一顆輝達的 AI 晶片，矽晶圓來自日本，光刻機來自荷蘭，光刻膠來自日本，儲存晶片來自韓國，代工生產來自台灣。半導體產業鏈橫跨十幾個國家，但每個關鍵環節往往只由一兩家公司把持，大部分藏在消費者看不到的地方。「解構 · 半導體101」沿著一顆晶片從矽砂到資料中心的製造流程，介紹全球半導體產業14個環節，鳥瞰50家關鍵公司群像。 1 - 晶圓 信越化學 · 勝高 2 - 晶片設計

黃仁勳最近的表態，把雙標玩明白了。 他直言，中國不應該擁有輝達最先進的晶片。 話鋒一轉，又敦促華盛頓放寬限制。 允許美國半導體公司繼續深耕全球市場，包括中國。

2026年前兩個月，中國晶片出口額創新高，飆到433億美元，比去年同期漲了73%！可能有人會說，這不就是全球半導體回暖嗎？別急，這裡面藏著個更有意思的細節，雖然出口的晶片數量只漲了13.7%，但均價卻飆升了52%。簡單說就是，賣的晶片沒多多少，但每一顆都變貴了，均價飆升52%，再也不是以前那種賺辛苦錢的低端貨了。就連外媒都感嘆，歷史在重演。放在五年前，你要是說“中國晶片能漲價”，圈內人只會笑你不懂行。那時候珠三角的封裝廠，天天圍著低端晶片打轉，裝箱發貨忙到飛起，賺的卻是最薄的利潤，說白了就是晶片界的“打工人”。但2026年一開年，風向徹底變了。這波暴漲，全靠兩條“腿”撐著，而且都是我們以前不怎麼起眼的領域。第一條腿，是儲存晶片。咱們平時用的手機、電腦裡的記憶體，就屬於這一類。都知道，如今全球儲存晶片正在經歷一輪新的洗牌，而且價格漲得很離譜！這就導致三星、SK海力士這些巨頭，一門心思撲在高端儲存晶片上，因為那玩意兒利潤高，一顆能頂十顆普通記憶體。巨頭們都去追高利潤了，普通儲存晶片的供給就空出來了。長鑫儲存、長江儲存這兩家中國企業就盯上了這個缺口。長鑫的工廠滿負荷運轉，還在上海擴建新廠。長江儲存的新項目更是加急趕工，一年時間就要實現量產，速度在行業裡都少見。踩著這波漲價潮，咱們的儲存晶片大量出海，直接把出口均價拉了上來。第二條腿，是AI外圍的“小晶片”。現在大家一提到AI晶片，就想到輝達的高端GPU，覺得那才是核心。但很少有人知道，一顆幾萬美元的GPU，得有數百顆的“小晶片”伺候著才能工作，比如供電、散熱、資料傳輸這些活兒，都得靠這些“配角”。以前這些“配角”，幾乎都是美企的天下，現在不一樣了，傑華特、聖邦、瀾起科技這些中國企業，做的電源管理、記憶體介面晶片，跟著伺服器產線，一批批發往全球的資料中心。不管資料中心用的是那家的GPU，都繞不開這些中國造的“小晶片”。除此之外，還有一個關鍵變化，台積電這些巨頭忙著搞3nm、2nm的先進工藝，沒人願意花精力在28nm、40nm這些“老工藝”上。但要知道，全球七成以上的晶片需求，用的都是這些“老工藝”——新能源汽車的電控、工業機器人的核心部件、物聯網感測器，根本不需要多先進的技術。咱們的廠商很聰明，既然高端光刻機拿不到，就不硬剛，轉而在成熟製程上瘋狂擴產。中芯國際、華虹搶走了不少訂單。產能穩、交期短、價格還實惠，這波組合拳，直接打懵了對手。當然，咱們也不能盲目樂觀。先進製程的天花板還在，沒有EUV光刻機，7nm以下的晶片很難實現商業化。國內幾十座晶圓廠即將集中投產，未來可能出現產能過剩，價格戰風險不小。而且美國的貿易限制還在升級，出口之路不會一直順風順水。但不管怎麼說，433億美元這個數字，值得我們記住。從前，我們是全球最大的晶片買家，只能被動接受別人的分工。現在，我們在成熟製程和外圍晶片領域，已經從“中轉站”變成了手握定價權的輸出者。這不是一蹴而就的逆襲，而是無數企業默默深耕的結果。那些曾經被看不起的“老晶片”，正在悄悄改變全球晶片產業的格局，而中國晶片的崛起，才剛剛開始。 (W侃科技)

