行业趋势：AI基础建设大扩张 - 整个科技产业正进入「AI基础建设大扩张期」，从云端巨头到芯片供应商，AI投资热潮不减反增 [1] - AI芯片市场竞争激烈，市面上存在很多AI芯片，非常多公司创立，其中许多已经倒闭或被收购，竞争一直存在且变得非常困难 [1][2] 英伟达动态与观点 - 英伟达执行长黄仁勋承认公司面临很多竞争对手，但强调英伟达是唯一一家与每一家AI公司都合作的公司，存在于每一个云端、企业数据中心、机器人和汽车中，因此无所不在 [1][2] - 英伟达计划于今年下半年推出革命性产品Vera Rubin AI服务器，其运算速度将达到目前旗舰Blackwell Ultra的3.3倍，搭载全新Rubin GPU与Vera CPU架构 [1] - 公司认为必须继续奔跑，尽所能跑得和其他巨头一样快 [2] 英特尔动态 - 深陷低谷的英特尔在新帅陈立武带领下奋力追赶，计划今年推出定位入门级的Crescent Lake资料中心GPU，主打AI推理与风冷服务器相容性，但全面上市需等到2027年 [1] 超微半导体动态 - 超微半导体以Helios服务器机架发动攻势，该设备可容纳72块MI450 GPU，计画今年下半年量产 [2] - 该公司已锁定甲骨文、OpenAI两大客户，并为Meta订制机架试水合作 [2] 其他科技巨头动态 - 科技巨头积极研发AI芯片，在算力竞赛中抢占先机 [1] - 亚马逊Trainium 3服务器今年放量出货，下一代AI训练芯片Trainium 4则主打大幅提升模型训练与推论能力 [1]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 参参考考链链接接 h tt ps://www. c h o s u n . c om/ e n g lis h /i ndustr y- e n/ 2026/ 02/ 01/ 4VLSUEZEBJEALKFTCXIBB7 5 IZE/ （来源 ： 编译自chosun ） 点这里加关注，锁定更多原创内容 *免责声明：文章内容系作者个人观点，半导体芯闻转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体芯闻对该 观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系我们。 推荐阅读 10万亿，投向半导体 芯片巨头，市值大跌 黄仁勋：HBM是个技术奇迹 Jim Keller：RISC-V一定会胜出 喜欢我们的内容就点 "在看 " 分享给小伙伴哦~ 全球市值最高的10家芯片公司 与已固化为三星电子、SK海力士和美光三大巨头的DRAM市场不同，NAND市场竞争激烈且变化 较 大 。 尽 管 排 名 前 两 位 的 三 星 电 子 （ 32% ） 和 SK 海 力 士 （ 20% ） 正 在 减 产 NAND 并 专 注 于 DRAM，但像日本铠侠（排名第三，14%）和美国闪迪（排名第五，12%）这样的 ...

文章核心观点 - 由于CoWoS先进封装产能被Nvidia、AMD及Broadcom等大厂包揽导致供应紧张，业界开始寻找替代方案，面板级扇出型封装(FOPLP)凭借其成本和大面积优势成为重要补充路径，与CoWoS形成“高端求稳、中阶求量”的分工格局[1] - FOPLP技术采用方形玻璃基板，其单次处理面积较传统圆形晶圆提升7倍以上，面积利用率达95%，并能缩短电路路径，使成本较CoWoS降低30%以上[1] - 全球半导体龙头如台积电、Intel均积极布局FOPLP相关技术，Intel更将其视为下一代先进封装的技术标准，推动了该技术从备选方案上升为产业共识[1] 行业技术发展与分工 - FOPLP与CoWoS并非互相取代，而是技术互补：顶规的AI训练芯片仍将依靠良率稳定的CoWoS封装，而FOPLP则凭借大面积优势承接电源管理IC、射频芯片及中阶AI物联网芯片[1] - 台积电投入方形载板封装研发，目标锁定iPhone 18系列的中阶芯片与高效能边缘运算设备需求[1] - Intel在东京展示玻璃基板技术，并宣示将FOPLP视为下一代先进封装的技术标准[1] 主要厂商布局与进展 - 台湾封测大厂力成在2018年抢先建设全球首座FOPLP生产基地，吸引AI运算及电源管理芯片大厂合作，其技术已进展至5倍光罩的次世代AI芯片封装，预计2027年正式量产[2] - 力成近一年股价表现强劲，涨幅达123%，股价来到244.5元新台币[2] - 日月光将FOPLP纳入其VIPack先进封装平台，锁定高效能运算与通讯芯片市场，针对不同客户需求开发多样化面板尺寸，提供具备量产弹性且技术风险低的转型方案[2] 技术挑战与产业考量 - FOPLP技术在良率与产线转型的阵痛期面临翘曲与边缘效应的挑战，若良率无法稳定提升将冲击公司毛利[2] - 老牌面板厂友达认为现阶段投入FOPLP风险大，倾向不跟进[2] - 面板厂转型所需的曝光、雷射及电镀自动化系统成本高昂[2]

文章核心观点 - 英特尔代工事业部发布了一款“人工智能芯片测试载体”，旨在展示其面向AI/HPC应用的前沿制程与封装技术能力，并证明其已具备量产多芯片粒架构处理器的制造实力 [1][2] 技术平台与架构 - 测试载体采用系统级封装方案，尺寸达8个光刻版大小，集成了4个基于英特尔18A制程的逻辑芯片块、12组类高带宽内存4堆栈以及2个输入输出芯片块 [1] - 该平台核心验证了下一代高性能AI处理器将采用多芯片粒架构，并展示了将大型计算芯片块、HBM堆栈、高速互联及新一代供电技术整合到可量产封装体的完整集成方案 [2] - 平台采用增强型嵌入式多芯片互连桥接技术进行2.5D互联，并针对UCIe芯粒间接口设计，支持32 GT/s及以上的传输速率 [3] 制程与封装技术创新 - 逻辑芯片块基于英特尔18A制程，集成了环绕栅极晶体管与背面供电技术 [3] - 公司展示了垂直整合战略，包含专为“芯粒堆叠”开发的英特尔18A-PT制程工艺，该工艺具备背面供电、穿透式硅通孔及混合键合技术 [4] - 通过结合Foveros系列3D封装技术与EMIB桥接技术，公司构建了“横向+垂直”的混合集成架构，作为大型硅中介层方案的替代选项，宣称具备更高的晶圆利用率与产品良率 [4] 供电系统设计 - 技术平台整合了一系列供电创新技术，包括背面供电技术、片上全品类金属绝缘金属电容器、桥接器层级的去耦电容、基底芯粒端的嵌入式密集型去耦电容与嵌入式金属绝缘金属薄膜电容，以及嵌入式同轴磁集成电感器 [5] - 这些技术共同支撑起部署在每组内存堆栈下方及封装体底层的“半集成式电压调节器” [5] - 分层供电网络的设计目标是为应对生成式AI负载的瞬时大电流波动提供稳定电力，避免电压裕量崩溃 [6] 商业与产品定位 - 此次展示的测试载体不同于上月展示的包含16个逻辑芯片块与24组HBM5堆栈的概念产品，其已具备量产能力 [1] - 推出该测试载体是公司吸引客户的重要手段，但其计划于2027年推出的代号为Jaguar Shores的AI加速器是否会采用此架构仍有待观察 [6]

