文章核心观点 - 中国半导体行业近期在云端算力（GPU）领域迎来高光时刻，以沐曦股份、摩尔线程等公司上市为标志，反映了市场对算力自主和国产替代的热情 [1] - 行业价值重心正从“集中算力”向“无处不在的智能”迁移，物联网半导体行业即将迎来深刻变化，2026年将是关键的变革年份 [1][3][4][5] - 真正的增量市场在于数量级更庞大的物联网终端与边缘设备，而非仅限于GPU和服务器 [4] 行业背景与驱动因素 - 大模型、AI应用的快速落地使算力成为“基础设施级资源”，外部环境不确定性使“自主可控”和“供应链安全”成为刚性需求，资本因此重新评估中国芯片产业的长期价值 [2] - AI技术成熟和成本下降推动算力从数据中心向边缘和终端扩散，智能汽车、工业设备、可穿戴设备等场景更倾向于本地完成判断和决策 [3] 2026年物联网半导体行业六大预测 拐点一：边缘AI集成进程显著提速 - 2026年将开启搭载边缘AI加速功能的物联网设备大规模应用的首轮浪潮 [7] - 技术下沉：新型IoT SoC设计将引入轻量级NPU、矢量扩展指令集及类DSP的AI核心，不再是高端设备专属 [8] - 场景爆发：支持AI的芯片组将广泛渗透至传感器、IoT连接模组、工业PC及中端网关 [9] - 工具配套：市场对“AI-ready”的EDA工具和可复用IP（如低功耗NPU）的需求将全面爆发 [9] 拐点二：Chiplet与RISC-V份额激增 - 模块化设计（Chiplet）与开放架构（RISC-V）将在2026年迎来显著增长 [10] - Chiplet（芯粒）：将计算、存储和I/O功能解耦为更小的裸片，利用不同工艺节点生产，2026年该模式将从高端服务器下沉到IoT、汽车及AI芯片组中，显著降低一次性工程费用（NRE） [11] - RISC-V：其开放、模块化的指令集架构允许企业构建差异化处理器，预计2026年将在低功耗IoT边缘设备、边缘AI处理器及汽车子系统中进一步普及 [11] 拐点三：碳足迹成为设计“硬指标” - 碳追踪正日益被视为物联网的核心设计约束，与功耗、性能、面积和成本（PPAC）并列 [12] - 法规倒逼：欧盟《企业可持续发展报告指令》（CSRD）等法规落地，使碳透明度成为必然 [13] - 工具升级：2026年，EDA工具和IP供应商将把排放数据纳入PPAC的早期评估体系 [14] - 采购变革：OEM采购团队将开始横向对比芯片的“隐含碳”数据，“碳意识选型”将成为常态 [15] 拐点四：生产本地化 - 到2026年，更多物联网芯片将在区域生态系统内完成制造、封装和组装 [16] - 政策驱动：美、欧、中、日等国政府通过巨额补贴（如美国《芯片与科学法案》、中国“大基金”）推动半导体生产本地化 [17] - 产能释放：许多专注于物联网相关工艺（如成熟节点逻辑、模拟、嵌入式存储器）的新建晶圆厂将在2026年投产，旨在降低地缘政治风险并保障供应链安全与韧性 [17] 拐点五：AI Design AI——工程师的“硅基副驾驶” - 2026年，AI将不仅仅是辅助工具，而是开始作为工作流的“副驾驶”（Copilots） [18] - 全流程渗透：AI辅助验证、约束检查及布局优化将在物联网设计团队中得到广泛应用 [19] - 代理式AI（Agentic AI）：行业正从简单的代码生成向“自主设计代理”演进，这些代理将协调现有的EDA工具，自动化执行常规步骤 [19] 拐点六：安全设计成为“入场券” - 安全设计已从“最佳实践”转变为监管层面的“期望” [20] - 合规强制：《欧盟网络弹性法案》等法规要求设备在上市前必须具备可验证的硬件防护，硬件信任根、安全启动将在2026年成为高端IoT MCU的标配 [21] - 后量子密码学（PQC）：为应对未来量子威胁，NIST指导2035年前完成PQC迁移，受此驱动，2026年能源、车联网等长生命周期领域将出现内置PQC就绪安全模块的芯片试点 [21] 对不同市场参与者的建议 对于芯片设计公司 - 停止参数内卷，转向场景差异化，评估IP库中是否有轻量级NPU储备 [24] - 拥抱新架构：认真考虑RISC-V与Chiplet技术，这可能是打破巨头垄断、降低流片成本的机会 [25] - 建立碳数据模型：将碳足迹数据模型作为产品的差异化卖点 [26] 对于设备制造商（OEM） - 拒绝“假智能”：不再把“智能”完全寄托于云端，寻找支持端侧推理的SoC供应商是当务之急 [27] - 安全左移（Shift Left）：在产品定义阶段就引入安全合规审查（如SBOM管理），硬件级安全是进入欧洲或汽车市场的必答题 [28] 对于产业投资人 - 寻找“卖铲人”：关注能提供AI EDA插件、安全合规自动化工具以及Chiplet互联接口IP的企业 [29] 行业长期展望 - 价值重构：芯片的价值将从“单一的算力峰值”转向“单位能耗下的智能密度”和“全生命周期的安全合规” [31] - 生态重组：随着制造本地化和RISC-V的崛起，全球半导体供应链将从“单极主导”走向“多极共生”，区域性的芯片生态系统将变得更加重要 [32]

公司战略与资本运作 - 公司终止收购芯来智融97%股权事项 [1] - 该事项不会对公司正常业务开展和生产经营活动造成不利影响 [1] - 公司未来将继续强化在RISC-V领域的布局 [1] - 作为芯来智融的股东，公司将与其保持并深化合作关系 [1] 技术与产品进展 - 集成了公司NPU IP的人工智能（AI）类芯片已在全球范围内出货近2亿颗 [1] - 公司已为某知名新能源汽车厂商提供基于5nm车规工艺制程的自动驾驶芯片定制服务 [1] - 公司正在积极推进智慧出行领域Chiplet解决方案平台研发 [1] 市场与客户合作 - 基于上述技术布局，公司正在与一系列汽车领域的关键客户进行深入合作 [1]

公司业务与产品 - 公司是国内领先的前道薄膜沉积设备厂商，核心产品覆盖PECVD、ALD、Flowable CVD、HDPCVD等多类工艺，已在先进逻辑与存储产线实现规模化交付 [1] - 公司前瞻布局混合键合及配套量检测设备，切入异构集成与三维集成核心环节，业务由单一沉积设备向“沉积+键合”双引擎平台化演进 [1] 行业市场与需求 - 在晶圆厂扩产与国产替代推动下，中国市场预计仍将保持全球最大半导体设备市场 [1] - HBM、Chiplet与三维堆叠加速落地，芯片间互连密度和界面质量要求显著提升，沉积与键合工艺在系统性能中的重要性持续上升，使相关设备需求具备独立于制程节点的成长逻辑 [1] 公司估值与评级 - 从PEG角度看，公司2025E-2027E PEG为1.3/0.8/0.9 [1] - 综合考虑公司在薄膜沉积和混合键合工艺环节的技术壁垒及中长期盈利弹性，认为公司具备较高的中长期配置性价比，首次覆盖，给予“买入”评级 [1]

文章核心观点 - AI正在引领第四代工业革命，底层AI算力是决定其走势的关键，这推动了芯片设计范式从传统SoC向Chiplet模式转变，并促使EDA工具从芯片层走向系统层，实现全流程协同[2] - 面对AI时代芯片设计的复杂挑战，芯和半导体提出并执行“为AI而生”的战略，通过“EDA FOR AI”和“AI+EDA”双线并进的策略，利用AI技术赋能芯片设计全流程，以提升设计效率并应对系统级挑战[9] 芯片设计范式转变 - 半导体产业正经历“合久必分、分久必合”的演进，传统SoC因逼近2nm制程而面临面积、良率、功耗与成本问题，且融合多种工艺日益困难[5] - AI对更强算力的需求使得Chiplet模式成为自然选择，通过将不同功能模块拆分为“芯粒”并用先进封装集成，可提升良率、灵活性并实现多工艺异构集成[5] - 从SoC转向CoWoS，带宽可提升4~8倍，进一步走向SoW（System on