近日，在華盛頓舉辦的輝達全球開發者大會上，公司創始人兼CEO黃仁勳罕見地向美國政府發出強烈呼籲：必須重新審視當前對華晶片出口管制政策。他直言，中國正以驚人的速度擺脫對美國AI晶片的依賴，轉而全面擁抱本土技術體系。若美國繼續固守“脫鉤”思維，不僅將失去全球最大AI市場，更可能在下一輪技術革命中徹底掉隊。中國市場正在“去美化”，輝達痛失壟斷地位曾幾何時，輝達在中國AI晶片市場佔據高達95%的份額，幾乎形成技術壟斷。然而自2022年美國收緊高端AI晶片出口管制以來，這一局面迅速崩塌。中國企業不再坐等“特供版”晶片，而是加速推進中國國產替代——華為昇騰、寒武紀、壁仞科技、摩爾線程等本土廠商紛紛推出性能接近甚至局部超越輝達A100/H100的AI加速晶片。據2025財年財報顯示，輝達在華營收已連續三年下滑。儘管公司通過政治遊說，以承諾上繳15%銷售額為代價，換取了H20晶片的對華出口許可，但這款“閹割版”產品卻在中國市場遭遇冷遇。更令輝達尷尬的是，今年9月，中國監管部門以“後門安全風險”為由對該公司啟動反壟斷調查，進一步削弱其市場信任度。黃仁勳在大會演講中坦言：“H20是專為中國定製的產品，但如果沒人買，它就只是一堆昂貴的矽片。”他警告稱，若無法維持在中國市場的存在感，輝達每年或將損失高達500億美元的潛在收入——這筆資金本可用於下一代Blackwell Ultra乃至量子AI晶片的研發。全球AI競爭，本質是生態與市場的較量微軟創始人比爾·蓋茲近期在接受CNBC專訪時指出：“未來的AI勝負，不在實驗室，而在市場。誰的技術能被全球廣泛採用，誰就能定義標準。”他特別強調，中國正通過開源模型、開放架構和產業融合策略，快速建構自主AI生態。“他們不是在造武器，而是在搭平台。”事實上，中國AI企業早已將技術重心從“追趕算力”轉向“賦能千行百業”。從智能製造到智慧醫療，從自動駕駛到金融風控，中國國產大模型與行業場景深度融合，形成強大的應用牽引力。相比之下，美國過度強調技術封鎖，反而限制了自身產品的迭代速度與市場反饋。更值得警惕的是，全球近50%的AI研究人員具有華人背景，其中大量頂尖人才正回流中國大陸。黃仁勳在會上承認：“中國擁有世界上最龐大、最活躍的AI工程師群體。如果我們切斷與他們的聯絡，等於主動放棄創新的源頭活水。”技術根系仍在亞洲，美國製造難掩“空心化”儘管美國大力推動台積電赴美建廠，並已在亞利桑那州實現Blackwell晶片的本地化生產，但核心技術命脈仍未真正轉移。台積電前研發副總裁蔣尚義透露，目前最先進的CoWoS先進封裝技術仍高度依賴台灣總部。就連在美國工廠生產的晶片，其良率與產能也遠未達到台灣母廠水平。有趣的是，當年率先採用CoWoS技術的並非美國企業，而是華為海思。早在2017年，華為便在其Hi1616 AI晶片中大膽應用該封裝方案，成為全球第二家客戶，僅次於賽靈思。這一細節揭示了一個殘酷現實：中國科技企業對前沿製造工藝的敏感度與行動力，遠超外界想像。如今，中國大陸正加速建構從EDA工具、光刻裝置到先進封裝的全鏈條半導體能力。即便短期內無法突破EUV光刻機瓶頸，但在Chiplet（芯粒）、3D堆疊、RISC-V架構等新賽道上，已展現出強大的系統級創新實力。封鎖只會催生更強的對手黃仁勳的警告並非危言聳聽。當一個擁有14億人口、完整工業體系和強大國家意志的市場決心實現技術自主時，任何外部壓制都可能適得其反。輝達的困境，實則是美國科技戰略短視的縮影——試圖用行政命令凍結技術擴散，卻忽視了全球化創新的本質是流動與共生。未來十年，AI主導權之爭將不再僅由晶片算力決定，而取決於誰更能建構開放、可持續、可擴展的技術生態。若美國繼續將中國視為“威脅”而非“夥伴”，那麼正如蓋茲所言：“贏家或許不再是矽谷，而是張江。” (晶片研究室)