近日，美國康奈爾大學（Cornell University）研究團隊聯合台積電及先進半導體材料公司（ASM），在半導體成像領域取得重大突破，首次利用高解析度3D成像技術，成功觀察到晶片內部的原子級缺陷——“鼠咬”（mouse bite）缺陷。該成果於今年2月23日發表在《自然通訊》期刊，標誌著半導體行業的一次重大突破，也為高端晶片的偵錯與故障排查提供了全新工具。這項研究由大衛·A·穆勒（David Muller）教授牽頭，研究團隊借助電子疊影成像技術（ptychography），捕捉到電晶體內部的細微缺陷，這類“鼠咬”缺陷類似電晶體介面上的微小缺口，形成於晶片製造過程中，會干擾電子流動，進而影響晶片性能。這項成像技術是康奈爾大學與台積電、半導體材料公司 ASM 合作的結果，可能影響幾乎所有形式的現代電子裝置，從手機和汽車到人工智慧資料中心和量子計算。如今，高性能晶片的電晶體通道寬度僅15至18個原子，任何微小的結構偏差，都可能造成明顯的性能損耗。穆勒形象地比喻：“電晶體就像電子的‘微型管道’，內壁越粗糙，電子流動就越慢，精準測量其狀態至關重要。”以往人們只能通過投影圖像推測晶片內部結構，如今借助這項技術，工程師可直接觀測關鍵工序後的晶片狀態，精準調整工藝參數。穆勒教授指出，這是目前唯一能直接觀測這類原子級缺陷的方法，將成為晶片開發階段的重要特徵化工具，幫助工程師更精準地識別故障、完成偵錯，尤其是在開發階段。微小的缺陷一直是半導體行業的一大挑戰，隨著技術的日益複雜，元件的尺寸已縮小至原子尺度。本次研究的焦點也是電腦晶片的核心 —— 電晶體：一個小小的開關，電流通過一個由電門控制開啟和關閉的通道流動。研究團隊計畫進一步拓展電子疊影成像技術的應用，研究並減少缺陷，進一步提升晶片可靠性，以應對日益增長的人工智慧和高性能計算需求。 (半導體技術天地)

2026年2月9日，深圳市工業和資訊化局印發《深圳市“人工智慧+”先進製造業行動計畫（2026-2027年）》（以下簡稱：《行動計畫》） ，提出到2027年，在“人工智慧+”先進製造業領域，建成國家人工智慧應用中試基地（消費領域移動終端方向），建設工業智能體創新中心，組建工業知識聯盟，開放百個應用場景，打造百個垂直行業模型及工業智能體，推廣百個示範應用，形成“一基地、一中心、一聯盟、百場景、多應用”的發展格局，推動傳統產業煥新升級、新興產業躍升領跑，助力新型工業化加快推進。《行動計畫》提出人工智慧賦能半導體與積體電路。推動人工智慧技術應用於半導體產業鏈的關鍵環節，利用AI最佳化晶片設計、軟體程式碼等領域和環節的效率。以AI晶片為突破口做強半導體產業，面向AI手機、AI眼鏡、智慧型手機器人等各類AI終端需求，研發高性能、高能效專用SoC主控晶片，支援存算一體、存內計算等新型架構處理器。面向新能源汽車兆級市場，支援14nm及以下車規級高階智駕AI晶片、智能座艙SoC晶片、域控製器MCU、中央域控SoC/MPU晶片的國產替代。以下為《行動計畫》的具體內容：為深入學習貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神，認真落實《國務院關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》，搶抓智能化與工業化交匯融合的歷史機遇，加快人工智慧技術與製造業全過程、全要素深度融合，全面服務支撐新型工業化，制定本行動計畫。一、總體要求錨定實現新型工業化這一戰略目標，推動人工智慧加快賦能製造業，向製造業研發設計、生產管理、生產作業、營運管理、供應鏈管理等各環節加速滲透，推動製造業全要素智能化發展，實現人工智慧全方位、深層次、高水平賦能新型工業化。到2027年，在“人工智慧+”先進製造業領域，建成國家人工智慧應用中試基地（消費領域移動終端方向），建設工業智能體創新中心，組建工業知識聯盟，開放百個應用場景，打造百個垂直行業模型及工業智能體，推廣百個示範應用，形成“一基地、一中心、一聯盟、百場景、多應用”的發展格局，推動傳統產業煥新升級、新興產業躍升領跑，助力新型工業化加快推進。