半导体产业纵横
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探索IC产业无限可能。
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功率半导体,缺货

功率元件的交期正在拉长。部分IDM大厂的部分功率半导体产品交期已长达30周。MOSFET、IGBT等主流品类均出现不同程度的供应紧张。 由于各地成熟制程产能纷纷满载,产能紧张状况在下半年恐只增不减。 这不是局部现象。 英飞凌在涨价通知函中明确指出,受AI数据中心部署带动,其功率开关与集成电路产品需求大涨并出现缺货。德州仪器2026年第一季度财报也印证了功率半导体市场的复苏,其数据中心业务营收同比增长高达约90%。 01 产品交期已拉长至30周 在这轮缺货潮中,不同技术路线和品类的功率器件呈现出截然不同的市场动态。 MOSFET产品因其在消费电子和服务器电源中的广泛应用,最先反映了本轮缺货趋势。特别是高压MOSFET,在AI服务器电源需求爆发下,由于裸晶尺寸更大、消耗产能更多,直接加剧了8英寸晶圆的紧缺。 IGBT的技术升级则聚焦于模块化与车规级可靠性提升。未来五年内IGBT仍将承担全球约55%的电动乘用车主驱以外的电控任务。士兰微、捷捷微电等本土企业在车规级IGBT和MOSFET领域持续发力,订单量大幅增长。 成本端的压力同样不可忽视。TrendForce预估,2026年全球8英寸晶圆代工厂平均产能利用率将从2025年的75%至80%大幅攀升至85%至90%。部分晶圆厂已通知客户调涨代工价5%至20%不等,且此次为不分客户、不分制程平台的全面性调价。在封测端,由于订单蜂拥而至,中国台湾的封测大厂如力成、南茂等产能利用率直逼满载,近期陆续启动首轮涨价,涨幅直逼30%。 供需失衡的压力,顺势传导至价格端。2026年开年,国际芯片巨头率先发难,随后国内厂商密集跟进,形成了一波声势浩大的涨价浪潮。 德州仪器自4月1日起对部分产品实施调价,涨幅在5%至85%之间,其中工业控制类产品涨幅居前。英飞凌早在2月便发布了涨价通知函,明确指出受AI数据中心部署带动,其功率开关与集成电路产品需求
功率半导体,缺货

存储、代工、设备龙头,集体杀入混合键合

“混合键合”——这四个字,似乎正在成为半导体巨头们心照不宣的下一张王牌。 晶圆代工、存储芯片、设备龙头,三家看似赛道不同,路线图上却同时标出了同一个方向。台积电、三星、SK海力士、ASML…谁都不敢掉队。 那么问题来了,为什么所有顶尖玩家,都在悄悄布局这项技术?答案很简单——当摩尔定律步履蹒跚,先进封装的突破口,恰好处在“混合键合”这一环。 01 混合键合的牌局,已经发牌了 早在2024年混合键合技术的热度便居高不下,而近期其热度再度升温,则得益于 SK 海力士的最新规划:在下一代 HBM4 中正式采用这项技术。 在4月28日于首尔举行的一场半导体会议上,SK海力士技术负责人金钟勋(Kim Jong-hoon)透露,公司应用于HBM的混合键合技术良率较两年前已显著提升,12层堆叠产品的验证工作已经完成,目前正致力于提升大规模生产的产量。 业内人士预计,混合键合技术将从HBM4开始引入。随着16层HBM产品进入商业化阶段,这项技术可能会从今年下半年或明年开始逐步部署。在此前的产品规划中,混合键合作为HBM5的必需技术。 根据机构Yole的统计及预测,2020年全球混合键合设备市场规模达到3.2亿美元,预计2027年D2W/W2W市场规模将分别攀升至2.3亿/5.1亿美元,年复合增长率(CAGR)达69%/16%,远超半导体行业整体增速,凸显该领域强劲增长潜力。 那么为什么混合键合技术如此重要? 混合键合,或称为Hybrid Bonding,是一种先进的半导体封装技术,可实现芯片间铜-铜和氧化物-氧化物的直接连接,无需微凸块(Micro-bump)的辅助结构,从而实现电路的互联。这种方法显著提高了互连密度、电气性能和优异的热效率,使其成为下一代半导体器件制造的关键技术。 混合键合工艺从晶圆的表面处理开始,晶圆经过化学机械平坦化(CMP)以获得超平坦的表面。此步骤确保铜和氧化硅层
存储、代工、设备龙头,集体杀入混合键合

