司中营收同比下滑的只有一家—苏州固锝，但该公司上半年净利润同比增长超300%，华微电子上半年归母净利润同比下滑，但营收同比增长。 功率半导体包括功率半导体分立器件（含模块）以及功率 IC 等。其中，功率半导体分立器件，按照器件结构划分，可分为二极管、晶闸管和晶体管等。功率半导体分立器件中，以 MOSFET 和 IGBT 为代表的晶体管占比最大，近30%。从目前市场需求来看，硅基 MOSFET、硅基 IGBT 以及SiC为功率半导体分立器件的主力产品。 如今，中国功率半导体企业仍处于起步阶段，市场集中度虽相对较低，但正处于快速成长之中。 细细解读上述十家功率半导体公司的财报，笔者发现有两大高频词汇，分别为“汽车”与“SiC”。 士兰微：SiC业务营收暴增80% 士兰微功率半导体和分立器件产品的营业收入达到30.08亿元，同比增长约25%，其中应用于汽车、光伏的IGBT和SiC（模块、器件）的营收同比增长80%以上。 2025年上半年，士兰微基于Ⅱ代SiC-MOSFE

随着 ChatGPT 等人工智能应用的爆发式增长，全球对算力的需求正以指数级态势攀升。然而，人工智能的发展不仅依赖于性能强劲的计算芯片，更离不开高性能内存的协同配合。 传统内存已难以满足 AI 芯片对数据传输速度的要求，而高带宽内存（HBM）凭借创新的堆叠设计，成功攻克了带宽瓶颈、功耗过高以及容量限制这三大关键难题，为 AI 应用的高效运行提供了重要支撑。 但如今，传统HBM已经受限， 3D DRAM能够提供更高带宽。同时还能进一步优化功耗表现，全球的存储厂商也普遍将3D DRAM视为下一代内存技术突破带宽瓶颈的关键方向。 01 3D DRAM：下一代DRAM存储技术 在传统平面 DRAM 制程微缩逐渐逼近物理极限的当下，3D DRAM 应运而生，成为了 DRAM 存储技术发展的新方向。 传统 DRAM 的存储单元采用平坦化设计，这一结构极大地限制了存储密度的提升。而 3D DRAM 通过垂直堆叠存储层的创新方式，能够在相同的空间占用范围内集成更多的存储单元，从而在不增加芯片面积的前提下，显著提高存储容量。 随着 DRAM 制程工艺的不断缩小，电流泄漏、信号干扰等问题愈发严重，尤其是 16nm 以下的 DRAM 制造，面临着巨大的技术挑战。3D DRAM 借助垂直堆叠存储单元的独特架构，实现了对有限面积的高效利用，有效缓解了制程微缩带来的困境。 需要特别注意的是，HBM 属于堆叠芯片存储器，与 3D NAND 闪存这类单片芯片存在本质区别。若能在 HBM 架构中应用单片 3D DRAM 芯片，将有望为存储性能带来立竿见影的提升。 02 4F² 结构是关键突破口，行业巨头争相布局 头部 DRAM 厂商持续推进 DRAM 制程的升级，但在平面结构下，制程的进一步缩小已接近极限，此时 3D DRAM 的出现成为了突破瓶颈的关键。要实现对有限面积的高效利用，存储单元布局必须打破传统