三星电机正将AI服务器MLCC业务推向"长协化"轨道，这一趋势正在重塑这一核心电子元器件的供需格局。 据报道，三星电机7月23日披露，公司与一家全球大型科技企业签署了一份价值2951.2亿韩元（约2.04亿美元）的MLCC供货合同， 供货期为2027年全年。 交易对手方因双方保密协议未予公开。 这是三星电机继6月签下约4500亿韩元AI服务器MLCC大单之后，连续第二个月斩获同类大规模订单，今年已公开披露的AI服务器MLCC合同总额累计达750亿韩元（约5.1亿美元），若将5月签订的约1.5万亿韩元硅电容长协一并计入， 今年AI服务器元器件供货协议总额已超过2.25万亿韩元（约15亿美元）。 三星电机总裁Chang Duck-hyun表示： "此次大规模合同是三星电机MLCC技术作为AI基础设施核心元器件获得充分认可的成果。基于客户的深度信任，我们将加速开发下一代尖端产品，构建稳定供应链，引领AI元器件市场。" 消息公布当日，三星电机股价盘中一度大涨逾8%，触及147.5万韩元，涨幅在韩国综合股价指数（KOSPI）成分股中领先三星电子和SK海力士等权重股。 连续大单：AI服务器MLCC订单加速累积 此次合同金额约占三星电机去年合并营收11.3145万亿韩元的2.6%，供货内容为用于客户AI服务器及数据中心系统的大批量核心高性能MLCC。从时间线来看，三星电机今年的AI服务器元器件订单呈现出明显的加速态势： 5月，公司与一家全球客户签署约1.5万亿韩元的长期硅电容供货合同；6月，再度与一家全球大型科技企业签下约4500亿韩元的AI服务器MLCC供货协议；此次7月披露的合同则进一步将年内已公开的AI服务器MLCC合同总额推至750亿韩元。 报道称，业内观察人士指出，如此密集的大规模长期MLCC供货合同在行业内实属罕见，标志着MLCC这一传统上以短期订单为主的元器件品类，正在AI基础设施需求的驱动下加速向长协模式演进。 MLCC素有"电子工业的大米"之称，其核心功能是为电子电路提供稳定电流、控制电压波动。在AI服务器场景下，这一功能的战略价值被显著放大。 与普通服务器相比，AI服务器所需MLCC数量超出十倍以上——每个服务器机架最多安装多达60万颗MLCC。 与此同时，AI服务器对MLCC的规格要求极为严苛，需满足超小型、超大容量设计，以及耐高温、耐高压、抗基板翘曲等多项可靠性标准，技术门槛极高，具备实际大规模供货能力的企业数量极为有限。 硅电容方面，该产品安装于AI芯片封装内部（包括GPU及高带宽内存HBM），用于辅助稳定电源，其电阻约为传统MLCC的百分之一，性能优势突出。 三星电机在AI服务器MLCC市场保持全球领先地位，市占率超过40%。 这一市场份额优势被认为是公司持续获得大客户青睐的核心支撑，也是今年5月硅电容长协披露后股价大幅上涨的重要驱动因素。 三星电机称，公司目前正与多家全球客户就中长期MLCC供货计划进行进一步磋商，并计划通过扩大长期供货合同，在稳固AI服务器MLCC稳定需求基础的同时，加速推进以工业、车载电子及AI服务器应用为核心的高附加值产品组合转型。

特朗普的"美国制造"压力正在转化为台积电真实的利润代价。这家全球最大晶圆代工厂在创下季度盈利纪录的同时， 也首次明确量化了海外扩张对毛利率的侵蚀幅度，而这一压力在未来数年内将持续加剧。 台积电本季度净利润同比大涨77.4%，再度刷新纪录，但亮眼业绩背后，海外晶圆厂的扩张已开始拖累整体利润率。台积电首席财务官Wendell Huang在财报电话会议上表示，毛利率虽高于此前指引，但被海外晶圆厂的摊薄效应所抵消，并警告随着海外项目在未来"数年"内陆续投产，利润率将进一步承压。 与此同时，据日经新闻报道，台积电计划于2027年对先进制程及成熟制程芯片双双提价，幅度最高达10%，部分成本压力或将向客户转移。 自特朗普2025年重返白宫以来，台积电已累计宣布对美投资承诺达2000亿美元，其中包括上周刚刚披露的1000亿美元先进半导体制造及封装设施投资计划。白宫发言人向CNBC表示，"台积电及其他半导体公司数以万亿美元计的投资，正是特朗普贸易与经济政策的成果。" 政治压力驱动扩张，成本代价日益清晰 特朗普重返执政后，持续以关税威胁向不在美国本土生产的企业施压，台积电的大规模赴美投资正是在这一背景下加速推进。 美国商务部长Howard Lutnick在声明中表示，"特朗普总统的领导力正推动企业投资美国制造业，台积电追加1000亿美元投资将创造数以万计的美国就业岗位，并将先进半导体制造业带回美国。" 然而，在美国建厂大幅提高了成本，晨星高级股票分析师Phelix Lee向CNBC表示，"总体而言， 我们估计台积电在美生产的芯片成本比中国台湾高出20%至50%， 具体取决于补贴时间节点、税收抵免确认及其他成本波动因素。"他同时预计，客户将承担更多因生产成本上升带来的额外费用。 毛利率摊薄幅度已有量化，但尚在可控区间 台积电首次给出了海外扩张对毛利率影响的具体预测： Huang表示，随着海外晶圆厂项目推进，初期毛利率摊薄幅度预计为2%至3%，后期将扩大至3%至4%。 