长江存储母公司、长存集团估值1600亿 股权方面 ， 2025 年 4 月，养元饮品子公司泉泓投资及农银投资等 15 家机构合计投资超百亿 ；7 月， 公司新增 6 家员工持股平台，目前已形成涵盖国有资本、民营资本、产业资本、金融资本及知名私募的多 元化股东阵容。 从产业版图来看 ，长存集团旗下子公司涵盖 长江存储 、武汉新芯、长存资本、长存科服、宏茂微等多家 企业，长存集团已逐步构建了"闪存制造、晶圆代工、封装测试、产业投资、园区运营与创新孵化"等业务 板块协同发展的产业生态。 业务与技术上 ，长存集团构建了 "闪存制造、晶圆代工、封装测试" 等多板块协同的产业生态；全资子公 司长江存储是国内唯一 3D NAND 原厂，自主研发的晶栈 ®Xtacking® 架构四次获 FMS 奖项（含 2025 年 "最具创新存储技术奖"）。该架构历经六年四代演进，IO 接口速度从 800 兆提升至 3.6G，已量产 Xtacking 4.0 系列产品（512Gb TLC、1Tb TLC、2Tb QLC），存储密度、速度及吞吐量均大幅提升， 且兼容性强。 解决方案上 ，长江存储覆盖嵌入式（物联网设备）、消费级（PC 等）、 ...

诉讼背景与性质 - 长江存储及其日本子公司向美国哥伦比亚特区联邦地区法院提起诉讼 被告为美国商务部及其下属的工业与安全局[1] - 诉讼依据《信息自由法》要求美方公开2022年将公司列入实体清单的完整行政记录与内部决策过程 并非直接挑战出口管制措施本身[1] - 日本子公司主要负责在日本和韩国市场的推广与技术支持[1] 实体清单影响 - 2022年12月美国商务部BIS将包括长江存储在内的36家中国企业加入实体清单[1] - 对所有受《出口管制条例》管辖物项实行"推定拒绝"许可审查政策 公司几乎无法获得美国管辖的商品 软件 技术等[1] 列入理由异常点 - 公告中对其他33家企业明确写明由"最终用户审查委员会决定列入" 唯独长江存储措辞变为"ERC所代表的机构决定列入" 模糊决策主体[2] - 对大多数企业写明具体事实依据 如与新疆劳工转移项目联系 但长江存储部分仅笼统表述"可能存在向华为 海康威视等实体清单企业转移的风险"[4] 合规救济努力 - 2024年6月公司依据EAR第744.16条向ERC提交移除申请 内部审查未发现违反出口管制条例交易记录[4] - 2025年5月向美方递交数十页白皮书 详细说明合规体系 防止产品转移内部措施及制度改进计划[4] - 公司强调严格执行美国出口管制合规要求 积极配合BIS多次信息和数据请求[4] 美方回应与质疑 - 美方未对申请和材料做出实质回应 公司从未收到任何关于违法行为的指控[5] - 质疑可能存在竞争对手提交不实或误导性信息影响决策结果[5] FOIA请求内容 - 2025年8月1日公司正式提交FOIA请求 要求披露三类信息：2020年9月至2025年8月间与第三方通信记录 决策主体机构信息 完整行政记录[5] - BIS在20个工作日内未提供答复也未申请延期 构成"推定拒绝"[6] 诉讼要求 - 要求法院裁定强制美方披露所有相关文件 设定明确分批披露时间表 判令美国政府承担原告律师费及诉讼成本[6] 诉讼战略意义 - 借助FOIA要求美方公开完整行政记录和决策过程 展示企业在国际规则框架下的主动性[7] - 公司内部审查未发现违规交易记录 详实的记录和合规体系支撑诉讼行动[7] - 为其他企业面对不透明限制提供可借鉴路径[7]

