阿斯麥公司(AS:ASML)周三上調了2026年全年營收預期,此前這家荷蘭半導體光刻裝置製造商第一季度利潤和銷售額均超出預期,AI驅動的晶片需求加速了客戶訂單,儘管出口限制給前景蒙上了陰影。阿斯麥目前預計2026年淨銷售額將在€360億至€400億之間,高於此前€340億至€390億的預期,處於LSEG一致預期€376.8億的區間內。該公司指引第二季度營收為€84億至€90億,中值€87億低於LSEG預期的€90.4億。一季度淨銷售額達87.7億歐元，高於市場預期的86.9億歐元；淨利潤27.6億歐元，亦超出預期的25.6億歐元；毛利率53%，優於預期的52.2%；一季度現金及其他資產為83.8億歐元，明顯低於分析師預期的129.3億歐元；第一季度淨利潤為€27.6億,超過LSEG預期的€25.4億,總淨銷售額達到€87.7億,高於一致預期的€85億。毛利率為53%,高於2025年第四季度錄得的52.2%。基本每股收益為€7.15。阿斯麥在本季度售出67台新光刻系統,低於上一季度的94台。"半導體行業的增長前景繼續鞏固,這得益於持續的AI相關基礎設施投資,"首席執行長Christophe Fouquet在一份聲明中表示。"晶片需求超過供應。作為回應,我們的客戶正在加速2026年及以後的產能擴張計畫。"儲存晶片佔本季度新工具銷售額的51%,高於2025年第四季度的30%,因為韓國晶片製造商三星和SK海力士提高產能以滿足AI驅動的需求。韓國客戶佔第一季度銷售額的45%,而台灣佔23%。阿斯麥是生產先進AI晶片所必需的極紫外光刻機的唯一製造商,被視為半導體需求的風向標。其最大客戶台積電上周公佈了創紀錄的第一季度營收,這得益於持續的AI晶片需求。中國在2025年約佔集團銷售額的三分之一,仍然是一個日益增長的不確定因素。對中國的系統銷售額從2025年第四季度佔總銷售額的36%降至第一季度的19%。美國兩黨議員本月提出了一項法案,將禁止向中國出口阿斯麥技術較為落後的深紫外光刻機,儘管該法案尚未通過立法程序。Fouquet表示,指引區間的設定是為了適應"圍繞出口管制正在進行的討論的潛在結果"。季度末現金和短期投資為€83.8億,低於此前的€133.2億。阿斯麥在第一季度根據其2026-2028年回購計畫回購了約€11億的股份,並打算宣佈2025年總股息為每股€7.50,較2024年增長17%。微軟、Alphabet等科技巨頭及OpenAI、Anthropic PBC等AI初創企業計畫在AI基礎設施上投入數兆美元，這一趨勢正沿供應鏈向上傳導，直接帶動晶片代工廠和儲存晶片廠商加大資本支出。台積電今年1月宣佈年度資本開支最高達560億美元；SK海力士則與ASML簽署協議，計畫在2027年前採購約80億美元的先進裝置。該公司警告稱出口管制的不確定性已納入其2026年預測中。財報發佈後，阿斯麥美股夜盤一度跌超2%。 (invest wallstreet)

大衛·薩克斯的表態，近期在科技圈引發不小震動。這位川普的科技政策顧問，近日接受了彭博電視台採訪。他現任總統科技顧問委員會主席，話語權足夠份量。薩克斯直言，中國AI晶片設計已落後美國僅1.5到2年。更關鍵的是，他預判華為不久後會對外出口AI晶片。這一動作，或將點燃全球技術堆疊主導權的爭奪戰。薩克斯也承認，華為GPU生產仍受限制，但追趕速度驚人。“華為尚未達到頂尖水平，但未來一定會改變。”他如此判斷。他的擔憂很直接，華為若成重要GPU供應商，美企將承壓。川普政府的核心目標，是讓美國技術堆疊成為全球標準。