二、打造重點支撐平台（一）打造工業智能體創新中心。加快省級工業智能體創新中心建設，爭取國家級製造業創新中心佈局。圍繞工業場景“數字員工”需求，支援研發具備環境感知、自主決策、動態適應能力的工業智能體，聚焦研發設計、生產製造、供應鏈管理等工業場景，匯聚高水平智能體應用開發商，搭建工業智能體供需對接平台，建構自主可控技術基座，研發工業智能體專用工具鏈，打造工業智能體開放共享生態，提升複雜工業場景下的智能體協作水平。（二）發展工業軟體及工業知識聯盟。支援企業將工業知識、行業經驗轉化為標準化模型，重點攻關工業作業系統、CAD、CAE、EDA等關鍵工業軟體的大模型適配開發，支援重點場景工業大模型產業化，形成具備行業引領性的自主工業軟體產品。把握工業大模型小型化發展趨勢，支援利用剪枝、量化和蒸餾等模型壓縮技術，研發輕量化場景化工業小模型，實現邊緣低延遲決策與普惠化部署。搭建工業知識共建平台，匯聚企業、高校、科研機構力量，建構覆蓋研發設計、生產製造、供應鏈管理等環節的行業級知識，沉澱核心知識實體與關係，形成上規模的工業知識資料庫。建設開放社區平台，牽引龍頭企業開放應用場景，降低中小企業智能化門檻，提供工業知識共享、AI應用開發工具包等普惠服務，形成大中小企業融通發展生態。三、賦能重點產業叢集（三）人工智慧賦能電子資訊製造。建構演算法開源、資料共享、算力協同的公共服務能力，整合技術資源與行業資料，降低中小企業智能化改造門檻，提升行業智能化改造的滲透率與應用深度。強化龍頭企業引領作用，聯合產業鏈上下游企業共同發掘潛在應用場景，支援人工智慧在產品設計、產品檢測、營運管理、質量檢測、安全生產、資料分析等核心環節深度應用，打造一批標竿示範項目。聚焦終端產品創新升級，支援AI手機、AI眼鏡、AI+潮玩、AI+智慧屏等重點產品研發創新，通過產品創新牽引技術迭代，培育新的產業增長點。（四）人工智慧賦能半導體與積體電路。推動人工智慧技術應用於半導體產業鏈的關鍵環節，利用AI最佳化晶片設計、軟體程式碼等領域和環節的效率。以AI晶片為突破口做強半導體產業，面向AI手機、AI眼鏡、智慧型手機器人等各類AI終端需求，研發高性能、高能效專用SoC主控晶片，支援存算一體、存內計算等新型架構處理器。面向新能源汽車兆級市場，支援14nm及以下車規級高階智駕AI晶片、智能座艙SoC晶片、域控製器MCU、中央域控SoC/MPU晶片的國產替代。（五）人工智慧賦能汽車製造。開展智能網聯汽車“車路雲一體化”應用試點，加大“智造+智駕”汽車全產業鏈AI賦能力度。協同設計方面，智能管理分類零部件資源，推薦最優件資訊，結合人工智慧演算法，模擬自動匹配清理材料屬性，實現高精度網格劃分，提高企業研發效率。生產製造方面，智能統籌資源適配，最佳化配置製造資源、智慧管理供應鏈，推動企業閒置製造資源高效利用。檢驗檢測方面，通過智能調度裝置分發任務、檢測解析資料、識別問題自動處理、智能管理資料回傳，自動生成檢測報告，提高產品良品率。封裝驗證方面，智能識別並匹配需求資料、流轉資料及資源資料，智能管理樣品倉儲物流，科學配料、協同配置。（六）人工智慧賦能機器人。支援世界模型、視覺-觸覺-語言-動作（VTLA）等多模態互動技術研發，建構具備互動、預測與決策功能的具身智能基座大模型及其訓練、推理技術體系，培育長序列推理與自主學習能力，支撐跨場景任務高效處理。強化場景資源統籌，支援建設具身智能技術試驗場，開放工業製造領域銲接、裝配、噴塗、搬運等細分場景並實現落地應用，提升危險、惡劣環境下智能作業水平，推動機器人進工廠、進車間、進倉庫、進港口、進園區。（七）人工智慧賦能高性能材料。