近日，日本共同社報導稱，截至2025年底至2026年初，全球70%的成熟製程晶片訂單已集中流向中國工廠，核心聚焦28nm及以上工藝節點。這一資料打破全球半導體製造均衡格局，也讓日媒直言中國正重塑成熟製程領域全球規則，字裡行間滿是對中國半導體崛起的關注與焦慮。2024年以來，全球半導體呈現“先進製程博弈加劇、成熟製程需求擴容”特徵，中國憑藉多重優勢，將成熟製程訂單佔比從2023年的52%攀升至70%，成為全球成熟製程代工核心樞紐，而日本東芝等企業則面臨訂單流失、工廠閒置的困境。圖片來源於網路這一突破是在美國多輪半導體出口管制下實現的。美國禁令採取“掐尖式”圍堵，聚焦高端領域、放鬆成熟製程管控，為中國留下發展窗口。中國企業抓住機遇深耕成熟製程，以差異化突破打破封鎖，不過需明確：70%是成熟製程代工訂單佔比，並非中國半導體整體全球佔比，先進製程領域中國仍處追趕階段。一、美國“掐尖式”禁令：瞄準高端，放過成熟美國對華半導體禁令核心是三重高端紅線，對28nm及以上成熟製程未嚴格封鎖。其一，封鎖高端晶片，禁止4800 TOPS（算力單位，每秒兆次操作）算力以上AI晶片對華出口，嚴控14nm及以下先進邏輯晶片設計製造技術；其二，卡脖子核心裝置，禁止荷蘭阿斯麥（ASML）EUV光刻機及14nm以下製程刻蝕機等對華出口，制約先進製程量產；其三，圍堵人才技術，通過“美國人條款”切斷中國獲取高端技術與人才的管道。美國放鬆成熟製程管控，本質是利益權衡：成熟製程技術門檻低，美企缺乏競爭力；且其廣泛應用於汽車、家電等民生產業，全球需求龐大，全面封鎖將導致供應鏈斷裂，損害美企自身利益。這一漏洞成為中國半導體的突圍契機，推動中國逐步承接全球成熟製程訂單。二、70%訂單佔比，到底意味著什麼？70%訂單佔比有明確邊界。一是製程限定，僅覆蓋28nm及以上成熟製程，14nm以下先進製程仍由台積電（佔比71%-72%）、三星主導，中芯國際14nm工藝市場佔比不足5%；二是類型限定，以代工訂單為主，是全球晶片設計企業委託中國代工廠生產的訂單，並非國產晶片全球佔比；三是時間限定，是2025年底至2026年初的階段性資料，受成熟製程需求爆發、企業提前轉移訂單規避關稅等因素推動。中國半導體呈現“成熟強勢、高端薄弱”的格局。2025年全球半導體市場規模約5800億美元，中國佔比約31%，是最大消費市場而非生產市場；國產晶片整體全球佔比25%-30%，成熟製程國產化率45%，先進製程不足10%。細分來看，中國封測領域全球佔比約13%，晶片設計佔比12%且聚焦中低端，裝置、材料領域佔比不足5%，高端光刻膠、EUV光刻機等仍依賴進口。圖片來源於網路趨勢：成熟製程成競爭新焦點。SEMI資料顯示，28nm及以上節點佔全球晶圓出貨量65%以上，且未來五年將保持穩定。成熟製程因應用不可替代、性價比適配廣泛需求，成為產業新戰場。全球主要經濟體均加速佈局，但中國憑藉綜合優勢脫穎而出，契合全球產業發展需求。三、為何全球成熟製程訂單，紛紛湧向中國？產能規模是核心競爭力，中國成熟製程產能擴張速度遠超全球。2025年中國大陸成熟製程月產能達423萬片，全球佔比28%，2027年預計升至39%；2024-2027年中國12英吋成熟製程產能年增27%，其他地區合計僅3.6%。目前中國已投產成熟製程晶圓廠超40座，中芯國際、華虹半導體等頭部企業產能躋身全球前列，且產能佈局多元，可適配標準化與定製化需求，良率達國際先進水平，成為全球訂單最優選擇。性價比紅利：中國憑藉全產業鏈協同形成成本優勢，且不犧牲品質。2025年成熟製程產線國產裝置佔比超38%，核心材料國產化率超40%，製造成本比國外低30%-40%。成本優勢源於三方面：國產裝置材料價格更低、工程師紅利帶來人力成本優勢、產業叢集降低協同與物流成本。中芯國際28nm工藝良率穩定在98%，與國際頭部差距不足2%，高性價比形成不可替代的競爭力。未來，依託成熟製程訂單帶來的穩定現金流，持續加大核心技術研發投入，推動全產業鏈自主可控升級，才是中國半導體突破圍堵、實現長遠發展的關鍵，也將進一步重塑全球半導體產業的競爭格局。 (海科睿見)

近日，中國工業和資訊化部等五部門聯合印發《關於開展零碳工廠建設工作的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），明確中國2026年起將遴選一批零碳工廠。到2027年，在汽車、鋰電池、太陽能等行業領域，培育建設一批零碳工廠，到2030年，將零碳工廠建設逐步拓展至鋼鐵、紡織等行業。“此前，中國已有多地開始積極探索零碳園區。但各地面臨著評價要求不統一的難題。”興業研究首席經濟學家魯政委談道，本次《指導意見》正是在這一背景下應運而生的。《指導意見》標誌著中國“零碳工廠”從地方探索階段，正式進入國家統一部署和制度化推進階段，也為各地零碳工廠建設提供了頂層方向和政策依據。明概念：零碳工廠VS綠色工廠什麼是零碳工廠呢？《指導意見》明確，零碳工廠建設是指通過技術創新、結構調整和管理最佳化等減排措施，實現廠區內二氧化碳排放的持續降低、逐步趨向於近零的過程。在業內人士看來，這一定義體現出零碳工廠不是絕對的“零”二氧化碳排放，而是在當前技術經濟條件允許下，實現應減盡減並持續改進提升，保持工廠二氧化碳排放最低。值得注意的是，零碳工廠與另一個概念“綠色工廠”並不一樣。同為工信部主導的綠色工廠解決的是“生產過程是否足夠綠色”的問題，從培育重點看，綠色工廠強調的是綜合綠色績效提升，評價維度覆蓋能源、資源、環境、產品和管理等多個方面，注重整體“綠色化水平”的持續改善；而零碳工廠解決的是“在現有技術條件下碳排放是否被最大限度壓降並得到有效管理”的問題。“綠色工廠是國家多年來一直在推動的一項工作，綠色工廠更追求企業生產運行的全要素綠色化，如能源高效化、資源循環化、工藝清潔化、管理體系化，兼顧經濟效益與環境保護，碳排放在綠色工廠中並非核心指標。”有行業人士此前如是表示。遵循“先易後難”邏輯《指導意見》提出，到2027年，在汽車、鋰電池、太陽能、電子電器、輕工、機械、算力設施等行業領域，培育建設一批零碳工廠，初步建構涵蓋能源供應、技術研發、標準制定、金融支援等的零碳工廠建設產業生態，有效適應國際貿易規則，增強產業低碳競爭優勢。到2030年，將零碳工廠建設逐步拓展至鋼鐵、有色金屬、石化化工、建材、紡織等行業領域，探索傳統高載能產業脫碳新路徑，推廣零碳工廠設計、融資、改造、管理等綜合服務模式和系統解決方案，大幅提升產品全生命周期和全產業鏈管理能力，實現工廠碳排放的穩步下降。“這也遵循‘先易後難’的邏輯。”魯政委分析稱，2026年起通過遴選標竿企業，能夠為其他企業提供可複製、可推廣的建設模式，加速零碳工廠建設處理程序；從行業拓展路徑來看，則是先在脫碳難度小的行業取得突破，再逐步向脫碳難度大的行業推進。這種梯度推進策略，既保證了零碳工廠建設的順利開展，又能最大限度發揮政策的減排作用。立規矩、定方向在業內人士看來，《指導意見》旨在為企業提供低碳轉型的標準化途徑和規範化認可。針對零碳工廠的未來評價體系，具體建設標準有待後續推出，未來相關部門可能會參照綠色工廠模式出台零碳工廠評價通則和各行業評價導則，形成“1+N”標準體系，評審流程或結闔第三方評價與專家評審。實際上，過去多年圍繞“零碳工廠”的政策和實踐探索一直在持續。2022年8月，工業和資訊化部、國家發展改革委、生態環境部聯合印發的《工業領域碳達峰實施方案》提出，要引導綠色工廠進一步提標改造，對標國際先進水平，建設一批“超級能效”和“零碳”工廠。2024年3月，《工業和資訊化部等七部門關於加快推動製造業綠色化發展的指導意見》發佈，提出鼓勵綠色工廠深挖節能降碳潛力、主動建立“零碳工廠”。2024年底至今，國家級會議與部委部署持續加碼，中央經濟工作會議、全國兩會均強調“紮實推進國家碳達峰第二批試點”，明確將“建設一批零碳園區和零碳工廠”列為試點重點領域。各地也已陸續探索零碳工廠、近零碳工廠、零碳標竿工廠等模式。