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标签： 半导体

  • 三星把话说明白了：内存荒2027年更糟，2028年之前别指望缓解

    如果你最近打算换手机、加内存条或者买显卡，可能得做好心理准备：这轮涨价短期内不会结束，而且还要更贵。

    三星电子
    三星供应着全球约三分之一的内存芯片 | 图片来源：TechCrunch

    三星在二季度财报电话会上给出了一个相当悲观的时间表：眼下的内存芯片短缺不但会延续到明年，2027 年还会进一步加剧，供应紧张的局面至少要持续到 2028 年。说这话的分量不轻——三星自己就供应着全球大约三分之一的内存芯片。

    AI 实验室开始直接把未来几年的需求交给三星

    三星在会上透露了一个此前不太常见的细节：那些急着抢内存资源的前沿 AI 实验室，已经在直接向三星“共享它们的中长期需求预测”，目的就是提前锁定未来的供货。

    需求太旺，让三星可以优先照顾那些愿意签长期合同的客户。多年期的能见度意味着它可以放心装设备、拉产能，不必担心需求突然消失。

    这一点比涨价本身更有意思。内存一直是典型的周期性行业，涨一波、扩一波产、然后崩一波，几十年来都是这个节奏。现在下游客户主动把几年后的用量报上来换供货优先级，等于把这门生意从“赌行情”变成了“接订单”。三星显然乐意接受这种转变。

    芯片部门创纪录，手机部门被自家芯片吃掉利润

    涨价对三星来说是把双刃剑。二季度半导体业务销售额创下历史新高，但手机和电视部门的盈利能力反而缩水了——因为它们要用更贵的元器件。

    三星的应对是把成本往下游传：Galaxy 手机和平板已经提价。代价也很直接，这些设备的需求随之下滑。左手挣的钱，右手在赔。

    “RAMaggedon”正在给整条消费电子链条加价

    这轮短缺被业内戏称为 RAMaggedon（RAM 版世界末日），受影响的远不止三星自己。

    • 苹果上个月上调了 MacBook、Mac 和 iPad 的价格，iPhone 暂时没动；最新一季财报会上，苹果把下季营收同比增速的预期下调到 9% 到 11%，而此前几个季度是 16%。
    • 英伟达的消费级显卡预计要涨 20% 到 30%，这会顺着链条传导到游戏本、台式机、主机等一大批产品。
    • 存储厂商正在把产能从消费电子挪向 AI 数据中心，这才是价格上行的真正源头。

    这不是短缺，是一场重新分配

    把这些拼在一起看，“缺货”其实是个不太准确的说法。晶圆产能没有凭空蒸发，它只是被挪到了利润更高的地方。数据中心愿意为 HBM 和高端内存付出的价格，消费电子厂商跟不上，于是普通消费者手里的产品自然被排到了后面。

    换个角度说，AI 基建的账单正在以一种非常间接的方式，摊到每一个买电脑、买手机、买显卡的人头上。你并没有为哪个大模型付费，但你多花的那几百块，确实流向了同一条产业链。

    还有一个值得留意的风险：长期合同锁产能，前提是 AI 需求真的能兑现到 2028 年。三星现在按客户报上来的预测去扩产能，如果哪天这些实验室的融资节奏或者算力规划出现变化，那批设备就会在最不该的时候一起转起来。周期性行业最惨的不是缺货，是缺完之后一起过剩。眼下没人愿意讨论这一段，但它一直在时间表的另一头等着。

  • AMD把「太阳神」搬进机房：Helios机架系统正面刚英伟达

    AMD Helios 机架级 AI 系统
    AMD 首款机架级 AI 系统 Helios，集 GPU、CPU、网络与软件于一体（概念图）

    7月20日，AMD 把憋了好久的一张王牌亮了出来——名叫 Helios 的机架级 AI 系统。名字取自希腊太阳神，摆明是要当算力界的「太阳」。这不是一块显卡，而是一整柜子：GPU、CPU、网络、软件全打包，直接对标英伟达那些动辄几百万美元的 AI 机柜。