核心事件概述 - 中电信数智科技有限公司于9月22日被军队采购网公告暂停参加全军物资工程服务采购活动资格 [1] - 此次处罚是该公司近三年内第四次因违规被限制军采参与资格 [1] 处罚具体原因与依据 - 处罚直接原因为公司在项目编号2021-JQ02-W1189和2023-JQ02-F2012的采购活动中，触发“3年内2次投诉不成立”条款 [2] - 依据军队供应商管理规定，该条款属于对恶意投诉的惩戒，旨在遏制虚假质疑投诉对采购秩序的干扰 [3] - 伴随公司主体资格暂停，其法定代表人李忠控股或管理的其他企业，以及授权代表宋苏阳、肖布天均被同步限制参与军队采购活动 [2] 公司违规历史记录 - 违规记录可追溯至2024年8月，当时因“串通投标”被网络空间部队后勤部物资供应处暂停全军采购资格 [2] - 2024年10月，因另一违规行为被陆军后勤部采购供应局列入暂停名单 [2] - 2025年处罚频率加密，9月11日因“涉嫌违规失信”被空军后勤部采购和资产管理局暂停空军范围采购资格，仅隔11天后便遭本次全军范围资格暂停 [2] 潜在业务影响分析 - 多次失去军采资格将对公司业务拓展形成显著制约 [3] - 军队采购对供应商信用资质要求严苛，多次违规记录不仅会切断短期订单来源，更可能影响其在政务、军工等关联领域的市场信任度 [3]

台湾地区对南非芯片出口管制事件 - 台湾地区经济部门宣布对出口南非的集成电路、芯片、存储器等47项货品实施出口管制，相关出口需经该部门核准 [1] - 管制措施是对南非将台“代表处”更名、降级及缓发签证的报复，并声称此举危害其所谓“国家安全及公共安全的保障” [1] - 在所谓“危害”消失前，将暂停核发相关47项货品的出口许可，新规将于公示60天后生效 [1][3] 南非方面的回应与战略 - 南非外交部重申其与台当局的关系是非政治性的，并强调南非是全球供应链中的关键国家，是铂族金属如钯的重要供应国，对全球半导体行业至关重要 [1] - 南非计划从采掘模式转向战略增值模式，即建设国内先进产业，将原材料转化为高价值产品，旨在打造更具弹性的供应链并开启可持续增长和就业机会 [1] 中国大陆官方立场与产业现状 - 中国大陆外交部批评台湾当局以芯片为武器进行政治操弄，蓄意干扰破坏全球芯片产供链稳定，认为此举只会失败并反噬自身 [3] - 中国大陆芯片产业发展迅速，其制程芯片产能约占全球的28%，并在先进制程领域不断取得突破性进展 [3] - 根据南非海关统计，2024年中国大陆向南非出口的芯片量是台湾地区对南非芯片贸易量的三倍，因此台湾地区的举措预计不会对南非相关产业产生实质影响 [3] - 中方赞赏南非政府推进台机构迁址进程，并愿同南非扩大包括芯片在内的各领域合作 [3]

公司概况与市场地位 - 北京君正成立于2005年 是北京CPU龙头企业 业务覆盖计算、存储和模拟芯片领域[1] - 2020年收购北京矽成全部股权 进入汽车和工业医疗市场[1] - 在多个细分市场占据领先地位：利基型DRAM全球第六国内第一 车规级利基型DRAM全球第四[3] - SRAM全球第二国内第一 车规级SRAM全球第一[3] - NOR Flash全球第七国内第三 车规级NOR Flash全球第四[3] - IP Cam SoC全球第三 电池类IP-Cam SoC全球第一[3] - 芯片应用于扫地机器人、工业机器人、服务机器人和快递机器人等领域[3] - 2025年将推出首款采用其芯片的AI眼镜[3] 财务表现 - 2022年至2025年上半年营收分别为54.12亿元、45.31亿元、42.13亿元和22.49亿元[3] - 同期年内利润分别为7.79亿元、5.16亿元、3.64亿元和2.02亿元[3] - 研发费用分别为6.42亿元、7.08亿元、6.81亿元和3.48亿元[3] - 毛利率维持在33.4%至35.5%之间[3] - 存储芯片贡献超过60%的收入[3] 产品与技术布局 - 计算芯片以Ingenic品牌为主 存储芯片以ISSI品牌为主 模拟芯片以Lumissil品牌为主[4] - 开发高性能低功耗计算芯片、高品质高可靠性存储芯片和多品类高规格模拟芯片[4] - 产品应用于AIoT、智能安防、汽车电子和工业医疗等领域[4] - 采用RISC-V作为主要计算芯片架构以增强技术竞争力[4] 客户与供应链 - 产品销往全球50多个国家和地区[5] - 前五大客户收入占比超过50%[5] - 前五大供应商采购额占比在47.8%至65.1%之间[5] - 与18家晶圆厂和32家封测代工合作伙伴保持紧密合作[5] 公司治理与股东结构 - 两大股东刘强和李杰订立一致行动协议[5] - 刘强自公司成立起担任关键职务 李杰曾任北京华如科技董事长[5] - 董事会成员包括豪威集团创始人虞仁荣[5] 未来发展规划 - 全方位强化AI技术与产品布局[5] - 深化车规芯片产品升级与矩阵拓展[5] - 升级迭代计算芯片 推出更大容量存储芯片[5] - 开发eMMC和UFS产品 推进3D DRAM等新型存储芯片[5] - 专注于车规级LED驱动器和Combo芯片研发[5] - 优化RISC-V CPU架构 推进下一代RISC-V CPU、NPU、VPU和ISP设计[5] - 扩展智能视觉SoC、嵌入式MPU和AI-MCU产品组合[5] - 探索AIoT、智能安全和机器人等新兴领域[5]