據興業碳金融研究院不完全統計，截至2025年12月，已有上海、重慶、廣東、新疆、內蒙古等超17個省市自治區將零碳園區建設工作納入地方政府工作報告或地方碳達峰行動方案，明確提出建立零碳工廠的目標。例如，上海市計畫到2025年底建成30家零碳工廠，覆蓋生物醫藥、汽車製造等關鍵行業，助力產業綠色升級。在專項政策規劃方面，已有超20個地區出台相關檔案推動零碳工廠建設。如江蘇省於2025年6月印發《江蘇省零碳（近零碳）工廠培育建設工作方案（2025—2027年）》，鼓勵國家級、省級綠色工廠向零碳轉型，力爭到2027年培育50家以上省級零碳（近零碳）工廠。此外，部分地區也出台了財政補貼政策。如江蘇崑山對認定的“近零碳工廠”最高獎勵100萬元，蘇州及常熟獲評市級“近零碳工廠”的企業獎勵50萬元。但是，地方探索雖為零碳工廠建設積累了經驗，但也迫切需要國家層面在目標定位、推進路徑和基本原則上“立規矩、定方向”，以避免碎片化發展。此外，在零碳工廠建設過程中，還面臨著評價要求不統一、關鍵技術有待驗證、碳排放統計核算基礎薄弱等問題，亟須加強方向指引和技術指導，激發企業節能降碳內生動力。“《指導意見》的出台標誌著中國‘零碳工廠’從地方探索階段，正式進入國家統一部署和制度化推進階段。”有業內人士如是評價，它不僅為各地零碳工廠建設提供了頂層方向和政策依據，也將深刻影響地方工業佈局、企業技改路徑以及未來工業綠色競爭格局，是工業領域實現“雙碳”目標的關鍵制度性檔案。“科學算碳”是第一步《指導意見》圍繞零碳工廠建設提出了六條實施路徑，系統覆蓋了“算碳一減碳—控碳一協同減碳一抵消與披露”的全過程，構成了中國零碳工廠建設的核心技術與管理框架。可以看出，“算碳”正是關鍵的第一步。《指導意見》指出，“健全碳排放核算管理體系，實現科學算碳”，並表示要建立二氧化碳排放核算體系，識別並量化二氧化碳的排放和清除，為零碳工廠建設提供精準、及時、可追溯的資料支撐。“健全的碳排放核算管理體系是零碳工廠的基礎。”魯政委分析。在範圍上，碳排放核算體系既要包括排放的核算，也要包括碳排放清除的核算。其中，碳排放清除的方式通常包括：基於自然的解決方案，如投資生態保護和土地利用；基於技術路徑的移除和封存，如投資碳捕集利用與封存（CCUS）項目。然而，業內也認為，到目前為止，由於CCUS的實現路徑多樣，不同方式的減碳效果不一（CCUS在碳捕集過程中也需要消耗能量，因而產出對應的碳排放），中國關於CCUS項目減排的方法學仍在制定過程中，後續有望加快出台。這對企業而言的積極意義是明確的。“科學算碳有助於確保工業企業的零碳轉型成果能得以確認，為配套的激勵約束機制的制定和實施、為建構國際互認的標準體系、為企業應對國際綠色貿易壁壘（碳壁壘）提供支援。”魯政委解釋。此外，對於金融機構而言，有了明確的碳核算要求作為基礎和可信的資料來源作為保障，圍繞工業企業淨零轉型開展金融創新亦有更大空間，例如開展基於碳績效掛鉤的可持續掛鉤貸款、轉型融資，創新“融智”服務，帶動融資業務等。 (金融時報)

1月29日，電動汽車大廠特斯拉發佈2025年第四季度及全年財報。其中，第四季度總營收為249.01億美元，同比下降約3%；全年營收約967億美元，同比下滑3%。這也是特斯拉史上首次年度營收出現下滑。特斯拉2025財年GAAP（公認會計準則）淨利潤約38億美元，同比下降約46%；Non-GAAP淨利潤約62億美元，同比下滑26%。銷量方面，公司2025年第四季度交付量為41.82萬輛，同比下降15.61%。2025年累計交付163.61萬輛，同比下滑8.55%。對於業績下滑的原因，特斯拉在財報中指出：隨著全球電動車市場競爭加劇，中國自主品牌等快速崛起擠壓市場份額，導致車輛交付量減少；美國7500美元電動車稅收抵免政策到期透支前期需求，監管補貼收入顯著降低。值得注意的是，隨後的財報電話會議，特斯拉首席執行長埃隆·馬斯克（Elon Musk）正式宣佈，該公司計畫建造一個名為「TeraFab」的半導體製造廠，以應對日益增長的需求。這項舉措不僅標誌著特斯拉在電動車業務之外的擴張，可能還將需要上百億美元的投資。馬斯克指出，為了在未來三到四年內消除可能的供應限制，特斯拉必須建設一個大型的半導體工廠，該工廠將涵蓋邏輯、記憶體和封裝等多個方面。他表示：“我們需要一個非常大的工廠，這將是我們自給自足的重要一步。”根據財報顯示，特斯拉2026年的資本支出預計將超過200億美元，這筆資金將用於新的工廠的建設及相關基礎設施，其中就包括TeraFab。馬斯克強調，這項擴張計畫不僅是為了滿足電動車的需求，還是為了在人工智慧和自動駕駛硬體方面保持領先地位。TeraFab的建立將使特斯拉能夠在內部生產先進的晶片，減少對外部供應商的依賴，這在全球半導體短缺的背景下尤為重要。這項舉措也支援了特斯拉的垂直整合策略，類似於其電池和汽車的超級工廠，可能會加速全自動駕駛（FSD）硬體和Optimus機器人的開發。其實早在2025年11月份的特斯拉年度股東大會上，馬斯克就曾表示，特斯拉可能必須建造“一個巨型的晶片工廠”，以滿足其人工智慧和機器人技術的需求。馬斯克還公開表示，特斯拉可以與英特爾進行合作。目前特斯拉自研AI5 晶片已經接近完成設計定案（即所謂tape-out）的最後一步，並開始著手開發新的AI6 晶片，這些晶片將部署在特斯拉電動汽車與資料中心當中。馬斯克還表示，“我們的目標是每12個月就讓一款新的AI 晶片設計進入量產，預期最終生產的晶片數量將會高於其他AI晶片的總和。”但是，目前特斯拉從台積電和三星所獲得的產能並不夠。馬斯克表示，“即使我們根據供應商的最佳產能進行推算，這仍然不夠。所以，我認為我們可能需要建造一座特斯拉超級晶圓廠（Tesla Terafab），規模比Gigafab更大。我想不出還有什麼其他方法可以達到我們所需的晶片產量。所以我認為我們可能不得不建造一座巨型晶片工廠。這是必須完成的。”馬斯克還透露，該晶圓廠每月將至少生產10萬片晶圓，並最終提升至100萬片晶圓。 (芯智網)

特斯拉近期在一次員工大會上告知員工，公司計畫在德州奧斯汀超級工廠開始收集視訊資料，用於訓練人形機器人 Optimus。公司希望訓練 Optimus 學會如何在這座工廠環境中運行，並將啟動時間目標定在 2 月。來源X平台作者Doctor Jack在此之前，特斯拉已在加州弗裡蒙特工廠進行了一年多的資料收集與 Optimus 原型機訓練。知情人士稱，弗裡蒙特工廠內負責 Optimus 資料採集的人員通常會與普通產線員工分開安排，以減少對工廠產出的干擾。在實際操作中，資料採集人員會錄製自己在工廠裡整理車輛零部件以及在傳送帶上工作的過程，這些視訊隨後被用於訓練 Optimus，教它模仿同樣的動作。來源：AI工業（採用 AI 工具整理）埃隆·馬斯克在達沃斯論壇的一次採訪中表示，Optimus 已經在一家特斯拉工廠中執行一些“簡單任務”，但並未透露具體任務內容。他還判斷：到今年年底，Optimus 有望在工業環境中執行更複雜的任務；到明年年底，特斯拉可能開始將人形機器人推向公眾市場。此外，馬斯克本周早些時候還在 X 平台發帖提醒，Optimus 的生產爬坡，以及將在奧斯汀生產的 Cybercab，都將是一個“極其緩慢、令人煎熬的過程”。在訓練方式上，特斯拉僱傭了數十名 Optimus 訓練員，同時也將數量龐大的工廠工人視為協助訓練機器人的重要資源。過去一年中，特斯拉的訓練策略逐步從以“遠端操作”為主，轉向“基於視訊的資料採集”，以擺脫動作捕捉的限制，更快獲取大規模訓練資料。訓練員通常會佩戴帶有多方向攝影機的大型頭盔，並連接一個相對笨重的背包。知情人士稱，特斯拉曾嘗試過更輕便的腰包式方案，但目前尚不清楚是否會在工廠資料採集中正式採用。整體來看，特斯拉正持續推進 Optimus 從實驗階段走向工廠內部署：在弗裡蒙特完成一年多訓練後，奧斯汀將成為新的資料採集與訓練場地。與此同時，公司在員工大會上還討論了多項與 Optimus 無關的事項，包括多條生產線的升級改造以及持續推進的廠內建設工程。 (AI工業)

