1.华为向惠普授权关键Wi-Fi专利技术；
2.甬矽电子上半年营收净利双增 “积木式”先进封装平台卡位后摩尔时代；
3.“AI存储税”越来越重：存储成吞噬云端投资的最大黑洞；
4.2nm芯片破局撞上DRAM“百年洪灾”：苹果面临的“双重夹击”意味着什么？
5.黄金涨输DRAM！韩国存储出口价3年狂飙12倍 1公斤值600克黄金；
6.MLCC供需愈来愈紧 分销商库存创新低、价格再涨7%；
7.高通Anshuman Saxena：中国机器人产业创新活跃 可扩展解决方案助力产品规模化落地；
8.高通马德嘉：HBC创新技术受青睐 6G将催生终端形态演进
1.华为向惠普授权关键Wi-Fi专利技术
据报道，华为已与美国电脑制造商惠普签署多年期技术授权协议，允许惠普在全球销售的电脑及其他电子外设中使用华为的相关连接技术。
这项协议于周三（8 月 26 日）公布，授权内容涉及华为的Wi-Fi相关技术。
华为长期将专利授权费视为收入来源，同时也希望借此证明自身技术的商业价值。围绕Wi-Fi创新技术，华为已经签署了多项专利交叉授权协议。华为数据显示，截至2025年底，除手机外，全球已有超过16亿部消费电子设备使用了华为在Wi-Fi领域的专利技术，相关产品来自惠普、微软、索尼、华硕、宏碁和亚马逊等知名品牌。
根据华为目前公布的最新数据，公司2024年专利和版税收入达到6.3亿美元。华为此前还围绕5G无线通信技术等领域，与亚马逊、爱立信、诺基亚、三星电子、OPPO、小米和夏普等企业，以及奔驰、奥迪、宝马、保时捷等多家欧洲主要汽车制造商签署过专利授权协议。
惠普将此次协议称为一项覆盖Wi-Fi技术的“标准必要专利许可”。惠普表示，这类技术广泛应用于整个行业，对于生产具备Wi-Fi连接功能的产品的企业而言，相关授权属于常规安排。
2.甬矽电子上半年营收净利双增 “积木式”先进封装平台卡位后摩尔时代
当摩尔定律的“金手指”逐渐失灵，半导体产业正经历一场深刻的范式转移：从“在芯片上设计系统”转向“在系统里封装芯片”。曾经蛰伏于芯片制造“后端”的封装环节，如今已跃升为定义算力边界、决定系统综合性能的"前锋"技术。
在这场技术变革中，有一家中国公司凭借独特的“积木式”思维，不仅交出了一份营收净利双增的半年报，更在AI算力与国产替代的浪潮中，搭建起了属于自己的增长飞轮。它就是甬矽电子。
业绩兑现
8月25日，甬矽电子披露的2026年半年报显示，公司上半年实现营业收入24.11亿元，同比增长19.95%；归母净利润3936.07万元，同比增长29.82%；利润总额同比大增126.55%。在半导体行业周期波动的背景下，这份成绩单尤为亮眼。
更值得关注的是数字背后的结构性变化。经营活动现金流净额达8.03亿元，同比增长16.61%；毛利率稳步提升至16.74%，管理费用率由6.61%降至5.82%，财务费用率由5.15%降至4.23%，降本增效成果显著，盈利能力持续改善。这些数据表明，经历前期重投入期后，甬矽电子正步入规模效应释放的“收获季”。
成绩的取得并非偶然。自2017年成立之初，甬矽电子便锚定中高端先进封装赛道，这份战略定力为今日的增长埋下了伏笔。
赛道卡位
在后摩尔时代，先进封装不再是芯片制造的“后端工序”，而是定义算力的“前锋技术”。行业共识已清晰转向：不靠单Die硬堆，改用Chiplet“搭积木”——将逻辑、HBM、I/O分开制造，再用2.5D/3D封装高密度集成。这一技术路线使得封装环节的价值被结构性重估。
甬矽电子最核心的优势，在于从一开始就选择了纯粹的赛道。与许多从低端封装逐步转型的同行不同，甬矽电子全部产能押注QFN、SiP、FC及更高阶的晶圆级封装。这种战略定力使得公司没有历史包袱，产品升级路径通畅，业务“先进封装纯度”极高——当行业向高阶封装演进时，公司无需经历痛苦的产线切换和设备淘汰，而是可以在既有技术路线上直接升级。
这种纯粹性在财务上体现为更高的增长弹性。2026年上半年，公司晶圆级封测产品营收同比增长30.24%，成为增速最快的业务板块。2025年全年，该业务实现营收1.95亿元，同比增长84.22%，连续两年保持高速增长。
赛道选择决定了方向，而真正决定公司能在这个方向上走多远的，是技术实力。
技术筑基
如果说赛道选择划定了公司的“天花板”，那么技术能力则决定了公司能爬多高。
甬矽电子自主研发的FH-BSAP（积木式先进封装技术平台），是其最核心的技术护城河。该平台涵盖三大产品系列：
RWLP系列：提供扇入/扇出型晶圆级封装方案，是晶圆级封装的基础性技术
HCOS系列：2.5D封装的关键技术路线，基于硅转接板和硅桥方案的产品均已进入客户送样验证阶段
Vertical系列：剑指3D垂直芯片堆栈封装，布局下一代三维集成技术
