當 AI 算力以指數級速度狂飆突進，晶片製程的每一次下探，都在挑戰物理極限的邊緣。過去，晶圓廠更多是在最佳化單一工藝節點，但進入AI時代的晶圓廠，則是在運行一個高度耦合的複雜系統：先進邏輯晶片、HBM、高頻寬封裝、Chiplet架構相互疊加，使得製造流程不再是線性的，而是一個對精度、節拍與一致性都提出極致要求的動態系統。在這樣的背景下，裝置端的演進呈現出一個清晰趨勢：不僅要“更快”，更要“更穩、更準、更乾淨”。本質上，這三個維度共同指向了一個核心命題——精準控制。事實上，在先進製程節點下，越來越多影響良率的因素，並不一定來自光刻或刻蝕工藝本身，而是來自那些曾經被忽視的執行細節：一次不平穩的晶圓夾持、一次細微的機械振動、或是一滴液體是否在關鍵步驟中殘留。在3月25日-27日召開的2026 SEMICON China 大會上，我們採訪了自動化領域的深度玩家Festo（費斯托）。這家成立於1925年的德國企業，至今仍保持獨立營運，在自動化領域積累了逾百年的技術沉澱。正如費斯托電子及裝配行業銷售總監劉高亮所指出的那樣：“裝置廠往往代表著某項工藝的製程domain技術核心，但是要讓機台真正的動起來，底層的核心元件都是不可或缺的。可以說，就算裝置有再好的工藝技術研發，如果不透過這些氣動/電動元件的驅動，裝置也是無法達成它所設計的工藝創新。”AI時代，裝置控製為何如此重要？如果我們把半導體裝置拆解為多個層級，那麼最上層是工藝與設計，中間層是裝置系統，而最底層，則是負責執行所有動作的控制單元——包括氣動系統、閥門、感測器以及流體控制模組等。在過去，這一層往往被視為“輔助系統”；但在先進製程與AI算力需求的雙重驅動下，它正在發生角色躍遷，從“支援性元件”變為“決定性變數”。劉高亮在採訪中提到一個非常關鍵的變化：“隨著工藝不斷的創新，需要的製程精度不斷往上攀升到奈米等級，Fab對於以往不在意的細小元件背後所驅動的製程工藝內容越來越在意。整個行業已經從先做好這項工藝，演變成如何達成國際水平的工藝水平，在這個基礎上，過往不會要求的精度和顆粒度，都會更上一個等級。”也正是在這一背景下，像Festo這樣長期深耕自動化領域的企業，其價值開始被重新定義：它們不再只是提供元件，而是在參與定義整個製造系統的穩定邊界。守衛前道製造：Festo 的“四道防線”在2026 SEMICON China 大會期間，Festo 展示了四項核心技術方案，可以清晰地看到控制能力如何在不同前道製造工藝環節中轉化為實際的製造價值。1 微米級競賽的“穩壓器”：氣動系統進入微米級時代在半導體裝置體系中，“定位”是所有工藝的物理起點，它看似只是一個基礎動作，但在先進製程環境下，卻直接決定了工藝穩定性與良率上限。尤其是在AI算力驅動下，晶圓製造節拍持續提升，裝置需要在更高速度下完成更高精度的動作控制。從具體工藝環節來看，這類能力幾乎貫穿多個前道製造流程，例如，在塗布與光刻環節中，晶圓需要精準定位以保證圖形轉移的一致性；在顯影與蝕刻過程中，工裝與晶圓的相對位置誤差會被直接放大為結構偏差；而在CMP與量測環節，任何細微的定位誤差，都可能影響最終的平整度與檢測結果。這類應用的本質，並不在於“移動本身”，而在於“如何停得準、停得穩”。在高速運行的裝置中，既要保證節拍，又要避免衝擊帶來的振動與顆粒風險，同時還要在目標位置實現微米級精度的穩定停留，這對控制系統提出了極高要求。長期以來，氣動定位控制系統被視為高性價比但精度有限的方案。然而，隨著裝置內部空間日益受限，這一傳統認知正在被 Festo 打破。針對這一類典型場景，Festo提出了整套受控氣動解決方案，通過控制演算法、比例閥島（VTEP）與運動控製器（CPX-E）的協同，實現對氣動執行器的閉環控制，並結合高精度壓力調節，使氣動系統具備可預測、可調節的動態響應能力。在這一體系下，即便是標準氣動執行器，在經過系統級最佳化設計後，能夠實現微米級定位性能，從而滿足前道各關鍵工藝段對精度與穩定性的嚴苛要求。據劉高亮的介紹，因為空間或使用方式的原因，無法使用電機來控制相關位置，這個時候就可以通過微米等級的氣動定位方案來達成最後一里路。這樣的好處不只空間節省，不需要大範圍修改機械結構，精度也可以達到電機控制的精度，甚至更高。2 翹曲晶圓：先進製程下的新挑戰隨著先進封裝技術的普及，晶圓翹曲問題變得越來越普遍，並成為影響鍵合良率的關鍵因素。