在人工智能技术加速迭代的背景下，AI芯片作为底层算力的核心载体，已成为城市争夺未来产业制高点的关键赛道。苏州与深圳，这两座分别位于长三角与珠三角的科技重镇最近都发布了与AI芯片产业的扶持政策。 此前，南通大学江苏长江经济带研究院院长成长春曾表示，人工智能不仅是技术革命，更是城市经济形态重构的催化剂。未来的城市竞争，必将是“数据生态丰度+场景创新能力+政策敏捷度”的综合比拼。 在AI芯片政策上，两座科技重镇已经“卷起来了”。 苏州VS深圳 苏州这次的姿态异常豪迈，3月18日发布的《加快发展AI芯片产业若干措施（征求意见稿）》堪称政策“大礼包”——从企业培育到技术攻关，从金融输血到场景开放，形成覆盖全生命周期的政策矩阵。 专项母基金重点浇灌本土核心技术企业，12纳米以下工艺流片费用支持给到千万，亿元级人才项目资助更是刷新了城市引才的价码。 《科创板日报》记者与国产GPU公司高管交流，在他看来，苏州这次的政策很有诚意，不是口头支持而是企业需要的“真金白银”， 文件中提到的支持节点都是芯片类企业发展中常遇到的关卡。 《征求意见稿》中提到，苏州市科技成果转化专项对AI芯片企业给予倾斜支持，“加快AI芯片重大创新产品培育，每个项目给予最高2000万元支持”。 具体到研发节点，对于AI芯片设计企业开展拥有自主知识产权的工程流片验证，《征求意见稿》中对首次流片、光罩制作以及测试验证等费用给予最高50%支持，工艺制程12nm以上的产品最高支持500万元，12nm及以下的产品最高支持1000万元。 在人才的招引上，苏州更是许以重金：对掌握关键核心技术，能够带来重大影响、重大突破的海内外人才，给予3000万元至1亿元项目资助和300万元至1000万元购房补贴。 在苏州的规划中， 通过政策支持在GPU通用型芯片、ASIC专用型芯片、FPGA半定制化芯片、存算一体芯片、硅光芯片等重点方向 ，加大招商力度，加快引育一批带动性强的优质项目、头部企业。 相比之下， 深圳选择“垂直突破”的精准路线，将AI芯片与具身智能机器人深度捆绑。 在对外印发的《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025-2027年）》（以下简称《行动计划》）中，重点支持具身智能机器人核心零部件、AI芯片、仿生灵巧手、基座及垂直领域大模型、本体控制等关键核心技术攻关，以揭榜挂帅、项目经理人制、业主制等方式分阶段、分批次组织实施科技重大专项。 深圳的策略是打造创新服务平台、加快开放应用场景：建设开放创新平台、开源社区、评测适配中心、创新中心等公共技术服务平台，配置通用模型库等产业链上下游资源并开放共享，在政务服务、工业制造、教育、医疗健等重点领域，滚动开放不少于50个应用场景。 目标是到2027年，深圳在机器人关键核心零部件、AI芯片、人工智能与机器人融合技术等方面， 新增培育估值过百亿元企业10家以上、营收超十亿元企业20家以上，实现十亿级应用场景落地50个以上，关联产业规模达到1000亿元以上。 在以上国产GPU公司高管看来，苏州和深圳的差异化政策与两地的产业生态有关。在芯片领域， 长三角是半导体产业集群的中心 ，拥有从芯片设计到封装测试的完整产业链条，他们公司的封装业务就是与江苏企业合作；而 深圳为代表的珠三角优势在于整机制造和终端销售 ，所以芯片产业的发展要匹配当地的终端产业的衍变。 百亿专项基金正在组建中 两地也都提到了专项产业基金的支持。苏州在《征求意见稿）》提出， 要充分用好人工智能产业专项母基金，撬动社会资本投向AI芯片领域，重点投向本土拥有关键核心技术、发展潜力大的AI芯片创新型企业。 这只人工智能产业专项母基金由苏创投发起，总规模100亿元。《科创板日报》记者了解到， 该母基金正在组建当中 ，还需过会、审批。除了人工智能产业基金，苏创投还在筹备一只100亿元具身机器人产业基金，都是围绕人工智能领域拟新设系列相关产业基金的整合，意在为苏州持续壮大发展人工智能的长期资本、战略资本。 在此之前， 苏创投已经在芯片领域、人工智能领域布局，旗下的苏州基金曾苏州高新区联合发起总规模达100亿元的集成电路产业母基金。财联社创投通-执中数据显示，该基金与中芯聚源、湖杉资本等半导体产投机构合作，投出了15只子基金。 