2026北京国际车展智驾新车图鉴

日前,2026 北京国际汽车展览会在中国国际展览中心 (顺义馆) 正式启幕。本届车展总展览面积达 38 万平方米,汇聚了来自 21 个国家和地区的近千家车企,是 2026 年全球规模最大、关注度最高的汽车行业盛会。 逛完整场车展,最直观的感受是:“智能”,已经成为本届车展新车的最低准入门槛。而在高端智驾芯片长期被海外供应商垄断的行业背景下,自研既是车企实现成本可控的核心抓手,更是打造产品差异化竞争力的必经之路。从旗舰车型的技术巅峰对决,到全价位段的智驾能力普及,再到 L4 级自动驾驶的未来探索,本届北京车展,彻底拉开了中国汽车产业智驾自研全面爆发的大幕。 01 旗舰 SUV 巅峰对决:自研芯片撑起高阶智驾天花板 在 40 万以上的高端旗舰 SUV 市场,各大品牌的旗舰级产品悉数登场。它们不仅在空间、舒适、底盘等基础素质上刷新行业上限,更以自研芯片为核心底座,将高阶智驾体验做到极致。 理想 L9 Livis 作为理想品牌的旗舰标杆,理想 L9 Livis 在硬件基础上就奠定了高端底色:它搭载了全球首个为全尺寸 SUV 量身打造的 800V 主动悬架与全线控底盘,线控转向、后轮转向搭配 EMB 全电控制动系统,将全尺寸 SUV 的底盘操控规格拉到了行业顶格。 智驾层面,新车配备 4 颗激光雷达实现 360 度全域感知,搭配 AD Max 智驾系统,端到端算法针对家庭出行高频的泊车、高速巡航、拥堵跟车等场景做了深度优化;更凭借新一代 UWB 近场感知技术取消了传统超声波雷达,让车辆对环境的感知精度与广度实现了质的飞跃。 而这一切智驾体验的核心支撑,来自车内搭载的两颗自研 5nm 马赫 100 芯片,总算力达到 2560TOPS,能够实现感知-决策-规划全链路的低延迟响应。据悉,该车将于 2026 年第二季度正式发售。 问界 M9 Ultimate 领世加长版 问界M9 Ultim
2026北京国际车展智驾新车图鉴

CPU超级周期,拦不住了

4月下旬,云成本优化平台Cast AI发布的一份报告揭示了算力基础设施领域的显著矛盾:企业因“错失恐惧症(FOMO)”而大量采购的AI GPU中,有高达95%的容量处于闲置状态。 与此同时,供应链的另一端却呈现出截然不同的景象。PC和服务器制造商发现,他们订购的英特尔和AMD服务器CPU,交货期已经从两周延长至六个月甚至更长。在供需失衡的背景下,英特尔和AMD在一年内连续三次上调CPU价格,累计涨幅接近30%。 一边是昂贵的GPU利用率不足,另一边是基础的CPU供应紧张。这种反差表明,过去两年以GPU为核心的算力叙事正在发生转变。 一场由Agentic AI引发的算力结构调整已经开始。在最近一个月内,Arm打破35年惯例亲自下场销售CPU,英伟达将Vera CPU作为独立产品推向市场,AMD与英特尔股价双双创下阶段性新高,前苹果首席CPU架构师也带着红杉资本的投资重返通用CPU赛道。 种种迹象表明,CPU在数据中心的角色正在被重新定义。它正在夺回定价权,并开启一个属于自己的“超级周期”。 01 Agentic AI的算力瓶颈 要理解当前的CPU短缺,需要关注AI工作负载底层逻辑的变化。 在传统的大语言模型训练与推理阶段,数据中心的算力分配呈现出“重GPU、轻CPU”的特征。由于AI模型需要大规模并行矩阵乘法,GPU凭借其高度并行的架构优势承担了核心计算任务,而CPU则主要负责压缩内存数据并将其路由至GPU。TrendForce的分析指出,在这一阶段,人工智能数据中心内CPU与GPU的配置比例通常在1:4至1:8之间。 然而,随着Agentic AI的兴起,这种算力分配模式面临挑战。与静态的LLM不同,智能体人工智能需要与环境进行动态交互,包括规划任务、调用外部工具、做出决策并代表用户执行操作。管理这些复杂流程的协调层——例如调度子任务、在不同子智能体之间传递数据,以及评估请
CPU超级周期,拦不住了

光通信“中国链”:从材料、代工到模块

随着 3.2T 光模块、量子光芯片等下一代技术加速迭代,硅光集成等技术已成为光通信领域不可逆的主线。日前,2026 九峰山论坛暨中国光谷国际化合物半导体产业博览会于中国光谷科技会展中心开幕,本届展会除化合物半导体的赛道外,光模块与光通信产业成为全场另一大核心主线,产业链上下游企业集中亮相,全面展现了国产光通信产业的突破与国产化进程。 01 上游核心:关键材料与高端测试设备 光模块的性能升级与规模化量产,高度依赖上游核心材料与高端测试设备的底层支撑,本届展会集中呈现了国产厂商在这一领域的关键突破。 在核心材料层面,磷化铟(InP)衬底是高速光芯片的核心衬底材料,主要用于制备边发射激光器芯片(如 DFB、EML)与探测器芯片(如 PIN、APD),是实现光信号发射与接收的核心载体,更是 800G、1.6T 及以上超高速光模块不可或缺的基础材料。随着 AI 数据中心向 800G/1.6T 光模块加速升级,全球磷化铟衬底需求呈指数级增长,供需缺口持续扩大。 本届展会上,云南锗业展出了其6英寸磷化铟单晶片等产品。目前,其已实现大尺寸、低缺陷密度、高平整度、超高洁净表面磷化铟单晶片的规模化生产,可全面保障国内光通讯头部企业在 5G 基站、数据中心、AI 算力中心等信息基建项目的建设需求;同时在现有年产 15 万片产能的基础上,正推进扩产至年产 45 万片的产能规划。 随着 AI 超节点/集群规模的快速增长,单个光模块的故障/失效将被指数级放大,影响智算系统/集群网络的可用性、稳定性,光模块测试从"生产质量保证"升级为"网络关键保障"。单一模块的故障/失效影响在万卡以上的集群规模中被指数级放大。光模块全流程开发与测试能力逼近瓶颈,高端仪器成为产业演进的关键保障。 万里眼在本届展会上发布了 65GHz 带宽的 SpWave PS 系列光采样示波器,实现三大核心技术突破,进一步完善了国产高端
光通信“中国链”:从材料、代工到模块