Wafer），规模提升可达40倍，先进封装对系统性能的影响已不亚于制程节点[6] - Chiplet与HBM、硅光、供电模块的系统级融合将成为算力升级的核心引擎，未来封装的重要性甚至可能超过晶圆制造[6] - Chiplet模式及向集群扩展的需求，使芯片设计需额外考虑供电、散热、互联等问题，设计难度急剧增加[6] EDA行业的演进与挑战 - AI时代，AI大数据芯片的设计需涉及Scale up、Scale out、Scale cross且无中心化，芯片设计团队需从过去仅对接Foundry工艺，转变为同时考虑封装、材料、散热、供电、互联、系统架构[7] - Chiplet是一整套系统协同工程，EDA必须从芯片层走向系统层，打通IP、封装、板级、整机，实现真正的全流程协同[7] - AI正牵引集成电路行业迈入STCO（System Technology Co-Optimization）时代[7] 芯和半导体的战略与解决方案 - 公司战略定位为“为AI而生”，执行“EDA FOR AI”和“AI+EDA”双线并进策略[9] - “EDA FOR AI”：凭借在Chiplet、封装与系统领域的技术积淀及多物理场仿真分析优势，公司在“从芯片到系统全栈EDA”领域建立先发优势，全方位支撑AI算力芯片及集群的扩展[9] - “AI+EDA”：首次在EDA中加入“XAI智能辅助设计”核心底座，从建模、设计、仿真、优化等多方面赋能，推动EDA从传统“规则驱动设计”演进为“数据驱动设计”[9] - 公司展示三大核心平台：Chiplet先进封装设计平台、封装/PCB全流程设计平台及集成系统仿真平台，以应对从芯片级、节点级到集群级的算力、存储、供电和散热挑战[10] - 公司通过六大行业解决方案实现全方位部署和落地：Chiplet先进封装解决方案、射频解决方案、存储解决方案、功率解决方案、数据中心解决方案、智能终端解决方案[10] AI赋能EDA的具体应用 - **设计建模**：将神经网络和生成对抗网络等AI算法融合多物理场仿真工具，实现常用器件快速、准确的建模、校准和验证，覆盖芯片先进工艺、封装与PCB板材、器件模块及接口与互连，借助AI模型预测可提升仿真效率和精度并保护知识产权[10][11] - **仿真预测**：基于自研“场-路-热-应力-流体”多物理场仿真引擎打造“仿真预测智能体”，覆盖从芯片到集成系统的设计全流程，能快速预测电流、电压、温升、电场等关键性能指标，实现“设计即所得”，缩短设计到量产周期[11] - **设计优化**：具备大规模参数空间探索能力，帮助设计师在多设计变量组合中快速找到最优解，推进异构集成系统设计从“规则驱动”向“数据智能驱动”转型[11] - AI+EDA工具通过与合作伙伴在具体场景中的协作，能不断学习、迭代，从“被动工具”向“主动协同者”直至“真正的劳动力”进化[12] - 公司认为人工智能的下一步将是物理AI时代，“多物理仿真引擎技术”潜力巨大，其AI驱动的解决方案将在此阶段迸发更大动能[12]

行业趋势与核心观点 - AI大模型推动算力竞争从“单卡比拼”转向“集群博弈”，决定算力上限的不再是单颗GPU的峰值算力，而是由芯粒、封装与互联共同构成的系统底座[1] - 算力架构正从单芯片走向多芯粒、超节点，如何在复杂系统中保持高带宽互联、灵活扩展与高效调度成为新一代算力生态的关键命题[1] - 在超节点时代，连接与调度不仅是性能加分项，更是掌握整个算力体系结构主动权的关键，芯片需要“连得上”并“调得活”[15] 互联技术的关键作用与市场差距 - 互联是实现自主算力的关键环节，随着计算规模要求提高，集群算力的发挥离不开互联和调度，AI对网络需求是新的范式，需要超高带宽和效率[3] - 以AI网卡为例，国际最先进水平达800G甚至1.6T，而国内还停留在200G，显示出本土与国际领先厂商在互联底层架构上存在差距[3] - 超节点架构兴起，其互联挑战主要体现在两方面：一是需实现Scale