D.A. Davidson技术研究主管Gil Luria认为，这一摊薄幅度在台积电目前的利润水平下尚属可承受范围。台积电第二季度毛利率为67.7%，较第一季度的66.2%小幅提升。"台积电整体利润率极高，这一差距是它负担得起的，"Luria表示。 在其他亚洲芯片制造商中，SK海力士等企业也在开发美国本土设施，但台积电的投资承诺规模远超同行，由此带来的成本敞口也最为突出。 垄断地位提供缓冲，成本转嫁客户可期 尽管利润率面临压力，台积电在先进制程市场的主导地位为其提供了重要的议价筹码。 Gartner副总裁分析师Gaurav Gupta向CNBC表示，" 对台积电有利的是，它几乎没有实质性竞争对手。"正因如此，"大部分成本上涨将不得不由其客户承担——这些客户要么寻求供应链多元化，要么受美国政府采购本土芯片的政策约束。" 晨星的Phelix Lee也预计，"美国制造"的压力将在特朗普任期结束后延续，但"激励与惩罚机制如何分配，目前尚不明朗"。他指出，新冠疫情对全球供应链的冲击已促使客户主动寻求地理分散化，"客户正在为地缘政治、物流及其他供应链中断风险做准备"。 台积电方面则表示，公司持续看到来自客户的"多年期需求大趋势"，美国扩张受强劲客户需求驱动。过去12个月，受人工智能热潮提振，台积电市值已累计上涨逾100%。

三星电子正就向法国AI初创公司Mistral投资数亿欧元展开谈判，此举将进一步巩固这家欧洲最具价值AI企业的市场地位，也折射出全球科技资本争夺AI算力资源的激烈态势。 据英国《金融时报》22日援引知情人士透露，此次投资是Mistral更大规模融资轮的一部分， 该轮融资完成后公司估值将达到约200亿欧元。 三星此前已通过其风险投资部门参股Mistral，此轮投资金额可能高达10亿欧元。与此同时，瑞典投资机构EQT旗下的Scaleup Europe Fund也在与Mistral就参与本轮融资进行磋商。谈判仍在进行中，相关条款尚未最终确定。三星、Mistral和EQT均拒绝置评。 本轮融资谈判的背景，是特朗普政府上月限制外国获取Anthropic最新模型，进而在欧洲及亚洲政府和企业间引发了对"主权AI"能力的强烈需求。Mistral凭借可供客户自由定制和控制的"开放"AI模型，正积极把握这一市场机遇。 估值不足一年翻近七成，融资规模或逾50亿欧元 此次融资距Mistral上一轮估值大幅提升尚不足一年。 据报道，Mistral此番寻求募集数十亿欧元，整体融资规模预计将超过50亿欧元。 相比之下，不足一年前，荷兰芯片设备巨头ASML主导的一笔交易将Mistral估值定格在120亿欧元。去年9月，Mistral完成了17亿欧元的融资，其中大部分资金来自ASML——后者正借助Mistral的AI模型提升其精密光刻设备的生产效率。今年早些时候，Mistral还完成了8.3亿美元的首次债务融资，用于在欧洲各地建设搭载英伟达芯片的数据中心。 EQT的Scaleup Europe Fund获得布鲁塞尔支持并由EQT管理，其背后还集聚了Novo Holdings、桑坦德银行等私人投资者，专注于扶持AI等竞争性领域中前景突出的欧洲企业。 芯片战略布局驱动双方合作 三星与Mistral的接触，反映出AI行业当前所面临的芯片供应瓶颈。随着AI模型训练与推理对算力需求持续攀升，半导体供给远滞后于需求增长，促使AI开发商竞相寻求与芯片供应商建立深度合作。 据韩国媒体今年4月报道，三星与Mistral此前已就AI存储芯片领域的合作进行过磋商。 三星是全球最大的存储芯片制造商，受益于AI需求推动的芯片价格上涨，其利润在过去一年大幅增长。 同样的逻辑也在行业内其他玩家间上演。上月，美国存储芯片制造商美光投资Anthropic，并签署了涵盖长期存储供应的全方位合作协议。 微软扩大合作，收入来源趋于稳定 就在本周，Mistral还宣布扩大与微软的合作关系。 作为Mistral最早期投资者之一，微软承诺对Mistral的计算基础设施作出"数十亿美元级别"的投入，Mistral最新模型也将通过微软Azure云计算平台对外提供服务。 这笔交易将为Mistral提供稳定的收入来源，有助于其以此为信用基础进行融资，进而加速扩充算力——包括部署数千块英伟达最新的Vera Rubin芯片。 成立仅三年的Mistral，已成为欧洲估值最高的AI初创公司。其首席执行官Arthur Mensch今年2月向英国《金融时报》透露，Mistral的年度经常性收入有望在年底前突破10亿美元，这一预期建立在企业客户快速扩张的基础之上。

