核心观点 - 中国国际经济贸易仲裁委员会裁决三安光电旗下两家子公司向惠特科技支付约3.27亿元人民币，但纠纷背后核心是惠特科技供应的LED晶粒分选机存在严重质量问题，对三安光电的生产运营和客户订单造成了重大影响[1][3][4] - 惠特科技正将业务重心从LED设备转向光通信与AI相关设备，这引发了客户对其原有设备能否获得持续维护与支持的担忧[5][6][7] - 以矽电股份为代表的国内半导体设备厂商正在强势崛起，凭借性价比和可靠服务蚕食惠特科技等台系厂商的市场份额，国内设备采购格局正在发生深刻变化[10][11] 纠纷详情与设备问题 - 三安光电指出，未支付剩余价款的原因是惠特科技供应的设备存在严重质量问题，包括硬件缺件发货，以及软件上的抓取失败、排列间距问题、卡顿和死机等，导致设备未达到合同约定的产能标准而未予验收[3][4] - 设备的质量缺陷具有重复性和随机性，已超出正常合理范畴，对三安光电造成产能爬坡受阻、良率停滞，进而无法满足国际大客户订单需求，导致了重大订单流失和商誉损失[4] - 设备质量问题不仅影响生产，更冲击了公司的客户信任链，同时，设备售价中包含的“质量保证与提升承诺”即未来数年的技术支持合同，其服务质量的不确定性也给终端客户带来风险[4] 惠特科技的业务转型 - 惠特科技在财报会上指出，公司未来发展重心将放在光通信相关的CPO、MPO设备与代工服务，特别是硅光激光光源DFB、EEL的量测与代工业务[6] - 公司自2024年起陆续推出硅光子相关设备，并扩大激光清洁设备应用，同时布局用于AI眼镜的精密光学与AI相关自动化组装与测试设备[7] - 业务重心转移意味着LED晶粒分选机已不再是公司发展重点，这直接引发了客户对其设备后续维护、配件供应、软件更新和技术支持能否得到保障的担忧[7][8] 设备维护的长期风险 - LED晶粒分选机作为涉及高速机械往复运动的精密设备，长时间运行后机械部件会发生磨损，需定期校准，否则会导致芯片破损或放置错误，造成巨大损失[8] - 设备的吸嘴和点测机探针属于易耗品，需要原厂持续供应配件并指导更换[8] - 随着LED芯片规格的迭代，需要原厂更新视觉识别算法和控制系统软件以维持最佳产能和良率，若原厂无法保证后续维护，客户将面临无法估量的潜在风险[8] 国内设备厂商的崛起与行业影响 - 以矽电股份为代表的国内半导体设备供应商正在强势崛起，在泛半导体LED领域尤为明显[10] - 矽电股份在LED光电芯片领域，通过测试方案与自动化集成优化，大幅提升测试效率与产能，其新开发的高速分选机及测试分选一体机已达到行业先进水平[10] - 矽电股份在国内探针台市场占有率从2019年的13%提升至2024年的23.3%，客户涵盖三安光电等头部企业，正以性价比优势蚕食惠特科技等台系厂商的客户[11] - 国内厂商的崛起使得三安光电等制造商能够以更低成本获得更好设备，并在后续维护上获得更可靠保障，改变了设备采购的格局和成本结构[10][11]

文章核心观点 - AI算力基础设施的构建远非单一芯片公司的胜利，而是由晶圆制造、先进封装、存储、网络互连、功率散热、材料设备等多个环节协同进化的结果[2] - 随着AI集群规模爆炸式增长，连接和同步能力变得与制造算力同等重要，这催生了一批在特定技术领域占据主导地位的“隐形冠军”公司[10] - 支撑英伟达等显性巨头的，是一个由长期深耕、技术壁垒极高的上游供应商构成的脆弱而坚韧的产业生态系统[30][31] AI数据中心连接革命 - AI集群规模爆炸式增长彻底改写了数据中心互联规则，单台服务器从搭载1-2颗处理器发展到最多8颗，最强大的AI模型需要数百万颗GPU协同工作[3] - 英伟达最新产品将多块板卡组合成拥有72颗GPU的系统，明年将翻倍至144颗，后年推出的Kyber机架更将包含572颗GPU，每颗GPU都需要与交换机建立独立连接，导致每台服务器通常需配备九根电缆[3] - **Credo**凭借其有源电缆(AEC)解决方案崛起，该电缆单价300-500美元，通过两端搭载的DSP芯片传输数据，最长距离达7米，解决了AI集群对确定性延迟和可靠性的极高要求，避免了“链路抖动”导致GPU离线或数据中心停机的风险[4][6][9] - Credo占据有源电缆市场88%的份额，2024财年营收翻倍至4.368亿美元并首次盈利，分析师预计其2026财年销售额将再度翻番接近10亿美元，到2028年AEC市场规模将达40亿美元[6] - 