Out网络10倍的高带宽和1/10的低延时，并实现百卡至千卡的全连接；二是缺乏统一标准，目前海外有ESUN、SUE、UALink等，国内有OSA、Ethernet X等，处于百花齐放阶段[5] 公司战略与产品布局 - 公司将自身定位为“AI Networking全栈式互联产品解决方案提供商”，业务本质是连接，品牌LOGO升级融合了莫比乌斯环、Wafer和Die等元素，象征Chiplet概念[9] - 公司产品矩阵已初具雏形，包括片内互联的Die to Die IP、高性能互联芯粒、超节点芯粒以及AI原生的超级网卡，构建全栈互联的高性能架构[12] - 公司提出利用HPDE架构，即可编程的高性能数据处理引擎，通过软件编程方式用一种芯粒支持并兼容多种超节点标准，以平衡性能、功耗、灵活性，帮助行业度过标准不统一的过渡期[6] - 公司展示了通过FPGA实现的Scale Up超节点互联芯粒Demo，将GPU计算Die和超节点互联的网络Die封装在一起，形成支持超节点功能的GPU，实现数据超高速传输[10] - 公司部分产品已量产并有客户采用，部分产品处于量产导入前夕，下一步目标是与客户合作将新技术应用至产品并推向更大规模市场，期待未来一至两年内被更多大规模计算中心和AI芯片系统采用[14] 多元算力融合与生态共建 - 多元算力融合的关键在于互联层和调度层两者缺一不可，互联需要解决带宽和标准问题，而调度需要硬件层面的实时监控和反馈，以有效分配任务和进行数据交换[7] - 公司秉持开放心态，致力于打造AI Networking的基础设施，定位为生态中的互联角色，希望帮助整个AI产业赶超并成为全球领头羊[8] - 行业整体呈现All in AI的趋势，ICCAD 2025上AI相关公司显著增多，涵盖EDA、IP、互联及芯片公司[12]

文章核心观点 - AI驱动的新算力周期正推动芯片设计体系发生方法学级别的重构，EDA的角色从“设计工具”升级为AI算力体系的底层操作系统[1] - 芯和半导体提出“为AI而生”的双轮驱动战略，即“EDA for AI”和“AI+EDA”，以应对Chiplet、多物理场仿真、系统级协同等新挑战[7][8][12] - EDA的未来被定义为跨尺度、跨物理、跨系统的“算力工程学”，公司正致力于通过协同创新推动国产设计工具走向工程实用，提升AI算力基础设施的稳定性与性能[14] 后摩尔时代EDA面临的挑战与转变 - 摩尔定律失效后，行业需从系统角度出发解决问题，例如采用近存或存内计算，通过Chiplet架构将GPU与存储芯片进行3D或2.5D堆叠，这对EDA提出了极高要求[3] - 算力架构从单芯片向多芯粒、超节点方向演进，EDA工具需适应“多芯粒、跨工艺、异构封装”的新需求，重点在于保持灵活性、可扩展性与高带宽互联[4] - 真正的系统级仿真与传统EDA差别巨大，例如在超算中心场景中，大量GPU同时工作产生的同频共振会导致电流激增、阻抗大幅波动，对供电系统构成巨大挑战[5] Chiplet技术路径与多物理场仿真 - Chiplet发展分为两个阶段：第一阶段是2.5D集成，解决算力问题；第二阶段是3D堆叠，针对大算力场景，而AI的真正大规模应用在端侧市场[4] - 实现“感存算传输”一体化需集成传感、存储、光电模块、MEMS、RF等不同工艺、频段、速率的器件，并考虑电、热、应力等多物理场协同分析[4] - 跨尺度仿真分析难度陡增，芯片是微纳级，封装是毫米/厘米级，PCB板卡是分米级，机柜是米级，需平衡运算规模与刻画精度[4] - 多物理场仿真可能是Chiplet未来的求解方式，借助AI在早期架构探索阶段快速进行供电、散热、应力分析，可大幅缩短设计周期[4] EDA for AI：赋能AI硬件全链路 - “EDA for AI”战略旨在利用EDA工具赋能从芯片到封装、PCB，再到互连、整机系统的整个AI硬件设计和仿真分析链路[10] - 在芯片级，通过异构集成、3D