為此，拜登時期的“擴散規則”已被正式放棄。那項規則曾限制美國GPU出口，還要求買家申請許可證。薩克斯解釋，過度限制盟友，反而會錯失鎖定市場的機會。他認為，阻止最先進半導體流向中國合理，但別傷了盟友。過去的法規，無異於“因擔心風險而自傷科技產業的腳”。薩克斯的履歷也印證了他的行業洞察力。他曾是貝寶前COO，還創辦過被微軟收購的Yammer。2024年底，他被川普任命為白宮AI和加密貨幣負責人。華為這邊，任正非近期也有清醒表態。他坦言，自家GPU確實落後美國頂級產品一代。但華為有自己的應對方式，用數學補物理、群計算補單晶片。這種思路下，華為晶片能達到實用水平，滿足多數AI需求。很多AI工作負載，本就不需要最尖端的硬體支撐。只要華為能以合理價格供貨，搭建成熟生態。完全有能力在部分市場，挑戰輝達和AMD的地位。輝達CEO黃仁勳，也曾公開批評美國的出口管制。他直言這些政策“完全錯誤”，只會適得其反。全球一半AI研究人員是中國人，堵不住創新的腳步。美國的限制，還讓輝達損失了巨額中國市場收入。僅H20晶片禁令，就導致其損失55億美元庫存和150億營收。黃仁勳也認可華為的實力，稱其是“世界級科技公司”。薩克斯的判斷，其實藏著美國的戰略焦慮。放棄過度限制，不是妥協，而是想鎖定盟友市場。遏制中國先進晶片，同時鞏固美國技術的全球主導權。華為若真啟動AI晶片出口，格局會發生微妙變化。國產晶片出海，不僅是營收突破，更是生態突圍。中美AI晶片的差距在縮小，競爭只會愈發激烈。華為能否打破壟斷，關鍵看生態搭建的速度和質量。而美國的政策調整，也會持續影響全球半導體格局。這場技術博弈，沒有旁觀者，每一步都關乎未來走向。 (1 ic芯網)

近日摩根士丹利發佈了《China AI GPUs – Closing the  Gap with the US 》，報告裡提到了關於中國AI晶片一些情況，我們摘取了部分內容，分享給大家。原文連結在文末。一、到2030年中國AI晶片市場規模將達670億美元我們在預測中國 AI GPU 市場時，採用了情景分析法，把供應、需求以及地緣政治方面的風險都考慮進去了。我們估算：到 2030 年，總的可觸達市場規模將達到 670 億美元。這意味著 2024 年到 2030 年間的年複合增長率（CAGR）為 23%。到時候，推理（inference）帶來的需求將超過訓練（training），這部分支出大約會佔到雲廠商總資本支出的 51%。我們的估算是基於主要雲服務商、電信營運商、政府及國企買家，以及其他 AI 相關公司的雲資本支出總和得出的。中國AI晶片市場規模從Morgan Stanley這張圖中我們也可以大致看出：增長初期主要由主權/國企（Sovereign & SOEs）和電信營運商驅動，但長期增長的關鍵在於“商業化應用”（Commercial Usage，主要體現在中國雲服務商CSP的支出上）。從結構上看，中國雲服務商（藍色部分）的支出佔比逐年擴大，從2023年的約60%增長到2030年接近400億美元，成為最大的單一需求來源。這表明AI晶片市場正從政府主導逐步轉向以商業需求為主導的成熟階段。我們預計，國產 AI 晶片的收入將從 2024 年的 60 億美元增長到 2030 年的 510 億美元（年複合增長率 42%），這將把自給率從 33% 提升到 76%。中國AI晶片自給率另外Morgan Stanley也提到了AI晶片在雲資本支援中的比例。