国产AI算力的竞争重心正在从单颗芯片性能，转向以互联、内存、调度和可靠性为核心的系统能力。超节点通过将数千颗芯片组织为一台逻辑计算机，成为国产厂商缩小算力差距、承接大模型训练需求的重要路径。 据上海证券报，华为在2026年世界人工智能大会（WAIC）上首次以真机展示Atlas 950 SuperPoD。该产品基于灵衢互联协议和超节点架构，实现业界最大1024卡规模，提供1 EFLOPS FP8 、2 EFLOPS FP4澎湃算力，拥有256TB全局统一内存编址空间，依托TB级NPU互联超大带宽与3μs 超低RTT时延，突破集群内计算、存储等各类资源的通信瓶颈。 这一进展迅速成为资本市场关注点。近期，A股超节点概念龙头走出4天3板行情，反映出市场正在重新评估国产AI硬件从单卡替代向系统级扩张的商业空间。浙商证券在7月21日的最新报告中指出， 芯片、先进封装、光互联、交换设备、液冷和整机交付等环节，均可能受益于超节点的规模化建设。 不过，超节点仍处于从技术验证走向大规模产业化的关键阶段。Atlas 950上市后的训练效率、8,192卡规模下的系统线性度、芯片量产及供应链保障能力，将决定“万卡一机”的技术叙事能否转化为可持续的商业需求。 从单芯片追赶转向系统层突围 国产AI算力押注超节点，背后是供给限制与模型需求升级的共同推动。 供给侧，先进制程和高带宽存储等关键环节仍是国产AI芯片发展的约束。不过， 需求侧则在加速抬高系统能力门槛。大模型正向万亿参数、MoE稀疏架构、长上下文和多模态方向演进，单机已难以容纳完整模型训练所需的计算和内存资源，多卡并行成为必然选择。 与此同时，计算能力与通信带宽的增长并不同步。素材显示，过去约8年，单节点计算能力增长约40倍，而节点间通信带宽仅增长约4至8倍。传统Scale-out架构面临通信、内存和资源利用率瓶颈，单纯增加服务器数量，未必能有效转化为模型训练效率。 浙商证券分析师刘雯蜀、郑毅指出，有效Token产出并非由单一算力指标决定，而是算力、内存容量与带宽、互联、资源编排及可靠性共同作用的系统工程。对国产厂商而言，超节点的意义正在于以系统级协同，弥补单卡性能上的差距。 Atlas 950瞄准从百卡到万卡的跃迁 华为超节点产品已覆盖不同规模的算力需求，Atlas 950 SuperPoD则是其向万卡级Scale-up域推进的核心产品。 据21世纪经济报道，昇腾950超节点基于灵衢互联协议和超节点架构，实现业界最大1024卡规模，提供1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4算力，拥有256TB全局统一内存编址空间，依托TB级NPU互联超大带宽与3μs超低RTT时延，突破集群内计算、存储等各类资源的通信瓶颈。通过系统性架构创新优化，实现全域资源统一高效调度，让整套超节点集群高效运行。 在满配状态下，昇腾950超节点由128个计算柜和32个互联柜组成，共计160个机柜，占地面积约1000平方米，搭载8192颗昇腾950DT芯片 ，计划于2026年第四季度上市。 商业化验证将决定市场预期 资本市场对超节点的关注，正从概念阶段转向交付、性能和需求的验证阶段。 第一个关键指标是Atlas 950上市后，在国产大模型训练场景中的实际效率。若系统能够在训练吞吐、模型利用率、推理成本和稳定性等方面接近预期，将验证国产AI算力通过系统架构实现突破的可行性。 第二个关键指标是万卡规模下的线性度。UB-Mesh能否在8,192卡规模下持续实现95%以上线性度，将是判断其互联架构是否具备大规模商用能力的重要依据。 此外，芯片良率、软件适配、互联可靠性和供应链稳定性也将影响产品交付节奏。 需求端同样存在变量。超节点建设依赖AI资本开支和政企客户的投资意愿，且对机房空间、供电、液冷等基础设施提出更高要求，项目建设周期可能延长。 国产AI算力能否从“单芯片追赶”走向“系统级突围”，最终仍需Atlas 950的实际交付和运行数据验证。2026年第四季度，将成为超节点路线能否兑现市场预期的重要观察窗口。

据华尔街日报周三报道，AMD与Anthropic签署一项涵盖数百亿美元AI服务器的重磅交易，同时计划向Anthropic投资最多50亿美元。 这是AMD迄今为止规模最大的客户协议之一，也标志着其首次对Anthropic进行股权投资。市场将此解读为AMD在高端AI芯片市场对英伟达发起实质性挑战的信号。对于Anthropic而言，这笔交易将为其提供急需的算力资源，以缓解近期因用户需求激增引发的服务中断问题。 根据协议条款， Anthropic将于2027年上半年起采购AMD最新一代Instinct MI450芯片，总量高达2吉瓦。AMD方面的50亿美元投资将依据特定部署里程碑分批到位。 AMD首席执行官苏姿丰表示，双方工程团队已合作一段时间，"我们非常希望成为他们基础设施的重要组成部分。" 报道称，一位知情人士透露，AMD还在就为Anthropic未来的数据中心租约提供财务担保进行磋商。 AMD投资入局，构建深度绑定 AMD对Anthropic的50亿美元投资是其首次向这家AI公司注资，体现出这笔交易远超单纯的供应商关系。 根据协议，Anthropic将通过两种途径部署AMD芯片：一部分用于自建数据中心，另一部分通过大型云服务商或新兴云平台（neocloud）租用相应算力。苏姿丰表示，双方正在共同寻址符合条件的数据中心。 