劉高亮指出：“目前的晶圓製造已經不同於以往簡單的前道與後道二分法，先進封裝中，當單一晶圓完成後，需要與其他晶圓進行Die to Wafer或Wafer to Wafer的鍵合，這就要求晶圓必須在平整狀態下完成封裝，否則良率無法提升。”傳統的夾持方式，在面對翹曲晶圓時，要麼無法穩定夾持，要麼容易在過程中引入微裂紋。而Festo提出的“非接觸式”晶圓翹曲解決方案，通過標準氣動閥實現成本效益最大化，並結合獨有的壓電（Piezo）技術推出標準化產品，可精準控制壓力與真空，適配翹曲晶圓的夾持與釋放。針對同一晶圓翹曲分佈不均的問題，Festo 支援多區獨立控制，將晶圓劃成多個壓力區域，獨立調節各區的壓力/真空等級，從而實現整體均勻、穩定的夾持效果。3 一個門閥動作，也決定晶片良率在先進製程中，潔淨度要求的近乎苛刻，使得顆粒污染成為良率控制的核心博弈點。然而，一個極易被行業忽視的污染源，正隱藏在晶圓出入工藝腔的必經之路——門閥的開關動作中。作為隔離工藝環境的關鍵部件，門閥或閘閥（TV/SV）的每一次機械啟閉，都在考驗著腔室的真空度與潔淨度。當前，多數閥門仍沿用傳統的“開/關”式粗放控制，缺乏過程調節。這種“硬著陸”式的運動會導致閥門在末端產生劇烈衝擊與高頻振動，瞬間剝離的微小顆粒若落在晶圓表面，將直接導致電路失效。針對這一問題，Festo基於高精度智能氣動控制，提出了一套Transfer Valve 門閥開關控制方案。其核心在於通過比例壓力控制技術，對閥門氣缸運動進行連續調節，使原本“剛性開關”的動作，轉變為可程式設計、可調節的動態過程；在閥門接近開啟或閉合終點時，通過軟啟動與軟停止策略，有效削弱衝擊力，顯著降低振動水平，從而在不犧牲節拍的前提下，減少顆粒產生並提升整體潔淨度。劉高亮給出了一個非常直觀的結果：“我們在很多終端廠的驗證中確認，可以降低90%的震動，以及降低至少50%的顆粒產生，這個技術實際上已經把整個製程window改變到另外一個等級。”同時，這種更平滑的運動控制方式，也有助於延長閥門密封件的使用壽命，提升裝置長期運行的穩定性。4 “零滴落”：把不可控的液體變數，變成可程式設計能力在半導體前道製造中，從清洗、塗布到光刻、顯影乃至蝕刻與CMP，大量關鍵工藝都依賴於液體的精準控制。無論是光刻膠、蝕刻液還是清洗劑，這些液體不僅參與工藝過程，更直接影響晶圓表面質量與最終良率。從原理上看，點膠是通過施加壓力，將液體從特定開口擠出並實現均勻分佈的過程，難點並不在“如何出膠”，而在“如何結束出膠”。尤其是在光刻等關鍵環節中，液體價格昂貴且對潔淨度極為敏感，一旦在出膠結束後產生殘液滴落，就可能在晶圓表面形成污染，進而影響後續工藝甚至導致良率損失。因此，點膠系統必須具備“回吸”能力，在關斷瞬間切斷液流並回收殘液，實現無滴漏、無污染。然而在傳統方案中，這一過程往往依賴人工經驗調節，回吸量與時機缺乏精確控制，液體控制長期處於“可調但不可控”的狀態。針對這一問題，Festo基於壓電技術建構了智能氣動控制方案，通過高精度壓力調節與動態響應控制，將回吸過程轉化為可數位化、可程式設計的控制動作，在出膠結束時實現精準回吸，從而真正做到“零滴落、零污染”。綜上可以看出，Festo展示的四項核心技術方案，從“運動、夾持、開關、流體”四個維度，完整勾勒出一套貫穿前道製造的底層控制體系。從微米級定位，到翹曲晶圓夾持，再到門閥控制與液體回吸，Festo所展示的這四類看似分散的技術，實際上指向同一個方向——將製造過程中的不確定性逐步收斂，並轉化為可控制、可復現的系統能力。深耕本土，建構中國半導體的E2E支撐如果說技術能力決定了產品的上限，那麼在中國市場，決定企業能否站穩腳跟的，往往是另一件事——響應速度。面對中國半導體 OEM 廠商對響應速度和定製化能力的近乎苛刻的要求，Festo 給出的答案是全方位的本土化戰略。據劉高亮介紹，Festo 在中國已投入超過 400 位的技術人員，涵蓋了從產品設計、客制化開發到現場驗證的完整技術供應鏈。這種 End-to-End (E2E) 的支援模式，確保了本土客戶在快速迭代中能夠獲得比肩國際一流水準的技術服務。2024年在上海成立的半導體創新中心，更是成為了 Festo 響應中國特殊需求的“前哨站”。通過建立完全獨立的質量與交貨體系，Festo 正在助力中國半導體裝置實現從“能做”到“做精”的質變。結語在 AI 算力的大航海時代，如果說製程突破是衝鋒陷陣的帆，那麼 Festo 所做的，就是那套保障航向精準、船身平穩的底層控制系統。隨著 SEMICON China 2026 的深入開展，我們看到的不僅是技術的迭代，更是製造文明的進化。真正的核心競爭力，已不再侷限於某一項工藝的突破，而在於誰能實現對製造全流程最幽微處的“精準掌控”。唯有守住底層的“微米級”防線，方能成就算力時代的“萬里宏圖”。 (半導體行業觀察)