一個時代的終結，一個時代的開始輝達 CEO 黃仁勳（Jensen Huang）提出了一個足以顛覆我們對未來認知基石的觀點：“‘聰明’即將變得一文不值 (Smart is going to be worthless)”。這句話並非危言聳聽，而是對一個正在發生的深刻變革的精準概括——智力的工業化。長期以來，以 IQ（智商）為代表的原始認知處理能力，是知識經濟的硬通貨。然而，人工智慧（AI）的崛起正在將“智力”——即快速處理資訊和邏輯輸出的能力——變成一種像電力一樣廉價、可隨時獲取的商品（Commodity）。當一種核心生產要素的邊際成本趨向於零，建立其上的整個價值體系必然面臨重構。本文將深入剖析黃仁勳的這一核心洞察，系統性地探討在 IQ 迅速“通貨膨脹”的時代，什麼才是未來真正稀缺、真正有價值的資源。這不僅是對未來趨勢的預測，更是一份為個人與企業在認知價值倒轉的歷史懸崖邊，尋找全新價值錨點的戰略指南。第一章：為什麼“聰明”不值錢了？思維的工業化革命經濟價值的歷史，是一部不斷解除約束的歷史——第一次工業革命用機器解除了對“肌肉力量”的約束，而我們正身處的 AI 革命，則正在解除對“認知肌肉”的約束。我們正處在下一場歷史性變革的懸崖邊——認知能力的商品化。黃仁勳用一個生動的比喻描繪了這一圖景：“AI 工廠 (AI Factories)”。在他看來，現代資料中心已不再是資訊的儲存倉庫，而是真正的生產車間。它們像傳統工廠一樣，吸納“原材料”（海量資料與電力），通過加速計算的“生產線”，源源不斷地批次產出一種全新的工業品——以 Token（詞元）形式呈現的“工業化智力”。這一轉變的經濟學含義是顛覆性的：在過去十年中，加速計算將處理速度提高了驚人的一百萬倍。當一種生產要素的成本發生如此劇烈的坍塌時，它就從一種稀缺的競爭優勢，轉變為一種無處不在的基礎商品。智力的邊際成本，正史無前例地趨向於零。黃仁勳進一步將這一新階段命名為“薇拉·魯賓時代 (The Vera Rubin Era)”。這個時代不再僅僅以更快地生成 Token 為特徵，而是以“代理 AI (Agentic AI)”和“物理 AI (Physical AI)”的崛起為標誌。AI 不再是被動的工具，而是能夠執行多步驟推理、規劃並與物理世界互動的代理。這種轉變進一步加速了死記硬背式 IQ 的貶值，因為它不僅取代了知識的記憶，更取代了項目管理的執行功能。“IQ 即將貶值”的論斷，正是建立在智力與生物大腦解綁的基礎之上。如果“聰明”的定義是快速處理資訊、記憶海量事實並將其綜合為邏輯輸出，那麼這種能力現在已經成為一種可以按 Token 計費的雲服務。這與人類體力的歷史軌跡如出一轍：機器的出現，使原始體力不再是決定經濟成功的核心要素。今天，我們正在建造在狹義計算意義上比人類“聰明”無限倍的機器。在一個每個人的桌面上都配備了天才級 AI 顧問的世界裡，單純擁有高智商所帶來的相對優勢正在被迅速抹平。既然傳統的“聰明”正在迅速通貨膨脹，那麼未來的價值高地又將建立在那些新的基石之上？第二章：AI 時代的新黃金：四大核心稀缺資源經濟學的基本原理告訴我們：當一種資源變得無限豐富時，價值會自動遷移到與之相鄰的約束條件或瓶頸之上。當 AI 讓“答案”變得廉價，價值便流向了那些無法被演算法輕易複製的人類特質。以下四大核心資源，構成了未來價值的新黃金。稀缺資源（一）：品味與判斷力 (Taste & Judgment)在 AI 時代，“品味”被重新定義為一種嚴格的工程紀律。它不再是主觀的審美偏好，而是在無限的可能性中施加正確約束、做出最佳選擇的能力。黃仁勳的哲學將其技術化為“約束工藝 (Constraint Craft)”——即建構正確約束的工程學。當 AI 可以在瞬間生成 1000 個設計方案時，瓶頸立刻從“創造（Creation）”轉移到了“選擇（Selection）”。真正的價值，掌握在那個能夠審視 1000 個選項，並果斷指出“就是這一個”的人手中。這種選擇需要綜合背景、文化和直覺，是當前 AI 基於機率預測的模式難以企及的深層判斷力。這一轉變催生了新的專業範式，可稱之為“裡克·魯賓模型 (Rick Rubin Model)”。傳奇音樂製作人裡克·魯賓的價值不在於親自演奏樂器，而在於他卓越的“聽”和“選”的能力。與之類似，過去的“10倍工程師”以產出（寫程式碼快）定義，而未來的“10倍工程師”將以判斷力（能最有效地指導 AI 並最無情地過濾掉低品質輸出）定義。他們是“策展人”（Curator），而非單純的“創作者”。稀缺資源（二）：提問的藝術 (The Art of Inquiry)“作為CEO，我大部分時間都在提問。”黃仁勳的這句話，精準地指出了提問這一行為在未來的核心地位。在一個答案唾手可得的世界裡，價值從“擁有答案”轉移到了“提出正確的問題”。高級的“提示（Prompting）”遠非尋找奇技淫巧的關鍵詞，而是一門建構思維鏈條、進行蘇格拉底式追問的認知學科。儘管算力在膨脹，但**“語境（Context）”是新的瓶頸**。AI 只能基於給定的語境進行回答，而人類的核心任務，正是充當現實世界與 AI 模型之間的“語境橋樑”，為其提供解決問題所需的關鍵資訊、意圖和約束。沒有人類的好問題作為起點，再強大的 GPU 也只是昂貴的加熱器。稀缺資源（三）：物理主權 (Physical Sovereignty)AI 革命並非虛無縹緲地存在於數字世界，它受到能源、基礎設施等物理資源的嚴格限制。黃仁勳將 AI 的技術霸權結構描述為一個“五層蛋糕”，並以此為框架發出了嚴峻的地緣政治警告。在蛋糕的頂層（應用、模型），美國依然領先；在中間層（晶片），美國擁有絕對主導地位。然而，在構成蛋糕基座的最關鍵兩層——基礎設施 (Infra) 和 能源 (Energy)——美國正面臨致命瓶頸。黃仁勳明確指出，在資料中心建設速度上，美國因監管等問題需要三年，而中國則快得多，這形成了關鍵的“速度危機”。在能源層面，他認為中國擁有兩倍於美國的能源產能，這構成了 AI 時代最根本的戰略優勢。這場 AI 競賽已不僅是軟體戰，更是基建戰。未來，千兆瓦（Gigawatts）的稀缺性，將比千兆字節（Gigabytes）的稀缺性更具決定性。稀缺資源（四）：生物共情 (Biological Empathy)OpenAI CEO Sam Altman 認為，那些需要深度人類連接的工作，如護理、教學，難以被 AI 完全取代，因為服務的價值不僅在於任務完成得如何，更在於它是由一個真正的人來完成的。AI 替代的規律正在浮現：凡是交易性的智力互動（如資訊查詢類的客服）都將被商品化；凡是關係性的智力互動（如情感關懷）都將產生溢價。 儘管 AI 可以完美地“模擬”共情的機制（即“ELIZA 效應”），但它無法擁有真實的“利害關係（Stakes）”。一個關鍵的區別在於，AI 沒有與我們共同的脆弱性——它不會死亡，不會生病，不會體驗真正的痛苦。因此，它的安慰永遠是一種表演，而非基於共同命運的理解。這種本質區別，構成了無法被程式碼踰越的人性護城河。面對這場深刻的價值重構，我們個人應如何調整自己的學習和成長路徑？第三章：未來生存指南：在新範式中重塑自我這不僅僅是一場理論探討，更是關乎每個人未來職業和學習路徑的實用指南。在新範式下，我們必須對個人發展的方向進行戰略性調整。分析職業角色轉變：從“碼農”到“領域專家”黃仁勳“沒人需要去程式設計”的論斷曾引發巨大爭議。其本意並非程式設計無用，而是指“將人類意圖翻譯成機器程式碼”這一純粹的翻譯技能，正在被 AI 迅速商品化。未來的核心競爭力將不再是工具的使用技巧，而是深厚的領域專業知識（Domain Expertise）。正如黃仁勳所說，如果你是一名生物學家，請更深入地學習生物學。AI 會負責編寫模擬蛋白質所需的複雜程式碼，但你必須知道要研究那個蛋白質，以及為什麼要研究它。價值的源頭，在於你對該領域的深刻理解和洞察。洞察“基礎設施階級”的崛起結合前文的“物理主權”概念，一個全新的高價值群體正在崛起——“基礎設施階級”。隨著 AI 從數字世界走向物理世界（機器人、自動駕駛），那些能夠建設和維護物理基礎設施的人才，其價值將顯著提升。