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当下，全球电子信息产业正经历一场由AI算力爆发引发的供应链剧烈震荡。作为“电子产品之母”的印制电路板（PCB），是所有电子设备不可或缺的核心基础部件，其产业链如今正陷入前所未有的供应紧张局面。这场席卷全行业的供需失衡，主要由下游AI算力需求的井喷式爆发与上游核心原材料供给的多重受限导致，不仅掀起了全产业链的涨价潮，更沿着产业链层层传导成本压力，深刻改写着全球PCB产业的竞争格局。 01 上游原材料全线涨价，供应链紧张从源头发酵 PCB成本结构中，原材料占比约60%，包括覆铜板、铜箔、铜球、半固化片、金盐、干膜、油墨等，其中覆铜板约占27%，半固化片约占14%，铜球、铜箔、金盐等合计占7%左右。原材料的价格波动直接决定了PCB产业的成本底线。 作为主要的原材料，覆铜板的全称是覆铜板层压板（Copper Clad Laminate，CCL），是印制电路板PCB的核心基材。覆铜板主要由电子玻纤布、纸基等增强材料浸渍特种树脂后，与铜箔经高温高压真空热压复合而成，是电子产品小型化和高速化的关键材料。作为覆铜板的三大主材，铜箔、树脂、玻纤布同时面临缺货涨价。 覆铜板(CCL)领域，覆铜板龙头建滔积层板再发布涨价函。明确因近期化工产品价格暴涨、供应持续紧张，覆铜板成本急剧上升，对公司所有板料、PP产品提价10%。截至目前，该公司年内已连续三次上调产品出厂价格。国际巨头方面，日本三菱瓦斯化学官宣，自4月1日起对覆铜板、半固化片等全系列高端PCB材料涨价30%，这已是这家企业半年内的第三次提价；日本Resonac也于2026年1月宣布，受铜箔、玻璃布等原材料及人力成本上涨影响，3月起全系列覆铜层压板及黏合胶片涨价超30%。 铜箔领域，2025年，三井金属高阶铜箔向客户涨价，平均涨幅约15%，其他厂商也提出涨价，凸显出高阶铜箔市场供不应求的格局。近日，三井金属再度通知客户，将从2026年4月起

当智能电动汽车的竞争从电动化卷向智能化，算力正在取代马力，成为定义产品价值的新标尺。而算力的上限，不取决于软件算法，而是那颗被封装在车规级模组里的芯片。 2026年，这场竞赛正式进入量产与变现的落地年。从蔚来神玑、小鹏图灵到理想马赫、零跑凌芯，一批国产智驾芯片正密集上车。与此同时，车企之间造芯路径的分野也愈发清晰：多数厂商将自研芯片作为“降本保供”的工具，而蔚来，正试图把它变成一门独立的生意。 2026年4月11日，北京智能电动汽车发展高层论坛期间，半导体产业纵横采访了蔚来CEO李斌。围绕自研芯片、技术外供以及蔚来首次季度盈利，他给出了不少直白的回答。 01 一张车企造芯地图 中国车企涉足芯片，并非始于今日。特斯拉堪称芯片自研的旗手，其AI5芯片设计已基本完成，AI6研发也进入早期阶段。特斯拉的示范之下，国内车企也踏入同一条河。 截至目前，主要车企的自研芯片格局大致如下： 小鹏：自研图灵AI芯片已累计出货超20万片，2026年目标出货量接近100万片，有望成为内地大算力端侧AI芯片出货量第一。图灵芯片采用40核处理器加双NPU异构架构，单颗即可支持300亿参数大模型本地运行，目前已搭载于MONA M03等车型，同时已获大众汽车量产定点，实现“内销”与“出口”双重突破。 理想：首款5nm车规级自研SoC马赫100已于2025年5月流片成功，将首发搭载于换代理想L9上。2026年二季度发布的L9 Livis车型将搭载两颗马赫100芯片，总算力达2560 TOPS，有效算力是英伟达Thor-U的三倍。不过，理想芯片部门SoC负责人秦东近日已离职，为这一进展蒙上了一层阴影。 比亚迪：最新流片成功的智驾芯片算力锁定80-100TOPS，专为“天神之眼C”方案打造，计划于2026年下半年装车，将替代外采的英伟达Orin-N及地平线J6系列，覆盖8万至30万元主力车型。比亚迪采用自研设计

