公司财务表现 - 第三季度营收增长14%至47.4亿美元，超过分析师预测的46.5亿美元 [2] - 第三季度利润为13.6亿美元，与去年同期大致持平，每股收益1.48美元，略低于分析师预期的1.49美元 [2] - 模拟部门收入增长16%至37.3亿美元，嵌入式处理部门收入增长9%至7.09亿美元，其他收入增长11%至3.04亿美元 [2] - 第四季度营收指引为42.2亿美元至45.8亿美元，低于分析师平均预期的45亿美元，每股利润指引约为1.26美元，低于此前预期的1.39美元 [2] 公司运营与战略 - 公司在新产能方面投入巨资，今年工厂和设备支出约50亿美元，明年可能缩减至20亿至30亿美元 [7] - 公司库存已达到最佳水平，已开始放缓工厂生产速度以避免产生过多库存，这将在短期内拖累盈利能力 [7] - 公司在美国境外拥有四家工厂，其中一家位于中国，并在达拉斯地区和犹他州的总部附近建造新工厂 [6] - 公司承诺一旦扩建完成，将重新将重点放在股东回报上 [7] 行业与市场环境 - 整体半导体市场正在持续复苏，但复苏速度低于以往的回升，可能与更广泛的宏观经济动态和整体不确定性有关 [3] - 由于贸易紧张局势加剧和经济动荡，客户正在放缓订单，工业客户对其工厂扩张计划采取观望态度 [2][3] - 公司是最大的模拟芯片销售商，其业绩是衡量整个经济需求的重要指标 [6] - 公司约20%的销售额来自中国，正面临来自本地客户日益激烈的竞争 [6] 市场反应与近期动态 - 业绩预测公布后，公司股价在盘后交易中下跌超过8% [3][6] - 公司股价今年迄今已下跌约3% [3] - 第三季度中国市场已恢复正常，之前经历的“提前需求”已不复存在 [6] - 三个月前公司发布的业绩预测曾导致其股价遭遇17年来最大单日跌幅 [6]

全球半导体市场重要性 - 全球半导体市场规模预计在2025年达到创纪录的7330亿美元，是人工智能、电动汽车、宇宙开发、量子计算等尖端技术的核心[2] - 半导体已构成国家安全、产业基础设施和技术优势基石的"战略物资"，不再仅仅是零部件[2] 日本半导体产业历史地位 - 20世纪80年代末至90年代初，日本半导体产业占据全球一半以上市场份额，迎来"日之丸半导体"黄金时代[2] - 1986年Gartner半导体排名中，日本企业包揽前三名（NEC第一、日立第二、东芝第三），前十名中有六家日本公司[2] - 2024年Gartner预测中，没有日本企业进入前十名[2] 日本半导体产业成功因素 - 先进制造技术和以通用电气公司模式为基础的管理模式，拥有明确的内部产品群（如家电和个人电脑）实现高效垂直一体化运营[3] - 半导体投资规模较小，业务部门经理级别决策灵活迅速，竞争激烈的半导体制造设备和材料制造商建立起全方位体系[3] 日本半导体产业衰落原因 - 《日美半导体协定》政策失败，日本政府承诺将外国产半导体市场份额提升至20%，实质市场干预削弱竞争力[4][5] - 垂直整合模式导致未能及时转向逻辑芯片和ASIC，DRAM产能增加导致资本投资膨胀，决策延迟[6] - 韩国三星电子等新兴企业崛起，所有者管理决策迅速且能快速大规模投资，日本泡沫经济破灭导致投资意愿下降[7] - 日元升值（1985年广场协议）和房地产泡沫破裂（1990年）使海外销售困难，企业投资热情冷却[7] 日本半导体产业重组尝试 - 政府主导组建"日之丸联盟"，合并NEC、日立、三菱的DRAM业务成立尔必达，合并日立、三菱系统LSI业务成立瑞萨科技[8] - 联盟决策缓慢且责任不明确，尔必达最终被美国美光科技收购[8] 日本半导体产业现状与未来 - 主要垂直整合型半导体制造商大多消失，但材料和设备制造商依然蓬勃发展，可拓展海外市场[8] - 新冠疫情导致全球半导体短缺，供应链中断，日本希望重建本土半导体制造和供应体系以维护产业竞争力[9][10]

