文章核心观点 - 英伟达创始人黄仁勋在CES期间接受采访，阐述了公司在HBM4内存和自动驾驶平台领域的战略定位，并表达了对AI基础设施需求持续增长的乐观看法 [2][3] HBM4内存市场与英伟达的角色 - 黄仁勋强调当前HBM4内存缺货是结构性改变，而非景气循环 [2] - 英伟达是这波结构性缺货下的全球大买家，直接与所有HBM供应商协同规划产能，而非仅从封装厂、板卡厂拿货 [2] - 英伟达是第一个HBM4的使用者，并且在一段时间内几乎只有该公司在使用，所有HBM制造商都在为英伟达扩产 [2] - HBM4高频宽内存贴近GPU的工作量训练、推理与储存需求，已与传统IT市场完全不同，需求不可替代 [2] 自动驾驶平台战略 - 英伟达发布自驾车新平台“Alpamayo”，特斯拉执行长马斯克回应称特斯拉早就在做类似事情 [2] - 黄仁勋分析英伟达平台与特斯拉FSD不同，称赞特斯拉FSD是世界级的车端前装自驾系统 [2] - 英伟达切入自动驾驶旨在提供一个包含硬件Thor芯片和模拟训练软件Omniverse的“平台”训练系统，使所有车厂都有能力导入自驾技术 [3] - 该平台可供Google的Waymo、Lucid、Uber Taxi平台甚至Tesla等其他品牌使用 [3] AI行业前景与CEO心得 - 黄仁勋对AI需求表示乐观，指出需求并非仅是数据中心扩建，而是AI工厂这类基础设施的大量崛起 [3] - 黄仁勋透露担任CEO近33年的两大心得：不要被炒鱿鱼以及不要无聊 [3]

文章核心观点 - 苹果公司可能将其纵向整合战略延伸至芯片的光刻制造环节，通过与制造伙伴深度合作来定制工艺，从而在晶体管密度、功耗和散热方面获得独特优势，进一步巩固其硬件性能领先地位 [1][3][8] 苹果的纵向整合战略与芯片控制权 - 公司已通过Apple Silicon从英特尔手中夺回了对CPU、GPU、内存架构、神经网络引擎和电源管理等芯片设计的全面控制权 [3] - 公司脱离英特尔不仅是为了能效比，更是为了掌控产品演进的时间表和能力，摆脱了英特尔路线图延迟和架构限制的束缚 [3] - 目前公司尚未完全掌控的环节是芯片设计在硅片上的物理蚀刻制造过程 [3] 光刻技术的重要性 - 光刻是在硅晶圆上印刷微观晶体管图案的过程，决定了晶体管的尺寸、密度以及电子流动效率 [5] - 现代芯片依赖由单一供应商主导的极紫外光刻技术，每一代技术都决定了芯片的性能、发热、漏电、良率和长期可靠性 [5] - 控制光刻参数实质上意味着控制了计算的未来 [5] 苹果关注光刻技术的原因 - 公司芯片设计旨在在iPhone、iPad、Mac和Vision Pro等设备的严格散热限制内提供持续性能，而光刻选择直接影响性能与散热的平衡 [6] - 通过对光刻施加更深影响，公司可以针对长效工作负载、电池续航和静音运行等已领先的领域进一步优化芯片 [6] - 光刻工艺影响热量在芯片上的分布、散发速度以及在负载下性能的预测稳定性 [6] 苹果获得光刻优势的潜在路径 - 最现实的路径并非自建芯片工厂，而是通过与制造合作伙伴进行影响、协同设计或深度定制光刻工艺 [3][8] - 公司凭借其巨大的生产订单规模和可预测性，可以提前数年承诺海量订单，从而获得影响工艺开发和完善的筹码 [8] - 这可能意味着定制化的工艺变体、专属的晶体管配置，或专门为苹果架构量身定制的光刻优化 [8] 对苹果硬件产品的潜在影响 - iPhone：可能维持更长时间的峰值性能而不降频 [10] - Mac：可能在更薄的外壳中实现更高的性能巅峰 [10] - 电池寿命：可能获得逐年复合式的提升 [10] - 散热设计：可能变得更加可预测，使材料与机身设计能与芯片特性同步 [10] - 这种深度整合将使依赖“现成”芯片设计和通用制造工艺的竞争对手极难追赶 [10] 半导体行业的竞争态势 - 半导体行业正处于一场聚焦于工艺精炼、良率优化和功耗效率的“静默战争”或无声军备竞赛中 [7] - 公司芯片始终如一的行业领先能效比，单靠架构设计无法实现，表明其与代工厂存在极高水平的协同，可能已在推动制造工艺超越提供给其他客户的标准配置 [7] - 公司很少公开讨论制造战略，其光刻影响力对消费者不可见但结果显而易见，这种沉默是战略性的，使其能投资于产生长期复合优势的基础层 [12] 对行业的长期影响 - 若公司继续向光刻级控制迈进，将进一步把自身与传统的PC和移动生态系统区分开来，实现硬件、软件和制造的融合 [14] - 这不仅影响性能指标，还将影响公司的定价权、供应链韧性以及推出新形态产品的节奏 [14] - 在未来，公司可能不仅仅是先进制造的客户，更将成为其建筑师之一 [14]

文章核心观点 - 新的法规和日益复杂的多芯片封装、边缘计算等技术趋势，使得实现端到端安全变得极其困难且成本高昂，但已成为行业必须面对的主流挑战 [1][4][12] 多芯片封装带来的安全挑战 - 多芯片封装通过集成来自不同代工厂的异构芯片组来提升性能和灵活性，但使得追踪供应链所有组件变得异常困难 [1] - 将最先进的SoC拆分成10个由不同厂商制造的异构芯片组，会使构建软件和硬件物料清单的流程复杂程度增加10倍 [2] - 芯片组在不同工作负载下老化速度不同，可能产生设计时未考虑到的新漏洞，且对于3纳米及以下的新型逻辑组件，缺乏关于潜在问题（如静默数据损坏）的背景信息 [1] 供应链与数据管理的复杂性 - 大型芯片制造商虽能追踪芯片从设计到现场使用的全过程，但各公司系统互不兼容，数据缺乏一致性 [2] - 商用芯片市场概念推进缓慢的关键原因之一是缺乏一致的数据和流程来管理来自多家供应商的芯片 [2] - 对于包含数千个不同组件的安全关键型应用（如汽车），其长达数十年的生命周期内，零部件可能被更换多次，确保其功能正常和安全是一大挑战 [7][8] 实现端到端安全的方法与成本 - 构建端到端安全的基础是将唯一身份信息嵌入芯片，并在此基础上构建多层安全措施 [3] - 安全流程分为两部分：1) 晶圆制造到交付的溯源与质量验证；2) 客户工厂的“准入考试”，验证并锁定安全措施，检查固件 [3][4] - 安全是有代价的，例如，一个售价2.5美元的微控制器若在安全生产车间生产，成本将翻倍至5美元，这在价格敏感市场难以推行 [6] 边缘计算与连接性带来的新维度 - 边缘设备通过互联网与其他安全防护能力不一的设备交互，增加了安全风险，这也是欧盟《网络弹性法案》（CRA）出台的动因 [4] - CRA强制要求客户评估其供应链、运营及产品生命周期内的安全问题，促使整个供应链思考资产的敏感性和未来用途 [5] - 对于向边缘发展的技术（如通用人工智能），需要多模态通信，这对安全性（如PSA 3级认证）和通信效率（低延迟、低能耗）提出了最高要求 [7] 长期生命周期与量子计算的威胁 - 对于使用寿命长达30至40年的设备（如汽车），安全需考虑时间维度，包括未来量子计算机可能大幅缩短破解现有加密方案的时间 [9] - 汽车行业采用威胁分析和风险评估（TARA）来制定长期规格，评估包括量子计算在内的未来风险，权衡经济损失与声誉损失的概率 [10] 人工智能的双重角色 - 人工智能代理擅长发现人类难以察觉的安全漏洞，可分析设计规范、RTL代码、测试平台乃至整个技术栈，有助于构建更完善的系统 [11] - 人工智能代理本身也需要被严格控制，确保在机密计算中隔离通信，相关标准（如机密计算联盟CCC）正在讨论制定中 [11][12]

文章核心观点 - AI产业正从硬件布建阶段进入实质应用阶段，其发展正驱动技术焦点转向解决“电”与“热”的物理限制，并催生新技术、新材料及传统与利基型厂商的崛起[1] 2026年AI产业发展趋势 - 2026年AI产业将继续蓬勃发展，核心驱动力在于满足更高的“速度”和“功耗”要求，这将驱动新技术和新材料的导入[1] - 发展趋势主要围绕两个方向：一是提升电源效率，如采用高压直流电（HVDC）以降低电流、减少传输损耗和发热；二是采用光传输以突破电传输的瓶颈[1][2] 新材料与技术的发展机会 - 先进封装成本上升推动面板级封装（PLP）发展，通过将基板从圆形改为方形，以提高面积利用率并降低成本[3] - 