支援AI賦能高性能材料製造工廠，鼓勵運用AI動態最佳化工藝參數和生產流程，實現預見性調整與精準控制，推動全域生產流程智能化。搭建AI高性能材料供需平台，建構需求牽引、快速迭代、韌性高效的材料產業生態網路，打造材料柔性製造、敏捷響應與服務創新模式。設計和篩選方面，積極組織動員有關單位參與高性能材料資料中心建設，通過機器學習演算法預測高分子、金屬、無機非金屬等材料結構性能，輔助研發人員篩選設計高性能材料。工藝和路徑最佳化方面，基於大模型疊加領域知識庫資料訓練化學合成領域大模型，為高性能材料合成提供最優路徑。性能預測方面，通過人工智慧計算模型，預測材料的彈性、熱導率等各項性能。實驗指導方面，基於程式碼生成大模型，結合模擬平台及智慧型手機器人，逐步實現模擬實驗自動化操作。（八）人工智慧賦能低空經濟。建立無人機自主能力演進體系，搭建智能模擬平台，打造低空數字孿生系統，深度整合人工智慧技術，支撐無人機感知、決策等能力的模擬與測試，強化無人機自主任務執行效能，逐步培育空中具身智能。建構“空中智慧道路系統”，支撐空域智能設計、航道智慧規劃，實現全空域智慧感知、無人機智能管理及多無人機自動化協調應用，賦能公園、河道、水庫、岸線巡檢、載人飛行、物流運輸、低空觀光、航空運動、飛行培訓、電力巡線、港口巡檢、航拍測繪、農林植保等應用場景，提升低空資源調度效率與協同運行水平。（九）人工智慧賦能醫藥和醫療器械。加快藥物研發、細胞與基因治療、精準醫療服務的研發創新與成果轉化，推進人工智慧技術在藥物新靶標/靶點發現驗證、藥物設計、超高通量藥物篩選、DNA編碼化合物庫篩選、電腦輔助藥物設計和虛擬篩選、藥物治療相關基因位點篩選等核心環節的技術創新。支援建設一批人工智慧藥物研發重大平台載體，強化技術資源統籌整合，加速人工智慧+生物技術（AI+BT）深度融合。強化大模型企業與高端醫療器械企業協同引領作用，聯合產業鏈上下游開展醫療裝備及關鍵零部件聯合創新，開放醫學影像輔助診斷等規模化真實應用場景，推動醫療器械高端化發展、智能化升級，打造“AI+醫療器械”標竿應用。（十）人工智慧賦能傳統優勢產業。探索傳統產業最佳化升級新路徑，鼓勵大模型、智能體、機器學習、電腦視覺、自然語言處理等人工智慧技術在服裝、鐘錶、眼鏡、黃金珠寶、家具、皮革等傳統優勢產業深度應用，聚焦生成式AI設計賦能、小單快反柔性生產、C2M反向定製、供應鏈智能調度等方向，打造一批垂直大模型與智能體升級標竿，推動傳統產業從規模驅動向“創意+效率+個性化”驅動轉型，提高行業生產效率和產品質量，降低生產成本，促進傳統產業高端化、智能化、綠色化、融合化、國際化發展，培育產業高品質發展新增長極。四、強化工作保障（十一）強化政策保障與要素支撐。加大對“人工智慧+”先進製造業的資金扶持力度，鼓勵企業積極參與“揭榜掛帥”，推動人工智慧賦能新型工業化政策與技術改造、工業網際網路、數位化轉型、智能製造等政策、要素協同，加速創新成果產業化，進一步形成工作合力，推進製造業數位化、網路化、智能化轉型。（十二）加大場景開放與供需對接。深化“人工智慧+”先進製造業場景供需對接機制，建設市、區級應用場景開放中心，舉辦系列供需對接活動，發佈場景需求清單，支援龍頭企業全面開放產品設計、智能檢測、規模化定製、智能配送等典型工業生產製造場景（詳見附件），挖掘開發一批潛力大、效益強、價值高的新場景，充分發揮社會組織的橋樑紐帶與協調作用，支援解決方案提供商與重點行業企業合作突破AI應用難題。（十三）開展行業培訓與示範推廣。緊扣AI前沿技術常態化舉辦“人工智慧+”先進製造業培訓，針對產業發展痛點，重點徵集人工智慧解決方案，形成典型案例，加強人工智慧示範應用和優秀解決方案宣傳推廣，強化行業標竿的示範引領作用，營造人工智慧賦能新型工業化的濃厚氛圍。 (芯榜)