重磅！Arm CPU 路線圖公開發佈剛剛，歷史性突破！Arm發佈三十多年來首顆自研專用CPU——Arm AGI CPU。打破長期IP授權模式，直擊AI算力剛需，劍指x86陣營。核心參數拉滿：3nm工藝，136核Neoverse V3核心。主頻3.2-3.7GHz，300瓦功耗，雙Chiplet封裝（台積電代工）。快取亮眼：2MB L2/核心，128MB共享SLC。介面拉滿：96條PCIe 6.0，支援CXL 3.0，12通道DDR5，總頻寬825GB/s。極致能效！放棄同步多線程，剔除冗餘功能。每瓦性能碾壓英特爾、AMD最新x86晶片，號稱“最高效agentic CPU”。強強聯手！與Meta聯合開發，Meta為首個客戶。OpenAI、SAP等巨頭已確認採購，商業化勢頭強勁。量產明確：今年下半年全面量產，中國是重要目標市場。巨額投入：斥資7100萬美元，耗時18個月新建實驗室。伺服器方案雙選擇：風冷36kW（8160核）、液冷200kW（超45000核）。定價具競爭力，可直接替代Meta現有計算CPU。行業震動！打破Arm中立定位，衝擊x86陣營格局。Arm高管表態：此舉核心是滿足客戶需求，有望帶來數十億美元收入。AI時代算力革新，Arm正式從IP授權商，躋身自研晶片賽道。全新Arm AGI CPU核心亮點高性能 CPU：採用 Armv9.2 架構，Arm AGI CPU 最高整合 136 個 Neoverse V3 高性能核心，每核配雙 128 位 SVE2 單元，支援 bfloat16/INT8 AI 加速。全核主頻 3.2GHz，睿頻 3.7GHz。高記憶體頻寬：單核心記憶體頻寬最高 6GB/s，緩解高吞吐 AI 負載的記憶體瓶頸，提升 AI 與雲端系統性能。先進 I/O 與加速器互聯：支援 96 路 PCIe Gen6、CXL 3.0 及 AMBA CHI 擴展鏈路，實現大規模異構計算。企業級安全架構：面向多租戶雲與 AI 基礎設施提供硬體級安全，包含根安全引擎、指針認證、分支目標間接保護。 (芯榜)PDF文件：https://www.arm.com/static/az/pdf/product-brief/arm-agi-cpu-product-brief.pdf

在剛剛結束的華為中國合作夥伴大會2026上，華為重磅發佈並展出了搭載全新昇騰950PR（Ascend 950PR）處理器的AI訓練推理加速卡Atlas 350。搭載全新昇騰950PR處理器的AI訓練推理加速卡Atlas 350。記者 時娜 攝崑崙、華鯤振宇、神州鯤泰、長江計算、寶德、軟通華方、百信7家華為核心夥伴在會上發佈了基於Atlas 350的伺服器整機產品，標誌著昇騰950代際推理算力正式進入商用階段。上市公司軟通動力旗下的軟通華方在會上發佈的“超強A860 A5”就是其中之一。軟通動力計算產品事業群企業級產品研發管理本部總經理鄧忠良將超強A860 A5比作賦能大模型時代的“核武級”算力。據介紹，超強A860 A5是一款6U2路AI伺服器產品，搭載鯤鵬920新型號處理器，可支援8塊昇騰Atlas350加速卡，具有超強算力、靈活拓展、安全可靠等特點，適合用於AI大語言模型訓練和推理、AI加速計算、視訊分析等應用場景。科大訊飛集團副總裁、星火企業軍團總裁劉江在會上表示，訊飛新一代星火大模型也將與昇騰910/950系列算力底座進行充分適配，為使用者提供“懂行業、能幹活、守規矩、會進化”的整體AI解決方案。算力的基礎是晶片，昇騰晶片是華為AI算力戰略的基礎。華為2018年發佈的昇騰310晶片，是昇騰系列晶片首款產品。2019年，華為發佈昇騰910晶片；2025年，昇騰910C晶片隨著Atlas900超節點規模部署，昇騰晶片逐漸為外界所熟悉。去年9月，華為副董事長、輪值董事長徐直軍在華為全聯接大會2025上首次介紹了昇騰950系列晶片，並官宣了昇騰950系列晶片的發佈時間——昇騰950PR將在2026年第一季度推出，首先支援的產品形態是標卡和超節點伺服器。