文章核心观点 文章通过多个案例阐述了半导体产业链中存在一批来自传统行业的“隐形冠军”企业 它们凭借在原有领域积累的深厚技术底蕴（如材料科学、工艺技术）成功跨界进入半导体行业的关键环节 这些企业的成功并非偶然 其共同点在于深刻理解自身核心技术的本质 并将其在极端精度、纯度和稳定性方面推向极致 从而在半导体这一高度专业化且复杂的产业生态中占据了不可替代的利基市场地位 [1][27][28][29] 根据相关目录分别进行总结 味之素 (Ajinomoto) - 公司最初是日本著名的调味品公司 在研究氨基酸副产品时 研发出一种具有高绝缘性等特性的热固性薄膜ABF [1] - 1996年与英特尔合作开发FC-BGA封装 使ABF成为该产品的主要方案 最终垄断了全球99%的高端CPU和GPU封装市场 [1] - 2021年全球芯片荒期间 ABF材料的交付周期长达30周 英特尔、AMD和英伟达等巨头需排队等待 [1] 唐纳森 (Donaldson) - 公司起源于上世纪20年代 发明了世界上第一个实用的拖拉机空气滤清器 能够捕捉99%以上的尘埃颗粒 [2] - 公司将用于拖拉机的纳米纤维过滤技术升级 应用于半导体洁净室化学气体过滤系统 能够捕捉0.1-0.3微米级的污染物 [4] - 其过滤系统确保洁净室空气纯度达到百级甚至十级标准（每立方英尺空气中0.5微米以上颗粒不超过100个甚至10个）[4] 迪思科 (DISCO) - 公司起初是生产工业磨刀石和砂轮的小工厂 1968年推出了厚度仅40微米（相当于一根头发丝）的MICRO-CUT超薄切割轮 [4][5] - 为解决超薄砂轮的应用难题 公司于1970年自主开发了专用切割机 将振动控制在亚微米级别 [5] - 公司重新定义核心业务为“切、削、磨”（K-K-M）能力 而非具体产品 从而顺利进入激光切割领域 [6] - 其切割设备精度可控制在2微米以内（相当于头发丝直径的1/35）[8] - 针对硬度是硅4倍的碳化硅晶圆 公司开发了KABRA激光切片技术 将传统需要3.1小时且损耗率40%的切割过程大幅优化 [9] - 目前公司在晶圆切割和研磨设备领域拥有全球70%-80%的垄断性市场份额 [9] 富士胶片 (Fujifilm) - 面对数码相机对胶卷市场的冲击 公司进行了长达16年的转型 2006年后关闭多数胶卷工厂 裁减5000名员工（占全球胶卷部门员工总数的1/3）[12] - 公司将胶卷领域积累的光化学反应等核心技术（化学配方、纯度控制等）成功移植到半导体光刻胶领域 [15] - 2018年 公司摄影相关业务营收占比降至16%（2001年为54%）胶卷业务占比降至1%（2001年为19%）成功转型为多元化高科技集团 [16] - 2024年公司营收超过2.5万亿日元 是2000年的近1.5倍 [16] 戈尔 (Gore) - 公司基于膨体聚四氟乙烯材料发明了既防水又透气的Gore-Tex面料 [18] - 公司将ePTFE材料技术应用于解决ASML EUV光刻机真空环境下的线缆放气污染难题 制造出满足要求的特种电缆 [18][20] - 该特种电缆成为价值1.5亿美元EUV光刻机的关键部件 几乎用于每一台ASML EUV光刻机 [21] TOTO - 作为日本最大的马桶制造商 公司利用在陶瓷成型、烧结和微缺陷控制方面的经验 为半导体行业开发高性能陶瓷材料 应用于晶圆静电卡盘 [22] - 其陶瓷业务在2022财年首次实现显著盈利 并成为公司增长最快的板块之一 [22] JSR - 公司最初是合成橡胶制造商 为汽车工业提供轮胎材料 [23] - 1979年决定进入光刻胶市场 将橡胶时代积累的聚合物合成与纯度控制能力转化为竞争力 [23] - 到2023年 公司成为全球最大的ArF光刻胶供应商 市场份额约39% [23] 豪雅 (HOYA) - 公司最初以水晶玻璃和眼镜片闻名 [24] - 利用在光学玻璃领域百年积累的熔炼控制、超精密抛光等技术 生产达到原子级平整度的EUV光罩基板 [24] - 其产品支撑着3nm乃至未来2nm制程节点 [25] 汉高 (Henkel) - 公司起家于洗衣粉和日化产品 [26] - 将洗涤剂时代积累的表面活性剂技术（控制液体润湿、扩散等）应用于半导体先进封装所需的毛细底部填充胶 在该市场近乎垄断 [26] 