政策环境与行业影响 - 工信部等八部门联合发布《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026年）》，明确提出"有条件批准L3级车型生产准入"，为高阶智能驾驶商业化铺平道路 [1] - 政策突破推动整个智能驾驶产业链从"技术储备阶段"大步迈向"实战落地阶段"，行业进入加速发展期 [1] 自动驾驶芯片市场竞争格局 - L3级自动驾驶技术依赖高算力、低功耗的AI芯片，市场呈现"国际巨头+本土玩家"同台竞技格局，国产替代节奏加快 [3] - SoC芯片是智能汽车算力核心，中国主要参与者包括黑芝麻智能、地平线等，国外厂商包括英伟达、Mobileye、高通等，均已推出适配L3级及以上的芯片方案 [3] 黑芝麻智能研发投入与财务表现 - 公司2025年上半年实现营收2.53亿元，同比增长40.4% [3] - 研发费用达6.18亿元，研发费用率高达244%，远超行业平均水平 [3] - 公司拥有超过1000名员工，其中研发人员占比85%，包括40余名博士，核心团队来自顶尖半导体、ADAS及AI应用公司 [3] 产品技术突破与迭代 - 华山A2000家族芯片采用7nm工艺，算力提升至560TOPS，较上一代A1000芯片提升367% [6] - A2000芯片引入LPDDR5内存，数据传输速率达8400Mbps，感知延迟缩短至20毫秒以内，满足ISO 26262 ASIL-D功能安全最高标准 [6] - 武当C1200家族芯片实现智能座舱、辅助驾驶、车身控制三大系统硬件级整合，使整车电子电气架构复杂度降低40%，成本较传统方案下降30% [8] - 基于C1200的舱驾一体方案与东风汽车、均联智行达成量产合作，座舱屏与智驾控制单元响应时差仅0.3秒，较行业常规水平提升60% [8] 市场拓展与商业化进展 - 公司深化与吉利、比亚迪、东风、一汽等头部客户合作，海外定点车型及数量创历史新高 [5] - 基于A1000系列芯片的辅助驾驶方案已在吉利银河E8、东风奕派007等多款车型上量产出货 [5] - 华山A2000芯片已获吉利、一汽等车企定点订单，预计2026年量产装车量将突破50万台 [6] - 与英特尔达成战略合作，借助其全球渠道资源进军欧美市场 [11] 应用场景拓展与生态建设 - 与Nullmax联合打造的辅助驾驶方案基于单颗武当C1236芯片，在8-15万元级别主流车型上实现高阶功能，使准入门槛降低50% [11] - 在成都、襄阳等城市部署低延时感知方案，路侧感知系统使交叉路口通行效率提升25%，事故率下降40% [12] - 与云深处科技达成战略合作，共同开发具身智能控制平台，拓展船舶巡检、智慧建造等场景 [12] - 联合文心大模型开发一站式解决方案，支持200多种车载场景应用，开发者调试效率提升3倍，预计2025年底生态合作伙伴将突破300家 [8]

公司产品与技术突破 - 公司自主研发的首台国产高精度步进式光刻机成功出厂 标志着在半导体核心装备领域取得重要进展[4] - WS180i系列步进式光刻机主要面向mini/micro LED光电器件 光芯片 功率器件等化合物半导体领域 可适配硅片 蓝宝石 SiC等不同衬底材料[5] - 产品技术参数表现突出：晶圆处理范围覆盖2-8英寸 分辨率达1.5μm-0.35μm 满足多样化胶厚光刻工艺需求[5] - 公司产品矩阵完整 除光刻机外还拥有套刻及关键尺寸光学量测设备（精度10nm） 超精密光学成像质量评价系统 高性能主动减震系统等配套设备[5] 公司产能与财务规划 - 公司目前具备年产20台光刻机整机的产能 预计2025年营收达1.4亿元 净利润4480万元[9] - 公司发布1亿元融资需求 计划用于扩大生产规模和提升研发能力[9] - 公司在深圳拥有超2000平方米厂房 配备高洁净度车间 为研发生产提供保障[7] 公司团队与资质 - 公司核心团队实力雄厚 超过85%成员拥有国内外知名大学研究生学历 多来自国内顶尖半导体科研院所及全球500强企业[7] - 公司成立于2023年5月 注册资本119.21306万元 是集半导体核心装备研发 制造 销售于一体的高科技企业[7] - 公司研发的集成电路工艺设备已获得知名制造商认证与高度好评 彰显产品行业领先水平[7]