近日，GoogleTPU攜Gemini3逆襲之勢大幅拓寬增量前景，Meta考慮斥資數十億美元為其買單，機構將TPU產量預期上調67%至500萬塊。基於“晶片-光交換網路-大模型-雲服務”全鏈閉環，Google智算體系重回AI賽道前沿梯隊，標誌著美式封閉壟斷路線更進一步。與此同時，以DeepSeek為代表的開源模型緊追不捨。月初，DeepSeek V3.2及其長思考增強版模型出爐，前者在性能測試中打平ChatGPT，後者直接對標閉源模型頂流Gemini。這也預示著中國開源開放路線漸入佳境，國產智算體系在應用層展現出良好的生態協同潛力。至此，中美AI產業博弈棋至中盤，“開放協同”與“封閉壟斷”對位格局愈發清晰。尤其在智算生態佈局中，兩大陣營或正醞釀著一場體系化能力的巔峰較量。從Gemini 3到TPU v7，軟硬一體閉環臻至極境毋庸置疑，GoogleTPU的突然走紅，很大程度得益於Gemini3的模型能力驗證。作為專為GoogleTensorFlow框架而生的ASIC晶片，TPU憑藉軟硬體一體化設計為其全端閉環完成奠基，同時也在上層應用高位突破時俘獲外部使用者市場，甚至一度被視為輝達GPU的最強平替。所謂“軟硬一體化”，即硬體的設計完全服務於上層的軟體和演算法需求。如Gemini 3訓練和推理過程高度適配TPU叢集，而這種定製化專用模式也在功耗能效方面展現出極高價值——TPU v5e的功耗僅為NVIDIA H100的20%-30%，TPU v7每瓦性能較前代產品翻倍增長。目前，Google通過“晶片+模型+框架+雲服務”的垂直整合，形成了一個封閉且高效的循環。一方面極大地提升了自身AI研發和應用開發效率，另一方面也在NV主流體系下裂土而治，奪得又一智算賽道主導權，Meta對TPU的採購意向則將這一體系熱度推向了高點。業內有觀點指出，從蘋果到Google，美式的垂直封閉玩法幾乎臻至極境，表現出科技巨頭為鞏固和擴張利益版圖，在產業鏈層面泛在的壟斷慾望。但從生態發展角度來看，封閉模式缺乏長期主義精神，極易導致產業長下游喪失創新活性，並形成單一主體高度集權的格局。另外，從TPU的應用場景來看，軟硬一體閉環儼然是專屬於巨頭的遊戲。某分析人士稱，Google的叢集化設計和“軟體黑盒”，需要使用者重新配置一整套異構基礎設施。如果沒有兆參數模型訓練需求，根本填不滿TPU的脈動陣列，省下的電費可能都抵消不了遷移成本。同時，由於TPU技術路線極為封閉，與主流開發環境無法相容，使用者還需要一支專業的工程團隊駕馭其XLA編譯器，重構底層程式碼。也就是說，只有像Google、Meta這種等級的企業才有資格轉向TPU路線，也只有算力規模達到一定程度才能發揮出定製化產物的能效優勢。不可否認，Google等頭部企業通過垂直整合自建閉環，在局部賽道快速實現單點突破，同時也造就了美國科技巨頭林立的蔚然氣象。但在中美AI博弈背景下，美式封閉壟斷路線憑藉先發優勢提前完成了賽道卡位，被動的追隨式趕超已很難滿足中國智算產業的發展需要。“小院高牆”之外，如何充分發揮舉國體制優勢，團結一切力量拆牆修路，成為拉近中美AI體系差距的關鍵。多元異構生態協同，開放路徑通往下一賽點相較於美式寡頭壟斷模式，中國智算產業正基於多元異構體系層層解耦，重塑開放式生態系統。從頂層設計到產業落地，“開源開放+協同創新”已然成為國產軟硬體全端共識。在政策層面，《算力基礎設施高品質發展行動計畫》提出建構佈局合理、泛在連接、靈活高效的算力網際網路，增強異構算力與網路的融合能力，實現多元異構算力跨域調度編排。並且，相關部門多次強調，鼓勵各方主體創新探索智能計算中心建設營運模式和多方協同合作機制。延伸到AI應用層，《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》同樣要求深化人工智慧領域高水平開放，推動技術開源可及......不難看出，國家在人工智慧和智算領域給出了截然不同的中國方案——不在封閉路線中盲目追趕封閉，要在開放格局下謀求錯位趕超。事實上，頂層設計完全基於產業現實需要。在美方科技封鎖下，中國智算產業主要面臨兩大挑戰：單卡算力性能瓶頸、算力成本高。除了在晶片、模型、基礎軟體等核心技術領域持續攻堅外，當前更有效的途徑是發展更大規模、更多元高效的智算叢集，突破AI算力瓶頸。業內調研結果顯示，國內宣佈擁有千卡規模的算力叢集不少於100個，但其中大部分是異構晶片。可以想像，假如不同硬體系統相互封閉，標準介面不統一，軟體棧互不相容，將導致難以實現智算資源的有效整合利用，更無法滿足大規模參數模型的應用需求。根據行業主流觀點，國產AI算力存在多元化、碎片化特徵，同時又具備相當的規模化優勢。當務之急並不是各自埋頭推進單一技術路線，更首要的是盡快打通“技術牆”、“生態牆”，實現產業鏈開放跨層協作，真正釋放總體算力生態潛能，從單點突破邁向整合創新。具體來看，所謂開放路線旨在基於開放的計算架構推動產業生態協同創新。