輝達發佈開源量子AI模型家族“Ising”，瞄準量子處理器校準與量子糾錯兩大核心瓶頸，將校準時間從數天壓縮至數小時，並顯著提升糾錯速度與精度。當地時間周二，輝達宣佈其開源模型家族迎來新成員——“伊辛”（Ising）量子人工智慧模型，用於加速量子處理器的開發。受到“全球股王推動量子計算落地”的消息刺激，量子計算類股周二集體沖高。截至收盤，SEALSQ漲21.03%、IonQ漲20.16%、D-Wave Quantum漲15.84%、量子計算公司漲11.55%、Rigetti Computing漲11.50%。簡要來說，輝達的模型對應將量子計算器轉變為可靠電腦的兩大痛點：量子處理器校準和量子糾錯。據輝達介紹，全球首個開源量子人工智慧模型包括“伊辛校準”視覺語言模型，快速解讀並響應來自量子處理器的測量結果，使得AI代理能夠持續自動化校準，並能把所需時間從數天縮短到數小時。另外還有兩個3D摺積神經網路解碼模型變體，分別正對速度或精度進行最佳化，用於量子糾錯的即時解碼。比起開源行業標準pyMatching，輝達模型的運行速度最高提升約2.5倍，解碼精準率最高提升約3倍。輝達的戰略意圖也體現在模型命名上。這個模型的名字源自物理學家恩斯特·伊辛的伊辛模型，通過簡單的局部相互作用規則解釋宏觀系統如何自發產生相變和集體現象。除了物理學外，伊辛模型的思想還廣泛應用於AI、金融市場、輿論傳播和量子計算領域。也就是說，輝達試圖將方興未艾的量子計算領域與公司算力體系進行繫結，推出一套量子計算時代的AI控制系統（Ising）和GPU算力平台（CUDA-Q）。輝達掌門黃仁勳在新聞稿中表示：“要讓量子計算真正走向實用，AI至關重要。借助Ising，AI將成為量子計算的控制層，也就是量子機器的作業系統，把脆弱的量子位元轉變為可擴展且可靠的量子GPU系統。”發佈之初，這套系統已經走進全球頂級科學實驗室和公司。輝達介紹稱，“伊辛校準”模型已被費米國家加速器實驗室、勞倫斯伯克利國家實驗室先進量子測試平台、英國國家物理實驗室、哈佛大學、IonQ、Infleqtion等機構採用。“伊辛解碼”模型也已經部署於桑迪亞國家實驗室、康奈爾大學、芝加哥大學、IQM Quantum Computers等機構。 (科創板日報)

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)

1 月份我們用了好幾篇文章拆過一條鏈：儲存漲價 → 倒逼 CPU 囤貨和整機搶裝 → 雲廠商被迫漲價，傳導率大約 33%-40%。當時的結論是，這波漲價不止一輪，"你有可能看到雲服務廠商一次調價、兩次調價、甚至三次調價"。三個月過去了，漲價確實落地了。但這周看到 Sightline出的一組資料，讓我意識到之前的判斷雖然方向對，但瓶頸的等級低估了。前幾天去荷姆茲海峽的分析師Citrini今天也發文：縱觀各投資組合表現最佳的個股幾乎都AI 材料類股或“PTSD"框架，其實還有電力。一邊是AI合縱連橫，大筆融資，另一邊是電都通不上。今天來看看當下AI行業的一些動態：1、資料中心的瓶頸到底卡在那？2、ASML 明天、TSMC 後天，財報有那些新預期？一、資料中心的瓶頸到底卡在那？大家最擔心的一直都是資本開支能否不斷向上，我覺得從細節上也可見一斑。前幾天大家都反應claude越來越不聰明，甚至測出來的排名越來越靠後，作為當下最強模型，出現因為計算資源不足而導致的降智，也側面說明了當下的算力還遠遠不夠，要知道目前才剛進入半人工智慧，剛開始能控制電腦自己幹活，還沒有進入視訊階段就這樣，足可見短期可見算力還是太缺。資本開支 → 資料中心 → 算力上線 → 雲收入 → 證明 投資回報率。這條鏈大家已經很熟了。Sightline剛出的報告把第一環拆開了，數字不好看。26 年美國計畫投運約 16 吉瓦資料中心容量。實際在建的只有 5G瓦。 Sightline 估計 30%-50% 的項目會延期或取消。*美國資料中心管線：2026 年計畫 16.2 吉瓦，綠色為在建，黃色僅為宣佈。注意 2027-2028 年黃色佔比更大。2027 年更難——宣佈了 21.5 吉瓦，實際在建 6.3 吉瓦。2028 年之後的項目大部分連確定的完工日期都沒有。瓶頸不是錢——超大規模廠商今年 資本開支加起來超 7000 億美元。Canaccord 分析師的原話："美國資料中心的繁榮正遭遇物流摩擦構成的巨大壁壘。"具體卡在三個地方。*美國主要電力裝置進口量：變壓器、開關裝置、電池需求激增，國內產能跟不上。變壓器。 資料中心越建越大，需要的變壓器規格也在翻。GE 電氣化部門的負責人說，2020 年之前交期 24-30 個月，那個年代夠用。但現在 AI 公司"通常希望 18 個月內拿到貨"——現實是需求激增已經把交期拉到最長 5 年。有公司開始翻新已關閉電廠裡的舊變壓器湊數。電力。 25% 的 2026 年計畫項目甚至還沒有披露供電方案。等電網靠不住，企業開始自己想辦法——Crusoe 在懷俄明州建 1.8 吉瓦的天然氣加可再生能源項目，Homer City 在賓夕法尼亞改造 4.5 吉瓦的煤改氣。最新的新聞是Oracle 跟 Bloom Energy 簽了最多 2.8 吉瓦的燃料電池供電協議，專門給 AI 資料中心用。今天bloom暴漲20%。Bloom Energy 說今年年底產能要翻倍到 2 吉瓦。這些動作本身就說明問題——如果電網能解決，沒人會花這個錢自己建電廠。Sightline 說得很直接："若指望電網來提供這一等級的容量，可能需要十年。"零部件供應鏈。變壓器、開關裝置、電池——不只資料中心在搶，電網擴容、電動車、熱泵也要用。美國本土產能跟不上，只能靠進口。而很多關鍵零部件供應商在中國。高盛Shreeti 上周末報告裡說，她在投資者晚宴上聽到的共識是："計算資源根本不足，每一家企業都面臨嚴重的計算瓶頸——從晶圓廠到資料中心審批，再到電力、記憶體乃至勞動力。"然後她自己追了一句——"這種共識是否已達頂峰？"從倉位看，共識確實擠。