江蘇芯緣半導體有限公司
Jiangsu Thankyou Semiconductor Co.,Ltd.
1 ) 3納米訂單爆滿！
盡管臺積電對各客戶的具體合作細節(jié)嚴格保密，外界目前無從知曉，但臺積電 CEO 魏哲家（CC Wei）在一場投資者會議上，回應了分析師關于智能手機庫存的提問。他表示，當前庫存已回歸季節(jié)性正常水平，這也印證了 2026 年消費級應用市場將實現(xiàn)增長的預期。
除了 iPhone 17 出貨量提升帶動 A19、A19 Pro 芯片訂單增加外，臺積電還迎來了高通（Qualcomm）和聯(lián)發(fā)科（MediaTek）的訂單激增 —— 這兩家企業(yè)的驍龍 8 Elite Gen 5（Snapdragon 8 Elite Gen 5）與天璣 9500（Dimensity 9500）芯片，均采用相同光刻工藝制造。
據(jù)悉，盡管高通和聯(lián)發(fā)科需向臺積電支付比以往高出至多 24% 的芯片代工費用，但這一趨勢并未出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)跡象。
不過，高通與聯(lián)發(fā)科的智能手機合作廠商卻需承擔相應財務壓力。受多種因素影響，驍龍 8 Elite Gen 5 和天璣 9500 芯片的成本預計分別為 280 美元和 200 美元。據(jù)《聯(lián)合報》（United Daily News）報道，2026 年生產(chǎn)的智能手機芯片組中，有三分之一（即 33%）將采用臺積電的 3 納米或 2 納米工藝。
蘋果計劃于明年推出 A20 和 A20 Pro 芯片，據(jù)稱該公司已鎖定了臺積電初期 2 納米產(chǎn)能的一半以上，以壓制競爭對手。隨著臺積電的技術推進，分析師對高端智能手機市場的穩(wěn)定持樂觀態(tài)度；但目前汽車半導體需求仍顯疲軟，該領域需進行調(diào)整。
2 ) 索尼推出全球首顆內(nèi)置SerDes的汽車CIS
2025年10月28日，索尼半導體解決方案公司（以下簡稱“SSS”）發(fā)布了一款內(nèi)置MIPI A-PHY（以下簡稱“A-PHY”）接口的800萬像素CMOS圖像傳感器“IMX828”。索尼聲稱，這是業(yè)內(nèi)首款搭載車載高速傳輸標準的傳感器。此外，該傳感器的最大動態(tài)范圍高達150 dB，并配備了獨特的低功耗停車監(jiān)控功能。索尼表示，該傳感器將“為下一代車載攝像頭所需的技術創(chuàng)新做出貢獻”。
本質(zhì)上是把“攝像頭”和“數(shù)據(jù)線”做成了一個更緊湊、更可靠、更便宜的系統(tǒng)級器件。相比傳統(tǒng)“CIS + 外置串行器”方案，帶來的優(yōu)勢可歸納為6點：
1. 省BOM、省面積
一顆芯片就完成圖像采集+高速串行化，可省掉獨立串行器及周邊阻容、晶振、連接器，整機BOM成本降低“數(shù)美元”，攝像頭模組PCB面積縮小約20%。
2. 省線束、省重量
像素數(shù)據(jù)在片內(nèi)直接轉(zhuǎn)成串行信號，只需一對差分線即可傳到ECU，替代原來的8/10/12根并行線，整車線束更少、更輕，EMI也更低。
3. 更長、更穩(wěn)的鏈路
采用MIPI A-PHY等車載協(xié)議，支持15 m同軸線/屏蔽雙絞線，下行8 Gbps、上行100 Mbps，帶重傳糾錯，誤碼率低于傳統(tǒng)分立場串行器。
4. 低功耗停車監(jiān)控
傳感器在“1–10 fps低分辨率”模式下即可做移動偵測，整顆芯片功耗<100 mW，ECU可完全下電，兼顧全天候泊車安防與電瓶壽命。
