1、传长城旗下毫末智行停工解散 复工日期未定

2、ICCAD 2025：算力革命下，Agentic AI开启芯片设计智能新纪元

3、芯原股份戴伟民：赋能端侧AI，AI眼镜+玩具引爆千亿市场

4、WSTS：全球半导体市场Q3首破2000亿美元大关，英伟达稳居第一

5、H200有望输中？美商务部长：川普正就英伟达先进AI芯片做评估

6、消息称三星2nm Exynos 2600芯片良率达60%

7、AI热潮引发内存危机，联想关键部件库存较往常高50%

1、传长城旗下毫末智行停工解散 复工日期未定

11月23日，据新浪科技援引知情人士消息称，由长城控股的智驾公司毫末智行发布通知：员工11月24日（周一）起不用到岗上班，赔偿方案尚未公布。

报道指出，目前毫末智行约有200余名员工，对于停工后会发生何种调整，目前毫末智行内部未给出具体说法，可能是完全解散，也可能只是暂时停工，但复工日期还不清楚。去年11月，毫末智行遭遇经营困难，开始出现人员调整及裁员情况，彼时公司研发部门人员也受到波及。随后，公司陆续有多位高管离职转投其他公司，包括技术副总裁艾锐、产品副总裁蔡娜、智行品牌官王佳、董事长张凯等。

知情人士还表示，在公司遭遇经营危机后，内部一直在猜测大股东长城汽车可能会接手，但目前长城方面还没有最终明确意向。

资料显示，毫末智行科技有限公司成立于2019年11月29日，是一家专注于自动驾驶和人工智能技术的高科技企业。公司脱胎于长城汽车智能驾驶业务分部，由长城汽车技术中心辅助驾驶前瞻分部独立孵化而来。

2、ICCAD 2025：算力革命下，Agentic AI开启芯片设计智能新纪元

当半导体产业迈入算力竞争的深水区，芯片设计的复杂度与迭代速度正持续突破极限。作为产业基石的EDA（电子设计自动化）工具，面临着前所未有的挑战。而AI技术的崛起，正以颠覆性力量重塑EDA行业的发展逻辑——从工具辅助迈向智能驱动，从单点优化演进至多智能体协同的自主化设计。AI不仅致力于破解芯片设计中生产力与PPA（性能、功耗、面积）的平衡难题，更推动EDA行业在40年技术演进后迎来质的飞跃。

在日前于成都举行的ICCAD-Expo 2025上，Cadence数字与签核事业部资深产品总监潘安发表了题为“驱动EDA未来的代理式AI：芯片设计卓越新时代”的演讲，全面阐述了EDA工具四十年的演进历程，并分享了Cadence如何通过代理式人工智能（Agentic AI）引领芯片设计迈向更高级别的自动化。Cadence系统仿真资深产品经理吴磊则在技术论坛上，针对当前车辆EMC/EMI仿真面临的挑战及其创新解决方案进行了深入探讨。

Agentic AI引领芯片设计进入自主新时代

当ChatGPT引发的大模型浪潮席卷千行百业，半导体产业也迎来了其智能化转型的关键节点。在算力需求爆发与设计复杂度飙升的双重压力下，传统EDA设计方法已难以满足日益增长的高效、高质设计需求。在这一背景下，人工智能正从“辅助工具”逐步演变为“核心驱动力”，推动芯片设计范式发生根本性变革。

回顾 EDA 行业 40 年的演进历程，潘安强调，行业始终以设计抽象化为核心路径提升研发效率。从最初的晶体管级手动布局，逐步演进至自动化单元布局布线、RTL 综合，再到如今的高级别设计阶段，每一次技术跃迁都带来了芯片设计生产力的飞跃，这一过程始终围绕着提升设计抽象层次和优化仿真算法两条主线展开，而如今人工智能已成为推动行业进入下一个发展阶段的关键力量，Agentic AI 技术的崛起正成为 EDA 行业发展的全新引擎。

行业数据印证了这一趋势。潘安展示的研究数据显示，2020年，AI在先进芯片设计中的作用尚微乎其微；而如今，约一半的先进芯片已借助AI进行设计。随着Agentic AI在行业的加速落地，预计到2028年，超过90%的先进芯片设计都将离不开AI的加持。

他强调，代理式AI的兴起将进一步释放设计潜力，不仅能够提升芯片设计效率与质量，还将显著缩短产品上市时间。AI已不再仅仅是工具，而是正在成为能够执行复杂任务、协同多个子系统的“设计伙伴”，推动设计流程向着自主化方向稳步迈进。