IC、2.5D/3D封装、多物理场仿真等方式帮助AI芯片设计突破摩尔定律限制[10] - 在系统级，针对Scale Up（多个算力卡高效互连）和Scale Out（多个机柜横向连接成AI工厂）产生的挑战，如高速信号、电源、电-热-应力互相干扰，提供协同仿真和优化[10] - 为解决AI机柜散热问题（如72颗芯片，每颗功耗800-1000瓦），创新方案包括将散热器直接放在晶圆上散热，以及在中介层中打开微流道从内部导热[6] AI+EDA：驱动设计流程智能化 - “AI+EDA”战略核心是提供多智能体XAI平台，从建模、设计、仿真、优化等多方面赋能，具备大规模参数空间探索能力，帮助设计师快速找到最优解[12] - 典型应用覆盖工程师大部分工作，包括工艺建模、器件建模、IP建模、仿真和算力预测、智能优化、智能知识库、智能自动化和生成式脚本[12] - 目标是将EDA工具从“被动工具”向“主动协同者”直至“真正的劳动力”进化，让设计师摆脱重复劳作，专注产品创新[12] - 据统计，工程师花在设计上和仿真上的时间比约为1:几十，融入AI大模型和智能体可大幅提高效率[12] 产业生态与公司定位 - EDA是集成电路领域从业人员最少、市场占比仅1.3%的行业，但其作用如同“脖子”，连接大脑和心脏，至关重要[7] - 芯和半导体自2017年开始布局Chiplet技术，经过七八年迭代，已获得国内外多家客户肯定，并荣获有“中国工业界奥斯卡”之称的工博会CIIF大奖，是首家获此奖项的EDA公司[8] - 公司致力于通过协同创新，推动更多的国产设计工具走向工程实用，在仿真阶段提前解决系统级问题，使AI算力基础设施更稳定、更强大[14]

股价表现与交易信息 - 截至2025年11月21日收盘，公司股价报收于30.59元，较上周的28.03元上涨9.13% [1] - 11月20日盘中股价触及近一年最高点35.88元，11月21日盘中最低价为30.53元，本周共计2次涨停收盘 [1] - 公司当前最新总市值为52.59亿元，在炼化及贸易板块市值排名17/30，在两市A股市值排名3098/5167 [1] - 因连续三个交易日内收盘价格涨幅偏离值累计达到20%，公司于2025年11月17日登上龙虎榜，为近5个交易日内首次上榜 [2] 股权变动与公司治理 - 实际控制人晏喜明、赵尊铭及其一致行动人赵雄拟通过协议转让方式向陈琬宜合计转让公司6.0000%股份，共计10,314,360股，转让价格为22.932元/股，总金额236,528,903.52元 [3] - 本次权益变动后，实际控制人及其一致行动人持股比例由66.5817%降至60.5817%，不导致公司控制权变更，受让方陈琬宜将成为持股5%以上股东 [3] - 公司将于2025年12月5日召开第三次临时股东会，审议变更经营范围、修订《公司章程》及工商变更登记事项 [8] - 公司拟取消“烟草制品零售”经营范围，修订后的《公司章程》明确公司注册资本为17,190.6万元，经营范围包括成品油批发零售、新能源汽车销售、光伏发电等 [9] 重大资产收购事项 - 公司拟以现金方式收购上海奎芯集成电路设计有限公司不低于34%股权，并通过表决权委托合计控制51%表决权，取得其控制权 [4][8] - 标的公司100%股权价值不高于15.88亿元（增资后估值），预计最终交易金额不高于5.4亿元 [4][8] - 该交易构成关联交易，因标的公司实控人陈琬宜将受让公司6%股份成为关联人，交易尚需签署正式协议并履行后续程序 [8] - 标的公司承诺2025–2028年每年收入分别不低于3亿、4.5亿、6亿、7.5亿元，且归母净利润均为正 [8] 标的公司业务与技术 - 奎芯科技是国内少数具备完整高速接口IP产品矩阵的企业，核心产品为互联接口IP，覆盖UCIe、ONFI、HBM、LPDDR、PCIe等 [4][7] - 