5. 更高成像性能
CIS與SerDes同工藝、同封裝，可原生支持150 dB高動態(tài)范圍、LED閃爍抑制、40 kcd/m2高亮不飽和，避免交通信號燈“變色”誤判。
6. 供應鏈彈性與成本
國產(chǎn)CIS廠（豪威、索尼SSS等）推出“CIS+SerDes”一站式方案，兼容公有A-PHY/HSMT協(xié)議，客戶可混用不同廠商解串器，打破私有協(xié)議壟斷，價格較進口分立場方案低30–50%。
一句話總結：把SerDes“塞”進汽車CIS里，既讓攝像頭更輕更小更便宜，又帶來更長鏈路、更低功耗和更高成像可靠性，是800萬像素以上智駕攝像頭最主流的技術路線。
3 ）HBM版NAND終于來了！
SK海力士27日表示，公司于當?shù)貢r間10月13日至16日參加了在美國加利福尼亞州圣何塞舉行的“2025 OCP（開放計算項目）全球峰會”，并在會上發(fā)布了最新的NAND存儲產(chǎn)品戰(zhàn)略。
公司表示：“隨著AI推理市場的迅速增長，能夠快速、高效處理海量數(shù)據(jù)的NAND存儲產(chǎn)品需求正在急劇擴大。對此，我們構建了‘AIN（AI-NAND）Family’產(chǎn)品陣容，旨在以面向AI時代的最優(yōu)解決方案滿足客戶需求。”
在大會第二天的高管專場中，SK海力士eSSD產(chǎn)品開發(fā)負責人金千成（Kim Cheonseong）副社長作為演講嘉賓，介紹了AIN產(chǎn)品系列。
AIN系列從性能（Performance）、帶寬（Bandwidth）、容量（Density）三個維度進行優(yōu)化，旨在同時提升數(shù)據(jù)處理速度和存儲容量。
AIN P（Performance） 是一款可在大規(guī)模AI推理環(huán)境中高效處理海量數(shù)據(jù)讀寫的解決方案。通過最小化AI計算與存儲之間的瓶頸，大幅提升處理速度和能效。公司目前正在以全新架構設計NAND與控制器，計劃于2026年底推出樣品。
AIN D（Density） 是一款以低功耗、低成本存儲大容量數(shù)據(jù)為目標的高密度解決方案，適用于AI數(shù)據(jù)存儲。該產(chǎn)品旨在將基于QLC的TB級SSD容量提升至PB級，同時兼具SSD的速度與HDD的經(jīng)濟性，定位為中間層級存儲。
NAND閃存根據(jù)單個存儲單元（Cell）可存儲的比特數(shù)量不同，分為SLC（1bit）、MLC（2bit）、TLC（3bit）、QLC（4bit）、PLC（5bit）等多種規(guī)格。
AIN B（Bandwidth） 是通過垂直堆疊NAND來擴大帶寬的解決方案，這正是公司采用“HBF”技術的產(chǎn)品名稱。
SK海力士啟動AIN B研究的初衷是為了解決內(nèi)存容量不足問題，其核心在于將高容量、低成本的NAND與HBM堆疊結構相結合。公司正在研究將AIN B與HBM協(xié)同部署，以補充容量不足等多種應用場景。
為推動AIN B生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展，SK海力士與美國SanDisk于8月簽署了HBF標準化諒解備忘錄（MOU），并于14日晚在OCP峰會會場附近的科技互動中心（The Tech Interactive）舉辦了“HBF之夜”活動，邀請了多家全球大型科技公司的代表出席。
4 ) 先進封裝最新路線圖
1. 異構集成（HI）正式接棒摩爾定律
尺寸微縮已走到 3 nm 以下物理墻，PPA 再進化只能靠封裝級整合；2026 年起≥50% 的高性能芯片把性能提升押注在“封裝創(chuàng)新”而非“制程節(jié)點”。