文章核心观点 - ASML推出首款先进封装光刻机TWINSCAN XT:260，标志着其正式进军先进封装市场，释放出半导体光刻技术向先进封装领域延伸的强烈信号[2] - AI芯片和高性能计算需求推动先进封装从后端辅助工艺跃升为性能突破关键环节，市场热度持续攀升，引发先进封装设备竞赛浪潮[3] - 先进封装设备市场呈现多强争霸格局，DISCO、BESI、ASMPT、韩美半导体等厂商在各自细分领域引领技术发展，ASML的入局进一步激活了市场竞争与创新活力[21][33][38] 先进封装市场概况 - 2024年全球先进封装市场规模为457.3亿美元，预计到2033年将达到1133.3亿美元，复合年增长率达9.5%[3] - 先进封装市场的火热点燃了先进封测设备发展浪潮，2025年后端设备总收入约70亿美元，预计到2030年将超过90亿美元，年复合增长率接近6%[3] - 随着芯片制造复杂性超越前道尺寸缩放，包括固晶机、倒装芯片贴片机、热压键合、混合键合等后道设备成为推动半导体创新的战略重点[6] 关键设备细分市场 - 热压键合市场将在2030年达到9.36亿美元，实现11.6%的年复合增长率，主要由内存与AI平台的集成需求推动[6] - 混合键合设备市场将以21.1%的年复合增长率高速增长至3.97亿美元，其高密度、细间距互连对于先进3D集成至关重要[9] - 预计2030年晶圆减薄市场规模将增长至8.9亿美元以上，切割领域市场规模将达到约20亿美元，计量与检测设备市场规模将增长至约8.5亿美元[17][18] 主要设备厂商竞争格局 - DISCO凭借晶圆减薄、切割和研磨技术优势站稳后道设备龙头位置，为HBM和先进封装提供全流程技术支持[23] - Besi凭借在混合键合设备领域的深厚积淀成为行业领军者，2024年收到两家领先存储芯片厂商针对HBM4应用的混合键合订单，当季订单量达1.319亿欧元[26] - 应用材料公司在2024年收购Besi 9%股份成为其最大股东，双方合作开发全集成混合键合设备，结合前端晶圆处理与后端高精度封装能力[28] 热压键合设备市场竞争 - 韩美半导体稳居TCB设备行业龙头，2024年销售额同比增长252%，营业利润激增639%，并成功突破美光供应链，获其50台设备追加订单[29] - ASMPT的TCB设备已进入SK海力士HBM3E试产线，支撑16层堆叠产品量产，2025年订单可见度达12个月，在满足精度与效率要求的同时成本显著低于混合键合技术[31] - 韩华SemiTech 2024年向SK海力士交付12台TCB设备，总金额达4200亿韩元，其设备以自动化系统与维护便利性见长，可支持8-16层堆叠[31] ASML新技术产品分析 - TWINSCAN XT:260采用365nm i线光源，通过优化工艺系数与数值孔径，能够实现400nm分辨率的精准图案化，匹配先进封装中RDL、TSV等关键工序需求[34] - 设备通过四重相场拼接技术将单次曝光面积扩展至26mm×33mm，配合双工作台并行处理设计，使生产效率达到每小时270片晶圆，较前代机型提升4倍[37] - XT:260的套刻精度控制在±1.2nm，较ASML前代封装机型提升52%，得益于蔡司定制投影透镜与AERIAL II照明系统的协同优化[37] 本土设备厂商发展现状 - 国内供应商仅能满足不到14%的本土后道设备需求，核心设备依赖进口的现状尤为突出[41] - 2025年国内后道封测设备国产化率有望突破20%，北方华创、中微公司、上海微电子、盛美、青禾晶元等头部企业在刻蚀、薄膜沉积、光刻、电镀、清洗、键合等领域形成产品矩阵[41] - 上海微电子分拆子公司AMIES的先进封装光刻设备在全球市场占有35%的份额，在中国市场占有90%的份额，获得国家全力支持包括地方政府基金的投资[42]