支撑Agentic AI落地的，是两大积极趋势。首先是AI模型“多快好省”的发展。从GPT-3到GPT-4，模型性能实现质的飞跃，部分模型得分已超越人类专家。更关键的是，模型在性能提升的同时，参数规模和硬件成本也在优化。潘安以Llama Nemotron 49B模型为例，指出其开启推理功能后，在复杂问题回答和专业代码生成的任务中出错率降低逾半，满分完成率提升数倍，证明优化后的小模型同样能胜任专业推理。

其次是新型智能体互联协议的涌现。单个智能体再强大，也难以独立完成复杂芯片设计。而通过模型上下文协议（MCP）、A2A协议等标准，可以实现不同工具、平台甚至用户自有智能体之间的“插拔式”协作，构建起复杂的智能体工作流。

EDA技术架构的全面升级适时地拥抱了变革。潘安详细阐释了Cadence如何将传统EDA核心技术与最新AI成果深度融合，这种能力在Cadence推出的统一AI平台——JedAI上得到了集中体现。该平台作为数据和AI的统一框架，能够摄取、分析并迭代来自数字、模拟、验证、PCB/3D-IC及多物理场等各平台工具的数据。它支持多种主流大模型和协议，可根据客户需求灵活配置，实现了从“一刀切”到“量体裁衣”的转变。通过JedAI，用户可以构建基于智能体的工作流，使用标准协议连接多个产品，实现复杂任务的自动化管理。

例如，基于互联的智能体生态系统协议，Cadence 打造了涵盖物理设计智能体、布局规划智能体、SDC 智能体、形式验证智能体等在内的全流程数字设计解决方案，实现了 Innovus、Tempus、Jasper、Xcelium 等核心工具的无缝协同，为客户提供端到端的智能设计服务。

在EDA自主设计演进路径上，Cadence为行业描绘了一条清晰的演进路径：从优化AI、对话式LLM，经复杂推理、智能体工作流，最终实现完全自主设计。目前，行业正处于从Level 2向Level 3过渡的关键阶段，部分领先客户已开始体验Level 4能力。潘安强调，Cadence  的目标直指L5的全流程自动化。

在实践层面，优化AI是cadence过去五到十年一直在部署，并已经涵盖了数字设计领域的 Cerebrus、数字验证领域的 VERISIUM，以及 Virtuoso、Optimality 等等。同时Cadence已将AI代理能力落地于多个设计场景。例如，Allegro X支持通过自然语言直接生成SKILL代码；VS Code扩展能够自动生成SVA断言与辅助验证代码，进一步通过与Jasper的交互以帮助迭代；而今年推出的Cerebrus AI Studio更成为业界首个达到代理式AI第四级的物理设计系统，具备多智能体协同完成从规划、布局到时序收敛的全流程能力。

演讲最后，潘安表示，完全自主设计不是一蹴而就的，而是一个渐进式的成熟过程。他坚信AI不会取代芯片设计工程师。原因在于，首先，在很长一段时间内，行业仍需持续投入夯实核心EDA算法，这是高级别自动化的基础；其次，EDA的初衷永远是辅助客户，以更短时间、更低成本设计出性能更优的芯片，这将改变工程师的工作方式，而非取代他们。

随着Agentic AI技术的持续演进与落地，Cadence将持续推动芯片设计向更高效率、更高质量、更低成本的方向发展，引领行业迈入自主设计的全新纪元，为全球半导体产业的创新发展注入强劲动力。

汽车智能化催生电磁仿真新挑战

在EDA与IC设计服务技术论坛上，Cadence系统仿真资深产品经理吴磊，以《基于ANSA与Clarity 3D Solver的整车电磁仿真》为题，系统介绍了当前车辆EMC/EMI仿真面临的挑战及其创新解决方案。

随着汽车智能化、网联化水平的持续提升，整车电磁环境日趋复杂。从驾驶舱的影音娱乐、手势控制，到 L2/L3 级自动驾驶的雷达图像处理、碰撞预警，再到 5G、Wi-Fi 等多元连接技术，以及电驱动系统、底盘电子控制等核心部件，使得车身电磁环境愈加错综复杂，EMC/EMI 合规成为汽车研发的关键诉求，相关标准遵循 ISO11451 及 GB/T 33012 规范。吴磊指出，新一代车辆的电子设备数量显著增加，电子设备之间的干扰及抗干扰问题日益凸显。同时，面对缩短开发周期的挑战，需要仿真工具来指导设计，在设计早期识别风险，消除隐患，或者在测试中采用仿真与实测相结合的方式处理电磁兼容性问题。