Sony很少會主動宣傳半導體技術，除非它想引起業界的關注。而這個案例研究恰恰表明了這一點。通過積極展示一款新型圖像穩定晶片，Sony預示著未來相機在處理運動畫面方面將發生更深層次的變革，而這遠早於電影製作人在規格表上看到相關參數。本次展示的核心是Sony半導體解決方案公司開發的專用圖像穩定LSI晶片。與傳統的電子防抖不同，這款晶片的工作位置非常靠近圖像感測器。它不是在圖像處理完成後進行運動校正，而是在圖像採集過程中進行訊號穩定。即時圖像資料與來自六軸慣性測量單元的精確運動資訊相結合，使系統能夠即時校正抖動、旋轉和水平漂移。對於視訊製作而言，最重要的技術意義顯而易見：防抖處理直接在原始或接近原始的圖像資料上進行，延遲控制在約1.5幀，校正在壓縮和色彩處理之前完成。對於電影製作人來說，這意味著更少的可見偽影、更少的邊緣變形，以及在快速搖攝或手持拍攝時更自然流暢的運動畫面。Sony的產品目錄中有很多元件從未公開展示過。但公開展示則不同，它代表著準備就緒、信心和決心。通過展示這款防抖晶片，Sony實際上是在邀請製造商圍繞它設計系統。這使得這項技術從默默無聞走向了廣泛應用。對於影像行業而言，這種轉變往往比實際產品提前幾年。換句話說，這並非關乎你今天能買到什麼，而是關乎Sony對未來相機發展的願景。隨著感測器解析度和讀取速度的不斷提升，傳統的電子防抖技術面臨著日益嚴峻的挑戰。畫面裁剪造成的圖像損傷越來越大，軟體校正的痕跡也更容易被察覺，尤其是在高解析度視訊素材中。專用防抖硬體通過在圖像尚未完全恢復時進行防抖處理來解決這個問題。它還能減輕主圖像處理器的計算負擔，因為主圖像處理器需要處理越來越多的自動對焦、降噪和色彩資訊。這種方法尤其適用於：動作密集型拍攝、手持長焦拍攝、車載和機器人攝影機拍攝，以及對延遲零容忍的現場製作。這些場景恰恰是電影製作人最先注意到防抖失效的地方。Sony目前並未將這款晶片定位為消費級無反相機產品。它最直接的影響將體現在專業和嵌入式成像系統中。最早採用該晶片的領域很可能是廣播級攝影機、遙控和機器人云台、無人機以及小型相機模組，因為在這些應用中，機械防抖並不實用。Sony的技術歷來都是這樣傳播的：先在要求嚴苛的專業環境中證明自身價值，然後逐步影響更廣泛的相機設計。此外，Sony在圖像感測器領域已經佔據主導地位。通過將感測器與專用防抖晶片相結合，該公司進一步鞏固了其對整個成像流程的掌控力，包括感測器設計、運動感應、防抖邏輯以及參考級相機模組。對於電影製作人而言，這種垂直整合通常會帶來一些不易察覺的改進。素材在後期處理前就呈現出更佳的畫質，運動畫面也更加自然，無需後期進行大幅度的校正。這些改變往往不會引起轟動，但隨著時間的推移，它們會逐漸改變人們的預期。Sony決定展示專用防抖晶片並非孤例，而是其近幾個月來一直在公開展示的感測器級創新戰略的一部分。在“Sony現場演示10K 105MP全域快門感測器”中，Sony展示了一款超高解析度的全域快門感測器，能夠在不產生運動失真的情況下捕捉極致細節。雖然官方目標是工業和專業成像領域，但其對未來電影工作流程的影響顯而易見。高解析度不再需要以犧牲運動完整性為代價。SonyIMX929 8K全域快門感測器達到200fps，進一步推動了這一發展方向。這款感測器通過堆疊式感測器架構和更快的讀取速度，證明了高影格率和高解析度可以共存。對於電影製作人來說，這消除了解析度、速度和運動偽影之間長期以來存在的權衡取捨。此外，Sony還發佈了IMX928大畫幅全域快門感測器，進一步擴展了感測器尺寸。憑藉大尺寸成像區域和真正的全域快門特性，這款感測器為更靈活的構圖、過掃描以及在嚴苛的拍攝環境下實現無畸變運動拍攝提供了可能。這些進展與Sony的防抖晶片傳遞的資訊不謀而合：該公司正將影像品質的決策權下放至感測器端，減少對下游校正的依賴，更多地依靠硬體層面的智能處理。對於電影製作人而言，這一趨勢遠比任何單一的產品發佈都重要。Sony展示其新型圖像穩定晶片，這是一個微妙卻意義重大的訊號。它預示著未來圖像穩定將更多地在圖像源頭進行處理，通過專用硬體而非軟體修復。對於電影製作人，尤其是那些拍攝運動密集型素材或使用小型裝置的製作人而言，這種幕後研發能在數年內悄然提升影像品質，而其效果往往在人們察覺之前就已顯現。 (EDA365電子論壇)