天玑先行,AI定义汽车的座舱质变时刻

想象一下:你开了一天的会,疲惫地坐进车里,还没来得及说话,座舱已经调低了空调温度、升起了腰托、播放起你常听的播客,然后轻声说:“现在导航回家的路吗?天气有点凉,要不要帮你下单一杯常喝的热饮?”这不是科幻电影。这是北京车展上天玑汽车平台的现场演示。 一个主动提醒的动作,背后折射出的是一场质变——智能座舱从“你下指令、它执行”的被动工具,进化为懂预判、有记忆、能服务的主动智能体。率先把这种体验变成现实的,正是联发科。 过去几年,行业围绕“软件定义汽车”展开竞争。更大的屏幕、更丰富的应用、更流畅的语音交互,逐渐成为标配。但当这些能力人人都有,一个新的问题浮出水面:车越来越“聪明”,为什么还是不够“懂人”? 《2026年度中国汽车十大技术趋势》报告给出了明确的判断:2026年,智能座舱端到端AI Agent迎来量产元年,向多模态协作、长时空记忆、多场景服务演进。从“人适应车”到“车适应人”的范式转型,正在成为行业共识。 联发科的答案是:真正的变革不在“软件定义”层面。当AI能力深入整车、融入每一个服务细节,汽车才真正完成从“被动工具”到“主动智能体”的关键一跃。这正是联发科率先提出的“AI定义汽车”方向。本届车展上,天玑汽车平台带来了完整的主动式智能体座舱解决方案,让行业看到了这一跃的落地形态。 01 破局者的底气:联发科为何能率先实现主动智能? 单一赛道的王者已不足以定义未来,能打通端云、复用经验的“全能选手”才是赢家。联发科的特殊之处在于,它持续增强AI技术的研发与全产业链的生态布局,同时深耕端侧与云侧,并将二者的优势深度融合,构建起全覆盖的完整技术矩阵。 在端侧,联发科把人车家三大场景的长期技术积累,系统性迁移到了车载主动智能场景。手机领域天玑旗舰芯片多年迭代,让它拥有成熟的端侧大模型部署、低延迟交互与多任务并发经验;在IoT 与智能硬件领域长期深耕的低功耗 AI 设计与边缘
天玑先行,AI定义汽车的座舱质变时刻

2026北京车展,车企在抢什么芯片?

今日,2026北京车展正式开幕。 38万平方米的展馆内,181台首发车争奇斗艳,这场全球规模最大的汽车盛宴,表面上是车企的狂欢,实则暗流涌动。 “内存价格按季度在涨,上个季度涨了40%至50%,今年(2026)一季度还要继续涨。”2026年初,雷军的这番话,道出了整个汽车行业的焦虑。蔚来李斌估算,今年内存涨价可能给高端智能电动汽车带来3000至5000元的成本增加,加上其他原材料上涨,将共计影响近万元。 但焦虑背后,希望正在孕育。今天,在北京车展的B1馆,佰维存储用实际行动给出了答案:车规级UFS首发,全国产自研eMMC同步亮相。 01 汽车存储,牌桌重构 2025年我国汽车产销量已双双突破3400万辆,其中新能源汽车占比跨越50%的临界点,产销均超1600万辆。当汽车已超越房地产,成为中国第一大支柱产业时,其供应链的任何一次微小颤动,都会引发巨大的震荡。而眼下,震中正指向过去极不起眼的一个细分领域:车规级存储芯片。 将时钟拨回几年前,存储行业有着极其稳定的3至4年周期律,潮汐的起落全凭智能手机、PC和服务器等消费电子的需求驱动。在这个庞大的盘子里,车规级存储的占比不足5%。因为盘子小,它从未成为国际存储原厂争夺的主战场。 打破这种宁静的,并非汽车行业本身,而是从大洋彼岸刮来的一场名为AI的飓风。众所周知,训练GPT-4级别的模型需要数万张配备高带宽内存(HBM)的顶级GPU。这些HBM的毛利率高达传统DRAM的3至5倍。面对如此诱惑,三星、SK海力士和美光三大存储巨头,毫不犹豫地将80%以上的先进产能向AI产品倾斜。晶圆厂的产能是恒定的,抢的是同一片晶圆,出价却远不如HBM(车规芯片毛利率仅约30%),车企需要的LPDDR、eMMC和UFS自然被挤到了产能腹地。 从2025年下半年至今,车规级存储价格处于单边暴涨通道:DDR4累计涨幅超150%,DDR5飙涨300%,部分
2026北京车展,车企在抢什么芯片?