在本次華為中國合作夥伴大會上，昇騰950PR隨標卡Atlas 350如約亮相，受到業界的廣泛關注。Atlas 350展台成為中國合作夥伴大會2026網紅打卡點。記者 時娜 攝與前一代昇騰晶片相比，昇騰950PR在低精度資料格式、向量算力、互聯頻寬及自研HBM等方面實現大幅提升。據華為昇騰計算業務總裁張迪煊介紹，Atlas 350的單卡算力達到了輝達H20的2.87倍，是目前國內唯一支援FP4低精度的推理產品；HBM（高頻寬記憶體）容量是H20的1.16倍，達到了112GB，多模態生成速度可以提升60%；記憶體訪問顆粒度從512字節減少到128字節，小算子訪存效率提升4倍。在大會展廳Atlas 350展台，上證報記者看到了Atlas 350的具體參數：Atlas 350的FP4精度算力為1.56P，頻寬達到了1.4TB/s；功耗為600W，是H20的1.5倍。大會展出Atlas 350具體參數。記者 時娜 攝展台工作人員告訴記者，Atlas 350除了支援FP16、FP8外，還支援更低精度的FP4。這意味著，整合Atlas 350類股的伺服器能夠支援更大的模型以及時延更低的推理，精度小了，計算速度就會更快，暫存器效率業會更高。目前Atlas 350在網際網路推薦場景的實測資料顯示，該卡的時延更低、響應更快，特別適合短影片、電商、廣告推薦等高並行場景。在大模型推理、文生圖、文生視訊等多模態場景，其性能也和輝達的L20相當。張迪煊表示，基於Atlas 350等產品，結合AI發展趨勢與客戶需求，昇騰將打造大、中、小三大核心算力場景，助力夥伴滿足差異化場景需求，共同深耕行業智能化。面向兆級模型，昇騰384超節點憑藉“超大頻寬、超低時延、統一記憶體編址”三大特性，實現有效算力線性擴展，更好支撐大模型訓練與推理，已在多行業成功落地；面向千億級模型，昇騰提供“開箱即用”的單機伺服器，滿足“快速部署”與“成本可控“的平衡；面向百億級模型，昇騰開放更多算力檔位、更高整合度、更寬溫度設計的模組/板卡，結合更多OS相容、更多場景SDK（軟體開發工具包），使能夥伴打造多樣化產品。會上，昇騰聯合20家行業頭部夥伴，發佈了2026昇騰AI應用場景解決方案，覆蓋輔助辦公、AI實訓、電子病歷、智能客服、政務辦公等多個行業核心場景，以“輕量部署、快速落地、可規模複製”的特點，破解行業智能化部署複雜、周期長的痛點。此外，“養蝦”熱潮再度激起了一體機的需求，華為副總裁、ICT產品組合管理與解決方案部總裁馬海旭在會上透露，過去一個多月已有十幾家合作夥伴推出了基於昇騰的OpenClaw一體機。截至目前，昇騰已聯合夥伴打造400多款行業一體機，服務客戶逾2700家，佔據國內一體機市場80%以上份額。 (上海證券報)

算力產業迎來利多政策。今日，上海市經濟和資訊化委員會、上海市通訊管理局聯合發佈《關於組織開展國家算力互聯互通行業節點建設的通知》（以下簡稱《通知》），旨在提高公共算力資源使用效率和服務水平，促進算力高品質發展。《通知》指出，行業節點面向上海市重點行業建設算力供需對接體系機制，實現上海市不同區域、主體、架構的算力資源標準化互聯和高效流動應用，提升整體算力水平。行業節點建設各自服務平台，為行業內算力互聯互通提供算力資源匯聚、算力標識、算力選擇等市場化服務，並接入區域節點。主要包括算力網際網路服務中心、算力資源匯聚、算力選擇、安全保障等業務和安全管理系統。上海最新發佈3月20日，上海市經濟和資訊化委員會、上海市通訊管理局聯合發佈《關於組織開展國家算力互聯互通行業節點建設的通知》。根據《通知》，國家算力互聯互通體系由“1”個已建成發佈的國家算力網際網路服務節點(以下簡稱“國家節點”)及“M”個區域、“N”個行業算力互聯互通節點組成(以下分別簡稱 “區域節點”、“行業節點”)。通過國家算力網際網路(區域、行業)服務中心等6大核心系統，實現算力資源入網入市、標識匯聚、互聯調度等功能。在建設目標方面，《通知》明確，行業節點面向上海市重點行業建設算力供需對接體系機制，實現上海市不同區域、主體、架構的算力資源標準化互聯和高效流動應用，提升整體算力水平。在建設內容方面，《通知》提出，行業節點建設各自服務平台，為行業內算力互聯互通提供算力資源匯聚、算力標識、算力選擇等市場化服務，並接入區域節點。