当传输距离超过100米、速率达200Gb/s甚至400Gb/s时，**康宁**的光纤成为首选，其光传输数据速度远快于电，能耗更低，在短距离内效率是电子的三倍，长距离下高出约20倍[7] - ChatGPT问世后，搭载光纤的数据中心需求爆发式增长，康宁与Meta达成60亿美元协议供应光纤，康宁生产第一个10亿英里光纤用了近半个世纪，第二个10亿英里仅用8年，下一个10亿英里将更快到来[7] - 更具想象力的技术是CPO（共封装光学），将光纤直接集成到服务器芯片内部，英伟达正与康宁探索在其芯片中直接集成康宁的CPO产品[9] - 铜缆与光纤在AI数据中心内部形成微妙的共生关系，铜缆因确定性延迟优势在特定场景关键，而光纤则在带宽和能效上具有压倒性优势[9] 光通信生态的技术跃迁 - **Lumentum**正从电信主力转型为AI数据中心核心赋能者，2026财年第一季度营收5.338亿美元，同比增长58%，非GAAP运营利润率18.7%，第二季度指引营收6.3-6.7亿美元，运营利润率20-22%[12][13] - Lumentum与英伟达达成合作，将其磷化铟激光器解决方案集成至NVIDIA Spectrum-X Photonics网络交换机中[13] - Lumentum押注三大AI增长引擎：光电路交换机、CPO和云端收发器，其发布的R64光电路交换机功耗不到150瓦，可承载每秒超100太比特光流量，相比基于分组的交换机可降低约80%功耗[13] - 现代AI集群已扩展到数十万乃至百万颗GPU级别，为GPU输送数据成为瓶颈，如果网络跟不上，昂贵的加速器最多会有30%的时间处于闲置状态[15] - **Coherent**（前身为Finisar/II-VI）同样与英伟达合作开发采用CPO的硅光子网络交换机，其数据通信业务收入中超过50%来自200G及更高速率的收发器[16] - 在AI/ML普及推动下，800G收发器已量产，1.6T收发器将在未来几年内上市，五年内，800G和1.6T数据通信收发器的市场规模有望超过所有其他类型数据通信收发器的总和[16] - Coherent的InP技术平台是业内极少数经过大规模商用验证的平台，过去二十年间已有超过2亿只数据通信激光器在全球部署[17] - AI网络架构变革大幅增加了数据中心内的光链路数量，成就了光通信领域“隐形冠军”的黄金时代，但需警惕网络瓶颈被解决后需求增速可能迅速放缓的风险[19] 被忽视的AI系统基石 - **SiTime**专注于MEMS时钟器件，其产品对于保证AI服务器、光模块、高速网络链路中成百上千颗处理器的纳秒级同步至关重要，2025财年第三季度营收8360万美元，同比增长45%，毛利率提升至近60%[20] - 当数据中心集群扩展到数万颗GPU和CPU时，几纳秒的偏差就会破坏整个工作负载的同步性，造成经济损失，SiTime基于MEMS的器件用硅替代易碎石英，实现了更小尺寸、更低功耗和更高稳定性[21] - SiTime的通信、企业与数据中心业务占总营收一半以上，同比增长超过100%，实现连续六个季度三位数增长，其高频Elite与Elite RF振荡器能提升GPU效率并降低互联延迟[23] - 一种由日本百年纺织企业**日东纺**几乎独家供应的微型玻璃纤维薄片T-玻璃，成为苹果、英伟达等巨头面临紧缺的关键材料，用于防止芯片封装基板在高温下翘曲变形[23][24] - 供应趋紧已迫使苹果等公司增派高管前往日本直接谈判以确保供应，日东纺上一财年营业利润创下约1.04亿美元的历史新高，计划到2028年将2025年产能扩大至三倍[26] - 材料供应短缺导致价格上涨，日本材料厂商Resonac宣布部分产品涨价超30%，日东纺也计划今年提价，花旗分析师预计涨幅或达25%以上，最终可能传导至消费电子产品[26] - 精密时钟和特种材料定义了AI系统可靠性的地基，决定了整个系统在极端条件下的稳定性，这些基础组件的垄断性供应也构成了供应链的系统性风险[27][28] 隐形供应链的脆弱与韧性 - 支撑AI算力的供应链技术壁垒极高，如康宁的超纯玻璃光纤、日东纺的T-玻璃、Lumentum的光交换、Coherent的激光器、SiTime的MEMS时钟等，都需要数十年积累，短期内难以复制[30] - 供应链同时表现出脆弱性，存在单点依赖和产能扩张滞后问题，如康宁产能扩张赶不上需求，Lumentum需提前3年预测需求投资产线，日东纺产能扩张要到2028年完成，任何意外都可能引发连锁反应[30] - 需求端的不确定性是更深层的脆弱性，如果主要AI公司或云厂商调整投入计划，上游许多供应商都可能受到冲击[30] - 从长期看，这条供应链展现出韧性，其核心公司具备长期主义、深厚技术积累和敢于在不确定性中下注的特质，例如康宁在光纤业务上亏损近20年，SiTime深耕MEMS时钟二十多年，日东纺从传统纺织厂转型为材料先驱[30] - 英伟达的成功本质上是整个产业生态的胜利，背后是全球数百家企业、数十万工程师构成的紧密绑定的隐形产业链[31]