在工程层面，双方还签署了一项技术合作协议，Anthropic将以其Claude模型协助AMD优化芯片性能。苏姿丰将这种深度协作视为交易的核心价值所在，"你不可能某天一觉醒来就说，'我明天要一吉瓦算力，'你实际上必须提前12到18乃至24个月进行规划。" 补强算力缺口，缓解Anthropic服务压力 对于Anthropic而言，这笔交易的迫切性有迹可循。近期，用户需求的急剧攀升已导致公司不得不限制用户使用频次，部分客户频繁遭遇服务中断，Anthropic在AI赛道的领先优势因此面临考验。 目前，Anthropic的算力来源多元，涵盖谷歌张量处理器（TPU）、亚马逊Trainium芯片以及英伟达GPU。此番引入AMD芯片，将进一步分散其供应商集中风险，拓宽计算资源池。 今年早些时候，Anthropic已相继与谷歌、亚马逊及马斯克旗下SpaceX签署新的算力合作协议——SpaceX近期开始将其积累的闲置数据中心容量对外出售。此次AMD协议的达成，意味着Anthropic正在快速构建更为多元化的算力供应体系。 AMD借大客户策略，正面竞争英伟达 AMD近年来一直在加速争夺AI芯片市场份额，而Anthropic协议是这一战略的最新体现。此前，AMD已相继与OpenAI和Meta Platforms签署大规模芯片供应协议，并持续向更多AI初创企业拓展客户版图。 AMD面临的核心挑战在于软件生态适配性——AI公司对运行AMD芯片所需软件的熟悉程度普遍低于英伟达，这在一定程度上压制了市场需求。为此，AMD向大客户提供了一系列优惠条件，包括公司认股权证等激励措施。 在更广泛的行业背景下，具备投资级信用评级的大型科技企业正越来越多地为AI初创公司的租约或债务提供信用背书，以帮助后者以更优惠的条件获得融资。据华尔街日报，谷歌此前已为Anthropic的部分数据中心交易提供担保，协助其获取谷歌TPU资源。AMD此番跟进这一模式，显示出其在AI基础设施市场争夺战中的战略雄心正在持续升级。

英伟达(NVDA.O)凭借GPU在人工智能训练和部署领域的主导地位，成为全球市值最高的芯片公司。但随着AI基础设施竞争进入新阶段，公司正向服务器核心组件CPU领域扩张，试图从芯片供应商转向完整AI计算系统提供商。 英伟达近期公布了数据中心CPU“Vera”的更多信息，包括芯片规格、性能测试和架构细节。公司表示，Vera芯片已于6月交付给包括OpenAI、Anthropic和SpaceX在内的客户。 英伟达负责超大规模云计算业务的副总裁伊恩·巴克（Ian Buck）表示， 基于Vera Rubin技术的计算系统已经交付主要AI企业，并进入部署阶段。“我们目前绝对处于全面量产阶段，所有主要客户都正在部署这些系统。” Vera的推出意味着， 英伟达将进入长期由英特尔(INTC.O)和超威半导体(AMD.O)占据的CPU市场。 两家公司长期服务大型云计算企业，在服务器处理器领域拥有成熟生态。 英伟达投资CPU，是其垂直整合战略的一部分。公司希望不仅销售GPU芯片，而是提供包含CPU、GPU、网络组件在内的完整AI计算机架系统。 AI智能体推动CPU重新受到关注 在AI热潮出现前，CPU曾是服务器中最重要的组件。2022年ChatGPT发布时，第一代AI服务器通常采用“一颗CPU搭配最多八颗GPU”的配置，随后计算重点逐渐转向英伟达GPU。 但随着智能体AI（agentic AI）兴起，CPU的重要性再次提升。智能体能够在后台自主运行，需要CPU负责任务管理、数据调度以及持续支持。 伊恩·巴克表示， 智能体让CPU“变得更加重要”，尤其是在“CPU回答一个问题的速度”方面。 市场也开始关注CPU竞争格局变化。截至2026年，AMD和英特尔股价分别上涨128%和149%，表现超过英伟达约8%的涨幅。 英伟达预计， 整个服务器CPU市场未来可能达到2000亿美元规模 。伯恩斯坦此前估计，2025年成熟服务器CPU市场规模约为370亿美元。 沃尔夫研究公司5月预计， Vera芯片平均售价约5000美元，并预测英伟达今年将出货约130万颗 。英伟达未公布具体价格。 Vera试图打造AI专用CPU优势 英伟达表示，Vera是公司首款从核心架构开始自主设计的服务器CPU，而非采用Arm提供的现成方案。 公司称，Vera针对AI智能体运行需求进行了优化， 其执行相关任务的性能比x86架构芯片高出50%。x86正是英特尔和AMD服务器CPU采用的主要架构。 英伟达认为，传统云计算CPU更关注核心数量，而Vera及其Olympus核心架构更加重视单核心性能。 英伟达Vera产品营销负责人汉娜·库唐（Hannah Coutand）表示，该芯片重点提升每核心性能、高内存带宽和低延迟， “让智能体能够尽快返回GPU，并尽可能提高这些GPU的利用率，因为GPU是AI工厂中非常昂贵且极具价值的资产。” Vera既可以单独销售，也能够与英伟达GPU结合使用。公司计划推出液冷机架版本，一个机架最多连接256颗Vera芯片，同时提供单服务器搭载两颗Vera芯片的配置。 英伟达表示，Vera还将用于Vera Rubin系统。