    微软带头，巨头排队下单

    最让 AMD 长脸的是客户名单。就在发布当天，微软 CEO 纳德拉亲自表态，要在 Azure 数据中心部署 Helios，还顺手推出两款基于 AMD 新「Venice」CPU 的计算实例。更早之前，Meta 已经承诺逐步部署高达 6 吉瓦的 AMD GPU，其中 1 吉瓦今年就通过 Helios 机架交付；OpenAI 和甲骨文也点头要在年内大规模铺开；印度的塔塔咨询服务也在列。

    这背后是 AMD 十年的翻身账。它靠着三代产品路线图的严格执行，加上收购赛灵思、ZT Systems，一步步把 CPU 和 GPU 都做起来了。现在它敢说，Instinct GPU 已经服务全球前十 AI 公司里的八家，包括 OpenAI 和 SpaceX AI。

    苏姿丰此前放话：Helios 在推理、内存带宽和容量上，相比英伟达的机架系统有「显著优势」。

    算的是总账，不是单项性能

    AMD 数据中心业务负责人 Forrest Norrod 反复强调一个词：TCO，也就是总拥有成本。他说 Helios 追求的是最低的「每 token 综合成本」。道理不复杂——对微软、Meta 这种要养几吉瓦算力的巨头来说，单卡跑分高一点，不如整柜更省电、更便宜。

    不过现实也很骨感。研究机构 Futurum Group 估算，一台 Helios 机柜成本大约 500 万到 550 万美元，比英伟达第二代机架 Vera Rubin 的 350 万到 400 万美元还要贵；而且它重达 7000 磅，个头也更大。更要命的是份额：英伟达占数据中心 GPU 市场超过 95%，AMD 只有约 4.5%。

    • 分析师 Daniel Newman 认为，如果 AMD 执行到位，份额有望冲到 20%–25%，对应数千亿美元收入空间
    • AMD 一季度数据中心营收同比增长 57%，已是公司收入主力
    • 公司预计从 2027 年起，数据中心 AI 年收入将达到数百亿美元，大头来自 Helios

    硬件追上了，软件才是硬仗

    Counterpoint 的分析师 Neil Shah 点破了一层窗户纸：AMD 硬件已经和英伟达站到同一水平，但胜负手在软件生态。英伟达的 CUDA 护城河太深，AMD 这几年猛补 ROCm 开源生态，就是想拆这道墙。

    Helios 的早期部署马上就要展开。接下来一两年，市场会检验一件事：AMD 到底是靠真技术赢，还是仅仅因为英伟达产能紧缺捡了漏。对用算力的公司来说，多一个能打的供应商，怎么都不是坏事。

  • 谷歌悄悄研发新 AI 芯片 Frozen v2：要让 Gemini 省下大笔电费

    Google 自研 AI 芯片相关示意图
    大厂自研 AI 芯片已成趋势，Google 的 Frozen v2 瞄准的是推理能效（图源：TechCrunch）

    Alphabet 正在悄悄搞一颗新的服务器芯片，内部代号叫 Frozen v2，专门用来让自家的 Gemini 模型跑得更省、更稳。消息来自 The Information 的爆料，说这颗芯片大概会在 2028 年前后亮相。

    能效说是现在的六到十倍

    按那篇报道的说法，Frozen v2 的衡量标准是「每消耗一单位电力能生成多少 token」，在这个口径下，它要比 Google 现有的 AI 芯片高效 6 到 10 倍。对此 Google 既没承认也没否认，只给了一句四平八稳的回应。

    「我们的团队一直在研究和试验各种新方案，为用户和客户带来极致的性能与效率。」

    大厂为什么都在自己造芯

    把模型训练和推理从通用 GPU 上挪到自己定制的芯片上，已经成了大厂的共同动作。动机很直白：一是让自家模型跑得更划算，二是摆脱对英伟达的依赖——这家公司长期把持着 AI 芯片市场，也让所有大模型厂商都被它的硬件绑住。