這包括能源工程師、機器人技師、資料中心建築專家等。虛擬世界可以是無限的，但物理世界是頑固的，解決物理世界的瓶頸將創造巨大的價值。探討新的評價標準：從“智商”到“毅力 (Grit)”我們面臨一個尖銳的評價悖論：當 AI 可以在五年內通過所有人類考試時，我們該如何篩選和衡量“優秀”？傳統的篩選機制，如標準化測試（高考、SATs）和技術演算法面試，作為 IQ 的代理指標，正在迅速失效。黃仁勳給出了他的答案：未來企業需要測試的是“毅力（Grit）”和從“苦難（Suffering）”中磨練出的韌性。在一個答案唾手可得的世界裡，知識本身不再稀缺，而忍受探索過程的痛苦、面對未知的勇氣和從失敗中學習的能力，本身就是一種核心競爭力。未來的精英教育，可能更側重於斯巴達式的性格錘煉，而非雅典式的知識灌輸。個人發展的範式正在從知識的獲取與保留，轉向知識的應用與綜合，從追求標準答案轉向擁抱複雜問題。結論：歡迎來到判斷力時代黃仁勳關於“聰明即將一文不值”的預言，並非宣告人類的終結，而是宣告一場深刻的價值遷移的開始。我們正在見證價值的核心，從可被量化的原始智力（IQ），遷移至那些更難定義、更難衡量，但卻更具根本人性的品質。未來的稀缺資源，不再是更高的 IQ 分數，而是：千兆瓦（Gigawatts）：物理世界的能量主權。好問題（Good Questions）：驅動推理的認知槓桿。好品味（Good Taste）：在無限選項中進行價值選擇的判斷力。真連接（True Connection）：基於生物共情的信任紐帶。在這個新時代，僅僅做一個“聰明人”已遠遠不夠。未來屬於那些有品味、會提問、有韌性且深具人性的人。這並非技術的終點，而是人文精神以一種前所未有的、更具挑戰性的方式，重新回歸舞台中央。 (矽星人 AI 日記)

剛剛，世界經濟論壇（WEF）發佈了最新一批全球燈塔網路（GLN）名單。圖片 | 來自網路23家新晉工廠，中國製造（含在華外企）再次佔據半壁江山，助推中國燈塔工廠總數正式突破100家大關。WEF同時發佈了AI工業智能平台——Lumina，這標誌著全球工業管理的“黑盒時代”徹底終結。01效率的黃昏韌性的黎明在過去的一百年裡，泰勒制和福特主義將“效率”奉為圭臬。但在2026年，情況變了。WEF執行董事Kiva Allgood說：“競爭力不再僅由效率決定，更取決於快速感知、迅速適應和及時響應的能力。”為什麼？因為地緣政治的摩擦、極端天氣的頻發、供應鏈的斷裂、碳關稅的大棒……在這樣一個VUCA（易變、不確定、複雜、模糊）的時代，單純的“快”沒有意義了。所以，你看這次入選的23家工廠，最大的共性不是它們用了多麼炫酷的機器人，而是它們都利用AI建構了一種“反脆弱”的能力。對，AI，“反脆弱”。這就要說到Lumina。如果要評選本次發佈的“MVP”，我們不會投給任何一家具體的工廠，而是會投給 Lumina。Lumina是WEF做的一件極具野心的大事——過去八年，全球數以萬計的工廠在進行數位化轉型，但高達70%的企業倒在了“試點煉獄（Pilot Purgatory）”——即項目在局部試點很成功，但無法在全公司推廣，最終淪為展示廳裡的盆景。Lumina平台彙集了過去8年、全球1000多家轉型工廠（包括220+燈塔工廠）的真實營運資料，將隱性的“管理直覺”變成了顯性的“基準（Benchmark）”。它可以告訴你，你的工廠在效率、能耗、良率上，處於全球什麼位置？告訴你那些技術組合（如AI+IoT）成功率最高，那些是坑？告訴你(至少給你參謀)制定轉型路線圖，決定下一筆錢投在那裡?可以說，有了Lumina，工業管理的門檻正在被技術抹平。當然，對於大多數企業而言，雖無法直接登錄後台，但研讀基於Lumina資料生成的《白皮書》，就是獲取這套頂級工業智慧最直接、最低成本的方式。https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_Lighthouse_Network_2026.pdf02中國燈塔版圖全景在2026年的這份名單中，中國面孔依然是統治級的，這裡有三個維度：1，總量統治：正式突破“百座”大關截至2025年初，全球燈塔工廠累計189家，中國（包括港澳台）佔85家，佔比45%。而隨著2026年1月這23家新晉工廠的加入（其中位於中國的工廠及中國企業的海外工廠共計16家），中國擁有的燈塔工廠總數已正式突破100家大關，全球佔比穩穩鎖定在接近50%的水平。也就是說，在全球範圍內，每兩家代表工業4.0最高水平的工廠，就有一家位於中國。中國不再僅僅是依靠規模取勝的“世界工廠”，更是輸出標準、輸出範式的“全球智造中心”。2. 行業遷徙：從“家電三巨頭”到“新三樣”曾幾何時，中國燈塔工廠的名單被海爾、美的、富士康霸榜，行業高度集中在電子產品與家用電器（約佔總數的近七成）。當然，目前這個基本盤依然穩固： 海爾（青島）、海信（青島）、美的（蕪湖）繼續領跑。但今年最顯著的特徵，是，新能源電池與儲能成為了新的“燈塔孵化器”。比如億緯鋰能（荊門）海辰儲能（重慶）寧德時代（宜賓，新晉可持續燈塔）三一重能（風電）這些企業的入選證明，中國在新能源領域的優勢，已經從“產能優勢”進化為“智能化製造優勢”——我們不僅賣得比別人多，造得也比別人聰明。此外，細分領域的“隱形冠軍”也在現身。以前燈塔是巨頭的遊戲，現在華峰氨綸（新材料）、蘇州昆嶺薄膜（中小企業）也入選了。比如蘇州昆嶺薄膜通過30多個用例，把研發周期縮短了45%。這說明：數位化轉型不是巨頭的特權，中小企業也擁有與巨頭掰手腕的能力。蘇州昆嶺薄膜3. 地理西進：從“沿海獨大”到“中西部崛起”翻開2026年的地圖，燈塔的光芒正在從長三角、珠三角向內陸腹地劇烈延伸。之前，廣東、江蘇、山東三省是絕對的主力，但這今年新晉燈塔工廠中，重慶拿下了兩席（海辰儲能、華峰氨綸）；四川宜賓再添一星（寧德時代）；湖北荊門與武漢雙星閃耀（億緯鋰能、施耐德）；安徽蕪湖與合肥持續發力（美的、聯合利華）。我們的東部在搞研發與高端製造，中西部迅速承接並升級了先進產能，特別是中西部地區憑藉綠電優勢（如四川的水電）和後發優勢，直接跳過了傳統工業階段，一步跨入了以AI和綠色製造為核心的工業4.0時代。值得注意的是，中國燈塔工廠的含金量還體現在“開放性”上。本次入選的卡爾蔡司（廣州）、施耐德電氣（武漢）、西門子（南京）、聯合利華（合肥），都是跨國巨頭在中國的工廠。中國依然是全球最佳的“工業試驗田”。跨國公司發現，只有在中國這片擁有最全供應鏈、最卷競爭環境和最快資料反饋的土地上，才能打磨出最高效的生產系統。西門子南京工廠03中國軍團的進化論結合2024年和2025年的資料，我們清晰地看到中國製造正在分化出幾種截然不同的“工業新物種”。它們正在重新定義什麼是“先進製造”。1. “卷”出來的極致良率現在的儲能和電池行業是什麼狀況？地獄模式。需求狂飆（CAGR 48.5%），價格卻在過去兩年腰斬，質量要求極度苛刻（性能變異係數必須低於0.3%）。在這種環境下，每一個百分點的良率提升，都是從破產邊緣搶回來的利潤。2024年高盛對中國七大行業產能分析看看海辰儲能（重慶）和億緯鋰能（荊門）是怎麼幹的：億緯鋰能部署了40多項數位化方案，用大模型做工藝自最佳化，硬生生把缺陷率降低了52%，單位製造成本縮減41%。海辰儲能則利用生成式AI和機器學習，將優質品率鎖定在97.6%，產能躍升200%。在中國的工廠裡，AI變成了一種生存本能。這種在紅海市場中被逼出來的、利用AI將物理化學反應控制在極限精度的能力，才是中國新能源產業橫掃全球的真正底牌。2. C2M的“讀心術”：海信與蔡司的突圍傳統製造業最怕什麼？怕定製，怕改單，怕小批次。但卡爾蔡司（廣州）把“怕”變成了“護城河”。為了給全球客戶定製鏡片，蔡司開發了100多個數位化用例。結果是：個性化產品範圍擴大了400%，但交付周期反而縮短了29%。海信（青島）則在電視機這個極度成熟的市場，利用AI和大規模虛擬現實技術，讓研發周期縮短了34%。以前開模具要等幾周，現在工程師在虛擬世界裡幾分鐘就能驗證一個新設計。中國的燈塔工廠，正在打通從“消費者需求”到“工廠機台”的最後一釐米。