但 1 月我們聊的是CPU和儲存層面的缺貨，現在也逐漸顯現而更多的瓶頸也出現，不是記憶體條不夠，是機房建不出來，是AI材料緊缺。二、ASML 明天、TSMC 後天、M7財報明天 ASML 出 一季度財報，後天 TSMC 。TSMC 已經公佈了月度營收，一季度合計約 $357 億（同比 +35.1%），其中 3 月單月同比 +45.2%。這個增速主要由 3nm/5nm 節點成熟出貨和 2nm GAA 早期量產驅動，客戶端對應的是 Nvidia Blackwell 系列和 Apple 新品。一季度數字本身超了市場預期，沒有太大懸念。真正的看點是 4/16 電話會上的 二季度業績指引。市場平時盯收入和毛利率，但結合目前瓶頸邏輯，我覺得最該看的是兩件事：裝置端訂單能不能驗證擴產節奏，以及 資本開支花不花得出去。大摩今天的報告給了 二季度三種情景：基準情景（60% 機率）是環比 +5-10%，毛利率 64-65%。驅動力是 B300 和 Rubin R200 晶圓需求在 二季度集中放量。CoWoS 先進封裝產能從 2025 年約 100K/月擴到年底約 130K/月。供不應求沒有改變。ASML 這邊，核心看 EUV 新增訂單和交期。下游 HBM4 量產、TSMC 2nm 擴產、三星美光的記憶體產能投入——全都要過 ASML 。如果 ASML 確認 EUV 訂單增速與擴產計畫匹配，"HBM 供不應求到年底"就有了裝置端驗證。再聊聊整個AI類股的一季度前瞻：AI 基礎設施投資貢獻了今年標普 每股盈利增長的約 40%。 IT 類股 一季度每股盈利預期增長 44%，佔整個指數增長的 87%。僅 NVDA 和 Micron 兩家就貢獻一半以上。一季度超大規模廠商 資本開支預計 1490 億美元，同比 +92%——分析師認為這是增速峰值，後面幾個季度放緩。*超大規模廠商資本開支同比增速：2026 年一季度 +92% 是本輪周期峰值，之後逐季放緩。德銀則預計一季度標普 每股盈利增長 19%，創四年新高。理由是周期性驅動走強、美元同比貶值 6.8%、加上 AI 熱門領域加速。數字很好看。但問題是：7000 億 資本開支預算，花得出去多少？如果第一節美國資料中心的資料最終稿確實如此——半數資料中心延遲或取消、變壓器交期五年、25% 項目沒供電方案——資本開支的"落地率"就是一個非常關鍵的變數。錢撥了但花不出去，財務上是延後確認不是損失，但對上游供應鏈的訊號完全不一樣。這裡有一個張力——ASML 和 TSMC 確認的是晶圓端產能在擴，Sightline 確認的是資料中心端基礎設施在卡。 晶片造得出來，裝晶片的機房建不出來，AI材料供不應求。中間這個落差，就是資本開支"花不出去"的風險所在。高盛交易台今天也談到這個問題——IT 類股 一季度增長 44% 的預期已經極高了，"只有超預期才是利多，符合預期就是中性"。如果有大廠在電話會指引裡暗示資本開支因基礎設施瓶頸推遲，市場會非常敏感。之前CIO首席資訊官調查裡說的那句還記得吧——AI 優先順序創新高，但 IT 預算只多了 10 個基點。蛋糕在挪不在加。這周 TSMC 和 ASML 的財報，看的是蛋糕有沒有變大，還是只在上游這一段集中變厚。後面盯幾件事：ASML 明天的 EUV 訂單資料、TSMC 後天的 二季度業績指引 和 CoWoS 產能更新、以及財報季裡超大規模廠商的 資本開支前瞻指引——有沒有人開始提"項目延遲"和"供應受限"。 (北向牧風)

在全球人工智慧從“技術突破”邁向“規模化應用”的關鍵階段，東南亞正在迅速成為新的增長焦點。近期，麥肯錫公司等機構發佈的研究報告指出：東南亞AI應用已進入加速期，但仍處在從“試點探索”向“規模化落地”過渡的關鍵階段。這意味著，東南亞正站在一個非常微妙的節點——不是起點，而是“爆發前夜”。與“起點”相比，“爆發前夜”強調的是條件已具備但價值尚未完全釋放的臨界狀態。但與此同時，一個看似矛盾的現象也逐漸顯現：一方面，AI應用在快速擴張；另一方面，真正轉化為商業價值的成果卻仍然有限。這也引出了兩個值得深入思考的問題：為什麼說東南亞AI正處於“爆發前夜”？為什麼其發展速度很快，但價值釋放卻相對有限？一、 東南亞AI已具備爆發的基本條件東南亞之所以被認為處於AI爆發前夜，並非偶然，而是多種因素共同作用的結果。從需求、供給到基礎設施的完善，東南亞已經展現了其AI大規模應用落地的潛力。第一，擁有需求端的天然優勢。從人口和數位化基礎的角度而言，東南亞擁有龐大且年輕的人口，移動網際網路普及程度高，數字使用者規模持續增長，報告顯示，東南亞有3.8億35歲以下人口，超過美國總人口。東南亞擁有約9.3億移動連線（約為總人口的1.5倍），體現了它的高行動網路普及率。同時，當地新使用者對新技術整體接受度較高，70%的民眾認為AI是一項社會福利。第二，企業需求的快速釋放。近年來，東南亞電商、金融科技等數字經濟領域的快速發展，帶動了企業對效率提升和智能化工具（例如AI）的需求。報告提到，Grab（東南亞超級應用平台）的merchant AI assistant已經覆蓋超過120萬商戶，業務大約增長10%；Sea（東南亞最大的網際網路公司之一）和馬來西亞政府合作的Shop Malaysia Online項目，已經支援了28萬+的本地品牌和賣家接觸更大的市場。這種趨勢反映出，企業對“降本增效”的需求，正在轉化為AI應用的直接動力。第三，基礎設施的快速完善。在供給端，以Google、微軟、亞馬遜為代表的科技企業，持續加大了在東南亞資料中心與雲端運算的投資。超大雲廠商（hyperscalers：Google、微軟、亞馬遜等）已經在東南亞為那些給AI準備的資料中心和雲基礎設施上投資超過500億美元（如圖所示）。這一過程為AI應用打下了堅實的落地基礎。第四，越來越多的企業進入規模化階段。東南亞企業的AI應用正在經歷著階段性的變革，人們不再糾結於“是否使用AI”，而是專注於攻克“如何用好AI”的課題，越來越多的企業從早期試點，進入到了擴展，甚至是規模化的階段。