人工智能硬件需求增长 - 计算能力提升直接驱动大模型性能改进 更高FLOPS和更多参数带来更好准确性[6][11] - 训练规模从2015年32块GPU扩展到当前数十万块GPU级别[8] - 推理工作负载占比将在未来达到80% 超越训练成为主导需求[15] 数据中心资本支出爆发 - 人工智能基础设施支出预计未来五年达3-4万亿美元[12] - OpenAI年度经常性收入从2025年初50亿美元翻倍至年中100亿美元以上[14] - Anthropic年度经常性收入从10亿美元增长5倍至50亿美元[14] 内存技术革新 - HBM存储器带宽比DDR DRAM高10倍成本 采用16层堆叠技术[21] - 内存设备概念兴起 单个节点可提供18TB DDR5 DRAM[24] - 智能键值缓存分配策略提升tokens/美元价值[22] 网络架构升级 - 超立方体互连支持最多8,192个TPU动态连接[34] - 共封装光学器件降低功耗 使10公里距离带宽翻倍[35] - Tomahawk Ultra交换机提供512个100G-PAM4端口[29] 行业生态演变 - 三巨头每年购买英伟达GPU超100亿美元 同时开发自研加速器[17] - UALink规范支持非英伟达生态连接1,024个GPU[30] - 扩散大模型技术使AMD GPU获得性能提升机会[17] 应用场景分化 - 企业级定制模型兴起 博世等公司构建专用LLM替代通用模型[16] - 客服岗位被AI替代 Salesforce削减4,000个职位[15] - 90%企业AI实验失败 但快速学习者将获得竞争优势[15]

产品发布与合作 - 壹号本于9月8日发布三合一AI PC产品X1 Air 该产品集平板电脑、迷你笔记本与大屏掌机于一体 创新搭载佰维Mini SSD 实现双硬盘协同架构 支撑多场景全形态下的流畅体验 [2] - 佰维存储创始人孙日欣受邀出席发布会 解读Mini SSD技术与应用 [4] 技术规格与性能优势 - Mini SSD采用PCIe 4.0×2双通道接口 支持动态SLC缓存技术 4K随机读写性能达850K/750K IOPS 延迟极低 支持高并发I/O [5][10] - 体积仅为传统M.2 2230 SSD的40% 重量仅1克 采用LGA封装工艺 完美契合轻薄设备对性能与尺寸的双重需求 [10] - 支持IP68级防尘防水 可承受3米跌落冲击 具备抗震动和耐冲击能力 搭载智能功耗管理技术 降低能耗并延长设备续航 [14] 存储容量与扩展性 - 最高支持2TB容量（当前推出1TB版本 后续将推2TB） 结合标配M.2 PCIe 4.0 SSD 可实现整机总存储容量突破3TB [5][16] - 采用卡槽式插拔设计 支持用户自行升级 无需拆机或专业工具 接口兼容性高 模块化设计降低终端品牌SKU复杂度和售后成本 [5][18] - 搭载智能磨损均衡 ECC纠错和LDPC纠错算法 保障数据安全可靠 支持频繁插拔和复杂环境下的持久耐用 [18] 竞品对比分析 - 相比UFS方案：Mini SSD支持用户升级 而UFS为主板焊接形式 无法扩容 长期使用易因容量不足卡顿 且终端品牌需维护多SKU 故障时需整板更换 增加供应链成本 [5] - 相比microSD Express：Mini SSD接口兼容性更高 避免终端厂商额外认证适配成本 且性能不存在带宽瓶颈 可满足高性能应用需求 [5][7] 行业意义与战略定位 - 存储成为AI端侧设备关键元器件 是终端品牌构筑核心竞争力和差异化的突破口 佰维与壹号本合作体现技术创新与产品理念的共振 [20] - 公司秉持"存储无限 策解无疆"理念 深化与产业链上下游生态伙伴的技术协同 共同加速AI向端侧落地 拓展智能终端可能性 [20]