    就在今年 6 月，OpenAI 刚亮出第一颗自研推理芯片 Jalapeño；本月初又有消息说，Anthropic 正在和三星谈新的芯片合作。Google 自己本来就有 TPU 这条线，Frozen v2 像是把这条路继续往下走。

    • 代号 Frozen v2，目标 2028 年前后发布，专供 Gemini 使用。
    • 能效按 token / 单位电力计，号称达现有芯片 6 到 10 倍。
    • 背景是 OpenAI、Anthropic 相继布局自研芯片，全行业试图降低对英伟达的依赖。

    股价先涨为敬

    这类消息背后，其实是投资者的算盘。大家一直担心 Alphabet 为了 AI 基建砸下的天价开支——公司年初说今年要花 1800 亿到 1900 亿美元。钱花出去了，得证明能回本。Frozen v2 一旦坐实，等于给市场一个「我们在把成本压下来」的信号。报道出来后，Google 股价周一上午就涨了大约 3%。

    当推理成本变成卖点，AI 的故事就从「大力出奇迹」变成了「谁更会过日子」。

  • AI芯片又一笔10亿美元：SambaNova估值冲到110亿，摩根大通把算力搬回自家机房

    SambaNova 这家公司，你可能没怎么听过，但在 AI 芯片这条赛道上，它刚干了一件挺有象征意义的事。7 月初，这家 2017 年成立的帕罗奥图创业公司宣布完成 10 亿美元 F 轮融资的第一笔交割，投后估值来到 110 亿美元。领投方是老牌成长基金 General Atlantic，贝莱德、卡塔尔投资局、Intel Capital 等一众机构跟投。

    有意思的是，这笔钱距离它上一次融资只隔了不到五个月。今年 2 月它才拿下 3.5 亿美元 E 轮，同时发布了第五代芯片 SN50。换句话说，资本市场的钱还在疯狂往 AI 基础设施里灌。

    SambaNova 的 CEO Rodrigo Liang 说了一句很直白的话：摩根大通这种级别的银行开始自己搭私有、安全的算力底座来跑推理，这个信号会传到银行业之外。

    它到底造的是什么芯片

    SambaNova 走的是和英伟达不一样的路子。它的芯片不是要取代英伟达，而是贴着英伟达一起用。公司主打”高端推理”——把今天动辄几万亿参数的前沿大模型，塞进一个机柜里跑，而且跑得飞快。Liang 对外说过，SN50 跑推理的解码部分比竞品快五到十倍。

    SambaNova AI 芯片
    SambaNova 的 AI 推理芯片（图源：TechCrunch）

    今年 2 月发布的 SN50 基于数据流架构，计算能力是上一代 SN40 的 5 倍，网络带宽是 4 倍，预计 2026 年下半年开始向客户发货，软银是它的第一个部署伙伴。

    三类客户，和一个 IPO 悬念

    Liang 把客户分成三块：一是主权云，各国政府出钱扶植本地私有云；二是新云（neocloud）；三是自建自用的大企业。除了摩根大通，沙特阿美、英特尔以及一些日本企业也在客户名单上。

    • SambaNova 成立以来累计融资规模已相当可观，本轮后现金储备进一步增厚
    • 资金一大用途是锁供应链——在汹涌的需求面前先把产能和物料攥在手里
    • 与英特尔的关系也在加深，双方从投资到联合开发产品一起推向市场

    至于公司未来，Liang 话讲得很活。被问到连续融资是不是意味着铁了心独立，他说”一直有人来找我们”，这扇门在动态的 AI 市场里还开着，但增长势头更可能把公司推向”某天上市”。据 CNBC 报道，他甚至提到了 2027 年 IPO 的可能性，大概率选美国。

    AI 基础设施建设的热度，从这 10 亿美元里就能看出来。当大行都不愿意把最敏感的模型推理完全交给云厂商，像 SambaNova 这样专做”把大模型安全跑在自己地盘上”的芯片公司，就有了存在的理由。

  • ASML上调全年指引：AI芯片热潮，把光刻机卖成了印钞机

    周三，全球光刻机龙头 ASML 交出了2026年第二季度的成绩单。一句话概括：赚翻了，而且它觉得接下来还能更赚。在 AI 芯片需求持续爆发的背景下，这家掌握着 EUV 光刻机垄断地位的荷兰公司，把全年销售指引又往上抬了一截。