人們正在把AI從嘗試性工具，轉變為企業營運中的核心能力。在需求、基礎設施與技術條件逐漸成熟的背景下，東南亞AI的發展機會，主要集中在應用層面的深入。二、 機會在那？東南亞AI應用層增長空間顯著機會一：應用市場廣闊。東南亞最先爆發的，很有可能是應用層。目前，東南亞企業的AI使用已經從探索走到部署，接近一半的企業進入了scaling或者fully scaled階段（如圖所示）。AI在東南亞已經不僅停留在技術層面，而是開始直接創造業務價值。從客服自動化、使用者推薦到風險控制，AI應用場景正在不斷擴展。機會二：中小微企業（MSME）將帶來巨大的市場增量。與中國不同，東南亞的經濟結構高度依賴中小微企業 (MSME) , 中小微企業佔企業總數的97%以上，貢獻約44.8%的GDP，吸納了約85%的勞動力。然而，MSME群體在數位化與AI應用方面仍處於較低的水平。可見，AI真正的增長空間，還在尚未被充分覆蓋的MSME中。機會三：Agentic AI有望推動東南亞成為新一代AI應用試驗場。目前，接近90%企業計畫在2026前嘗試AI agents（如圖所示），其應用仍主要集中在軟體工程、知識管理等內部技術場景。這說明，東南亞企業對Agentic AI已表現出較強興趣，但距離將Agentic AI廣泛落地仍有差距。同時，東南亞市場具有明顯的多樣性，不同國家在語言、消費習慣和產業結構上差異顯著，為新技術的快速驗證提供了良好的試驗環境。因此，東南亞不僅是AI應用的巨大消費市場，也正在成為AI應用的理想試驗場。三、 瓶頸是什麼？會用AI ≠ 用得好AI儘管東南亞AI發展潛力大，但其發展仍面臨明顯的瓶頸。核心問題可以概括為：AI應用正在擴張，但尚未實現深度落地和規模化價值。為什麼呢？報告中主要考慮了以下幾個方面的約束。首當其衝的是人才瓶頸，東南亞缺乏複合型人才。這是目前的最主要障礙，佔比20%（如圖所示）。也就是說，大部分人沒有“AI+業務”的復合處理能力，無法將AI嵌入業務流程，推動落地。這直接導致AI項目無法深入進行，難以規模化部署和持續性最佳化的問題。其二，是技術與系統的瓶頸。雖然東南亞地區在技術及基礎設施方面逐步完善，但是在基礎能力方面仍然有所欠缺。具體表現在，系統整合困難（整合成本高）與資料質量難以保證。BPI（菲律賓群島銀行）的CTO（首席技術官）明確說，AI不是簡單疊加在數位化表面，而應該在數位化核心；但前提是你的資料平台要先準備好，能讓AI直接用資料。第三是商業模式瓶頸：投入很熱，但回報周期太長，結果難以量化。超過六成的東南亞企業把11%-40%的技術預算投向AI，但約六成企業的AI對EBIT（息稅前利潤）的影響低於5%（如圖5所示）。所以，東南亞AI現在最大的矛盾是“沒有大規模賺錢”。值得一提的是，其中能獲得高績效的大部分企業，根本原因不是項目做的多，而是把AI嵌入工作流程中，以重構流程來代替單一的疊加在原流程上。第四是投資結構失衡：基礎設施熱，本土創新冷。2024 年亞太AI創投總額約200億美元，但東南亞年輕AI公司只拿到17億美元；同年東南亞只有122筆AI融資交易，而亞太總量是1845筆。由此可見，東南亞更像是“AI應用市場”和“基礎設施承接地”，還不是“AI原創技術發源地”。第五， 發展不均衡問題顯著：頭部企業領先，小企業落後於整體水平。從企業層面來看，大型企業在資金、技術能力和人才儲備方面具有明顯優勢，AI應用推進更快；而佔經濟主體的中小微企業（MSME）則受制於成本、技術能力和資源限制，AI應用程度較低。這種“頭部領先，長尾滯後”的發展格局，限制了整體AI應用水平和價值的釋放。四、 中國 vs 東南亞從共性到差異共性：AI發展進入規模化與價值探索階段從整體趨勢來看，中國與東南亞在AI發展上呈現出若干共性。首先，兩者均已從早期試點階段邁向擴展與規模化應用階段。企業對AI的投入持續增加。AI逐步嵌入電商、金融、營運等核心業務場景。其次，AI發展逐步由技術驅動轉向價值驅動。無論是在中國還是東南亞，企業普遍面臨類似問題：如何將AI從“可用”轉化為“有用”，再轉化為“可持續規模化創造價值”。此外，人才短缺、系統整合複雜以及ROI不清晰等問題，也在不同程度上存在，表明AI發展在全球範圍內都面臨共同挑戰。總體來看，AI正在從技術擴散走向價值兌現，這是中國與東南亞共同經歷的發展階段。差異：發展路徑與結構條件的顯著分化產業體系：完整鏈條 vs 外部依賴中國已經形成較為完整的AI產業體系，從算力基礎設施、大模型研發到應用落地，具備較強的自主供給能力。相比之下，東南亞在底層技術與算力供給方面仍高度依賴外部，主要依託亞馬遜旗下AWS、微軟的Azure以及Google的Google Cloud等超大雲廠商提供基礎設施支援。這意味著：中國是“造AI”，而東南亞更多是“用AI”。落地能力：規模化經驗 vs 試點探索在AI落地方面，中國企業已經積累了豐富的規模化應用經驗，AI廣泛嵌入電商、金融、製造等多個行業。而東南亞企業雖然AI應用增長迅速，但仍以試點和局部應用為主，整體處於從“探索”向“規模化”過渡的階段。中國的優勢在於“做得深”，而東南亞仍在“鋪得開”。市場結構：統一大市場 vs 高度碎片化中國擁有統一的市場環境，在語言、政策和消費習慣上相對一致，有利於AI產品的快速複製與規模擴展。而東南亞由多個國家構成，在語言、文化、政策與消費結構上差異顯著，這種高度碎片化的市場結構，使AI產品難以“一次開發、多地複製”。中國更適合規模化複製，而東南亞更需要深度本地化。企業結構：平台驅動 vs 長尾主導中國的數字經濟由大型平台型企業主導，這些企業擁有強大的資料、技術與資金優勢，能夠推動AI大規模應用。而東南亞的企業結構則以中小微企業（MSME）為主，這類企業數量龐大但資源有限，AI應用能力相對較弱。中國由“頭部企業驅動AI”，而東南亞則面臨“長尾企業如何用AI”的問題。五、中國的啟示基於上述分析，東南亞AI的發展路徑為中國企業提供了重要參考。首先，在機會判斷上，東南亞正成為AI應用出海的重要區域。