公司战略评估与潜在出售 - 董事会扩大战略评估范围，将公司潜在出售纳入其中并正在寻找买家 [1][3] - 公司已与潜在买家接洽，但尚未确定是否会提出报价及具体条款 [1][5] - 战略评估包括与多方谈判出售台湾业务，若成功将用于偿还汇丰银行循环信贷额度和2025年3月发行的可转换贷款票据 [1][4] 财务业绩下调与原因 - 将2025年收入预测从1.151亿-1.23亿英镑下调至9000万-1亿英镑（约1.215亿美元），降幅约13%-22% [1][3] - 预计年盈利（调整后EBITDA）在500万至200万英镑之间 [1][3] - 下调主因无线和光子学部门合同延期，受全球宏观经济不确定性影响 [1][5] - 2025年上半年收入预计至少4400万英镑，调整后LBITDA为40万英镑 [3] 市场环境与业务挑战 - 无线市场持续疲软主要由于手机销售疲软，预计持续至2025年 [1][3] - 美国军事和国防部门联邦拨款周期延迟，导致订单推迟至2026年 [1][3] - 客户库存水平调整及新手机销售受影响，尤其2023-2024年预设库存清仓延迟 [1][5] 公司前景与业务定位 - 董事会坚信公司在先进化合物半导体领域处于领先地位，拥有巨大市场机遇 [1][3] - 公司为多个垂直市场和全球品牌客户群提供化合物半导体晶圆产品及材料解决方案 [3] - 战略评估进展积极，管理层对为所有利益相关者释放价值充满信心 [5] 时间节点与信息披露 - 公司将于2025年9月23日公布中期业绩 [2][3] - 目前处于收购委员会定义的"要约期"，适用相关披露要求 [1][4] - 获准豁免披露潜在要约人身份，除非已有明确谣言或猜测指向具体对象 [4]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 在停牌一周后，中芯国际昨日晚间披露了收购中芯北方少数股权的方案，中芯国际重申本次交易预计 不构成重大资产重组。在本次收购案中，上市公司拟向国家集成电路基金、集成电路投资中心、亦庄 国投、中关村发展、北京工投发行股份购买其所持有的中芯北方 49.00%股权。本次交易完成后，上 市公司将持有中芯北方 100.00%的股权，中芯北方将成为上市公司的全资子公司。 中芯国际介绍说，公司是世界领先的集成电路晶圆代工企业之一，也是中国大陆集成电路制造业领导 者，拥有领先的工艺制造能力、产能优势、服务配套，向全球客户提供 8 英寸和 12 英寸晶圆代工与 技术服务。除集成电路晶圆代工外，中芯国际亦致力于打造平台式的生态服务模式，为客户提供设计 服务与 IP 支持、光掩模制造等一站式配套服务，并促进集成电路产业链的上下游协同，与产业链中 各环节的合作伙伴一同为客户提供全方位的集成电路解决方案。 至于中芯北方，作为中芯国际的控股子公司，主要为客户提供不同工艺平台的 12英寸集成电路晶圆 代工及配套服务。本次交易有利于进一步提高上市公司资产质量、增强业务上的协同性，促进上市公 司的长 ...