穿透下来， 苏创投底层投资公司达1483家，其中就包括了多家AI芯片领域的龙头企业人，如紫光展锐、摩尔线程、壁仞科技等。 未来，苏创投旗下在管的20只处于投资期的直投基金，均可对人工智能产业开展投资。 深圳的专项母基金同样是规模百亿。据深圳市工信局副局长、市人工智能产业办公室主任林毅介绍， 将设立100亿人工智能和机器人产业基金，聚焦人工智能的软件、硬件、具身智能等方向， 投资一批高成长性企业，用百亿基金解决融资难题。 此外，深圳将聚焦人工智能、机器人等尖端科技领域，筹设规模不少于500亿元的涵盖科创企业全生命周期的国资基金。走访包括人工智能领域在内的初创企业覆盖不少于10000家，推进至立项尽调阶段企业不少于1000家，为战略性新兴产业及未来产业领域的科创企业提供不少于100亿元的创投资金支持。 深圳还提出，延长创新创业类基金存续期限最长至15年，针对不同基金，确定差异化考核指标、免责清单，不以单一项目亏损、单一时间节点为考核负面评jia依据，按整个基金生命周期进行考核，助力投资机构更有底气、更加大胆地进行长期投资。

近日，以《破局与重构--价值驱动型并购重组新范式》为主题的“陆家嘴金融沙龙”第三期活动在上海浦东陆家嘴圆满举办。参会嘉宾、云岫资本合伙人赵占祥指出，半导体行业当前因退出压力倒逼并购市场活跃，并总结了国内的并购趋势与策略。他相信，未来半导体行业的并购浪潮不仅仅是退出路径的选择，更是中国企业对标国际巨头、实现技术跨越的必由之路。 退出压力倒逼并购潮 赵占祥表示，2022年后半导体行业募资难度加剧，大量成立于2017年左右的硬科技基金已进入退出高峰期。然而，2023年以来半导体IPO数量显著下滑，2024年上半年仅仅6家企业上市，全年预计仅8家。在此背景下，并购凭借灵活性和效率优势，已成为重要解决方案。 从买方类型来看，并购市场主要由三类主体驱动：上市公司、并购基金及未上市企业。其中，上市公司通过横向整合或战略合作提升产业协同，而并购基金则通过“分阶段收购”模式降低交易风险，例如联合上市公司先获取控股权，待标的业绩达标后再完成整体收购。 赵占祥进一步指出，半导体行业并购具有三大特点：一是产业协同优先，企业更注重技术整合与战略协同；二是小额交易主导，小而美标的更受青睐；三是差异化定价，不同股东退出价格差异显著。 并购趋势与策略 对于未来半导体行业的并购趋势，赵占祥认为有两大主线。第一，半导体企业通过并购来完成产业链的纵向延伸与横向扩展，如立讯精密收购Qorvo工厂，以此来打通产业链上游。第二，半导体行业本身具有并购的内在需求，尤其是材料与设备、模拟芯片赛道将成为并购密集区，因细分市场天花板有限，只有通过整合才能做大规模，成为国内龙头，并且具备国际竞争力。 他特别强调，监管层对半导体并购的估值容忍度较高，例如2023年思瑞浦收购创芯微、纳芯微收购麦歌恩的动态市盈率分别为14.5倍和18倍，这一数值相对其他行业是较高的，显示政策对半导体产业整合的大力支持。同时，地方国资正成为并购的重要力量，通过定增、资源赋能等方式助力本地企业收购。 针对买方的并购策略，赵占祥建议关注三类标的公司：技术领先型（用于布局新技术）、财务稳健型（实控人有退出需求）、对赌压力型（基金退出倒逼差异化估值交易）。针对卖方，他提醒其需保持战略决心，避免因股东分歧或估值预期过高错失交易机会，并建议提前做好合规规划与买方筛选。 他相信，未来半导体行业的并购浪潮不仅仅是退出路径的选择，更是中国企业对标国际巨头、实现技术跨越的必由之路。

英伟达CEO黄仁勋最新表示，中国人工智能企业DeepSeek发布的R1模型只会增加对计算基础设施的需求，因此，担忧“芯片需求可能减少”是毫无根据的。 当地时间周三（3月19日），黄仁勋在GTC大会与分析师和投资者会面时表示，外界先前对“R1可能减少芯片需求”的理解是完全错误的，未来的计算需求甚至会变得要高得多。 今年1月时， DeepSeek发布的R1模型引发了市场轰动，该模型开发时间仅两个月，成本不到600万美元，仅用约2000枚英伟达芯片，但R1在关键领域的表现能媲美OpenAI的最强推理模型o1。 这导致不少人质疑，美国众多大型科技公司在人工智能模型和数据中心上投入大量资金的意义。英伟达股价于1月27日当天暴跌近17%，上周股价续跌至去年9月份以来的最低水平。 