這種“需求-設計-製造-交付”的瞬時閉環，讓“規模化”和“定製化”這對矛盾體達成了奇妙的統一。3. 供應鏈的“韌性中樞”：美的與聯合利華美的（蕪湖）工廠面臨的是家電行業最頭疼的五級分銷網路。庫存要麼積壓，要麼缺貨。通過113個數位化用例，美的建立了一個直達消費者的價值鏈，庫存周轉天數減少30%——這靠的是AI預測。聯合利華（合肥FTC）同樣如此，在電商大促的脈衝式流量下，利用AI預測準確率提高了39%，交付周期縮短了75%。04AI，人與地球2024年我們還在討論“AI能不能用”，2026年的燈塔工廠告訴我們：“AI已經是水電煤”。新晉燈塔工廠中，AI（特別是生成式AI）的部署應用最為廣泛，其次才是物聯網和數字孿生。海爾、富士康、三一重工等企業的實踐表明，AI已然深入到了核心控制環節：比如預測性維護——AI告訴你什麼時候會壞；工藝自最佳化——AI通過機器學習即時調整爐溫、壓力；AI還能做視覺質檢，憑藉機器視覺+AI演算法，不僅能挑出次品，還能分析出是那一個環節出了問題。不同於ChatGPT這樣的通用大模型，中國燈塔工廠還在瘋狂訓練“行業垂直大模型”。華為雲盤古大模型在礦山、氣象、電力領域的應用，以及各家工廠自研的垂直模型，正在解決具體的行業痛點。例如，華峰重慶氨綸部署了62項數位化應用，包括AI驅動的高精度工藝最佳化——AI開始懂化學、懂物理、懂材料。行業大模型是中國製造換道超車的關鍵一役。本次報告中有兩個維度經常被媒體一筆帶過，但在我們看來，這才是企業長青的根本——人和地球。AI不是替代人，是“增強”人提起自動化，大家第一反應就是裁員。但2026年的燈塔工廠給出了完全相反的答案。施耐德電氣（武漢）和友達光電（蘇州）說：招不到人，留不住人。比如，施耐德武漢工廠面臨的問題非常典型：產線越來越複雜，只有20%的老員工會用新裝置，招新人進來培訓要75天，好不容易學會了，人又跑了（流失率48%）。怎麼辦？用AI。他們建立了AI驅動的技能升級路徑和輔助系統，把入職時間從75天壓縮到15天，技術人員流失率下降了42%。這是一個巨大的範式轉移。未來的工廠不需要你會背誦複雜的作業指導書，因為AI Copilot（副駕駛）會即時告訴你該怎麼做。AI大幅降低了工業操作的門檻，讓普通工人秒變“超級工程師”。在老齡化和用工荒的雙重夾擊下，誰能用技術“武裝”人，誰就能留住人。還值得注意的是地球維度——也就是碳關稅下的“數字通行證”。寧德時代（宜賓）和富士康（越南）之所以成為“可持續燈塔”，是因為他們把手伸向了Scope 3（範圍三排放），也就是上下游產業鏈——寧德時代幫助13家供應商拿到了碳中和認證；富士康不僅自己減排，還開發了一個生成式AI碳核算平台，逼著、幫著它的128家中小企業供應商一起減排，最終範圍三排放減少了22%。要知道，在2026年1月1日之前，中國的出口企業（鋼鐵、鋁、水泥等行業）如果向歐盟出口，必須申報產品的碳排放資料，但暫時還不需要繳納費用。但從2026年1月1日之後，歐盟即將實施碳邊境調節機制（CBAM），也就是說，企業不僅要申報，還需要真金白銀地購買CBAM證書（繳稅）。具體邏輯是，如果你在中國生產時的碳成本（如國內碳價）低於歐盟的碳價（EU ETS），你就必須向歐盟補齊差價。在此背景下，“含碳量(少)”就是“含金量(高)”。如果你跟歐盟做生意，沒有這張綠色的“數字通行證”，你的產品做得再便宜也賣不出去。中國燈塔工廠在綠色化上的激進投入，實際上是在為未來的國際貿易戰修築堡壘。結語看完2026年的這份燈塔名單，應該感到興奮還是焦慮？對於頭部企業，這是興奮的時刻。因為Lumina平台和成熟的AI技術堆疊，讓強者的護城河更深、壁壘更高。海爾已經有了10座燈塔，富士康、美的不遑多讓，這是一種“馬太效應”的極致體現。對於大量處於中間層的製造企業，這應該是極度焦慮的時刻。一方面，技術門檻被拉高，以前搞個自動化產線就能領先，現在沒有AI、沒有數字孿生、沒有端到端的韌性，你連入場券都沒有。另外一方面，供應鏈受到擠壓，像富士康、寧德時代這樣的“鏈主”，正在用數位化手段穿透整個供應鏈。如果你作為供應商，無法接入它們的資料介面，無法提供碳足跡資料，你很可能將被剔除出局。大而化之，對於中國製造業而言，這是一個最好的時代，也是最殘酷的時代。好在於，我們在場景、資料和執行力上擁有先發優勢，我們的燈塔數量全球第一；我們不再是依靠廉價勞動力堆砌的“世界工廠”，而是一個由資料驅動、AI決策、綠色低碳、極度敏捷的“超級生態系統”。殘酷在於，考試的標準答案已經公開，留給差生抄作業的時間，真的不多了。最後，您認為對於中國工廠來說，目前阻礙AI大規模落地的最大絆腳石是技術、資金，還是人才？ (TOP創新區研究院)

韓國 SK 海力士日前宣佈，將投資 19 兆韓元（約合 129 億美元）在韓國清州市建設一座先進晶片封裝工廠，項目計畫於今年 4 月動工、明年底完工。這一決定，是 AI 浪潮下儲存產業結構性變化的直接體現。以 HBM 為代表的高端儲存，本質上是一種高度依賴 3D 堆疊與先進封裝工藝的產品。無論是 TSV、微凸點，還是與 GPU、加速器的近距離互連，封裝環節已從“成本中心”轉變為決定性能、良率與交付節奏的關鍵變數。這也正是 SK 海力士此次選擇直接投資建設先進封裝廠、而非僅擴充前道製程的核心原因。在半導體產業版圖中，封裝曾長期被視為技術含量較低的後端環節，但隨著 AI 晶片、HBM、Chiplet 等技術路線的加速成熟，這一認知正在被徹底打破。尤其是在先進製程放緩、單位製程紅利遞減的背景下，封裝正經歷一場前所未有的價值重估。根據機構資料，全球先進晶片封裝市場規模預計將從 2025 年的 503.8 億美元增長至 2032 年的 798.5 億美元，復合年增長率達 6.8%。這一趨勢背後，是 AI 大模型訓練、高性能計算、自動駕駛以及雲與邊緣計算對高頻寬、低功耗、高整合度封裝方案的持續拉動。站在 2026 年初這個時間節點，不只是儲存廠商，越來越多頭部封裝與測試企業也已啟動新一輪先進封裝產能佈局。可以預見，在未來幾年內，“拼先進封裝產能、拼落地速度”將逐漸成為行業常態，並深刻影響 AI 晶片與高端儲存的競爭格局。台積電：加速擴張在先進封裝這條賽道上，台積電無疑是No.1。作為全球半導體製造的絕對龍頭，台積電不僅在晶圓代工領域佔據超過60%的市場份額，更憑藉深厚的技術積澱、強大的產能掌控力以及與客戶的深度繫結，在先進封裝領域建立起難以踰越的競爭壁壘，尤其是CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate），從2023年AI浪潮爆發以來，始終是封裝產業的焦點。目前台積電的目前已在代表2.5D封裝的CoWoS上形成三大技術分支：CoWoS-S採用矽中介層（Silicon Interposer）技術，適用於中小型晶片封裝；CoWoS-R則採用再分佈層（RDL, Redistribution Layer）技術，提供更大的設計靈活性；CoWoS-L是台積電針對超大型AI晶片開發的產品。而在3D封裝領域，台積電推出了SoIC（System on Integrated Chips，系統整合單晶片）這一技術基於CoWoS與多晶圓堆疊（WoW, Wafer-on-Wafer）技術開發，相較2.5D封裝方案，SoIC的凸塊密度更高，可達每平方毫米數千個互連點，傳輸速度更快，功耗更低。除了以上兩種封裝外，台積電還悄悄佈局了CoPoS（Chip-on-Polymer-on-Substrate），其本質上是將CoWoS面板化，整合了CoWoS和扇出型面板級封裝（FOPLP, Fan-Out Panel Level Packaging）的優勢。首條試點產線定於2026年在VisEra廠區啟動，目標2026年中試產，2028年底全面達產。值得關注的是，有爆料稱台積電還計畫將SoIC與CoWoS進行技術融合，打造適配2奈米需求的混合封裝方案。