比如通過制定統一的介面規範，聯動晶片、計算系統、大模型等產業鏈上下游企業共同參與生態建設，減少重複性研發和適配投入，共享技術攻關和協同創新效益。同時，隨著開放架構中的協作標準趨於統一，可以進一步打造出商品化的軟硬體技術，用以代替定製化、專有化的系統，進而降低計算產品應用成本，實現覆蓋產業全端的算力普惠。顯然，在中國式開放體系下，國產AI算力正打破GoogleTPU的泛化普及困境，將智算生態系統與各方開發者使用者廣泛連結，最終形成體系化協同戰力，更靈活高效賦能人工智慧+落地。屆時，中美AI博弈也將走出單卡競爭和單一模型比拚，全面迎來生態體系能力的終極對壘。 (伯虎財經)

在全球人工智慧競賽與地緣政治交織的複雜棋盤上，一場關鍵遊說近日改變了美國對華晶片出口管制的風向。輝達公司創始人兼首席執行長黃仁勳親赴華盛頓展開的密集外交，成功促使美國國會在制定年度國防授權法案時，擱置了一項旨在進一步限制對華銷售AI晶片的法案，為該公司乃至整個行業贏得了寶貴的政策“緩衝空間”。這項名為《保障國家人工智慧存取和創新法案》（簡稱《GAIN AI法案》）的提案，核心內容是要求輝達、超微半導體（AMD）等晶片製造商，在向中國等受關注國家出口其先進的AI晶片之前，必須優先滿足美國國內客戶的需求。該法案得到了國會中對華持強硬立場的議員及部分AI安全倡導者的支援，他們認為此舉對於防止美國尖端技術增強競爭對手的經濟與軍事實力至關重要。然而，以輝達為代表的半導體產業進行了堅決的抵制。公司方面辯稱，該法案並無必要，因為輝達不會以犧牲美國客戶的供應為代價進行銷售，並警告此類限制性貿易政策將扼殺全球競爭，損害美國企業的市場領導地位。黃仁勳本人也多次公開強調，允許美國公司參與全球市場競爭最終對美國有利，並警告全面“脫鉤”將帶來收入、稅收和就業的三重流失。這場激烈的政治博弈在12月初迎來轉折點。黃仁勳於本周三抵達華盛頓，先後與美國總統川普及多名關鍵國會議員會面，就AI晶片出口管制問題進行溝通。此次個人斡旋被視為推動事態發展的關鍵一步。與此同時，白宮方面也介入施壓。據知情人士透露，白宮關鍵官員此前已呼籲國會反對該法案，認為在當前階段進一步收緊出口政策需持審慎態度。最終，國會決定不將《GAIN AI法案》納入即將公佈的年度國防授權法案（NDAA）最終文字。黃仁勳隨後將這一決定評價為“明智的”，並稱該法案“對美國的潛在危害甚至比之前的《AI擴散規則》更大”。此次勝利為輝達帶來了短期的喘息之機。今年4月，美國升級對華AI晶片出口管制，曾導致輝達專為中國市場設計的特供晶片H20一度禁售，給公司造成巨額庫存損失和市值蒸發。儘管H20晶片在7月已獲解禁，但圍繞更先進晶片（如H200）的出口審批依然存在不確定性。此次遊說成功，暫時消除了一個可能嚴重干擾其全球業務佈局的立法威脅。不過，分析普遍認為，這場勝利可能只是暫時的。國會中的對華鷹派並未放棄努力，據悉已準備推動另一項名為《SAFE法案》的立法，意圖將現有的出口限制措施“法制化”。這預示著，圍繞AI晶片出口的國家安全與商業利益之爭，將在未來持續進行。此次事件也折射出中美晶片產業競爭格局的深刻變化。在輝達晶片面臨出口限制的時期，中國國產AI晶片加速發展，市場份額顯著提升。有分析指出，中美晶片產業可能正走向“分層競爭”：在確保高端技術自主可控的戰略下，雙方將在不同性能層級的產品和市場生態中展開長期博弈。 (晶片行業)

針對有相關媒體報導稱寒武紀2026年人工智慧（AI）晶片產品將提升三倍以上的消息，12月4日晚間，寒武紀發佈嚴正聲明稱，該消息為不實資訊。12月4日早些時候，彭博社率先報導稱，寒武紀計畫在2026年將AI晶片產量提升三倍以上，力圖在中國搶奪其他中國國產AI晶片廠商的市場份額，並填補輝達公司留下的空白。報導還援引知情人士稱，寒武紀正準備在2026年交付50萬顆AI加速器。消息人士表示，其中包括多達30萬顆最先進的思源590和690晶片。隨後，不少國內媒體轉發甚至添油加醋報導了該消息，引發了市場熱議。對此消息，寒武紀在“嚴正聲明”中回應稱，“我公司關注到今日媒體及網路傳播的關於公司產品、客戶、供應及產能預測等相關資訊，均為誤導市場的不實資訊。寒武紀還表示：“在此，公司提醒廣大投資者，我公司相關事項均以公開披露資訊為準，請各位投資者提高資訊辨別能力，不傳播、不採信來源不明或未經核實的虛假資訊。此外，對於任何捏造、散佈傳播不實資訊的行為，公司將保留追究相關人員法律責任的權利。” (芯智訊)