这套“积木式”架构使公司能够灵活组合不同技术方案，为客户提供从传统封装到晶圆级封装、从2D到2.5D乃至3D的全维度服务。与此同时，公司重点构建了“Bumping（凸块制造）+ CP（晶圆测试）+ FC（倒装）+ FT（终测）”的一站式交付能力，通过实施Bumping项目掌握了RDL及凸点加工能力，积极布局扇出式封装（Fan-out）及2.5D/3D封装工艺。目前，公司2.5D封装产线已于2024年第四季度通线，具备了切入AI算力芯片、车载高算力芯片等核心赛道的技术实力。
支撑这一技术平台的，是持续的高强度研发投入。上半年公司研发费用达1.61亿元，占营收比重6.66%，同比增长12.91%。截至2026年6月30日，公司累计拥有授权发明专利241项、实用新型专利366项，研发技术人员达1217人，占总人数的17.67%，形成了雄厚的技术人才储备。
技术上的积累正在赢得客户认可与市场信任，而要将这些订单真正兑现为商业价值，产能就成了下一个必须跨越的门槛。
产能蓄势
技术优势需要产能来兑现。甬矽电子的投资布局展现出极强的战略节奏感。
公司采用“一期稳基本盘、二期主攻先进封装、三期持续补强先进封装业务布局”的阶梯式策略：
一期（45亿元）：主攻系统级封装、QFN/DFN等中高端封装，已长期满产，是公司稳定的营收基本盘。
二期（111亿元）：聚焦 Bumping、FC、WLCSP、FCBGA、2.5D/3D等先进晶圆级封装，厂房主体已于2023年落成，产能持续爬坡。
三期（103亿元）：持续加码 BUMP、2.5D、FC类前沿高端工艺，梯次投产。
三大基地从成熟制程到前沿工艺层层递进，构建起覆盖当下与未来的完整产能梯队。公司2026年资本开支规划约40亿元，Bumping产能计划从3万片提升至4.5万片。截至报告期末，公司总资产达178.57亿元，较上年度末增长17.55%；归属于上市公司股东的净资产38.30亿元，较上年度末增长46.82%。这些投入正在转化为实实在在的订单交付能力。
而产能建设的最终目的，是服务客户。甬矽电子的客户矩阵，恰恰印证了其市场竞争力。
市场突围
技术实力与产能规模，最终仍需回归客户认可这一检验标准。甬矽电子的客户矩阵，正是其市场竞争力的有力佐证。
2026年上半年，公司销售额超5000万元的客户达11家，客户结构多元，不依赖单一订单来源，经营韧性突出。公司已成功导入联发科、瑞昱等头部客户，形成了以各细分领域龙头设计企业为核心的稳定客户群。
在深耕中国台湾地区市场的同时，公司积极拓展欧美客户，与多家头部车规芯片、电源管理芯片厂商建立合作，新产品持续放量。
海外客户的突破尤为值得关注。上半年，公司海外客户营收同比增长8.21%，营收占比达23.21%；2025年全年，海外客户营收同比增幅达61.40%。在全球龙头芯片设计公司纷纷推行“China for China”战略的背景下，甬矽电子正加速成为海外半导体企业在中国市场的关键封测合作伙伴。海外大客户的认可，不仅是对公司技术实力的有力背书，也带来了更强的订单稳定性和溢价能力。
客户结构的持续优化，根植于甬矽电子对产业趋势的深刻洞察——公司正精准卡位于两大历史性潮流的交汇之处。
乘势而上
回看甬矽电子的成长逻辑，可以清晰地看到它正站在两大历史性趋势的交汇处：
一是AI算力需求的爆发式增长。 当单颗芯片面积逼近光刻机极限，Chiplet技术成为必然选择，先进封装从"配角"变"主角"。Yole Group数据显示，全球先进封装市场规模2025年已达550亿美元，预计到2031年将翻倍至超过1200亿美元，年复合增长率达12.4%。AI训练与推理芯片带来超大尺寸封装的刚性需求，先进封装产能已然成为制约高端芯片交付的核心瓶颈。甬矽电子的2.5D/3D技术布局和百亿级产能投入，正切中这一结构性缺口。
二是半导体产业链国产替代的窗口期全面打开。 机构预测2026年中国大陆先进封装有效产能占全球约30.5%，但2.5D/3D高阶技术的国产化率仍不足10%。海外高端GPU供给受限，国内芯片设计公司对本土先进封装产能的需求空前迫切。甬矽电子的产能矩阵和技术积累，使其成为承接这一需求的天然载体。
这两股力量并非各自独立，而是相互强化——AI算力芯片的国产化需求，恰好落在甬矽电子重点布局的2.5D高阶封装能力上。当产业趋势与公司战略形成共振，增长便有了乘数效应。
未来已来
站在2026年回望，甬矽电子的成长逻辑清晰可辨：精准预判先进封装在后摩尔时代的战略地位，以持续的技术攻坚和前瞻性的产能布局，将自身锻造为国产高端芯片供应链中不可或缺的一环。
2026年半年报的数据，既是对过往战略的成果检验，也是未来成长的起点验证。营收净利双增、海外客户占比升至23%以上、毛利率改善至16.74%、经营现金流达8.03亿元——这些实绩表明，公司正从“投入期”稳步迈入“收获期”。下半年，整体产能紧张趋势仍将延续，产品价格稳中向好，营收规模有望持续环比增长，盈利能力也将随规模效应释放而不断改善。