主要包括算力網際網路服務中心、算力資源匯聚、算力選擇、安全保障等業務和安全管理系統。《通知》提到，算力互聯互通節點採取“統一標識、統一標準、統一規則”的運行機制。標識方面，各節點通過國家節點獲取唯一標識編碼，實現算力資源入網入市。標準方面，各節點按照統一標準建設，統一介面對接，實現互聯互通。規則方面，各類算力資源按照統一規則開展算力交易、互聯調度等工作。關於節點申報，《通知》明確，行業節點由上海市經濟和資訊化委員會同市通訊管理局推薦重點行業單位以單獨或聯合體方式申報，每個行業原則上可申報1個行業節點。申報應註明建設主體和營運主體，其中建設主體註冊資金不低於5000萬元，具備承擔項目建設的持續資金保障能力。營運主體應持有相關電信業務經營許可（事業單位除外），具有營運必要的場地、裝置和人員等條件，近3年未有重大失信記錄。明確核心系統、參與主體根據《通知》附件1，節點建設內容包括核心系統、參與主體、工作流程。其中，核心系統涉及以下六個方面：1、國家算力網際網路(區域、行業)服務中心(A)。為節點的前端門戶，提供標識註冊、算力交易、任務調度和資料分發等營運服務。2、算力標識管理系統(B)。接收服務中心註冊資訊，按算力互聯互通等標準完成算力標識賦碼，提供標識解析服務， 支撐基於算力閘道器的標識管理。3、算力資源匯聚系統(C)。與算力資源服務商介面標準化適配，接入各類算力資源，實現對區域算力的管理。並通過與國家節點互動，實現全域算力資源感知。4、算力選擇系統(D)。獲取參數並建構資訊庫，提供參數檢索、推薦等服務，可接通資料定向傳輸服務，支撐路徑精準選擇與資料高效傳輸。5、算力運行安全監測系統(E)。通過算力標識閘道器即時獲取算力資源側、平台側、互聯調度側、應用側的業務資訊，實現算力運行安全監測。6、安全保障系統(F)。建構網路、資料、業務、應用全維度安全防護體系，覆蓋漏洞掃描、安全管控、風險評估等關鍵環節，全方位保障節點安全。另外，《通知》附件1還明確了五大參與主體，具體來看：1、算力互聯互通節點主體。由地方企事業單位負責建設營運，提供算力互聯互通統籌調度服務。2、算力資源提供商。為使用者提供通算、智算、超算等軟硬體計算能力的主體，包含網際網路資料中心服務商、網際網路接入服務商等。3、算力轉售調度服務商。為使用者提供算力交易任務分發與執行保障服務的主體，包含雲服務商、基礎電信企業、節點營運主體等。4、算力應用服務商。為使用者提供人工智慧應用、科學計算、算力卡、雲手機、雲電腦等基於算力資源封裝應用服務的主體，包含雲服務商、基礎電信企業、軟體服務商等。5、算力專線服務商。為使用者提供雲專網等算力專線服務的企事業單位，保障算力資源高效調度與低時延連接，包含基礎電信企業，算力雲專網營運企業等。 (券商中國)

Meta剛把一張最高270億美元的合同壓給Nebius真正把Nebius一下推到台前的，並不是這筆新債，而是前一天那張更大的合同。按照公司與路透披露的資訊，Meta已承諾到2027年向Nebius採購120億美元的AI算力容量，另外還有未來五年最高150億美元的附加採購空間，整份協議的總額上限約為270億美元。這不是一筆普通的雲服務訂單，它更像是把未來幾年的GPU產能、機櫃、供電和交付節奏，提前鎖給一家外部AI基建供應商。這件事之所以重要，不只是因為數字大，還因為它把AI基建賽道的一層現實直接攤開了。過去外界更習慣看大廠自己修資料中心、自己買晶片，但現在情況正在變化：在GPU和電力都偏緊的背景下，Meta這樣的科技巨頭，也開始更積極地從“新型AI雲服務商”這類專業供應商手裡鎖定稀缺產能。Nebius被看中的，不只是能不能賣雲，而是能不能比別人更快把大規模AI基礎設施建起來、交付出來。37.5億美元可轉債，幾乎是跟著這張大單一起出來的也正因為如此，Nebius第二天就宣佈要發37.5億美元可轉債，這件事其實並不意外。從公司公告來看，這次融資分成兩部分：20億美元、2031年到期的可轉債，以及17.5億美元、2033年到期的可轉債；如果承銷安排全部執行，規模還可能進一步擴大。資金用途寫得也很直接：繼續投向資料中心建設、全端AI雲擴張、資料中心擴建，以及關鍵部件採購，其中就包括GPU。所以，這筆債並不是在“慶祝利多”，而是在為下一輪資本開支提前備資。Meta的大單看上去是收入，但落到Nebius這邊，最先到來的其實是建設壓力：公司必須先把機房、供電、晶片、網路和交付能力準備出來，後面的收入確認才有意義。