中國半導體裝置龍頭北方華創近日在IEEE期刊發表學術論文，宣佈在3D DRAM製造工藝上取得重大技術突破。
該公司開發出一種創新的兩步循環刻蝕工藝，有望幫助長鑫記憶體繞過EUV光刻機封鎖，推進3D DRAM自主量產。
3D DRAM被視為DRAM技術演進的下一階段，其核心理念是將電晶體從傳統的二維平面微縮轉向三維垂直堆疊，通過層層堆疊電晶體來提高記憶體單元密度。
在西方對華EUV光刻機出口管制持續收緊的背景下，這一技術路線為中國記憶體晶片產業開闢了一條避開光刻壁壘的新路徑。
北方華創的方案針對矽與矽鍺交替堆疊的64層3D DRAM結構。製造流程中需要將矽鍺層精準刻蝕剝離，在留下的矽層空隙中建構字線、位線和柵極等微觀結構。
然而高深寬比結構下的橫向選擇性刻蝕一直是行業難題，極易導致矽骨架受損或各層刻蝕不均勻。
北方華創設計的兩步循環刻蝕技術將工藝切成“刻”與“清”兩個階段循環迭代。第一階段利用無偏置的電中性氟自由基對矽鍺層進行定點刻蝕，第二階段再引入反應氣體清理底部副產物沉積，確保刻蝕氣體垂直縱深穿透。
據論文披露的資料，該工藝實現了超過500:1的矽鍺與矽刻蝕選擇比。在200奈米夾層結構中矽層單次損耗控制在10埃（1奈米）以內。更關鍵的是，在64對交替層堆疊結構中實現了超過95%的結構均勻度。
業界分析認為，長鑫記憶體若能整合北方華創的中國國產刻蝕裝置與相關工藝，將大幅提升向3D DRAM自主量產演進的可行性。在無需依賴EUV光刻機的前提下，中國國產記憶體晶片廠商有望持續提升產品密度與性能。
中國國產CPU的採用率也在不斷提升。江蘇銀行股份有限公司中國國產資料庫伺服器採購項目中標結果近日公示，北京先進數通訊息技術股份公司以1884萬元（含稅）成功中標。
該項目編號為JSTCC26005105459，採購內容聚焦中國國產資料庫伺服器。中標金額不含稅約1667.26萬元，公告期為2026年8月25日至8月28日。
招標公告顯示，伺服器配置要求採用海光或鯤鵬中國國產CPU，配備大容量DDR記憶體及SSD記憶體。項目旨在滿足銀行核心業務系統對資料庫基礎設施的高可靠、高性能要求。
該項目的落地不僅體現了金融機構對中國國產伺服器性能與可靠性的認可，也對中國伺服器廠商及金融信創生態建設具有積極的示範效應。
江蘇銀行是江蘇省內最大法人銀行及A股上市城商行，近年來持續加大金融科技投入。本次近兩千萬元的中國國產伺服器採購，標誌著其信創工作正從外圍系統試點向核心基礎設施升級深化。
具體到應用模型方面，這幾天Anthropic及OpenAI分別發佈了Fable 5.1及Astra大模型，後者憑藉更具性價比的優勢刷屏了，但它作為新一代大模型，燒錢的能力讓中國國產大模型很難追。
Astra大模型具體的規格參數是沒有公開的，但美國媒體報導稱它使用了OpenAI的StarGate計畫中的超過10萬張NVIDIA顯示卡來訓練的。
光這一個數字就註定了Astra大模型的研發費用不菲，讓OpenAI自己的大模型算了下，10萬張顯示卡如果是NVIDIA的B200，那成本就要60億美元去了，一張顯示卡售價在5-8萬美元。
GPU顯示卡的價格還不是AI資料中心的全部成本，伺服器、網路、電力、散熱及研發等費用算上，這樣一套AI基建成本在100-250億美元。
那怕是保守估計也要100億美元起步，這個門檻對中國大部分大模型公司來說太高了，這兩天最大的一個新聞才是DeepSeek要在內蒙建設一個AI資料中心，採購16萬張華為AI顯示卡，投資額高達25.6億美元。
這個投資目前還是分批進行的，但就算按全部費用算也只相當於Astra大模型資料中心投資規模的1/4。
但是再考慮到DeepSeek之前也說過四張華為顯示卡算力才能頂得上一張NVIDIA高端顯示卡的算力，那16萬張的規模相比OpenAI依然小得多，而且現在還是供應跟不上的狀態，因此算力資源上是沒法跟OpenAI比的。
之前的資料顯示DeepSeek手裡也就5萬張H20等級的顯示卡算力，OpenAI這兩年採購的算力規模，少說也要20-30萬張顯示卡的規模了，而且能採購性能頂級的顯示卡，不缺算力資源，估計比Astra更強的大模型應該也在訓練中了。
總之，在算力資源上中國國產大模型這兩年是真的很難追趕OpenAI等美國廠商，中國國產AI算力晶片及中芯國際等公司還要抓點緊。
在中美AI競賽中，大家通常的觀點是美國AI大模型技術最領先，但價格很貴，中國國產的AI技術略遜一籌，但價格便宜，性價比優勢明顯。
這個常識判斷如果看API定價的話確實沒問題，OpenAI、Anthropic兩家的旗艦級大模型API定價很貴，Fable這種最強大模型1M Token能貴到40-50美元，次旗艦的也會在15-30美元，相比之下中國的大模型API定價往往只有美中國國產品的1/10甚至1/30，差價非常大。
然而評價大模型費用也不能只看API定價，真正使用AI搞開發或者複雜任務的人都知道要看實際的消耗，Coding Plan的用量及月費才是關鍵。
中國知名的財經媒體日前做了一個測算，購買了全球知名的大模型公司的Token套餐，並根據月收費、5小時額度佔比、快取命中、輸入輸出佔比等指標做了綜合分析，最後統一折算為1億Token的價格。
計算下來，OpenAI的200美元/1360元套餐中，GPT-5.6 Sol使用1億Token均價只要12.5元，GPT-5.5是13.6元，而中國的幾個套餐中火山、智譜、阿里、月之暗面的費用都要高得多，最高的要101元，智譜最便宜的也要25.1元，比OpenAI的價格依然高出一倍，其他幾家是2-4倍費用。
這裡面不同的是DeepSeek，他們是主流大模型公司中唯一一個不推Token套餐的，只用API定價，V4 Pro折算下來要17.5元，而V4 Flash只要6.4元，這個價格才是裡面唯一真神。
以上這個對比結果可以說很反常識了，大家這次可以注意到中國國產大模型的API便宜不代表最終費用就便宜，這裡面的問題歸根到底還是跟用量有關，OpenAI的套餐用量可以給到100億Token，中國國產的幾個套餐只有OpenAI的5-20%左右，自然就不可能便宜了。
這裡面的原因又涉及到很多因素，比如快取命中率，這是V4價格封神的關鍵原因之一，還有就是中國國產大模型公司普遍面臨算力資源的限制，給的Token用量自然要小氣一些。
(硬體世界)