万里眼发布65GHz采样示波器,三大突破构筑1.6T光通信测量底座

面向1.6T高速光模块研发与大规模制造场景,实现“效率革命、代际演进、超高精度”三大突破。 4月23-25日,2026九峰山论坛暨中国光谷国际化合物半导体产业博览会在中国武汉光谷科技会展中心举行。本届论坛以“新赛道、新技术、新产品、新市场”为主题,汇聚了全球化合物半导体及光电子领域的专家与企业,共同探讨AI算力时代下光互连技术的演进路径与产业化挑战。论坛期间,深圳市万里眼技术有限公司(以下简称“万里眼”)重磅发布全球领先的65GHz采样示波器。该产品面向1.6T高速光模块研发与大规模制造场景,以“效率革命、代际演进、超高精度”三大突破,为全球AI算力光互连提供坚实的测量底座。 直面1.6T产业窗口期,国产测试方案精准破局 当前AI算力扩展对高带宽、低时延的迫切需求,正驱动光互连技术从800G向1.6T代际加速演进。高速光模块的研发调测与大规模量产保障,已成为制约AI算力集群部署效率的关键环节。 万里眼此次发布的65GHz采样示波器,实现了三大核心突破:一是效率革命,凭借业界领先的500kHz采样率,测试效率对比传统方案提升了100%,大幅缩短产品生产周期;二是代际演进,65GHz超高带宽完美支持单通道200G测量,为1.6T光通信提供坚实底座,且模块化架构支持未来向更高速率演进,保护客户长期投资;三是超高精度,低至12微瓦(典型值)的超低底噪,精准捕捉微弱信号,高质量生产与产品交付。这是万里眼继去年10月发布90GHz超高速实时示波器之后,在高速光电测试领域的又一次关键突破,进一步丰富了国产高端仪器产品矩阵。 目前65GHz光采样示波器行业标配是250kHz采样率,而此次万里眼65GHz带宽高速采样示波器最高采样率可达500kHz,相比传统及西方同类产品,测试效率提升100%,如同为采样示波器加入超快的快门,大幅提升企业产品生产周期。通俗而言,一台仪器可实现两台仪器的价值,
万里眼发布65GHz采样示波器,三大突破构筑1.6T光通信测量底座

晶圆代工,角逐1nm

当2nm制程的战鼓刚刚擂响,半导体行业的目光已然投向了更前沿的技术无人区——1nm(A10)节点。这不仅是摩尔定律的终极考场,更是芯片制造工艺从"纳米时代"迈向"埃米时代"的分水岭。 据IMEC(比利时微电子研究中心)发布的未来硅基晶体管的亚1nm工艺节点路线图预测,到2036年,半导体器件将从纳米时代迈入原子(埃米)时代,这意味着硅材料的原子级精准制造将成为半导体科技发展的战略突破方向。1nm等于10埃米,这意味着人类将在原子尺度上搭建晶体管,每一个原子的位置都关乎成败。 台积电、三星、英特尔三大产业巨头都披露了1nm级制程相关计划,将这场先进工艺的军备竞赛推向埃米时代。在这个节点上,晶体管架构将从GAA纳米片进化到CFET(互补场效应晶体管),光刻机需要实现0.55甚至0.75的数值孔径,晶圆厂的造价将飙升至300亿美元以上。这是一场只有顶级玩家才能参与的豪赌。 01 1nm量产消息不断 在量产进度上,几家巨头的时间表既相互追逐又各有保留。 作为全球晶圆代工的龙头,台积电拿下了全球晶圆代工市场近70%的份额,在先进制程领域更是长期领跑行业。目前其2nm N2工艺于2025年年底实现量产,今年迎来苹果、AMD等头部客户的规模商用;后续的A16工艺将由NVIDIA费曼GPU首发,年底启动试产,2027年正式量产。 在更前沿的1nm赛道,台积电的布局早已落地。按照规划,其首个埃米级工艺A10(1nm)将于2030年正式面世,届时采用台积电3D封装技术的芯片,晶体管数量将突破1万亿个,即便是传统封装芯片,晶体管规模也将超过2000亿个。产能配套方面,总面积达531公顷的台南沙仑园区将于今年4月进入二期环评,2027年三季度完成最终环评。根据台积电之前公布的计划,园区规划建设6座晶圆厂,其中P1-P3工厂主攻1.4nm工艺A14,P4-P6工厂则专为1nm工艺A10布局,后期不排
晶圆代工,角逐1nm

A+H两地上市!华勤技术登陆港交所

智能硬件ODM龙头A+H上市!2025年营收突破1700亿元。 今日,全球智能硬件ODM龙头华勤技术股份有限公司(以下简称“华勤技术”,A股代码:603296.SH,H股代码:03296.HK)正式在香港联合交易所主板挂牌上市,成为智能硬件ODM领域首家“A+H”两地上市的企业。此次全球发售共计5854.82万股H股,发行价上限为每股77.70港元,每手100股对应入场费约7848.36港元。 开盘即涨超12%;截至早盘 9:36,股价报87.95港元,涨幅达13.19%,盘中最高触及90.95港元,华勤技术总市值达944.83亿港元。 随着上市钟声的敲响,这家成立21年的智能产品平台型公司,在深耕“3+N+3”智能产品平台多年后,正式开启国际化资本运作的新阶段。 2025年成绩单 根据公司披露的2025年度财务数据,华勤技术交出了一份营收与利润双增的成绩单。 数据显示,公司2025年度实现营业总收入1714.37亿元,同比增长56.02%;归母净利润40.54亿元,同比增长38.55%;扣非后净利润32.44亿元,同比增长38.30%;ROE达16.82%,同比提升3.3个百分点,核心指标实现跨越式攀升。以2022年为基数,公司近三年营收复合增长率41.7%,归母净利润复合增长率22.3%。 从收入结构看,业务增长呈现多点开花格局:移动终端业务(智能手机、平板、智能穿戴)实现营收802.10亿元,同比增长57.17%;计算及数据中心业务(笔记本、服务器)实现营收754.75亿元,同比增长51.93%,占总营收比重已升至44.0%;AIoT业务实现营收78.85亿元,同比增长68.75%;创新业务(汽车电子、机器人等)实现营收34.84亿元,同比大增121.0%,成为新的增长极。 值得关注的是,公司2025年研发投入达63.8亿元,同比增长23.3%;研发技术人员19961
A+H两地上市!华勤技术登陆港交所

AI Infra产业链卡在哪里了?