換句話說，這張大單一旦落地，Nebius最先面對的不是利潤，而是支出。微軟、Meta、輝達，三股力量正在把Nebius往前推把最近幾筆交易連在一起看，Nebius過去半年的擴張路徑就很清楚了。2025年9月，它簽下了與微軟價值174億美元的協議；2025年11月，它拿到Meta一筆30億美元的合作；到了2026年3月，Meta又把合作規模一下抬到最高270億美元。與此同時，輝達在2026年3月11日宣佈出資20億美元，拿下約8.3%的股份，並支援Nebius到2030年部署超過5吉瓦的資料中心能力。如果只看表面，Nebius像是在同時得到客戶、晶片夥伴和資本市場的追捧；但把經營面攤開，另一面也同樣清楚。公司2025年第四季度營收只有2.28億美元，卻錄得2.5億美元淨虧損；同一時期，資本開支則明顯抬升，路透報導其2025年第四季度資本支出升至21億美元，上年同期為4.16億美元。這說明，市場當前看中的，並不是一份已經兌現的利潤表，而是它能不能把訂單、裝置、土地、電力和融資能力組織在一起，持續把擴張節奏推下去。在這條賽道里，誰先把這些資源拼起來，誰才有資格去談後面的規模效應。輝達已經投了20億美元，Nebius為什麼還要再借37.5億美元問題的關鍵，其實就在這裡。輝達那20億美元，當然是一筆很重要的資金，但它解決的更像是啟動資金和信用背書；而Meta、微軟這類多年期大單真正帶來的，是持續不斷、而且節奏高度前置的建設需求。Nebius自己給出的預期也很激進：到2025年底，它的年化收入運行率（run rate）是12.5億美元；到2026年底，這個數字要拉到70億至90億美元。這樣的目標如果要兌現，靠一筆股權投資顯然不夠，後面還需要更大體量、也更連續的資金供給跟上。這也是為什麼它會在大單落地後立刻再借一筆巨額可轉債。因為這類公司眼下最稀缺的，已經不是故事，而是時間。客戶在催交付，晶片窗口期有限，土地和電力指標也不是想拿就能立刻拿到。你越晚把錢備好，後面的建設節奏就越容易被卡住。說到底，Nebius這輪融資看起來激進，實則是在搶一個行業窗口。當AI基建從“有沒有需求”進入“誰先交付”的階段，現金儲備與產能準備，事實上已經被綁在了一起。它今天借的，不是一筆普通的擴張資金，而是在為未來兩三年的交付節奏提前準備資金安全墊。Nebius這筆債，把AI算力生意最重的一面擺到了台前看到這裡，這件事就不能只當成一家公司的融資新聞來看了。路透對這輪合作的描述很到位：美國科技巨頭正在補充自建資料中心的不足，通過Nebius這類新型AI雲服務商去鎖GPU和電力等稀缺資源。換句話說，AI基建的分工正在變細，需求方未必什麼都自己建，但中間這一層承建者，必須先把最重、最貴、最吃現金流的部分扛起來。Nebius這次之所以特別有代表性，就在於它幾乎把這門生意的重資產屬性完整展示了一遍：上面是Meta、微軟這樣的大客戶在壓交付，旁邊是輝達這樣的上游在提供晶片支援和資本背書，下面則是公司自己要去消化土地、機房、電力、裝置和融資成本。行業熱度當然還在，但這門生意最先到來的，從來不是利潤，而是巨額投入。前端必須先投入一筆又一筆的大額資本開支，後面才談得上把訂單慢慢兌現出來。到了這一步，AI算力生意已經越來越像一場基礎設施競賽，而不是一個輕資產的軟體故事。 (視界的剖析)

3月13日消息，據業內報導，追覓預計在下周發射第一顆太空算力衛星。據悉，就在本月早些時候，追覓旗下芯際穿越提出了一項極具前瞻性的宏大計畫。不同於當前由數百顆衛星組成的小型星座，該公司規劃發射名為“瑤台”系列的算力衛星，最終目標是建構一個由 200 萬顆衛星組成的龐大網路，以顯著提升太空資料計算的可靠性與在軌壽命，力爭達到行業平均水平的兩倍。同時，配合其自研的星間雷射通訊技術與先進能源管理系統，該網路有望在太空中搭建起一個專為 AI 大模型訓練服務的分佈式算力平台。據悉，瑤台系列太空算力盒已順利完成空間環境適應性測試，將於近期搭載火箭進入太空，開展在軌系統極限能力驗證。 (國芯網)