在半导体这个长周期行业中，甬矽电子用九年时间完成了从“黑马”到“骑手”的蜕变。它没有追逐短期风口，而是选择了一条更艰难但更有护城河的道路——以持续的技术深耕和前瞻性的产能布局，在后摩尔时代搭建属于自己的广阔未来。
3.“AI存储税”越来越重：存储成吞噬云端投资的最大黑洞
2026年8月，TrendForce发布的一份存储产业研究报告，给正在加速AI布局的云端大厂敲响了警钟。报告指出，随着全球主要云端服务商加速投入AI基础设施，DRAM与NAND Flash价格大幅上涨，存储成本占资本支出的比重迅速攀升。预估到2027年，两者合计将占主要云端服务商资本支出的68%。换言之，云端大厂每投入100元，就有近70元流向存储，形成越来越沉重的“AI存储税”。
这个数字背后，是AI产业投资逻辑的深刻转变。过去两年，市场关注焦点几乎全在GPU短缺和算力争夺上。但如今，存储正在取代算力，成为吞噬云端投资的最大黑洞。
存储成本暴涨：从47%到68%的跃升
TrendForce的报告显示，全球主要云端服务商的资本支出预计于2026年增长98%，2027年仍将增加50%。在这波支出扩张中，DRAM与NAND Flash合计占资本支出的比重，将由2026年的47%进一步升至2027年的68%。这意味着短短一年间，存储在云端资本开支中的占比将猛增21个百分点，远超历史上任何一次结构性变化。这表明存储成本已成为AI基础设施投资的最大单项支出。
【图表：存储占云厂商资本支出比重趋势图】
价格全线飙升：DRAM、SSD与HBM三箭齐发
存储支出占比飙升的直接推手，是合约价格自2025年下半年起的大幅走高。
服务器DRAM合约价在2025年下半年累计上涨64%后，2026年可能再涨约270%；企业级SSD价格则于2025年下半年上涨约35%，2026年预估累计涨幅达235%。AI芯片不可或缺的高带宽内存（HBM）价格同样持续上扬，TrendForce预估2027年HBM合约价仍可能上涨70%至140%。三类核心存储产品价格全线暴涨，共同推高“AI存储税”。尽管部分自2026年第二季起签订的长期供货协议设有价格上限，可望抑制进一步涨价空间，但整体存储合约价到2027年仍将维持高位。
【图表：主要存储产品价格涨幅对比图】
更值得关注的是HBM在AI芯片成本中的权重。Epoch AI的估算显示，从2024年一季度到2025年四季度，英伟达、AMD、谷歌和亚马逊设计的AI芯片中，HBM内存占总组件支出的比例从52%升至63%，HBM已成为AI芯片成本的最大组成部分。
这意味着AI芯片的成本压力已经从“谁有最强逻辑芯片”扩展到“谁拿得到足够多、足够便宜的HBM”。当一块AI加速卡上六成以上的成本来自内存而非GPU本身，存储就不再只是配套，而是核心竞争力。
【图表：HBM占AI芯片组件支出比例变化图】
供需失衡：HBM虹吸效应与产能紧缺的恶性循环
价格暴涨的根本原因，在于供需严重失衡。TrendForce估计，HBM与服务器用RDIMM在2026年合计将占DRAM位元供应量的51%，显示供应商正将有限产能优先配置给服务器应用。这一比例意味着消费级内存的产能被大幅挤压，传统DRAM与AI存储之间的产能争夺已进入白热化阶段。
HBM对传统DRAM产能的虹吸效应尤为显著。以OpenAI的“星际之门”项目为例，其每月需消耗90万片HBM晶圆，相当于传统DRAM产能的3倍。英伟达最新的Rubin GPU配备了高达288GB的下一代HBM4内存，对存储产能形成巨大虹吸效应。当一家公司的单款产品就能吞噬如此庞大的产能，供需失衡便不难理解。
与此同时，英伟达、微软Azure、AWS、谷歌云等9家头部客户，已全部与三星、SK海力士、美光签署3至5年长期供货协议，直接锁定未来数年50%以上的HBM产能。HBM订单已排至2027年，价格涨超200%仍缺货。这种头部客户锁单行为进一步加剧了市场紧张，中小厂商几乎无货可拿。
两大连锁反应：芯片涨价与架构重构
TrendForce认为，存储成本高企将对AI生态系统产生两方面重要影响。
首先是推高AI芯片价格。存储合同价格上涨，尤其是HBM涨价，将为英伟达等服务器及AI芯片供应商提供更充分的理由来提高产品价格。英伟达已宣布2027年起AI服务器涨价超15%，主要因HBM高带宽内存成本飙升。这意味着云厂商如果想维持既定的AI芯片采购量，可能必须进一步扩大资本开支。存储涨价传导至芯片涨价，芯片涨价又倒逼资本开支扩大，形成了一条成本传导的恶性循环链。
其次是倒逼云厂商优化存储架构。高昂的存储成本将迫使云端服务商重新调整AI系统架构，通过降低每套系统的存储容量，来减轻DRAM与NAND Flash涨价及供应配置受限带来的压力。可能采取的方式包括调整RDIMM配置、削减未来AI芯片整合的HBM容量，以及探索把模型架构直接固化于芯片中的AI ASIC方案。