当DeepSeek、Seedance 2.0等现象级AI应用接连落地,全球算力需求正以远超预期的速度狂飙。然而,算力军备赛背后,AI基础设施(AI Infra)产业链正遭遇前所未有的系统性梗阻。从芯片制造的核心设备到数据中心的一根铜缆,从特种材料到洁净厂房,几乎每一个关键环节都亮起了“红灯”。 01 算力发展的四大"墙" AI算力的发展并非单一维度的芯片性能提升,而是一个涉及计算、存储、传输、能源的复杂系统工程。 (一)存储墙:AI推理时代的第一重枷锁 当前,AI行业重心正从大模型训练转向推理,预计2026年全球AI推理需求将超越训练场景。AI推理侧需求爆发,直接拉动对高带宽内存(HBM)及大容量DRAM的需求。 尽管主要存储芯片厂商正在计划扩大产能,但从投资到生产线真正投产,至少需要两年时间,这决定了紧缺格局在短期内难以缓解。新增产能主要集中在2027年及以后释放,2026年行业将呈现需求快速增长而供给释放滞后的结构性错配。 (二)带宽墙:数据流动的“毛细血管堵塞” 算力提升速度远超数据传输速度。这一矛盾导致了严重的“带宽墙”问题——数据在芯片内部、芯片之间、机柜内部以及数据中心之间的流动,成为了整个算力系统的性能瓶颈。 当前的带宽瓶颈是多层级的:在芯片内部,晶体管之间的互联延迟和功耗不断上升;在芯片之间,传统的PCB板载互联已经无法满足AI芯片之间的高带宽、低延迟需求;在机柜内部,服务器之间的互联带宽成为了Scale Up(纵向扩展)的制约;在数据中心之间,长距离传输的带宽和延迟则限制了Scale Out(横向扩展)和跨区域算力调度的效率。 据测算,在当前的AI训练集群中,数据搬运的能耗已经超过了计算本身的能耗。如何打通数据流动的“毛细血管”,降低传输延迟和功耗,是AI Infra发展必须解决的问题。 (三)计算墙:高端芯片制造是根本制约 AI芯片的性能迭代高度依赖先进
AI Infra产业链卡在哪里了?

DDR3第二春:一场没得选的狂欢

2026年Q1的存储芯片市场,还在演绎着“量价齐升”的火热剧本——价格阶梯式走高,供需缺口持续扩大,甚至有机构锚定“景气周期延伸至2028年”的乐观预期。 彼时还没人察觉到风向的偏转,直到3月下旬,DRAM市场率先跳出了既定轨迹:部分现货价格悄然下探,渠道端的囤货热情开始退潮,一场静悄悄的行情调整,已在暗流中涌动。 01 DRAM,行情反转? 行情最先出现松动的是DDR4、DDR5市场。 过去一个月,16GB DDR4内存芯片的现货价格下跌了约5%,至74.10美元左右,这是自2025年2月以来的首次月度下跌,也是此前价格上涨行情的首次回落。一年前,该芯片的价格约为3.20美元。这与今年早些时候高达2200%的价格涨幅相比,可谓大幅回落。 无独有偶,DDR5的价格也在近日迎来首次明显回落。深圳华强电子世界的商户透露,自3月25日起,多款主流DDR5内存产品正式开启集中降价通道,降价幅度堪称“断崖式”。最直观的变化就是,曾经卖到900元左右的16G规格DDR5内存,一周后便跌至700元上下。32G规格的降价力度更是惊人,普遍降价300元左右,部分品牌的32G型号降幅直接达到30%。 究其原因,DDR4、DDR5市场迎来周期反转的原因主要有两点:第一点,贸易商渠道的库存抛压;第二点PC装机市场的低迷。更关键的是,这两大因素并非孤立存在,而是形成了相互传导、彼此放大的联动效应。 “现在市场上DDR4、DDR5看着在降价,核心还是贸易商在抛货。”业内人士向半导体产业纵横直言,春节前贸易端就囤了大量备货,谁料到节后需求持续遇冷,手里压着这么多货,只能赶紧抛出去回笼资金。该人士进一步提到,其实去年年底就出现过一次类似的价格波动,“当时是临近年关,贸易商要套现结账,和这次的逻辑差不多,但这次更偏向需求疲软下的被动去库存”。 但在她看来,这波降价只是流通环节的短期行情,和原厂的定价策略完全
DDR3第二春:一场没得选的狂欢