成功的共同密码 - 共通点在于对技术本质的深刻理解能力 以及将核心能力与新兴领域需求窗口连接起来的敏锐度 [27] - 跨界成功的关键在于将工艺做到极致的纯度、精度和长期稳定性 这需要数十年的连续迭代 体现了长期主义 [27] - 半导体材料竞争的本质是“隐性知识”的竞争 即无法通过技术转移直接获得的生产线工艺经验 这构成了“隐形冠军”的长期壁垒 [28] - 这些企业通常主动选择利基市场 这些市场虽规模不大 但却是制造流程中不可替代且客户转换成本高的环节 从而能维持技术与利润双重壁垒 [28] - 日本企业跨界更依托于材料化学的同源性（如JSR、富士）而欧美企业则更侧重于将核心工艺推向极限后找到新应用场景（如唐纳森、戈尔）[29]

核心观点 - 人工智能数据中心需求激增导致存储半导体供需趋紧，推动三星电子与SK海力士季度业绩创下历史新高，并引发其在HBM及NAND闪存等高价值产品领域的激烈竞争 [1][2][5] 公司业绩表现 - **三星电子2025年第四季度业绩**：营收93.8万亿韩元，同比增长23.7%；营业利润20.1万亿韩元，同比增长209.2% [1] - **三星电子半导体部门业绩**：营收44万亿韩元，同比增长46%；营业利润16.4万亿韩元，同比大幅飙升465.5% [1] - **SK海力士2025年第四季度业绩**：营收32.8267万亿韩元，同比增长66.1%；营业利润19.1696万亿韩元，同比增长137.2% [1] 业绩驱动因素：供需失衡与价格变动 - **需求侧**：谷歌、微软、亚马逊、元宇宙等北美头部科技企业持续扩建AI数据中心，直接推动存储半导体需求激增 [2] - **供给侧**：受2022年存储市场下行周期影响，存储半导体厂商的产能供给能力仍处于受限状态 [2] - **DRAM市场**：两家公司的DRAM位元增长率（出货量增长率）环比仅维持在10%出头的个位数水平，但平均售价涨幅达到25%至近40% [2] - **NAND闪存市场**：SK海力士的位元增长率仅约10%，三星电子的位元出货量甚至略有下滑，但产品价格大幅上涨（涨幅区间为25%~31%）有力支撑了业绩 [2] 高带宽内存市场动态 - **供应短缺**：AMD下一代AI芯片“MI455”将搭载432GB的HBM4，容量较英伟达同类产品高出50%，加剧了HBM4供应缺口；谷歌TPU和微软AI芯片“Maia 200”采用HBM3E，共同推动HBM价格走高 [3] - **产能紧张**：三星电子与SK海力士管理层均表示，尽管已全力扩大HBM产能，但客户需求仍远超当前供应能力 [3] - **竞争加剧**：SK海力士称现有产能无法满足需求，预计部分竞争对手将借此切入市场；三星电子则称其HBM4产品已获客户反馈，证实具备差异化性能竞争力，样品正推进客户评估 [3] - **未来布局**：两家公司预计将同步启动HBM4的量产供应，并围绕市场份额展开激烈争夺；同时，针对下一代产品HBM4E以及定制化HBM的战略竞争也已提前升温 [3][4] NAND闪存市场趋势 - **战略地位转变**：随着AI应用从训练转向推理，NAND闪存在英伟达下一代AI基础设施蓝图中占据全新战略地位，成为支撑AI推理负载不可或缺的核心组件，从辅助外设转变为系统核心部分 [5] - **出口数据**：2026年1月，韩国NAND闪存出口额达13亿美元，较2025年同期增长108%，出口量同比上升28% [6] - **供应受限**：三星与SK海力士计划小幅减产或维持现有晶圆产出规模，同时将资本支出转向HBM等利润更高的产品；行业向QLC工艺转型过程中生产效率下降，进一步收紧供需平衡 [6] - **产品结构优化**：三星与SK海力士缩减面向移动终端及个人电脑的NAND闪存产品占比，将资源集中投向服务器与企业级固态硬盘领域，旨在提高技术壁垒，避免恶性价格竞争 [7] - **市场预测**：随着NAND闪存及企业级固态硬盘在AI场景中战略地位提升，其有望成为继DRAM之后，韩国存储巨头新的核心利润增长引擎 [7]