AI 晶片佔全球雲資本支出總額的百分比從這張圖中，我們大致可以看出：從 2021 年到 2026 年，雲服務商在 AI 晶片上的花費佔其總資本支出（Capex）的比例從極低水平（約 5% 左右）急劇攀升至 45% 以上。另外Morgan Stanley認為，華為和寒武紀在短期內會領跑AI晶片的市場中國AI晶片廠商市場份額預估2026中國AI GPU市場份額二、十大中國AI晶片廠商與輝達（NVIDIA）的處理器在中國市場的情況相比，國產晶片擁有更低的總體擁有成本（TCO），並且在單個Token的處理成本（針對AI大語言模型推理任務）上具有可比性。Spec overview：中國AI晶片與輝達（NVIDIA）在產品 對比。(萌趣AI小棧)

華為950PR晶片實測告捷！字節、阿里計畫下單，今年出貨75萬塊，創收超375億3月27日，路透社爆出華為AI晶片的關鍵進展。華為新款AI晶片950PR，客戶測試已順利推進，反饋良好。字節跳動、阿里巴巴等多家科技巨頭，已明確計畫下單採購。這些科技公司願意廣泛採用950PR，核心源於其兩大優勢。它與輝達的CUDA軟體系統相容性更高，無需大幅調整現有軟體。同時響應速度更快，能更好適配AI推理等核心場景需求。華為對950PR的出貨量有著明確規劃，底氣十足。計畫今年出貨約75萬塊，覆蓋更多科技企業的算力需求。早在今年1月份，華為就已向核心客戶寄送了晶片樣品。量產工作預計將於4月份啟動，為下半年全面出貨鋪路。這款晶片並非突然亮相，早在去年9月就已被提及。華為當時公佈長期半導體發展規劃，首次披露了950PR的存在。同時承諾，將推出一批全球最強大的計算系統，950PR是核心支撐。作為昇騰950系列的重要成員，950PR定位清晰且精準。它分為兩個版本，售價根據記憶體配置有所差異。採用傳統DDR記憶體的版本，售價約5萬元人民幣。配備速度更快的HBM記憶體的高端版本，售價約7萬元人民幣。結合出貨量與單價，可測算出其今年的創收潛力。最低可實現營收375億元，最高有望達到525億元。這一營收規模，將成為華為半導體業務的重要支撐。與華為前代AI晶片910C相比，950PR有明確的定位差異。它在原始算力方面提升不大，沒有盲目追求參數突破。核心發力點放在推理工作負載上，主打精準適配場景。從技術細節來看，950PR的升級的針對性極強。首次整合華為自研HBM記憶體，記憶體容量達144GB，頻寬提升至4TB/s。互聯頻寬較910C躍升至2TB/s，大幅降低AI推理時延與能耗。新增支援MXFP8、MXFP4等低精度格式，適配更多推理場景。950PR的推進，也契合華為“超節點+叢集”的核心戰略。華為坦言單顆晶片與輝達有差距，轉而通過叢集優勢彌補。950PR可組成超節點叢集，滿足大規模AI算力需求。字節、阿里的下單意願，背後是國內AI算力需求的激增。當前AI大模型迭代加速，推理場景的算力需求持續攀升。輝達對華特供版晶片受限，給華為留下了廣闊市場空間。950PR的相容優勢，降低了科技公司的替換成本。這也是其能快速獲得巨頭認可的關鍵原因之一。 (1 ic芯網)

美國東部時間2026年3月31日，NVIDIA（輝達）宣佈向Marvell（邁威爾科技）投資20億美元並建立戰略合作，消息推動Marvell股價上漲11%、NVIDIA上漲1.5%。雙方將Marvell納入NVIDIA AI生態，通過NVLink Fusion™，Marvell提供定製XPU及相容網路，NVIDIA提供相關技術與機架級算力，簡化客戶開發流程，同時聯合研發矽光子技術、推動5G/6G電信網路轉型。近幾個月，NVIDIA已向新思科技、Nebius Group等多家企業各投資20億美元。