    一份超预期的季报

    具体数字很亮眼。二季度 ASML 净销售额达到93.26亿欧元，同比增长约21%，高于它自己给的84亿到90亿欧元的指引区间；净利润29.18亿欧元，毛利率54%，两项都超出了市场预期。CEO 富凯（Christophe Fouquet）把功劳归给了 AI：相关投资还在持续推进，带动先进逻辑芯片和存储芯片的需求增长，客户们正在加快扩产计划。

    ASML EUV 光刻机概念图
    AI 芯片需求的底层，是一道叫做”光刻”的工序。而能造这台机器的公司，全世界基本只剩 ASML 一家。（配图由 AI 生成）

    富凯在财报里说：”基于强劲的订单势头，我们对未来市场需求拥有了更高的可见度。”

    第二次上调全年指引

    真正让市场兴奋的是指引的上调。ASML 把2026全年净销售额预期，从原来的360亿到400亿欧元，提到了430亿到450亿欧元，涨幅大约16%；毛利率指引也从52-54%提到了54-56%。这是今年内第二次上调。第三季度它预计净销售额在110亿到120亿欧元之间，毛利率55-57%。

    为了满足激增的订单，ASML 打算大举扩产能：2027年低数值孔径（Low-NA）EUV 光刻设备的产能，比2026年提高30%，2028年还可能再提30%；深紫外（DUV）设备也计划在2027和2028年各自提升30%产能。它透露，2027年的 EUV 产能已经接近售罄，2028年也收到了大量订单。

    英特尔先吃螃蟹

    技术层面有个标志性进展：英特尔将首次采用 ASML 的高数值孔径（High-NA）EUV 设备，来生产它最先进的 Panther Lake 处理器。这意味着这项曾被视作”实验室玩具”的技术，正式迈进了量产阶段。

    AI 淘金热里，卖铲子的最稳

    看 AI 芯片的新闻，大家的目光总被英伟达、AMD 或者各家自研芯片吸引。但往产业链更上游看一层，会发现一个更闷声发财的角色。不管你设计多厉害的芯片，最终都得靠光刻机把电路”刻”到硅片上。EUV 光刻机单价上亿欧元、交货要排队，而能造它的公司全世界几乎只此一家。AI 越热，这道工序就越紧张，ASML 的订单簿就越厚。

    当然，扩产也不是没有风险。产能砸下去要几年才能见效，万一 AI 投资的热度退潮，多出来的产线就可能变成闲置资产。但眼下，没有人怀疑这波需求是真的——从 ASML 连续上调指引的动作看，客户们扩产的决心比谁都坚定。

    • AI 芯片需求是这轮业绩的核心驱动力，逻辑芯片与存储芯片同步受益。
    • EUV 产能2027年近乎售罄，说明下游扩产已经排到两年后。
    • High-NA EUV 进入量产，光刻技术本身的军备竞赛才刚开场。

  • Etched走出隐身：50亿美元估值、10亿美元订单，专打AI推理芯片

    一家芯片公司从隐身模式里走了出来

    Etched这家公司以前低调得很，但最近它直接把成绩单摊在了桌上：芯片已经由台积电成功制造出来，累计拿下了10亿美元的系统订单，整体估值也到了50亿美元。它的方向很专注——做Transformer推理专用的芯片和整机系统，专门帮前沿模型更快、更便宜地跑推理。

    所谓推理，就是用户输入问题后模型真正生成答案的那一步。对今天的AI公司来说，这一步既是用户体验的瓶颈，也是最大的成本中心。谁能把推理成本压下去，谁就能让大模型服务更便宜、响应更快。Etched赌的正是这一点。