苹果公司2026年产品策略调整 - 核心观点：苹果公司计划调整2026年产品发布策略，优先保障并重点推出三款高端新iPhone机型，同时推迟标准版iPhone 18的上市时间，以优化资源配置、应对供应链挑战并最大化高端机型的营收与利润[1] - 具体产品规划：2026年下半年将重点推出旗下首款折叠屏iPhone，以及两款配备更高端摄像头和更大尺寸显示屏的非折叠高端机型[1] - 标准版机型调整：标准版的iPhone 18预计将推迟至2027年上半年出货[1] 策略调整的驱动因素 - 供应链与成本压力：当前存储芯片及其他原材料价格持续上涨，供应链运转是核心挑战之一，苹果此举旨在优化资源配置以应对供应限制和成本激增的压力[1][2] - 利润最大化：调整策略旨在最大限度地从高端机型中获取营收与利润[1] - 生产风险控制：首款折叠屏iPhone的量产涉及更复杂的工艺技术与新型材料，需要更多时间达到合格的质量标准，优先保障高端机型生产有助于将潜在的生产风险降至最低[1] 行业背景与供应链挑战 - 行业普遍承压：科技行业供应链，尤其是消费电子领域，正面临存储芯片及各类原材料供应短缺的压力，小米、OPPO、vivo和传音等多家中国智能手机厂商已下调了今年的出货预期[2] - 苹果面临的具体限制：苹果公司警告iPhone正面临供应限制，该问题已对2024年1至3月的季度业绩造成影响，部分现有供应商已将资源和重心转向服务英伟达、谷歌、亚马逊等AI领域头部企业[2] - 材料供应担忧：由于人工智能服务器系统消耗了全球大部分高端芯片基板用玻纤布，苹果也在为这类材料的供应问题担忧[2] 公司的应对措施 - 供应链管理：苹果即将召开年度供应商大会，本次大会规模有所扩大，纳入了更多零部件厂商和原材料供应商，目的是确保今年供应链的稳定性[3] - 产品研发管线：苹果目前至少有五款新iPhone处于研发阶段，包括一款经过重新设计、厚度创下历史新低的iPhone Air，一款标准版新机型，以及三款高端机型，iPhone Air预计不会在2026年上市[2] 行业内的普遍调整 - 其他厂商的应对：并非只有智能手机厂商在调整2026年的生产计划，许多个人电脑厂商已迅速重新设计产品或调整产品线优先级，以更高效地利用有限的存储芯片资源，部分中国智能手机厂商则因成本上涨和供应瓶颈，取消了部分入门级机型的发布计划[3]

黄仁勋对马斯克自建晶圆厂计划的评论 - 英伟达首席执行官黄仁勋对埃隆·马斯克建造并运营超大规模晶圆厂“TeraFab”的计划发表了审慎表态，强调先进芯片制造是全球技术门槛最高的产业领域之一，其难度绝非仅凭资本投入就能攻克 [1] - 黄仁勋指出，建造晶圆厂绝非易事，真正的制造能力取决于数十年积累的工艺研发经验、复杂的设备整合技术以及高度协同的供应链体系，并以台积电等行业龙头为例，佐证成功关键在于持续稳定的技术落地能力，而非单纯资金投入 [1] 马斯克自建晶圆厂的背景与目标 - 埃隆·马斯克推进自建大型芯片工厂“TeraFab”的计划，旨在为特斯拉的人工智能芯片与车载芯片提供长期稳定的供应保障，以降低未来遭遇半导体供应短缺的风险 [1][2] - 该计划由特斯拉对定制化人工智能处理器、自动驾驶硬件及车载计算系统的需求持续攀升所驱动，凸显出人工智能及电动汽车企业在保障芯片长期供应方面面临的压力正不断加大 [2] - 据报道，马斯克为TeraFab计划设定的目标产能最高可达每月100万片芯片，而行业估算建设这样一座工厂所需的投资额或将高达数千亿美元 [2] 行业观点与挑战 - 黄仁勋曾表示，即便是成熟的科技企业，要达到头部晶圆代工厂的制造标准也“极其困难”，并以英特尔为例，指出其即便拥有数十年行业经验，在布局先进制程代工业务时仍面临重重挑战 [2] - 从行业观点来看，要复制全球顶尖的半导体制造能力，绝非短期建设就能完成，而是一项需要跨越数代人努力的艰巨挑战 [2]