不过，英伟达的几位大客户都在近期的财报中重申了对AI的支出计划。有媒体分析发现，最大几家数据中心运营商的支出，实际的增长速度要比预期攀升得更快。 在分析师会议上，有人提到英伟达一些客户正在开发自研芯片，试图取代英伟达的产品，例如谷歌正在与博通合作研发ASIC芯片。对此，黄仁勋辩称，许多ASIC并不能投入到数据中心之中。 黄仁勋认为，这些大客户需要更好的芯片，来从其基础设施中获取更多收入，而不是使用便宜的替代品来节省成本。他补充称，CEO们都非常擅长数学，因此他们不会只简单地关注成本。 黄仁勋指出，竞争对手的芯片产品无法与英伟达Hopper设计相媲美，而当前Blackwell的性能甚至还要比Hopper强大40倍。 黄仁勋还展示了一些数字，表明公司同期收到的Blackwell订单要远多于Hopper。他提到，这还只是来自云提供商的订单，其他公司在AI数据中心上的支出将进一步增强这些数字。 黄仁勋提到，如果美国经济陷入衰退，企业客户可能会把更多投资转向AI设备——因为这正是他们业务增长的所在。 他还表示，特朗普政府拟议的关税政策，对英伟达短期内只会产生很小的影响，因为公司将继续把产品线中最重要部分的制造转移到美国。 黄仁勋表示，英伟达已经在使用台积电亚利桑那州工厂的产能，随着其供应商增加产能，英伟达将增加使用量。

伟测科技持续加码半导体测试项目，引发市场关注。 3月18日晚间，伟测科技公告，为提升高端芯片测试业务占比和测试服务水平，扩大市场份额，公司全资子公司南京伟测半导体科技有限公司（简称“南京伟测”）拟使用不超过13亿元，投资伟测集成电路芯片晶圆级及成品测试基地项目（二期）。 “我们目前只是拟投资规划当中，还没有具体项目实施。” 今日（3月19日），伟测科技董秘办人士表示， 本次扩产能核心逻辑是基于下游客户端需求预期向好，但目前公司在评估投资扩产的可行性，属于投资论证阶段，存在不确定性。 据悉，本次投资事项不属于关联交易，也不构成重大资产重组。本次投资事项尚需政府主管部门备案或审批。 伟测科技表示，本项目实为集成电路芯片晶圆级测试和成品测试扩产项目。项目建设完成后，公司“高端芯片测试”及“高可靠性芯片测试”产能规模将得到进一步提升。 前述公司董秘办人士进一步介绍，“高端芯片测试”主要服务于高算力芯片，如CPU、GPU、AI等先进架构以及先进封装芯片（SoC）的测试需求；“高可靠性芯片测试”则服务于车规级芯片、工业级芯片的测试需求。 产能利用率方面，去年四季度，伟测科技在接受机构投资者调研时表示，该公司高端机台基本上是满产，产能利用率达到90%以上，接近满产，中端机台大概80%以上。 伟测科技是独立第三方集成电路测试服务企业，公司提供从测试方案开发、晶圆测试、芯片成品测试、SLT测试、老化测试等全流程测试服务，测试产品应用于通讯、计算机、汽车电子、工业控制、消费电子等领域。 其中，消费级芯片是公司最主要的芯片类型。截至2024年上半年，该公司消费级芯片等“非高可靠性芯片测试”收入占比60%-70%，工业级、车规级芯片等“高可靠性芯片测试”占比在30-40%。 近年来，受行业周期下行、消费电子销售不景气的影响，2021年—2024年6月，其收入占比整体呈下降趋势；同期，公司综合毛利率分别为50.46%、48.57%、38.96%及28.56%，呈现持续下降趋势。 不过，从2024年6月开始，公司业绩下滑的趋势已经出现扭转。 公司表示，主要受益于集成电路行业整体景气度提升，市场对测试需求增加，该公司产能利用率同步提高，高端产品测试业务占比有所提升。 今年2月26日，伟测科技发布2024年业绩快报，2024年度实现营业收入10.77亿元，同比增长46.21%；净利润1.28亿元，同比增长8.84%。 伟测科技表示，基于对集成电路行业未来发展前景的认同，公司将继续加大“高端芯片测试”和“高可靠性芯片测试”的产能和研发投入。 尤其是近期车规级芯片是公司成长性最突出的类型之一，收入占比持续提升。 “大量国产高端芯片和车规级芯片进入量产爆发期，配套的‘高端测试’和‘高可靠性测试’产能供应相对紧缺。”伟测科技董秘办人士进一步表示。 3月18日晚间，伟测科技还发布公告，公司拟投资9.87亿元（含土地出让金）建设“伟测科技上海总部基地项目”，以满足公司不断发展需求，建设地点为上海市浦东新区合庆镇区域内。 伟测科技表示，公司自成立以来一直在上海租赁办公场地，此次计划购买土地使用权建设公司上海总部基地将加强公司市场竞争力和综合实力，有效降低运营成本等。 《科创板日报》记者注意到，为了支持公司的产能扩张，2021年—2024年6月，公司使用了银行贷款和融资租赁等债务融资手段，各期产生的财务费用分别为1698.53万元、4046.06 万元、4170.12万元和1586.31万元，财务费用金额较大。