大厂ALL IN AI烧钱不止,硬件持续涨价,字节利润暴跌超70%

越来越多AI大厂,都在烧钱投资AI。 随着AI战略全面提速,越来越多头部企业开始疯狂烧钱布局,硬件与算力投入持续加码。 4月20日,据知情人士透露,字节跳动2025 年净利润同比下滑超过70%,净利润率也出现了大幅下滑,背景在于该公司在去年三、四季度大幅增加了对于AI业务的投入。与此同时,字节跳动2025年海外营收增长近50%,远超约20%的国内增幅,海外业务营收占比也从2024年的25%上探至三成以上,再创历史新高。据悉,TikTok Shop 2025年GMV同比增速接近70%,是字节跳动海外营收占比提升的主要动力。 上述知情人士表示,为支撑旗下豆包大模型、多模态AI产品的训练与推理需求,字节跳动在2025年下半年大幅上调了AI相关投入,覆盖高端AI芯片采购、底层模型研发等多个核心环节,巨额开支直接导致全年净利润同比下滑超 70%。据了解,字节跳动对AI领域的投入还将持续加码。公司在与股东的沟通过程中透露,2026年技术资源投入会进一步扩大,叠加海外市场合规相关的配套投入,短期净利润率仍将继续承压。与相关基础设施建设,以满足大模型持续迭代的算力需求 字节跳动的AI投入到底有多少呢?去年底有媒体报道称,字节跳动2026年计划投入230亿美元,约1600亿人民币,投入到AI基础设施建设。这个预算高于2025年的1500亿。这1600亿中,预计将有850亿用于采购AI芯片采购。剩余750亿用于数据中心以及配套设施的建设。在1600亿的预算中,预计海外算力的投入为500亿。 巨额资金押注AI的科技公司并非只有字节跳动一家公司,国内科技公司几乎都在全力推进AI发展。从春节营销大战到全年战略重心,阿里、腾讯等巨头同样不惜以短期利润下滑为代价,全力争夺AI时代的入场券。 2025年2月,阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布,未来三年,阿里将投入超过3800亿元,用于建设云和AI硬件基础设施,
大厂ALL IN AI烧钱不止,硬件持续涨价,字节利润暴跌超70%

**首发麒麟9030S芯片,手机后续或迎涨价

余承东表示,“当前内存价格大幅上涨,旗舰手机的不同的配置成本平均上涨1200到1500元之间。” 今日,**举办新品发布会,正式推出全新Pura 90系列旗舰影像手机,全系包含Pura 90、Pura 90 Pro、Pura 90 Pro Max三款机型,官方售价与开售安排同步官宣。 标准版**Pura 90提供罗兰紫、丝绒黑、雪域白三款配色,存储版本与定价分别为12GB+256GB 4699元、12GB+512GB 5199元、16GB+512GB 5699元,该机型稍晚于系列其他产品,将于5月9日上午10:08正式开启首销。Pura 90 Pro与Pura 90 Pro Max两款高阶机型,开售时间更早,定档2026年4月29日10:08。其中Pura 90 Pro拥有粉红芭乐、橘子汽水、椰青白、桑果黑四款配色,档位价格为5499元至7499元,顶配给到16GB+1TB大容量版本。 其中Pura 90 Pro、Pura 90 Pro Max搭载麒麟9030S处理器,Pura 90 Pro配备1250万像素超广角摄像头+5000万像素超聚光主摄+5000万像素超聚光微距长焦+第二代红枫原色摄像头,Pura 90 Pro Max配备4000万像素超广角摄像头+5000万像素超高动态主摄+2亿像素超大底长焦+第二代红枫原色摄像头。 Pura 90 Pro Max配备抗反光耐刮昆仑玻璃,屏幕反光下降70%,耐刮能力提升16倍,耐摔能力提升25倍。 Pura 90具备7mm轻薄机身+6500mAh电池+100W超级快充,搭载1250万像素超广角摄像头+5000万像素超聚光主摄+5000万像素超聚光潜望长焦+红枫原色摄像头。余承东表示,**Pura 90系列在网络上实现5A速度,演唱会发视频相比A手机17Pro Max上传耗时缩短50%,演唱会传图缩短45%。“我们的5A速度比别人
**首发麒麟9030S芯片,手机后续或迎涨价

AI芯片初创公司,进入“斩杀线”

2026年Q1的一则数据,给AI芯片赛道泼了一盆冷水。 全球共有135家企业投身人工智能处理器研发,其中36家是手握技术、资金与生态优势的上市公司巨头。英伟达、AMD、谷歌、亚马逊AWS、高通、特斯拉、Meta、微软、博通、美满电子等名字,几乎覆盖了从算力底层到终端应用的全产业链布局。 剩下的99家,是撑起赛道创新活力的初创公司。它们大多瞄准细分场景,专攻专用人工智能加速器,Tenstorrent、Cerebras、SambaNova、Groq、Esperanto 等玩家,曾凭借差异化技术路线收获不少关注。 但赛道的淘汰赛已然拉开序幕。JPR给出的预测直指残酷现实:到2030年,全球专业AI芯片开发商将锐减至约25家。 从99到25,这场行业大筛选,正在倒逼每一家初创公司重新思考生存逻辑。 01 AI芯片初创公司,面临四重掣肘 第一重掣肘,是资本更聚焦于头部AI芯片初创企业。 2023-2024 年的 AI 大模型热潮,引爆了全球算力需求。数据显示,2024年全球AI领域融资总额达5995.2亿元,较2023年增长超3000亿元,实现翻倍式增长。 资本的逻辑是“算力稀缺”,只要能做出芯片,就有望填补市场缺口,因此AI芯片初创公司估值水涨船高。但进入2026年,资本逻辑已彻底逆转,如果说以前的境遇是“算力不足”,那么当下便陷入“炫技到应用”的尴尬。 本文汇总了十二家极具竞争力的AI芯片初创公司: 其中,Cerebras以晶圆级芯片闻名,这是一种将整个晶圆制成单个芯片的技术,从而实现前所未有的计算密度和性能。与英伟达的GPU相比,Cerebras Systems声称,他们的芯片在某些AI工作负载上能够提供高达20倍的性能提升。 尤其是在AI推理方面,CS-3 具有显著优势。 Matrix专注于研发基于数字存算一体技术的AI推理芯片,并于去年开发出一种全新的3D动态随机存取内存技
AI芯片初创公司,进入“斩杀线”