然而，传统仿真方法在几何处理、计算资源与精度控制方面存在瓶颈，整车级EMC/EMI仿真面临四大挑战：

首先是脏几何问题。电磁仿真输入通常来自车身几何模型，但因应用领域不同，几何模型常存在公差、穿透等缺陷，导致网格生成失败。

其次是大尺寸问题。整车结构尺寸约为5×2×2米，含天线时可达8×3×3米。以1GHz频率（波长约0.33米）为例，整车电尺寸巨大，对计算资源要求极高，易因内存不足导致仿真失败。

此外，复杂细节处理也构成挑战。大尺寸结构包含丰富内部细节，网格划分需兼顾整体与局部，平衡精度与效率。

最后是散射问题，需考虑物体间相互影响以准确计算场分布。

与电子行业相比，汽车仿真流程虽同样分为前处理、求解和后处理，但通常采用多工具组合，且分工不同：建模团队负责前处理，仿真团队负责电磁求解。这种分工加剧了仿真难度，常导致三大可用性问题：几何修复与仿真工具间多次迭代耗时过长；计算资源不足导致失败；为简化模型而牺牲精度，使结果不可靠。

在此背景下，Cadence公司推出的Clarity™ 3D Solver作为新一代电磁仿真平台，展现出显著优势。该平台基于真实的3D有限元法求解麦克斯韦方程，具备弹性计算架构与自动分区能力，支持近乎无限的扩展性与分布式并行计算，能够在保持高精度的同时，实现近线性加速，显著提升仿真效率。

吴磊通过仿真流程演示，介绍了Clarity™ 3D Solver通过软硬件协同创新实现的三大突破：

一是高效几何预处理。ANSA提供自动化几何清理、穿透修复、搭接处理等功能，将繁琐的CAD模型优化流程标准化，大幅降低时间成本，输出高质量中面模型，专为整车EMC/EMI仿真定制。

二是超强求解器性能。 Clarity 3D Solver基于真3D有限元法求解麦克斯韦方程，具备弹性计算架构与自动分区能力，支持分布式并行计算，实现近乎线性的扩展性。在保持测试设备级精度（误差<0.02）的同时，仿真速度提升10倍，可轻松处理千万级网格的整车模型。

三是双界面灵活适配。Clarity 3D Layout提供2D界面，适配PCB与封装等层状结构；Clarity 3D Workbench则为3D界面，支持任意三维结构创建与编辑。两者共享同一求解内核，兼顾专业性与灵活性。

在仿真流程方面，ANSA作为前处理工具，负责中面模型的生成、几何清理与网格划分，并输出“.aem”文件供Clarity调用。Clarity则在此基础上完成边界条件设定、材料赋值、参数设置、网格优化与求解计算，其内置的Mesh Issue Locator功能可有效定位网格错误，提升仿真成功率。通过ANSA与Clarity的深度融合，工程师能够在统一平台中完成从模型准备到结果可视化的全流程操作，大幅缩短设计周期，提升工程效率。

最后，吴磊在总结中强调，Clarity 3D Solver在性能、容量与精度方面实现了“前所未有的突破”，结合ANSA强大的前处理能力，为整车级EMC/EMI仿真提供了可靠、高效且易于使用的完整解决方案，为汽车行业应对智能化带来的电磁挑战提供了有力支撑。未来，Cadence 将持续深耕电磁仿真技术，助力汽车企业提升研发效率与产品合规性，推动智能网联汽车产业高质量发展。

3、芯原股份戴伟民：赋能端侧AI，AI眼镜+玩具引爆千亿市场

11月20日，“2025集成电路发展论坛（成渝）暨三十一届集成电路设计业展览会”（ICCAD-Expo 2025）开幕。芯原股份（以下简称“芯原”）携面向AIGC、智慧驾驶、数据中心、云游戏、物联网、消费电子等多领域的创新方案亮相此次展会，并重点展示了端侧AI赋能的创新成果。

芯原股份创始人，董事长兼总裁戴伟民出席高峰论坛，并发表了题为《芯原AI ASIC平台赋能端侧AIGC》的演讲，结合芯原的探索实践、技术布局与行业预测，为端侧AI的规模化落地与商业化突破提供核心思路。