汽车产业的竞争重心正在迅速向智能化迁移。这一变化的背后，是智能驾驶对算力的爆发式需求。相比传统汽车以功能为中心的电子架构，如今的整车系统更像一台分布式计算平台。李斌在智能电动汽车发展高层论坛（2026）上表示，现在每一辆智能汽车就是一台不能变形的机器人。 2025年，智驾芯片在算力、性价比、量产等维度实现显著突破。随着智能驾驶的普及，智能驾驶芯片市场上的玩家数量开始收敛。第三方智驾芯片格局稳固的同时，三大造车新势力不约而同地选择了造芯模式。 01 车企造芯，芯片企业糟心？ 从半导体产业纵横统计的数据来看，国产新势力自研芯片的算力已经进入第一梯队，但对于车企来说自研芯片是不是真降本，仍需要探讨。 自研车芯，对于车企来说是一笔有准备的“账”。蔚来提到自研芯片的成本问题时表示，过去每年采购英伟达芯片的成本达到了3亿美元，而随着汽车出货量的持续快速增长（40%～50%）这将持续推高成本。从蔚来的使用体验来看，自研芯片已经帮助企业成功“降本”。 面对同样的问题，第三方车芯公司给出了不同视角。爱芯元智创始人、CEO仇肖莘表示，行业分工是工业化的精髓，独立芯片公司的价值，恰恰在于用中立身份把芯片卖给多家车企。 汽车产品在快速迭代，技术也在快速迭代，而打造一款芯片，是高投入的，如果没有足够的量来支撑，很难收回成本，这个商业是不闭环的。全世界一年9000万辆车，单靠几家车企的用量撑不起芯片企业的持续迭代。很多产业都会经过垂直整合，再独立出专门企业的过程。如果自研芯片的车企有足够的规模，从投入产出比来看有利润就会去自研，反之就采用外部第三方的供应商。即使是自研芯片的企业，也会发现会采用第三方的产品。自研芯片与第三方芯片之间并非完全对立。 对于芯片行业来讲，规模化才能降本，中立的身份会有利于第三方车芯出货量的快速提升，这也是第三方车芯在成本上相对于自研车芯的优势。 无论是技术迭代速度，还是成本压

地平线将在今年年度产品发布会上推出中国首款舱驾融合智能体芯片“星空”。 今日，智能电动汽车发展高层论坛（2026）在北京正式启幕，会上地平线创始人兼CEO余凯发表主题演讲。 本次会议传递出以下几项关键信息 地平线在国内ADAS L2级市场中稳居榜首，同时在NOA级市场成功跻身全球前三阵营。 未来3-5年，地平线将携手合作伙伴实现HSD产品量产超千万套；城区NOA的MPI提升10倍。 地平线将在2026年的年度产品发布会上推出中国首款舱驾融合智能体芯片“星空”。 余凯表示，过去十年，地平线走出了一条典型的“农村包围城市”之路，从聚焦4-5TOPS算力的小算力芯片（征程2、征程3）起步，到推出征程5切入NOA赛道，再到征程6系列芯片量产落地，以560TOPS算力正式进军城区高阶辅助驾驶市场，逐渐打破英伟达长期垄断的高算力芯片格局。 国内市场表现上，地平线已稳居行业头部阵营：ADAS L2级市场以近50%的份额拿下绝对第一，成为主流车型的核心选择；NOA级市场则与头部企业共同跻身全球前三，坐稳国产阵营核心力量。截至2025年8月，地平线辅助驾驶系统累计交付量突破1000万套，其中2025年当年交付400万套，成为中国辅助驾驶量产落地领域的引领者。 技术落地成果同样亮眼，地平线在2025年推出全新的HSD系统。数据显示，春节期间，搭载该系统的车辆自动驾驶里程占比已超40%。对此，余凯提出明确目标：力争在2026年内将这一占比提升至50%，推动行业迎来自动驾驶里程超越人工驾驶的关键拐点。 亮眼成绩的背后，是地平线持续加码的研发投入。2025年，地平线研发投入达50亿元，且仍在持续增加，其中大量资金专项用于大模型训练，为技术创新提供坚实支撑。 关于未来发展目标，余凯明确两点规划：一是未来3-5年，将携手合作伙伴实现HSD产品量产超千万套；二是2026年聚焦城区自动驾驶性能突破，计划将城