    Etched已签10亿美元客户订单，累计融资8亿美元，最新一轮由Stripes领投，投后估值50亿美元。

    这家公司2022年成立，创始人Gavin Uberti和Robert Wachen都是哈佛辍学生，后来拿了Peter Thiel的Thiel Fellowship。其实他们早在2024年就跟TechCrunch聊过芯片计划。那时候他们已经从Primary Venture Partners等投资人手里拿到超过1.25亿美元。不过据他们在Patrick O’Shaughnessy的播客里回忆，2023年最初融资时非常艰难，他们拿着30页备忘录讲“AI未来需要专用芯片，而不是通用GPU”，结果几乎每个大投资人都拒绝了。

    投资人名单豪华，但市场考验才刚开始

    现在融资环境完全是另一个世界。Etched披露的累计融资额是8亿美元，其中去年12月那轮未公开的融资由Stripes领投，金额约5亿美元，估值50亿美元。参与方包括VentureTech Alliance、Jane Street、Hudson River Trading、Two Sigma、Ribbit Capital，以及Andrej Karpathy、Geoffrey Hinton、Fei-Fei Li、Arthur Mensch、Scott Wu等AI界名人。Peter Thiel和Stanley Druckenmiller也在股东名单里。

    不过融资热归融资热，芯片能不能真正兑现性能，还需要独立测试。Etched目前在做的是“前沿推理集群”——把芯片、定制机柜和软件打包成一套系统。它说自己比Nvidia的GPU更快、更省电、更便宜，但这些数字来自公司自己，真实世界表现还得等客户大规模部署后才能验证。

    AI推理芯片概念图
    专用AI推理芯片正试图从通用GPU手中抢走推理市场。

    在这个赛道里，Etched不是孤例。Cerebras今年率先IPO，Groq刚刚完成6.5亿美元融资，亚马逊、Google、微软都在做自己的AI芯片，OpenAI也推出了和Broadcom合作的首款定制芯片。推理芯片的竞赛正在升温，每家公司都在赌自己的路线。

    对AI行业来说，推理芯片的稀缺性正在被放大。训练一度是最大难题，但现在越来越多公司发现，真正烧钱的其实是服务用户时的推理。Etched的崛起说明，资本市场已经把这个环节视为下一个主战场。至于它能不能撼动Nvidia，还要看第一批客户订单交付后的实际表现。

  • Meta的自研AI芯片要量产了：9月上线，想少给英伟达交「算力税」

    Meta 自研 AI 训练芯片概念图
    Meta 自研 AI 训练芯片 MTIA 概念图（配图由 AI 生成）

    Meta 最近被路透社爆出一个消息：他们最新一代的自研 AI 芯片，最快今年 9 月就要开始量产了。这事听起来挺技术宅的，但背后其实是 Meta 在算一笔很现实的账——它不想再被英伟达的 GPU 价格卡着脖子。

    据路透社看到的内部备忘录，至少有一款芯片用大约六周时间就顺利走完了测试阶段。Meta 找了博通（Broadcom）一起做芯片设计，真正代工交给台积电。配套的存储和零部件也铺开了：内存买三星的，存储用闪迪（Sandisk），光纤设备来自住友电工。换句话说，一颗芯片背后，是一整条被重新梳理过的供应链。

    「每一代 MTIA 都建立在上一代之上，用模块化小芯片、更短的迭代节奏，跟上 AI 需求的快速变化。」——Meta 官方谈自研芯片路线

    一颗芯片背后的千亿赌注

    这套芯片属于 Meta 的 MTIA 项目（Meta Training and Inference Accelerator，训练与推理加速器）。Meta 今年 3 月专门介绍过这四颗新芯片，走的「模块化小芯片」路线——说白了就是把芯片拆成一个个乐高块，哪块不够用了就换哪块，好跟上 AI 需求几个月一变的速度。

    Meta 为什么这么急？最直接的原因是钱。在 GPU 严重短缺的当口，向英伟达和 AMD 买算力越来越贵。自研芯片能帮它省下一部分采购开支，尤其是用来跑推荐算法、排序，以及给自家 App 做推理。当然，Meta 也明确说了，该花的钱还是得花，和英伟达、AMD 的合作不会断。

