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全球消费者可能在新一年发现，那个曾被视为生产力与娱乐工具的个人电脑，正变成一场由AI热潮引发的供应链危机的中心舞台。 今年年初，计划升级电脑的消费者将面临一个令人困惑的景象——市场研究机构IDC预测，PC平均价格将上涨4%至8%。 在内存短缺持续到2027年的情况下，主要PC厂商已向客户发出预警，产品价格涨幅可能普遍在15%至20%之间。这种“量减价增”的复杂图景与2025年下半年市场的乐观预期形成鲜明反差。 01 一张价格普涨的硬件清单 这场涨价风暴的广度与烈度前所未有，没有一块核心硬件能够幸免。它并非同时爆发，而是如同一张被推倒的多米诺骨牌链，从产业链最上游开始，压力逐级传导，最终将所有消费者卷入其中。 存储芯片的涨幅惊人。作为风暴眼，内存（DRAM）和固态硬盘（NAND Flash）的价格涨幅被行业描述为“惊人”。TrendForce数据显示，2025年12月主要存储芯片的合同价已暴涨80%至100%。其根源直指AI数据中心对高带宽内存（HBM）的饕餮需求。为满足英伟达、谷歌、亚马逊等巨头的巨额订单，三星、SK海力士等存储巨头将大量产能转向利润丰厚的HBM，导致用于消费电子产品的标准DRAM和NAND闪存供应锐减。近期，HBM3E的价格又因供不应求被上调近20%，进一步加剧了产能争夺。 显卡与CPU的接力上涨。存储芯片的涨价迅速波及到严重依赖它们的显卡。显存（GDDR）作为DRAM的一种，成本随之飙升。市场消息显示，AMD计划从1月起率先调涨显卡价格，英伟达则可能自2月跟进，且后续可能采取“逐月调涨”的策略。这意味着一张显卡的价格在未来数月内可能阶梯式上升。紧接着，CPU市场也传来风声。AMD已正式通知渠道伙伴上调处理器价格。更深远的影响来自晶圆代工龙头台积电。其计划在今年对先进制程全面涨价5%-10%，其中用于CPU的制程涨幅约7%。这为英特尔和AMD下一代处理器的

CES2026：刚刚，AMD首席执行官苏姿丰博士亮相CES展会，重磅发布了： Helios全液冷设计面向人工智能时代的机架级平台； MI455GPU，3200亿个晶体管，包含432GB HBM4 内存； 新的AMD路线图，2027年推出2nm制程MI500； 锁定2026 AI PC赛道，首批采用Ryzen AI 400 系列处理器的AI PC Q1推出； 全新的AMD品牌迷你 PC，AMD Ryzen AI Halo预计Q2上市； 自ChatGPT推出以来，使用AI的活跃用户已经从100万人增加至10亿人，这是互联网花了几十年才达到的里程碑，预计2030年使用AI的活跃用户将达到50亿人。苏姿丰表示，现在的计算能力“远远不足以应对创新速度”。 苏姿丰希望在未来五年内将计算能力提升至10YottaFlops以上。YottaFlops是一个1后面跟24个0的整数。对于每个工作负载，需要配备合适的计算资源，比如CPU、GPU、NPU和定制加速器。AMD是唯一一家拥有全系列计算引擎的公司，能够将这一愿景变为现实。 苏姿丰从云计算开始谈起。她表示，如今大多数人都是在云端体验人工智能。真正的挑战在于如何将人工智能扩展到 Yotta 级别。这就是 AMD 打造其下一代平台 Helios 的原因。 苏姿丰当场展示了最新的AI计算机架Helios。Helios重达近 7000 磅。Helios机架采用全液冷设计，每一层计算托架都由四款AMD核心硬件驱动：AMD全新Instinct MI455X GPU、全新EPYC“Veince”CPU、AMD Pensando“Vulcano”800 AI网卡以及AMD Pensando“Salina”400 DPU。 从性能参数来看，Helios拥有2.9 exaflops的AI计算能力，配备31TB HBM4显存，提供43TB/s的横向扩展带宽，并采