一边是赚得盆满钵满的芯片巨头，一边却是连年被迫降价的本土供应商——韩国半导体产业正在上演一出令人费解的“冰火两重天”。 2026年初，全球半导体产业在人工智能需求的推动下呈现出显著的增长态势。韩国两大存储芯片制造商三星电子与SK海力士均公布了创纪录的财务数据。行业数据显示，三星电子2026年第一季度营业利润预计达到57.2万亿韩元，同比增长755%，超过其2025年全年的营业利润总和。SK海力士在2025年实现了47.2万亿韩元的营业利润，同比增长101.2%，并在年度利润上首次超越了三星电子。韩国3月半导体出口额同比上升151.4%，达到328.3亿美元，推动韩国整体出口创下861.3亿美元的历史新高，为近40年来最快增速。 然而，在下游芯片制造商利润大幅增长、整个行业似乎都在享受AI红利的同时，韩国本土的半导体材料与组件供应商却面临着截然不同的市场处境。据行业媒体披露，三星和SK海力士在完成2026年第一季度的供应商谈判后，广泛下调了存储相关材料和组件的采购价格，这是韩国上游供应商连续第二年面临降价压力。2025年初，部分供应商已经接受了超过10%的降价幅度，而2026年第一季度的降价幅度虽然放缓至个位数百分比，但对于已经连续承压的供应商而言，依然构成了严峻的挑战。韩国行业高管在接受采访时警告称，如果没有政策支持，供应商的盈利能力将持续减弱。 为什么在行业最繁荣的时期，处于供应链上游的韩国本土企业反而要勒紧裤腰带过日子？ 01 利润分配与定价权失衡 韩国上游供应商面临降价压力的直接原因，在于半导体产业链中定价权的高度集中以及头部企业对成本控制的策略。 在当前的市场周期中，高带宽内存（HBM）和高端服务器DRAM是推动存储芯片制造商利润增长的核心动力。以英伟达最新的Blackwell架构B300 GPU为例，单颗GPU需要8颗HBM芯片，每颗包含12个DRAM裸片，这意味

79天，1100亿港元。 这是2026年一季度港股IPO市场交出的成绩单。Wind数据显示，截至3月31日，港股市场共有40家企业完成IPO，同比增长150%；募资总额接近1100亿港元，同比激增489%。 从募资节奏看，在短短79天内便突破千亿港元大关，创下五年来新高——去年同期实现这一目标，花费了近半年时间。分月来看，1至3月IPO首发募资金额分别为423亿港元、501亿港元、175亿港元，上市新股数量分别为13家、11家、16家。 港股正在加速“硬科技化”。一季度，部分具备稀缺性和硬核科技的AI、半导体概念股受到市场热捧，上市后表现强势。3月31日，晶合集成和中微半导同日递表港交所；4月1日，圣邦微向港交所递交二次上市申请，紧随其后的还有被称为“中国半导体IP第一股”的芯原微。 芯片IP、MCU、模拟芯片三条赛道的代表企业几乎同时冲刺港股，本文将深入剖析芯原微、中微半导、圣邦股份三家企业的成长逻辑、转型挑战与战略抉择，试图回答一个核心问题：在这场硬科技浪潮中，它们究竟靠什么实现真正的成长？ 01 半导体IP的“卖水人”，芯原微的AI豪赌 4月1日，芯原微电子正式向港交所主板递交上市申请，联席保荐人为中信证券和瑞银集团。这家被称为“中国半导体IP第一股”的企业，已在科创板上市近六年，如今正式启动“A+H”双平台战略。 港股市场中，专门从事芯片IP授权业务的企业较为稀缺，芯原微此番赴港上市，既是融资补血，也是讲一个更具国际化的故事。 从全球市场来看，半导体IP是一个高度集中的赛道，据IPnest统计，仅ARM和Synopsys两家就合计拿下超过66%的全球份额，前七名厂商垄断了近八成的市场。与这些国际巨头相比，国内半导体IP企业的整体实力仍有较大差距。芯原以1.6%的市场份额位列全球第八、中国内地第一，也是榜单前十中唯一的中国企业。 正是在这样的格局下，芯原微走出了一条差