2025年，韓國各產業部門的境遇喜憂參半。受美國加征關稅和俄烏戰爭的影響，汽車和石化行業舉步維艱；而半導體、造船和國防等行業則因全球需求增長而蓬勃發展。我們將探討2026年影響全球經濟的關鍵因素，並預測各行業將受到的影響。[編者注]去年支撐韓國出口增長的是“半導體”行業。隨著人工智慧（AI）在全球範圍內的普及，以三星電子和SK海力士為首的儲存晶片需求激增，並進入繁榮期。半導體出口增長超過30%，抵消了石化和鋼鐵等傳統製造業的下滑。今年的前景更為光明。據韓國進出口銀行海外經濟研究所預測，韓國今年半導體出口額預計將同比增長11%，達到1880億美元（約合254兆韓元），連續第二年創下歷史新高。世界半導體貿易統計（WSTS）預測，2026年全球半導體市場規模將比上年增長超過25%，達到約9750億美元。其中，儲存器市場預計將實現30%左右的增長，超過整體增速。在DRAM市場，三星電子和SK海力士合計佔據約70%的全球市場份額；在NAND快閃記憶體市場，兩家公司的市場份額合計約為50%。三星電子和SK海力士合併後的營業利潤預計將超過200兆韓元市場將儲存器機構領域的強勁勢頭稱為“超級周期”。美國銀行（BofA）將2026年定義為“類似於20世紀90年代繁榮時期的超級周期”，並預測全球DRAM收入將同比增長51%，NAND收入將同比增長45%，而DRAM的平均售價（ASP）將上漲33%，NAND的平均售價將上漲26%。隨著半導體行業全面進入超級周期，券商紛紛上調對三星電子和SK海力士的盈利預期。Kiwoom證券將三星電子今年的合併營業利潤預期上調至107.612兆韓元，比券商此前三個月的普遍預期83.242兆韓元高出29%以上。iM證券則將SK海力士今年的營業利潤預期上調至93.843兆韓元。在最樂觀的情況下，兩家公司的合併營業利潤將超過200兆韓元。在記憶體晶片市場，結構性供應短缺（供應無法滿足需求）正在加劇，導致價格大幅上漲。隨著人工智慧訓練和推理所必需的高頻寬記憶體（HBM）需求激增，整個記憶體市場的供應限制也隨之加劇，甚至連普通商品的價格也受到影響。市場研究公司TrendForce預測，第一季度通用DRAM合約價格將比上一季度上漲超過50%，NAND快閃記憶體價格也將繼續大幅上漲，主要集中在伺服器DRAM和企業級固態硬碟（SSD）領域。分析師表示，隨著人工智慧伺服器投資的增加和庫存的消耗，記憶體市場已進入典型的“賣方市場”。此外，在經歷了2018年過度擴張的後果之後，韓國國記憶體儲器企業一直保持著以盈利為導向的“有序擴張”策略。韓國進出口銀行高級研究員李美惠表示：“半導體企業保持著保守的投資策略，短期內難以擴大產能。由於產能優先用於HBM和高容量DDR5，因此為PC和移動裝置供應通用儲存器的能力有限。”她補充道：“除三星電子外，大多數DRAM製造商都因裝置安裝空間不足而受到擴張限制，因此即使到今年年底，儲存器短缺問題也難以得到解決。”HBM市場競爭日趨激烈……市場規模正在快速擴張在HBM市場，SK海力士與三星電子之間的競爭預計將進一步加劇。SK海力士目前處於領先地位，正積極推進其從HBM3E（第五代HBM）到下一代HBM4（第六代HBM）的產品路線圖，並迅速提高高附加值產品的佔比。現代汽車證券表示：“隨著DRAM價格的飆升，SK海力士有望成為全球DRAM製造商中盈利能力最強的公司。”三星電子已全面進入追趕階段。該公司自去年下半年起擴大了HBM3E的供應，今年則集中精力研發HBM4和HBM4E（第七代HBM），力圖憑藉下一代產品扭轉頹勢。