该芯片单颗功耗在250瓦至450瓦之间，并支持最高1.5TB内存。 Cambrian AI Research创始人卡尔·弗洛因德（Karl Freund）表示，Vera并不是面向网站托管等传统服务器场景，而是专门服务高强度AI计算。 英伟达仍需说服云厂商采购 Gartner分析师凯文·诺克斯（Kevin Knox）表示，目前企业AI服务器CPU领域竞争力最强的是AMD。 AMD约占服务器CPU市场33%的份额，英特尔约占66.8%，但AMD正在扩大份额，并与大型云服务商保持密切合作。 诺克斯表示：“AMD在围绕其芯片构建生态系统方面做得非常出色。” 英伟达表示， OpenAI计划从第三季度开始大规模部署Vera Rubin系统。 此外，CoreWeave、谷歌云、微软(MSFT.O)Azure、Meta Platforms、戴尔科技(DELL.O)等企业也正在使用相关系统。 不过，云服务商是否大规模采用英伟达CPU仍存在不确定性。卡尔·弗洛因德表示：“CPU是他们用来摆脱客户对英特尔或AMD CPU依赖的一种方式，他们非常渴望获得这部分收入。” 与此同时，英伟达正在升级AI服务器整体设计。公司表示，新一代设备减少传统服务器中大量人工完成的线缆连接工作，改用电路板和专用连接结构，提高生产效率并降低故障率。 英伟达称，新一代AI加速器机架NVL72的Token处理能力将达到上一代产品10倍，该数据由数据中心运营商CoreWeave测试得出。 公司还展示了Vera与竞争产品的性能对比，称Vera运行Python代码的速度最高达到AMD Turin设计的1.8倍。AMD回应称，新设计将“具有更强竞争力”。 随着AMD、博通(AVGO.O)以及云计算企业自研芯片持续推进，英伟达正面临AI基础设施竞争加剧的压力。Vera能否帮助英伟达进一步控制AI服务器市场，将取决于云服务商的实际部署规模。

SK海力士明确否认正在推进收购英特尔俄亥俄州半导体园区的报道，但该公司赴美建厂的大方向已基本明朗。 韩国《中央日报》7月22日援引匿名知情人士报道称，SK海力士正与英特尔就收购俄亥俄州半导体园区展开谈判，目标是在五年内于美国本土生产存储芯片。 该报道随即引发市场广泛关注。 同日，SK海力士发布澄清公告，明确表示"没有推进或决定收购英特尔俄亥俄州地块及晶圆厂（Fab）的事实"，但同时承认"持续评估各类投资和收购机会"。 尽管收购传闻遭到否认，SK海力士扩大美国本土生产布局的压力仍在持续。该公司财务负责人金宇铉（김우현）签署了上述澄清公告。 报道称谈判进行中，SK海力士予以否认 韩媒报道援引"熟悉SK海力士内部情况的匿名人士"称，与英特尔的收购谈判已进入实质阶段，"内部审查和政府审批程序正在推进"，收购金额与时间尚在协商中。 英特尔俄亥俄州园区位于纽阿尔巴尼市，于2022年破土动工，目前已完成混凝土浇筑和钢结构等主要基础施工，规划总面积约404万平方米，可建设8座晶圆厂，全面开发预计耗资约1000亿美元。英特尔原计划在第一阶段投入约280亿美元、于2025年完工"Fab 27"和"Fab 28"两座工厂，但受代工业务客户拓展不利及资金压力影响，工厂投产时间已推迟至2030至2031年。 针对上述报道，SK海力士在韩国交易所澄清公告平台发布声明，明确否认了收购推进或决策的存在，但措辞留有余地，未排除未来进行相关评估的可能性。 美国施压在先，赴美建厂方向已定 否认收购传闻的背景下，SK海力士赴美扩产的战略意图已通过高层表态公开确认。SK集团会长崔泰源7月15日在济州岛大韩商工会议所夏季论坛上表示，"目前存储芯片价格异常偏高，需要扩大供应、压低价格"，并明确提出"不仅要在湖南，也要在美国建设半导体工厂，现在正在寻找地点，需要尽快推进"。 来自美国政府的压力是重要背景。美国商务部长Howard Lutnick本月10日出席美光纽约工厂活动时表示，希望"召唤三星电子和SK海力士来美国建设生产设施"。半导体业界普遍将这一表态解读为，美方要求已从封装后道工序延伸至DRAM等存储芯片前道工序的本土化生产。 目前，SK海力士正在印第安纳州投资约38.7亿美元建设高带宽存储器（HBM）封装生产基地，预计2028年投产。三星电子则正在德克萨斯州泰勒市推进约370亿美元的先进代工厂及研发设施建设项目。