挖一個比特幣，成本8.7萬美元。賣出去，市場只給你6.7萬美元。每挖一枚，淨虧兩萬美元。不是虧手續費、不是虧電費波動，是結結實實地、每生產一枚比特幣就往外倒貼兩萬。這是2026年3月的現實，Glassnode和MacroMicro的資料都指向同一個結論：比特幣挖礦，在當前價格下，是一門賠錢的生意。但礦工們沒有坐著等死。他們做了一個讓整個市場都沒想到的選擇——不挖了，把電賣給AI。精準地說，不是“不挖了”，而是把比特幣國庫清空、把資金全部砸向AI資料中心，讓挖礦退居為副業。自2025年10月比特幣從12.6萬美元的歷史高點掉頭向下以來，公開上市的礦企已經累計賣出超過1.5萬枚比特幣。這不是零星的套現，而是一場有組織的、戰略性的大撤退。01礦工集體清倉，1.5萬枚BTC去了那裡？Core Scientific是動手最早也最果斷的那個。2026年1月，它一口氣賣了約1900枚比特幣，套現1.75億美元。剩下的計畫在Q1全部清掉。這家曾經破產重組過的礦企，如今把德克薩斯的礦場一個個改造成高密度AI託管設施，目標是把1.3GW的總電力容量全部切給AI。MARA更狠。這家以“永遠不賣幣”聞名的公司，在2026年3月的10-K年報裡悄悄改了國庫政策——53822枚比特幣，全部授權可售。按當時價格算，接近40億美元的籌碼，一夜之間從“戰略儲備”變成了“可調配資金”。緊接著，MARA就和Starwood Capital簽了合資協議，要交付1GW的AI資料中心容量。最讓人意外的是Cango。這家公司的前身是中國的汽車金融平台，2024年底才切入比特幣挖礦，結果2026年2月就賣掉了4451枚比特幣——佔儲備的60%，套現3.05億美元用於還債和AI轉型。它還挖來了前Zoom高管Jack Jin當AI業務CTO，計畫在全球礦場裡塞進集裝箱式的GPU計算節點。一家做車貸的公司，兩年之內變成了礦工，又從礦工變成了AI推理服務商——這種跨界速度，只有幣圈才見得到。而位元小鹿的選擇更像是一步精算過的棋。它在2月清空了自有比特幣持倉，創始人吳忌寒的回應很坦率：持倉為零不代表以後一直為零，現在需要流動性來抓電力和土地的收購窗口。與其他礦企不同的是，位元小鹿一邊清倉一邊猛踩油門——1月份的比特幣產量同比暴增430%，自營算力達到63.2EH/s，超過了MARA，成為全球自營算力最大的上市礦企。清空帳上的幣，換來的是算力和基礎設施的大幅擴張。有“壯士斷腕”的果斷，也有“彈藥上膛”的野心。02同樣的電，給AI用值10倍礦工們為什麼如此整齊劃一地拋售？因為算過帳之後，答案太明顯了。挖礦虧錢，但礦企手裡有一樣東西，全世界都在搶：帶電的土地。2024年減半之後，比特幣挖礦的利潤率從巔峰時期的90%以上被壓縮到了盈虧平衡線。但同一時期，AI對電力和資料中心的需求幾乎是爆炸式增長。據MarketsandMarkets預測，全球AI推理市場將從2025年的約1060億美元增長到2030年的近2550億美元。摩根斯坦利算了一筆帳：把1兆瓦的電力從挖礦轉向AI託管，估值溢價可達10倍以上。這不是誇張。AI託管合同通常是10到15年的長約，客戶是微軟、Meta這種投資級巨頭，現金流穩定且可預測。相比之下，挖礦收入完全取決於幣價——而幣價，你知道的。華爾街已經用真金白銀投了票。摩根斯坦利給Core Scientific放了5億美元的貸款額度，還附帶可增至10億的條款。這不是給一家“加密公司”的貸款，這是給一家“數字基礎設施公司”的信用背書。TeraWulf和Cipher Mining因為成功的混合模型被大摩評為“增持”，而曾經死守比特幣不放的MARA，一度因為過度暴露於幣價風險而被降級。資本市場給出的訊號再清楚不過了：在華爾街眼裡，這些公司的價值不再取決於它們持有多少比特幣，而是它們控制了多少電力。03鏈上指標說，可能快到底了礦工們集體甩賣，市場一片哀嚎。但如果你去看鏈上資料，會發現一組很有意思的訊號。算力絲帶（Hash Ribbon）自2025年11月底開始出現倒掛，到2026年2月，已經持續了整整三個月——這是歷史上最長的礦工投降期之一。上一次出現類似的訊號組合是2022年12月，當時比特幣在15500美元見底。截至3月初，30日均線正逼近60日均線的上方，復甦訊號即將觸發。MVRV Z-Score在3月上旬維持在0.43到0.49之間。這個指標衡量的是市場價格相對於“實際價值”的偏離程度。歷史上，當Z-Score跌入0到1的區間，幾乎每次都對應著戰略性的建倉窗口。Puell Multiple 降到了 0.6 附近，意味著礦工的每日收入已經被壓縮到年均水平的六成左右。距離 2022 年熊市底部的 0.3 已經不遠，礦工的利潤空間正在被擠壓到歷史性的低位。最極端的訊號來自情緒面。