HBM（高带宽内存）作为当前AI加速器GPU的核心配置，凭借垂直堆叠的薄DRAM芯片结构，以超高数据带宽为AI训练与推理提供了关键支撑，成为AI算力爆发的重要基石。 然而，HBM存在两大显著短板：一是成本居高不下，其价格较普通DDR内存高出一个数量级；二是容量增长受限，受限于DRAM内存密度缩放的技术瓶颈，即便如英伟达Blackwell GPU搭载8个24GB HBM3e芯片堆栈（总容量192GB），也难以满足模型规模爆炸式增长、上下文长度拓展及AI视频生成带来的海量内存需求。在此背景下，开发成本更低、容量更大的替代技术成为产业共识，类HBM技术阵营加速崛起，推动AI存储赛道进入多元化竞争时代。 01 SPHBM4：标准封装重构HBM应用边界 JEDEC固态存储协会近期宣布，接近完成SPHBM4标准制定（"SP"即"Standard Package"标准封装）。作为HBM4的衍生技术，SPHBM4沿用了与HBM4完全一致的DRAM芯片与堆叠架构，在单堆栈容量上保持同等水平，核心差异在于接口基础裸片（Interface Base Die）的设计优化——可直接搭载于标准有机基板，而非传统HBM4依赖的硅基板，彻底改变了HBM的物理集成方式。 在性能参数方面，HBM4堆栈采用2048位接口，较此前1024位接口实现翻倍，这是自2015年HBM技术问世以来的最大突破；而SPHBM4则将单堆栈接口位数降至512位，通过提升工作频率与采用4:1串行化技术，实现了与HBM4相当的数据传输速率，同时放宽了有机基板所需的凸点间距，降低了封装难度。更重要的是，有机基板布线赋予SPHBM4更长的SoC到内存通道支持能力，使其能够通过增加堆栈数量进一步提升总内存容量，为高容量需求场景提供了新的解决方案。 值得强调的是，SPHBM4绝非"低成本版HBM"或"降配替代方案"，其存储核心性能与HBM4一

当全球科技圈的目光聚焦拉斯维加斯，半导体行业的“奇点时刻”，正随着CES 2026的倒计时加速逼近。 这场盛会之上，AI 正在悄然催生一场产业风暴。 01 AI芯片，“神仙打架” AI的爆发式增长，最终要落到算力支撑上。本届CES，全球半导体巨头正集体亮剑。 英伟达GeForce RTX 50 Super系列 CES2026期间，英伟达CEO黄仁勋将通过多场重磅活动密集发声，核心聚焦消费级硬件升级、物理AI落地及全行业生态协同。 2025年9月市场消息称，英伟达GeForce RTX 50 Super系列将于当年Q4发布，但该系列产品并未在2025年露面。英伟达的合作伙伴表示，预计GeForce RTX 50 Super系列仍会延续以往节奏，选择在2026年初的CES 2026上发布，保持游戏显卡的中期更新规律。 此前RTX 50 Super系列有三款显卡规格曝光，显存和功耗均有大幅提升。分别是RTX 5070 Super、RTX 5070 Ti Super和RTX 5080 Super，定位于中高端市场。 据知名硬件爆料账号@kopite7kimi透露，RTX 5080 Super在保持10752个CUDA核心不变的情况下，采用8颗3GB GDDR7显存颗粒，实现24GB显存容量，较原版增幅达50%。同时显存速率提升至32Gbps，带宽首次突破1TB/s大关。不过其整卡功耗从标准版的360W攀升至415W，接近目前旗舰产品的能耗水平。 根据泄露的PCB设计文件，5070 Super采用GB205核心，将12GB显存升级至18GB，成为首款在中端卡中突破16GB容量限制的产品。其CUDA核心数量也从6144小幅增加4%至6400个，不过显存位宽保持192-bit不变。更令人意外的是5070 Ti Super的曝光，这款定位次旗舰的产品通过全系3GB颗粒实现24GB显存，核心

