美日韩澳等9国签署稀土供应链协议，背后的目的是什么？又释放了怎样的信号？怎么来看我国外交部 的回应？ 在稀土关键矿产领域，美国不想当老二，一场全面反华行动已经开始。 12月中旬的华盛顿被一种诡异的兴奋感笼罩。就在12日这天，白宫内举行了一场并不张扬但寒气逼人的 签约仪式。 在这场名为签署《硅和平宣言》的局里，美国不仅拉上了日本、韩国，还将澳大利亚、新加坡、以色列 等国乃至共计九个盟友悉数聚齐。 这看似文雅的拉丁语代号下，实则藏着一张精密编织的巨网——这是一场针对关键矿产、半导体材料以 及AI标准的全链条围堵。 与以往主要盯着EUV光刻机这种大块头设备不同，这次的西方联盟显露出了更加阴狠的战术转向：他 们不再仅仅试图"砸坏炉灶"，而是要切断"面粉"的供应，甚至连这一级的基础矿产也要彻底重构。 就在华盛顿的签字笔墨未干之时，大洋彼岸的日本显然早已心领神会。 业界疯传的消息在这个寒冬里变得格外刺骨：日本方面正在悄然收紧光刻胶的出口审批，甚至有传言称 从12月中旬起就要对华全面断供。 虽然官方未正式发文，但具体的动作却很诚实——针对12类半导体核心材料的管制清单已经备好，原本 30天的出口审批流程被生生拖长到了90天 ...

AI算力上市潮中，谁是幕后最大赢家？这家"独中四元"的机构，如何用十年完成这场精准伏击？答案 都在这里。 作者丨 巴里 编辑丨 关雎 图源 丨Midjourney 2015年，当深度学习算法在ImageNet竞赛中一鸣惊人时，大多数人看到的是AI应用的曙光，而联想 创投看到的，是一场即将到来的、更为底层的算力革命。 洪荒时代的"冒险者" 时间拨回2017年。AI芯片在中国还停留在实验室论文和少数巨头的内部项目。市场上最炙手可热的 是O2O和共享经济。 就在这个时间点，联想集团提出了"端-边-云-网-智"的新IT战略蓝图。在这幅蓝图中，联想创投扮 演着"科技瞭望塔"的角色。 他们很早就形成了一个核心判断：智能世界的万物生长，都依赖于一颗强大的"心脏"——算力。未来 的大计算将由应用驱动，从云端的数据中心到边缘的智能设备，对算力的需求将在十年内增长百倍。 然而，这颗"心脏"的形态将发生根本性变革：它不再仅仅是中心化、通用化的，而将变得多元化、专 属化，并无处不在。正是基于这一超前的产业洞察，联想创投没有随波逐流，而是在AI算力尚处洪荒 时代时，便开始了系统性布局。 投资，尤其是早期投资，最忌讳的是盲目类比和追逐风 ...

文章核心观点 - 中国通过全国性技术技能大赛和职业教育体系，正在为新能源汽车、人形机器人、芯片等前沿产业培养和储备大量“新型工程人才”，这些技术技能人才是支撑中国高端产业落地和规模化应用的关键“塔基” [1][7] 行业人才需求与现状 - 智能网联汽车产业到2025年相关技术技能人员需求量约为186.5万人，预计缺口为25.6万人，对掌握传感器装调、算法调试等关键技术的人才需求旺盛 [3] - 中国技能人才总量超过2亿人，其中高技能人才超过6000万人，在技术技能人才储备方面已建立优势 [7] - 超过50%的生产工人未来将需要掌握编程和AI算法等技能，传统蓝领角色正在向懂得数据和计算机的“新型蓝领”转变 [5] 职业教育与人才培养模式 - 中国职业教育已形成自身特色，学生在校期间就能接触企业真实生产设备和场景，产业适配性更强，不同于过去借鉴德国“双元制”的模式 [7] - 职业教育课程直接对接企业最新技术要求，例如将企业真实任务转化为课程内容，超过70%的工业机器人专业学生毕业后从事相关工作 [3] - 技术技能人才被定位为“新型工程人才”，需要掌握跨学科知识以解决复杂工程问题，而不仅是简单操作工 [4][7] 具体产业进展与人才实践 - 在人形机器人领域，职业技术院校学生能在1.5小时内完成编程调试，使机器人实现自主避障行走、搬箱子等复杂任务 [2] - 智能网联汽车赛项模拟产业实战，要求在2小时内完成新能源汽车拆装调试、自动驾驶仿真等四大模块，对应企业实际工作岗位 [3][4] - 工业机器人赛项技术要求已从单一设备调试升级为“AI + 机器人 + 云平台”的复合任务，反映了产业升级趋势 [5] - 全国大赛首次设置RISC-V架构主题的集成电路赛项，该架构被视为中国打破芯片技术垄断、构建自主可控体系的重要突破口 [5] 产业优势与未来展望 - 中国齐全的工业门类、世界第一的新能源汽车产销量以及持续的政策资金投入，为技术技能人才提供了更多实践和成长机会 [7] - 中国作为制造业大国，在人形机器人等产业实现批量化生产时具备核心产业优势，应用将聚焦制造业差异化作业和公共服务两大场景 [8] - 人形机器人产业发展已上升到国家战略层面，需要多层次人才体系，既包括高端研发人才，也包括负责调试运维的应用技能人才 [7]