供应链格局：三巨头垄断下的合同盛宴
当前全球HBM供应链高度集中于三家厂商：SK海力士、三星和美光。其中SK海力士市占率最高，是英伟达最大的存储芯片供应商，在HBM4这一代上的良率和出货节奏目前领先同行至少一个身位。三星在制程工艺上历史积累更深，但在HBM这条线上跑得晚了一步。美光在体量和技术成熟度上短期内追不上。
近期一批重大合同进一步锁定了这一格局。SK海力士与英伟达等美国科技公司签下价值7500亿美元的长期存储芯片供应协议，三星电子与博通签下价值2000亿美元的合作备忘录，英伟达与SK集团宣布超过5000亿美元的AI基础设施计划。加在一起，这批合同涉及的数字接近两万亿美元，时间跨度到2030年。
在云厂商端，资本开支同样惊人。Alphabet今年计划投入1750亿至1850亿美元，微软可能接近1900亿美元。IDC统计，一季度全球AI基础设施支出达到897亿美元，同比增长33%。2026年全球超大规模云厂商AI基础设施资本支出同比增长79%，达到8300亿美元。当云端大厂以近倍增的速度扩大开支，而其中七成流向存储，存储供应商的利润盛宴便顺理成章。
中国替代路径：华为AI SSD与国产存储追赶
在这一格局下，中国正积极寻求替代路径。华为正投入AI存储器研发，计划以固态硬盘（SSD）形式针对数据中心环境进行深度优化，目标是有效取代HBM解决方案。华为已推出统一快存管理器（UCM）软件套件，能够加速大语言模型在多种内存（包括HBM、标准DRAM和SSD）之间的训练。此外，国内以长鑫存储为代表的存储企业正在追赶，但与西方先进解决方案相较仍有一定差距。
在先进制程市场，随着国际巨头缩减产能，DDR4、LPDDR4及eMMC等成熟产品出现持续性供给缺口，为国内存储器厂商带来差异化市场发展机遇。在当前地缘政治背景下，下游客户对供应链自主可控的重视程度显著提高，为国产存储企业创造了有利发展环境。当巨头将产能转向高利润的HBM，成熟制程的市场空间便留给了中国厂商。
未来展望：2027年拐点与产业转型方向
展望未来，存储行业可能于2027年迎来关键拐点。TrendForce预计，随着制程转换持续推进，加上新晶圆厂于2027年下半年陆续提升产能，服务器DRAM与HBM合计位元供应量预计增长27%。
行业专家指出，2025年至2027年整体供需仍然偏紧，涨价趋势有望持续，但二季度涨幅已开始收窄，2027年或将成为观察行业拐点的重要窗口。与此同时，AI模型正从云端走向终端设备，智能手机、AI PC、智能眼镜及机器人等对低功耗、高响应存储芯片提出更高要求，直接带动LPDDR、NOR Flash等产品需求增长，“AI存储税”有可能从云端蔓延至终端。
4.2nm芯片破局撞上DRAM“百年洪灾”：苹果面临的“双重夹击”意味着什么？
摘要
苹果8月25日发布旗下首款2nm芯片M6，A20 Pro将于9月搭载于iPhone 18 Pro。2nm芯片采用GAA架构，性能提升15%、功耗降低30%。同期内存价格12个月翻了四倍，Mac和iPad全线涨价，iPhone暂未调整。2nm技术红利与内存成本飙升形成“双重夹击”，深刻影响苹果定价策略与行业竞争格局。
一、2nm芯片：从FinFET到GAA的架构革命
2026年8月25日，苹果正式发布首款量产2nm芯片M6，率先搭载于新款Mac mini，实现多线程性能提升40%、图形性能翻倍的技术突破。这一发布打破了行业预期，原预计2nm量产最早2027年实现，苹果提前半年推出量产产品。
苹果M6芯片采用台积电N2P工艺，基于第一代Nanosheet（纳米片）晶体管技术，标志着半导体行业正式从沿用多年的FinFET架构迈入全环绕栅极（GAA）时代。与3nm工艺相比，2nm在相同性能下功耗降低25%~30%，同等功耗下性能提升10%~15%，晶体管密度提升约15%，每平方毫米可容纳3.13亿个晶体管。
iPhone 18 Pro系列预计2026年9月发布，全系搭载A20 Pro芯片。A20系列还引入台积电最新晶圆级多芯片封装（WMCM），将DRAM与CPU、GPU、16核神经网络引擎直接封装于同一晶圆，消除传统硅中介层的信号延迟，互连带宽提高约20%，封装面积缩减约15%。
二、2nm芯片的深层价值
2nm芯片的价值远不止于数字提升，它意味着三重跃升。
性能与能效的代际跨越。GAA架构四面完全包裹栅极材料，电流控制更加精准，最大程度减少电能损耗。M6芯片搭载12核CPU与双16核神经网络引擎，AI算力达80TOPS，较前代提升2倍；本地运行大语言模型生成图像仅需2秒，较前代8秒大幅提升速度。