国产算力这条主线，已经不只是"哪颗芯片追上了多少性能"的单点问题。更关键的是三件事：国产AI芯片能否规模交付，先进制造能否承接放量需求，以及在单卡性能受限时，能否通过超节点把多卡算力转化为真正可用的系统算力。 国联民生证券电子行业分析师薛宏伟在7月21日行业研究报告中写道："当下国产算力行业在供需两侧都能看到显著提升，国产算力崛起已成为产业发展的重要趋势之一。 建议关注'三支箭'：芯片、FAB、超节点。" 这个框架把国产算力的核心矛盾拆开了：需求在涨，供给要补，系统架构也必须升级。 需求端的变化很直接。 国产大模型持续迭代，Token调用量快速增长，头部云厂商资本开支继续向AI倾斜；供给端，海外高端AI芯片和先进制造路径仍受限制，国产替代的压力进一步上升。 2025年中国AI加速卡整体出货约400万张，其中国产AI芯片约165万张，份额首次突破40%。 这套框架下，芯片是最前端的放量弹性，晶圆厂是产能和工艺底座，超节点解决的是"单卡不够强时，系统怎么变强"的问题。投资线索也随之从AI芯片厂商扩展到晶圆代工、PCIe Switch、以太网交换芯片、高速SerDes、光通信和整机系统。 国产AI芯片：从产品验证走向规模交付 国产大模型和国产芯片的适配正在加快。2026年4月，DeepSeek V4发布并开源，已完成海光、华为昇腾、昆仑芯、摩尔线程等国产芯片适配。7月，美团LongCat-2.0开源——这是在五万卡本土算力集群上完成全流程训练的万亿参数模型，总参数1.6T、平均激活约48B，证明国产大模型与国产算力协同训练跑得通。 Token调用量是需求侧最硬的指标。 OpenRouter数据显示，2026年3月16日至22日，平台周度Token调用量达20.4万亿次，环比增长20.7%；2026年2月周均用量已达2025年四季度的两倍以上。 Agent场景还会进一步放大算力消耗：单Agent完成一次典型任务的Token消耗约为普通对话的4倍，多Agent协作系统可达15倍。 云厂商资本开支也在顺着这条曲线走。 2026年一季度，BAT合计资本开支同比增长17.7%至647.46亿元，环比2025年四季度增长28.03%。 字节跳动2026年资本支出计划上调至1600亿元，其中约850亿元直接投向AI芯片采购；阿里提出未来三年投入3800亿元建设云和AI基础设施；腾讯2026年一季度经营性资本开支312亿元，同比增长18%、环比增长84%。 供给侧，国产AI芯片厂商的产品矩阵正在补齐。华为昇腾2025年出货约81.2万张，占国产AI芯片出货量近50%，后续路线已规划至昇腾910C、950PR、950DT、960、970。 寒武纪覆盖云端训练、云端推理和边缘场景，思元590采用7nm制程，INT8算力达512TOPS；海光以"通用计算+AI融合"为主，深算DCU兼容类CUDA环境；沐曦MXC600主打训推一体，全链条采用国产供应链；天数智芯覆盖训练、推理和边端三大系列。 ASIC也是值得单独看的一条线。云侧算力需求不再只依赖通用GPU，面向特定模型、算法和应用场景定制的芯片，在推理和数据中心高性能计算场景中有更好的能效和成本控制空间。 芯原股份依托"IP授权+芯片定制服务+芯片量产服务"的平台能力，订单端已有明显体现： 2026年1月至4月20日，在手订单达51.33亿元，延续2025年二至四季度连续突破历史新高的趋势，其中大部分来自一站式芯片定制业务，主要来自云侧AI ASIC及IP。 晶圆厂：先进制造越受限，本土底座越重要 国产AI芯片要从验证走向交付，绕不开晶圆制造。过去几年，美国围绕先进计算芯片和半导体制造能力持续强化出口管制，将16/14nm及以下逻辑芯片纳入先进节点相关管制框架，并限制先进半导体制造设备出口。 需求侧的空间同样清楚。 按中国信息通信研究院、灼识咨询统计，中国智能计算芯片市场规模预计从2024年的301亿美元增长至2029年的2012亿美元，2024—2029年CAGR达46.3%；其中GPGPU市场同期CAGR达49.0%。AI芯片之外，华为提出韬定律，预计到2031年基于该路径的高端芯片晶体管密度有望达到1.4nm制程同等水平。 中芯国际是这一环节的核心观察对象。2026年一季度，公司营业收入176.2亿元，同比增长8.1%；归母净利润13.6亿元，同比增长0.4%。12英寸晶圆收入占比达76.4%，中国区收入占比达88.9%；月产能达107.8万片八英寸等值晶圆，同比增长约10.8%，产能利用率93.1%，仍处高位。 华虹公司的数据体现出特色工艺平台的韧性。2026年一季度，公司销售收入6.6亿美元，同比增长22.2%；毛利率13.0%，同比提升3.8个百分点；归母净利润2090万美元，同比增长458.1%。12英寸收入占比提升至62.7%，折合8英寸月产能达48.9万片，产能利用率99.7%。 晶合集成继续扩张12英寸特色工艺平台。2026年一季度，公司营业收入29.1亿元，同比增长13.4%；归母净利润5065.9万元，同比下降62.6%，利润受产品价格下降及固定资产折旧增加影响。DDIC仍是基本盘，CIS、PMIC、Logic逐步拓宽，28nm OLED产品持续验证，28nm逻辑工艺平台已完成开发并进入客户流片阶段。 超节点：不是简单堆卡，而是把多卡变成系统算力 单卡性能不再足以决定AI集群的实际表现。大模型参数规模扩大，MoE、长上下文等架构演进之后，集群对内存带宽、芯片间通信、互联时延的要求明显提高。Scale-up的重要性因此上升：通过高速互联，把更多AI处理器、CPU、内存和存储资源连接成统一计算资源，提升多卡协同效率。 超节点是在Scale-up基础上的进一步演进。它用高速互联把多个服务器节点组成统一计算域，让分布在不同服务器里的AI处理器像一个整体一样协同计算。