其人口結構、數位化基礎以及企業對效率提升的需求，使其具備較強的應用落地潛力。與其在底層技術領域直接競爭，不如把握東南亞在應用層面的廣闊出海空間。其次，在進入策略上，中國企業應從“技術輸出”轉向“解決方案輸出”。具體而言，可以通過“AI + SaaS”、行業解決方案（如電商、金融、物流等）以及本地化營運，滿足東南亞中小微企業在實際業務中的需求。最後，在風險與注意點方面，中國企業需要避免簡單複製中國模式。東南亞市場高度碎片化，不同國家在語言、文化與政策上差異顯著，這意味著企業必須加強本地化能力，並做好長期投入的準備。六、 結語綜合來看，東南亞已經具備AI發展的基本條件。從使用者基礎、數字經濟發展到基礎設施建設，該地區已形成較為完善的發展土壤，具備進入AI速階段的潛力。那麼，回到開頭的兩個問題：第一，為什麼說東南亞正處於“爆發前夜”？因為其需求、基礎設施與技術條件已經基本具備，AI應用正在快速擴張，但尚未完成從“應用普及”到“價值規模化”的關鍵跨越。第二，為什麼發展很快，但價值釋放有限？因為當前AI仍主要停留在試點和局部應用階段，人才、系統整合以及商業模式等方面仍存在制約，AI尚未真正嵌入企業核心業務流程，難以形成可複製、可持續的商業價值，導致價值尚未完全釋放。因此，東南亞AI發展的核心問題在於：能否實現AI的價值兌現？這也意味著，未來競爭的關鍵，不再是技術本身，而是企業能否將AI真正嵌入業務流程，並形成規模化的商業模式。(澄世諮詢)

“我們也想要AI高手，但確實要不起。”說這話的是北京某上市遊戲公司的招聘負責人景陽，“應屆生中的AI高手非常搶手。往年，招一個應屆AI Golang工程師，月薪均值10-15k已經很高了。今年呢？現在這個月份，很多人還沒寫論文，就已經收到30k的offer了。”其實不止應屆生，有經驗的AI人才同樣被瘋搶。景陽透露，自己過去四年都沒有遇到過“人才被截胡”的事情，今年春天全扎堆了，兩個月碰見了四次。“我們看上了一位遊戲策劃，他之前深度參與了一個AI有關的項目。給候選人開了3萬的月薪，對方接了offer還答應下周入職。結果轉頭就有公司出3.6萬把人搶走。而這個候選人，原來的工資只有2.3萬，我給們的漲幅已經是高於行情了。”景陽說。似乎大家都有一個認知，AI浪潮襲來，“搶人”就等於“搶未來”。但另一邊，如果我們只看新聞標題，又感覺全球大廠似乎都在收縮——亞馬遜、甲骨文、Meta、網易、騰訊、字節跳動，裁員的消息一個接一個。各類社交媒體上，有人吐槽、有人焦慮、有人轉行，更有悲觀者喊出“學電腦沒有前途”。一邊是動輒千人的“裁員潮”，一邊是各家網羅人才、求賢若渴，生怕晚了一秒候選人就去了對家。這種反差的背後，原因其實也很簡單，不是崗位少了，是崗位的技能要求變了。放眼全球AI領域，中美兩國處於毫無疑問的領先地位。2026年3月底發佈的《全球人工智慧企業科技創新指數報告2026》，從全球遴選出100家最具創新力的標竿AI企業，其中中國佔了51家，美國37家，兩國合計壟斷了全球88%的頂尖力量。但也正是中美兩國，在這一輪AI浪潮中上演著邊裁員邊招人的“冰與火之歌”。先看中國這邊。今年年初，脈脈高聘發佈了一組資料：2026年1月至2月，國內新發的AI崗位數量同比增長了12倍，佔整個新經濟領域崗位的26.23%。也就是說，每四個新崗位裡，就有一個跟AI相關。這其中，行業“大神”是最先被搶奪的戰略資源。騰訊從OpenAI挖來了姚順雨，小米從DeepSeek挖來了羅福莉，字節跳動則成功挖到了阿里通義實驗室Qwen大模型後訓練負責人郁博文。這些名字在普通人聽來或許陌生，但在AI圈子裡，每一個都是重量級。但更值得關注的，是大廠對應屆生和實習生的態度。阿里校招崗位中，80%與AI相關，為演算法、AI研發、AI產品等實習崗位開出的日薪是500元；字節跳動的Seed校招項目給校招新人贈送“虛擬股”，讓應屆生一入職就有了“股東”身份；騰訊今年釋放了超過1萬個實習崗位，喊出了2026屆實習生薪酬“上不封頂”的口號。智聯招聘春節後前三周資料顯示，面嚮應屆生的人工智慧工程師職位數同比增長39.2%，而面向全體的職位數同比增速則為22%，應屆生需求增速高出總體17個百分點，充分說明企業對AI領域應屆生的重視與需求缺口。薪資層面，應屆人工智慧工程師職位的平均招聘月薪也達到17038元，對於應屆求職者來說，是一個兼具價值與發展潛力的優質選擇。你可能會問，一個實習生能值多少錢？答案是：在AI領域，一個優秀的年輕人，可能比一個普通的全職員工更有價值。首先，年輕人沒有“路徑依賴”，他們敢於嘗試所有全新的東西。比如，山姆·奧特曼28歲創立了OpenAI，押注大語言模型。其次，年輕人敢於“沉迷”新東西，近乎“走火入魔”的偏執往往是走向成功的先決條件之一。姚順雨的博士論文致謝裡有這樣一句話“2019年，我主動聯絡導師說‘GPT-2這類語言模型看起來很有前景，或許能直接用於解決文字遊戲’。此後五年，我不僅在研究中收穫豐碩，更與導師結下亦師亦友的情誼。”他19歲就開始“走火入魔”地研究語言模型，5年後成為這個領域的頂尖專家。再看美國那邊。Business Insider披露的資料顯示，當前AI相關實習和研究型短期項目的月薪，已經衝到7000–18000美元區間，折合人民幣約4.9-12.6萬元。頭部企業為頂尖AI博士開出的年薪，普遍在200萬到300萬元人民幣之間。具體來看，OpenAI在舊金山的實習生，月薪可以達到18300美元；GoogleDeepMind的實習生，基本年薪在11.3萬-15萬美元之間，此外還享有和全職員工一樣的醫療、餐飲、交通等福利；Meta開放了多個為期12-24周的研究實習崗位，要求是博士在讀或具備相當研究背景的候選人，薪酬區間大約在每月7650-1.2萬美元；亞馬遜則為機器人演算法實習生開出了時薪107美元的價碼。就連本身與AI關聯不大的社交平台Reddit首席執行長史蒂夫·霍夫曼都公開喊話：“加大招聘應屆生。”他給出的理由簡單卻直接——這一代人本身就是AI原生代，他們從指尖的程式碼到大腦的演算法思維，都與AI同頻生長。