2月的“比特幣極地渦旋”期間，加密恐懼與貪婪指數一度跌到5，2月5日單日實體調整後實現損失創下32億美元的歷史紀錄。四個獨立方向的指標同時亮紅燈，上一次發生這種事的時候，比特幣正在畫一個底部。04礦工賣幣，反而是利多？這是整個故事裡最反直覺的部分。過去，礦工拋售一直被當作利空訊號——這些人是比特幣的“原生賣家”，他們挖出來就賣，構成了市場持續的拋售壓力。但2026年的拋售性質完全不同：這些礦企賣掉比特幣之後，轉去賺AI的美元收入了。想想這意味著什麼。以前，Core Scientific 每個月要賣幾百枚比特幣來交電費和營運成本。現在它有了微軟簽的長約、摩根斯坦利的信用額度，雖然仍計畫變現剩餘的大部分比特幣持倉（年底約持 2,537 枚，已賣出大半），但這不再是被動地"賣幣求生"，而是主動清倉、把資金集中投向 AI 基礎設施。MARA 和 Starwood 的合資項目一旦落地，那 1 GW 的資料中心產生的美元現金流，足夠覆蓋所有成本。換句話說，轉型AI的礦企從比特幣的結構性賣家，變成了中性甚至潛在的買家。市場上最大的一批“天然空頭”正在永久退場。而比特幣挖礦本身也沒有消失，它只是換了一種存在方式。MARA的混合模型已經指明了方向：電價低的時候挖礦，AI需求高峰的時候切換成GPU計算。比特幣變成了電網的“靈活負載”和“保險機制”，AI負責賺錢，挖礦負責兜底。05小結2025年，比特幣網路算力剛剛突破1Zetahash的里程碑。短期內，一些礦場轉型AI確實會導致算力增長放緩——比如Cango就有31%的算力下線進行升級。但這反而是一種良性的產能出清：低效礦工退場，剩下的玩家更高效、更專注，網路安全性不降反升。這不是礦工的投降，是礦業的進化。當挖礦變成副業、AI變成主業，比特幣失去的是一批被迫賣幣的礦工，得到的是一個更健康的供給結構。礦工手裡的比特幣賣完了，但電還在。 (白話區塊鏈)

《南華早報》今日披露，正在召開的全國"兩會"上，中國半導體行業代表密集發聲，呼籲國家加大對人工智慧晶片和關鍵材料的戰略扶持，建議建立全國統一的算力交易市場，並將AI算力定價納入政府監管，以破解行業"內卷式"惡性競爭，加速核心技術突破。中國科學院計算技術研究所張雲泉教授、全國政協委員在接受採訪時表示，當前國內AI算力市場競爭"慘烈"，企業普遍採取低價傾銷策略，導致"內卷式"競爭——這一被北京明令整治的現像已從電動車、外賣蔓延至AI基礎設施。"企業為搶客戶把算力價格壓到成本線以下，無力投入研發，最終損害的是國家AI競爭力。"張雲泉指出。他建議政府出台AI算力定價指導原則，並建立"全國統一算力交易市場"，讓算力像電力、石油一樣成為可標準化交易的"國計民生商品"，"北數南算、東數西算"工程產出的算力資源可在全國平台統一調度、統一定價。全國人大代表、西安電子科技大學副校長郝躍則強調中國應發揮稀土等戰略原材料的"產業槓桿"作用。中國控制全球60%以上的稀土開採與90%的精煉產能，而稀土正是高性能永磁材料、晶片拋光液、特種氣體的關鍵原料。"我們有資源優勢，但缺乏定價權和下游技術話語權。"郝躍表示，建議將稀土出口與半導體技術引進掛鉤，"用稀土換技術、換裝置、換市場准入"，打破美歐日在EDA、光刻機、高端材料領域的封鎖。兩會期間，國家發改委、工信部相關負責人多次參與半導體界別小組討論。知情人士透露，2026-2030年"十五五"規劃草案已將"AI晶片商業化應用"和"關鍵材料自主可控"列為國家重點專項，國家大基金三期擬設立300億元"算力基礎設施子基金"，支援統一交易平台建設。資本市場反應積極，市場押注"資源換技術"政策落地。但亦有分析師指出，算力"統一定價"可能抑制市場競爭，與"發揮市場在資源配置中的決定性作用"原則相悖；稀土"槓桿外交"則可能引發WTO訴訟及供應鏈"去中國化"加速。張雲泉回應，"統一定價"並非計畫經濟回歸，而是建立"基準價+浮動區間"機制，防止惡意低價傾銷；"算力交易"平台可由國家隊與民營企業共建，"政府定規則、市場定價格"。從"內卷"到"統管"，從"資源"到"槓桿"，兩會半導體代表的建言獻策，折射出中國晶片產業在政策驅動下的轉型焦慮。當算力被定義為"像電一樣的商品"，當稀土被視作"外交籌碼"，2026年的中國半導體產業，正試圖以"新型舉國體制"破解"卡脖子"困局。十五五規劃能否將這些建議轉化為可執行的政策，將決定未來五年全球AI算力競賽的走向。 (晶片行業)