“枝繁叶茂” 边缘AI存巨大商机

“读万卷书不如行万里路，行万里路不如阅人无数。”演讲开场，戴伟民用一句俗语生动映射了AI发展进化的三个核心阶段。

“读万卷书”指通过海量文本数据训练大语言模型；“行万里路”对应AI向物理世界感知与建模进阶；“阅人无数”意味着AI对复杂人类场景与情感的理解，体现了AI从单一模态向多模态、从知识积累到深度场景感知的演进方向。

戴伟民指出，2024年1月，面对行业激烈的“百模大战”，芯原CEO论坛的嘉宾们曾共同做出预测：2028年，中国基础大模型的数量将少于十个。随后Deepseek的出现以及大模型行业的发展印证了芯原的这一判断。而大模型在MoE架构、强化学习训练、模型蒸馏等关键技术能力的进一步优化，为模型“小型化”以及端侧AI的部署奠定了基础。

戴伟民将AIGC的生态形象地比喻成一棵大树：“树根”是算力，“树干”为通用大模型的训练卡；垂域大模型的微调卡和面向应用端的推理卡则构成了“树枝”和“树叶”。而围绕“枝叶”部分，即端侧的推理卡和微调卡（医疗、金融、教育的垂域场景下），将具有海量的市场价值空间，也是未来端侧AI规模化落地和商业化拓展的关键所在。

AI从集中式的云端走向分布式的终端，是因为端侧具有包括低延迟、隐私保护、成本、本地运行等方面的明显优势。而在具备了本地持续学习与自我演化能力后，端侧AI已开始由纯推理向“训推一体”演进。英伟达、特斯拉、苹果、AMD等已陆续推出相关芯片产品。基于这样的趋势，2024年芯原CEO论坛上另一大预测则为，2028年，用于端侧微调卡和推理卡的销售额将超过用于云侧的训练卡。

一些研究机构给出的数据也表明了AI走向边缘的趋势。IBS的数据显示，2035年，AI相关芯片将占据77.7%的半导体市场份额，边缘端AI设备的广泛普及将成为半导体市场增长的核心驱动力。

边缘AI的快速增长源于其在众多领域的广泛应用，当前半导体市场边缘AI产品分类中，专用逻辑芯片、mos存储器、加速器和微处理器类别的市场占比较大。但边缘AI发展也面临计算存储资源、能耗以及场景碎片化等方面的挑战。

赋能端侧AI 布局AI眼镜/玩具增量市场

芯原在NPU领域已深耕近10年，为AI大模型在端侧部署提供了有力支撑，并通过与自有的众多处理器IP深度集成，形成包括AI-ISP、AI-Display、AI-VPU、AI-GPU、AI-DSP在内的众多AI加速子系统解决方案，广泛应用于物联网、消费电子、汽车等领域。

演讲中，戴伟民特别提及了端侧AI的两个重要增量市场：AI眼镜和玩具。

在AI眼镜方面，戴伟民认为核心功能为AI处理、拍照和音频。规模出货基础依赖于性能（端侧小模型处理、1080图像处理等）、成本（2000元以下）、重量（30g以下）和续航（8小时综合使用时间以上）。而芯原丰富的高性能IP储备、低功耗设计经验以及一站式的软硬件设计及量产服务能力，结合芯原为国际知名互联网企业定制AR眼镜芯片的成功经验，能够为客户提供具有竞争力和个性化的定制方案。

戴伟民表示，在AI玩具方面，与传统玩具相比，具备以多模态交互、计算机视觉、自适应学习、内容端服务等特征。AI赋能下的玩具将迎来颠覆式的变革，不仅是孩子教育陪伴的工具，也能够提供成人情绪管理的选项，因此市场有望迎来大爆发。研究数据显示，2023年AI玩具市场规模达一百亿元以上，预计到2030年市场规模将破千亿量级，年复合增长率CAGR超过50%。

日前，芯原宣布与谷歌联合推出面向端侧LLM的超低功耗Coral NPU IP，为智能眼镜、可穿戴设备、AI玩具等提供“轻量级、始终在线、超低能耗”的算力基础。据戴伟民透露，芯原也正在面向AI眼镜、AI玩具等海量应用市场微调小模型，同时也和相关领先机构展开合作，这样在针对这类应用推出定制化的芯片平台时，对算力的部署将更加有的放矢，做到性能、功耗、成本的最佳平衡。