散热与热膨胀成为关键问题，推动高价高性能材料的商业化应用，例如：陶瓷基板（导热系数理论值可达200以上）、负膨胀系数的填充材料（Filler）以降低整体热膨胀系数、以及采用微流道（Micro Channel）散热技术以大幅提升散热效率[3][4] 供应链的结构性转变 - 中国台湾的化工厂与材料厂正切入半导体供应链并取代部分日系、美系厂商，主要优势在于地理邻近晶圆制造龙头、反应速度快（样品修改可能仅需一周），能适应AI时代客户（如NVIDIA）快速的产品更新节奏[5][6] - 印刷电路板（PCB）产业因AI服务器需求而出现结构性转变，高阶板需要30几层层数及高密度连接（HDI），技术门槛和良率要求提高，使有能力厂商获利增长[6] - 测试产业重要性提升，因芯片组件（如HBM）昂贵，测试失败将导致整颗芯片报废，损失惨重[6] 测试产业的演进与需求 - 业界趋势是“Shift Left（左移）”，将测试时间点前移至晶圆（Wafer）阶段甚至每道制程，确保使用已知良品（Known Good Die）[7] - 此趋势带动两大需求：一是探针卡（Probe Card）需求大增，用于晶圆阶段测试；二是环境测试设备需求增长，用于进行高温预烧（Burn-in）等耐受度测试[7] 边缘运算与机器人的未来展望 - 边缘运算（Edge AI）与机器人是未来趋势，但大规模爆发时间点可能在2027或2028年[7] - 当前AI主要解决“大脑”问题，而机器人需要“手脚”（机械结构、传动元件如行星齿轮），这为中国台湾的传统机械产业提供了结合AI进行升级的长期机会[8]

慕尼黑上海光博会2026概况 - 展会将于2026年3月18日至20日在上海新国际博览中心举行，覆盖N1-N5、E7-E4馆 [2] - 展会是亚洲激光、光学、光电行业的年度盛会，将汇聚全球前沿技术成果、领先科研机构及国际知名巨头 [2] - 展会核心领域覆盖光学及光学制造、激光技术、红外应用、检测与质量控制、集成光电与光通信、生物医学光子学等 [2] N1馆展商名单（激光智能制造） - 本馆参展商超过150家，涵盖激光智能制造产业链的各个环节，包括激光器、激光设备、精密运动控制、光学元件及辅助系统 [10][11][13] - 国内主要激光设备与系统集成商集中亮相，例如大族激光科技产业集团股份有限公司、苏州德龙激光股份有限公司、武汉华工激光工程有限责任公司 [11][13] - 参展商还包括关键部件与子系统供应商，如北京金橙子科技股份有限公司（运动控制）、佳能光学设备（上海）有限公司（光学设备）、SMC自动化有限公司（气动元件） [11][13] - 众多区域性激光设备制造商参展，显示出中国激光产业广泛的地域分布和活跃的产业生态，企业来自深圳、武汉、苏州、济南、聊城等多个产业聚集地 [11][13] N2馆展商名单（激光智能制造/激光器与光电子） - 本馆参展商超过120家，聚焦于激光器、光电子核心部件及高端激光制造系统 [15][16][18] - 国际激光巨头与国内领先企业同馆展出，包括通快（中国）有限公司、Coherent高意、IPG Photonics以及国内企业如锐科激光、创鑫激光等 [15][16] - 展品范围覆盖各类激光器（光纤、固体、超快等）、激光光学、扫描振镜、激光安全设备以及特种激光应用系统 [15][16][18] - 设有台湾展团，包含零集む科技有限公司、興誠科技股份有限公司等企业，展示了地区性的产业技术 [18] N3馆展商名单（激光器与光电子） - 本馆参展商超过110家，进一步集中于激光光源、光电模块及核心材料技术 [21][22][23] - 展示了从工业激光器到精密科学激光器的广泛产品，参展商包括长春新产业光电技术有限公司、北京凯普林光电科技股份有限公司、武汉锐科光纤激光技术股份有限公司等 [21][23] - 产业链上游企业集中，涉及激光晶体、光学材料、特种光纤、半导体激光芯片等关键领域，例如福建中策光电股份有限公司、武汉锐晶激光芯片技术有限公司 [21][23] - 