韩国半导体巨头SK海力士周三（3月19日）宣布，已向英伟达等主要客户交付了其第六代高带宽存储芯片产品——12层HBM4的样品。这一最新进展标志着先进内存解决方案的竞争进入了关键时刻。 12层HBM4产品拥有人工智能存储器所需的无与伦比的速度、以及基于12层标准的最高容量，行业评价其为“技术奇迹”。 它每秒可以处理超过2TB的数据，相当于在一秒钟内处理400多部全高清电影的数据，比上一代HBM3E快了60%以上，这种惊人的速度是通过将数据传输走线从1,024条增加到2,048条来实现的。 此外，SK海力士12层HBM4的最新进展还标志着该公司与台积电结盟后的首个成果。目前，台积电能够生产控制HBM4底部数据移动的基模。 SK海力士社长兼首席营销官Kim Joo-sun强调了坚持创新的承诺，称“我们一直在克服技术限制，以满足客户的需求。” 下半年完成批量生产 SK海力士从第三代产品HBM2E开始便采用先进的MR-MUF工艺，在该产品实现36GB容量方面发挥了关键作用。该工艺到目前还提高了散热和产品稳定性，解决了大容量存储器生产的技术挑战。 自其2022年推出HBM3（第四代）以来，SK海力士在HBM市场的领先地位一直没有动摇。后来又于2024年成功量产第五代HBM3E的8层和12层产品。 此外，SK海力士此次还表示，该公司计划在今年下半年完成12层HBM4批量生产的准备工作。 应主要客户英伟达首席执行官黄仁勋的要求，12层HBM4的生产计划比原计划提前了6个月，这突显出市场对尖端存储技术的需求日益增长。 SK海力士和英伟达稳定的合作关系也证明了人工智能和高性能计算技术的进步推动了需求的增长。由于英伟达在GPU和人工智能技术领域处于领先地位，投产的加速反映了业界对支持尖端应用的更快，更高效的内存解决方案的推动。

近日，以《破局与重构--价值驱动型并购重组新范式》为主题的“陆家嘴金融沙龙”第三期活动在上海浦东陆家嘴圆满举办。参会嘉宾、百傲化学股份有限公司董事会秘书鲍榕铭以公司成功并购半导体设备企业芯慧联的实践为例，分享了跨界并购的底层逻辑与实操经验。鲍榕铭强调，跨界并购需以企业内生需求为核心，同时注重战略协同与监管沟通，避免盲目跟风。 跨界并购的逻辑：战略协同与企业内生需求并重 鲍榕铭指出，跨界并购的核心逻辑需立足企业内生发展需求，而非盲目追逐热点。百傲化学作为全球异噻唑啉酮杀菌剂龙头，原有业务增长空间受限，亟需拓展新质生产力领域。半导体行业虽属跨界，但其与精细化工存在协同潜力——半导体级化工材料的技术壁垒与百傲化学的研发能力高度契合，为后续业务融合奠定基础。 他强调，管理层思想统一是并购成功的前提。“若仅追求市场估值或短期利益，忽视战略协同和管理磨合，跨界可能成为‘雷区’。”通过长期筛选与内部磨合，百傲最终锁定估值合理、实控人具备深厚产业背景的芯慧联，确保双方目标一致。 标的筛选标准：国家战略、行业空间与盈利能力的平衡 如何从近百个项目中精准锁定标的？鲍榕铭总结了四大标准：符合国家战略方向（如科创板支持的半导体领域）、实控人产业背景深厚、短期内可实现盈利、交易结构规避潜在风险。 以芯慧联为例，其创始人刘红军深耕半导体设备领域30年，团队技术实力与百傲的精细化工能力形成互补。同时，标的公司承诺1-2年内盈利，避免拖累上市公司业绩。此外，百傲选择现金增资而非股权交易，提前规避了监管对跨界并购的常见疑虑。 投后管理：专业赋能与“不干预”原则并行 “并购完成只是开始，投后管理决定最终成败。”鲍榕铭坦言，跨界后的融合挑战巨大。百傲化学采取“不干预经营，但强管控风险”的策略：通过完善汇报机制确保信息透明，由核心管理层专设半导体板块统筹管理。同时，企业主动提升对半导体行业的认知，并借助监管机构的指导细化管理流程。 他特别提到，与监管机构的预沟通至关重要。“初期因跨界专业性不足，沟通受阻。后邀请芯慧联董事长直接参与，两轮深入交流后，监管疑虑迎刃而解。”