历经2022年至2024年行业供过于求和激烈价格竞争的阵痛之后，模拟芯片行业在2025年迎来了久违的回暖拐点。WSTS的数据显示，2025年上半年模拟IC市场规模温和复苏4%，预计全年同比增长3.3%，2026年增幅将进一步扩大至5.1%。 从国内头部厂商的年度财报来看，营收增长、扭亏为盈、毛利率修复成为贯穿全年的关键词；而放眼海外，德州仪器、亚德诺半导体等巨头也纷纷交出复苏答卷。 01 业绩拐点已至：五家国产模拟芯片公司的复苏路径 如果说2024年国内模拟芯片公司还深陷“增收不增利”的泥潭，那么2025年无疑是一个分水岭。多家企业不仅在营收层面交出亮眼成绩单，更在利润端实现了从亏损到盈利的关键跨越，展现了从“量”的扩张迈向“质”的提升的积极态势。 纳芯微无疑是2025年营收增长最引人注目的国产模拟芯片公司。据公司业绩快报，2025年实现营业收入33.68亿元，同比大幅增长71.80%，营收增长主要得益于三大驱动因素：汽车电子领域需求稳健增长且相关产品持续放量，泛能源领域整体复苏带动光伏储能、工业自动化客户需求恢复，以及AI驱动下服务器电源客户需求增长迅速。不过需要指出的是，纳芯微2025年归母净利润仍为-2.41亿元，虽然亏损较2024年收窄约40%，但已连续三年亏损。 芯朋微则是另一番景象。这家以“半导体能源赛道”为核心战略方向的企业，2025年实现营业收入11.43亿元，同比增长18.47%，归母净利润达到1.86亿元，同比大幅增长67.34%。利润增速远超营收增速的背后，是产品结构的深刻优化——新兴市场（服务器、通信、工业电机、光储充、新能源车）营收同比大幅成长约50%，新品类产品（DC-DC、Driver、Digital PMIC、Power Device、Power Module）营收同比增长约39%。值得关注的是，芯朋微在2025年推出12款面向AI计算能源领

当GPU算力以每季度翻番的速度狂飙，当HBM成为AI服务器的“硬通货”，一块被严重低估的核心部件——面向AI工作负载优化的SSD，正站在产业矛盾的中心点。而当前市场的主流存储方案HDD与HBM，各自存在难以突破的发展掣肘，正是这一局面的关键成因。 01 HBM、HDD，均不是最优解 先看HBM，随着GPU算力的爆发式增长，本质上是“数据处理能力”的指数级提升。从单卡到集群，从百亿参数到万亿参数，GPU对数据的“吞吐需求”只会越来越苛刻：不仅要快，还要稳定、无延迟，避免出现“算力空转”。而这种需求，恰好戳中了现有存储方案的痛点。其次，HBM成为“硬通货”，是市场对“高带宽存储”的被动选择。HBM的核心优势是“近显存级的带宽”，能最大程度匹配GPU的高速计算节奏，减少数据搬运的延迟——这也是它能成为AI服务器标配的关键。但HBM的成本逻辑与“规模化部署”相悖，过度依赖HBM会直接推高AI服务器的整体成本，让多数企业望而却步。 再看另一主流存储方案HDD。作为长期占据存储市场的“容量担当”，HDD的优势是低成本、大容量，能满足数据归档、冷存储等场景的需求。但在AI算力狂飙的当下，HDD的性能短板已成为“致命缺陷”：其机械结构决定了读写速度和延迟表现，完全跟不上GPU的算力释放节奏。AI训练中，数据需要从存储介质快速加载到GPU显存，而HDD的慢响应会导致“数据等待算力”。 由此可见，产业矛盾的核心已经非常清晰：GPU的“无限算力需求”与现有存储方案的“有限适配能力”形成了尖锐对立。HBM能解决“快”的问题，但解决不了“多”和“省”；HDD能解决“多”和“省”的问题，但解决不了“快”；而AI产业的持续发展，恰恰需要一种能同时平衡“高速响应、海量容量、合理成本”的存储方案。 SSD的价值，正在这种矛盾中被凸显出来。 02 AI场景SSD凭什么“火” 那么，面向AI的SSD需要解决哪些