涌现出专注于超快激光、半导体激光等细分领域的科技公司，体现了行业技术向高功率、高精度、专用化发展的趋势 [22][23] N4馆展商名单（激光器与光电子） - 本馆参展商超过130家，是激光与光电子核心器件及高端仪器设备的重要展示区 [26][27][29] - 汇集了大量国内外知名的激光器制造商和光学仪器公司，如Spectra-Physics（MKS集团）、Newport（MKS集团）、Jenoptik以及国内的凌云光技术股份有限公司等 [26][27] - 展品技术门槛高，涵盖超快激光器、半导体激光器、高功率激光器、精密光学测量仪器、光学设计软件及特种光学材料 [26][27][29] - 设有德国展团，包含ACSYS Lasertechnik GmbH、SIOS MeBtechnik GmbH等7家德国企业及德国机械设备制造业联合会，展示了欧洲在高端光电领域的先进技术 [29] N5馆展商名单（集成光电与光通信专区） - 本馆为集成光电与光通信专区，参展商超过100家，聚焦于光通信芯片、模块、器件及封装测试技术 [32][33][34] - 展示了光电子集成的前沿技术，涉及磷化铟、硅光、薄膜铌酸锂等多种材料平台，参展商包括华慧芯科技集团、芯思杰技术（深圳）股份有限公司、山东中芯光电科技有限公司等 [32][34] - 覆盖从芯片设计、制造、封装到测试的全产业链环节，例如微见智能封装技术（深圳）有限公司提供先进封装方案，中电科思仪科技股份有限公司提供测试仪器 [32][34] - 应用方向明确指向数据中心、5G通信、传感等高速增长市场，体现了光电子技术从分立器件向集成化、模块化发展的产业趋势 [32][34]

文章核心观点 - 全球存储市场因AI需求激增而出现严重供应短缺，导致价格飙升和市场行为扭曲，行业进入“卖方市场”，原厂议价能力空前增强，下游客户被迫采取非常规手段确保供应 [1][3][5] 存储原厂的强势策略与价格调整 - 闪迪向客户提出前所未有的合同形式：要求客户以现金支付全额预付款，以换取1至3年的供应保障，此条款已向云服务供应商、PC、智能手机及模组厂商提出 [1] - 闪迪计划在本季度将其用于企业级固态硬盘的高容量3D NAND闪存芯片价格翻一番，以应对服务器存储的强劲需求 [1] - 企业级与客户端（智能手机、PC）的3D NAND闪存价格通常保持一致，因为它们出自同一晶圆厂 [1] - 存储原厂将大多数产能优先供给利润更高的AI市场需求（如HBM），导致标准型DDR4/DDR5供给减少 [3] - 市场进入“卖方市场”，原厂优先将DRAM供应给大型品牌（如戴尔、华硕、联想），小品牌很难拿到货源 [5] 下游客户的应对与市场乱象 - 部分云服务供应商考虑接受闪迪提出的严苛预付款条款，以确保AI增长需求下的供应 [1] - 因存储短缺，过去强势的云端服务供应商不得不向三星、SK海力士、美光三大存储原厂低头以寻求更多供应 [3] - 谷歌因其自研AI加速器（TPU）极度依赖HBM，而三星供应了其所需约60%的HBM产能，在向SK海力士与美光寻求额外产能时遭到拒绝 [4] - 谷歌因此解雇了一名负责确保存储供应的采购主管，并新设“全球内存商品经理”职位，专门寻找DRAM与NAND的策略来源专家 [4] - Meta也计划聘请专门的“存储全球采购经理”，以加强与上游晶圆厂的直接联系 [4] - 许多企业为避开供应吃紧与未来涨价风险，大量提前采购或囤积存储芯片，例如PC品牌与OEM直接签长期供应合约，或将2026年全年需求提前下订 [5] - 联想正积极囤积PC存储以应对供应危机 [5] - 更有资本的买方愿意放弃传统长期契约，转而采用短期契约与更高价格来确保拿到货，鼓励买家快速下单、用高价换供应 [6] - 部分大型科技公司为保障AI存储供应，甚至每天贴近供应商抢货，且不问价格，有货就买 [6] - 存储价格高涨导致市场出现不法乱象，如三星总部派员调查员工和代理商疑似收贿问题，线索可能延伸至新加坡与中国大陆 [5] - 市场人士警示，存储价格高涨下需警惕类似过去科技公司整货柜车存储失窃的情况 [5] 市场价格飙升的具体表现 - 自2025年下半年以来，存储器价格大涨，标准型存储产品在市场上部分价格已飙涨10倍以上 [3] - 通路商与OEM厂商在市场上的疯狂扫货，造成供不应求，产品价格快速飙升 [3] - 网络流传的讽刺短影音显示，消费者用两组16GB的DDR5内存（“RAM Pay”）来交换一张NVIDIA 5080全白显示卡（售价新台币40,000元），凸显存储已成为高价值硬通货 [6]