当地时间周二（3月18日），英伟达CEO黄仁勋在GTC主题演讲中推出了新产品“Blackwell Ultra”，并预告了公司的下一代芯片“Rubin”。 黄仁勋称，去年几乎全世界都参与到了建设人工智能（AI）数据中心的浪潮之中，“计算需求——即AI缩放定律——更具弹性，速度也正在超快地增长。” “AI已实现巨大飞跃——推理和代理式AI需要数量级更高的计算性能。我们为这一刻设计了Blackwell Ultra，这是一个功能强大的单一平台，能够轻松高效地完成AI的预训练、后训练和推理任务。” 据英伟达官网介绍，Blackwell Ultra基于公司一年前推出的Blackwell架构，结合了NVIDIA GB300 NVL72机架级解决方案和NVIDIA HGX B300 NVL16系统。 GB300 NVL72集成了72个Blackwell Ultra GPU和36个基于Arm Neoverse架构的NVIDIA Grace CPU，形成一个庞大的单体GPU，专为测试时的扩展推理而打造。 通过GB300 NVL72，AI模型可以利用平台增强的算力，探索不同的解决方案，并将复杂请求拆解为多个步骤，从而实现更高质量的响应。 新闻稿称，HGX B300 NVL16在大型语言模型（LLM）推理方面的速度比Hopper快11倍，提供7倍的算力和4倍的内存，能够为AI推理等最复杂的工作负载带来突破性的性能提升。 英伟达表示，新机架级解决方案的性能是NVIDIA GB200 NVL72的 1.5倍 ；而与使用NVIDIA Hopper构建的工厂相比，Blackwell的AI工厂收入机会增加了50倍。 演示中，NVL72集群在运行DeepSeek-R1 671B交互式副本时，只需10秒就可以给出答案，而H100则需要1分半。 黄仁勋在演讲中称， “Blackwell在推理模型中的表现是Hopper的40倍。” 他还提到，公司正在全力生产Blackwell，下半年过渡到Blackwell Ultra。 新闻稿提到，思科、戴尔、惠普、联想、超微电脑等将提供基于Blackwell Ultra产品的各种服务器，亚马逊AWS、谷歌云、微软Azure等也将提供Blackwell Ultra的相关云服务。 值得一提的是，Blackwell Ultra芯片还能够单个购买。黄仁勋在活动中推出了一款名为“DGX Station”的台式电脑，该电脑搭载单个GB300 Grace Blackwell Ultra和784GB内存，ConnectX-8 SuperNIC支持高达800Gb/s的网络。 在活动中，黄仁勋预告了下一代AI芯片架构“Rubin”和定制CPU“Vera”，对标现在的Blackwell和Grace CPU。Vera Rubin定于2026年下半年发售，Rubin Ultra则是2027下半年。 Vera Rubin是美国知名天文学家，在暗物质研究领域取得了突破性进展，其研究成果彻底改变了人类对宇宙的认知。 Vera集成88个定制Arm核心，176个线程，1.8TBp/s NVLink-C2C。Rubin中有两个GPU，FP4精度推理性能达到了50PF，还可以支持高达 288GB的快速内存——是AI开发人员关注的核心规格。 Vera Rubin NVL144系统能够进行3.6 EF的FP4推理，1.2 EF的FP8训练， 性能约为GB300 NVL72的3.3倍。 而2027推出的Rubin Ultra NVL576系统能够进行15EF的FP4推理，5 EF的FP8训练， 性能约为GB300 NVL72的14倍。 黄仁勋还宣布，Rubin之后的下一代命名Feynman，取自美国知名物理学家理查德·费曼（Richard Feynman）。根据英伟达的路线图，Feynman架构将于2028年登场。