Google的定製AI晶片TPU正被視為其重要的未來收入來源。市場預期，通過向Anthropic、Meta等外部客戶出售，TPU有望在輝達主導的市場中佔據20%份額，帶來近9000億美元商機。Google股價在第四季度大幅上漲31%，成為標普500指數中表現第十佳的成分股。投資者正日益相信，Alphabet旗下的人工智慧晶片可能成為其母公司未來的重要收入來源。這種被視為Google“秘密武器”的定製晶片，即張量處理單元（TPU），不僅在內部推動其雲端運算業務增長，更有望通過向第三方出售，開闢一個價值近兆美元的新市場。在這一預期的推動下，Alphabet股價在第四季度大幅上漲31%，成為標普500指數中表現第十佳的成分股。市場對TPU商業化前景的樂觀情緒，源於近期一系列關鍵動態。10月底，Alphabet宣佈將向AI初創公司Anthropic PBC提供價值數百億美元的晶片，此舉推動其股價在兩天內上漲超過6%。一個月後，據The Information報導，Meta Platforms Inc.正就在TPU上投入數十億美元進行談判，消息一出再次引發股價跳漲。DA Davidson技術研究主管Gil Luria估計，如果Alphabet能夠認真推進TPU的外部銷售，未來幾年內或可佔據AI晶片市場20%的份額，這將使其成為一個規模約9000億美元的業務。華爾街普遍認為，TPU是Alphabet在激烈AI競賽中的核心優勢。即使Alphabet從未對外銷售過一枚晶片，更高效的自研晶片也意味著一個性能更優、成本更低的雲服務。然而，一旦其開始向外部客戶認真銷售TPU，其商業版圖將迎來顛覆性改變。01 尋求輝達之外的替代選擇在當前AI晶片市場由輝達主導的背景下，TPU為尋求供應鏈多元化的公司提供了極具吸引力的替代方案。DA Davidson技術研究主管Gil Luria表示：“如果企業希望分散對輝達的依賴，TPU是一個很好的選擇，這讓我們有充分的理由保持樂觀。”TPU屬於“專用積體電路”（ASIC），專為加速機器學習工作負載而定製。這一特性使其在通用性上不及輝達的晶片，但也帶來了顯著的成本優勢。Homestead Advisers的股票投資組合經理Mark Iong指出，在投資者對AI相關支出日益審慎的當下，成本效益成為一個真正的優勢：“輝達的晶片成本更高且難以獲得，但如果你能使用ASIC晶片，Alphabet就在那裡，並且遙遙領先於該市場。”02 近兆美元市值的想像空間分析師們已經開始量化TPU對外銷售可能帶來的巨大商業價值。Gil Luria估計，如果Alphabet能夠認真推進TPU的外部銷售，未來幾年內或可佔據AI晶片市場20%的份額，這將使其成為一個規模約9000億美元的業務。摩根士丹利分析師Brian Nowak也觀察到一種“初露萌芽的TPU銷售策略”。他援引公司亞洲半導體分析師的預測稱，2027年TPU的採購量預計將達到500萬片，比先前預期高出約67%；2028年將達到700萬片，較先前預期高出120%。Nowak在12月1日給客戶的報告中寫道，雖然大部分需求可能來自Alphabet的自用和Google雲平台，但這也“揭示了Alphabet銷售更多TPU的潛力”。根據摩根士丹利的估算，每向第三方資料中心銷售50萬片TPU，就可能為Alphabet在2027年的收入增加約130億美元，並為其每股收益貢獻40美分。基於分析師的預測，Alphabet在2027年的營收預計約為4470億美元，增加130億美元將意味著近3%的銷售增長。據彭博彙編的資料，過去三個月，市場對該公司2027年的營收共識預期已上調超過6%。03 AI全端佈局的協同效應TPU的價值不僅在於其作為獨立產品的潛力，更在於它與Alphabet整個AI生態系統的深度協同。Google近期發佈的最新AI模型Gemini獲得了外界高度評價，該模型經過最佳化，能夠在TPU上高效運行，這進一步證實了TPU的內在價值。Mark Iong對此評論道，“Alphabet是唯一一家在AI的每一層都擁有領先地位的公司”，他指出，從Gemini模型、Google雲到TPU等多個領域，“這賦予了它不可思議的優勢。”