文章核心观点 - 磁悬浮技术凭借其超洁净、超高精度的特性，正成为解决半导体制造关键痛点的核心技术，市场需求巨大 [1][8] - 苏磁科技作为本土企业，通过技术整合与战略聚焦，在磁悬浮晶圆转台和泵类产品上实现快速产业化，成功打破国外垄断并切入国内外供应链 [5][12] - 公司未来战略清晰，短期目标是巩固并扩大在半导体基础核心零部件市场的份额，长期目标是将磁悬浮技术拓展至生物医药、精细化工等其他工业领域，实现从国产替代到主动创新的跨越 [25] 磁悬浮技术的行业价值 - 磁悬浮技术通过无接触的磁场支撑，避免了传统机械轴承摩擦产生的碎屑和气动轴承带来的杂质，实现了“超洁净、超高精度”，精准击中半导体制造对极致洁净的需求痛点 [8] - 该技术可应用于晶圆转台、液体泵、涡轮分子泵等几乎所有涉及旋转运动和流体输送的半导体制造环节，一个芯片生产需90多道工序，潜在需求巨大，总体市场规模评估达几百亿量级 [12] - 在泵类领域，磁悬浮泵相比传统的风囊泵、隔膜泵具备无脉动、高洁净的性能优势，能避免流量脉动对过滤器颗粒保持效率的影响，从而触发行业的替代需求 [13][16] 苏磁科技的崛起与突破 - 公司抓住2020年前后半导体设备国产化浪潮的机遇，果断暂停其他项目，将全部力量集中到半导体磁悬浮设备的攻关上，仅用3个月完成晶圆转台研发，6个月进入产线试运行，创造了业内罕见的速度纪录 [12] - 高效突围的关键在于需求明确和技术底子雄厚，公司将过往在磁悬浮人工心脏等领域的磁悬浮控制技术和传感器技术进行跨领域整合，迁移至半导体设备研发 [12] - 目前公司晶圆转台产品已在十多家国内头部晶圆厂长期运行，打破了国外二十多年的垄断，并且其磁悬浮泵产品已吸引国际客户考虑大规模更换，市场爆发迹象明显 [12][17] 公司的核心竞争力 - 通过软硬件协同设计与算法优化，公司将转台旋转中的振动控制到微米级，确保设备在承载上千摄氏度晶圆时稳定运行，从源头上提升芯片良率 [19] - 采用“驻场服务”模式，技术支持团队常驻客户现场，确保半小时内响应问题，满足半导体产线24小时不间断运行对供应商服务能力的极高要求 [19] - 团队对磁悬浮技术及半导体应用场景理解透彻，能精准分析问题根源，并建立灵活的响应机制，软件快速迭代提升精度，硬件按需开发应对定制化要求 [20] 行业标准与国际化布局 - 公司作为行业先行者，牵头制定了国内外首个“超洁净磁悬浮自轴承泵技术规范”，通过推动标准制定来统一评价依据和测试方法，避免行业无序竞争 [22] - 国际化布局稳步推进，已有国外Fab厂完成审厂并开始采购，公司采取差异化创新策略，总部聚焦核心技术研发，分支机构负责应用落地，并通过互联网实现高效远程协同 [24] - 国内外客户需求存在差异，国内客户以“平替国外产品”为核心，而国外客户更注重“技术创新与差异化”，例如对泵的低发热等功能提出新需求 [24] 未来市场展望与战略 - 未来3-5年，在转台领域国内产品有望保持90%以上的市占率，在泵类领域，半导体装备中涉及洁净流体输送的环节，大部分将被磁悬浮泵替代，市占率有望突破一半以上 [17] - 短期核心目标是将磁悬浮转台、磁悬浮泵等产品打造成半导体领域的基础核心零部件，巩固并扩大市场份额 [25] - 长期战略是结合客户对更高洁净度、稳定性的需求，拓展磁悬浮技术的应用边界，开发差异化产品，并将技术拓展到生物医药、精细化工、能源核电等其他工业领域 [25]