端侧AI落地的硬件基础。WMCM架构下内存与神经引擎物理距离缩短，Core ML模型推理速度预计提升25%以上，图形带宽增益约18%，为端侧大模型运行奠定基础。当前主流旗舰手机SoC NPU算力已普遍突破50TOPS，可满足7~13B量级端侧模型部署需求。
产业链竞争壁垒的巩固。台积电2025年第四季度正式量产2nm工艺，苹果作为最大客户占据超过60%的市场份额预期。竞争对手三星2nm良率尚未达标，预计量产推迟至2027年第一季度。苹果与台积电十余年深度合作形成的技术黏性，进一步提高了迁移成本。
然而，2nm红利伴随显著成本压力。A20芯片采购价可能高达280美元，比A19高出约80%。iPhone 18 Pro系列终端零售价预计较上代上涨250~300美元。
三、内存涨价：AI产业对消费电子的"虹吸效应"
与2nm技术突破形成鲜明对比的是，内存市场正经历前所未有的价格风暴。
过去12个月，DRAM和NAND闪存价格翻了四倍。DDR5内存颗粒从5.5美元涨到超过40美元；手机用的12GB LPDDR5X运行内存，成本从约200元涨到近600元。群智咨询报告显示，2026年第二季度12GB LPDDR5X内存颗粒价格较第一季度大涨89%。
核心原因在于AI数据中心疯狂抢夺产能。三星、SK海力士、美光控制全球90%以上DRAM产能，三家巨头调动70%~90%先进产能生产HBM（高带宽内存），留给消费电子的只剩30%。2026年第一季度一般型DRAM价格环比上涨93%~98%，NAND Flash环比上涨85%~90%。
苹果此前靠长约锁价和囤货扛住了成本，但从2026年6月起低价库存基本用完。苹果先后接受铠侠NAND芯片两倍报价和三星DRAM涨价100%的条件。去年初12GB LPDDR5X采购价约25~29美元，截至2025年底已飙升至70美元。苹果CEO库克表示，内存短缺是“百年一遇的洪灾”。
四、双重夹击下的苹果：成本传导与定价策略
2026年6月26日，苹果宣布Mac和iPad全线涨价。MacBook Neo涨900元，iPad Air涨1200元，MacBook Air涨1500元，iPad Pro涨1800元，MacBook Pro涨2500元，Mac Studio涨幅最高达3500元。iPhone价格暂未变动。
苹果的选择颇具战略深意。iPhone是整个苹果生态的护城河和核心入口，一旦涨价，正在用激进价格抢份额的对手将直接受益。苹果宁可在iPhone上割肉消化成本，也不在此时触碰这条价格防线。Mac和iPad作为生产力工具，用户对“值不值”的判断不同于大众消费品，涨价更容易被接受。
但刀不会停。存储芯片在消费电子产品成本中的占比已从10%~15%跃升至30%~40%。高盛测算2026年DRAM供需缺口4.9%、NAND缺口4.2%，均为近15年最严重。美光预计供应紧张持续到2027年以后。分析人士认为，iPhone价格调整只是时间问题，最快可能在今年三季度新机发布时落地。
结论
2nm芯片代表了苹果在移动计算领域的技术领导力，GAA架构与WMCM封装的双重创新为端侧AI落地奠定硬件基础。但内存涨价风暴构成严峻挑战，AI产业对存储产能的虹吸效应正沿着供应链逐级传导，最终由消费者买单。苹果在2nm技术红利与内存成本压力的十字路口，正用Mac和iPad的涨价为iPhone筑起防线。这场“双重夹击”不仅是苹果的挑战，更折射出AI繁荣背后整个消费电子产业链的深层变革。
5.黄金涨输DRAM！韩国存储出口价3年狂飙12倍 1公斤值600克黄金
韩媒《ChosunBiz》报道，韩国制DRAM价格涨势惊人，每公斤出口单价已可买到620克黄金，已是三年多前低点的12.5倍高。
根据韩国贸易统计振兴院8月26日公布的数据，在8月1日至20日，韩国DRAM（不含DRAM模组）出口单价达每公斤92183美元（约1.274亿韩元），较去年同期暴增401%。这段期间的出口额增加504.8%，达到98.0662亿美元（约13.56万亿韩元）。
投资研究公司Citrini Research分析韩国DRAM出口统计后指出，目前DRAM出口单价大约是2023年1月、约7400美元低点的12.5倍。
黄金方面，与三年多前的价格相比虽然也拉涨一波，但涨幅仍远远落后DRAM。目前DRAM每公斤出口单价是同重量白金价格的1.53倍，更是白银的41.7倍。
即使DRAM价格已飙升至前所未见的水准，部分人士认为，存储短缺明年可能进一步恶化。
高盛预估，DRAM供给短缺率将从今年的5%扩大至明年的5.9%。与先前预测相比，高盛将今年短缺率预估上修0.1个百分点，明年更大幅上修3.4个百分点，理由是用于人工智能（AI）服务器的高频宽存储（HBM）以及高容量服务器DRAM正在瓜分有限产能，使一般DRAM的供应更吃紧。
产能翻倍，价格仍大幅上涨