2025年的存储市场正上演冰火两重天：企业级SSD需求激增推动 QLC NAND 产能被提前锁定，而机械硬盘（HDD）的供应危机却达到顶峰 —— 交付周期突破24个月，部分云厂商被迫签署2026年长约以保障供货。这场矛盾的背后，是数据洪流与存储性价比的刚性需求碰撞。 **高级副总裁、**云CEO、数据存储产品线总裁周跃峰直言，中国今天已经解决CPU、内存、固态硬盘等器件的国产化，唯一没有解决国产化的存储器件就是机械硬盘HDD。然而，中国已是数据大国，仅中国市场的机械硬盘（HDD）年消耗量就接近600亿元。这一核心技术的缺失，使中国产业在全球供应链中处于被动地位。 HDD 是英文 Hard Disk Drive 的缩写，也叫硬盘驱动器，也可以简称为硬盘，用于长期存储和检索电子数据。区别于 SSD（固态硬盘），大家常说的 HDD 主要指传统的机械硬盘。 机械硬盘（HDD）的核心内部组件主要包含旋转盘片、读写磁头以及机械臂这三部分。盘片是表面覆盖磁性涂层的圆形磁盘，涂层可被磁化以记录数据，读写数据时，读写磁头会检测或改变盘片表面的磁场状态，进而将磁场信号转化为数字电信号，传输至电脑等电子设备，同时，盘片会在主轴上高速旋转，以此提升数据读写效率。由于盘片与机械臂的结构十分精密，硬盘通常会配备坚固的金属外壳进行防护，外壳表面一般会标注 “HDD” 标识、品牌名称以及存储容量等信息，便于用户识别。 与固态硬盘（SSD）不同，固态硬盘以闪存颗粒为存储介质，依靠主控芯片控制晶体管的通电状态完成数据读写，内部无任何机械结构，而机械硬盘基于机械结构与磁存储原理工作，这也使其形成了鲜明的优缺点。机械硬盘的优点十分突出，它的存储容量上限高，可满足大规模数据存储需求，单位存储成本更低，价格相对亲民，而且数据损坏后有更高的恢复可能性；但缺点也同样明显，其读写速度相较于固态硬盘存在明显差距，工作过程中耗

1月2日，百度发布公告称，1月1日，昆仑芯已透过其联席保荐人以保密形式向香港联交所提交上市申请表格（A1表格），以申请批准昆仑芯股份于香港联交所主板上市及买卖。 目前的方案为建议分拆将通过昆仑芯股份的全球发售进行，包括：(i)昆仑芯股份于香港进行公开发售，以供香港公众人士认购；及(ii)向机构及专业投资者配售昆仑芯股份。于本公告日期，昆仑芯为本公司之非全资附属公司。建议分拆完成后，预计昆仑芯仍将为本公司之附属公司。 昆仑芯科技前身为百度智能芯片及架构部，于2021年4月完成独立融资，首轮估值约130亿元。截至2025年7月，昆仑芯经历了D轮融资，投资方包括上河动量资本、山证投资、国新基金下属的高层次人才基金、中移和创等。 从股权结构来看，百度为昆仑芯控股股东，持股比例为59.45%。北京昆仑传奇科技合伙企业（有限合伙）与天津九章昆仑企业管理合伙企业（有限合伙）分别持股约4.61%和3.57%。 在11月举行的百度世界大会上，新一代昆仑芯M100和M300发布。其中，昆仑芯M100 针对大规模推理场景优化设计，将于2026年上市；昆仑芯M300面向超大规模的多模态模型的训练和推理任务，预计2027年上市。 同步发布的天池256超节点与天池512超节点将于明年正式上市，单个天池512超节点就能完成万亿参数模型训练。未来五年昆仑芯都将按年推出新产品，百度智能云还将陆续推出相应的千卡、4000卡超节点。 目前，昆仑芯已累计完成数万卡部署。百度在今年已经点亮了昆仑芯三万卡集群，可同时支撑多个千亿参数大模型训练。未来，百度智能云将把昆仑芯单一集群的规模从三万卡进一步扩展至百万卡级别。 摩根大通预测其2026年收入有望达到83亿元，较2025年预期营收暴涨6倍。 当前，AI芯片企业正掀起一波上市潮。 2026 年 1 月 1 日，上海燧原科技股份有限公司（简称“燧原科技”）已顺利完成首次