三星电子平泽第五工厂建设 - 三星电子加速建设平泽第五工厂 施工准备已启动 计划下个月全面开工[2] - 工厂占地289万平方米 是全球最大半导体生产基地 配备10纳米第六代(1c)DRAM生产线[2] - 将采用1c工艺批量生产用于HBM4的DRAM 第四工厂剩余生产线也准备复工[2] HBM4技术布局与生产战略 - 公司正量产第六代HBM4样品 产量约10,000片晶圆 采用10纳米级第六代(1c)DRAM技术[4] - 通过HBM4内部量产审批 准备样品生产以进行客户供货谈判[2][4] - 与SK海力士和美光相比处于技术劣势 但利用EUV工艺和产能优势抢先采用下一代DRAM[4] HBM4市场竞争与定价策略 - 计划7月向NVIDIA交付HBM4样品 与竞争对手(SK海力士3月交付/美光6月交付)争取同步进入供应链[5] - 12层HBM4价格预计比HBM3E高出60-70% 但公司考虑低于20%的溢价策略 几乎无利润空间[5][7] - NVIDIA寻求更低价格 导致与SK海力士谈判出现分歧 并考虑三星和美光作为替代方案[6][7] 管理层决策与市场地位 - 半导体部门副会长兼任内存业务负责人 实现快速大胆决策 管理层强调不计手段抢占HBM市场[7] - 公司近期采取激进定价和生产策略 被类比为历史"胆小鬼博弈" 意图重夺存储器霸主地位[4][7] - 董事长李在镕会见NVIDIA CEO黄仁勋 体现对HBM合作的决心[7]

苹果秋季新品发布与供应链变化 - 苹果于美国时间9日举办秋季新品发表会 iPhone 17系列新机和Apple Watch系列将同步亮相 [1] - Apple Watch产品线全面升级 包括Ultra到SE系列 其中Ultra型号首次导入5G及卫星通讯功能 其他两款维持4G LTE规格 [1] 联发科进入苹果供应链 - 联发科打入新款Apple Watch供应链 供货5G基带芯片 这是联发科5G产品首度获得苹果采用 [1] - 联发科供应的是5G分离式基带芯片 采用低功耗Redcap技术并结合卫星通讯功能 目前已量产出货 出货动能将延续至年底 [1] - 联发科与苹果接洽始于2019年 由台湾及美国团队联手主导开发 经过超过四年测试验证及设计导入后获得订单 [2] - 联发科是全球少数能独立开发5G基带芯片的IC设计大厂 旗下立锜已是苹果电源管理IC供应商 [2] 苹果自研芯片进展 - 苹果计划用自研C2芯片取代高通 代号"Ganymede" 预计2026年推出 将首次支持毫米波频谱 [5] - C3芯片也在规划中 代号"Prometheus" 预计2027年推出 目标超越高通竞品功能 [5] - 苹果自研无线调制解调器已投入数十亿美元研发 历时至少七年 [5] 市场与出货量数据 - Apple Watch系列年出货量至少3,000万支 占全球智能手表市场超过50%份额 [2] - 联发科已向供应链开出至少500万套芯片投片量 后续可能因供不应求追加订单 [2] 技术规格升级 - Apple Watch Ultra将支持5G RedCap服务 这是针对可穿戴设备优化的5G子集 同时支持卫星广播短信功能 [4] - 苹果目前在所有Apple Watch型号中仅使用4G LTE调制解调器 不支持5G网络 [4]

OpenAI与博通合作开发AI芯片 - OpenAI正与博通合作开发定制AI加速器 旨在减少对Nvidia依赖并降低GPT系列模型成本 [1] - 博通首席执行官透露其价值100亿美元的神秘客户为OpenAI 该客户已获得超过100亿美元基于博通XPU的AI机架订单 [1] - OpenAI定制芯片预计2026年亮相 主要供内部使用 不会向外部客户开放 [1] 博通技术能力与产品规划 - 博通提供构建大规模AI计算系统的基础技术 包括SerDes、网络交换机、共封装光互连及3D封装技术 [2] - 博通3.5D XDSiP封装技术支持在6000平方毫米封装上集成2个3D堆栈、2个I/O芯片及最多12个HBM堆栈 [5] - 博通预计首批3.5D XDSiP产品将于2026年开始出货 与OpenAI芯片上市时间一致 [5] 芯片架构设计特点 - 芯片架构类似AMD MI300系列加速器 采用模块化设计允许客户自定义知识产权集成 [5] - 博通专注于以太网协议 其Tomahawk 6系列交换机和共封装光学芯片可能用于纵向横向扩展网络 [5] - OpenAI需自行提供或授权高性能矩阵乘法累加器单元 博通负责提供其他基础技术 [7] 行业竞争格局 - 苹果亦与博通合作开发代号"Baltra"的AI加速器芯片 计划2026年推出 [9] - 苹果承诺投资5000亿美元并招聘20000名员工 在德克萨斯州建设基于自研芯片的AI加速服务器制造工厂 [10]