文章核心观点 - 人工智能算力芯片是国家人工智能战略的核心基础设施，国内AI芯片产业在国产化替代政策引导下蓬勃发展，形成多元化竞争格局，主要厂商分为三类：专攻训练与推理的ASIC厂商、主打CPU路线的厂商以及布局全栈解决方案的厂商 [1] - GPU占据AI芯片市场主导地位，2025年GPU将占AI芯片80%市场份额，通用型算力GPU因架构优化（缩减图形渲染功能）具有更优计算能效比，广泛应用于人工智能模型训练和推理领域 [1] - 国产AI芯片在性能、生态和供应链自主化方面持续突破，通过多精度计算支持、先进封装技术（如Chiplet）、软件生态兼容（如类CUDA平台）和集群级解决方案与国际厂商竞争，并深入行业应用场景 [37] AI芯片分类与技术特性 - AI芯片按部署位置分为云端芯片（承担训练和高带宽推理任务）和边缘/终端芯片（承担独立推理任务）；按功能分为训练芯片和推理芯片 [3] - 主流AI芯片包括GPU、FPGA和ASIC（如VPU/TPU）：GPU通用性强且适合大规模并行运算，但图形渲染功能在推理端无法发挥算力；FPGA可编程配置架构适应算法迭代，开发时间短（6个月），但量产单价高且峰值算力低；ASIC通过算法固化实现极致性能和能效，量产后成本最低，但研发时间长（1年）且技术风险大 [2] - 评价AI芯片性能的核心指标为算力（单位TOPS/TFLOPS）、功耗（性能功耗比）和面积（影响成本及良率），其中算力类型包括INT8、FP32等精度 [4][5] 国际厂商技术对比（英伟达） - 英伟达GPGPU采用微架构（Volta/Ampere/Hopper）、CUDA核、Tensor核、显存容量和带宽等硬件参数决定性能，代表产品V100/A100/A800/H100在算力、显存和互联技术上持续迭代 [6] - 具体性能对比：H100（Hopper架构）FP32算力51 TFLOPS、INT8算力1513 TOPS、显存带宽2TB/s，较A100（Ampere架构）FP32算力19.5 TFLOPS、INT8算力624 TOPS、显存带宽1935 GB/s显著提升；互联技术从NVLink 300 GB/s（V100）升级至NVLink 600 GB/s（H100） [6] 国产AI芯片厂商全景 - 国内厂商分为三类：ASIC路线（寒武纪、天数智芯、昆仑芯）、GPGPU路线（海光信息、壁仞科技、沐曦集成电路）和全栈解决方案路线（昇腾、平头哥、摩尔线程、燧原科技） [1][34] - 代表性上市公司：寒武纪（市值493亿元）、海光信息（市值1336亿元）、景嘉微（市值367亿元）；非上市公司如沐曦（Pre-B轮融资10亿元）、天数智芯（C++轮融资超10亿元）通过多轮融资支持产品研发 [8] - 国产芯片制程以7nm为主（如寒武纪MLU370、海光DCU、天数智芯Big Island），部分采用12nm（平头哥含光800、燧原云燧i20），5nm技术处于研发中 [9][11][23][28] 厂商产品与技术特点 - 寒武纪：云边端产品矩阵（MLU370系列、Cambricon终端处理器），采用自主指令集架构（Cambricon ISA）支持动态可重构和低精度量化，算力达256 TOPS（INT8），制程7nm [10][11][12] - 海光信息：产品线包括CPU和DCU协处理器（深算系列），采用GPGPU架构兼容类CUDA环境，支持多精度计算和高带宽内存，深算一号显存带宽1024 GB/s（对比英伟达A100 2039 GB/s） [14][15][17] - 沐曦集成电路：聚焦高性能GPGPU，支持全线精度计算（FP32/FP16/BF16/INT8），注重软件生态兼容和能效优化 [18][19][20] - 壁仞科技：首款GPGPU芯片BR100采用Chiplet技术，FP16算力超1000T、INT8算力超2000T，擅长大模型训练 [22] - 燧原科技：训练推理全栈方案（云炬系列），云燧i20采用12nm工艺实现256 TOPS算力，单位面积效率媲美7nm GPU [23] - 平头哥：端云一体解决方案（含光800采用12nm工艺，算力820 TOPS），与阿里云生态协同 [28] - 昇腾：全栈生态系统（芯片+硬件+软件+应用），昇腾910B支持FP32/FP16精度，单卡性能对标英伟达A800/A100 [29] - 摩尔线程：基于MUSA架构覆盖AI计算与图形渲染，MTT S4000提供INT8算力200 TOPS、显存带宽768 GB/s，兼容X86/ARM和CUDA生态 [30][31][32] 性能与生态建设 - 国产芯片算力在INT8精度下普遍达100-200 TOPS（如燧原i20 256 TOPS、昆仑芯R200迭代升级），部分厂商支持FP64多精度计算和HBM高带宽内存 [9][23][25][37] - 软件生态通过兼容主流框架（PyTorch/TensorFlow）、构建类CUDA平台（海光DTK、沐曦MXMACA）及深度集成（昆仑芯与百度飞桨）降低开发门槛 [15][25][37] - 集群级解决方案成为竞争焦点，如华为昇腾超节点、壁仞科技光互连GPU超节点支持万卡级集群 [37] 应用场景与行业渗透 - 芯片应用覆盖互联网、安防、金融、政务、能源、科研等领域，具体场景包括智能数据分析、模型训练、边缘计算和自动驾驶（如地平线征程5用于自动驾驶） [2][12][16][25] - 厂商通过适配主流大模型（DeepSeek/LLaMA/ChatGLM）和行业定制化解决方案（如寒武纪用于推荐系统、海光用于商业计算）实现深度软硬协同 [12][16][37]