    这件事有个时间背景：Meta 今年 4 月给出的资本开支指引是 1250 亿到 1450 亿美元，大头都砸在 AI 上。为了给新的 Muse Spark 系列模型备好算力和电力，它在全球签了一堆数据中心和供电协议，光今年就要部署 7 吉瓦的算力，明年还要翻倍。从 2023 年开始，Meta 就在自己搞 AI 芯片了，现在算是把这条路走到了量产节点。

    不是 Meta 一家在「去英伟达化」

    其实不止 Meta 一个人在这么干。大家都想在同一个目标上少被英伟达抽成：把最贵的那部分算力，握在自己手里。看看这一圈玩家就明白了：

    • OpenAI 上个月刚公布了和博通合作的自研推理芯片；
    • Anthropic 据传也在和三星谈自研芯片；
    • 亚马逊有 Trainium，谷歌有 TPU，都是自家用的 AI 芯片；
    • 再加上一堆初创公司，全都在抢同一块「自己造 AI 芯片」的蛋糕。

    对 Meta 来说，自研芯片量产是个里程碑，但也只是开始。芯片造出来能不能真正撑起训练任务、能不能比买英伟达更划算，还得等真刀真枪跑起来才知道。不过有一点是确定的：当最烧钱的几家 AI 公司都开始自己造「发动机」，算力这门生意的玩法，已经悄悄变了。

  • 三星利润暴涨19倍背后：AI数据中心把内存芯片买疯了

    堆叠的AI高带宽内存芯片与数据流动
    AI数据中心对高带宽内存（HBM）的渴求，正把三星的利润表彻底改写

    三星电子刚交出的二季度成绩单，把整个市场都看愣了。运营利润同比翻了大约19倍（折算下来就是1400%的涨幅），这个数字甚至超过了它过去三年的利润总和。你很难想象一家上年同期还在为内存价格探底发愁的巨头，能在一年的时间里完成这种级别的反弹。

    但别误会，这跟手机卖得多好没什么关系。真正把利润表顶上去的，是AI数据中心在疯狂扫货内存芯片。

    HBM，这场反弹的真正引擎

    核心角色叫HBM，高带宽内存。当英伟达、AMD这些GPU厂商拼命往外吐新一代显卡时，背后需要一种能在极短时间内吞吐海量数据的内存来配合。这种专用芯片单价高、工艺难，谁能量产谁就能吃下AI服务器的订单。

    有意思的是，三星在这块业务上曾经被老对手SK海力士压着打。但这一季它明显追了回来——靠着HBM3E和更新的HBM4拿下了关键供货协议。分析师们的判断很直接：需求已经不单纯来自亚马逊、谷歌这类传统云厂商了，几乎每个想把生成式AI塞进自家业务的行业都在抢内存。供给追不上需求，三星的议价权和利润率自然就上去了。

    有分析师点破得很直白：只要AI还是全世界企业的头等优先级，能造出最尖端内存的厂商，就站在了价值创造的正中央。

    不只是HBM，普通内存也回暖了

    除了高端的HBM，普通的DRAM和NAND闪存价格也结束了长期供过于求的状态，慢慢爬了回来。这两块业务的复苏叠在一起，才把整体业绩推到了这个高度。

    一个细节很能说明问题：三星内存芯片部门的员工，今年平均能拿到约34万美元的年终奖。一家公司愿意为某个部门开出这种级别的奖金，往往意味着那个部门正在替全公司赚大钱。

    三星的下一注：2纳米和端侧AI

    赚钱之外，三星也在为下一阶段铺路。它在代工业务上砸下重金，押注2纳米制程去跟台积电抢地盘；Galaxy手机则把”端侧AI”当成了核心卖点，想守住移动市场的底盘。

    • HBM4计划在2026年进入量产，支撑参数规模上万亿的AI模型；
    • 同步探索CXL和存内计算（PIM）等新架构，试图绕开数据传输的瓶颈；
    • 但中美出口管制和CHIPS法案要求在美国扩产，是绕不开的外部变量。