选拔培养人才 打造企业文化软实力

多年来，芯原一直重视人才培养。在过去几年行业处于低谷期，很多芯片企业不招人、少招人的情况下，芯原股份逆势扩招，持续扩充人才储备。

据戴伟民介绍，2024届校园招聘全球统一在线笔试人数近10000人，面试人数1800人，录用人数超过200人。硕士及以上学历占比100%，硕士“985、211”工程院校占比97%，本硕“985、211”工程院校占比85%。

2025届校园招聘全球统一在线笔试人数近8000人，面试人数1300人，录用人数超过100人。硕士及以上学历占比100%，硕士“985、211”工程院校占比97%，本硕“985、211”工程院校占比89%。

2026届校园招聘全球统一在线笔试人数近8000人，面试人数1700人，录用人数超过100人。硕士及以上学历占比100%，硕博士“985、211”工程院校占比98%，本硕“985、211”工程院校占比96%。

芯原2025年半年报显示，研发人数从2023年的1200人，到2024年的1600人再到如今的1805人，占比高达89.3%，大幅领先同业竞争对手。

戴伟民指出，芯原采用“逆向思维”积极选拔和培养优质的技术人才，也为目前芯原股份承接的多个芯片大项目提供了必要的人力资源。同时，芯原也非常强调企业文化软实力的重要性，芯原股份连续四年荣获 “芯片行业最佳雇主”称号，员工离职率也远低于行业水平，为技术创新和市场拓展提供软实力支撑。

4、WSTS：全球半导体市场Q3首破2000亿美元大关，英伟达稳居第一

根据世界半导体贸易统计组织（WSTS）的数据，2025年第三季度全球半导体市场规模达到2080亿美元，首次突破2000亿美元大关。这一数字较2025年第二季度增长了15.8%，创下了自2009年第二季度19.9%以来的最高季度环比增长率。与2024年第三季度相比，2025年第三季度的增长率高达25.1%，也是自2021年第四季度28.3%以来的最高年度同比增长率。

在半导体公司营收排名中，英伟达以570亿美元的营收继续稳居榜首。韩国公司三星和SK海力士分别以239亿美元和176亿美元的营收位列第二和第三。存储公司在2025年第三季度的增长尤为强劲，其中铠侠增长31%，美光增长22%，闪迪增长21%，三星增长19%，SK海力士增长10%。在非存储公司中，Sony Imaging以51%的环比增长率领先，英伟达、AMD、博通和ST的增长率分别为22%、20%、16%和15%。联发科是唯一一家在2025年第三季度报告营收下降的公司，降幅为5.5%。

对于2025年第四季度的营收预期，各公司态度不一。在提供 guidance 的14家公司中，9家公司预计营收将增长，增幅从Nvidia的14%到Renesas Electronics的1.4%不等。另有5家公司预计营收将下降，降幅从Onsemi的1.3%到Sony Imaging的9.2%不等。

人工智能（AI）继续成为推动半导体市场增长的主要动力。所有存储公司均指出，数据中心AI内存是其增长最快的领域。英伟达和AMD也将大部分增长归功于AI。此外，高通和联发科在移动手机市场也看到了增长。而汽车领域则整体持平，部分公司正在调整库存。

根据WSTS的数据，2025年前三季度，全球半导体市场较去年同期增长了21.2%。市场表现远超年初预期。2025年，AI市场蓬勃发展，英伟达在前三季度的营收同比增长62%。主要内存公司也将AI视为其主要增长驱动力，同期增长21%。

年初时，包括我们 Semiconductor Intelligence 在内的许多行业分析师曾担心特朗普政府的关税政策对半导体市场的影响。然而，最终实施的关税并不如预期严重，且在很大程度上豁免了半导体和电子产品。

近期对2025年半导体市场增长的预测范围从Yole Group的14%到Semiconductor Intelligence的22%不等。

Semiconductor Intelligence尚未最终确定2026年的半导体市场预测。当前的经济不确定性将延续至2026年。2025年半导体市场过度依赖AI增长，这一领域在2026年可能会放缓。而2025年表现疲软的PC、智能手机和汽车等领域可能会在2026年迎来更强劲的增长。我们初步预计，2026年半导体市场的增长率将在12%至18%之间。

5、H200有望输中？美商务部长：川普正就英伟达先进AI芯片做评估

美国商务部长卢特尼克(Howard Lutnick) 周一(24 日) 受访时表示，美国总统川普正在评估是否让英伟达( NVDA-US ) 把先进人工智能(AI)芯片出口到中国，而最终决定权在川普手上。