此次結盟標誌AI晶片競爭從單一GPU對抗轉向生態與NVLink標準爭奪，NVIDIA確立行業標準、轉型資料中心服務商，Marvell升級為戰略盟友，博通則面臨直接挑戰。未來3-5年，AI基礎設施將進入“異構共生”時代，矽光子等光互連技術加速普及。輝達投資英特爾：50億美元！、黃仁勳：晶片公司的時代已經結束了、黃仁勳：這是我最棒的一頁 PPT、官宣！輝達入股新思！（20億美元）官方新聞稿：輝達 AI 生態持續擴張 美滿電子通過 NVLink Fusion 達成戰略合作2026 年 3 月 31 日雙方合作將為客戶提供更多選擇與靈活性，並與輝達 AI 基礎設施全面相容美國加利福尼亞州聖克拉拉 2026 年 3 月 31 日電 —— 輝達與美滿電子科技公司（納斯達克股票程式碼：MRVL）今日宣佈達成戰略合作，美滿電子將通過輝達 NVLink Fusion™接入輝達 AI 工廠及 AI-RAN 生態系統，為基於輝達架構的客戶在開發下一代基礎設施時提供更豐富的選擇與更高的靈活性。雙方還將在矽光技術領域展開合作。此外，輝達已向美滿電子投資 20 億美元。本次合作依託輝達 NVLink Fusion 這一機架級平台展開，該平台支援客戶基於輝達 NVLink™生態打造半定製化 AI 基礎設施。美滿電子將提供定製化 XPU 及相容 NVLink Fusion 的橫向擴展網路方案，輝達則提供配套技術支援，包括 Vera CPU、ConnectX® 網路卡、Bluefield® DPU、NVLink 互連技術、Spectrum-X™交換機以及機架級 AI 算力。對於開發定製 XPU 的客戶而言，NVLink Fusion 可建構與輝達系統完全相容的異構 AI 基礎設施，實現與輝達 GPU、LPU、網路及儲存平台的無縫整合，同時依託輝達成熟的技術堆疊與全球供應鏈生態。雙方還將攜手合作，借助輝達 Aerial AI-RAN 技術推動全球通訊網路向 5G/6G AI 基礎設施轉型，並打造面向 AI 的高端網路方案，涵蓋先進光互連解決方案及矽光技術。輝達創始人兼首席執行長黃仁勳表示：“AI 推理拐點已至，令牌生成需求激增，全球正加速建設 AI 工廠。與美滿電子攜手，我們將助力客戶依託輝達 AI 基礎設施生態，規模化打造專用 AI 算力。”美滿電子董事長兼首席執行長馬特・墨菲表示：“我們與輝達深化合作，彰顯出高速互聯、光互連及加速基礎設施在 AI 規模化發展中的重要性日益凸顯。通過 NVLink Fusion，將美滿在高性能模擬晶片、光數字訊號處理器、矽光技術及定製晶片領域的領先優勢，與輝達不斷拓展的 AI 生態深度融合，我們將助力客戶打造可擴展、高效的 AI 基礎設施。” (芯榜)

眼下，中國頭部新勢力車企圍繞AI晶片自研的算力角逐，早已進入白熱化階段，各家紛紛拿出自研核心晶片搶佔技術高地：蔚來推出的神璣晶片，算力突破1000 TOPS；小鵬自研圖靈AI晶片，算力定格在750 TOPS；理想更是憑藉馬赫10晶片，將單顆AI晶片算力直接拉升至1280 TOPS，把行業算力競賽推向新高峰。新勢力車企扎堆入局自研晶片，背後各有核心考量，卻都直指智能汽車競爭的核心痛點。蔚來創始人李斌曾公開表示，自研AI晶片能實現顯著的成本管控，單台車可節約成本近1萬元，僅2025年一年，晶片自研帶來的成本下降就能為企業貢獻近18億元的毛利空間；理想汽車則更側重技術協同，提出“軟硬協同設計”理念，讓晶片硬體與智能駕駛演算法從研發初期就深度適配、同步最佳化，最大限度挖掘系統性能，在同等硬體資源下實現能效大幅提升。