儘管如此，目前尚不清楚Alphabet對於向第三方大規模銷售晶片的決心有多大，但其內部優勢已經為其未來的商業決策鋪平了道路。對TPU業務的過高期望，也可能在未來無法兌現時導致投資者失望，尤其是在Alphabet股價已大幅上漲的背景下。目前，Alphabet的股價約為預期收益的27倍，是自2021年以來的最高水平，也遠高於其十年平均水平。然而，即便如此，與蘋果、微軟和博通等其他大型科技股相比，其估值仍然更低。Jensen Investment Management的投資組合經理Allen Bond近期利用股價上漲的機會減持了部分股份。不過，他依然看好公司的整體地位和前景，認為“TPU成為收入驅動因素的路徑是可信的”。他表示：“Alphabet在AI領域正展現出切實的實力和進展，儘管這一點越來越被投資者所認可，但考慮到增長預期，其估值看起來仍然合理。一家在AI領域擁有強勁勢頭、交易價格卻低於微軟和蘋果的公司，意味著它仍是核心持倉。” (硬AI)

9月起，儲存晶片價格漲勢兇猛，讓市場驚訝。與此同時，儲存產業鏈上的企業迎來業績爆發。國內“儲存一哥”兆易創新第三季度淨利潤暴增61%，市值也從年初的不到700億元增長至目前的超過1400億元。來自江蘇鹽城的創始人朱一明花20年時間布下的公司戰略棋局，迎來了收穫期。01 記憶體價格暴漲，“儲存一哥”站上風口“漲勢比黃金還快”，由AI需求引發的儲存晶片漲價風暴，正在蔓延全球。在儲存晶片瘋漲背後，一家國產晶片廠商成了“悶聲發大財”的贏家。很多人可能並不熟悉兆易創新，但從手機、汽車的儲存晶片，到模擬晶片，它的產品已覆蓋了普通人生活的方方面面。尤其是隨著消費電子產品逐漸告別“寒冬”，這家被稱為國內“儲存一哥”的晶片龍頭，再次站上了市場的風口。不久前，兆易創新發佈的2025年三季度財報顯示，公司單季度營業收入26.81億元，同比增長31.40%；歸屬於上市公司股東的淨利潤為5.28億元，同比大增61.13%。今年下半年以來，兆易創新股價不斷上漲。截至12月4日，其最新市值為1405億元，年內漲幅超過90%。兆易創新股價為何在近期迎來爆發？從大的市場環境看，隨著全球AI算力競賽趨於白熱化，三星、海力士等儲存巨頭將絕大部分產能押注在了更昂貴的HBM（高頻寬記憶體）上，海外儲存巨頭們的戰略大調整，給兆易創新等企業打開了市場“窗口”。晶片行業中，儲存晶片主要包括DRAM（動態隨機存取記憶體）、NAND Flash（快閃記憶體）和NOR Flash（唯讀儲存器）等類別。其中，DRAM廣泛應用於電腦記憶體，是市場規模最大的儲存晶片，它又根據應用場景分為多個類型，典型的就有DDR晶片和HBM晶片。DDR晶片廣泛用於PC、伺服器、資料中心及消費電子等領域，其中DDR3、DDR4晶片是兩代主流的儲存技術。HBM晶片有著高頻寬、低延遲的特性，目前主要應用於大模型訓練和高性能計算，堪稱儲存晶片行業皇冠上的“明珠”。巨頭們“轉舵”HBM晶片，直接擠壓了DDR4等成熟製程的產能空間，讓其產能急劇收縮。但是，隨著大量AI需求從雲端下沉到AI手機、AI眼鏡、AI PC等端側裝置，這些裝置需要更快的晶片讀取速度和更大的儲存容量，對DDR晶片的需求也在井噴。這種供需錯配下，巨頭們“看不上”的DDR3、DDR4晶片價格在近期暴漲。東海證券報告顯示，今年10月，常規的16GB DDR4晶片價格相較上月漲幅高達75.93%，常規的8GB DDR4晶片價格漲幅為30%左右，4GB的DDR3晶片價格漲幅達到41.66%。面對儲存晶片價格的漲勢，科技公司們紛紛開始搶購。據報導，華碩和微星等PC終端廠商正在現貨市場大量購買消費類DRAM。作為國內“儲存一哥”，兆易創新恰恰是國內這一領域產能準備充足的玩家。它主打的就是利基DRAM晶片市場，已經陸續推出DDR4、DDR3L及LPDDR4等系列產品。利基DRAM晶片不是電腦中頂級的16GB/32GB記憶體條，而是4GB、8GB這類容量較小、製程相對成熟的產品。這類產品利潤較薄，但在萬物互聯的時代，它們在智能冰箱、掃地機、汽車等智能終端裝置中是必不可少的。財報顯示，截至2025年第三季度，兆易創新的合同負債同比激增189%至2.19億元。市場對兆易創新的利基型DDR產品的需求正在大量提升。02 鹽城大佬朱一明的“闖關遊戲”兆易創新能有今天的行業地位，並非只憑趕上了市場風向的“運氣”。