算力巨头排好队,只为“拿下”Anthropic

如果不是长期盯着大模型产业链,很多人未必会第一时间注意到Anthropic。这家公司由一批从OpenAI出走的研究人员创办,长期把AI安全、企业部署和可靠交付放在叙事中心;在公众舆论里,它往往没有OpenAI那样显眼,但在模型公司、云平台和芯片供应链之间,Anthropic这几年已经是个越来越重的名字。 也正因为它平时并不总站在聚光灯下,最近这一周围绕它展开的几条消息才更值得连起来看:谷歌和博通宣布扩大合作,为它准备多吉瓦下一代算力;围绕谷歌定制处理器的长期供给安排同步浮出水面;CoreWeave又签下多年云容量协议;另一边,Anthropic还在评估自研AI芯片。 这些消息单独看只是合作,放在一起看却像一场正在成形的争夺。今天围着Anthropic转的,已经不只是几笔云订单,而是谷歌TPU、AWS Trainium、CoreWeave的英伟达云,以及潜在自研芯片这几条原本并不完全重合的供给线,开始同时争取进入同一家模型公司的长期体系。谁能拿下Anthropic,争的不只是当下收入,而是未来几年里一条芯片路线、一种云平台组织方式,能不能真正被头部模型公司写进生产环境。也正因此,Anthropic不再只是上游的一个客户,而正在变成半导体产业重新安排长期供给的坐标点。 01 巨头争抢Anthropic 要理解Anthropic为什么会突然成为上游争抢的对象,先要看它在商业上已经长成了什么样。Anthropic在2026年2月宣布完成300亿美元G轮融资,投后估值3800亿美元,并披露年化收入运行率达到140亿美元;到4月初,公司又表示,年化收入运行率已经超过300亿美元,年花费超过100万美元的企业客户已超过1000家。 这意味着,Anthropic的算力需求不再只是训练某一代模型时的一次性高峰,而是与持续增长的企业合同、付费订阅和长期产品使用绑定在一起。 因此,谷歌、AWS与
算力巨头排好队,只为“拿下”Anthropic

NPO、CPO与XPO,谁能执掌未来数据中心话语权?

AI算力需求的爆发式增长,正推动数据中心内部互连带宽从800G向1.6T、3.2T快速演进。传统可插拔光模块在功耗控制、信号完整性方面已逼近物理极限。而NPO(近封装光学)、CPO(共封装光学)等新技术应运而生,作为下一代光互连的两大技术路线,引发了全球产业界的广泛关注。 Yole Group于3月17日发布的《Photonics Packaging Heads Toward a $14.4 Billion Market by 2031》报告预测,受AI数据中心、高性能计算(HPC)等场景的强劲驱动,全球光子封装市场将迎来结构性增长,预计从2025年的约45亿美元,以超21%的年复合增长率(CAGR)扩张,到2031年达到144亿美元,六年内市场规模增长三倍。 01 NPO与CPO技术同源,路径分野 NPO与CPO均是光互连技术向更高集成度发展的产物,二者并非简单的替代关系,而是代表了不同阶段的技术演进方向。 CPO(Co-Packaged Optics,共封装光学)是业界公认的"终极方案"。其核心是通过2.5D/3D先进封装技术,将负责光电转换的光引擎与交换机ASIC芯片集成于同一基板或中介层上,把传统可插拔方案中100毫米以上的电信号传输路径缩短至毫米级别。这种架构彻底消除了PCB走线带来的信号损耗,可省去高功耗的DSP芯片,功耗相比传统方案降低30%-50%,同时实现纳秒级超低延迟和单通道3.2T+的带宽密度。 不过CPO的技术落地仍面临多重挑战:它需要在3nm制程上集成微环调制器(MRM)或马赫-曾德尔调制器(MZM)等硅光器件,且高度依赖台积电COUPE等先进封装平台,技术复杂度高、生产良率低,同时行业缺乏统一标准,跨厂商兼容性差。此前业界普遍担忧CPO的可维护性问题,但Meta在2026年光纤通信大会(OFC 2026)上发布的横向扩展交换机可靠性数据给出了不同
NPO、CPO与XPO,谁能执掌未来数据中心话语权?