市场概况与增长驱动力 - 2024年汽车处理器市场规模达到89亿美元，主要分为ADAS和信息娱乐两部分[2] - ADAS是市场增长的主要驱动力，其中中央计算领域尤为关键[2] - 信息娱乐处理器市场将稳步增长，主要得益于人工智能助手、远程信息处理和V2X技术的日益普及[2] - 处理器需求正转向自动驾驶和信息娱乐所需的高性能计算，这将在未来十年重塑汽车架构[2] 技术架构与产品趋势 - 随着汽车采用集中式架构，中央计算预计将在2030年成为主导市场[2] - 市场正转向不带嵌入式处理器的卫星摄像头，导致前置摄像头处理器市场保持平稳[2] - 基于先进的5纳米和3纳米工艺节点构建的集中式架构，正在推动汽车性能更接近数据中心水平[6] - Chiplet技术有望通过提供灵活性、安全性和供应链弹性来重塑市场，为下一代汽车定制处理器创造新机遇[6] 竞争格局与厂商动态 - 特斯拉、比亚迪以及蔚来和小鹏等其他中国新兴OEM厂商都在自主设计芯片[4] - 英伟达在传统供应商中保持领先地位，而华为、地平线和黑芝麻在中国市场势头强劲[4] - Mobileye仍占据ADAS市场36%的份额，并正在转型推出精简版和可扩展的高性能芯片[4] - 在信息娱乐领域，高通的市场份额已飙升至45%，超过瑞萨和恩智浦，并推动ADAS和信息娱乐平台融合[4] 细分领域技术演进 - 雷达和激光雷达正从FPGA转向APU，德州仪器、恩智浦和定制OEM设计正在兴起[4] - 前置摄像头集成强大的人工智能引擎来处理检测、分类和追踪[6] - 成像雷达和激光雷达正在从昂贵的FPGA转向更高效的APU，领先的激光雷达制造商和一些OEM厂商开始设计定制芯片以实现平台差异化[6]

当前市场估值与互联网泡沫对比 - 当前纳斯达克综合指数市盈率为33倍，远低于互联网泡沫时期200倍的峰值 [6] - 主要科技公司（亚马逊、苹果、谷歌、微软、Meta、台积电）市盈率在27-39倍之间，英伟达市盈率为52倍，AMD市盈率高达97倍，特斯拉市盈率为265倍 [6] - 与互联网泡沫时期Webvan等无盈利、无增长的公司不同，当前AI领域公司拥有强劲的营收、盈利和增长前景 [3][5] 生成式AI的采用速度与市场规模 - ChatGPT仅用2个月达到1亿用户，远超TikTok（1年）、WhatsApp（3年）、Facebook（4.5年）等产品的用户增长速度 [6] - 美国成年人中有60%在过去6个月内使用过AI，20%的人每天依赖AI，已形成一个价值120亿美元的消费级AI市场 [11] - 麦肯锡预测到2030年AI数据中心投资将达到5万亿美元 [6] 主要参与者的财务表现与增长预期 - OpenAI在2024年上半年营收飙升至43亿美元，预计2030年营收高达2000亿美元，相当于苹果目前营收的一半 [7] - Anthropic年化运行率收入从2024年初的10亿美元/年增长到8月份的50亿美元/年 [7] - 摩根士丹利预计微软AI收入在2025财年至少为120亿美元，2029财年至少为850亿美元 [8] - 谷歌处理的AI代币数量从2024年4月的10万亿个增长到6月25日的980万亿个，每两个月翻一番 [7] 企业市场的应用与效率提升 - AI在企业中的应用能显著提升效率，例如微软的Discovery Agentic AI可在几小时内解决复杂的热机械分析问题，而人类使用EDA工具需要数月 [14] - 沃尔玛利用AI提升生产力，预计每年可节省约50亿美元薪资支出 [14][15] - 多家公司宣布因AI提升效率而停止招聘，包括Salesforce停止招聘软件工程师，亚马逊表示将需要更少人手完成现有工作 [14] 技术成本下降与硬件发展 - AI推理价格在两年内下降了100多倍，使得从一次性模型转向需要更大计算能力的推理和代理AI成为可能 [8][10] - AI加速器市场规模正增长至每年5亿美元以上，英伟达和AMD已成为台积电前十大客户 [27] - 主要GenAI公司正开发专有XPU AI加速器，以更低的功耗和成本运行工作负载，摩根士丹利估计约15%-20%的先进封装产能用于专有XPU [20] 行业竞争格局与潜在赢家 - 训练前沿模型的成本高达数十亿美元，参与者将仅限于拥有超大规模资源的企业 [16] - 主要GenAI参与者（如OpenAI、Anthropic、AWS、谷歌、微软）正进行垂直整合，涵盖模型、生态系统、数据中心和专有XPU [26][28][29] - 到2030年，行业可能形成分层格局：第一层为3-6家前沿领导者，第二层为云和集成商，第三层为区域参与者，第四层为利基专家 [30][31] - 像Oracle和Coreweave这类没有自有LLM、生态系统或广泛客户群的公司最为脆弱 [30]

SSD行业发展趋势 - SSD因其快速读写、质量轻、能耗低及体积小等优势被广泛应用于几乎所有存储场景，带动需求持续增长 [3] - 据Yole预测，2022至2028年间SSD市场的复合年增长率约为15%，预计2028年市场规模将成长至670亿美元 [3] 传统SSD面临的挑战 - 传统SSD采用PCBA分离式设计，需在不同工厂完成元件封装测试再转运至SMT工厂进行贴片，带来高能耗问题 [3] - 传统设计存在近1000个焊点，可能导致阻焊异物、撞件隐患、高温高湿、腐蚀性等可靠性问题 [3] - 传统SSD还面临体积大、热量高、接口非标准、SKU数量多、兼容性弱以及on board产品不易维护等挑战 [3] mSSD的创新设计与核心优势 - mSSD通过特定封装工艺将控制器芯片、存储芯片、无源元件等集成在一个封装体内，实现电气连接、物理保护与热管理 [6] - 采用Wafer级系统级封装，一次性整合主控、NAND、PMIC等元件，将焊点减少至0个，规避了传统设计的可靠性问题 [6] - 集成封装将SSD从PCBA质量等级提升至芯片封装质量等级，将缺陷率从≤1000 DPPM降低至≤100 DPPM，全面提升产品质量 [7] - mSSD尺寸为20×30×2.0mm，重量为2.2克，实现轻薄化 [7] - 产品顺序读取速度最高可达7400MB/s，顺序写入速度最高可达6500MB/s，4K随机读取最高1000K IOPS，4K随机写入最高820K IOPS [7] 生产效率与成本效益 - mSSD省去了传统SSD的PCB贴片、回流焊等多道SMT环节及各站点转运，实现了从Wafer到产品化的一次性封装完成 [10] - 该设计将交付效率提升了1倍以上，并使整体附加成本下降超过10% [10] - 生产流程避免了SMT环节的高能耗工序，显著降低了能源消耗与碳排放，有效控制单位产品碳足迹 [11] 产品兼容性与灵活性 - mSSD搭载TLC/QLC NAND Flash，提供512GB至4TB多档容量选择 [13] - 通过配备卡扣式散热拓展卡，无需工具即可灵活拓展为M.2 2280、M.2 2242、M.2 2230等主流规格，实现SKU多合一 [13] - 集成封装设计让客户扩展、替换SSD更便捷，维护成本随之降低 [13] 散热技术与功耗表现 - mSSD采用高导热铝合金支架、石墨烯贴片与强导热硅胶设计，构建高效散热系统，同时保持轻薄体型 [16] - 其峰值性能维持时间达到行业领先水平，满足各类高负载应用需求 [16] - 产品功耗符合NVMe协议L1.2≤3.5mW的低功耗要求，峰值功耗也符合协议规范 [19] 商业模式与未来展望 - 基于"Office is Factory"的商业理念，客户端可通过彩喷/UV打印机等设备完成产品定制化信息喷绘，并快速完成组装和零售包装 [22] - mSSD产品已完成开发、测试并申请国内外相关技术专利，目前处于量产爬坡阶段 [26] - 未来公司将基于mSSD的"集成封装、灵活制造"通用优势，赋能行业类与消费类品牌客户，满足市场对快速定制、可靠质量、紧凑交付与成本控制的综合要求 [26]