核心IP具备面积小、功耗低、多通道灵活设计优势，其中UCIe实现32Gbps速率（行业最高），HBM3支持6.4Gb/s速率，总带宽达819GB [7] - 公司商业模式为“IP授权费+权利金”，2024年IP+Chiplet营收占比超50%，Chiplet潜在市场规模约为IP市场的10倍 [5][7] - 研发团队约占员工总数70%，下游客户包括全球及国内一线固态硬盘存储原厂、AI芯片独角兽企业、汽车电子及消费电子等领域客户，前十大客户对公司营收和利润贡献显著 [4][5][7] 公司转型背景与战略 - 公司主营业务为加油站零售连锁，现金流充足，但受新能源汽车影响，归母净利润近年有所下滑，因此寻求向半导体行业转型升级 [4] - 收购奎芯科技契合公司转型升级方向，半导体IP行业前景广阔，公司目标是成为国产互联IP与Chiplet领域的龙头企业 [4][7]

文章核心观点 - 无锡市已成为中国资本市场的重要力量，拥有庞大的上市公司集群和后备企业，特别是在集成电路等高科技领域表现突出 [6][19] - 盛合晶微作为无锡培育的明星半导体独角兽，其发展历程和冲刺A股上市是无锡资本市场活力的集中体现 [5][11][19] 盛合晶微公司概况 - 公司前身为中芯长电，由中芯国际和长电科技于2014年共同出资设立，初始投资额分别为2550万美元和2450万美元 [8] - 公司定位为填补中国本土12英寸先进集成电路制造产业链空白，聚焦中段硅片加工 [8] - 2021年股东变更后更名为盛合晶微，并持续深耕中段硅片加工与先进封装技术 [9] 盛合晶微业务与技术实力 - 2016年成为大陆首家为高通提供14纳米硅片凸块量产加工的企业，进入国际先进工艺节点产业链 [9] - 截至2024年末，公司拥有中国大陆最大的12英寸凸块制造产能规模 [10] - 公司业务覆盖高性能运算芯片、智能手机应用处理器、射频芯片等多类芯片的一站式客制化集成电路先进封测服务 [10] 盛合晶微财务表现 - 收入从2022年的约16.33亿元快速增长至2024年的47.05亿元，2025年上半年收入达31.78亿元 [10] - 公司实现扭亏为盈，净利润从2022年的-3.29亿元提升至2024年的2.14亿元，2025年上半年净利润达4.35亿元 [10] 盛合晶微融资历程与估值 - 2015年完成2.8亿美元融资，投资方包括中芯国际、国家集成电路产业投资基金和高通 [13] - 2021年完成3亿美元C轮融资，投后估值超过10亿美元，引入招银国际、中金资本等机构 [13] - 2023年完成约5.24亿美元C+轮融资，估值达到近20亿美元，投资方包括元禾璞华、君联资本等 [14] - 2024年完成7亿美元融资，根据2025年胡润全球独角兽榜，公司估值为205亿元 [15] 盛合晶微股权结构 - 上市前第一大股东为无锡江阴国资新国联集团，持股10.89%，对应持股价值超过22亿元 [15] 无锡资本市场整体情况 - 无锡共有境内外上市公司167家，其中A股上市公司126家，总市值超1.5万亿元，A股公司数量居全国第七 [6][19] - 无锡目前有50家企业准备上市，上市后备企业超400家，覆盖集成电路、生物医药、人工智能等行业 [6][19] - 2024年无锡GDP约为1.63万亿元，同比增长5.8% [20] 2025年无锡新增上市公司案例 - 江顺科技：于2025年4月24日登陆深交所，为铝型材挤压模具及挤压配套设备行业领军企业 [17] - 技源集团：于2025年7月上市，为肌肉健康补充剂原料产品全球最大供应商 [17] - 华新精科：于2025年9月5日上市，为精密冲压铁芯龙头企业，客户包括法雷奥、博世、比亚迪等 [17][18] - 德力佳：于2025年11月7日上市，专注于风力发电齿轮传动产品 [18] 无锡区域经济亮点 - 江阴市作为无锡下辖县级市，2025年已新增3家上市公司，累计上市公司数量65家，位居全国县级市第一 [20] - 江阴市2024年GDP达到5126亿元，人均GDP超4万美元 [20]