先进封装技术概述 - 先进封装是一系列用于强化芯片整合、连接与系统性能的封装方案，例如CoWoS、SoIC，其本质是从传统“盖平房”式的平面连接升级到2.5D甚至3D的立体堆叠方式[2] - 该技术通过缩短芯片与芯片、芯片与内存之间的距离，让算力得到更高效的发挥，将分散的性能潜力转化为实际可用的输出效果，而非直接提升运算速度[2] 先进封装影响性能的关键原理 - 性能影响的核心在于线路分布，数据在芯片内部移动的能耗有时甚至超过运算本身，先进封装通过搭建类似“天桥”的短连接路径，减少延迟并节省电能[3] - 封装结构紧密影响散热表现，芯片堆叠越密集热源越集中，若热量无法有效散发将限制实际可用性能，因此封装设计成为决定芯片性能上限的关键因素[3] 不同应用场景的封装技术分化 - AI与数据中心芯片追求极致输出，封装设计不惜成本以追求最高带宽与传输效率，旨在搭载海量内存如HBM[4] - 智能手机等移动设备芯片的封装（如InFO技术）则追求极致轻薄，需在高度整合、功耗与续航之间找到平衡，是一场“口袋里的空间艺术”[4] 先进封装的前沿技术发展 - 行业开始研发“玻璃基板”以替代传统塑料材质，玻璃能制作更细小的线路使信号传递更精准，其耐高温特性可减少材料膨胀与翘曲问题，并能同时封装更多芯片以降低生产成本[5] - 面板级封装（FOPLP）改用方形封装替代传统圆形晶圆，能更充分利用空间减少边角浪费，通过“极致利用”的逻辑在提升产量的同时进一步压低成本[5] 行业技术演进背景 - 随着2纳米制程逐步量产，芯片性能不再只依赖晶体管微缩，负责整合与配置的“先进封装”已成为市场高度关注的核心技术[1]

公司第四季度业绩表现 - 第四季度销售额为33.3亿美元，同比增长0.2%，结束了连续几个季度的下滑 [1] - 第四季度销售额高于公司此前预期的中值，并超过了Visible Alpha分析师预测的32.8亿美元 [1] - 第四季度公司由上年同期盈利3.41亿美元转为净亏损3000万美元 [2] - 第四季度毛利润从12.5亿美元下滑至11.7亿美元，毛利率为35.2% [2] - 第四季度毛利润11.7亿美元高于分析师预测的11.5亿美元，但净利润3000万美元亏损与分析师的2.332亿美元盈利预测形成反差 [2] 公司业务与市场需求分化 - 第四季度销售额增长得益于个人电子产品、通信设备、计算机外围设备和工业机械的芯片需求增加 [1] - 公司面向汽车客户的业务表现低于预期，表明来自该关键终端市场的需求依然疲软 [1] - 汽车制造商面临电动汽车推广缓慢、中国竞争对手的激烈挑战，并仍在消化疫情高峰期积累的芯片库存，导致行业对半导体需求持续低迷 [1] - 人工智能芯片需求强劲，与企业寻求更先进半导体为数据中心提供动力有关，与传统半导体（如汽车）的需求疲软形成鲜明对比 [1] 公司战略调整与未来展望 - 人工智能芯片与传统半导体之间的需求分化，迫使公司近年来多次下调业绩预期并裁员 [2] - 公司计划到2027年将有5000名员工离开，其中包括2024年4月宣布的2800个裁员岗位，这是其重组生产布局和削减成本计划的一部分 [2] - 公司预计2024年净资本支出在20亿美元至22亿美元之间 [2] - 公司预计2024年第一季度营收约为30.4亿美元，高于去年同期的25.2亿美元，表明销售额将继续增长 [2] - 公司预计2024年第一季度毛利率约为33.7%，高于去年同期的33.4% [2]