DRAM不能像黄金或白银等原物料一样，只以重量衡量价值，而是会因产品时代、数据传输速度、储存容量及其他性能规格而有很大差异。随着制程微缩及整合度提高，同样大小的芯片可以塞入更多数据。
与2023年初出口单价触底时相比，目前主流产品的储存容量更大。当时市场研究公司TrendForce追踪的现货市场主流产品为DDR4 8Gb。如今TrendForce用来衡量“主流DRAM现货价格”的基准产品，则是DDR5 16Gb（2G×8）4800及5600，代表性产品的容量已从8Gb（1GB）增加一倍至16Gb（2GB）。
不过，业界人士认为，近期DRAM出口单价大涨，很难单靠产品升级来解释。
一名半导体业界人士说：“随着制程微缩及整合度提高，同样大小的芯片可以塞入更多数据，因此产品升级本身就会提高每单位重量的价值。”但他也指出，“很难精确比较三、四年前与现在每单位重量所对应的储存容量，不过即使把这项因素纳入考量，近期存储价格的涨幅仍然非常惊人。”
根据韩国央行，韩国DRAM出口价格7月年增270.3%。美商美光也表示，2026会计年度第3季DRAM平均销售价格（ASP）较前一季增加约60%出头。
SK hynix总裁Kwak Noh-jung上月表示，从供给面来看，2027年可能成为存储产业史上最严重的短缺年。
一名半导体业界人士表示：“随着存储短缺恶化，英伟达及部分云端服务供应商（CSP）甚至开始评估调整下一代AI加速器的HBM配置或安装数量。”
他进一步指出：“未来短缺将持续多久，将取决于HBM产能扩张对一般DRAM供给造成多大的排挤、新增产能何时真正转化为出货，以及高价格是否会抑制需求。”（文章来源：钜亨网）
6.MLCC供需愈来愈紧 分销商库存创新低、价格再涨7%
MLCC供需持续收紧。瑞银最新报告显示，全球MLCC分销商库存量较四周前再降8%，续创历史新低，库存金额却上升10%，单位价格指数也上涨7%。在AI需求强劲、产能利用率升至95%的带动下，量缩价涨趋势日益明显，供需压力正由分销渠道向整体市场扩散。
瑞银旗下UBS Evidence Lab追踪全球逾100家经销商的数据显示，截至8月9日，全球MLCC经销商库存量较7月11日减少8%，进一步改写历史新低；库存金额却在同一期间增加10%，单位价格指数上扬7%，量跌价升趋势更加明显。
从年比数据来看，截至7月底，MLCC分销商库存量较去年同期减少22%，但库存金额反而增加6%，单位价格指数更上涨13%。目前分销渠道的单位价格指数已接近2023年1月以来最高水准，显示MLCC价格回升步伐正在加快。
瑞银认为，MLCC供需收紧可能率先从AI相关需求及经销商渠道浮现，随后进一步蔓延至整体市场，为相关厂商运营带来支撑。
主要厂商价格全线上扬
就各主要厂商表现而言，截至8月9日的四周期间，村田制作所库存量下降8%，三星电机大减20%，国巨电子下降1%，东京电气化学减少7%，太阳诱电则维持不变，显示多数厂商的渠道库存持续下降。
库存金额走势则出现分化。村田制作所增加8%、国巨电子增加13%、东京电气化学增加3%，太阳诱电大幅上升32%，三星电机则下降4%。不过，各厂商的单位价格指数全面走高，村田制作所上涨6%、三星电机上涨14%、国巨电子上涨7%、东京电气化学上涨8%，太阳诱电上涨13%。
与上一轮库存周期底部相比，村田制作所、三星电机、东京电气化学及国巨电子目前的库存量指数，均已降至或低于当时水准；太阳诱电则较近期低点高出约15%。
相较之下，各业者库存金额指数普遍高于上一轮低点。村田制作所增加19%、三星电机增加29%、国巨电子增加45%、东京电气化学增加3%，太阳诱电更增加81%，反映价格上涨对库存价值形成明显支撑。
AI需求推升供需压力
两家日本主要MLCC制造商在4至6月财报中均指出，经销商需求已出现过热迹象，并表示可能透过涨价改善供需失衡。目前分销商单位价格指数接近2023年1月以来高点，也显示市场价格压力持续升高。
瑞银指出，虽然部分经销商需求可能包含提前拉货因素，但渠道库存量快速且大幅下滑仍是明确事实。村田制作所与太阳诱电4至6月订单出货比分别达1.47及1.72，两家公司对7至9月产能利用率的预估均达95%，加上AI相关业务销售展望获得上调，均显示MLCC供需正进一步收紧。
高端产品厂商有望先受惠
在供需持续转紧、价格上涨周期启动的情况下，瑞银认为，高阶产品占比较高的MLCC制造商可望率先受惠。目前瑞银对三星电机、村田制作所及东京电气化学维持买进评级，对太阳诱电则维持中性评级。
瑞银给予三星电机、村田制作所及东京电气化学的目标价，分别为250万韩元、1万3200日元及4950日元；太阳诱电目标价则为1万7700日元。上述标的2026年预估本益比介于15.7倍至65.5倍，其中三星电机的估值溢价最为明显，东京电气化学的估值相对偏低，2026年预估本益比为21.5倍。（文章来源：钜亨网）