公司战略与市场定位 - 公司正全力打造更强大、更聚焦、更具执行力的目标，旨在帮助客户解决关键挑战并赢得市场先机[4] - 公司在中国市场坚持“新四化”战略方向：数字化、智能化、融合化、全球化[6] - 公司进入中国市场40年，推动PC在华出货量约10亿台，助力中国PC和云计算迈向万亿元市场规模，在华合作产业伙伴超过1.5万家[4] 端侧计算与AI PC技术 - 公司将于明年CES正式发布端侧新产品Panther Lake[8] - Panther Lake多核性能提升超过50%，图形性能提升超过50%，功耗降低40%，AI算力超过180TOPS[16] - 公司推出Intel 18A制程技术，相比Intel 3每瓦性能提高超过15%，相同性能下功耗降低超过25%，晶体管密度提升30%[14] - 公司AI PC技术正推动设备从AI增强型PC转向AI原生PC，其综合能力包含感知、认知、执行、记忆、学习五大核心要素[16][19] - 公司在酷睿Ultra处理器上推出XeSS超采样技术，能将1080p画面提升至4K级别，全球已有超过300款游戏支持该技术[21] 数据中心与人工智能 - AI驱动数据中心市场规模进一步增长，未来五年全球为支撑AI产生的需求预计将增长3.5倍[28] - 公司至强6处理器平台技术全面升级，存储性能达到第三代至强可扩展处理器的3倍，数据库和web服务性能普遍有20%以上提升[30][32][33] - 公司Gaudi 2E加速器专注于生成式AI推理，并已适配中国开源模型，ISV通过标准接口接入可在1-2周内快速完成软件适配[40][42] - 公司明年将推出基于Intel 18A的至强6+能效核处理器以及下一代服务器GPU[12] 生态系统与合作成果 - 公司通过生态合作，已完成导入的元件数从1000个增长到1600个，本土元件满足率提高到100%，来自手机供应链的元件占比提升到40%[25] - 今年上半年公司人工智能创新应用大赛吸引超过70万名开发者，近3000个团队参赛，共提交1063个作品[26] - 本次技术创新与产业生态大会汇聚3000余家产业伙伴与客户，展示超过10000种生态创新成果[47]

行业宏观数据与地位 - 前三季度全国集成电路产量达3819亿块 同比增长8.6% 出口量达2653亿块 同比增长20.3% 成为出口额最高的单一商品 [2] - 江苏省集成电路产业规模连续多年位居全国第一 无锡 南京 苏州 南通已形成差异化分工的产业集群 集成电路是该省进出口第一大产业 [2] - 无锡市在2025年全球产业综合竞争力百强城市榜单中位列全球第十三 国内第三 产业规模位居全省第一 [2] 区域产业生态与基础 - 无锡市已形成覆盖设计 制造 封测 装备 材料的完整产业链 集聚企业超600家 [2] - 今年1至9月 无锡集成电路设计 制造 封测核心三业营收总额突破1145亿元 [2] - 活动现场有6项集成电路重点项目签约落地 总投资额26亿元 涵盖半导体装备 材料 零部件等环节 [3] 技术发展与未来方向 - 未来无锡将聚焦光刻胶 电子束量测装备等关键薄弱环节 聚力攻坚Chiplet HBM 硅光集成等前沿技术 [2] - 活动展示了无锡在光子芯片 车规级芯片等领域的创新成果 同期展览展示了一系列新技术新产品 [3] - SEMI中国区总裁发布了2025年全球半导体设备产业发展趋势 为行业提供前瞻洞察 [3] 活动成果与协同效应 - 活动集聚了政府机构 行业协会 高校院所及产业链上下游企业数百位代表 推动产业链上下游精准对接与协同创新 [1][3] - 活动为省内外集成电路企业搭建高效对接平台 促进产学研用深度融合与创新成果落地转化 [4] - 活动致力于集聚国内外集成电路头部企业和高端资源 实现资源共享 优势互补 共同提升产业基础能力 [1]