2. Chiplet + UCIe 生態(tài)進入“拼樂高”時代
2025 年主流 I/O 間距 25 μm，2027 年縮到 10 μm；混合鍵合（Hybrid Bonding）把互連密度再提 300×，使不同廠、不同工藝芯?？上?IP 一樣自由組合，預計 2030 年 ≥30% 的處理器采用 Chiplet 架構。
3. 3D 堆疊縱深演進：帶寬先沖 10 TB/s，再沖 1 KB/μm2
HBM 4/5 將核心+存儲整體 3D 封裝，TSV 節(jié)距從 40 μm 縮至 4 μm，堆疊層數(shù) 16→24→32 層；AMD、英偉達 2026 平臺演示 10 TB/s 級內(nèi)存帶寬，比 2024 水平再翻 3 倍。
4. 基板“玻璃化”+ 超大封裝，把單包晶體管推向 1 萬億
英特爾 2026 年量產(chǎn) 120 mm × 120 mm 玻璃基板，熱變形 ↓50%，互連密度 ↑10×，為 2030 年“單封裝 1 T 晶體管”鋪路；同時支持把光互連、嵌入式電容/電感一起整進基板。
5. 面板級封裝（PLP）降本 20 %，先進封裝“下沉”中端市場
2027 年后 600 mm×600 mm 面板量產(chǎn)，配合干膜光刻膠與高速貼片，把 2.5D/FO 成本拉到傳統(tǒng) QFN 區(qū)間，使車載 MCU、邊緣 AI SoC 也能用高密度互連。
6. 熱-電-機械協(xié)同設計工具鏈必須先行
3D 功耗密度 > 3 W/mm2 后，熱點溫差可達 60 ℃；路線圖把“熱機械仿真+機器學習輔助設計”列為 2025-2028 三大瓶頸之首，要求 EDA、OSAT 與材料廠聯(lián)合交付高保真模型，否則上述硬件創(chuàng)新無法量產(chǎn)。
一句話總結：
“拼芯粒、深堆疊、換玻璃、做面板”，再加上 AI 輔助的熱-電協(xié)同設計——這就是未來五年先進封裝路線圖的核心主線依賴于特征尺寸縮減（尺寸縮放）的傳統(tǒng)半導體技術已達到其物理極限。
5 ）長鑫存儲LPDDR5X量產(chǎn)填補高端手機芯片空白
近日，長鑫存儲（CXMT）正式宣布，已成功研發(fā)并量產(chǎn)LPDDR5X系列內(nèi)存芯片，標志著我國在高端移動存儲技術領域取得重大突破。這一里程碑式進展，不僅填補了國產(chǎn)DRAM在旗艦手機應用中的空白，更意味著國產(chǎn)高端智能手機正加速擺脫對美韓存儲芯片的依賴。
LPDDR5X是當前智能手機中最高端的動態(tài)隨機存取存儲器（DRAM）標準之一，廣泛應用于旗艦級手機，支持高分辨率視頻處理、AI大模型本地運行、多任務并行等高性能需求場景。其核心優(yōu)勢在于高帶寬、低功耗、高能效比，可顯著提升手機的運行流暢度與續(xù)航能力。
長期以來，全球LPDDR市場被韓國三星、SK海力士和美國美光三大巨頭壟斷，三者合計占據(jù)超過90%的市場份額。中國手機品牌雖在全球銷量領先，但核心元器件如處理器、存儲芯片等仍嚴重依賴進口，尤其是在高端DRAM領域，國產(chǎn)化率幾乎為零。
長鑫存儲此次推出的LPDDR5X產(chǎn)品系列涵蓋多種封裝解決方案，提供12GB、16GB、24GB及32GB等不同容量選擇，速率范圍從8533Mbps至10677Mbps，包括9600Mbps在內(nèi)的多個速率檔位均有覆蓋。
自長鑫存儲成立以來，已相繼推出DDR4、LPDDR4X、LPDDR5以及DDR5等一系列內(nèi)存產(chǎn)品。此次LPDDR5X的推出，不僅標志著公司在技術創(chuàng)新方面邁出了重要一步，更進一步完善了產(chǎn)品矩陣，為下游客戶提供了更為豐富的選擇，其市場前景廣闊。