边缘AI产业背景与政策环境 - 人工智能技术革命正重塑产业格局，边缘AI崛起推动智能计算从云端走向终端设备，催生个人智能体、端侧大模型等创新应用场景[1] - 深圳凭借雄厚的电子信息产业基础和供应链体系，正加速成长为全球AI产业重要增长极，2025年以来密集出台全方位AI产业扶持政策，目标打造具有全球影响力的人工智能先锋城市[1] - 2025年10月15日举办的"边缘AI赋能硬件未来创新论坛"吸引了学界、产业界和政策研究领域专家，共同探讨技术前沿与政策红利下的发展机遇[2][3] 端侧AI芯片技术创新 - 深港微电子学院余浩教授团队开发面向个人智能体的端侧大模型芯片，基于28nm国产工艺集成3D-DRAM，实现93mm²单元面积、5W典型功耗，带宽400GBps、利用率80%，7B模型token速度超80token/s，售价为同类产品三分之一到五分之一[5][6] - 安谋科技即将推出新一代"周易"NPU IP，支持AI算力灵活配置和多种精度融合计算，针对大模型硬件支持W4A8/W4A16加速模式，配套软件平台已实现对多种主流模型的成熟支持[8][9] - 知合计算推出"通推一体"RISC-V CPU A210，采用8核大小核架构，主频2.5GHz，AI推理算力达12 TOPS@Int8，定位端侧性价比之王，能效比优于同价位竞品[26][27] AI计算架构与生态发展 - 阿里巴巴达摩院玄铁RISC-V处理器覆盖E、R、C三大系列，其中玄铁C930性能SpecINT2K6超过15/GHz，玄铁C908X聚焦边缘AI，单核算力达1TOPS/Core/GHz，基于玄铁内核的芯片累计出货超45亿颗[20][21] - 光本位智能科技开发光计算芯片，采用"相变材料+CrossBar架构"，突破传统MZI路线局限，实现256*256以上矩阵规模，算力密度更高，零维持功耗、无热电串扰，已完成128*128光计算芯片流片[29][30][31] - 云天励飞推出GPNPU架构，兼具GPU通用性与NPU高能效特性，通过自研"算力积木"架构实现芯片灵活组合，覆盖8T至256T算力区间，满足各类应用场景算力需求[11][12] 全球算力基础设施与解决方案 - 中国联通国际构建全球算力网络，拥有300+全球骨干云、100+PELOPS海外自建算力、138个境外城市数据中心，配合204T海缆容量，实现香港到深圳1ms、到广州2ms的低时延协同[14][15] - 浪潮云以香港为战略支点辐射"一带一路"市场，创新提出"AI工厂"模式，构建城市级、行业级、企业级三级形态，信创服务器出货量全国第一，ARM架构性能全球第一[17][18] - 中国电信国际构建"全球云网智算"底座，拥有53条海缆、超162T国际传输带宽、251个国际网络节点和15个海外智算数据中心，为客户提供从海外公有云到AI智能体的全栈服务[23][24] 半导体产业链支撑技术 - 联想凌拓专注EDA存储解决方案，Data ONTAP系统服务全球65%以上Top 300 EDA企业，全闪存储AFF系列高效处理占比90%的<32KB海量小文件，FlexGroup技术使元数据访问效率提升23倍[33][34] - 智现未来推出"灵犀"垂直大模型，构建从设备智能到系统智能的工程智能体系，在晶合集成客户实现单wafer缺陷下降1000倍，团队工作时长减少60%，晶圆溯因时间从2-3天缩短至1-5分钟[36][37] - 工业和信息化部电子第五研究所推动AI芯片测试标准制定，计划至2027年制定45项国家/行业标准，已构建面向大模型的稳定性测试体系，为紫光国芯、景嘉微等企业提供技术支撑[39]