以下文章来源于橙子不糊涂 ，作者橙子 的根本理解，老黄无愧教父。 3，对于我们国内产业链来说， 未来一段时间，会获得超出预期的订单和净利润率 ，估值会继续 扩张。但目前很多朋友第一反应就是"理性带点亢奋"的利好… 也就是说，很多人看到今天这样的情况，觉得大利好，但是认识依然停留在一次性事件上，"利 好兑现"是主流。 4， 首选Rubin受益的，就是技术有迭代，而且会继续迭代的 ，比如机柜结构（代工）、比如 PCB。 AI一直在超越我们的想象，完全是一种全新的科技、产业、资本以及国与国的竟合形态。已经不 是星辰大海了，从"1000亿美金"这个规模来看，已经开始冲到外太空了…而且未来真的能在AI这 个桌上放开吃饭的，真的只有中美。 橙子不糊涂 . 88年，集成电路背景，主要写科技，偶尔聊聊宏观和新鲜事儿。 英伟达投资1000亿美元给OpenAI，有4个观点角度： 1，英伟达在反击强势的谷歌。从投资50亿美金给Intel，再到凌晨的1000亿给OpenAI，老黄短短 几天两次出手，都非常惊艳。一句话， 不要低估英伟达和老黄… 2，之前讨论过的下一阶段AI infrastructure的一个大的叙事就是： 通过融资/ ...

公司战略定位 - 腾讯明确表示当前及未来均无生产人工智能芯片的计划 与国内其他科技企业形成显著反差 [1] - 公司采取全栈优化策略 通过整合不同类型芯片资源构建具备成本优势的AI算力支撑体系 [1] - 已实现国产芯片全面适配 通过算法改进和计算集群优化最大化利用现有算力资源 [1] 业务区域布局 - 对中国市场与海外业务进行战略性区分 国内业务场景中国产芯片使用比例显著提升 [3] - 海外市场由当地合作伙伴提供芯片硬件支持 公司聚焦输出软件技术与专业解决方案 [3] - 腾讯云国际业务过去三年保持两位数增长 投资1.5亿美元在沙特建设中东首个数据中心 [3] - 在日本大阪建设第三个数据中心 完善全球算力网络布局 [3] 行业竞争动态 - 华为成功研发Ascend系列处理器 已被生成式AI初创企业DeepSeek采用 [6] - 百度旗下昆仑芯公司将自研昆仑P800芯片应用于ERNIE大模型训练与测试环节 [6] - 阿里巴巴推出新型AI芯片 性能较前代明显提升 旨在填补英伟达芯片受限后的市场空白 [6]