這種“2.5D+3D”的組合拳，既能利用CoWoS的大面積封裝優勢，又能發揮SoIC的高密度互連能力，既能進一步提升晶片性能，又能最佳化成本結構、提升生產效率，具備廣闊的市場應用前景。在技術不斷改進升級的同時，台積電還在全力推進先進封裝產能擴充。根據供應鏈消息和多家機構預測，台積電產能規劃呈現出極為激進的增長曲線：2023 年底月產能約 1.5-2 萬片 12 英吋晶圓當量，市場供不應求；2024 年底提升至 4.5-5 萬片，增長 150% 以上；2025 年底目標 7-9 萬片，法人預估可達 9 萬片；到 2026 年底規劃達到 11.5-13 萬片，部分機構預測甚至高達 12.7 萬片。這意味著從2023年到2026年，僅用三年時間，台積電CoWoS產能就將增長6-8倍，年複合增長率超過60%。台積電還透露了細節：過去建一座CoWoS廠需要3-5年，現在已壓縮到1.5-2年，甚至三個季度內就要完成。而在產能佈局方面，目前台積電在台灣有多座先進封測廠，我們著重看一下近年來興建的幾座：竹南AP6廠是台積電的先進封裝旗艦基地。2023年6月正式啟用的這座工廠，是台積電首座實現3D Fabric整合前段至後段製程以及測試的全自動化工廠。目前竹南AP6廠已成為台灣最大的CoWoS封裝基地，承載著輝達、AMD等核心客戶的關鍵訂單。嘉義AP7廠主要負責下一代封裝技術。最初規劃建設2座CoWoS先進封裝廠，現已擴大至8座廠房的宏大規模。其中P1為蘋果專屬的WMCM（晶圓級多晶片模組）產線，P2、P3以SoIC為主，而CoPoS（Chip-on-Polymer-on-Substrate）暫定在P4或P5。整個廠區預計2028年開始量產，屆時將成為台積電先進封裝產能的又一重鎮。南科AP8廠則由舊廠改造而來。2023年8月，台積電斥資171.4億新台幣（約合37億人民幣）購買群創光電位於南科的4廠舊廠房，經過大規模改造後，於2025年下半年投產。供應鏈人士透露，該廠房未來的封裝產能將是竹南先進封裝廠的9倍，不僅承載CoWoS產線，未來扇出型封裝（InFO）以及3D IC等產線都可能進駐。除了台灣本土外，台積電近期還在在美國進行了佈局，其規劃在在亞利桑那州建設兩座專注於SoIC和CoPoS技術的先進封裝晶圓廠AP1和AP2，AP1聚焦3D堆疊技術（SoIC），AP2側重CoPoS技術，計畫2026年下半年開工，2028年底完工，雖然具體金額未公開，但業內估計兩座廠的總投資將超過50億美元。在產能和技術瘋狂擴張的同時，台積電也在進行組織架構的重大調整。在組織架構層面，台積電計畫任命首位先進封裝“總廠廠長”，實現旗下所有先進封裝廠區的統籌管理，這一舉措彰顯了其整合資源、聚焦核心業務的戰略意圖。現任台積電SoIC事業處處長陳正賢，憑藉深厚的行業資歷與卓越的管理業績，成為該職位的核心候選人。陳正賢曾歷任後端技術與服務副處長、竹南廠廠長等關鍵職務，在其主導下，SoIC事業處實現了技術突破與產能爬坡的雙重進展。如果出任該職位，陳正賢將全面整合台積電內部先進封裝資源，最佳化生產流程與資源配置，提升整體營運效率。其監管範圍將覆蓋InFO、CoWoS、WMCM、SoIC及CoPoS等全系列先進封裝產線，推動多技術路線的協同發展，助力台積電實現先進封裝業務的規模化、高品質增長。對於台積電而言，它的領先不僅是技術優勢，更是技術、產能和客戶生態的結構性霸權，多種技術的佈局，配合快速擴產，以及組織架構的深度整合，台積電成功將先進封裝從後端工序升級為前端戰略業務，其主導地位短期內幾乎不可撼動。日月光：借勢而起在先進封裝快速發展的同時，日月光作為全球最大的專業封測代工廠，同樣受益頗多，2025 年先進封裝相關業務在其封裝、測試及材料（ATM）業務佔比超過六成，先進封裝不再只是高端增量，而是成為了這家代工廠的發展主力。在 CoWoS 體繫上，日月光深度承接台積電產能外溢，重點切入 CoWoS 後段（oS）封裝與測試環節，客戶涵蓋輝達、AMD、博通及 AWS 等 AI 與伺服器晶片大廠。與此同時，日月光還通過 FOCoS（Fan-Out Chip on Substrate）建構自主 2.5D 封裝平台。該技術可顯著縮短電氣路徑、提升頻寬密度，被定位為 CoWoS 的成本與產能替代方案，預計 2026 年下半年進入量產，主要面向 AI 與資料中心晶片客戶。值得注意的，還有日月光對 FOPLP（扇出型面板級封裝） 的持續押注。其已在該技術上深耕超過十年，面板尺寸從早期的 300×300mm 推進至 600×600mm，並於高雄廠區投資約 2 億美元建設量產線，計畫 2025 年完成試產、2026 年進入客戶認證與商業化階段。而在產能擴張上，日月光的擴產也並非集中於單一廠區，而是以高雄為中心，形成多廠協同、梯次展開的佈局格局。其中最具標誌性的項目是 K28 新廠。該廠於 2024 年 10 月動土，規劃於 2026 年完工，技術定位直指 CoWoS 等先進封裝，核心目標是承接 GPU 與 AI 晶片持續放量帶來的高速需求。而與 K28 對應的是 K18 廠房的補位角色。日月光於 2024 年自宏璟建設購入高雄楠梓 K18 廠房，並在下半年追加超過新台幣 50 億元的再投資，用於匯入晶圓凸塊（Bumping）與覆晶封裝（Flip Chip）等製程。在此基礎上，日月光進一步啟動 K18B 新廠 工程，追加約新台幣 40 億元投資，持續加碼高雄產能。此外，日月光還通過收購穩懋位於南部科學園區高雄園區的廠房，收購重整塑美貝科技廠區，借助產業聚集與政策資源，進一步擴充半導體先進封裝產能。在高雄之外，日月光還在加速建設矽品中科廠與虎尾廠的新 CoW（Chip on Wafer），虎尾廠預計 2025 年進入量產階段。這些產線主要對應 CoWoS 前段製程，與日月光既有的後段封裝產線形成協同，提升整體交付能力與靈活度。除了台灣本土外，日月光也在海外加速佈局。其中最成熟、也最關鍵的是馬來西亞檳城。自 1991 年起，日月光便在當地深耕封測業務，覆蓋消費電子、通訊、工業與車用半導體等多個領域。2025 年 2 月，日月光第四、第五廠正式啟用，總投資約 3 億美元，主要服務車用半導體與生成式 AI 晶片需求。與此同時，日月光還通過租賃約 20 英畝土地，追加投資擴充檳城的先進封裝產能，進一步鞏固海外封測產能。在上述佈局推動下，日月光對 CoWoS 相關產能給出了清晰的放量節奏：到 2024 年底，月產能約為 3.2–3.5 萬片 12 英吋晶圓當量；至 2025 年底，規劃提升至 7.2–7.5 萬片，年產能實現翻倍增長。疊加 FOCoS 與 FOPLP 產線的逐步投產，2026 年日月光在先進封裝領域的總體供給能力，將出現一次結構性的躍升。在先進封裝的浪潮中，日月光已從單純的產能承接者，進化為具備自主技術話語權的關鍵參與者。一方面深度繫結台積電，通過承接 CoWoS 外溢需求穩固 AI 巨頭供應鏈地位；另一方面，通過押注 FOCoS 與 FOPLP 等差異化技術，在未來，日月光可能會與台積電形成既互補又競爭的“雙寡頭”格局，共同主導全球先進封裝的未來走向。安靠：持續提速在先進封測賽道中，美國的安靠（Amkor）憑藉穩固的市場地位與精準的戰略佈局，成為僅次於日月光的全球第二大封測企業，其圍繞先進封裝的擴張步伐同樣在持續提速。首先在技術路線上，安靠並未侷限於單一方案，而是針對性佈局多元技術以覆蓋不同場景需求，其中與英特爾的EMIB技術合作成為重要突破。2025年4月，雙方簽署EMIB技術合作協議，安靠韓國仁川松島K5工廠被選定為合作落地基地，搭建尖端EMIB封裝工藝產線，這也是英特爾首次將自有AI封裝工藝對外外包。EMIB技術捨棄大面積昂貴中介層，通過內嵌矽橋實現晶片互連，相較台積電CoWoS具備良率更高、成本更優的優勢，適配Google、Meta等雲端企業自研ASIC晶片需求。此次合作不僅是產能互補，更聚焦技術協同升級。安靠將依託松島工廠先進裝置與成熟封裝基礎設施，承接英特爾自有晶片及外部訂單封裝業務，為英特爾下一代EMIB-T技術量產鋪路。