其創始人朱一明花了20年時間布下戰略棋局，帶領兆易創新完成了“三級跳”，支撐起它如今的千億市值。把時鐘撥回2005年，彼時剛從矽谷回國的朱一明計畫投身儲存晶片市場。不過，當時該市場幾乎已被三星電子、海力士、美光等國際巨頭瓜分殆盡，進入市場的資金要求高、技術壁壘極強。2005年，朱一明成立了一家名叫芯技佳易的公司（即“兆易創新”的前身）。他並未選擇與國際巨頭正面硬剛，而是另闢蹊徑，以SRAM（靜態隨機存取儲存器）作為切入儲存晶片市場的突破口。在實現關鍵技術突破後，公司逐步拓展至其他儲存晶片產品領域。2008年，芯技佳易進軍NOR Flash（程式碼儲存晶片），發佈了國內首顆採用SPI（序列外設介面）的NOR Flash。NOR Flash雖容量小，但具備隨機儲存、讀取快的特性，被廣泛應用於物聯網、汽車電子等領域。2010年，芯技佳易更名為兆易創新，並推出了512K至32M容量的NOR Flash。在三星、美光等巨頭逐步淡出NOR Flash市場時，兆易創新不斷推出產品，迅速在市場上站穩了腳跟，奠定了自己的業務基本盤。相關資料顯示，兆易創新NOR Flash產品的市場佔有率從2012年的3%一路提升，2024年在該領域全球市場份額約為18.5%，排名全球第二。對朱一明而言，公司發展過程中最驚心動魄的一步棋，是進軍DRAM業務，這也是如今兆易創新能接住AI時代紅利溢出效應的關鍵。當時，儲存晶片市場DRAM的市場規模遠超過NOR Flash，且國產化率不高，可以說是儲存晶片的核心戰場。2016年，兆易創新在A股上市後，就決定攻下DRAM這塊“硬骨頭”，並與國內企業長鑫科技簽署合作協議，共同開展研發。為此，朱一明在2018年還做出了一個大膽的決定：辭去兆易創新總經理職務，僅擔任董事長，親自掛帥出任長鑫科技全資子公司長鑫儲存CEO。目前，朱一明也是長鑫科技董事長。兆易創新與長鑫科技形成了深度繫結。要知道，行業中無晶圓廠模式（Fabless）公司的最大軟肋，就是產能不能自主。而兆易創新則可以通過長鑫科技代工製造DRAM產品。根據今年第三季度財報資料，兆易創新利基型DRAM產品（包括DDR4、LPDDR4）實現快速放量，第三季度收入佔比提升至30%以上。根據兆易創新公告，其從長鑫科技採購代工生產的DRAM相關產品，2025年預計交易額為11.61億元。通過與長鑫科技的代工合作，兆易創新獲得了DRAM的產能保障。在2025年這波儲存晶片“缺貨潮”中，其他晶片設計廠商還在苦求晶圓廠排期，兆易創新卻因為有了長鑫科技這個“兄弟”的產能支援，可以更加穩定地出貨。不過，業界的共識是，晶片行業有極強的周期性。如果一家公司只押注儲存晶片，也會面臨周期性波動的風險。2013年，朱一明決定跨界進入MCU（微控製器）領域。MCU，可以說是將CPU（中央處理器）、儲存器、定時器等核心部件整合在一塊晶片上的微型電腦。它與儲存晶片有著緊密關聯， 如果說MCU是指揮系統的“大腦”，那麼儲存晶片則是存放程式碼指令的“記憶”。這個思路很好理解：既然客戶買了儲存器，為什麼不順便把控製器也賣給他？在當時，這多少有些“不務正業”，但這讓兆易創新迅速切入了新的市場。進軍MCU業務後，兆易創新相當於同時打通了“儲存+控製器”的任督二脈，加深了兆易創新的護城河。目前，MCU已經成為兆易創新的“第二增長曲線”。財報顯示，2025年上半年，儲存晶片作為兆易創新的核心業務，實現了28.45億元的收入，佔總營收的68.55%，同比增長約9.2%；MCU實現營收9.59億元，佔總營收的23.11%，同比增速達到19.1%。03 押中端側AI，紅利還能吃多久？半導體行業發展史中無數個故事顯示，在晶片產品漲價後，往往緊跟而來的是殘酷的價格戰。兆易創新也需要手握更多籌碼，才能持續對抗行業的周期性波動。兆易創新目前吃到了儲存晶片需求和價格上漲的紅利。但它的DRAM業務目前在其總營收中佔比並不算高，目前其收入主要來源還是Nor Flash和MCU產品。它更需要重視的一個問題是，目前的儲存晶片市場紅利主要來源於巨頭公司產能轉移後，造成的市場“空窗”。一旦三星、海力士等巨頭的高端產能釋放完畢，或許會回過頭來重新擠壓利基DDR市場，而市場也存在需求轉冷的風險。接下來，兆易創新在技術迭代的同時，持續推進產能擴張，才有望實現真正的飛躍。對於DRAM業務，兆易創新的雄心不小。近期，公司在一次線上投資者關係活動上曾表示，“展望未來5年，對於國內30億~40億美元的利基DRAM市場，我們的目標仍是取得至少三分之一的份額”。兆易創新還在互動平台上表示：“2025年公司利基型DRAM業務營收有望超預期，達成同比增長50%的目標。今年下半年利基型DRAM收入有明顯增長，有望超越MCU業務成為公司第二大產品線。”當前，兆易創新正在加速自研DRAM的製程迭代，試圖向更先進製程突圍，提高在 DDR4和LPDDR4領域的話語權。 (芯師爺)