文章核心观点 - 数字行业的物质性根植于半导体行业，半导体制造需要元素周期表中超过85%的非放射性元素，并对材料纯度有极高要求 [5][11][24] - 半导体行业对材料的超高纯度要求重塑了上游供应链，揭示了其对化学工业和其他大规模生产工业部门的强烈依赖，并可能带来环境影响和供应链瓶颈 [4][16][40][45] - 提出一种基于“材料多样性”和“超高纯度要求”的互补分析方法，以更精细地理解半导体行业的物质性，并通过硅、铝、氖、金四个案例研究进行说明 [11][16][29][45] 简介 - 数字行业对环境的影响日益受到关注，但对其物质性的讨论多局限于少数几种矿物 [1][3] - 半导体是数字行业的核心硬件，其制造过程需要种类繁多且纯度极高的材料，但供应链复杂且不透明，导致其物质性被忽视 [4][5] - 文章旨在通过分析半导体行业的元素多样性和纯度要求，深入探讨数字行业的物质性，并揭示其与化学工业等上游产业的相互作用 [1][4] 半导体制造的材料特性 - 现代微芯片是人类制造的最复杂产品之一，需要元素周期表中超过85%的非放射性元素，远超过去仅使用少数几种元素的观念 [8][11] - 半导体行业对材料纯度有极端要求，例如硅的纯度要求高于11N，杂质检测浓度需低于万亿分之一，其严格程度超过制药行业 [11][12][24] - 技术节点越小，对材料纯度的要求越高，制造更高纯度的材料需要更多处理步骤，消耗更多能源和水，可能对环境产生更大影响 [8][12][26] 方法 - 研究方法聚焦于估算半导体制造中使用的元素列表、比较标准级与半导体级纯度水平、分析达到高纯度所需的工业流程以及识别关键设备材料需求 [16] - 数据收集面临行业高度保密的挑战，信息主要来自台积电、英特尔等主要厂商的公开文件以及林德、优美科等工业供应商的目录 [17][19] - 研究范围限定于半导体制造，因其集中了数字领域物质流的重要部分，且许多制造流程为减材制造，环境影响显著 [18] 结果：元素与纯度要求 - 半导体制造的纯度要求几乎覆盖整个元素周期表，没有其他行业在其供应链中使用如此广泛且高纯度水平的元素 [23][24] - 半导体级纯度要求显著高于其他工业级纯度，例如硫的纯度要求高出3N，硅的纯度要求是最高，许多其他元素的纯度要求也增加2N或3N以上 [26] - 数据稀缺是主要瓶颈，许多元素的工业级和半导体级纯度要求难以同时获得可靠数据，且更小的技术节点未来需要更高纯度的材料 [26] 结果：案例研究分析 - **硅**：电子工业仅使用约1%的开采石英，但要求纯度高达11N以上；超纯硅生产高度集中，中国占多晶硅市场份额90%以上，而单晶硅片生产则集中在信越、胜高等少数日本公司，全球仅约35家工厂能生产单晶硅片，形成供应链瓶颈 [31][32] - **铝**：电子级铝要求纯度5N+，2020年全球铝消费量6481万吨，电子行业占5%-10%；5N高纯铝市场由五家公司占据79%份额，且65%的溅射靶材用于半导体行业，生产过程能源密集 [33] - **金**：2023年技术应用仅占黄金总需求的7.1%，其中83.1%涉及电子产品，即271吨；半导体行业要求纯度5N，但其提纯链与珠宝、金融行业相同，主要集中于瑞士等国的精炼商，环境影响主要来自提取过程而非提纯阶段 [34][36] - **氖**：深紫外光刻工艺高度依赖氖气；全球仅少数空气分离装置能生产粗氖，仅18家工厂能提纯氖气，其生产盈利性依赖于钢铁厂的大规模氧气生产，凸显半导体对高碳排放工业基础的依赖 [37][38] 讨论 - 基于纯度的方法有助于识别半导体供应链中的关键瓶颈和高度依赖性，例如硅和氖的纯化工厂数量有限，并强烈依赖其他行业 [40] - 纯度提升可能涉及额外的、高能耗的工业流程，如硅的提拉法，但也可能不增加新流程，如金从4N到5N；当前环境影响评估可能低估了超纯材料（如氖）的能耗 [40][41] - 该方法的局限性包括数据可比性复杂、部分数据陈旧，以及未来更小技术节点将需要更严格的纯度要求，需持续监测工业工艺演变 [43] 结论 - 基于纯度的方法是理解半导体行业物质性的有效途径，揭示了其对化学工业和钢铁等大规模生产部门的依赖，以及供应链中的地理集中和瓶颈问题 [45] - 半导体行业的技术进步将进一步提高对材料多样性和纯度的要求，需要重新评估纯度要求对环境评估、供应链管理和韧性的影响 [43][45]