最近，硅谷知名投资人Peter Thiel在一次访谈中抛出一个论断：“AI芯片，终将变成白菜价。”此言一出，引发科技与投资圈激烈讨论。 半导体行业正迈入历史上资本支出最密集的十年。站在2025年末回望，AI的爆发式增长不仅打破了半导体产业固有的景气循环规律，更从根本上重构了行业的技术路线、产能布局与地缘竞争逻辑。 本文深入剖析普华永道、Omdia和摩根士丹利三大机构对2026年半导体产业的最新预判，从中提炼出四大核心共识，以期为读者提供一点前瞻性的思考线索。 01 共识一：AI成为半导体增长的主引擎，数据中心占比将突破50% AI已经成为半导体行业唯一不可逆的全局增长引擎。从数据中心到终端设备，从云端到边缘，AI技术的渗透正在重塑半导体市场的需求结构。2026年，AI将继续主导半导体行业的增长，成为推动市场规模扩大的核心动力。 全球半导体收入 大摩在报告的最初直接回应：尽管我们理解对人工智能的长期质疑，但我们认为2026年仍将保持强劲势头，并在2027年延续良好态势。普华永道、Omdia得出了一个相同的结论：到2030年，半导体年销售额将超过1万亿美元，这主要得益于人工智能计算和电动汽车电力电子产品的推动。 全球终端市场半导体需求 普华永道提出，在众多细分领域中，服务器与网络半导体预计将保持11.6%的年增长率领跑增长，这主要得益于生成式AI服务的迅猛发展。紧随其后的是汽车领域，预计将以10.7%的年增长率位居第二，这得益于电动汽车和自动驾驶技术的突破性进展。 按应用划分的半导体市场收入份额 根据Omdia的分析，数据中心市场份额正加速向50%逼近。过去二十多年间，数据中心在全球半导体收入中的占比始终稳定在30%至40%之间。然而，过去两年这一格局被迅速改写，数据中心市场收入实现翻倍增长，仅2023年至2025年就新增约2000亿美元，使其占全球半导体总收入的比重攀升至46

2022年12月29日，台积电宣布量产3nm晶圆代工制程。 2025年12月，2nm制程的“终局考”也正式进入阅卷阶段。 此前台积电、三星、英特尔三大巨头几乎同时官宣，要在2025年Q4攻克2nm先进制程，让这场顶尖芯片工艺的竞速赛进入白热化。时至Q4最后一周，在行业各方的高度关注之下，这一年半导体领域的最大悬念，终于揭开关键序幕。 01 台积电2nm，交卷了 本周一，半导体产业纵横注意到台积电在其2nm 技术官方网页上发表声明称：“台积电的 2nm (N2) 技术已按计划于 2025 年第四季度开始量产。 ” 从性能提升的角度来看，N2 的设计目标是在相同功耗下实现 10%–15% 的性能提升，在相同性能下降低 25%–30% 的功耗，并且对于包含逻辑、模拟和 SRAM 的混合设计，晶体管密度比 N3E 提高 15%。对于纯逻辑设计，晶体管密度比 N3E 高出 20%。 台积电的N2工艺是该公司首个采用环栅纳米片晶体管（GAA）的工艺节点。在这种晶体管中，栅极完全环绕由水平堆叠纳米片构成的沟道。这种几何结构改善了静电控制，降低了漏电，并能够在不牺牲性能或能效的前提下实现更小的晶体管尺寸，最终提高了晶体管密度。此外，N2工艺还在电源传输网络中加入了超高性能金属-绝缘体-金属（SHPMIM）电容器。这些电容器的电容密度是上一代SHDMIM设计的两倍以上，并将薄层电阻（Rs）和过孔电阻（Rc）降低了50%，从而提高了电源稳定性、性能和整体能效。 位于中国台湾的宝山（Fab 20）和高雄（Fab 22）是台积电2nm首发晶圆厂，2026年这两座晶圆厂的所有2nm产能都已经被预订，其中苹果占据了超过一半的初始产能。其余的2nm客户还包含高通、联发科、AMD和英伟达等主要芯片厂商。 值得注意的是，台积电并非首家宣布 2nm 制程量产的厂商。与此前 3nm 制程的发展节奏一致，三星再次