当地时间周二（3月18日），英伟达CEO黄仁勋在GTC主题演讲中推出了新产品“Blackwell Ultra”，并预告了公司的下一代芯片“Rubin”。 北京时间1:00 黄仁勋主题演讲即将开始，英伟达股价下跌0.9%，早盘一度跌逾4%。 北京时间1:12 黄仁勋登场。 北京时间1:15 回顾近年AI发展，目前是生成式AI阶段，接下来是代理型人工智能(Agentic AI)。 北京时间1:28 黄仁勋表示，Blackwell芯片推出一年来，AI行业取得了巨大进展，AI功能越来越强大了。2024年全球前四云服务提供商共采购130万片Hopper架构芯片。2025年，它们又购买了360万Blackwell芯片。预计到2028年数据中心建设支出将达1万亿美元。 北京时间1:35 英伟达股价跌幅扩大至2.2%。 北京时间1:47 黄仁勋表示，AI将进入各个行业，如智能驾驶、通信等，通用汽车已选择英伟达为其自动驾驶汽车车队提供技术支持。 北京时间2:17 宣布推出Dynamo软件系统，号称是“AI工厂的操作系统”。 北京时间2:33 正在全力生产Blackwell，下半年过渡到Blackwell Ultra。 北京时间2:36 下一次年度新推芯片将是Vera Rubin，Vera Rubin将在2026年下半年开始出货时接替Blackwell Ultra芯片。 北京时间3:05 开始谈论机器人技术，英伟达、谷歌DeepMind、迪士尼合作，开发一个名为Newton的机器人平台。 北京时间3:15 推出全球首款开源人形机器人功能模型Isaac GR00T N1。 北京时间3:22 发布会直播结束。

“陆家嘴金融沙龙”第三期于近日在上海浦东陆家嘴圆满举办。本期沙龙围绕“破局与重构——价值驱动型并购重组新范式”这一主题，展开深度研讨与交流。参会嘉宾、上海韦豪创芯投资管理有限公司董事长周思远发表主题演讲，深入剖析了半导体行业的并购重组趋势及其对产业发展的深远影响。 “只有龙头行业才有国际竞争力，龙头行业的出现基本通过并购整合来实现。”谈及半导体行业的并购逻辑，周思远强调半导体行业并购对培育龙头企业的重要性。国家需要龙头行业以增强国际竞争力，而其诞生往往依赖于并购整合。此外，IPO政策收紧使得一些质地优良但暂时无法上市的企业面临资本压力，企业有退出需求，这为并购整合提供了契机。在2024、2025年的政策推动下，半导体行业并购整合将加速进行。 周思远分析中国半导体投资市场的变化时指出，2017年之前，半导体投资因退出路径不明朗而备受冷落。然而，2018年中美关系变化及2019年科创板的推出，为半导体企业上市提供了便利，大量资本涌入该行业，2021年成为行业的高光时刻。但好景不长，2022、2023年市场低迷与IPO政策收紧，使半导体行业陷入低谷。 周思远认为，半导体企业模式亦发生数次改变。最初半导体行业和传统行业一样，是自主驱动型，2018年变成资本驱动型。“资本驱动型是什么？很多行业技术大拿拿着PPT，钱就来了，那时候非常疯狂”。随着2023年资本热潮退出，半导体企业模式变化为技术驱动和市场需求为核心。 在谈到半导体企业做并购的困惑时，周思远认为，价值评估的差异是一个重要问题。2018年半导体企业估值普遍偏高，存在一定泡沫。在新一轮的并购中，价格谈判成为关键问题，近期就出现了两起因价格未谈拢而导致并购失败的案例。 此外，周思远指出，在股权融合后的企业治理进程中，当涉及的两家公司规模实力较为接近时，并购整合后的主导权归属成为核心难题。在国内商业环境下，“宁当鸡头不做凤尾”的观念普遍存在，这使得确定并购后企业的实际控制权归属变得尤为复杂。究竟由谁来主导决策，对企业后续的战略走向与运营管理影响深远。 周思远认为，经营方向决策的转变也是一大关键挑战，特别是在跨行业并购中，以传统行业与半导体行业的并购为例，传统行业如何精准理解半导体行业的特性与发展规律，进而保障公司决策的科学性与前瞻性，避免因行业认知差异而误导战略方向，是并购成功与否的重要考量因素。此外，政策因素也在上市公司并购非上市公司的过程中影响显著。