收购交易概述 - 台湾电子零部件制造商国巨已完成对日本同行芝浦电子的要约收购，接受率达到87.3% [2] - 此次收购总金额约为1090亿日元（7.23亿美元），旨在获得芝浦电子100%的股份 [2] - 收购过程历经多次竞价，国巨最终报价为每股7130日元，超过了竞争对手美蓓亚三美提出的每股6200日元 [2][4] - 公司目标是在2026年第一季度前将芝浦电子变为全资子公司并完成退市 [2] 战略动机与行业意义 - 此次收购是外国企业通过主动收购方式收购日本大型企业的第一例，具有里程碑意义 [2] - 收购旨在扩大产品线，使国巨从核心的电容器和电阻器制造商，发展成为综合性的电子元件制造商 [2] - 芝浦电子在NTC热敏电阻等半导体温度传感器领域占据全球最大市场份额，能补强国巨在AI数据中心等高阶应用领域的缺口 [2][6] - 公司策略是通过提供“一站式供应”服务，满足客户对所有被动元件的需求，以支持其未来十年内年营收达到100亿美元的目标 [6] 竞争过程与关键举措 - 收购战始于今年2月，国巨最初报价为每股4300日元，后遭遇美蓓亚三美以每股4500日元竞购 [4] - 国巨在4月中旬将报价提高至每股5400日元，并于5月初进一步加码至每股6200日元，最终定价为7130日元 [4][5] - 为争取日方信任，公司承诺将严格管控芝浦的AI感测技术，确保技术留在日本本土，不会外流至东京视为“不友善”的国家 [4] - 日本政府已于9月2日完成《外汇及对外贸易法》审查 [2] 协同效应与市场前景 - 双方结盟将产生协同效应，国巨可协助目前市场局限于日本的芝浦电子将业务拓展至欧美等海外市场 [6] - 公司强调此次收购并非为了削减成本，而是希望通过加法原则，提升研发与资本支出，扩展市场并壮大合作对象的实力 [6] - 随着AI与电动车发展，被动元件需求增长，例如合作伙伴辉达即将推出的GB300系统，其运算模组需使用高达6000至7000颗芯片电阻器 [6] - 目前国巨约60%产品应用于工业与车用领域，另有16%提供AI伺服器等高效能运算应用 [6]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 与其让热量积聚，不如从一开始就在芯片内部将其分散开来，就像将一杯沸水倒入游泳池一样，将热 量稀释。分散热量可以降低最关键的器件和电路的温度，并使其他久经考验的冷却技术更高效地工 作。为此，我们必须在集成电路内部引入一种高导热材料，距离晶体管仅几纳米，同时又不影响晶体 管任何极其精密敏感的特性。一种意想不到的材料——金刚石，就此诞生。 从某些方面来看，金刚石是理想的材料。它是地球上导热性能最强的材料之一，比铜的导热效率高出 许多倍，同时还具有电绝缘性。然而，将其集成到芯片中却并非易事：直到最近，我们才知道如何在 超过 1000°C 的电路熔渣温度下生长金刚石。 但我在斯坦福大学的研究小组完成了一项看似不可能的任务。我们现在可以在足够低的温度下，直接 在半导体器件顶部培育出一种适合散热的钻石，即使是先进芯片内部最精密的互连线也能幸免于难。 需要说明的是，这不是你在珠宝上看到的那种钻石，那种钻石是一块大的单晶。我们的钻石是一种厚 度不超过几微米的多晶涂层。 但强大的力量也伴随着巨大的……热量！ 当纳米级晶体管以千兆赫兹的速度切换时，电子会在电路中快速移动，以热量的形式 ...