前蘋果晶片大神新作，專為高性能計算而生。芯東西12月4日報導，今日，美國AI晶片企業Tenstorrent推出高性能RISC-V CPU——TT-Ascalon，宣告其性能超越當下所有市場上已有RISC-V CPU。該CPU適用於伺服器、AI基礎設施、汽車高性能計算（HPC）及高級駕駛輔助系統（ADAS）等廣泛場景。Tenstorrent產品戰略副總裁Aniket Saha談道：“RISC-V核心幾乎覆蓋所有應用，但此前一直缺乏真正的高性能產品。Ascalon填補了這一空白，作為專為先進計算設計的RISC-V CPU，具備完整的出口合規性和全球可用性。”▲Tenstorrent產品戰略副總裁Aniket Saha在講解產品Tenstorrent於2016年創立於加拿大，於2023年將註冊地和總部遷往美國，2025年由晶片產業傳奇人物、前蘋果A系列及特斯拉自動駕駛晶片主導研發人吉姆・凱勒（Jim Keller）出任CEO，其於2025年剛剛憑藉開放式芯粒架構（OCA）成為RISC-V生態核心參與者。該公司近期剛剛被傳出推進至少8億美元的新融資，目前已完成多輪累計超10億美元融資，估值達32億美元。投資者對Tenstorrent的興趣源自其被認為是撕開輝達集中市場一條口子的重要潛力，其已通過大量開源技術避免了使用輝達成本較高的頻寬記憶體（HBM）。回到Tenstorrent今日的最新發佈來看，Ascalon的架構具有多方面創新，其通過業界標準SPEC CPU基準測試驗證，單核性能達到22 SPECint 2006/GHz、>2.3 SPECint 2017/GHz和>3.6 SPECfp 2017/GHz，並可在Samsung SF4X工藝節點下實現>2.5 GHz主頻，展現了其強大的設計和在先進工藝節點上的可擴展性。▲TT-Ascalon架構性能情況據Tenstorrent RISC-V核心副總裁Divyang Agrawal介紹，該產品的一大特徵是完全相容RISC-V RVA23規範。軟體生態決定了開發者能實現什麼。那麼Ascalon架構的生態系統在那裡？如何確保它能融入整個RISC-V生態？RVA23配置檔案標準化了應用級處理器需實現的功能集，這將直接整合到軟體工具鏈中。通過標準化，它不僅支援各類標準、安全擴展，還支援最新的RISC-V向量擴展，這正是其CPU與AI產品線共同採用的一大核心技術。並且，Ascalon整合高性能RVV1.0向量引擎，支援硬體虛擬化、先進記憶體管理和高級中斷架構。此外，Ascalon還具備安全性和RAS（可靠性、可用性和可維護性）特性，包括側通道攻擊防護。在推出Ascalon的同時，Tenstorrent還宣佈Ascalon全面支援GCC、LLVM和Qemu，並已完成上游合入，開發者和客戶可立即部署使用。通過本次發佈，Tenstorrent確保為RVA23建構的軟體能在Ascalon及任何符合RVA23規範的處理器上無縫運行，為開發者提供可靠保障。▲Ascalon全面支援GCC等軟體生態Divyang Agrawal補充道：“通過Ascalon，我們為客戶提供了集高性能核心、系統IP、RVA23相容工具鏈和完整技術資料於一體的整體解決方案。這為客戶開發從高性能計算到機器人等計算平台提供了關鍵建構模組，助力開發者拓展RISC-V生態。”Tenstorrent在產品設計時的一大原則是：一個設計方案的最終實現形態，取決於其目標應用領域。因此，他們從一開始就通盤考量了基礎設施、工具鏈、設計方法學以及設計本身。其架構被設計為高度可配置和參數化。Tenstorrent同時強調IP設計要有遠見。擁有IP、一套可配置的參數固然重要，但這還不夠。Tenstorrent認為其還需要提供一套能夠立即部署的完整方案，Tenstorrent團隊希望強調的是其可擴展性。