《苏州市加快发展AI芯片产业的若干措施（征求意见稿）》公开征求意见。 其中提到，充分用好人工智能产业专项母基金，重点投向本土拥有关键核心技术、发展潜力大的AI芯片创新型企业，撬动社会资本投向AI芯片领域，支持AI芯片企业原始创新和成果转化。加强与国家、省集成电路产业投资基金对接，争取各级基金资源支持苏州市AI芯片产业发展。重点支持AI芯片领域专精特新企业、高新技术企业进入上市后备企业库，实施重点培育。积极落实集成电路企业税收优惠政策。 其中提到，做强骨干核心企业。聚焦GPU通用型芯片、ASIC专用型芯片、FPGA半定制化芯片、存算一体芯片、硅光芯片等重点方向，加大招商力度，加快引育一批带动性强的优质项目、头部企业，对重点项目在空间保障、场地建设、人才引进等方面予以综合支持。推动AI芯片企业通过兼并重组等方式提升资源整合能力，向产业链上下游布局拓展业务，对优质AI芯片企业开展并购重组，鼓励县级市（区）对企业实施兼并重组给予奖励。 苏州市加快发展AI芯片产业的若干措施 （征求意见稿） 为抢抓人工智能技术快速迭代发展机遇期，充分发挥我市半导体与集成电路产业基础优势，加快推动AI（人工智能）芯片产业创新突破、集聚成势，结合我市产业发展实际，制定本措施。 一、做强骨干核心企业。 聚焦GPU通用型芯片、ASIC专用型芯片、FPGA半定制化芯片、存算一体芯片、硅光芯片等重点方向，加大招商力度，加快引育一批带动性强的优质项目、头部企业，对重点项目在空间保障、场地建设、人才引进等方面予以综合支持。推动AI芯片企业通过兼并重组等方式提升资源整合能力，向产业链上下游布局拓展业务，对优质AI芯片企业开展并购重组，鼓励县级市（区）对企业实施兼并重组给予奖励。对AI芯片企业获评制造业单项冠军、国家专精特新“小巨人”，分别给予100万元、40万元奖励。对获得认定的AI芯片高新技术企业，给予最高100万元支持。（责任单位：市工信局、市科技局、市发改委、市委人才办，各县级市<区>人民政府<管委会>） 二、布局建设创新平台。 围绕AI芯片重点方向，加快构建龙头企业牵头、高校院所支撑、各创新主体相互协同的创新联合体，给予最高200万元运营经费支持。鼓励围绕AI芯片技术研发、成果转化等关键环节，建设AI芯片科技公共技术服务平台，对新建平台按总投资的20%给予最高2000万元支持。对为AI芯片设计企业提供EDA工具、系统级芯片（SoC）设计服务、多项目晶圆（MPW）、功能模拟、测试验证、“芯机”联动、快速封测、人才培训等专业化服务的平台，按照平台为本地企业提供服务收入的20%，给予最高300万元奖励。（责任单位：市科技局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 三、集聚高端芯片人才。 聚焦AI芯片领域，大力引进培养处于人工智能领域科技前沿和国际一流水平，掌握关键核心技术，能够带来重大影响、重大突破的海内外人才，给予3000万元～1亿元项目资助和300万元～1000万元购房补贴。在苏州创新创业领军人才计划中，每年专设100个左右“人工智能专项”名额，特别优秀的可突破学历、来苏州时间等限制，给予100万元～500万元项目资助和100万元～200万元购房补贴。对入选苏州市重点产业紧缺人才计划的人才，给予最高30万元薪酬补贴。推动建设集教育、培训及研究为一体的产学研融合协同的集成电路产业人才公共实训基地，在AI芯片领域打造全产业链高技能人才团队。（责任部门：市委人才办、市科技局、市人社局、市教育局、市工信局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 四、实现关键技术突破。 梳理编制AI芯片关键核心技术清单，鼓励企业开展芯片架构、制程工艺、计算加速、异质集成、数据中心光模块等技术研究，对关键核心技术攻关项目给予最高1000万元支持。支持AI芯片设计企业开展拥有自主知识产权的工程流片验证，对首次流片、光罩制作以及测试验证等费用给予最高50%支持，工艺制程12nm以上的产品最高支持500万元，12nm及以下的产品最高支持1000万元，鼓励有条件的县级市（区）给予联动支持。鼓励AI芯片企业提出技术需求，吸引国内外创新主体揭榜攻关，加快突破制约产业发展的技术瓶颈。（责任单位：市科技局、市工信局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 五、支持开展标准研制。 健全AI领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，推动创新成果的知识产权化和技术标准化，为AI芯片技术专利申请、软件著作权登记提供便利化服务。发挥行业协会和标准化机构作用，支持AI芯片龙头企业、重点院校、科研机构主导和参与AI芯片行业标准制定（修订），经主管部门认定后，按相应政策给予支持。支持组建芯片领域高价值专利培育中心，对成效明显的给予奖励。