此外，長鑫存儲方面還透露，公司正在研發(fā)一款厚度僅為0.58mm的LPDDR5X，如果這款產(chǎn)品成功量產(chǎn)，將會是業(yè)內(nèi)最薄的LPDDR5X產(chǎn)品。
6 ) 長江存儲第三工廠全線國產(chǎn)設備
已從2025年下半年的首條試產(chǎn)線進入正式建廠階段，但能否真正做到100%國產(chǎn)、且長期穩(wěn)定量產(chǎn)，仍面臨三大關鍵瓶頸
可行性評估：2025年啟動“全國產(chǎn)線”是“政治可行+技術極限”并行
結論：2025年“全國產(chǎn)線”可以“建起來”，但距離“跑起來、跑得好”還有3-5年磨合期。
關鍵困難：不是“有沒有”，而是“好不好用”
1. 光刻機：唯一“卡死”環(huán)節(jié)
- 無EUV：300層以上3D NAND需用EUV做極窄溝道，但國產(chǎn)EUV尚未立項，ASML被禁運。
- DUV勉強可用：SMEE 28nm DUV僅35%零部件國產(chǎn)，套刻精度、 uptime 與ASML 1980Di 仍有20-30%性能差距。
- workaround：長存采用“雙層堆疊”+串堆技術繞過EUV，把294層拆成兩次147層曝光，犧牲 throughput 換層數(shù)。
2. 良率與成本：國產(chǎn)設備“能用”但“不經(jīng)濟”
結果：同樣10萬片/月產(chǎn)能，全國產(chǎn)線初期成本比混線高20-25%，需3-5年連續(xù)爬坡才能持平。
3. 生態(tài)協(xié)同：設備-材料-EDA-封測“全鏈短板”同步暴露
- 材料：ArF光刻膠（南大光電）年產(chǎn)能<5000噸，僅能滿足1/3需求。
- EDA：芯華章7nm驗證工具剛發(fā)布，尚未經(jīng)過大規(guī)模量產(chǎn)考驗。
- 封測：高端存儲ATE（Teradyne/愛德萬壟斷）國產(chǎn)化率≈0，長存三廠后段仍必須進口。
中長期展望：2028-2030年或達“基本可控”
最終結論
- 政治決心+資金+市場三要素已齊備，2025年“全國產(chǎn)線”可以建起來；
- 光刻機、量測、ATE三大硬件短板短期無法徹底國產(chǎn)，需用系統(tǒng)級創(chuàng)新（串堆、兩次曝光、AI良率調(diào)優(yōu)）彌補；
- 未來3-5年是“極限壓力測試期”，只要良率-成本曲線在2027年前 crossed over，中國存儲產(chǎn)業(yè)將真正獲得全球定價權。
> 簡言之：“全線國產(chǎn)”不是能不能建，而是能不能“活下去且活得更好”——答案取決于2026-2027年的良率-成本拐點是否如期到來。
7 ) 傳臺積電前資深副總羅唯仁赴英特爾掌研發(fā)
臺積電企業(yè)策略發(fā)展資深副總經(jīng)理羅唯仁于今年7月底退休后，近期業(yè)界傳出其可能重返老東家英特爾，并負責研發(fā)計劃，引發(fā)業(yè)內(nèi)對兩大半導體巨頭技術競爭與人才流動的高度關注。
羅唯仁在臺積電任職長達21年，是公司技術發(fā)展的重要推手。他于2004年加入臺積電，先后擔任營運組織副總經(jīng)理、研發(fā)副總經(jīng)理等職務，最終升任先進技術事業(yè)及制造技術副總經(jīng)理。在其領導下，臺積電技術團隊取得超過1500項專利，其中約1000項為美國專利，為臺積電在先進制程領域的領先地位奠定堅實基礎。
值得注意的是，羅唯仁在加入臺積電前，曾于1997年至2000年間在英特爾任職，擔任先進技術發(fā)展協(xié)理及CTM廠廠長，對半導體先進制程具備深厚經(jīng)驗。這一背景也被視為其可能重返英特爾的關鍵因素之一。