儘管各家車企的自研切入點和核心訴求不盡相同，但這場席捲新勢力陣營的“造芯潮”，已然印證了行業共識：智能汽車的競爭核心，正式邁入算力主導的全新階段。行業需求井噴：車規DRAM成儲存賽道新增長極在萬眾矚目的算力比拚背後，另一場關乎智能駕駛核心運轉的隱秘爭奪戰，正悄然升溫。算力的高效運轉，離不開海量資料的即時支撐，記憶體晶片就是承接、傳輸這些資料的關鍵載體，智能駕駛等級越高，對記憶體的要求就越嚴苛。對比來看，L2級智能座艙的儲存需求僅約150GB，而邁入L4級自動駕駛階段，車輛域控製器對車規級記憶體的容量要求直接飆升至64GB起步，高端場景甚至需要256GB以上，同時對記憶體頻寬、響應延遲、行車安全可靠性都提出了遠超消費電子的嚴苛標準。L4級自動駕駛的資料處理量堪稱驚人，車輛每秒處理的多路資料總量，甚至超過普通使用者手機一年儲存的照片容量。行駛過程中，雷射雷達持續掃描周邊路況，多顆攝影機同步採集多方位畫面，海量感知資料需要即時傳輸至車載計算核心完成分析決策。倘若記憶體晶片的讀寫速度跟不上、儲存容量不足，就如同老舊手機同時運行多個應用，會出現明顯示卡頓、響應延遲，直接影響智能駕駛的安全性和流暢度。隨著車載大模型參數持續擴容，車載感測器數量不斷增加、探測精度持續升級，車端資料迎來爆發式增長，直接帶動車規級DRAM記憶體需求井噴。據全球科技行業調研機構Omdia預測，全球智能汽車領域搭載的DRAM記憶體總量，將從2024年的約828MGB增長至2029年的1972MGB，年複合增長率高達18.97%，智能汽車賽道已然成為DRAM市場中增長潛力最突出的新興細分領域。中國國產新勢力的自研造芯浪潮，持續加速著汽車行業的智能化轉型步伐。蔚來、小鵬、理想等頭部企業，通過自研AI算力晶片牢牢掌握了智能駕駛“車載大腦”的核心設計能力，但想要讓這顆“大腦”高效運轉、不拖後腿，離不開高性能DRAM記憶體晶片的強力支撐，記憶體晶片相當於車載大腦的“資料高速通道”，直接決定算力能否充分釋放。供需失衡：國際產能擠佔下的行業剛需缺口目前，擺在行業面前的現實難題格外嚴峻：全球DRAM核心產能正被AI資料中心場景大量擠佔。三星、SK海力士、美光三大國際DRAM巨頭，均將核心產能優先投向利潤空間更高的AI資料中心領域，直接導致車規級DRAM記憶體出現明顯的供需錯配——一邊是智能汽車行業爆發式增長的記憶體需求，一邊是傳統車規記憶體產能持續收縮，結構性供需缺口持續擴大。在這樣的行業背景下，中國唯一具備DRAM記憶體晶片大規模量產能力的長鑫科技，戰略價值愈發突出。針對智能汽車的高速資料處理需求，長鑫科技在2025年下半年正式推出LPDDR5X記憶體，這款產品擁有最高10667Mbps的超快傳輸速率，搭配最高24GB的大容量配置，能夠完美承接車載海量資料的即時讀寫、流暢傳輸需求，為智能駕駛車載大腦的高效運轉提供堅實保障。目前，長鑫科技正持續加碼智能汽車領域佈局，旗下車規級記憶體晶片產品逐步實現主流智能汽車需求的全覆蓋。據企業招股書資料顯示，2022年至2025年上半年報告期內，長鑫科技智能汽車類股業務收入保持高速增長態勢，成為其所有應用場景中增速最快的核心類股。智能駕駛的技術迭代，從來不是單點技術的突破，而是需要上下游產業鏈協同發力的系統工程。長鑫科技在車規級DRAM領域的深度佈局，精準補齊了中國智能汽車產業鏈在核心儲存環節的短板，這不僅是單一企業的技術與產能突破，更推動中國智能汽車產業從以往的單點技術突圍，向著全產業鏈自主可控的方向邁出了關鍵一步。 (銳芯聞)