特斯拉AI芯片路线图更新 - 埃隆·马斯克透露特斯拉AI5和AI6芯片细节，称AI5为"史诗级芯片"，AI6有望成为"迄今为止最好的AI芯片"[1] - 特斯拉整合硅片路线图，从两种芯片架构减少到一种，集中所有硅片人才开发单一芯片[1] - 特斯拉于今年夏初放弃Dojo超级计算机平台，将所有芯片资源集中用于AI5和AI6开发[1] AI5和AI6芯片技术规格与应用 - AI5针对参数数量低于约2500亿的模型，将成为"同类最佳的推理芯片"，提供无与伦比的成本效益和每瓦性能[2] - AI6性能更上一层楼，具体规格未详细披露[2] - 这些芯片采用"融合架构"，为汽车和数据中心的推理以及模型训练提供支持[1] - 特斯拉汽车目前使用由三星制造的定制SoC AI4芯片，作为全自动驾驶（监督式）软件的核心[4] - AI5将由台积电代工，首先在台湾生产，随后在亚利桑那州工厂生产，预计2026年底开始量产[4] - 特斯拉与三星达成价值165亿美元的协议，从2026年开始生产AI6芯片[4][8] - 三星正在准备其德克萨斯州泰勒工厂以满足特斯拉需求，马斯克计划亲自参观以"加快进度"[4] Dojo超级计算机项目终止 - 特斯拉决定关闭Dojo超级计算机平台，并在2025年8月解散相关团队[6][8] - Dojo负责人Peter Bannon离开公司，约20名员工离职创办人工智能芯片和基础设施公司DensityAI[8] - 马斯克称Dojo 2是"进化的死胡同"，所有路径都将汇聚到AI6[8] - 特斯拉曾考虑基于Dojo创建新商业模式，摩根士丹利预测Dojo可能为特斯拉市值增加5000亿美元[16] - 特斯拉在Dojo项目上已投入3.14亿美元，原计划总投资5亿美元[17] 计算架构战略转移 - 特斯拉从自力更生的Dojo硬件转向依赖合作伙伴进行芯片开发[7] - 特斯拉目前主要依赖英伟达GPU训练人工智能，但经常难以获得稳定供应[15] - 特斯拉推广Cortex超级集群，用于FSD和Optimus视频训练，拥有"海量存储空间"[7] - 截至2025年第二季度，特斯拉在德克萨斯州超级工厂拥有67000块H100 GPU和16000块H200 GPU[18] - 特斯拉仍计划在布法罗投资5亿美元建造超级计算机，但不会是Dojo[19] 全自动驾驶技术路线 - 特斯拉采用纯视觉方法，仅依靠摄像头捕捉视觉数据，使用先进神经网络处理数据[9] - FSD系统已应用于数十万辆特斯拉汽车，可以执行部分自动驾驶任务，但仍需要驾驶员保持注意力集中[6] - 特斯拉收集数百万英里视频片段用于训练FSD，数据越多越接近完全自动驾驶[9][10] - 一些专家认为向模型输入更多数据的蛮力方法可能存在经济约束和数据质量限制[10]

中介层技术概述 - 中介层从幕后配角成为产业链争夺焦点 承载GPU和存储芯片并实现互联 材料公司 设备公司和台积电 英伟达等巨头均聚焦于此 [1] - 行业形成两条发展脉络 一是Resonac牵头27家全球材料 设备 EDA巨头组成JOINT3联盟开发面板级有机中介层 二是英伟达推动SiC中介层 台系厂商加码突破功耗与散热极限 [1] 中介层定义与功能 - 中介层是位于芯片与封装基板之间的中间层结构 在先进封装中扮演桥梁角色 连接逻辑芯片与存储芯片 负责高密度互连 供电分布和信号传输 [3] - 主要分为硅中介层和有机中介层两类 硅中介层亦称无机中介层 有机中介层也叫RDL再布线层 [5] 硅中介层发展历程 - 台积电在2000年代末至2010年初率先提出并量产CoWoS工艺 利用硅中介层加TSV硅通孔实现GPU与HBM高带宽互连 [6] - 2012年台积电为赛灵思生产的Virtex-7 FPGA商用上市 成为首个大规模应用硅中介层的产品 奠定其在高性能计算封装中的地位 [6] 有机中介层兴起背景 - 硅中介层制造成本高 良率有限 