核心观点 - 台积电作为全球领先的专业半导体代工厂，正持续推进晶体管微缩至2纳米及以下节点，并引入纳米片晶体管、背面供电等重大创新 [1][3] - 公司探索晶体管微缩之外的多种技术路径以提升系统性能，包括3D IC、先进封装、硅光子学及新型材料研究 [3][4][5] - 公司对其全球晶圆厂扩张战略（尤其是美国）保持信心，认为海外工厂能够实现与台湾相当的良率，并通过规模效应优化成本 [5][6] - 公司预计人工智能相关需求将持续强劲增长，并将基于长期市场需求预测进行严谨的资本支出和产能规划 [7] 技术发展路线图 - **2纳米节点突破**：台积电将于2024年底前实现2纳米制程量产，最大创新是引入纳米片晶体管（环栅晶体管）结构，这是自2014年16纳米节点引入FinFET以来的首次全新晶体管结构变革 [3] - **A16（1.6纳米级）节点创新**：计划采用超强电源轨（背面供电技术），将电源布线移至晶圆背面以释放正面布线资源，专用于信号传输，从而提升逻辑密度和性能，使其成为高性能计算的理想选择 [3] - **2纳米后技术探索**：公司致力于将晶体管尺寸微缩推向极致，并研究互补场效应晶体管（CFET），该技术将晶体管彼此堆叠而非置于同一平面 [3][4] - **新型材料研究**：对二维材料（仅一个分子厚度）和一维材料（如碳纳米管）进行了大量研究，这些材料虽未纳入当前开发路线图，但展现出解决未来微缩问题的潜力 [4] 系统级性能与先进封装 - **研究方向拓展**：大部分研究聚焦于系统级性能，即芯片间及其与外部的交互方式，包括解决多芯片封装中的散热和电源管理问题 [5] - **硅光子学与先进封装**：相关工作围绕创建能集成更多内存和计算能力的更大系统展开，以满足人工智能处理器高速访问海量数据的需求 [5] - **晶圆级系统技术**：目前已提供晶圆级系统（SoC）技术，该系统尺寸仅为12英寸晶圆大小，其计算能力可与数据中心服务器机架或整台服务器相媲美 [5] - **未来探索**：公司正着眼于探索比晶圆尺寸更大的面板式系统 [5] 全球制造扩张战略 - **美国亚利桑那州工厂进展**：首座晶圆厂于2024年第四季度投入量产，采用N4工艺技术，其良率与台湾晶圆厂相当 [5] - **海外运营策略**：计划利用亚利桑那州工厂不断扩大的规模，通过优化运营以降低成本，实现更大的规模经济效益，并助力在美国构建更完善的半导体供应链生态系统 [5] - **其他地区工厂定位**：在欧洲和日本的晶圆厂是为当地产业关键技术而设计，其规模远小于亚利桑那州的计划，公司将运用在台湾和海外积累的经验进行运营 [6] 市场需求与资本规划 - **人工智能需求展望**：预计人工智能相关需求将持续强劲增长，公司将继续投资于这一需求驱动的长期发展趋势 [7] - **投资原则**：每年的资本支出都是为了应对未来几年的增长预期，尽管行业存在短期周期性波动，但只要长期结构性需求存在，公司就会继续投资 [7] - **规划基础**：严谨的资本支出和产能规划始终基于长期的市场需求预测 [7]