2025年第四季度及全年业绩表现 - 2025年第四季度营业收入达到4.4亿美元，较2024年同期增长14% [2] - 2025年第四季度毛利润增长27%至1.18亿美元，营业利润增长39%至7100万美元 [2] - 2025年第四季度净利润总计8000万美元，同比增长48%，每股收益为0.71美元 [2] - 2025年全年营收增长9%至16亿美元，净利润增长6%至2.2亿美元 [2] - 公司实现了有史以来最高的季度营收，所有关键技术平台均实现增长 [3] 2026年业绩指引与资本支出计划 - 对2026年第一季度营收指引为4.12亿美元，预计同比增长15%，上下浮动5% [2] - 此前已公布一项6.5亿美元的资本支出投资计划，预计2026年下半年完成全部审批 [2][3] - 追加投资2.7亿美元用于扩大硅光子（SiPho）元件的产能和功能 [2][3] - 针对SiPho的总投资达到9.2亿美元，目标是到2026年12月，SiPho晶圆的开工产能将超过2025年第四季度实际月出货量的五倍以上，并已获得客户承诺订单 [3] 与英伟达的合作及SiPho技术前景 - 公司宣布与英伟达达成合作，将为英伟达的产品供应硅光子元件 [2] - 公司的SiPho平台表现出色，利润率大幅提升，是1.6T收发器的主要供应商 [3] 与英特尔合作关系的终止 - 英特尔表示无意履行双方于2023年9月签署的制造协议，该协议涉及英特尔在其新墨西哥州工厂为Tower的客户生产300毫米晶圆 [4][5] - 双方目前正在进行调解，原计划在新墨西哥州的生产线被重新分配到公司位于日本的Fab7工厂 [5] - 2023年的合同曾设想Tower投资3亿美元用于英特尔工厂的设备，以支持下一代300毫米芯片的生产 [5] - 英特尔收购Tower的计划（价值54亿美元）失败后，双方达成了此项制造协议，英特尔并向Tower支付了3.75亿美元的终止费 [5][6]

太空制造半导体技术概述 - 英国初创公司Space Forge于2023年12月在其ForgeStar-1卫星上启动了轨道熔炉，产生超高温等离子体流，这是首次在自由飞行的商业卫星和非载人有效载荷上实现轨道半导体晶体制造 [2] - 公司成立于2018年，致力于利用太空环境制造材料，以助力下一代电子产品、光网络及药物研发 [2] - 其飞行熔炉专门用于制造晶种，这些晶种将在地球上用于生产镓、氮化铝或碳化硅衬底，以制造高性能功率器件 [2] 太空制造的历史与性能优势 - 1973年至2016年间，约有160个半导体晶体在各种航天器的微重力环境下生长 [2] - 一项2024年发表在《自然》杂志的荟萃分析发现，其中86%的太空生长晶体比在地球上生长的同类晶体尺寸更大、更均匀，性能也更优异 [2] - 太空生长的晶体已展现出显著更高的电子迁移率，与地球生长的晶体相比，开关效率可能提高20-40% [3] 太空制造的技术原理 - 太空极高的真空度可去除杂质，例如，在500公里以上的太空中，氮的自然浓度约为10的-22次方，远低于地球上真空室内的10的-11次方 [4][5] - 微重力环境能阻止对流发生，创造均匀的晶体形成条件，从而获得持续均匀的沉积区域 [5] - 半导体晶格结构的质量和纯度直接影响其热性能，太空制造可生产运行温度更低、所需冷却更少或输出功率更高的半导体 [5] 潜在应用与市场价值 - 采用太空生长晶体制造的电子元件，在5G基站等大型基础设施中，节能潜力巨大，或许可以节省高达50%的能源 [3] - 半导体结构缺陷减少带来的内阻降低和发热量减少，对冷却成本高昂的人工智能数据中心可能具有颠覆性意义 [5] - 更完美的晶体可以让更小的芯片在不发生故障的情况下承受更高的电压，适用于电力电子领域 [5] - 一些分析师估计，到2034年，在轨制造市场规模可能达到281.9亿美元 [9] 成本挑战与竞争格局 - 目前，SpaceX的猎鹰9号火箭将有效载荷送入近地轨道，每公斤成本约为1500美元 [6] - 有观点认为，如果太空生长的基质能将价值1万美元的高端人工智能处理器的产量从50%提高到90%，或让量子计算机在接近室温下运行，发射成本只占所创造总价值的一小部分 [6] - 反对观点指出，硅衬底价格已大幅下跌，在电力等大宗市场，晶圆价格已从每片2万美元降至几百美元，地面制造技术也在不断进步 [6][7] - 使用多个传统器件或许能够以更低的总体成本获得比太空生长器件性能更优的产品 [7] 行业发展与公司动态 - 除Space Forge外，其他公司也押注于太空晶体的潜力 [8] - 科罗拉多州的Voyager Technologies公司获得了在轨道上生长新型光纤材料晶体的专利，声称可显著提高数据传输速度 [8] - 伦敦的ACME Space公司计划测试其气球发射的轨道工厂Hyperion，着眼于半导体、制药和光纤市场 [8] - 加利福尼亚州的Varda Industries公司去年筹集了3.29亿美元资金，用于在太空生产药品，并已进行多次轨道飞行以测试其返回技术 [8][9] 技术验证与未来计划 - Space Forge的ForgeStar-1卫星将在今年晚些时候的脱轨机动中部署新型隔热罩，但该航天器设计目的仅在于对轨道熔炉进行全面测试 [7] - 该卫星最终会在返回地球过程中损毁，公司计划通过预计明年发射的后续任务，将第一批太空培育的晶体带回地球，带回材料量最多几公斤 [7] - 有学者提出谨慎观点，认为微重力环境并不适合大宗材料生产，但对于特定应用领域的利基材料，投资或许值得 [9]

事件概述 - 卓胜微发布股东权益变动提示性公告，因实际控制人之一许志翰解除婚姻关系进行财产分割，将其直接持有的17,152,005股公司股份（占公司总股本的3.21%）非交易过户至ZHANG YU（张昱）女士名下 [2] - 本次权益变动属于非交易过户，不触及要约收购，未导致公司实际控制人发生变化，公司实际控制人共同控制的表决权比例保持31.90%不变，不涉及公司控制权变更，对公司的经营管理不构成影响 [2][3][4] 权益变动具体细节 - **变动前持股情况**：许志翰直接持有公司无限售条件流通股34,304,010股，占公司总股本的6.41%，ZHANG YU（张昱）女士未持有公司股份 [2] - **变动方案**：根据《离婚财产分割协议》，许志翰将其持有的17,152,005股（占公司总股本的3.21%）分割至ZHANG YU（张昱）女士名下 [2] - **变动后持股情况**：权益变动后，许志翰与ZHANG YU（张昱）女士各直接持有公司17,152,005股，均占公司总股本的3.21% [2][3] - **一致行动安排**：ZHANG YU（张昱）女士与许志翰签署了《表决权委托及一致行动协议》，将其所持全部股份对应的表决权等权利（除收益权和股份转让权等财产性权利外）全权委托给许志翰行使 [3][4] 实际控制人持股结构变动 - **变动前后对比**：本次权益变动前后，公司实际控制人许志翰、FENG CHENHUI（冯晨晖）、TANG ZHUANG（唐壮）及其一致行动人合计持有股份总数保持不变，均为170,647,457股，占总股本比例均为31.90% [4] - **具体股东持股**：变动后，许志翰持股比例由6.41%降至3.21%，ZHANG YU（张昱）女士新增持股3.21%，其他一致行动人（无锡汇智联合投资企业、FENG CHENHUI、YI GEBING、TANG ZHUANG）持股比例未发生变化 [4] 股份锁定与减持承诺 - **减持限制**：ZHANG YU（张昱）女士承诺，在许志翰担任公司董事、高级管理人员期间，其每年转让的股份不得超过所持有公司股份总数的25% [2] - **流通限制**：ZHANG YU（张昱）女士承诺将继续履行许志翰此前作出的全部股份锁定与减持承诺，包括锁定期、离职后半年内不转让、减持价格不低于发行价等 [4][5] - **监管义务合并计算**：ZHANG YU（张昱）女士因承继取得的股份，其持股比例、锁定期、减持限制等监管义务将与许志翰持有的公司股份合并计算，并承诺与许志翰持续共同、连带地遵守所有相关承诺及监管要求 [6] - **具体减持规则**：ZHANG YU（张昱）女士作为持股5%以上股东，承诺通过集中竞价、大宗交易或协议转让等方式减持时将履行信息披露义务，并遵守连续90日内减持不超过公司股份总数1%（集中竞价）或2%（大宗交易）等具体规定 [7]