软银股价表现与市场情绪 - 市场对人工智能领域泡沫化估值的忧虑持续发酵，软银集团股价承压，被交易员视为OpenAI的“影子标的”，其股价波动与AI行业风向高度关联[1] - 自10月下旬以来，软银股价遭遇断崖式下跌，累计跌幅近40%，市值蒸发超16万亿日元（约合1,020亿美元）[1] - 谷歌推出Gemini 3.0的消息引发市场震动后，软银股价自该消息以来已累计下跌24%，加剧了市场对OpenAI增长目标受竞争冲击的担忧[4] 软银的财务业绩与OpenAI投资 - 软银对OpenAI的股权敞口以及该投资带来的146亿美元浮盈，成为其第二财季业绩爆发的关键引擎，推动当季净利润飙升至2.5万亿日元[2] - 若12月对OpenAI的22.5亿美元投资如期完成且OpenAI估值达5000亿美元，软银持股将占其净资产价值的20%有余[4] 软银的战略布局与资本运作 - 创始人孙正义计划进一步加大对OpenAI及其生态基础设施的投资布局，试图将软银打造成由OpenAI主导的AI生态系统中的核心参与者[1][2] - 为筹集资本，公司已清仓英伟达与甲骨文股份，转而重仓布局AI芯片设计赛道[4] - 公司近期完成以65亿美元收购美国芯片设计公司Ampere Computing LLC的交易，并需为拟议中以54亿美元收购ABB Ltd机器人部门筹集资金[3] - 软银持有Arm Holdings Plc近90%控股权，其近期收购的服务器芯片制造商Ampere Computing正是Arm架构的核心客户，形成技术闭环的协同效应[4] 行业竞争与潜在风险 - 分析师指出，软银股价近期剧烈波动更多反映其对OpenAI的敏感程度，而非整体AI市场疲软[4] - 有分析警示，RISC-V架构在AI芯片设计领域的渗透率正加速攀升，该开源架构与软银核心资产Arm形成直接竞争，并可能面临地缘政治风险[5] - 市场出现分化，例如Meta计划使用谷歌的Gemini AI芯片对英伟达业务构成担忧，而博通的主要业务伙伴Toppan Holdings则因此受益[6] AI投资逻辑的转变 - 大和资产管理首席策略师表示，对AI相关股票不加选择的买入阶段已经结束，未来的筛选将变得更加严格[5] - 日生资产管理首席分析师认为，投资者正从追逐单一的AI领导者，转向更精细地评估整个产业链中的赢家和输家，例如芯片设备制造商可能受益[6]