霍夫曼甚至算了一筆帳：（應屆生）他們用AI工具學程式設計，上手速度是傳統途徑的2倍；對大語言模型的理解比“老工程師”更直觀。最關鍵的是，他們“零折舊”，沒有傳統行業的思維定式。“如果你現在不招，以後就再也找不到他們了。”霍夫曼篤定地說，“最優秀的應屆生一旦畢業，就要立刻鎖定，否則他們會帶著自己的項目去別家。” 這既是對人才的搶奪，也是對未來的投資。如果單看數量，中國其實並不缺AI人才。經濟學人追蹤了2025年12月舉行的神經資訊處理系統大會（NeurIPS）上發表論文的研究人員的教育背景，50%的AI研究人員在職業生涯初期來自中國（2019年僅為29%）；與此同時，在美國起步的研究人員佔比，則從20%下降到12%。它說明，全球AI頂尖研究人才的來源結構，正在重新洗牌。更能說明問題的是，2025年NeurIPS論文作者本科畢業院校前十名中，有9所是中國高校。其中，僅僅清華大學的畢業生，就佔到了NeurIPS研究者總數的4%。而美國最頂尖的名校麻省理工學院（MIT）僅佔1% 。這似乎足以這說明，中國正成為全球AI領域最核心的人才供給源頭。另一方面，中國人工智慧研究論文的數量、質量均居於全球第一梯隊。2025年，世界智慧財產權組織公佈的資料顯示，中國已成為全球人工智慧專利最大擁有國，佔比高達60%。奇怪的是，儘管我們的數量和質量都處於第一梯隊，但焦慮感並沒有因此減輕。焦慮的來源之一，是僱主尤其是大廠對金字塔尖人才的過度爭奪。頭部企業為頂尖AI人才開出的年薪高達百萬人民幣，這些“天才少年”往往還沒畢業，就被幾家公司同時盯上。但對於絕大多數普通的AI或電腦相關專業畢業生來說，進入大廠的門檻卻越來越高。景陽提到，如今企業招聘把AI能力排在第一，超過211、985學歷，超過大廠經驗。“新人進來必須會用AI，美術、策劃、技術、推廣，所有人都一樣。這是硬性指標，整個市場都是這樣的。”她說。6月份即將本科畢業的電腦系學生馬金告訴霞光社，自己雖然學的是電腦，但是由於只是一個普通本科學校，所以在高校林立的北京地區求職並不佔優勢。“尤其是今年龍蝦火了之後，連村口大媽都知道龍蝦可以替代人幹很多事情，讓我進一步認識到了今年求職的處境。為了更好地找到工作，我從春節開始就沒閒著，阿里達摩院的人工智慧訓練師證書、科大訊飛的智能體工程師認證、IBM人工智慧教育工作者認證，這些但凡能免費學習、免費考試的證書我都考了一遍。還有DeepLearning AI證書、哥倫比亞大學大語言模型證書和史丹佛AI工程師證書，這幾個付費的也都開始學習了，4月份會集中考試。”“過去兩個月雖然沒去學校上課，但是心裡比期末考試還緊張。上述線上課程短則幾天，長則一兩個月，自己基本每天的生活除了聽課就是備考。”馬金說，“最近又聽同學群裡說大廠喜歡有人文背景畢業生，所以我還報了‘中國石窟文化歷史與價值傳承培訓班’，結課考試後也能拿到一本證書。希望將來有機會進入《黑神話·悟空》那樣的團隊。”不過雖然如此，但是馬金的面試進展依然不太順利，甚至連一個實習機會都沒有找到。像馬金一樣焦慮的畢業生不在少數，據他透露，自己班裡70名同學普遍都沒有得到相關大廠的實習機會。除了像他這樣努力“考證”爭取實習和就業機會的，還有一部分同學已經備考公務員聯考。同樣的情形也發生在大洋彼岸。美國白宮直屬的經濟政策諮詢機構CEA發佈的《AI Talent Report》顯示，“美國AI人才缺口已突破400萬大關，人才短缺直接拉響‘紅色警報’，而國際學生尤其是中國留學生，早已成為美國 AI 領域的中流砥柱”。造成這種巨大缺口的原因主要有兩點，一是簽證政策急劇收緊——2025年H-1B申請費暴漲至10萬美元，中印兩國技術人才受影響最大；二是大規模裁員引發人才外流，2025年以來美國科技企業已裁員約9.8萬人，亞馬遜、微軟、Meta等巨頭持續縮減崗位。裁員導致的焦慮氛圍、不穩定的職業前景，進一步加速了人才外流的雪球效應。為了填補400萬的人才缺口，美國提出了一系列的AI人才供給策略。第一是強化本土培養，通過增加AI相關專業招生名額、加大教學資源投入等方式，提升大學入學率和畢業率，擴大潛在AI人才基數；第二是降低移民門檻、最佳化H-1B簽證和綠卡政策，吸引國際AI人才流入，同時留住本土AI畢業生；第三是跨行業引流，加大AI研究資金支援、最佳化產業政策，消除發展障礙，吸引其他行業人才轉入AI領域。但政策的調整需要時間，而企業的用人需求是迫在眉睫的。把視野拉遠一些，AI人才的缺乏不僅僅是中美兩國的問題，而是一個全球性的困境。根據《IFF全球人工智慧競爭力指數報告》的估算，當前全球AI人才總量約300萬人，其中研發技術類人才佔比32.6%。到2030年，全球AI人才缺口或將突破280萬，較當前增長近一倍。280萬，相當於美國第三大城市芝加哥的人口數量。而且，這還只是缺口，不是總量。在這樣的背景下，企業之間的搶人大戰只會越來越激烈。那些能夠提前鎖定優秀畢業生的公司，將在未來幾年的技術競爭中佔據先機。而那些反應遲緩、招不到人的公司，則可能被慢慢甩開。《經濟學人》在文章《The AI talent war is becoming fiercer》中指出，人才是AI時代的“石油”。從經濟學角度看，人才爭奪戰本質是“要素流動”的較量。人才不是靜態資源，而是會追逐邊際收益的“活水”。那麼，大廠到底在搶什麼樣的人？景陽公司的招聘要求是，必須會用AI，對AI有非常深入的瞭解和認知。簡單來說，“我們招的就是用AI的人，就是擁抱變化的人。我覺得，能研究AI、學習AI、應用好AI，這些人就是稀缺的。”景陽以遊戲美術崗位舉例，比如每位美術每個月能做80張圖，而另一個員工借助AI可以月產100張圖，那他倆的效率就相差了20%多。不進階的那個人最後就會被淘汰。“AI用得好的人，可以提效。假設一個部門裡10個人，都提效20%，那這個團隊在整個市場中都極具競爭力。”她說。阿里集團學術委員會主席、浙江湖畔創業研學中心教育長曾鳴在一次演講中指出“AI時代人才的三個共性”。一是超強的元認知能力。他們擅長抽象建模，能看到問題本質，習慣用第一性原理思考。