行业背景：智能汽车存储需求激增与供应危机 - 自2025年下半年起，AI算力基建热潮加剧了存储市场的周期波动，涨价与缺货蔓延，而智能汽车作为重要存储消耗极，正面临更严峻的“存粮危机”[1] - 智能汽车存储需求激增源于三方面：自动驾驶需处理海量传感器数据、智能座舱向“超大号智能手机”演进、以及车路云协同通信，存储芯片已成为决定整车智能化上限的关键硬件[3] - 车规级存储芯片供应极度吃紧，原因包括：车规芯片质量门槛严苛、全球供应商产能向AI倾斜导致车企在资源争夺中处于劣势[1] - 行业领军人物已公开表达焦虑，雷军指出内存成本正按季度狂飙，单季涨幅高达50%，且间隔继续涨；李斌感叹车企在资源争夺中“根本抢不过”[1] - 理想汽车预警，2026年车规级存储的满足率或将跌破50%红线，突显供应紧张局势[1] 市场规模与成本趋势 - 中高配智能汽车的车规级DRAM搭载量通常为4–16颗，NAND Flash为2–6颗，具体数量随智驾等级和座舱芯片平台浮动[4] - 单车存储芯片成本已从早期智能车型的40–90美元，上行至当前主流中高配车型的90–220美元[4] - 搭载城市NOA、端侧大模型的高阶智能车型，单车存储成本可突破500美元[4] - Yole Group报告预测，在2024年到2030年间，应用于汽车的NAND和DRAM的年复合增长率将高达21%，是所列产品中增速最快的[7] - 存储芯片价格飙升，主要用于汽车存储的DDR4 DRAM价格在2025年1月份同比飙升了1845%[7] - 巴克莱银行预测，假设出现最糟糕的短缺情况，高端电动汽车的DRAM芯片成本可能会进一步飙升500%[7] 公司分析：江波龙的车规存储业务布局 - 江波龙是一家聚焦于半导体存储应用产品全链条能力建设的公司，业务涵盖芯片设计、固件算法开发、封装测试等，产品线包括嵌入式存储、固态硬盘、移动存储和内存条[8] - 公司是国内较早切入车规级存储领域的企业，早在2020年就率先推出符合AEC-Q100可靠性验证标准的车规级eMMC产品[8] - 公司已与20余家主机厂、50余家Tier 1汽车客户建立深度合作，并顺利通过20余家主芯片平台的兼容性测试[8] - 公司构建了全系列车规级存储产品矩阵，可全面适配智能座舱域、自动驾驶域等不同场景，满足中高配及高阶智驾车型的存储需求[8] 公司核心商业模式：TCM与PTM - 为应对行业“双重枷锁”（标准化同质化与晶圆供应波动），江波龙形成了TCM（技术合约制造）和PTM（产品技术制造）两大协同商业模式[10] - TCM商业模式的核心在于高效拉通存储晶圆原厂与核心客户（汽车主机厂与Tier1）的供需关系，基于确定性供需合约，依托全栈Foundry能力实现一站式交付，提升产业链效率并保障稳定供应[10] - PTM商业模式的关键在于通过自主掌握主控芯片设计、固件算法、闪存与DRAM介质研究、封测制造等核心环节，灵活适配车企个性化需求，避免供应链依赖[13] - 在TCM和PTM双模式支持下，江波龙打造了一站式协同服务，缩短车企供应链周期，降低采购与适配成本，提升供应稳定性，并联动产业链各方形成协同合力[16] 公司技术实力与产品定制化 - 针对核心车载场景，公司提供定制化协同解决方案，如在产品中增加紧急断电保护、动态监测、故障自愈、减少写入放大等固件优化措施[18] - 在车载DVR应用中，通过自研固件定制减少写入放大系数以延长产品寿命，并具备断电保护功能确保数据安全[18] - 在T-BOX应用中，依托动态监控与故障自愈机制，实现存储单元全生命周期的高效运行[18] - 自研芯片方面，WM6000主控已集成到车规级eMMC产品中，UFS系列实现4.1/3.1/2.2/2.1全协议覆盖，未来车规级UFS产品也将逐步导入WM7000系列自研主控[18] - 生产制造上，公司依托旗下获得IATF16949认证的元成苏州封测制造基地，实现封装、测试环节的自主可控，确保产品安全与稳定[18] 未来战略：面向端侧AI的3.0时代 - 面对端侧AI驱动下的高阶智能汽车需求，公司战略核心是利用其自研主控与固件算法，提升存储与AI芯片的算力适配性，缓解“越智能化，存储成本越高、供应越紧张”的行业困局[19] - 公司将TCM/PTM的协同逻辑从“供需”与“服务”延伸至“生态协同”，致力于联动晶圆原厂、汽车主机厂与AI芯片厂商，构建“AI+存储”的深层生态[19] - 深度布局端侧AI是公司开启3.0时代、锁定未来十年胜局的关键筹码，通过从产品供给到协同服务，再到AI生态布局的升级，在智能汽车存储赛道上实现长期价值锚定[20]