产品发布与定位 - 赛昉科技在香港发布全球首款基于RISC-V架构的数据中心管理芯片“狮子山芯”，实现了RISC-V在数据中心领域的首次规模化商业落地 [1] - “狮子山芯”定位为数据中心的“物业中枢”，全面负责系统安防、能耗调度与运维管理，确保高效稳定运转 [1] - 该芯片即将迈向规模化量产，并已获得市场认可和客户支持 [1] 技术合作与商业化 - 赛昉科技与超聚变共同举办了“狮子山芯”交付仪式，双方将以此次交付为新起点，深化在数据中心领域的多维度合作 [1] - 超聚变选择“狮子山芯”是基于RISC-V架构的技术开放性、芯片性能的严苛达标能力以及香港特区政府和港投公司的支持 [2] - 双方从2024年3月签署协议到首颗芯片成功点亮，仅用时16个月 [2] - “狮子山芯”已在英特尔客户参考系统中完成平台管理功能验证，为后续规模化部署提供了关键保障 [2] 芯片技术与性能 - “狮子山芯”搭载了赛昉科技自主研发的高性能RISC-V内核与一致性片上网络(NoC) [2] - 该RISC-V内核坚持开放理念，支持客户根据实际应用场景进行功能扩展与定制开发 [2] - 芯片在规格、功能、性能和功耗等关键指标上均已达到国际主流水平，配合本地化软硬件支持，客户能够快速完成产品优化并实现规模化商用部署 [2] 应用场景与市场机遇 - “狮子山芯”将广泛应用于AI服务器、边缘计算与智慧能源等多个场景，助力构建更智能、绿色、安全的算力基础设施 [2] - 面对算力需求激增，业界迫切需要更绿色、更经济、更安全的数据中心解决方案，数据中心管理芯片正迎来前所未有的发展机遇 [3] - 全球数据中心管理芯片年出货量约1600万颗，并将在2030年增长到3000万至4000万颗 [3] 公司背景与生态建设 - 赛昉科技成立于2018年，提供基于RISC-V指令集的CPU IP、NoC IP、SoC、开发板等系列产品和解决方案 [3] - 公司在香港取得一系列成果：携手中国移动香港、香港中华煤气推动“港华芯”应用；主办首届“香港RISC-V发展论坛”；与超聚变共建“数智未来联合创新中心” [3] - 公司启动“香港RISC-V人才培养计划”，并与香港城市大学电机工程系合作设立“RISC-V生态联合实验室” [3] 投资方支持 - 香港投资管理有限公司于今年3月宣布对赛昉科技投资，认为“狮子山芯”体现了其支持国家科技自立自强的坚定决心 [1]

产品发布与商业落地 - 赛昉科技在香港发布首款基于RISC-V架构的数据中心管理芯片“狮子山芯” [1] - 该芯片实现了RISC-V在数据中心领域的首次规模化商业落地 [1] - 公司与超聚变共同举办了“狮子山芯”交付仪式 [1] 战略合作与研发进程 - 赛昉科技与超聚变于2024年3月达成战略合作，共同推动芯片研发与落地 [1] - 从签署协议到首颗芯片成功点亮仅用时16个月 [1] 行业市场与机遇 - 全球数据中心管理芯片年出货量约1600万颗，预计至2030年将突破4000万颗 [1] - 数据中心管理芯片是支撑大规模算力集群的底层基石，正迎来前所未有的发展机遇 [1] - 业界迫切需要更绿色、更经济、更安全的数据中心解决方案 [1] 技术特点与竞争优势 - “狮子山芯”搭载了公司自主研发的高性能RISC-V内核与一致性片上网络（NoC） [2] - RISC-V内核支持开放理念，客户可根据应用场景进行功能扩展与定制开发 [2] - 芯片在规格、功能、性能和功耗等关键指标上已达到国际主流水平 [2] 未来发展规划 - 公司将持续深耕数据中心基础设施领域 [2] - 未来计划逐步拓展至连接、存储、网络等更广阔的市场 [2]