這也是為什麼學應用數學的人在AI時代特別吃香，他們能把現實世界變成數學模型，這是AI時代的稀缺能力。二是自驅且充滿好奇心。這些人對改造世界充滿樂趣，“躺平”在他們字典裡不存在。矽谷真正的創業者現在已接近“9-12-7”狀態，即每天工作9到12小時，一周7天，但這不是壓力，而是激情驅動。三是快速學習和跨界能力。一個人可以幹過去七八個工種的事，適應多個崗位，甚至一人撐起一家公司。回到AI浪潮中搶人的本質，說到底，人才是第一資源，創新是第一動力。誰掌握了頂尖的AI人才，誰就能主導未來的技術標準、甚至產業生態與全球話語權。對於個人而言，順應趨勢，向“複合型、場景化、全球化”方向進化，或許才能更好適應變化的世界。AI車輪滾滾向前，各方焦慮背後也有人持謹慎態度。一位大廠獵頭告訴我們，自己從業十餘年，“見過太多風口了，二十年前手機市場好的時候，你要是個iOS開發、Android開發，別人求爺爺似的搶你；十年前，產品經理特別火，外面各種培訓班鋪天蓋地，好像是個人就能幹產品經理；七八年前，區塊鏈熱潮，數字貨幣和加密技術人才一個難求；五年前直播帶貨火了，大家就搶資料分析師和選品師。但到今天再回頭看，每個行業風口也就持續那幾年，培養人的速度明顯跟不上搶人的熱潮。”“普通人不應該總想著去追求什麼風口。普通人之所以是普通人，就是因為他後知後覺，缺少提前預判的能力。當大家都認識到這個是風口時，再進去，就已經晚了。所以對於很多人來說，最好的職業規劃不是去追什麼風口，而是現在在做什麼事，就做好這件事，或者說自己感興趣什麼事，就做好什麼事。”上述獵頭總結。 (霞光社)

全球科技巨頭爭奪算力背後的隱秘戰場——儲存晶片正上演一場史詩級的供需博弈。一場由人工智慧算力需求引爆的儲存晶片超級周期，正以前所未有的強度和長度席捲全球產業鏈。01 價格狂飆，供需天平徹底傾斜儲存晶片市場的價格曲線，畫出了一條近乎垂直的上衝線。DDR5價格一季度的實際漲幅比市場最樂觀的預期還要高出23個百分點。這並非孤立現象，多家海外研究機構同時將二季度DDR5價格增長預測維持在37%的高位。伺服器市場成為價格風暴眼。DDR5作為高端資料中心和AI伺服器的標配記憶體，其每GB 15美元的價格，標誌著儲存晶片正式進入“奢侈品”行列。價格暴漲的背後，是供需天平的徹底失衡。供應短缺的嚴重程度超出了所有人的預期。這種短缺具有自我強化的特徵：當大客戶的需求在當前季度無法被滿足時，這些需求並不會消失，而是會自動“滾動”到下一個季度甚至下一年，進一步加劇未來的供應緊張局面。半導體行業的傳統周期律似乎正在失效，一個由AI驅動的、更長、更強的上行周期已然確立。02 長期協議鎖量，巨頭博弈新規則面對極不確定的供應環境和瘋狂波動的價格，全球頂級科技公司正在改寫遊戲規則。長期協議（Long Term Agreements,LTA）成為超大規模雲服務商的核心戰略。這些巨頭正與儲存供應商重新談判，計畫將50%以上的採購量鎖定在3到5年的長期合同中。這一舉動堪稱精妙。對採購方而言，長期協議確保了關鍵算力元件供應的穩定性，避免了因缺貨導致業務中斷的風險；同時，合同中嵌入的價格區間機制，能夠平滑劇烈的價格波動，便於成本管控。對儲存晶片製造商而言，長期協議帶來了前所未有的確定性。它意味著未來數年的產能和利潤有了基本保障，公司能夠從追逐季度價格的波動中解脫出來，轉向更穩定的、基於價格區間的盈利模式。因此，多家海外券商均上調了對主要儲存晶片公司的盈利預測和目標價。SK海力士的目標價從155萬韓元上調至170萬韓元，三星電子從25.7萬韓元上調至26.6萬韓元。美光、南亞科技等公司同樣被看好。新的商業規則正在形成：從短期的零和博弈，轉向長期的共生共贏。供應鏈的穩定性，其價值已超越單純的價格本身。03 HBM：AI皇冠上的明珠，格局與變數在這場儲存盛宴中，高頻寬記憶體（HBM）無疑是最璀璨的明珠。它直接決定了頂級AI晶片的性能，成為輝達、AMD、Google等巨頭競相爭奪的戰略資源。預計2026年，三星將佔據60%的HBM市場份額，SK海力士佔30%，美光佔10%。三足鼎立之勢已然成型，但技術競賽遠未結束。下一代HBM 4的資格認證正在進行中，它將主要應用於輝達下一代Rubin平台。這場認證的結果，將直接決定2027年及以後的定價權歸屬和市場份額分配。為搶佔先機，巨頭們已開始戰略性調整產能。SK海力士正將每年約3萬片晶圓的產能，從原計畫用於3DNAND的生產線，轉移到HBM4的生產上。這是一個強烈的訊號。它意味著，在DRAM（尤其是HBM）與NAND快閃記憶體之間，廠商已做出明確的價值排序——全力押注AI驅動的HBM未來。這種產能轉移的副作用立竿見影：NAND快閃記憶體的供應也隨之緊張。NAND的季度增長預期從80%下調至72%，後又調回80%，其核心邏輯在於，NAND的短缺很大程度上是“被動”的，是DRAM需求過於旺盛，擠佔了整體產能的結果。04 周期延長，黃金時代持續至2027年DRAM的上行周期至少將持續到2027年第四季度，而NAND的峰值周期則被推遲到2027年第三季度。這個時間差為投資者提供了清晰的結構性機會窗口。驅動周期延長的核心引擎，是看不到盡頭的AI算力需求。僅輝達GB200一款產品，在2026年第二季度的單季度出貨量預計就達到102.9萬個單位。而展望2027年，輝達GPU VII系列產品的單季出貨量可能攀升至7億個單位的驚人規模。每一顆高端GPU，都離不開大容量的HBM支援。這種指數級增長的需求，徹底顛覆了傳統儲存市場的增長模型。Google正在加速的“Turbo Quarter”項目，被報告視為DRAM需求的又一重大利多。這印證了“傑文斯悖論”在科技領域的再現：效率的提升（更快的儲存）不僅沒有降低總消耗，反而因為降低了使用門檻和應用成本，激發了更大規模、更廣泛的需求。AI從訓練走向推理，從雲端滲入邊緣，儲存晶片的需求基礎正在被無限拓寬。05 風險提示：兆市場與隱憂盛宴之下，並非沒有隱憂。首當其衝的是宏觀經濟環境的不確定性。全球經濟增長放緩可能最終傳導至科技資本開支。