8 ）存儲芯片新敘事，新一輪成長周期國產(chǎn)長鑫何以成為少數(shù)玩家？
根據(jù)全球性技術市場研究咨詢機構Omdia 數(shù)據(jù)，全球DRAM 市場規(guī)模有望從2024年的976億美元增長至2029年的2,045億美元，年均復合增長率為15.93%。
近年來，隨著AI技術發(fā)展以及AI數(shù)據(jù)中心等基建需求的增長，存儲芯片需求大幅提升。國際知名高科技產(chǎn)業(yè)研究機構集邦咨詢（TrendForce）預測2025年存儲芯片市場規(guī)模有望突破2300億美元；中研普華數(shù)據(jù)顯示，2024年中國存儲芯片市場規(guī)模達4600億元人民幣，2025年預計將突破5500億元人民幣。
HBM的本質(zhì)是DRAM的高階進化。HBM是DRAM為適應AI等高性能計算需求，在形態(tài)與架構上的高階進化，HBM采用近存計算架構，通過立體3D堆疊多個DRAM芯片，利用TSV（硅通孔）技術實現(xiàn)芯片間的高速互連，提高數(shù)據(jù)傳輸速度、降低延遲、減少能耗。這種物理上的極致接近，創(chuàng)造了“存算一體”的理想形態(tài)——讓數(shù)據(jù)在存儲的過程中就能進行計算，或者在計算的過程中就能直接訪問存儲，既提高整體計算效率又可以降低功耗，極大地緩解“存儲墻”對算力的制約。 如果說AI運算是一座繁忙的智能工廠，那么HBM就是流水線旁觸手可及的“智能工作臺”，而DRAM正是構成這張工作臺的核心材料。與主要用于數(shù)據(jù)存儲的NAND Flash（閃存）不同，DRAM作為系統(tǒng)內(nèi)存是為高速、頻繁的數(shù)據(jù)讀寫而生，這一特質(zhì)使其與HBM產(chǎn)生深度鏈接與技術綁定。
反觀NAND更像是一個遠離車間的“中央倉庫”，負責海量數(shù)據(jù)的存儲。雖然其容量巨大且斷電后數(shù)據(jù)不丟失，但其讀寫速度（尤其是寫入速度）和壽命（擦寫次數(shù)限制）與DRAM不在一個量級，無法勝任訓練和推理過程中實時、高頻的數(shù)據(jù)交換任務。
DRAM為何是“芯片皇冠上的明珠”
在存儲芯片領域，DRAM與NAND雖同為核心品類，但兩者的技術復雜度與制造難度卻存在顯著差異。DRAM作為系統(tǒng)內(nèi)存，需實現(xiàn)高速讀寫與數(shù)據(jù)保持功能，其工藝對精度要求極高。而NAND主要用于數(shù)據(jù)存儲，斷電后數(shù)據(jù)仍可保留，技術難度明顯低于DRAM。
原子核心原理的“精密極限”。DRAM的制造難度，從根本上源于其核心存儲單元的結構復雜性，DRAM每個存儲單元都由一個晶體管和一個電容構成，對電荷控制和工藝精度要求達到極致，需要解決漏電、刷新、高速互聯(lián)等復雜問題。而NAND的存儲單元是單一的浮柵晶體管，通過改變閾值電壓存儲數(shù)據(jù)，無需刷新，通過3D堆疊提升容量，封裝復雜度遠低于DRAM?？偠灾?，制造DRAM像是在指甲蓋上建造無數(shù)個帶獨立供電的精密“單間”，是極致微縮的精度體現(xiàn)，而NAND結構相對簡單，更像搭建存儲數(shù)據(jù)的“積木”。
正因核心原理和結構的差異，使得從NAND領域向DRAM進行技術遷移的難度巨大，經(jīng)驗難以復用，且面臨極高的專利壁壘，絕非簡單的技術延伸。NAND工程師聚焦大容量存儲、3D堆疊技術與DRAM所需的高速數(shù)據(jù)處理、電容制造、電荷刷新等技術關聯(lián)度極低。這好比一位優(yōu)秀的土木工程師，很難直接轉(zhuǎn)型去設計精密的機械手表，二者基礎原理和知識體系不同。