文章核心观点 - 尽管Wi-Fi 8（IEEE 802.11bn）标准尚未最终定稿（计划2028年批准），但行业已提前布局并加速商业化进程，标志着无线通信技术从追求“速度”向追求“超高可靠性与确定性”体验的根本性转变 [1][11][39] - Wi-Fi 8的核心创新在于通过AP间协调、避免拥塞机制、拓展覆盖范围等关键技术，解决高密度、移动化场景下的连接不稳定痛点，其在高密度场景下的实际吞吐量相比Wi-Fi 7提升约2倍，P99延迟降至亚毫秒级（为Wi-Fi 7的1/6），IoT覆盖范围拓宽约2倍 [14][17][18] - 联发科、博通、高通、英特尔等芯片巨头及华硕、TP-Link等设备商已基于草案积极推出产品和解决方案，争抢市场先机，旨在为工业自动化、XR、远程医疗等关键应用提供可靠连接，构建完整的产业生态 [20][21][26][33][37] Wi-Fi技术代际演进历史 - **起源与早期标准**：Wi-Fi技术起源于1991年的WaveLAN，1997年IEEE发布首个802.11标准，速率仅2Mbps，随后802.11b（11Mbps）和802.11g（54Mbps）推动了初步普及 [2] - **千兆时代开启**：2009年的802.11n（Wi-Fi 4）引入MIMO技术，支持双频段，最高速率达600Mbps，开启了多设备并发时代 [3] - **体验优化时代**：2013年的802.11ac（Wi-Fi 5）采用256-QAM调制，单流速率866Mbps，进入千兆时代；2019年的802.11ax（Wi-Fi 6）引入OFDMA等技术，支持256台设备高并发，网络效率提升4倍 [4] - **超宽时代来临**：2023年底商用的802.11be（Wi-Fi 7）支持320MHz信道、4096-QAM及多链路聚合，理论峰值速率达46Gbps，端到端延迟低于5ms [5] - **演进总结**：技术从“速度优先”转向“体验优先”，最终在Wi-Fi 8阶段转向“超高可靠性优先” [5][11] Wi-Fi 7当前发展态势 - **加速普及**：2025年是Wi-Fi 7普及的重要一年，企业端采用速度比以往任何一代更快 [8] - **出货量预测**：Wi-Fi 7接入点（AP）出货量预计从2024年的2630万台跃升至2025年的6650万台，ABI Research预测2026年将达到1.179亿台 [8] - **设备总量预测**：Wi-Fi联盟预测到2026年，Wi-Fi 7设备总出货量将达到11亿台，其中包括1.961亿台物联网设备、2230万台医疗保健设备和1.594亿台消费类设备 [9] - **应用引领**：大型公共场所和教育机构正引领Wi-Fi 7的采用，以解决频谱拥塞并催生新应用场景 [9] Wi-Fi 8核心技术特性与优势 - **核心目标**：定义为“超高可靠性（UHR）”，不再追求峰值速率突破，而是解决复杂场景下连接不稳定的核心痛点 [11][14] - **关键技术**： - **AP间协调**：包括协调空间重用（Co-SR）和协调波束成形（Co-BF），接入点动态调整功率并协作引导信号波束，以减少延迟并提高吞吐量 [14] - **避免拥塞机制**：包括动态子信道操作（DSO）、非主信道接入（NPCA）和动态带宽扩展（DBE），通过实时带宽分配提高吞吐量并减少延迟 [14] - **拓展覆盖范围**：通过扩展长距离（ELR）和分布式资源单元（dRU）扩大覆盖范围，确保大型建筑和户外物联网部署的边缘可靠性能 [18] - **无缝漫游**：确保设备在接入点间移动时获得不间断的超低延迟体验 [18] - **增强调制编码方案（MCS）**：在典型信噪比下提供更高吞吐率，提高连接稳定性 [18] - **性能提升**：相比Wi-Fi 7，高密度/长距离场景下实际吞吐量提升约2倍，P99延迟从毫秒级降至亚毫秒级（仅为Wi-Fi 7的1/6），IoT覆盖范围拓宽约2倍，能效与芯片面积也实现显著优化 [17] - **应用场景**：旨在为远程手术、工业自动化、自动驾驶数据同步、AR/VR等对延迟和可靠性要求极高的关键应用提供保障 [11][14][17] 主要芯片厂商布局 - **联发科**： - 作为IEEE 802.11bn工作组副主席，在2026年CES上率先推出Filogic 8000系列Wi-Fi 8解决方案，覆盖网关、企业AP及各类终端设备 [21] - 