    三星这份成绩单，其实是AI基础设施狂热的一面镜子。它提醒我们，在这场看似关于模型和算法的竞赛里，最底层的那块硅片，同样能决定谁赚得盆满钵满。

    📎 原文来源：$am$ung. | The Verge（综合 Reuters 报道）

  • AI芯片红利分给谁了？SK海力士挤掉三星，成韩国市值一哥





    AI芯片红利分给谁了？SK海力士挤掉三星，成韩国市值一哥

    AI芯片红利分给谁了？SK海力士挤掉三星，成韩国市值一哥

    来源：The Verge · 2026年6月22日

    SK海力士半导体芯片工厂
    SK海力士的HBM芯片工厂，高带宽内存正是AI训练不可或缺的核心元件｜示意图

    三星称霸韩国股市整整26年之后，终于被人挤下来了。这次把它拉下马的，不是什么新晋互联网巨头，而是曾经差点破产的同胞——SK海力士。

    路透社6月22日报道，SK海力士的市值已经突破1.35万亿美元，正式超越三星，成为韩国市值最高的公司。这个位子，三星从2000年起就一直坐着，中间经历过全球金融危机、手机电池爆炸门、内存价格暴跌，都没能被撼动。

    这次不一样。这次是AI把牌桌掀了。

    HBM：AI时代最抢手的东西

    SK海力士做的是什么生意？简单说，它是全球最大的高带宽内存（HBM）供应商。这种内存芯片和普通电脑里的内存不一样——它专门配给GPU使用，负责在AI训练和推理时，让数据能以极高的速度在芯片之间传输。

    你可以把它理解为GPU的”短期记忆”。AI模型越大，需要的HBM就越多。而目前全球能稳定量产HBM的公司，只有三家：SK海力士、三星、美光。其中SK海力士的技术最成熟，良率最高，英伟达最新款的Blackwell和Rubin芯片，用的都是SK海力士的HBM。

    谷歌的TPU也一样。SK海力士几乎是当前AI基础设施里最不可或缺的”隐形冠军”。

    “AI训练需要的不只是算力，还有足够快的内存。HBM就是那个瓶颈，而SK海力士握着瓶颈的钥匙。”

    三星怎么就掉队了

    三星不是没有做HBM。它起步甚至比SK海力士还早。但问题在于，三星的HBM3E芯片在英伟达的认证测试中，良率和稳定性始终达不到要求。英伟达一度把三星从供应链里踢了出去，后来虽然重新认证通过，但市场份额已经被SK海力士抢走了大部分。

    更深层的问题在于，三星是一家业务极其庞杂的巨头——手机、家电、显示面板、内存、代工，样样都做。当AI芯片的红利来临时，三星的决策链条太长，反应不够快。而SK海力士虽然业务也多元，但核心就押在内存这条线上，转型反而更坚决。

    还有一个有意思的背景：SK海力士在20年前差点因为债务崩盘，当时是政府牵头、债权团接手，才把它从死亡线上拉回来。谁能想到，20年后的AI热潮，让它完成了一次几乎不可能的逆袭。

    1.35万亿美元意味着什么

    1.35万亿美元，这个数字放在全球范围内看，已经超过了很多人的想象。它大致相当于整个印度尼西亚一年的GDP，或者接近腾讯加阿里巴巴的市值总和。

    但对SK海力士来说，这个数字能不能站稳，还是个问号。AI芯片的需求目前确实火爆，但这波热潮能持续多久，没有人能给出确切答案。一旦AI基础设施建设的速度放缓，或者客户开始去库存，SK海力士的业绩和股价都会承受巨大压力。

    三星当然也不会坐视不理。它已经在全力推进HBM4的研发，希望在下一代产品上扳回一城。而美光也在加速追赶。这个市场远没有到格局确定的时候。

    更大的格局变化

    SK海力士超越三星，某种程度上也是全球半导体产业权力转移的一个缩影。过去几十年，半导体行业的话语权在英特尔、三星这类”全能型”巨头手里。而现在，AI把话语权重新分配了——谁掌握了算力最关键的那一环，谁就能在短期内获得不成比例的回报。