9 ) 李開復：中國AI算力將是美國十倍！
在舊金山TED AI大會上，創(chuàng)新工場董事長、AI科學家李開復通過視頻連線發(fā)表演講，罕見地直言：“在AI硬件和機器人制造方面，美國正在被中國超越。”
李表示，這一點也不夸張。在AI硬件與機器人賽道，中國的領先正在成為事實。美國在科研與企業(yè)AI仍占優(yōu)勢；中國則在機器人、消費級AI、開源模型與能源布局上全面反超。
有硅谷投資人聽完演講后感嘆：
“我們不是在和中國競爭，而是在平行的世界里奔跑。”這意味著AI競爭不再僅僅是技術之爭，而是國家級能源與基礎設施的比拼。
從AI芯片到算力中心，李開復指出，真正決定未來AI格局的，是能源基礎設施：“中國的新能源項目建設速度是美國的十倍。如果這種趨勢持續(xù)，中國的AI算力將在幾年后達到美國的十倍?！拔也粨腁I變成人類敵人，我擔心人類因為競爭太快，造出漏洞百出的系統(tǒng)，被惡意濫用。”
DeepSeek、阿里等團隊推出的開源模型，性能已超越Meta的Llama系列。
在他看來，開源路線是AI生態(tài)的長期力量：“開源模型就像AI界的Linux，你可以修改、微調(diào)、自由構建，這是國家級AI主權模型的關鍵?！?/span>
真正的風險：不是AGI覺醒，而是“速度失控”。
李開復坦言，最讓他擔憂的不是AI覺醒，而是產(chǎn)業(yè)節(jié)奏的失控：
TikTok的全球爆紅，就是這一優(yōu)勢的最好證明——AI算法的推薦與用戶體驗打磨，讓美國公司仍在追趕。
“美國會繼續(xù)主導企業(yè)AI，中國則將在機器人和消費AI領域領跑?！?/span>
他還特別強調(diào)，中國科技巨頭在消費AI落地速度上遠超硅谷：“字節(jié)跳動、阿里巴巴、騰訊的反應速度，比Meta和YouTube快得多。他們早已把AI深度融入社交、電商和內(nèi)容生態(tài)?！?/span>
中國制造業(yè)基礎雄厚、硬件迭代快、落地更容易。
投資邏輯的分歧：軟件美國，硬件中國
李開復指出，中美資本正押注兩條完全不同的AI增長曲線：
“美國VC把錢砸進大模型和企業(yè)AI軟件；中國VC押注機器人與AI硬件。”
原因很現(xiàn)實：
美國勞動力貴、SaaS訂閱成熟，企業(yè)AI變現(xiàn)快；
“像優(yōu)必選、宇樹這樣的公司，已經(jīng)能把AI整合進極具成本優(yōu)勢的機器人體系里，造價低、產(chǎn)能快、供應鏈穩(wěn)，全球幾乎無人能敵。美國依舊主導企業(yè)級AI和科研創(chuàng)新；
中國則憑借制造業(yè)與供應鏈優(yōu)勢，迅速掌控消費級AI與智能機器人市場。
10 ）AI巨投資的邏輯
上一次冷戰(zhàn)的成功經(jīng)驗并不一定適用于新的戰(zhàn)場，但以 AI 技術改變競爭格局的共識已經(jīng)達成。誰也不敢不投入。就這樣 AI 投入的催化劑從消費衍生到了國家競爭，投資敘事也從一個虛擬技術擴展為重建先進制造。
用 Meta 創(chuàng)始人馬克·扎克伯格的話說：如果投資 AI 最終白花了數(shù)千億美元顯然很不幸，但不投入的風險更大——如果 AI 實現(xiàn)大跨越，自己會錯失先機，被對手甩開。商業(yè)巨頭不會接受這樣的可能，國家也一樣。
莫大康：浙江大學校友，求是緣半導體聯(lián)盟顧問。親歷50年中國半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程的著名學者、行業(yè)評論家。