其次是技術項目的不確定性，如GoogleTurbo Quarter這類新項目可能改變需求曲線的形狀。但最核心的風險，在於“可負擔性”。儲存晶片市場規模在2026年將達到7860億美元，2027年可能衝擊1.2兆美元。如此龐大的市場規模，其支付方卻高度集中在少數幾家超大規模雲服務商（Hyperscaler）手中。這種需求的集中度構成了潛在風險：如果主要客戶因戰略調整或財務壓力而削減開支，整個儲存產業鏈將面臨劇烈震盪。此外，HBM價格的預測被大幅上調。到2027年，HBM價格同比漲幅可能高達40%，而此前的預測僅為5%。價格持續快速上漲，最終可能觸及下遊客戶成本承受能力的極限。06 聚焦龍頭，擁抱確定性對於投資者而言，在確定性最強的超級周期中，應聚焦於技術領先、產能有保障的行業龍頭。三星、SK海力士憑藉在HBM領域的絕對領先地位和產能調整能力，成為最核心的標的。長期協議的普及，使得儲存晶片公司的盈利能見度和穩定性大幅提升，這有助於其估值體系從強周期股向成長股部分切換。產業鏈的受益是階梯式的。HBM製造商處於價值鏈頂端，是最大贏家。其次是為HBM提供先進封裝服務的公司。而傳統DRAM和NAND製造商，則受益於全行業產能緊張和價格普漲。比如，國內半導體裝置廠商，拓荊科技，精智達。值得注意的是，由於產能向HBM傾斜，NAND快閃記憶體市場可能迎來一個時間錯配的、獨立的景氣窗口，這為相關公司提供了階段性機會。如，儲存模組商江波龍。這場由AI點燃的儲存晶片之火，已從星星之火演變為燎原之勢。它不再是簡單的周期輪迴，而是標誌著全球數字基礎設施的一次根本性重塑。當算力成為國家與企業的核心競爭力，儲存晶片——特別是HBM——便成為這場競賽中的“彈藥”。價格數字的背後，是全球科技巨頭關於未來話語權的激烈爭奪。 (格隆)

2026年的半導體圈，正在上演一場現實版的“搶椅子”遊戲。而攪動這場戰局的核心變數，正是AI引爆的儲存需求。01 邏輯變了！儲存廠成EUV大買家在這一輪遊戲中，光刻機便是這把“椅子”。近日，儲存晶片大廠SK海力士宣佈將在2027年12月31日前向荷蘭ASML採購價值11.95兆韓元（約79.7億美元）的極紫外光（EUV）光刻機，旨在應對日益增長的記憶體晶片需求。該交易已作為正式披露檔案提交給韓國監管機構，並成為近年來ASML客戶公開的最大一筆EUV光刻機採購訂單。根據預計，SK海力士採購的這些EUV光刻機將主要用於先進DRAM晶片和HBM晶片的生產。主要會部署在兩個晶圓廠：一個是SK海力士位於龍仁的新晶圓廠，該晶圓廠計畫於2027年2月投產；另一個則是位於清州的M15X工廠，該晶圓廠專門用於生產高頻寬記憶體晶片。伯恩斯坦公司的分析師戴維·道則預計，SK海力士的這份訂單將使得其在兩年內新增約30台EUV光刻機。這略高於其之前預測的SK海力士兩年內將採購26台EUV光刻機的數量。無獨有偶，儲存龍頭三星也傳出了大舉採購光刻機的動作。韓國媒體Sedaily援引知情人士的消息報導稱，三星電子已確定向光刻機大廠ASML和佳能訂購了約70台光刻機，總金額高達10兆韓元（約67億美元），其中包含20台EUV光刻裝置。不過三星方面隨後回應稱，該消息並不屬實，公司至今尚未作出相關決策。儘管三星的採購傳聞未得到證實，但這一消息本身就折射出當前半導體行業對光刻機的迫切需求。02 決戰1c節點的勝負手，壓給光刻機在探究三星、SK海力士兩大儲存龍頭大舉採購EUV光刻機的戰略邏輯前，需先系統梳理五大核心影響因素，這些因素直接決定了兩家企業的採購規模、節奏及行業後續格局：第一，兩大巨頭當前EUV光刻機保有量。第二，兩家公司1c DRAM現有產能基數、2026年底規劃產能的落地路徑及產能爬坡節奏。第三，不同生產製造能力帶來的市場競爭力差異。第四，ASML的EUV產能供給能力、交付周期及現有訂單積壓情況，能否匹配兩大龍頭的擴產需求。第五，是否需要警惕2028年產能集中釋放導致的過剩風險？以下是關於上述五點的具體分析：儲存雙雄EUV光刻機保有量日前，調研機構BOFA公佈了2021到2025年為止的EUV光刻機數量，如下所示：如圖所示，三星的EUV 光刻機持有量已超過SK海力士的兩倍，這一裝置數量優勢直接對應到產能層面——在儲存晶片製造中，光刻機部署密度是先進製程產能釋放的核心約束條件，而多層EUV光刻更是10nm級以下工藝量產的核心前提。2026年作為全球DRAM行業的“1c節點爆發年”，這場製程微縮競賽已全面邁入第六代10nm級1cDRAM時代，成為AI算力爆發背景下高端記憶體供給的核心戰場。當下，三星和SK海力士都已釋放擴產1c DRAM的核心資訊。1c DRAM現有產能基數根據規劃，三星1c DRAM產能將在2025年第四季度率先達到每月6萬片產能，2026年第二季度再新增8萬片產能，並於2026年第四季進一步擴增6萬片，屆時整體月產能達到20萬片。具體的時間節點以裝置完成安裝為基準，目標是在上述各個階段具備立即量產條件。知情人士指出：“三星將在明年底前持續強化1c DRAM 的供給能力，意在提前卡位下一代市場。”SK海力士方面，據韓國媒體報導，SK海力士計畫2026年將1c DRAM月產能從目前約2萬片300mm晶圓提升至16萬至19萬片，增幅達8至9倍，佔其DRAM總產能的三分之一以上。據悉，SK海力士已將1c DRAM的良率提升至80%以上，該製程主要用於製造DDR5、LPDDR和GDDR7等最新通用DRAM產品。擴產後的1c DRAM將主要用於滿足輝達等大型科技公司的訂單需求。這一戰略調整反映出AI推理應用對成本效益更高的通用DRAM需求激增，該公司正將戰略重心從HBM擴展至更廣泛的AI記憶體市場。分析指出，相比需要複雜堆疊工藝的HBM，1c DRAM的生產效率更高，能夠更快速響應市場需求的爆發式增長。HBM是3D堆疊+系統級整合方案，需通過TSV矽通孔、超薄減薄、多層鍵合及CoWoS等先進封裝技術，將多顆DRAM Die與基片垂直整合，技術鏈路極複雜。