7.高通Anshuman Saxena：中国机器人产业创新活跃 可扩展解决方案助力产品规模化落地
集微网美国圣迭戈报道 物理AI正在成为产业关注焦点，机器人作为物理AI的重要落地方向，覆盖工业、家用等多元场景。近日，高通技术公司副总裁兼ADAS和机器人业务总经理Anshuman Saxena接受集微网等媒体采访，围绕高通在物理AI与机器人领域的布局，以及中国市场、系统架构、商业化瓶颈、产业生态等话题分享了观点。
加码物理AI，打通边缘到云端技术链条
随着大模型技术快速迭代，AI正从数字内容生成向真实物理世界延伸，物理AI成为全球科技产业重点角逐的方向。物理AI强调机器通过传感器感知现实环境，并依托执行机构完成物理动作，智能驾驶、机器人是其两大核心落地载体。
该类业务对计算提出了特殊要求，既需要设备侧低时延实时处理，也离不开云端大模型的辅助能力，边缘与云端协同成为主流技术路线。在此背景下，包括高通在内的芯片厂商，正在调整研发资源配置，进一步整合软硬件技术栈，为实体智能设备提供底层支撑。
Anshuman Saxena表示，高通正在整合研发与工程资源，将更多精力聚焦于从边缘端到云端的物理AI，这也正是高通目前在ADAS（高级驾驶辅助）与机器人业务上重点推进的方向。高通在该领域的进展主要体现在两方面：一是AI相关组件，包括硬件、软件基础设施；二是面向物理AI的各类软件栈，这套技术体系可应用于ADAS和机器人领域。
看好中国市场创新活力 多款跃龙平台产品实现量产
谈及中国市场，Anshuman Saxena称，在中国，高通拥有广泛的机器人领域客户群体，多款基于高通跃龙芯片的机器人产品已在中国实现量产，行业正在持续进步。
“正如大家所见，中国的创新速度非常之快。”Anshuman Saxena说。
目前已有不少机器人厂商采用高通跃龙产品，产品覆盖从自主移动机器人（AMR）到不同形态的人形机器人。
在他看来，机器人系统的复杂度甚至高于汽车，不存在一款芯片能够解决所有问题，这并不符合机器人系统的设计思路。
他进一步解释，机器人的智能需要分布在系统的不同位置，采用分布式智能架构。这并不代表不需要核心“大脑”，而是不能把全部智能集中在单一单元。
高通跃龙IQ10是高通备受行业关注的机器人解决方案，据Anshuman Saxena介绍，高通向客户提供了完整的IQ10参考设计，不少客户基于这套参考设计开展自有产品开发。他透露，近期高通宣布在日本成立机器人中心，多家合作伙伴正基于跃龙IQ10开展早期验证，未来希望依托平台孵化更多新产品与解决方案。
成本与功耗成规模化关键 打造可扩展解决方案
除了分布式智能之外，Anshuman Saxena认为，成本和功耗，是机器人产业另外两大关键要素。机器人解决方案的部署取决于具体应用场景，全球不同市场也呈现差异化需求。例如市场既存在医疗、养老照护需求；此外还有工业自动化需求，以及面向家务场景的陪伴机器人产品。但这些品类想要实现规模化，前提是将成本控制在合理水平。
“想要达到合理的成本水平，就必须具备可扩展的解决方案。”Anshuman Saxena指出，如果仅依靠一个强大的中央“大脑”，一方面功耗巨大，另一方面成本高昂，很难实现规模化落地。高通拥有一套完整可扩展的解决方案，覆盖通信、传感到计算的各个方面，这也是高通带给机器人行业的价值。
机器人尚处发展早期 尚无确定“爆款”形态
在Anshuman Saxena看来，除AMR自主移动机器人、机械臂这类已经发展了一段时间的形态之外，整个机器人行业仍处于早期发展阶段。
针对行业关注的机器人泛化能力，他认为实现通用机器人方案需要解决多个层面的挑战：第一，泛化技能需要海量的数据采集；第二，传感器、机械臂、执行器等硬件很难做到全场景通用，各有其擅长领域；第三，系统架构仍在持续演进，简单把高性能计算单元部署在单一机器人大脑中的思路行不通。
他以机械臂抓取举例：机械臂抓取玻璃杯或是软质瓶体时，握力的判断必须在本地机械臂端完成。机械臂本地无法运行大型GPU，必须采用低功耗、低时延的本地推理方案直接处理传感器数据。而像行动路线规划这类复杂任务，则需要交由机器人的核心“大脑”处理。
在多设备协同场景下，当多个机器人、机械臂同时接入，也无法依靠单一大型控制器完成统一调度。Anshuman Saxena强调，高通会站在系统层面，综合考量时延、功耗、通信、连接能力等指标。
对此，高通形成了完整的机器人发展策略，包含数据采集工具、仿真测试、可扩展SoC硬件平台等，同时提供基于底层基础模型的全栈式解决方案，广泛支持不同的技能与需求。