EMIB-T融合矽通孔（TSV）技術，可提升晶片速度與性能，支援HBM4/4e等新技術，是英特爾佈局AI半導體領域的核心戰略之一。雙方合作既擴大了EMIB技術的商業化應用，也強化了安靠在2.5D封裝賽道的多元技術支撐能力。在與英特爾的合作之外，安靠也在美國本土產能上持續加碼。2025年8月28日，安靠宣佈對亞利桑那州皮奧里亞市先進封測設施項目進行重大調整，選址不變但佔地面積從56英畝擴至104英畝，規模近乎翻倍，彰顯對先進封裝需求的加碼佈局。業界認為，此次調整貼合美國半導體供應鏈結構變化，前端晶圓廠投資熱潮下，後端封裝環節長期滯後，安靠該項目成為美國最具雄心的外包封裝項目，標誌著本土產業政策從前端製造延伸至後端封測。項目總投資由此前17億美元增至20億美元（約142.5億元人民幣），預計2028年初投產，將創造超2000個就業崗位，雖較原2027年底投產計畫推遲，但產能與定位更清晰，聚焦高性能先進封裝平台。新工廠將重點支撐台積電CoWoS與InFO技術，適配輝達資料中心GPU及蘋果自研晶片需求。雙方已簽署諒解備忘錄，台積電將菲尼克斯晶圓廠部分封裝業務轉移至安靠，規避跨洋運輸周轉耗時，首次在美國形成晶圓製造+封裝的本地閉環。蘋果已鎖定為該廠首家且最大客戶，為美國先進封裝能力背書。在海外佈局上，安靠精準卡位歐洲市場，於2023年2月與格芯達成深度戰略合作，共建大規模封裝項目。雙方約定將格芯德國德累斯頓工廠的12英吋晶圓級封裝產線整體轉移至安靠葡萄牙波爾圖工廠，該產線月產能可達2萬片12英吋晶圓當量，項目於2024年啟動裝置偵錯，2025年進入小批次試產階段，預計2026年實現滿產，滿產後可滿足歐洲地區40%的汽車電子晶圓級封裝需求。此外，安靠延續在亞洲市場的產能深耕優勢，目前在韓國、台灣、馬來西亞等地設有8座核心工廠，合計佔全球總產能的65%。值得關注的是其在台灣的桃園工廠，主要聚焦先進封裝，月產能1.8萬片，專門配套台積電台灣廠區的晶圓代工訂單，受益於台積電CoWoS產能擴張，該工廠2025年第三季度銷售額同比暴漲75%。可以看到，安靠的擴張始終緊扣行業趨勢與政策導向，在美國大力推動本土半導體產業鏈建設、歐洲加速汽車電子供應鏈自主化的背景下，其產能佈局既契合區域政策需求，又精準捕捉汽車電子、AI算力晶片等核心增長點。大陸廠商：積極佈局在全球先進封裝產業競爭白熱化的當下，中國大陸廠商同樣不甘示弱，正以更積極的姿態投入技術研發與產能建設，通過持續擴產、佈局海外與強化產業鏈協同，逐步在高端封測領域站穩腳跟。甬矽電子作為專注於中高端先進封裝的廠商，甬矽電子已建構起了高密度細間距凸點倒裝（FC）、系統級封裝（SiP）、晶圓級封裝（Bumping 及 WLP）等五大核心產品體系。而在近期，為進一步完善海外戰略佈局，推動海外業務發展處理程序，甬矽電子宣佈啟動總投資不超過 21 億元的馬來西亞積體電路封裝測試生產基地項目。其表示，馬來西亞是全球半導體封測產業的重要聚集地，尤其是檳城州已形成成熟的半導體產業叢集，吸引了眾多國際晶片大廠佈局，產業協同優勢顯著。甬矽電子選擇在此建廠，正是看中當地完善的產業生態、優越的區位優勢與豐富的人才資源，能夠有效貼近海外客戶，提升響應效率，進一步擴大海外市場份額，提升全球營收佔比，鞏固行業地位。從業務佈局來看，該項目主要聚焦系統級封裝（SiP）產品，下游覆蓋AIoT、電源模組等熱門領域，精準契合當前半導體市場的需求熱點。依託在積體電路封裝測試領域的技術積累與研發能力，甬矽電子能夠為海外客戶提供高品質的封裝測試服務，滿足客戶對產品性能與可靠性的嚴苛要求，進一步深化與海外大客戶的戰略合作。長電科技長電科技作為全球第三、中國大陸第一的半導體封測企業，在先進封裝領域佈局深遠，已建構覆蓋 Chiplet、HBM、2.5D/3D 整合、Fan-Out 的全技術平台，技術實力穩居全球第一梯隊。而近期，長電科技在先進封裝的汽車電子賽道突破備受關注。2025年12月，其旗下車規級晶片封測工廠“長電科技汽車電子（上海）有限公司（JSAC）”如期通線，標誌著長電科技在車規級封測領域實現關鍵佈局，為切入新能源汽車與智能駕駛核心供應鏈奠定基礎。該工廠坐落於上海臨港新片區，佔地 210 畝，一期建設 5 萬平方米潔淨廠房，自 2023 年 8 月開工以來，歷經兩年完成施工與裝置偵錯。工廠配備業內領先的自動化產線，引入 AI 缺陷檢測與全流程追溯系統，嚴格遵循零缺陷標準，全面滿足 AEC-Q100/101/104 車規認證要求，可提供覆蓋封裝與測試的一站式服務。據瞭解，目前多家國內外頭部車載晶片客戶已在JSAC推進產品認證與量產匯入，覆蓋智能駕駛、電源管理等核心領域，充分驗證了長電科技在車規級封測領域的技術實力與市場認可度。通富微電同樣是國內頭部封裝廠，通富微電的先進封裝佈局以技術突破與大客戶繫結為核心，早年間便通過收購 AMD 蘇州、檳城工廠形成戰略協同，獨家承接 AMD 超過 80% 的 CPU/GPU 封測訂單，為先進封裝技術迭代提供了穩定的應用場景。值得關注的是，通富微電在先進封裝領域的擴張動作尤為積極，近期發佈公告，擬向特定對象發行 A 股股票募集資金總額不超過 44 億元，精準投向四大核心領域，以破解產能瓶頸、最佳化產品結構。其中，汽車等新興應用領域封測產能提升項目擬投入 10.55 億元，總投資約 11 億元，建成後年新增產能 5.04 億塊，將進一步強化公司在車載封測領域的佈局，契合全球車規級半導體市場 11.51% 的年增長率需求；儲存晶片封測產能提升項目擬投入 8 億元，年新增產能 84.96 萬片，將承接 AI、新能源汽車驅動下的儲存晶片需求增長，把握儲存市場 12.34% 的年均複合增長機遇；晶圓級封測產能提升項目擬投入 6.95 億元，新增晶圓級封測產能 31.20 萬片及高可靠車載品封測產能 15.73 億塊，適配高端晶片對高性能、小型化的需求；高性能計算及通訊領域封測產能提升項目擬投入 6.2 億元，年新增產能 4.8 億塊，聚焦倒裝封裝與 SiP 技術，匹配 AI 算力與通訊晶片的封測需求。憑藉與 AMD 等國際大客戶的深度繫結，以及在本土市場的持續拓展，通富微電正加速向高端封測市場衝刺。從單極到多元在全球先進封裝格局中，儘管各大廠商都在加速擴產，但台積電的主導地位短期內仍難以撼動。憑藉 CoWoS、SoIC 等領先技術以及持續迭代能力，台積電在 AI 晶片封裝領域幾乎形成技術壟斷；其從先進製程到封裝的一體化服務模式，進一步強化了客戶粘性，尤其是與輝達等巨頭深度繫結後，其他廠商在短時間內難以替代。不過，其他專業封測廠正通過差異化路徑尋求突破。它們在產能配置上更靈活，能夠滿足不同客戶的定製化需求，在部分應用場景中也具備更強的成本競爭力；同時，這些廠商積極佈局 FOPLP 等下一代技術，試圖在未來封裝路線中搶佔先機。封裝廠商的集體擴張，本質上是對 AI 時代算力需求的一次行業級押注，在這場馬拉松式的競爭中，只有那些能夠在技術創新、成本控制與客戶服務之間找到最佳平衡點的企業，才能真正笑到最後。展望 2026-2027 年，當新增產能陸續釋放、供需關係重新平衡、技術路線逐漸清晰，我們將看到這場擴張浪潮的真正贏家。而對於整個半導體產業而言，先進封裝從 “配角” 到 “主角” 的轉變，已經成為不可逆轉的趨勢。 (半導體行業觀察)