Chiplet架构的核心优势与驱动力 - 新型Chiplet架构旨在解决传统单芯片(SoC)在功耗、散热和尺寸上面临的物理极限问题 为高性能计算(HPC)和人工智能(AI)开辟新的发展道路[2] - 相比单芯片处理器 Chiplet架构能以更低的成本提供更高性能 同时能耗降低高达10倍[2] - 传统SoC将所有组件集成在单一芯片上 随着芯片尺寸增大 制造成本增加且良率下降 同时AI工作负载导致大量数据在芯片间传输 消耗大量电力并产生巨大热量[2] Chiplet架构的技术原理与标准 - Chiplet架构采用封装级缩放方法 将组件插入埋藏在基板中的标准互连线 而非直接焊接在芯片上[4] - 通用芯片级互连高速标准(UCIe)于2022年推出 得到了英特尔、AMD、Arm、谷歌云、Meta、微软、高通、三星和台积电等巨头的支持[4] - UCIe提供分层架构 可与PCIe、CXL、NVLink和UALink等其他互连标准兼容[4] Chiplet架构带来的核心益处 - 允许将芯片紧密排列并通过UCIe连接 减少数据传输 从而降低功耗[4] - 赋予用户更大灵活性 可在系统特定位置采用特定处理器 更好地平衡性能与成本 而非被迫使用芯片制造商预先集成的组件[4] - 制造优势显著 较大的单芯片缺陷率高、良率低 而Chiplet架构可轻松更换有缺陷的组件 有助于降低厂商锁定[4] Chiplet架构的性能与扩展性突破 - 芯片间通信即使相邻也会造成延迟和功耗影响 而在封装内部 效率和性能会大大提高[5] - Chiplet技术的核心优势在于能够突破光刻掩模的限制 实现封装级扩展 创造出远超单个整体芯片所能容纳的系统规模[5] - 使用标准设计的芯片构建模块来构建系统 采用像UCIe这样功耗特性更好的芯片间接口 取代传统高功耗的标准芯片间接口[6] Chiplet在HPC与AI领域的应用现状 - 高性能计算领域正在引领Chiplet普及 因为其已触及当前芯片设计的物理极限[5] - Chiplet技术对于超级计算机并不新鲜 已被应用于百亿亿次级(Exascale)系统中 例如橡树岭国家实验室的Frontier超级计算机采用了基于Chiplet的设计 使用AMD EPYC "Trento" CPU 理研的FugakuNEXT超级计算机预计也将采用该技术[6] - AI的蓬勃发展迫使计算机制造商寻求新路径 Chiplet架构为AI和HPC提供了另一种提供所需处理能力的方式 无需为单一需求完全重新设计系统[7] Chiplet架构的设计灵活性与经济效益 - 允许对不同组件采用不同工艺 例如GPU可升级至2纳米或1.4纳米等新工艺 而I/O接口或射频模块可继续使用3纳米或5纳米等现有工艺 从而节省重新设计的额外成本[7] - 使设计者能够专注于其核心优势(“独门秘方”) 从而加快产品上市速度[7] - 支持三维设计 使组件能够堆叠 实现更高的计算密度、更低的数据延迟和功耗 尽管会带来更高成本、更复杂结构和更大散热需求[7] 3D Chiplet技术、市场与生态发展 - 3D技术离现实应用并不遥远 人工智能工厂和人工智能数据中心是这类应用的最大市场 因为它们有能力和财力支持这类创新活动[8] - Chiplet本质上是用于构建计算机的标准化模块 标准对于确保不同公司产品的兼容性至关重要[8] - Chiplet社区和市场虽处发展初期 但核心力量稳固、发展势头强劲 行业成员将齐聚Chiplet峰会[8] UCIe标准的关键作用与行业态度 - 采用UCIe是建立Chiplet标准的核心 也是扩大Chiplet社区规模和范围的关键[8] - UCIe的普及对Chiplet市场是好事 随着其普及 人们相信在芯片上使用UCIe后 也能在其他项目中与其他合作伙伴复用 这很有帮助[9] - 芯片社区中有些供应商对采用UCIe持谨慎态度 他们希望确保在UCIe上的投资能够获得回报[8]