2026年，一个酝酿已久的技术奇点正在到来。 央视《新闻联播》的镜头罕见地对准了一项前沿芯片技术。全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹在两会通道上发出呼吁：支持湖北打造世界级存算一体化产业基地，为国家在“人工智能+”新时代掌握战略主动权。 技术层面的突破也在同步发生。ISSCC 2026上，清华大学、**与字节跳动联合团队在会上发布了一篇关于存内计算芯片的论文，引起业内关注。论文中首次提出基于28nm工艺的混合存内计算（Compute-in-Memory, CiM）芯片，这款芯片通过创新架构设计，将推荐系统核心运算的效率和能效提升1–2个数量级（QPS提升66倍，QPS/W提升181倍）。 01 存算一体：后摩尔时代的破局之道 要理解存算一体为何重要，需要先理解一个基本矛盾：数据搬运正在“吃掉”计算效率。自1945年冯·诺依曼提出存储程序计算机架构以来，全球计算产业在此框架下发展了八十余年。这一架构的核心特征是将计算单元与存储单元分离，数据在处理器与内存之间频繁搬运。这就像一个工厂，原料仓库与生产线相隔甚远，每生产一个零件，都需要人把原料从仓库搬到生产线，再把成品搬回仓库。当零件较小时，这种模式的弊端尚不明显；但当生产规模急剧扩大，搬运所消耗的能源和时间就开始成为瓶颈。 在芯片世界里，这个瓶颈有个形象的名字：“存储墙”和“功耗墙”。英伟达CEO黄仁勋曾坦言：“GPU有70%时间在等待数据”。 屋漏偏逢连夜雨。随着半导体工艺逼近物理极限，摩尔定律带来的性能提升红利逐渐消退，传统芯片制程微缩的成本效益比日益降低，进一步加剧了算力供给的困境。大模型技术的迅猛发展进一步放大了这一矛盾。以GPT为代表的大语言模型参数规模从数十亿增长至数千亿，对存储容量和带宽的需求呈指数级上升。 正是在这样的背景下，存算一体技术走到了聚光灯下。 存算一体的核心逻辑很简洁：将计算单元之中，使数据在直接嵌

如果一个人刚刚认识英伟达，那他很容易忽视英伟达的游戏部门——其收入贡献已滑落至个位数。然而，在CEO黄仁勋"从桌面到数据中心"的理念下，消费级PC已被重新定位为"技术验证场"。 英伟达在GTC 2026大会主题演讲中，黄仁勋回顾了GeForce PC平台历史，并强调英伟达会讲将AI与CUDA带入消费端，但本次GTC 2026英伟达未直接宣布全新PC芯片产品。 焦点转向Vera Rubin平台和代理式AI，PC相关的内容主要为RTX PRO Blackwell工作站与DGX Spark桌面AI系统。 当英伟达专注于高利润的企业未来时，英特尔和AMD将目光对准了普通消费者所在的消费市场。英伟达却并未对游戏市场有“特别照顾”，看起来“算力之王”英伟达正在减少对游戏市场的关心。 那么，英伟达放弃游戏市场了吗？ 01 与游戏深深绑定的英伟达 英伟达1995年推出首款NV1芯片，因支持2D/3D图形市场反响热烈，截至1995年底，英伟达已售出超过10万个NV1芯片，这主要归功于与显卡捆绑销售的《VR战士》游戏的需求。 1996年第一季度，在《VR战士》的热度减退之后，游戏玩家发现NV1无法优秀的渲染其他游戏，NV1的刚需消失了，英伟达一度濒临破产，这是英伟达在游戏市场的第一课。 1997年，NV3作为“实时互动视频和动画加速器”，挽救了英伟达。在那之后，游戏业务一直是英伟达的基石业务，英伟达的每次显卡更新也是游戏玩家们翘首以待的热点话题。 2000年，斯坦福大学计算机图形学专业的研究生伊恩·巴克，将32个GeForce单元联结起来，借助8个投影仪，实现了《雷神之锤III：竞技场》的8K分辨率渲染。在追求游戏体验更佳的时候，巴克无意间打造了一台低成本的超级计算机。 2003年，巴克牵头推出了一种名为“Brook”的开源编程语言，借助Brook，科学家们可以通过GPU完成过去要求严苛的数学