卢特尼克周一向彭博电视表示，总统正在听取「众多不同顾问」的意见，以决定是否允许出口。

彭博上周五曾披露，美国政府正就是否放行英伟达H200芯片出口中国展开初步讨论。卢特尼克说：「这类决定最终放在川普的桌上。他将决定我们要不要这么做。」

卢特尼克也坦言，促进经济成长和保护国家安全之间存在紧张，他说：「你想要出售一些芯片到中国，让他们使美国的技术和技术堆叠，还是这么对他们说：『嘿，我们不会把我们最好的芯片卖给你们。我们要把这件事放在一旁，然后在AI 竞赛中自己跟自己比赛。』」

若美国决定放行H200芯片输中，将是2022 年拜登政府的出口管制施行迄今，最大的管制松绑。但任何试图出售先进芯片的举动，势必都会引发华府国安鹰派的强烈反弹。

英伟达执行长黄仁勋与川普关系密切且经常通话，迫切希望能将产品卖到中国。由于北京当局今年稍早已告诫本地企业不要购买川普政府今年稍早批准出售的较低阶H20芯片，该公司至今仍被拒于中国AI芯片市场门外。

卢特尼克周一表示，黄仁勋有「充分理由」想要对中国出售产品，并补充说，还有「非常多其他人」也认为这件事应该被纳入考量。

卢特尼克说：「这真的是一个非常有趣的问题。他(川普) 掌握所有资讯，他身边有大批专家向他提供意见，他最后会决定未来该走哪条路。」（钜亨网）

6、消息称三星2nm Exynos 2600芯片良率达60%

据报道，三星电子公司采用其2nm GAA工艺技术生产的下一代移动应用处理器（AP）Exynos 2600的良率已达50%~60%。该公司计划将该芯片的定价比高通骁龙同类产品低20~30美元。

三星自主研发的2nm GAA工艺与上一代3nm工艺相比，能效提升8%。三星于2025年9月开始生产2nm芯片，并于近期开始出货。这款芯片预计将搭载于即将发布的三星Galaxy S26系列智能手机中，该系列计划于2026年2月发布。

三星最初预期采用2nm GAA工艺可实现12%的性能提升和超过25%的能效提升，但实际结果并未达到预期。不过，作为首款商用2nm芯片产品，60%的良率仍然值得关注。目前，大多数智能手机处理器仍基于3nm工艺，预计Galaxy S26系列中超过70%的机型将采用由台积电3nm工艺制造的高通骁龙8 Elite Gen 5处理器。

业内人士透露，三星半导体部门一直在与三星移动体验（MX）部门谈判，力求以比高通同类产品低20~30美元的价格供应Exynos 2600芯片。最终的供应量和定价可能会根据首批出货后消费者和电信运营商的反馈进行调整。鉴于Exynos 2600对三星的财务业绩至关重要，其半导体部门和代工业务正着力提升价格竞争力。

据报道，三星MX部门此前曾对采购高通AP芯片导致成本上升表示担忧，但已通过促进两家供应商之间的竞争来降低成本。搭载Exynos 2600芯片的三星Galaxy S26系列智能手机将主要面向韩国和亚洲其他地区市场。如果该芯片在Galaxy S26系列中重新获得市场认可，则将为Exynos芯片用于三星2026年折叠屏设备的计划铺平道路。

7、AI热潮引发内存危机，联想关键部件库存较往常高50%

联想集团正在储备内存和其他关键组件，以应对人工智能蓬勃发展带来的供应短缺。

全球最大的个人电脑制造商联想首席财务官Winston Cheng周一在接受采访时表示，该公司目前的零部件库存比往常高出约50%。尽管构建和部署人工智能数据中心的狂热需求推高了消费电子产品生产商的成本，但联想也从中看到了利用库存获利的机会。

“价格当然会非常非常高，我认为就人工智能需求驱动的这种涨幅而言，这是前所未有的，”Winston Cheng说道。他还补充说，他的公司已经签订了长期合同，并且拥有规模优势，“那些拥有供应能力的公司实际上能够在市场上占据一席之地。”

据首席财务官透露，联想集团本季度将力求避免把不断上涨的成本转嫁给客户，以维持今年强劲的销售增长势头。他还表示，公司将在2026年实现价格和供货之间的平衡。

联想上周表示，其内存芯片储备足以满足2026年全年的需求，并且能够比竞争对手更好地应对任何短缺情况。

中国顶级芯片制造商中芯国际本月早些时候警告称，存储器短缺可能会在2026年限制汽车和消费电子产品的生产。智能手机制造商小米公司此前已表示，预计供应短缺将推高明年移动设备的价格。