“AI SSD第一股”上市,市值冲上1000亿

大普微企业级SSD累计出货量达4,900PB以上,其中搭载自研主控芯片的出货比例达75%以上。 今日,A股市场“企业级SSD第一股”大普微将正式在深交所创业板挂牌上市。大普微首次公开发行股份数量为4362.1636万股,发行价格为人民币46.08元/股。上市首日高开403.03%,总市值1012亿元。 大普微此次IPO预计融资18.78亿元,募集资金将主要用于下一代主控芯片及企业级SSD的研发与产业化、建设量产测试基地,并补充流动资金。此举旨在持续提升公司的技术实力与市场竞争力。 大普微主要从事数据中心企业级SSD产品的研发和销售,是业内领先、国内极少数具备企业级SSD“主控芯片+固件算法+模组”全栈自研能力并实现批量出货的半导体存储产品提供商。 目前,大普微已实现PCIe3.0至5.0全代际覆盖,构建起SCM SSD、TLC SSD、QLC SSD全谱系矩阵,匹配AI训练、推理等高端场景需求。据招股书披露,大普微已积累Google、字节跳动、腾讯、百度、三大运营商等国内外头部客户,2025年更相继通过NVIDIA、xAI两家全球AI前沿企业的测试导入,海外拓展进程进一步加速。 从财务指标上看,2022年至2024年,大普微分别实现营业收入5.57亿元、5.19亿元、9.62亿元。2025年,预计实现营业收入22.89亿元(审阅数),同比增长137.94%。 报告期内,公司企业级SSD累计出货量达4,900PB以上,其中搭载自研主控芯片的出货比例达75%以上。根据IDC数据,最近三年国内企业级SSD市场中公司占有率稳居市场前列,国际厂商仍占据主导地位。 对于2026年1-3月业绩,大普微表示,2026年1-3月,公司预计可实现营业收入约8.50亿元至12.00亿元,同比增幅约为186.18%至304.01%;公司预计可实现扣除非经常性损益前后归属于母公司所有者的净利润同比增
“AI SSD第一股”上市,市值冲上1000亿

300多台机器人大战21公里,谁能活着冲过终点线?

备战一年,超越人类? 4月19日,北京亦庄将迎来全球规模最大的人形机器人半程马拉松。全程超过21公里,人类选手与人形机器人选手同场竞技。 当发令枪响起的那一刻,超过100支队伍、300多台机器人将同时迈开步伐,在真实的城市道路上完成一场关于耐力、平衡、续航和算法的终极考验。 300多台机器人同场竞技 去年的首届赛事仅有20支队伍参赛,6台机器人完赛。而今年,赛事规模呈指数级增长:来自全国13个省区市的76家主体报名,累计超过100支队伍,覆盖企业、高校等多种类型,还包括4支海外团队。参赛机器人数量从20台激增至300多台,规模是去年的5倍。 自主导航技术成为今年最大亮点。去年绝大多数赛队依赖人工遥操作。今年,自主导航队伍占比近40%,较去年大幅提升。超100支赛队挑战"全自主完赛",机器人无需人工辅助完成21公里,标志着人形机器人从"能走"到"能自主跑"的关键跨越。天工队、宇树队等头部选手均以全自主模式参赛,成为赛事最大技术看点。 4月11日晚至12日凌晨,北京经济技术开发区组织开展了2026人形机器人半程马拉松全流程全要素测试活动。测试赛中,宇树H1人形机器人峰值速度达10米/秒,无限逼近博尔特10.44米/秒的巅峰瞬时速度。业内预测,本届赛事机器人平均速度将从去年2米/秒提升至5-6米/秒,部分顶尖机型有望接近人类精英选手水平。 去年的冠军"天工"以2小时40分42秒完赛,而今年,多支赛队半马成绩有望跑进1小时,冲击人类半马纪录。一个细节耐人寻味:去年世界人形机器人运动会百米赛,机器人速度达6米/秒(21.6公里/小时),操作手想遥控都跟不上。今年,自主导航技术将成为决定胜负的关键。 21公里的地狱难度,赛事难度大升级 如果说参赛规模的倍增是量的变化,那么赛道设计和赛事规则的升级则是质的飞跃。今年的赛事难度相比去年有了质的提升,堪称人形机器人的“地狱模式”。 赛程全长2
300多台机器人大战21公里,谁能活着冲过终点线?

安森美该急了,国产汽车CMOS又进一步

最近,豪威集团交出了一份相当扎眼的成绩单。 2025年,公司图像传感器解决方案业务实现营业收入212.46亿元,占主营业务收入的73.73%,同比增长10.71%。其中,汽车市场收入约74.71亿元,同比增长26.52%。如果把时间线往前拉一年,2024年豪威汽车 CIS 收入约为59.05亿元,同比增长29.85%。 从59.05亿元到74.71亿元,豪威汽车 CMOS 图像传感器业务还在往上走。自2024年开始,豪威汽车图像传感器全球市场份额已成为第一。在过去的两年,汽车CIS市场完成了头部换位。 01 汽车CMOS,站上C位 在智能手机CIS市场趋于饱和的当下,汽车成为全村的希望。 根据Frost & Sullivan的数据,全球CIS市场正以7.8%的复合年增长率提速,预计到2029年将达到295亿美元。这其中汽车行业是CIS应用增长最快的应用领域之一。 一方面,ADAS 的普及和自动驾驶功能的推进,直接提升了单车摄像头数量。车道保持辅助、自动泊车、交通拥堵领航等L2+级功能,正在从高端车型向更大范围渗透。支撑这些功能的,是摄像头、雷达、激光雷达等多传感器融合体系。如今,主流旗舰车型集成10到14个车载摄像头,已经不再罕见,环视、前视、侧视、DMS、乘员安全系统共同拉高了对图像传感器的需求。 另一方面,汽车 CIS 的价值量提升,并不只是因为“数量变多了”,更因为它对规格提出了更高要求。更高分辨率、更好的低照性能、更强的动态范围、更完善的功能安全特性,都在推高单颗模组的平均价值。 根据弗若斯特沙利文的数据,全球每辆新车平均搭载的 CIS 数量,已经从2020年的2.2颗提升到2024年的3.4颗,预计到2029年将达到8颗。中国市场的节奏更快:2024年中国单车平均 CIS 搭载量约为4.1颗,预计到2029年将提升至9.2颗,高于全球平均水平。 02 五强
安森美该急了,国产汽车CMOS又进一步

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