当被问及哪一类机器人更具备商业普及潜力时，Anshuman Saxena表示，目前行业还无法得出结论。产品落地需要考量安全、设备尺寸、功能边界等因素，双足机器人、轮式机器人以及其他形态的机器人都在演进过程中。从发展阶段看，兼具双足行走能力与机械臂的人形机器人，将是机器人发展的最高阶形态之一。
依靠产业生态合力，驱动机器人产业向前发展
机器人是涉及感知、执行、AI计算、通信的复杂综合体，单靠芯片厂商很难独立完成整机落地，生态协同因此显得尤为重要，这也是高通从ADAS业务中积累下的实践经验。
“高通是一家非常重视打造生态系统的公司。”Anshuman Saxena表示，完整生态才能释放最大价值，高通拥有AI模型、硬件、传感器等各个领域的合作伙伴。高通无法独立完成全部工作，必须依靠生态合力。这一点在ADAS业务的相关工作与合作中都已经得到验证。
在他的观察中，产业常常会陷入硬件参数的争论。Anshuman Saxena认为，单纯讨论芯片算力TOPS数值、传感器数量这类孤立技术参数，很难给出系统层面的答案。只有真正理解整个系统，才能打造出与生态系统形成互补的解决方案，行业才能获得更好的发展。
8.高通马德嘉：HBC创新技术受青睐 6G将催生终端形态演进
集微网圣迭戈报道 近日，高通技术公司执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案和数据中心业务总经理马德嘉（Durga Malladi）在美国总部接受集微网采访时表示，超大规模云厂商对HBC技术展现出积极兴趣，高通正在携手内存厂商共同推动HBC技术落地。
HBC：两大优势受云厂商青睐
据估算，过去十年间 Transformer模型规模每两年增长240倍，而同期计算内存却仅仅翻了一番。这意味着，除非突破内存瓶颈，否则再多的计算资源也无济于事。
传统方案依靠HBM高带宽内存提升带宽，但HBM架构本质依旧是计算单元与内存分开放置，数据需要跨硅中介层传输，搬运本身消耗大量功耗，因此，HBM也存在能效方面的短板。
此外，AI带动数据中心基础设施的大规模投资，也加剧了HBM的供应压力。超大规模云厂商做海量大模型推理部署，TCO压力巨大。
正是在上述背景之下，在今年六月举办的投资者日上，高通在详细公布数据中心业务蓝图的同时，重磅推出了HBC（高带宽计算）技术，旨在联合产业链共同推动存储侧的技术创新。
高通的HBC方案，采用“近存计算”架构， 通过3D堆叠将计算与内存融合。既保留了全部性能优势，又兼具HBM所拥有的高密度与大容量，旨在解决以往“内存墙”带来的拥堵问题。
马德嘉在采访中指出，与HBM相比，HBC的优势不仅能够显著降低功耗，还能够实现极高的带宽。
据马德嘉透露，超大规模云厂商对HBC技术非常感兴趣，并与高通展开交流，同时高通也正在与各大内存厂商紧密合作，共同推动HBC技术落地。
“在产品推向市场方面，我们和云厂商以及内存厂商的沟通合作非常顺畅。”马德嘉说。
展望6G：终端形态变革 AI原生网络转型
同样在今年6月，在新加坡举办的3GPP 第112次全会上，全球移动通信产业迎来关键进展：Release 21标准版本时间表正式敲定，R21也将成为定义6G的首个规范性标准版本。
此次全会，标志着6G正式从“早期研究阶段”加速迈入更具体的“技术定义阶段”。同时，这一关键节点减少了6G产业规划层面的不确定性，也为终端和网络设备厂商提供了更为具体的规划蓝图。
在终端层面，当前，智能体时代正催生终端形态的变革。可以看到，无论是云端AI厂商，还是传统手机厂商，都在积极推动新型智能体设备终端的落地。
马德嘉称，他对6G时代AI终端层面的创新充满期待，他强调，智能体AI终端作为新的品类，重要的是会由智能体决定任务在哪里完成，这将是一种非常不同的用户体验。
与此同时，马德嘉也表示，6G被视为AI原生的技术，希望借助AI推动网络向自智化演进，因此网络侧将有大量创新涌现。在现有网络向AI原生网络转变的过程中，许多头部运营商正积极投入这一领域。他认为，在AI的加持之下，运营商的6G网络将具备更强的处理能力，超越“数据即服务”的范畴，将“算力即服务”和“Token即服务”也作为业务体系的一部分，有望开启新的商业模式。
“6G中更多强调如何与AI结合，智能体AI也不仅会在手机上运行，网络中也有大量用于AI应用场景的高性能计算。因此6G网络也将成为AI网络，而计算任务可以发生在不同的地方。”马德嘉说。
此外，马德嘉指出，当前，各个地区的运营商都在向其网络中引入感知能力，以实现6G的核心能力之一——通感一体化。
今年3月，高通与全球近60家合作伙伴（含约20家中国企业）达成6G产业发展共识，明确产业节奏：致力于在2028年展示符合6G规范的预商用终端和网络，自2029年起逐步交付6G商用系统。
马德嘉表示，目前，高通正在与全球各地的等运营商展开合作。在中国，高通正与相关产业伙伴开展一些技术研究和验证方面的合作预计将为6G预商用打下基础。