Tenstorrent提供了從單連接埠到最多8連接埠的可配置性，從單一核心擴展至最多包含八個核心、共享快取的叢集，並會持續演進。Ascalon連接埠被認為是Arm的重要替代選項。▲Tenstorrent提供了從單連接埠到最多8連接埠的可配置性最後，當晶片流片之後，晶片偵錯能力至關重要。Tenstorrent認為，在設計中嵌入強大的偵錯能力，並控製成本，這再次成為其區別於普通IP供應商的一個關鍵。目前市面上已有的開發平台，大多不允許開發者在上面進行真正意義上的高性能軟體開發。但Tenstorrent使得從高性能計算（HPC）到嵌入式設計的軟體開發成為可能。正如Divyang Agrawal所說，將所有要素整合，Tenstorrent提供的是一個完整的解決方案。▲Tenstorrent提供的是一個完整的解決方案在生態合作方面，Tenstorrent通過其Innovation License（創新授權）計畫，為合作夥伴提供自主創新的路徑，該計畫使合作夥伴能夠基於Tenstorrent技術建構差異化且自主可控的解決方案。同時，Tenstorrent已與CoreLab建立合作夥伴關係，推動區域客戶支援和設計最佳化，幫助客戶高效採用並快速部署其IP。此外，Tenstorrent還在今日與知名軟體定義汽車平台供應商AutoCore.ai達成戰略合作。Ascalon RISC-V處理器為後者的AutoCore軟體平台提供強大的算力支援，加速RISC-V在汽車領域的應用落地。 (芯東西)

黃仁勳大獲全勝嗎？彭博社一則突發消息在科技圈炸開鍋：美國國會最終決定不將限制AI晶片出口的《GAIN AI法案》納入2025財年的《國防授權法案》（NDAA）。這意味著這項對輝達、AMD等公司構成直接出口限制的法案在本次立法周期被擱置。同時也說明輝達CEO黃仁勳對華盛頓的遊說大獲全勝，那顆懸在中國AI企業頭頂的達摩克利斯之劍暫時移開了。從短期來看，這為輝達全球業務，尤其是中國市場贏得了寶貴的“緩衝空間”。但這並非皆大歡喜，這次法案擱置對部分美國大型科技公司並非好消息。以微軟、亞馬遜為代表的美國大客戶並不樂見這一結果，因為它們希望優先獲得晶片資源的願望落空了。這意味著，這場勝利主要屬於輝達自身，而非其所有美國大客戶。就在美國國會做出上述決定之際，此前白宮傳出正在權衡是否批准向中國出口H200晶片，目前仍需逐案審批。而且川普此前曾暗示，願意考慮允許出售降級版Blackwell晶片，但部分內閣成員對此持強烈反對態度。與此同時，白宮AI事務負責人David Sacks持續主張向中國出售更多美國晶片，以“鞏固美國在全球AI領域的技術主導地位”。因此，此次法案擱置，意味著輝達、AMD短期內避免了最嚴苛的“美國客戶絕對優先”法律約束。中國公司因此暫時避免了高端AI晶片供應進一步突然收緊的風險，為現有算力部署和研發規劃贏得了確定性更高的窗口期。但針對中國的現有出口管制，如對H100、H200晶片的限制仍然有效，且任何出口仍需“逐案審批”；也就是說供應狀態仍然沒有根本性的變化。具體來說，此次法案格局對不同賽道的廠商的影響如下：總而言之，短期或將有所緩和，而從長期來說依舊是“水火不相容”。儘管《全球人工智慧安全法案》未獲通過，但國會中的強硬派計畫推動另一項《安全可行出口法案》（SAFE Act），以固化現有AI晶片出口限制。這表明，圍繞高端技術出口的政治摩擦與不確定性將持續存在。那面對複雜局面，中國要如何應對呢？首先，就是放棄幻想，抓緊窗口實際，加速國產生態落地；產業界應積極響應“國貨國用”號召，大規模開展國產晶片與主流AI框架、大模型的適配與最佳化。通過真實的場景打磨，快速提升軟硬體整體成熟度。其次，要從推理場景、特定行業模型訓練等對生態依賴相對較低的環節開始替代，逐步向更核心的訓練場景滲透，建立使用者信心。最後，持續加大對先進計算架構，如Chiplet、存算一體、基礎軟體棧和半導體製造等“根技術”的長期投入。同時，關注全球AI治理動態，在合規前提下開展廣泛的國際合作。總之，此次事件只是漫長競賽中的一次節奏變化。對中國AI晶片產業來說，最寶貴的收穫不是外部壓力的暫時減輕，而是爭取到了加速解決自身生態建設這一關鍵問題的戰略時間。 能否利用好這個窗口期，決定了未來在更嚴峻挑戰下的生存與發展能力。 (飆叔科技洞察)