方案集成AI驱动的动态资源调度引擎，支持最多8个AP节点实时联动，内置专用低延迟通道，可将端到端传输延迟控制在3ms以内 [24] - 首款芯片预计2026年送样，计划2027年底前实现百万级设备商用 [25] - **博通**： - 采取“芯片+IP授权”双轨策略，于2025年10月推出业界首款Wi-Fi 8芯片系列，包括面向家庭/运营商的BCM6718、企业级的BCM43840/43820及移动终端的BCM43109 [26] - 在CES 2026上追加发布主处理器BCM4918和射频芯片BCM6714/6719，以构建高效接入点 [27][30] - 通过开放Wi-Fi 8 IP授权，旨在加速边缘AI普及，降低创新门槛，并巩固其技术标准地位 [26][28][31] - **高通**： - 坚持“标准引领+场景精准突破”策略，在IEEE 802.11bn工作组中重点推动UHR框架 [33] - 聚焦复杂场景下的可靠性与低延迟突破，优化了无缝漫游与边缘覆盖的协同能力，通过ELR等技术确保“零感知”切换 [38] - 计划在MWC 2026上发布全套Wi-Fi 8平台产品组合，并与XR、移动医疗等垂直行业合作推动落地 [34] - **英特尔**： - Wi-Fi 8芯片已进入原型验证阶段，研发聚焦AI与网络协同融合，通过智能网络感知算法实时适配传输参数 [35] - 优化了AI算力与无线通信模块的协同架构，可通过边缘计算实现网络资源的毫秒级调度 [35] 产业链生态构建进展 - **网络设备商**：华硕在CES 2026上推出概念路由器ROG NeoCore，计划2026年内发布首批Wi-Fi 8家用路由器和MESH系统；TP-Link也宣布将在2026年内陆续推出Wi-Fi 8产品 [37] - **工业领域**：博世、西门子等工业巨头已启动概念验证测试，聚焦AGV调度、机械臂指令等低延迟场景，计划2027年实现智慧工厂的批量部署 [39] - **移动终端**：2026年旗舰手机已基本确认支持Wi-Fi 7，手机端的Wi-Fi 8模块预计将在未来逐步普及 [39] - **标准与认证**：IEEE计划2028年3月完成标准最终批准；Wi-Fi联盟认证程序预计2028年1月启动，并将强制要求向后兼容Wi-Fi 7/6/6E设备 [19][39]

公司融资计划 - 通富微电计划向特定对象发行A股股票，募集资金总额不超过44亿元，用于五大项目并补充流动资金及偿还银行贷款，以强化其在半导体封测行业的综合竞争力 [1] - 五大项目总投资规模为46.85543亿元，拟使用募集资金44亿元，具体分配为：存储芯片封测项目8亿元、汽车电子封测项目10.55亿元、晶圆级封测项目6.95亿元、高性能计算及通信封测项目6.2亿元、补充流动资金及偿还银行贷款12.3亿元 [2] - 在募集资金到位前，公司可通过自有或自筹资金先行投入项目，后续进行置换；若实际募资净额不足，公司将调整投入顺序和金额，并自行解决资金缺口 [2] 存储芯片封测产能提升项目 - 该项目总投资8.883747亿元，拟使用募集资金8亿元，建成后预计年新增存储芯片封测产能84.96万片 [2][3] - 项目背景是半导体产业自主可控的国家战略及下游AI、智能终端、新能源汽车等领域扩张带来的高带宽、高容量存储产品需求激增，预计中国存储芯片市场规模将从2024年的4600亿元增长至2025年的5500亿元 [3] - 公司在存储封测领域已具备FLASH、DRAM中高端产品全覆盖能力，并拥有晶圆减薄与高堆叠封装核心技术，该项目由通富通科（南通）微电子有限公司实施，建设周期为3年 [3] 汽车电子封测产能提升项目 - 该项目总投资10.99558亿元，拟使用募集资金10.55亿元，建成后预计年新增封测产能50400万块 [2][4] - 项目顺应新能源汽车、智能座舱与自动驾驶驱动的车载芯片需求爆发，预计全球车规级半导体市场规模将从2024年的721亿美元增长至2025年的804亿美元 [4] - 公司早在2005年通过ISO/TS16949认证，已形成覆盖车规芯片全流程的质量管理体系，可满足AEC-Q