文章核心观点 - AI算力已成为创新的核心驱动力 中国智能算力规模在2024年同比增长高达74.1% [1] - 产业面临“内存墙”、“工艺墙”、“互连墙”三重技术瓶颈 正加速推进Chiplet先进封装、异构计算、RISC-V架构革新及分布式集群等技术路径 [1] - 为应对从工具到架构、从算力融合到生态协同的多层挑战 行业将举办主题论坛探讨共建自主可控的AI算力生态 [1] 行业趋势与挑战 - AI训练、推理与部署的能耗和成本曲线全面上扬 [1] - Chiplet架构面临跨工艺、跨封装的系统验证、互联与标准化新难题 [6] - 算力呈现多元并存格局 涵盖CPU、GPU、NPU、FPGA、DPU及RISC-V等新兴架构 系统级实现Scale-Up与Scale-Out的智能协同成为关键课题 [6] 论坛活动与议题 - 活动形式包括主题圆桌论坛和ICCAD 2025展馆探访 直播时间为2025年11月20日14:00-16:00 [2][7] - 圆桌论坛将探讨四大议题：自主可控算力体系的突破起点、从Chiplet构建可演进算力架构、多元算力融合与AI生态协同、产业链协同创新以提升全球竞争力 [7] - 展馆探访将聚焦奇异摩尔、芯和半导体、达摩院玄铁、安谋科技Arm China和紫光云展台 展示最新行业趋势 ICCAD 2025预计汇聚8000+行业精英、2000+IC企业及300+上下游服务商 [7] 参与企业与技术维度 - 论坛汇聚芯和半导体、奇异摩尔、达摩院玄铁、安谋科技Arm China与紫光云五大代表企业 [1] - 讨论将覆盖EDA、IP、Chiplet、RISC-V与云服务五大技术维度 旨在解决从IP到云的协同创新闭环问题 [1][6] - EDA工具层关注AI辅助设计如何赋能从芯片到系统的全栈设计 确保国产AI算力自主可控 [6]

指数与ETF表现 - 截至2025年11月5日13:22，中证半导体产业指数下跌0.97%，成分股晶升股份领涨1.97%，中晶科技领跌6.73% [3] - 半导体产业ETF(159582)下跌1.04%，报价2.1元，但近2月累计上涨40.38%，涨幅在可比基金中排名第一 [3] - 半导体产业ETF盘中换手率6.99%，成交2987.89万元，近1月日均成交额为6787.18万元 [3] - 半导体产业ETF最新规模达4.35亿元，创近1年新高 [4][5] 行业宏观趋势 - 全球半导体产业正经历由地缘政治驱动的深刻重构，供应链布局从全球化效率优先转向区域化安全主导 [4] - 主要经济体的大规模产业政策促进产业链向区域化、多极化发展，带来成本上升与效率损失 [4] - 第三代半导体、先进封装、RISC-V架构等新兴领域获得更多关注，为中国企业提供差异化创新机遇 [4] 龙头公司业绩与进展 - 中微公司2025年前三季度营业收入80.63亿元，同比增长46.40%，归母净利润12.11亿元，同比增长32.66% [3] - 中微公司薄膜设备业务爆发式增长，LPCVD和ALD设备收入达4.03亿元，同比增长约1332.69% [3] - 中微公司新产品开发周期缩短至两年甚至更短，60比1超高深宽比介质刻蚀设备已成国内标配，下一代90比1设备即将上市 [4] - 公司在ICP刻蚀、薄膜沉积等领域加工精度达单原子水平，国产替代进程稳步推进 [4] 资金流向与指数构成 - 半导体产业ETF近5个交易日有4日资金净流入，合计净流入5825.35万元，日均净流入1165.07万元 [5] - 中证半导体产业指数选取不超过40只半导体材料、设备和应用领域公司证券作为样本 [5] - 截至2025年10月31日，指数前十大权重股合计占比78.04%，包括中微公司、北方华创、寒武纪等 [5]