中國產業帶上的商家正在發生那些變化？深圳一位深耕3C配件十餘年的老闆，在2025年借助AI監控海外趨勢、分析差評並生成爆款視訊，一款改良後的手機支架在三個月內售出5000萬元，淨利超過2000萬元，賺取了“過去16年利潤總和的兩倍多”。這並非孤例。在東莞，一位從房地產轉型、毫無電商經驗的90後，借助AI選品與圖片處理，開設1688店舖僅15天便推出37款新品，迅速沖上品類榜首；在蕪湖，一家僅6人的工貿一體鞋企，通過全鏈路接入AI，實現了年銷售額1.5億元的“人效奇蹟”。這些散落在全國各產業帶的故事，呈現出一幅中國產業正在發生的升級圖景。近日，阿里巴巴旗下源頭廠貨平台1688與億邦智庫聯合發佈的《2025中國產業帶發展趨勢報告》顯示，源頭工廠正告別依賴經驗與規模的傳統模式，轉向以使用者為中心、AI驅動的智能經營體系。“AI正從降本提效的‘生意搭子’，向重塑供應鏈的‘智能中樞’進化。”報告如此定義這一階段性跨越。在接受記者採訪時，1688商家發展中心總經理王強也給出了這樣的判斷，在AI的時代裡，未來的競爭不是卷價格，而是卷確定性、卷邊際成本、卷可控性。發展現狀：K型分化與結構性位移，合規與AI成生存雙刃劍“2025年產業帶的復甦，是一個‘K型復甦’。”王強在採訪中開門見山地總結道。這意味著復甦並非雨露均霑，而是呈現出殘酷而顯著的分化態勢。約20%—30%的頭部商家，實現了訂單與利潤的雙增長，增速超過產業帶平均水平。與之相對，依賴傳統管道、資訊差和純代工模式的商家，則持續承壓。王強以親身走訪的經歷為例：“我去臨沂見一個90後的建材老闆，一年流水3個億，但利潤不到1000萬。他每天的狀態是‘晚上陪客戶喝大酒，白天睡覺’，傳統的銷售和關係維護方式讓他覺得非常痛苦。”這種痛苦在2025年10月後愈加明顯。隨著電商平台向稅務部門推送商家交易資料成為常態，合規成本從可選項變為生存標配。“這三股力量——合規成為標配成本、低增速高對比的市場環境、AI帶來的生產力變革——正在不斷擠壓商家的生意空間，並導致底層邏輯徹底改變。”王強分析道，“未來的競爭不再是單純的價格戰，而是比誰更有確定性、誰的邊際成本更低、誰更可控。”這種底層邏輯的改變，在1688公共事務部總經理范敏看來，是一場“從數位化向智能化的範式轉變”。她解讀報告時指出，AI to B的本質並非簡單技術疊加，而是通過人工智慧重塑產業運行的核心邏輯與價值分配機制，系統性化解產業複雜度難題。《報告》進一步提出了AI引發的“三大結構性位移”，范敏在現場詳細闡述：“第一，是決策機制的位移。 過去工廠老闆靠摸單子、看檔口做決定，今天則依託於以AI巨量資料為模型的‘產業大腦’。比如一家足浴用品工廠，根據全球需求熱力圖、TikTok熱詞甚至天氣資料，發現‘寵物保暖襪’的商機，72小時內就能完成打樣上品。”“第二，是組織形態的位移。 從鏈式推進變為由AI作為隱形調度者。深圳一家3C數位工廠接入小單快反系統後，訂單履約周期壓縮到不到一周，人力響應從小時級升級到秒級。”“第三，是能力基因的位移。 核心競爭力從模具、老師傅經驗，轉向快速訓練和迭代專屬工廠AI模型的能力。”區域格局也隨之演變，形成“東高、中快、西廣”的梯度發展態勢。范敏引入了“AI濃度梯度”的概念：珠三角、長三角為“AI原生先導區”，已建構全鏈路AI工作流；中部製造業重鎮為“AI融合成長區”，聚焦效率提升；西部及東北成長性區域為政策引導區，起點低但增速高。“今天製造業的空間競爭，已從成本窪地競爭轉向AI適配度的競爭。”范敏總結道。AI原生下的核心趨勢：訂單模式、價值重構與“廠二代”崛起產業帶的深層變革，直接體現在訂單模式與價值創造邏輯的重構上。訂單模式正經歷一場“從推到拉”的革命。 王強觀察到，增長的商家共性在於“能快速感知使用者趨勢，並轉化為產品迭代，具備柔性定製和小單快反能力”。這背後是訂單邏輯的根本反轉。范敏指出：“傳統的B2B是‘推式’批發，今天我們看到的最大變化是‘拉式’訂單——由終端消費需求觸發，AI實現設計、工廠響應、平台匹配的即時履約閉環。”她透露了一個關鍵資料：2025年，1688平台上的反向定製訂單佔比已近四分之一，且帶來了兩位數的利潤增長。這催生了兩類典型的產業帶新形態。范敏分析道：“一類是以義烏為代表的‘全能需求樞紐’，它已成為全球買家的AI需求翻譯中心，能處理多語言、碎片化訂單並自動生成報價履約方案。另一類是以深圳華強北、廣州美妝為代表的‘專業型能力高地’，它們將產業知識通過AI轉化為可定價的數位資產。”價值競爭維度從“價格力”擴展到“產品力+服務力+確定性”。 “價格內卷正在終結。”《報告》明確指出。王強對此深有感觸：“在B端生意裡，當服務沒有確定性時，價格再低也沒用，一次售後問題可能讓買家虧掉全部利潤。”因此，新的競爭維度下，“品牌”的內涵正從廣告塑造的影響力，轉向可驗證的產品性能、可追溯的品質流程與可感知的服務體驗。1688平台據此推出了“1%嚴選”機制。范敏解釋：“這不是銷量榜，而是基於多維演算法建立的‘產品力信用分’。入選商品的復購率是普通商品的近三倍。產品力的最終形態，是在工廠和買家之間建立起一套由AI持續加固的信任回路。”在這場升級中，“廠二代”及新興創業者成為不可忽視的驅動力量。多位年輕的“廠二代”也分享了他們與AI“相愛相殺”的故事。從羊絨大衣廠接班人黃渝湘，到用AI“奪回一切”的圍巾廠主盛佳儀，再到自嘲“被AI開除”的義烏包裝商方振安，他們的共同特點是：擁抱技術、善於學習、用AI破解傳統經營難題。“AI不會催我婚，但會催我發貨。AI不懂愛情是什麼，但懂客戶想要什麼。”黃渝湘幽默而又精準地道出了新一代經營者的務實態度。王強也觀察到，深度使用AI的企業老闆多具有技術或產品背景，學習力強且開放，“他們正在推動從‘人指揮AI’到‘AI指導人’的轉變”。驅動因素：技術普惠、平台轉向與政策東風產業帶能邁向AI原生，是多方面因素共同作用的結果。首先，AI技術的實用化與平台化是關鍵引擎。 AI不再僅僅是概念，而是轉化為“誠信通AI版”等可觸達百萬商家的產品。王強分享了一組資料：“用了1688誠信通AI版的商家，訪客數提升20%，詢盤數提升15%，線上交易額提升73%。”他解釋其底層邏輯：“AI驅動的經營，本質是去更好地滿足使用者需求、承接轉化，而傳統營運可能只是跟隨平台規則，兩者有本質區別。”其次，平台角色從“流量營運者”向“生態共建者”深刻轉變。王強坦言，過去一年平台清退了近30萬家無貨源、黑灰產及刷單店舖。“我們曾擔心供給減少，但結果反而吸引了更多優質製造商家入駐。平台正從會玩流量的內卷，走向商品價格力和服務的競爭。” 他同時介紹了“1688共鏈品牌計畫”，與具備產品力和R標的源頭工廠深度繫結，從博弈關係轉向責任共擔、利益共享，共同打造To B供應鏈品牌。此外，明確的政策導向與政企合作為發展鋪路。范敏指出，各級政策正積極引導市場篩選出能創造真實價值的有效工廠。王強補充了實踐層面：“2025年我們與浙江多地政府做了‘AI+產業’對接大會，也與中山政府合作推進製造業數位化轉型。未來將繼續深化與長三角、珠三角174個百億級產業帶的合作。”平台自身也利用其連接消費與產業網際網路的資料優勢，建構產業知識圖譜。范敏強調了1688的獨特優勢：“我們積累的是產業鏈上多環節、多市場主體間的資料資產，這讓我們能更好地最佳化整個產業鏈的流通效率，降低社會性無效庫存。”未來方向：邁向“AI原生”時代與全球新佈局對於未來中國產業帶的發展，AI將起到不可忽視的推動作用。而另一方面，這也讓商家的全球市場佈局出現新的機遇。在平台方面看來，AI將經歷從“外掛”“共生”到“原生”的三階段演進。 范敏詳細闡述了這一路線圖：“當前是‘AI外掛期’（2024-2025），AI作為獨立工具解決人效瓶頸。下一步是‘AI共生期’（2026-2027），人機協同工作，AI與設計師、採購經理共同決策。未來將進入‘AI原生期’（2028開始），通過數字孿生系統，AI自主識別市場變化、模擬生產影響、生成執行方案並持續最佳化。”她透露，平台上已有數十家工廠進入共生期試點。產業帶內部將持續最佳化，新商業模式加速湧現。 王強判斷，“供應鏈品牌化”是重要出路。很多商家正從單純賣貨轉向提供一站式跨境解決方案。我們今年推出的‘搶跑計畫’和供應鏈聯營，就是希望幫助有開款能力的工廠和一手貨源組合商，抓住年初消費紅利，從白牌走向廠牌，再走向供應鏈品牌。全球化佈局從“商品出海”升級為“產能出海”與“柔性出海”。 面對跨國買家“中國+1”的供應鏈策略，《報告》強調，唯有具備卓越產品力、確定性服務力與AI跨境能力的工廠，才能贏得高附加值訂單。王強展望：“未來將從跨境電商走向產能出海。中國保留研發與核心部件生產，海外佈局組裝與交付，建構更具韌性的全球數字供應鏈。”王強總結道：“2026年可能也是比較難的一年，但既然我們已經看清楚了方向，那就全力以赴。開年即搶跑。” (環球Tech)