在包括SK海力士和美國美光在內的三大全球儲存器製造商中，三星的產能最大，這也被視為其優勢之一，因為在未來儲存器價格上漲周期中，三星能夠獲得更大的營運槓桿。市場研究公司Omdia預測，隨著人工智慧加速器的普及，HBM市場將繼續保持高速增長，下一代HBM4的市場份額將從今年開始真正擴張。該公司還指出，HBM需求來源日益多元化是市場擴張的關鍵驅動因素。隨著大型科技公司推進專用積體電路（ASIC）戰略以減少對輝達圖形處理器（GPU）的依賴，Google的張量處理單元（TPU）、OpenAI的自主研發人工智慧晶片、亞馬遜的Trainium 3以及微軟的Maia 200等產品相繼問世。Kiwoom Securities 高級研究員 Park Yuak 表示：“三星電子已將 ASIC 作為其主要客戶，預計到 2026 年，其 HBM 出貨量將比上一年增長三倍以上。”他補充道：“第一季度，應用於主要 ASIC 晶片的 HBM 銷量將會增加；第二季度，用於輝達‘Rubin’晶片的 HBM4 出貨量將正式開始。”系統半導體和代工廠進入復甦階段……美國關稅是最大的變數有一種觀點認為，系統半導體和代工機構市場已經觸底反彈。市場研究公司Gartner預測，受人工智慧半導體市場增長的推動，今年全球系統半導體市場預計將比上年增長約10%。韓國在系統半導體市場的份額仍然維持在2%左右，但三星電子將在今年上半年發佈的Galaxy S26手機中搭載其Exynos應用處理器，以期重振競爭力。在晶圓代工（半導體代工）機構領域，三星也在努力從關鍵客戶那裡爭取訂單，以期實現復甦。截至去年第二季度，三星晶圓代工的全球市場份額為7.3%，遠落後於台積電。但業內人士表示，隨著3奈米工藝良率的趨於穩定，以人工智慧加速器和網路晶片為中心的新訂單正在逐步增加。尤其值得一提的是，計畫於今年投產的三星電子泰勒晶圓廠，正逐漸成為台積電之外的另一種選擇。投資銀行德意志銀行在最近的一份報告中表示：“隨著台積電先進工藝產能接近飽和，主要的無晶圓廠（晶片設計專家）公司正在尋求替代生產方案，以分散供應鏈風險。”報告還補充道：“在美國設有生產基地的代工廠中，三星電子被視為一個切實可行的替代方案。”今年半導體行業最大的外部變數被認為是美國的關稅政策。美國正在將半導體重新歸類為戰略產業，並暗示可能徵收高額關稅以擴大國內產能。業內普遍認為，對於已承諾在美國投資的國內企業而言，其相對影響可能有限。由於人工智慧伺服器記憶體的替代品有限，也有分析指出，成本負擔很可能會轉嫁給客戶。關稅因素預計對中長期投資策略和生產基地重塑的影響將大於對短期收益的影響。 (半導體行業觀察)

Future Horizons 認為，全球半導體行業未來一年將面臨高度不確定性，預計2026 年市場增長率將在正負 12% 左右。該研究公司最新發佈的市場報告指出，2025年22%的增長率過於集中，並不代表整個行業的全面復甦。Future Horizons 表示，如果人工智慧基礎設施需求疲軟，智慧型手機和汽車等傳統市場未能反彈，半導體行業今年可能面臨急劇下滑。雪上加霜的是，關於晶片出貨量何時恢復、平均售價能否繼續上漲以及對傳統節點晶圓廠（尤其是在中國）的過度投資將如何影響市場等問題仍懸而未決。該研究公司將當前的AI熱潮與2020-2021年疫情引發的激增相比較，並警告稱，正如那輪周期戛然而止一樣，這一輪也可能如此。全球最大的晶片製造商台積電本周發表了更為樂觀的言論，稱人工智慧的繁榮是“真實的”，人工智慧驅動的需求“無論如何都將在未來很多年裡持續下去”。AI泡沫，可能在兩年內破裂目前強勁的半導體市場正受到人工智慧應用的推動。麥肯錫的一項調查顯示，到2025年，88%的企業將使用人工智慧，而2023年這一比例僅為55%。