（责任部门：市市场监管局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 六、推进重点产品量产。 围绕数据中心、计算机视觉、智能网联车、智能机器人、智能语音等主要应用领域，结合关键技术清单，鼓励创新主体通过产学研合作等方式推进重点产品规模化批量生产。对AI芯片IDM（垂直整合制造模式）企业开发创新产品列入省重点推广应用新技术新产品目录的，给予一次性奖励50万元。在苏州市科技成果转化专项中对AI芯片企业给予倾斜支持，加快AI芯片重大创新产品培育，每个项目给予最高2000万元支持。鼓励支持保险机构探索AI芯片定制化保险产品，为企业研发、生产、销售等各环节提供保险保障。（责任单位：市工信局、市科技局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 七、加快产业协同联动。 鼓励AI芯片设计企业与制造企业开展合作，支持封测企业扩大AI芯片产品布局。对为苏州市AI芯片设计企业自主研发产品提供生产线产能，并生产符合一定条件产品的集成电路制造、封测企业，按每款产品订单实际生产费用的10%最高给予300万元奖励。对使用本地企业AI芯片产品的终端厂商、系统方案集成商、算力中心，按当年使用金额的10%给予奖励，单个企业最高奖励100万元。对认定为省级、苏锡常首台（套）重大装备的半导体设备企业，分别给予80万元、50万元奖励。对首年度生产销售重点新材料首批次应用示范指导目录内同品种、同技术参数的半导体新材料产品企业给予50万元奖励。组织开展“芯片—整机”“芯片—材料设备”等产业链上下游供需联动和产业对接，增强产业链协作能力。（责任单位：市工信局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 八、开放规模应用场景。 鼓励政府机关、企事业单位开放应用场景，支持AI芯片企业积极参与政务服务、交通、环卫、公共安全、教育、医疗健康等领域应用，加快AI芯片产品新技术迭代、新产品应用、新场景落地，培育打造具有典型意义的标杆案例。构建芯片测评标准和适配认证体系，加速AI芯片在智算中心训练、推理等场景的规模化应用。鼓励AI芯片企业整合行业资源和高质量数据，针对场景需求开展AI芯片产品开发，形成可复制可推广的解决方案。（责任单位：市数据局、市交通局、市城管局、市公安局、市教育局、市卫健委、市工信局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 九、着力强化金融支撑。 充分用好人工智能产业专项母基金，重点投向本土拥有关键核心技术、发展潜力大的AI芯片创新型企业，撬动社会资本投向AI芯片领域，支持AI芯片企业原始创新和成果转化。加强与国家、省集成电路产业投资基金对接，争取各级基金资源支持我市AI芯片产业发展。重点支持AI芯片领域专精特新企业、高新技术企业进入上市后备企业库，实施重点培育。积极落实集成电路企业税收优惠政策。（责任单位：市委金融办、市财政局、国家金融监管总局苏州分局、苏创投，各县级市<区>人民政府<管委会>） 十、打造多元产业生态。 发挥“人工智能+”城市政策牵引作用，加快构建AI芯片设计企业、大模型推理及训练企业、智算及数据中心及终端应用企业深度合作生态。支持龙头企业牵头组建AI芯片行业生态联盟，举办产业链上下游对接交流活动，为企业搭建沟通平台。鼓励AI芯片领域行业联盟、行业协会、智库单位等行业组织加强能力建设，为行业提供专业化服务。搭建高层次交流合作平台，鼓励开放创新与全球合作，支持打造AI芯片领域品牌展会和论坛等活动。（责任单位：市发改委、市科技局、市工信局、市商务局，各县级市<区>人民政府<管委会>） 本文件所指AI芯片企业是在苏州依法登记注册，以AI（人工智能）芯片设计、制造、封测等为主营业务的企业。本文件由苏州市人民政府负责解释，具体解释工作由市工业和信息化局会同相关部门承担。 本文件自2025年X月X日起施行，有效期至2027年12月31日。各部门政策所涉及资金按原渠道和财政体制要求落实。同一事项或项目符合市级财政多个支持政策的，均按照“就高、不重复”原则予以支持，不得重复申报。执行期间如遇上级有关政策规定调整的，从其规定。