相比传统服务器集群以单机为资源管理单元，超节点可以突破单服务器可部署AI处理器数量限制，降低跨节点通信开销，提高资源调度效率。 华为CloudMatrix384是代表性方案之一。该架构基于384颗昇腾NPU和192个鲲鹏CPU，从服务器级资源供给转向矩阵级资源供给。多个计算节点不再单独提供算力，而是组成统一资源池，使计算、内存和网络资源按任务需求动态组合。其Unified Bus统一总线用于支撑专家并行、分布式KV Cache访问等通信密集任务。 国内超节点已经从研发验证走向量产爬坡。当前国内CSP超节点进入量产爬坡阶段，头部厂商也逐步启动后续超节点招标。随着大厂自研芯片迭代、第三方国产芯片产能提升，以及Agent推理需求增长，超节点有望成为下一代AI基础设施的主要部署形态。 整机厂商的角色也在变。昇腾950及互联网大厂自研芯片配套的超节点机柜，有望逐步进入规模交付阶段。超节点提升了供应链管理、系统设计、集成验证和交付门槛，整机厂商不再只是组装交付角色。 高速互联成为新瓶颈，交换芯片被推到前台 超节点的核心不是"更多卡"，而是"更高效的互联"。当GPU集群规模从GB300 NVL72继续扩展至Rubin Ultra NVL576，AI基础设施开始从传统Scale-out驱动，转向Scale-up与Scale-out协同。Scale-up负责超节点内部GPU之间的高带宽、低时延互联；Scale-out负责超节点之间和数据中心级互联。 LightCounting数据显示，Scale-up交换芯片市场到2030年全球规模预计接近180亿美元，2022—2030年年复合增长率28%。国内AI服务器也在拉动PCIe交换芯片需求，按万通发展公告相关信息测算，2024年国内AI服务器领域PCIe交换芯片市场规模约38亿元，预计到2029年有望增长至170亿元。 PCIe Switch是服务器内部高速互联的重要芯片，负责CPU、GPU、存储等设备之间的高带宽低时延数据交换。澜起科技已推出PCIe 6.x/CXL 3.x AEC解决方案，并开展PCIe 7.0 Retimer、高速以太网PHY Retimer等下一代产品研发；数渡科技自研PCIe 5.0 104通道高速交换芯片已实现量产；芯原股份也在加速布局接口类IP，其高速SerDes接口IP已实现流片。 以太网交换芯片负责更大范围的数据包高速交换与转发。盛科通信的12.8Tbps及25.6Tbps高端旗舰芯片已进入市场推广与应用阶段，支持最高800G端口速率。中兴微电子2025年发布自研AI交换芯片"凌云"，可支撑万卡乃至十万卡级智算集群，同时展出最大交换容量12.8Tbps的天屹系列以太网交换芯片。

特朗普的"美国制造"压力正在转化为台积电真实的利润代价。这家全球最大晶圆代工厂在创下季度盈利纪录的同时， 也首次明确量化了海外扩张对毛利率的侵蚀幅度，而这一压力在未来数年内将持续加剧。 台积电本季度净利润同比大涨77.4%，再度刷新纪录，但亮眼业绩背后，海外晶圆厂的扩张已开始拖累整体利润率。台积电首席财务官Wendell Huang在财报电话会议上表示，毛利率虽高于此前指引，但被海外晶圆厂的摊薄效应所抵消，并警告随着海外项目在未来"数年"内陆续投产，利润率将进一步承压。 与此同时，据日经新闻报道，台积电计划于2027年对先进制程及成熟制程芯片双双提价，幅度最高达10%，部分成本压力或将向客户转移。 自特朗普2025年重返白宫以来，台积电已累计宣布对美投资承诺达2000亿美元，其中包括上周刚刚披露的1000亿美元先进半导体制造及封装设施投资计划。白宫发言人向CNBC表示，"台积电及其他半导体公司数以万亿美元计的投资，正是特朗普贸易与经济政策的成果。" 政治压力驱动扩张，成本代价日益清晰 特朗普重返执政后，持续以关税威胁向不在美国本土生产的企业施压，台积电的大规模赴美投资正是在这一背景下加速推进。 美国商务部长Howard Lutnick在声明中表示，"特朗普总统的领导力正推动企业投资美国制造业，台积电追加1000亿美元投资将创造数以万计的美国就业岗位，并将先进半导体制造业带回美国。" 然而，在美国建厂大幅提高了成本，晨星高级股票分析师Phelix Lee向CNBC表示，"总体而言， 我们估计台积电在美生产的芯片成本比中国台湾高出20%至50%， 具体取决于补贴时间节点、税收抵免确认及其他成本波动因素。"他同时预计，客户将承担更多因生产成本上升带来的额外费用。 毛利率摊薄幅度已有量化，但尚在可控区间 台积电首次给出了海外扩张对毛利率影响的具体预测： Huang表示，随着海外晶圆厂项目推进，初期毛利率摊薄幅度预计为2%至3%，后期将扩大至3%至4%。 D.A. Davidson技术研究主管Gil Luria认为，这一摊薄幅度在台积电目前的利润水平下尚属可承受范围。台积电第二季度毛利率为67.7%，较第一季度的66.2%小幅提升。"台积电整体利润率极高，这一差距是它负担得起的，"Luria表示。 