據Inc.com報導，在2025年第三季度財報電話會議上，標普500指數成分股公司中有306家提及了人工智慧，而三年前的2022年第三季度，提及人工智慧的公司僅有53家。世界半導體行業協會（WSTS）2025年12月的預測顯示，繼2024年增長20%之後，2025年半導體市場將增長22%，2026年將增長26%。這一增長主要由儲存器和邏輯器件兩大類別推動。儲存器預計在2025年增長28%，2026年增長39%；邏輯器件預計在2025年增長37%，2026年增長32%。剔除儲存器和邏輯器件類別後，半導體市場其他類別在2024年下降了3%，預計2025年僅增長6%。過去兩年，所有儲存器公司都將人工智慧（AI）視為其主要增長動力。最大的AI半導體公司輝達（Nvidia）在2024年的收入增長了114%，並預計2025年將增長63%。輝達的大部分AI半導體產品都屬於邏輯器件類別。人工智慧熱潮能持續多久？半導體市場又將走向何方？我們可以從以往半導體市場的泡沫中尋找線索。PC氣泡1981年IBM PC的問世引發了PC市場的繁榮。由於IBM為PC硬體和軟體樹立了標準，企業紛紛放心投資PC。1983年PC出貨量增長了85%，1984年增長了29%。PC的繁榮帶動了半導體市場的蓬勃發展，尤其是記憶體和英特爾微處理器。然而，PC的繁榮在1985年戛然而止，PC出貨量下降了11%。1985年的疲軟是由多種因素造成的。康柏、戴爾和惠普等廠商推出的IBM PC相容機擾亂了市場。此外，美國GDP增速也從1984年的7%放緩至1985年的4%。1985年個人電腦市場崩盤導致半導體市場下滑17%。記憶體銷量下降38%，英特爾營收下降16%。但這種下滑趨勢是短暫的。1986年，個人電腦出貨量增長22%，半導體銷量增長23%。1987年，記憶體和英特爾的營收恢復強勁增長。網際網路泡沫20世紀90年代，隨著大型企業建立網路連線，全球資訊網制定標準並實現瀏覽，網際網路的使用開始呈爆炸式增長。1995年和1996年，網際網路使用者數量幾乎每年翻一番。從1997年到2000年，使用者數量每年增長約50%。2001年，網際網路使用者增長率放緩至21%。網際網路的快速發展催生了眾多由風險投資推動的網際網路公司。到2000年初，利率上升以及大多數網際網路初創公司缺乏盈利能力導致投資大幅下滑。納斯達克100指數（該指數權重主要由網際網路公司構成）從2000年3月到2002年10月下跌了78%。許多網際網路公司的倒閉導致電信公司在網際網路基礎設施方面出現產能過剩。作為最大的網際網路基礎設施硬體供應商，思科的收入在1999年和2000年實現了超過50%的增長，但在2001年卻下降了23%。2001年，半導體市場下滑了32%，其中儲存器市場下滑了49%。半導體和儲存器市場在2003年恢復了兩位數的增長。人工智慧泡沫？下圖展示了個人電腦泡沫時期（藍線）、網際網路泡沫時期（紅線）以及當前人工智慧時期（綠線）半導體市場的變化。在個人電腦和網際網路泡沫時期，半導體市場經歷了兩年強勁增長，增速在19%至46%之間，隨後泡沫破裂，市場大幅下滑。在當前周期中，預計2024年半導體市場增速為20%，2025年為23%，2026年為26%。問題不在於人工智慧泡沫是否會破裂，而在於何時破裂。基本上，所有重大的新技術在最初幾年都會經歷一段強勁的增長期。許多新公司湧現出來，試圖利用這項新技術，這主要得益於風險投資基金的推動。最終，新技術的增長速度會放緩甚至下降。投資資金也隨之減少。支撐這項新技術的硬體公司的收入下降，導致半導體市場下滑。歷史經驗表明，人工智慧泡沫可能在未來一兩年內破裂。泡沫並非新技術的終結，而是一種調整。誠然，個人電腦和網際網路是重要的經濟驅動力，它們已經徹底改變了企業和消費者的生活方式。人工智慧也有望帶來重大變革。然而，這種變革能否順利實施，還有待觀察。 (半導體行業觀察)