QPU时代的到来之快，可能会出乎所有人的意料。 英特尔前CEO帕特·基辛格在近期接受采访时表示，量子计算将在两年内普及并加速戳破AI泡沫，且将在2030年前彻底取代GPU。在他看来，量子计算将与经典计算、AI计算共同构成未来计算世界的“神圣三位一体”。 12月9日，量子硬件初创公司QuantWare正式发布了全新的量子处理器（QPU）扩展架构VIO-40K，并计划于2026年实现量子芯片的大规模量产。在荷兰代尔夫特总部，公司正在积极建设Kilofab——这座全球最大且首个专门用于量子芯片生产的晶圆厂。据称，这将使其产能较现有水平提升20倍。 2025年初，黄仁勋还曾笑称“量子技术距离实际应用至少还需20年”，可到了年底，各个量子初创公司和巨头们的路线图一个比一个激进，媒体和机构的预测也开始变得乐观。 无可争议的是，2026年将是量子计算走向实际应用的关键一年。而现在正是梳理技术、回顾市场的好时机。 让我们先看看2025年的量子行业都发生了什么。 01 2025年，量子大爆发 2025年，量子大舞台上的主角可以概括为：三大巨头、量子四侠和英伟达。 谷歌：继2024年底发布拥有105个物理量子比特的Willow超导量子处理器后，谷歌于2025年10月正式宣布实现“可验证的量子优势”。通过运行“量子回声”算法，Willow芯片在处理乱序时间相关器任务时的速度比经典超级计算机快1.3万倍。实验数据进一步显示，随着物理量子比特规模的增加，系统的逻辑错误率呈现指数级下降，从物理层面验证了纠错理论的有效性。 生态方面，谷歌深化了与英伟达的合作，利用CUDA-Q平台进行大规模物理仿真，以解决下一代处理器的噪声设计难题；此外，谷歌与英国国家量子计算中心（NQCC）达成合作，向英国科研机构开放Willow芯片的云端访问权限，支持在材料科学等领域的算法测试。 IBM：IBM在2025年继续执行其

最近，世界半导体贸易统计组织（WSTS）上调了对全球半导体市场的增长预期。 2025年市场规模预计同比增长22.5%，远高于此前11.2%的预测；2026年有望再增长26.3%，达到9750亿美元，距离万亿美元大关仅一步之遥。 这一轮增长的含金量，明显高于前一年。 2024年的繁荣很大程度上由英伟达引领的AI芯片爆发和存储行业的周期性反弹所驱动，呈现出“头部集中、结构单一”的特点。而进入2025年，复苏正变得更为均衡。虽然AI和存储仍是主要增长引擎，但市场其他板块目前也在强劲增长。 2025年的半导体巨头却展现出一种出人意料的克制。台积电退出氮化镓代工，恩智浦关闭曾被寄予厚望的GaN晶圆厂，美光彻底告别消费级存储市场……半导体巨头们不再追求“无所不包”的帝国版图，而是开始系统性地卸下包袱，聚焦真正能穿越周期的核心赛道。 轻装上阵，正在成为半导体巨头们的集体选择。 01 退出清单，谁在离场？ 恩智浦：关停ECHO Fab，告别GaN 5G PA 12月，恩智浦宣布关闭亚利桑那州钱德勒的ECHO晶圆厂。 恩智浦在发给Light Reading的电子邮件中表示：“近年来，由于移动运营商投资回报率低，5G部署速度放缓，全球5G基站部署量远低于最初预期。鉴于市场现状且复苏前景黯淡，射频业务已不再符合公司的长期战略方向。因此，恩智浦决定逐步缩减其射频功率产品线。” ECHO晶圆厂于2020年9月正式启动，当时5G技术正处于蓬勃发展的时候。于是，恩智浦砸了超过1亿美元进行改造升级，采用了先进的6英寸碳化硅衬底工艺生产氮化镓射频器件。 恩智浦将其定位为“当时最先进的同类工厂”，专为生产高效率、高功率密度的GaN PA芯片而建，旨在取代传统LDMOS（横向扩散金属氧化物半导体）技术，成为5G基站的新“黄金标准” Omdia数据显示，5G设备收入从2022年的450亿美元连续两年下滑，2023