公司产品与技术 - 公司正在开发一款基于开源RISC-V架构的中央处理器（CPU），代号为“Arbel”，旨在冲击由AMD和英特尔主导的数据中心服务器CPU市场，并与英伟达的HPC算力集群竞争 [1] - 公司的旗舰芯片产品是“Maverick-2”数据流加速器，其本质是一款非冯·诺依曼范式的“数据流/可重构”加速器，主计算阵列内嵌了多颗RISC-V内核以处理串行代码 [2][3] - Maverick-2加速器与即将量产的RISC-V架构CPU（Arbel）将组成“主机+加速器”的超算节点，公司声称该组合能在无需彻底重写软件代码的情况下，以更快速度和更低功耗执行英伟达GPU的同类计算工作，并带来优于英特尔与AMD组合的性价比与能效比 [4] - 公司计划推出的“Arbel” CPU是面向HPC场景的服务器CPU，目前仍处于测试芯片阶段，旨在与Maverick-2/3加速器紧耦合，服务超算中心与科学计算等数据中心负载 [4][5] 市场定位与竞争格局 - 公司开发的RISC-V架构CPU产品线，目标是与AMD和英特尔x86架构服务器CPU产品线、以及英伟达基于ARM架构的Grace CPU展开竞争 [1] - 公司试图利用英伟达将注意力转向人工智能等低精度大型计算任务的机会，切入由英伟达主导的精密科学计算领域（如核武器建模、超音速导弹）[2] - 公司推出的“主机+加速器”超算节点组合，被视为用于挑战当前主流的“x86架构+GPU”体系范式 [5] 行业技术趋势 - RISC-V作为一种完全开放的指令集架构，正被英伟达和博通等芯片巨头越来越大规模地采用，在芯片设计领域热度攀升，与ARM和x86架构形成鼎足之势 [2][5] - RISC-V架构由于其开放性和定制潜力，便于按研究室的庞大HPC需求扩展，开始被用于数据中心领域，未来可能蚕食x86与ARM架构的市场份额 [5][6] - 相比于传统的“x86+GPU”指令流组合，公司采用的RISC-V架构HPC优先与紧耦合架构能够减少指令与数据搬运开销，从而提升计算平台的能效与吞吐 [6] 公司进展与第三方评价 - 公司的新款CPU类型开源架构计算芯片正在接受美国国家实验室（桑迪亚国家实验室）的全面评估，该实验室三年来一直在评估由公司芯片构建的原型计算系统 [1][4] - 桑迪亚国家实验室高级科学家表示，公司芯片产品的性能结果令人印象深刻，显示出在不需要大量软件代码修改的情况下，大幅提升实验室复杂计算能力的潜力 [4] - 公司已筹集大约3亿美元融资，其Maverick-2及更先进的加速系列芯片已进入实际的量产阶段 [2][4]

公司概况与产品定位 - 总部位于以色列的芯片初创公司NextSilicon已筹集约3亿美元融资 [2] - 公司正开发一款基于开源RISC-V架构的中央处理器，旨在挑战由AMD和英特尔主导的数据中心服务器CPU市场 [1] - 公司旗舰芯片产品为"Maverick-2"数据流加速器，旨在加速精密科学计算任务，如核武器建模和超音速导弹 [2] - 公司计划推出的RISC-V架构服务器CPU代号为"Arbel"，目前仍处于测试芯片阶段，面向高性能计算场景 [5] 技术架构与竞争优势 - NextSilicon采用名为RISC-V的开源架构技术，该技术正被英伟达和博通等芯片巨头大规模采用 [2] - Maverick-2的本质是一款"数据流/可重构"加速器，其计算单元以运行时可重构的图/数据流方式工作，不同于传统CPU/GPU指令流架构 [3] - 芯片内嵌了多颗自研RISC-V内核，用于处理难以并行化但必须高速执行的串行代码 [3] - 公司声称其技术组合能够在无需彻底重写软件代码的情况下，以更快速度和更低功耗执行英伟达GPU的部分同类计算工作 [4] - 相比于x86+GPU的主流范式，NextSilicon的"HPC优先与紧耦合架构"能够减少指令与数据搬运开销，从而提升计算平台能效与吞吐 [6] 市场动态与行业影响 - 服务器CPU市场目前由英特尔和AMD全面主导 [2] - RISC-V作为一种完全开放的指令集架构，正加速渗透服务器领域，与x86和ARM架构形成鼎足之势 [5][6] - 由于英伟达将注意力转向人工智能等低精度大型计算任务，为NextSilicon等初创企业创造了市场机会 [2] - NextSilicon的"Arbel" CPU与Maverick-2加速器旨在组成"主机+加速器"的超算集群，以挑战x86架构+GPU体系的主流范式 [5] 客户验证与发展进展 - NextSilicon的新款CPU正在接受美国桑迪亚国家实验室的全面评估 [1] - 桑迪亚国家实验室已评估由NextSilicon芯片构建的原型计算系统长达三年 [4] - 该实验室高级科学家表示，NextSilicon芯片的"性能结果令人印象深刻"，显示出在不需大量软件代码修改的情况下大幅提升复杂计算能力的潜力 [4] - Maverick-2及更先进的加速系列芯片已进入实际量产阶段，而服务器CPU"Arbel"计划不久后大规模量产 [4][5]