三星电子下一代半导体技术路线图 - 公司核心战略是作为唯一一家涵盖存储器、晶圆代工和封装的集成器件制造商，通过设计、工艺、存储器和封装的协同优化，引领先进技术发展[2] - 公司认为人工智能正从智能体人工智能向物理人工智能发展，预计将导致工作负载（数据计算量）大幅增加，因此正在开发能显著降低内存带宽限制的技术[2] 下一代HBM与封装技术研发 - 公司正在研发下一代HBM架构“cHBM”和“zHBM”，并与客户进行沟通[2] - “cHBM”是一种定制HBM，通过主动采用芯片间接口IP来确保更高带宽，其开发目标是在与定制HBM相同功耗下，提供2.8倍的性能[2][3] - “zHBM”技术涉及倍增晶圆对晶圆键合，旨在为物理人工智能时代所需的带宽和功率效率带来重大创新[3] - 公司计划将“混合铜键合”技术引入下一代HBM开发，该技术无需凸点即可直接键合芯片，能显著提高数据交换速度和电源效率[3][4] - 公司准备的结果表明，将HCB技术应用于12层和16层HBM时，与现有热压键合方法相比，可将热阻降低20%以上，基体温度降低12%以上[4] - 公司正在研发“光信号”封装技术，以提高人工智能数据中心中芯片间的连接速度[3] HBM产品进展与市场信心 - 公司将于本月第三周开始HBM4的量产出货，客户反响非常令人满意[4] - 公司正在积极研发下一代HBM4E和HBM5技术，力争成为行业领导者[4] 行业趋势与市场预测 - 人工智能领域创纪录的资本支出不会自动转化为可用供应，真正的制约因素正从晶圆开工转向良率、先进封装和认证时间表[4] - 内存和先进的封装技术已成为人工智能基础设施的系统级制约因素，对扩展速度至关重要[5] - 预计到2027年，全球半导体收入和人工智能相关资本支出都将超过1万亿美元[5] - 全球晶圆厂产能预计将从每月2500万片晶圆扩大到2030年的约4500万片[5] - 韩国在2026年至2028年间的年度晶圆厂投资预计将达到约400亿美元[5] - 下一波人工智能需求浪潮可能会逐渐从集中式云系统转向更加分布式、设备端的人工智能应用[5] - 混合键合等后端工艺技术正变得与前端晶圆制造一样具有重要的战略意义[5] 韩国半导体出口表现 - 据预测，韩国芯片出口额在2025年将达到1734亿美元，较上年增长22.2%[4] - 韩国芯片出口在2024年12月创下207亿美元的月度新高[4] - 对台湾的出口额激增64.8%，反映出韩国与人工智能加速器供应链的融合程度不断加深[4]

全球成熟制程产能格局与竞争焦点转变 - 根据IDC估算，到2025年中国成熟制程芯片产能将占全球约28%；SEMI预测到2027年这一比例有望提升至39% [1] - 成熟制程正从“补位产能”演变为全球制造格局中的关键变量，并因需求稳定、规模庞大而掀起扩产潮，但也催生了结构性过剩的隐忧 [1] - 行业竞争焦点已从产能供给转向产能价值与车规特色工艺，下游客户的核心痛点转变为能否获得长期稳定交付、通过系统认证并支撑产品持续迭代 [1] 车规芯片代工的独特要求与高门槛 - 车规芯片对安全性的极致追求是其与消费电子代工的根本区别，失效风险直接影响行车安全，因此必须遵循远高于消费电子的体系化要求 [3] - 车规芯片需在车型生命周期（多年）内持续供货，工艺参数需稳定，良率波动需严格约束，并具备完整的可追溯性 [3] - 车规芯片需在更宽温度区间和更复杂工况下保持性能一致，对工艺窗口控制和制造一致性标准更高，且汽车电子系统复杂性（一辆车集成数百颗芯片）进一步放大了代工难度 [3] - 车规代工的核心竞争力在于体系能力，包括长期稳定的多工艺平台、可持续运行的质量管控体系以及对汽车产业安全逻辑的深刻理解 [4] 积塔半导体的“车规系统代工底座”战略 - 公司内部统计测算显示，28nm以上的成熟工艺可覆盖约95%的汽车应用场景，支撑整车稳定运行的是数量庞大的成熟制程器件 [6] - 为避免在成熟制程领域陷入同质化竞争，公司选择搭建面向汽车产业的“车规系统代工底座”，目标是长期稳定供货与系统能力构建 [8] - 公司提供全工艺平台的车规级品质代工，包括碳化硅、用于驱动的90纳米BCD、以及40纳米和28纳米平台用于MCU，旨在形成系统层面的方案化能力 [8] - “车规系统代工底座”的价值体现在系统协同，例如在车规功率系统中，能提供从碳化硅器件、IGBT/MOSFET到驱动芯片和MCU的完整制造支撑，实现不同工艺平台芯片在应用中的高度耦合与优化 [8][9] 从单点代工到全链路协同与先进封装布局 - 公司的角色从晶圆制造向封装集成价值延伸，定位为Chiplet生态的重要参与者，并围绕多项关键单元进行了系统性投入 [10] - 公司拥有较为完备的工艺库，能够覆盖大多数客户所需的Chiplet方案，若功能模块来自同一家代工厂，在接口定义、性能匹配、良率控制及长期量产稳定性方面具备天然优势 [10] - 在嵌入式存储领域推进多技术路线并行布局，在ETOX、SONOS以及RRAM技术上均积累了较为成熟的经验，并特别提到RRAM通过DTCO方式在显示驱动领域实现了突破性应用 [11] - 公司通过“工艺 + IP + 设计方法学”的组合，在RF、显示驱动等特色工艺领域主动降低客户的技术门槛与试错成本，关注点是交付给客户的综合系统成本与可制造性 [11] 以生态协同避免价格内卷的竞争策略 - 公司通过更早介入整车厂或系统厂的方案设计，明确系统架构、功能拆分和技术路径，再组织设计公司、IP资源和制造能力协同推进，从源头改变竞争方式，减少无意义的同质化竞争 [14][15] - 公司认为竞争不应停留在单点技术层面的“对标式竞争”（如pin-to-pin对标），而应结合国内系统厂商的优势，从系统定义和架构层面重新出发，将竞争提升到系统层面的重新设计 [15] - 公司强调方案化代工不仅是制造，还包括深入理解客户需求、参与IP定义以及推动IP与EDA生态建设，目标是建立属于自己的生态，而非被动跟随 [16] - 公司认为国内在汽车、机器人、新型智能终端等领域拥有活跃的应用创新能力和真实的制造产能基础，关键在于围绕细分场景，将IP、设计服务与制造能力真正组织起来 [15][16] 成熟制程代工的价值重塑与新范式 - 面对成熟制程的同质化竞争，公司的差异化路径是从单点工艺竞争转向方案化能力构建，从单纯制造转向系统协同使能，从价格博弈转向价值创造 [18] - 公司对代工本质的重新理解是：代工厂不仅是制造环节，更是连接设计、封装、材料与设备的关键产业节点，需在系统层面持续提供价值以跳出产能与价格循环 [18] - 公司选择了一条面向长期交付与产业深度的“慢路径”，坚持聚焦技术提升、客户服务和质量要求，并在自身赛道开展多角度布局，以在未来保持竞争力 [18] - 公司的方案化代工路径，可能代表着国产晶圆代工迈向高质量竞争的重要方向 [18]

英特尔18A工艺的技术革新 - 英特尔18A工艺是其最先进的制造节点，核心是背面供电网络技术，内部称为PowerVia [2] - 该技术将供电电路从芯片顶层移至背面，为晶圆正面清理出空间，从而加快信号布线速度，提高性能密度和电源效率 [2] - 这是对数十年来正面电源管理方式的重大革新，并首次将PowerVia与全环栅晶体管设计RibbonFET结合应用于完整生产节点 [2] 18A工艺的技术优势与行业地位 - 通过分离电源和信号路径，18A技术降低了电磁干扰，使电流能更直接到达晶体管，带来更高时钟频率、更低电压降和更少发热量 [5] - 理论上，这使得英特尔在工艺技术上领先于台积电等竞争对手两代，台积电计划在十年后的A16工艺推出类似系统 [5] 技术颠覆带来的商业化挑战 - 18A工艺的背面供电网络代表着芯片物理布局的彻底重新设计，迫使客户从头开始重新构建既有的设计方法 [5] - 现有的为前端网络构建的工具链、库和工作流程无法直接移植，这种与传统逻辑设计的差异限制了其外部推广 [5] - 尽管英特尔已证明Panther Lake处理器在内部取得成功，但截至2026年初，行业合作伙伴仍迟迟不愿做出承诺 [2] 英特尔的发展战略与生态挑战 - 英特尔将18A工艺定位为其晶圆代工复兴的基石，旨在与外部晶圆代工技术竞争并超越它们 [5] - 此举打造了一个其他设计公司尚未跟上的制造生态系统，将技术成功转化为代工量产需要说服整个生态系统从根本上重塑其设计理念 [5][6] 行业预期与未来展望 - 分析师预计，随着工具供应商和设计团队适应新范式，背面供电网络将于本十年末得到更广泛应用 [6] - 业内普遍认为，该技术可能在2027年左右得到更广泛普及，这可能与英特尔下一代工艺节点在外部合同中更具可行性相吻合 [6] - 到那时，PowerVia技术将更加成熟，重新设计的成本与能源和计算效率的提升相比可能显得更加合理 [6]