1cDRAM則是DRAM製程的迭代升級，核心是通過4F²單元架構、EUV曝光最佳化實現單Die密度提升與良率改善，無需重構產線，直接復用現有DRAM成熟產線即可量產。相較於HBM，1c DRAM 主打通用化、規模化供給，是AI伺服器、移動終端的核心基礎，同時也是 HBM4/HBM4E 的最佳核心片。SK 海力士已明確，將基於第六代 10nm 級 1c 製程 32Gb DRAM 裸片打造 HBM4E 記憶體。三星同樣在推進相關佈局，其研發的 12 層堆疊（12-Hi）、16 層堆疊（16-Hi）HBM4 產品，均會採用 1c DRAM 技術。三星在2026年2月宣佈，已率先達成HBM4的量產，並向全球最大AI晶片公司輝達發貨。 該HBM4將搭載於輝達最新Rubin GPU中。市場預計，Rubin GPU將於2026年下半年正式出貨，以供應給Google、亞馬遜等美國科技大廠，並帶來超過1兆美元的市場規模。與此同時，三星也在配合Rubin GPU上市節奏，擴大華城H3 工廠17線，以及平澤P3、P4 工廠的HBM4 產能。去年9月，SK海力士完成HBM4開發，但隨後在去年12月，SK海力士宣佈HBM4的量產已推遲至2026年3月或4月，HBM4產能大幅擴張的時間也進行了靈活調整。SK海力士決定至少在2026年上半年之前，保持HBM3E在所有HBM產品中最高的產量佔比。據悉，SK海力士在與輝達討論2026年HBM的產量時，大幅增加了HBM3E的產量。不同生產製造能力帶來的市場競爭力差異2025年第一季度，SK海力士佔據了全球DRAM市場36%的份額，略高於三星電子的34%和美光的25%。這也是SK海力士自1983年成立以來首次在全球儲存器市場佔據主導地位。隨後在2025年第三季度，三星電子DRAM銷售額達到139.42億美元，環比增長29.6%，市場份額回升至34.8%，重新奪回行業榜首。同期SK海力士以137.9億美元的銷售額位居第二，市場份額為34.4%，與三星電子的差距僅為0.4個百分點。三星電子業績的反彈，得益於是製造端兩大關鍵能力的集中釋放：一是HBM 高端產能的快速爬坡與精準交付。該公司第三季度HBM位單元出貨量環比激增85%，主要由於開始向輝達交付第五代HBM3E產品。二是通用 DRAM 產能的彈性調控與價格主導力。人工智慧資料中心對記憶體需求的爆發式增長，導致PC和智慧型手機等消費級IT裝置的DRAM供應趨緊，進一步推高了產品價格。ASML的EUV產能供給能力反過來思考，SK 海力士敲定 30 台 EUV 訂單、三星或可能採購 20 台的情況下，ASML 的產能能否跟上？在此之前，先來看一組 ASML 歷年光刻機的出貨量資料。上圖可見，2023年、2024年、2025年，ASML的EUV光刻裝置數量分別為53台、44台和48台。從這組資料中，首先能捕捉到兩個核心資訊：一是ASML的EUV年出貨量始終維持在40-55台的區間，產能釋放呈現“緩慢線性增長”的特徵，並未出現爆發式提升——這與EUV裝置的製造複雜度直接相關，一台EUV整合超過12萬個高精度零部件，依賴德國蔡司的光學系統、美國Cymer的極紫外光源等全球獨家供應商，任何一個環節的產能瓶頸都會限制整體出貨。二是2024年出貨量較2023年有所下滑，2025年雖有回升但未突破2023年峰值，這背後既有ASML產能調整的因素，也反映出前兩年行業擴產潮後，部分企業進入產能消化期，而2025年的回升則與AI驅動下高端儲存、先進邏輯晶片的需求復甦直接相關。SK海力士的採購計畫具備明確的產能落地支撐。上文提到，這批裝置將分別部署在清州M15X工廠和在建的龍仁半導體叢集，其中龍仁基地的首座潔淨室啟用時間已從2027年5月提前至2027年2月，與裝置交付節奏高度匹配。若三星也計畫採購20台EUV，且同樣計畫在2027年底前交付，那麼SK海力士與三星的訂單合計將達到50台，佔ASML兩年產能的一半以上，這將大幅擠壓台積電、英特爾等其他頭部客戶的產能配額。還需注意的是，日前ASML在財報中寫道，截至2025年底，公司積壓在手訂單達388億歐元，其中EUV系統積壓訂單達255億歐元，佔比65%。其中或許包含SK海力士的已下訂單，因此倘若三星和SK海力士均在當下向ASML追加大量EUV訂單，短期內也難以獲得充足的產能配額。2028年，產能過剩？據韓國媒體報導，三星內部預計本輪儲存短缺將於2028年前後趨於緩解，並據此校準投資節奏，以避免重蹈過度擴張的覆轍。與此同時，SK海力士亦多次公開表態，將以實際需求而非樂觀預期作為擴產依據。然而EUV光刻機的產能存在硬約束，當下不搶購，未來幾年將徹底失去高端賽道的競爭力。因此，三星與SK海力士當下大量採購EUV光刻機，與警惕2028年產能過剩並不矛盾。警惕2028年過剩，是著眼於遠期的風險防控；而現在搶購EUV，則是應對近期市場剛需、應對行業競爭、推進產品結構升級的必然選擇。03 DRAM技術下一步，該搶什麼？長期以來，DRAM的密度提升高度依賴於製程微縮，這使得對EUV等高端光刻機的投入成為剛性需求。隨著3D 堆疊儲存的發展，3D NAND 為提升儲存密度，將儲存單元垂直堆疊，層數不斷增加，目前主流產品已超過 300 層，未來還將向 1000 層邁進。DRAM未來也有類似的3D堆疊層數的技術路線圖。這種技術路徑的轉變，意味著廠商對光刻精度的極致追求將有所放緩，進而削弱對EUV光刻機的需求。相應的對刻蝕裝置的需求量和性能要求呈指數級增長，比如從 32 層提高到 128 層時，刻蝕裝置用量佔比從 35% 提升至 48%。此外，近存計算方案的發展增加了 TSV 刻蝕需求，TSV 工藝中刻蝕和填充裝置佔比接近 70%，進一步增加了刻蝕裝置的需求。同時，3D NAND 堆疊層數不斷增加，每層薄膜厚度要求嚴苛，ALD 與 CVD 協同工藝成為主流，這都對薄膜沉積裝置提出了更高要求。因此，半導體製造的未來重點，或將從單純依靠光刻機縮小特徵尺寸，轉向更複雜關鍵的刻蝕與薄膜沉積工藝。DRAM 對光刻機的依賴程度，也將明顯低於當前水平。 (半導體產業縱橫)