AI/HPC芯片面积增大导致硅圆片切割损耗严重 市场需要更经济的大规模量产方案 [6] - 有机中介层工艺相对简单 材料和设备成本低 生产成本显著低于硅中介层 但布线精细度不足 线宽线距较大 难以支撑极高密度互连 [6] JOINT3联盟战略布局 - Resonac瑞萨牵头成立27家成员组成的JOINT3联盟 覆盖半导体封装全产业链 包括应用材料 Lam TEL Synopsys 佳能 Ushio 3M AGC 古河电工等 [8] - 联盟在日本茨城县设立高级面板级中介层中心APLIC 计划2026年运营 重点开发515×510mm面板级有机中介层 [11] 面板级生产优势 - 300mm圆片面积约70,685mm² JOINT3面板级目标515×510mm约262,650mm² 单板面积为300mm圆片的3.7倍 有效构图面积显著更大 [12] - 面板级生产可显著提升产能利用率 降低成本 解决硅中介层因尺寸增大导致的几何损耗问题 边角浪费和步进曝光次数上升推高单位良品成本 [11] 市场驱动因素 - 2.5D/3D封装需求飙升 AI/HPC芯片加HBM堆叠成为主流 需要更大面积 更高互连密度的中介层 [15] - Resonac通过JOINT3搭建跨国跨环节的先进封装共研平台 产业协同成为关键 单一企业难以独立突破 需以联盟方式推动事实标准 [15] SiC中介层发展动态 - 英伟达下一代Rubin GPU评估将GPU与HBM互联基底从传统硅中介层换成SiC中介层 以进一步提升效能 [17] - 碳化硅中介层需使用高绝缘单晶碳化硅 与车用功率器件衬底不同 带来新的工艺挑战 [19] 硅中介层优劣分析 - 优势包括工艺成熟 技术路径清晰 是台积电CoWoS 英特尔EMIB等2.5D/3D封装主流方案 在亚10µm互连和多层TSV工艺上积累深厚 [22] - 劣势包括GPU加HBM封装面积增大导致硅晶圆几何损耗问题突出 产能利用率下降 成本急剧上升 硅导热性能有限成为高功耗AI芯片瓶颈 [22] 有机中介层优劣分析 - 优势包括可采用面板级生产PLP大幅提高产能利用率和单片尺寸利用率 显著降低成本 材料配方灵活 层数和布线可根据系统需求定制 [23] - 劣势包括材料热膨胀系数CTE与硅存在差异 翘曲与可靠性问题需长期验证 电性能相比硅存在一定差距 [23] SiC中介层优劣分析 - 优势包括导热性极佳甚至超过铜 能承受未来AI/HPC芯片极端电流与功耗需求 是突破散热瓶颈的关键材料 具备良好电绝缘性支持更紧密的GPU加HBM集成 [24] - 劣势包括制造难度极高 硬度接近钻石导致切割工艺复杂 必须实现≥12寸大尺寸晶圆兼容硅工艺 产业链尚在攻关中 产能和成本仍是巨大挑战 [24] SiC中介层技术挑战 - 碳化硅硬度接近钻石 传统切割方法容易出现波浪纹 日本DISCO正在研发专用激光切割机台 [25] - 为兼容硅工艺需达到12寸以上晶圆 但目前多数中国厂商仍停留在6/8寸阶段 量产能力有限 [25] 性能需求驱动 - 未来高性能芯片设计功耗可能突破1000V 特斯拉快充电压仅350V 极端电流对中介层承载力提出前所未有挑战 [25] - Si导热能力有限难以满足极端电流下的热管理需求 SiC导热系数超过铜能显著缓解芯片运行高热压力 [25] - Rubin依赖NVLink技术要求GPU与HBM紧密耦合实现最大带宽和最低延迟 SiC因优越绝缘性和散热性成为几乎唯一解决方案 [25] 技术发展时间线 - 短期1-2年硅中介层仍是市场主流 支撑AI/HPC量产 中期3-5年有机中介层凭成本与规模优势在HPC与AI训练芯片中大规模落地 [26] - 长期5年以上碳化硅中介层一旦突破量产瓶颈 或将成为最尖端AI/HPC封装的标准配置 [26] 产业竞争格局 - 日本JOINT3代表合作造标准路径 英伟达推动SiC中介层是应用驱动新材料典型 两条路线殊途同归 中介层将决定未来AI芯片性能极限 [28] - 硅 有机 碳化硅中介层各有优劣 未来十年大概率形成分工互补格局 [28]