    韩国内部也在讨论，这种过度依赖AI芯片的局面是不是一种风险。如果AI热潮退去，韩国经济会不会跟着剧烈震荡？但眼下，对于SK海力士和它的股东来说，这个问题还远得很。

    从差点破产到市值韩国第一，SK海力士的故事大概是这轮AI热潮里最戏剧性的注脚之一。它同时也提醒所有人：AI不只是大模型公司的游戏，产业链上游那些看似枯燥的芯片制造商，可能才是这波红利最确定的受益者。


  • 美国说ASML的顶级光刻机可能流进中国了，但这事说清楚了吗？

    ASML EUV光刻机
    ASML总部位于荷兰，其EUV光刻机是全球最先进的芯片制造设备

    美国政府最近抛出一个消息——商务部长霍华德·卢特尼克在多次会议上告诉ASML高管，他担心这家荷兰公司的最尖端极紫外光刻机（EUV）可能已经流入中国。这不是小事，EUV是地球上唯一能印制最先进半导体图案的工具，自从特朗普第一任期开始，美国就禁止ASML向中国出售EUV设备。

    但问题是，美国政府到现在都没有拿出实锤。彭博社报道说，高级政府官员声称有证据表明ASML向中国运送了EUV相关组件和运输设备，但他们对彭博社，甚至对ASML本身，都拒绝展示证据。ASML方面坚决否认，说中国境内从来没有、也不可能有这台机器。

    为什么这事这么重要

    ASML虽然名气不如英伟达，但它是全球AI基础设施建设中最关键的公司之一。没有ASML的EUV光刻机，就没有台积电生产的英伟达和苹果的最先进处理器。ASML花了大约20年、投入无数资金，才造出这台机器。目前地球上没有第二家供应商。

    这种垄断地位让ASML成为欧洲市值最高的上市公司，本周市值约7000亿美元。如果真有一台EUV流进中国，那将是美国过去几年构建的出口管制体系中最严重的漏洞之一。

    ASML CEO Christophe Fouquet告诉我：”没人能追上我们。你要造出一台EUV机器，80%的技术来自几十年的积累，而剩下那20%——怎么产生EUV光本身——我们花了20年。”

    ASML自己的说法

    我六周前刚采访过Fouquet，当时直接问了他关于中国的问题。他说ASML追踪它售出的每一台机器——它们要么在被监控的客户那里运行，要么已被拆解并归还给公司。

    他还说公司多年前就建立了一套内部防火墙：能够接触EUV技术、文档和培训的员工，与不能接触的员工是完全隔离的。他的核心论点是，你无法逆向工程一台你从未拥有过的机器，而中国没有人拥有过EUV。

    还有一个更简单的商业逻辑：ASML确实向中国出售老一代的深紫外（DUV）设备，但Fouquet明确说这是保护性策略，让中国客户仍能做一些业务，但造不出下一代竞争对手。ASML预计2026年约20%的收入来自目前获准的对华销售。为了一单非法交易而冒掉整个EUV禁令的风险，这说不通。

    幕后的政治算盘

    但这场争议出现的时间点很有意思。在卢特尼克领导下，美国商务部去年底同意向xLight注入最多1.5亿美元的纳税人资金，这家初创公司正在开发下一代光源技术，被描述为ASML EUV垄断核心的长期挑战者。

    xLight自己的CEO去年说，他们认为自己是ASML未来的合作伙伴，而不是竞争对手。但Fouquet对此并不买账。卢特尼克突然向ASML施压，跟xLight有没有关系？目前没有任何公开信息把两件事联系起来。

    还有一项横跨两党的法案正在国会推进，范围远比EUV更广——它要求有效禁止ASML所有深紫外（DUV）设备向中国出货，这些设备约占该公司预计2026年收入的五分之一。该法案今年4月已获关键委员会通过。

    • EUV光刻机重达180吨，需要三架波音747运输
    • 单价约1.5亿欧元，目前地球上没有第二家供应商
    • ASML花了20年才造出第一台EUV机器
    • 美国出口管制从特朗普第一任期开始禁止对华出售EUV