Grade 0高可靠性要求，并与多家海内外头部企业合作，项目将在“经典封装+车规标准”方向升级，建设周期为3年 [4] 晶圆级封测产能提升项目 - 该项目总投资7.433026亿元，拟使用募集资金6.95亿元，建成后预计新增晶圆级封测产能31.20万片及高可靠性车载品封测产能15.732亿块 [2][5] - 晶圆级封装在封装尺寸、信号完整性等方面优势显著，广泛应用于AI芯片、存储芯片、车载芯片等领域，预计2024-2029年中国AI芯片市场年均复合增长率达53.7% [5] - 公司已具备8/12英寸晶圆级封装服务能力，覆盖铜柱、焊料凸点等关键技术，项目旨在构建协同平台以提升全流程解决方案服务能力，由公司本部实施，建设周期为3年 [5] 高性能计算及通信封测产能提升项目 - 该项目总投资7.243077亿元，拟使用募集资金6.2亿元，建成后预计年新增产能48000万块，聚焦倒装封装与系统级封装（SiP）技术 [2][6] - 倒装封装与SiP是AI、5G通信、边缘计算等前沿应用的核心封装方案，公司通过并购AMD相关资产完成向高端先进封装转型，在FCCSP、FCBGA及SiP领域积累深厚 [6] - 项目实施主体为南通通富微电子有限公司，位于苏锡通科技产业园区，建设周期为3年 [6] 补充流动资金及偿还银行贷款 - 计划使用12.3亿元募集资金补充流动资金及偿还银行贷款，以缓解因业务规模扩大而持续增加的营运资金需求 [2][6] - 截至2025年9月末，公司资产负债率为63.04%，此次资金注入旨在降低财务杠杆与短期偿债风险，优化财务结构，为主营业务发展提供资金保障 [6] 项目意义与公司展望 - 本次募资项目均围绕主营业务展开，符合国家产业政策与公司发展战略，旨在优化产能布局、提升技术实力，把握下游市场增长机遇 [7] - 项目实施后，预计将增强公司在存储、车载、先进封装等核心领域的竞争力，并通过提升总资产与净资产规模来增强抗风险能力，推动经营业绩与盈利能力持续改善 [7] - 目前各项目均已按规定推进报批程序，为顺利实施奠定了基础 [7]

英特尔14A制程工艺进展与战略意义 - 公司首席执行官在CES上强调将大力进军14A（1.4nm级）芯片领域，并预计在良率和IP产品组合方面看到强劲发展势头 [1] - 14A工艺预计于2027年实现量产，其工艺设计套件的早期版本将于今年年初交付给外部客户 [1] - 首席执行官使用“客户”一词可能表明公司至少已有一个14A工艺的外部客户，意味着其代工厂将为内部产品及至少另一个买家生产芯片 [1] 14A制程的技术演进与重要性 - 14A工艺建立在18A制程经验之上，对公司至关重要 [3] - 该节点将引入第二代RibbonFET GAA晶体管、第二代背面供电网络（称为PowerDirect）以及Turbo Cells，旨在优化供电、电源控制及提升速度，同时不显著增加面积或功耗 [3] 获取外部客户的战略与财务考量 - 对于14A工艺，公司希望至少再争取一家有大批量需求的外部客户，以确保收回在开发此先进节点上的投资 [4] - 公司目前的资本支出计划并未包含为第三方客户投资14A芯片产能，这意味着即使获得大客户订单，也需要额外投资建设产能，这将推迟其晶圆代工业务达到盈亏平衡点的时间 [5] - 公司高管表示，赢得14A客户需要在获得收入之前投入大量资金，且随着客户增长，实现盈亏平衡的时间可能推迟，但这被视为证明其有能力建立外部代工厂的关键 [6] 产能建设模式与面临的竞争挑战 - 与台积电和三星等竞争对手通常在获得多家核心客户承诺后扩建产能的模式不同，公司的产能建设首先是为了满足内部产品事业部的需求 [6] - 对于需要低数值孔径和高数值孔径极紫外光刻设备等昂贵工具的尖端晶圆厂，公司无法承受资产闲置，通常需在产能利用率保证远高于80%的情况下才会增加产能 [6] - 向外部客户提供产能不足的工艺节点可能会损害公司的代工雄心，若无法按时为第三方客户提供产能，可能错失重要的代工机会 [7]