在其他亚洲芯片制造商中，SK海力士等企业也在开发美国本土设施，但台积电的投资承诺规模远超同行，由此带来的成本敞口也最为突出。 垄断地位提供缓冲，成本转嫁客户可期 尽管利润率面临压力，台积电在先进制程市场的主导地位为其提供了重要的议价筹码。 Gartner副总裁分析师Gaurav Gupta向CNBC表示，" 对台积电有利的是，它几乎没有实质性竞争对手。"正因如此，"大部分成本上涨将不得不由其客户承担——这些客户要么寻求供应链多元化，要么受美国政府采购本土芯片的政策约束。" 晨星的Phelix Lee也预计，"美国制造"的压力将在特朗普任期结束后延续，但"激励与惩罚机制如何分配，目前尚不明朗"。他指出，新冠疫情对全球供应链的冲击已促使客户主动寻求地理分散化，"客户正在为地缘政治、物流及其他供应链中断风险做准备"。 台积电方面则表示，公司持续看到来自客户的"多年期需求大趋势"，美国扩张受强劲客户需求驱动。过去12个月，受人工智能热潮提振，台积电市值已累计上涨逾100%。

韩国总统李在明即将开启横跨美国、南美和德国的五国访问，首站定于硅谷，其中涉及全球AI产业链核心企业的高层会晤，正成为市场关注焦点。 7月22日，据韩联社， 李在明将于本周五抵达美国旧金山，展开为期两天的访问，并计划会见OpenAI首席执行官Sam Altman、英伟达首席执行官黄仁勋等科技行业领袖。 与此同时，三星电子执行董事长李在镕、SK 集团会长崔泰源、Naver董事会主席李海珍等韩国企业负责人，也预计将在硅谷与黄仁勋举行会晤。Anthropic首席执行官Dario Amodei预计出席相关活动。 若上述阵容最终成行，这场会晤将罕见汇聚韩国两大存储巨头，以及全球GPU、生成式AI和互联网平台领域的核心企业掌门人。 在AI基础设施投资持续性成为市场焦点之际，这一系列高层交流是否释放新的采购、制造或数据中心合作信号，将成为观察全球AI产业链下一阶段合作的重要窗口。 AI产业链核心玩家齐聚，合作范围或进一步扩大 据报道，此次圆桌会议预计将围绕HBM、高性能GPU基础设施及生成式AI展开讨论。 若各方悉数出席，三星电子、SK海力士、英伟达、Naver、OpenAI及Anthropic负责人将同处一桌，覆盖AI产业链从存储、芯片设计、先进制造到大模型开发的关键环节。 市场关注的重点已不再局限于传统芯片采购，而是延伸至AI算力部署、数据中心建设、模型服务及先进制程制造等更深层次合作。随着AI训练和推理需求持续增长，GPU、HBM、云基础设施之间的协同能力正成为行业竞争的新核心。 韩国企业持续强化AI供应链地位 韩国存储厂商已成为全球AI产业链的重要参与者。 三星电子与SK海力士目前均向英伟达供应HBM等高端存储产品。 根据相关报道，两家公司正在推进HBM4产品导入，预计将应用于英伟达下一代AI平台Vera Rubin。 除英伟达外，两家公司也是OpenAI自研AI芯片的重要存储供应商，并已签署协议，为Stargate AI基础设施项目提供高性能存储产品。 这意味着韩国企业正由传统存储供应商，进一步向AI基础设施核心合作伙伴转型。 对于投资者而言，HBM认证进展、产品导入节奏及长期供货协议，仍将是判断AI业务兑现能力的重要指标。 先进制程合作或成为下一焦点 除存储之外，先进制程制造也可能成为此次会谈的重要议题。 报道称，三星目前正为英伟达生产面向推理应用的语言处理单元（LPU）Grok 3，同时也正与Anthropic讨论采用其2纳米工艺制造AI芯片。 若相关合作取得进一步进展，三星有望同时受益于先进逻辑代工和HBM需求增长，进一步提升其在AI硬件供应链中的战略地位。 不过，相关合作最终仍取决于客户订单、技术验证及产能规划，市场将重点关注会议是否释放有关长期采购、产品路线图或制造合作的更多信号。 Naver押注“AI工厂”，基础设施竞争持续升级 韩国互联网巨头Naver预计将在会议期间介绍其"AI工厂（AI Factory）"战略。 该方案旨在将GPU服务器、数据中心、电力与冷却系统、AI模型以及云平台整合为统一基础设施，以支撑大规模AI训练和推理需求。 这一布局反映出AI竞争正从模型能力，进一步转向算力、能源、数据中心和云服务等基础设施体系的综合竞争。随着模型规模不断扩大，基础设施建设效率和运营能力正成为AI商业化的重要竞争力。 对于Naver而言，与GPU厂商及大模型开发企业深化合作，也有望进一步提升其AI基础设施部署能力，并扩大韩国本土AI生态的协同空间。 市场关注AI资本开支是否继续兑现 此次硅谷会晤恰逢市场持续讨论AI基础设施投资是否接近阶段性高点之际，因此其释放的信号备受资本市场关注。 据报道援引业内人士， 若会议能够推动更明确的采购计划、制造合作或基础设施建设安排，将进一步验证AI需求依然稳健，并有助于缓解市场对AI资本开支见顶的担忧。 有行业观点认为，HBM供应紧张局面仍可能持续至2027年。如果会议之后释放更清晰的AI基础设施投资路线图或长期合作框架，相关信息将成为观察下一轮AI产业链景气度的重要风向标。