7月,A股半年报预告密集出炉,半导体板块亮眼行情持续刷屏。从上游半导体设备、核心芯片设计,到中游存储模组、晶圆代工,再到下游封测环节,半导体全产业链全线飘红,业绩集体大幅攀升。
如果说2026年半导体有“流量顶流”和“赚钱之王”,那一定是存储芯片。无论是模组龙头还是芯片设计公司,均交出了足以震撼市场的成绩单。

佰维存储预计2026年上半年实现营业收入150亿元至160亿元,同比增长283.40%至308.96%;预计2026年半年度实现归属于母公司所有者的净利润70亿元至75亿元,同比增加3200.15%至3421.59%。对于经营业绩飙升,佰维存储归结为主要受益AI算力爆发与存储行业进入高景气周期。佰维存储聚焦半导体存储领域,布局存储芯片设计、存储模组、嵌入式存储、先进封测及存储测试设备多条业务线,产品广泛应用于AI服务器、边缘算力终端、消费电子、工业存储等场景。
江波龙发布2026年半年度业绩预告。数据显示,江波龙上半年营收预计220亿到250亿元,同比增长116%到145%,预计净利润92亿到110亿元,同比增长62204%到74394%。这大概是A股今年最暴利的业绩预告之一。江波龙在存储产业链中处于中游位置,从三星等原厂采购晶圆,经自研主控与固件封测后向下游供货。但HBM已成“产能黑洞”,其3D堆叠结构消耗晶圆面积达标准DRAM的3倍以上,且生产苛刻,三大原厂争相将洁净室资源转向HBM,严重挤压通用DRAM/NAND产能。在此背景下,江波龙凭借与主要原厂续签的晶圆供应协议(LTA/MOU),锁定了行业稀缺的产能入场券。
存储龙头兆易创新同样强势领跑,走出十倍级增长行情。2026年上半年实现营收115亿元左右,同比增长177%左右;实现归属于上市公司股东的净利润为69亿元左右,同比增长1099%左右;预计实现扣非净利润48.5亿元左右,同比增长791%左右。
兆易创新业绩的增长受益于一关键词“利基型”存储。正如上文所言,随着三大海外存储巨头持续缩减NOR Flash、利基型DRAM、SLC NAND等利基品类产能供给,直接造成细分赛道持续缺货。而AI产业的爆发,进一步放大了这份供需缺口。AI服务器、AI PC、边缘智能硬件对代码型存储NOR Flash需求大幅提升,单台智能设备NOR搭载量相较传统硬件提升数倍;工业控制、新能源汽车持续扩容,进一步夯实存储芯片需求基本盘。供需格局错配之下,兆易创新作为中国大陆唯一全面布局NOR Flash、SLC NAND、利基DRAM、通用MCU四大核心产品线的公司,正迎来收获期。
德明利预计2026年上半年实现营业收入160亿元至180亿元,同比增长289%至338%;归属于上市公司股东的净利润预计为57亿元至65亿元,同比增长4932.74%-5611.02%。报告期内,AI大模型推理端持续扩张,数据中心对高性能存储产品需求快速提升。同时,NAND Flash晶圆供应端扩产周期较长,供需关系趋紧推动存储产品价格上涨。
在百亿营收的大体量下,上述公司还能实现利润十倍跳涨,足以证明存储赛道的供需缺口已经到了“极致紧缺”的地步。
北京君正预计2026年上半年实现营业收入39.89亿元,同比增长77%;归母净利润10.79亿元至12.82亿元,同比增长431.03%-531.34%;扣非净利润预计10.49亿元至12.53亿元,同比增长551.97%-678.58%。DRAM+Flash双线发力,稳稳吃下存储涨价和需求爆发的双重红利。
内存接口芯片龙头澜起科技预计2026年上半年营收为33.35亿,较上年同期增长约26.6%;实现归属于上市公司股东的净利润19亿元到21亿元,较上年同期增长63.9%到81.2%。澜起科技称,2026年上半年经营业绩实现大幅增长,主要是受益于AI产业趋势,行业需求旺盛。一方面,随着DDR5渗透率提高且子代持续迭代,公司DDR5 RCD芯片出货量增加,其中第三、第四子代RCD芯片的出货占比进一步提升;另一方面,互连类芯片新产品MRCD/MDB、PCIe Retimer、CKD及CXLMXC芯片收入攀升。

7月16日晚,海光信息、摩尔线程两家GPU龙头企业发布上半年业绩预告,其中摩尔线程预计今年上半年营收16.5亿元至17.5亿元,同比增长135.12%至149.37%;海光信息预计今年上半年实现营收85亿元至93亿元,同比增长55.56%到70.20%,归母净利润17亿元至18.3亿元,同比增长41.50%至52.32%。
这组数据释放了一个明确信号:国产算力芯片已不只是“备胎”,而是真实承接了AI爆发带来的算力需求。这背后,是大模型训练与推理对GPU的饥渴、国内数字化转型的加速落地,以及上市后资本与技术形成的正向循环。随着AI应用持续推进,国产算力需求快速增长。据弗若斯特沙利文预测,中国AI芯片市场规模将由2024年的1425亿元增至2029年的1.3万亿元,2025年至2029年的复合增速高达54%。
FPGA、SoC公司的最新财报数据也是半导体板块中不可忽视的亮点。

过去大家聊AI芯片,主要集中于云端GPU;但2026年,AI的竞争战场已经从云端转向边缘、终端。工业智能、车载算力、本地大模型、智能家居的全面落地,让FPGA、SoC、物联网MCU芯片迎来快速增长期。
国产FPGA龙头企业复旦微电预计上半年实现营业收入22亿元—24亿元,同比增长 19.64%—30.52%; 归属于母公司所有者的净利润8亿元—10亿元,同比增长313.19%—416.49%。其业绩大幅提升,主要由于行业景气度回升及下游客户需求增长,公司的集成电路设计各产品线的收入与毛利均实现增长。同时,公司持续推进技术创新和产品迭代,FPGA系列产品、NFC射频、RFID产品、车规级MCU产品及多种解决方案不断推出并贡献营业收入。
FPGA凭借其高灵活性、高并行和低延时的特点,在AI及边缘推理领域具有广泛应用。
两大国产SoC龙头同样交出了超预期答卷。瑞芯微预计2026上半年营收预计28.7-29.1亿元,同比增长40.28%-42.24%,归母净利润8.5-9.1亿元,同比增长60.03%-71.33%。全志科技预计2026年上半年归母净利润为4.75亿元—5.15亿元,同比增长194.73%—219.55%。
就连细分赛道的Wi-Fi MCU龙头博通集成,净利润也实现149.59%至175.59%的同比增长,归属于上市公司股东的净利润为4800万元至5300万元。2026年半年度实现营业收入6.2亿元至6.4亿元,同比增加65.24%至70.57%。
这一组组数据,揭示了一个全新的产业趋势:AI不再只靠云端算力撑场面,端侧、边缘智能正成为国产芯片的核心增量战场。
行业有一句老话:牛市买设备。
当芯片设计、终端制造全面爆发,最确定性受益的,定然包含上游半导体设备厂商,它们是贯穿全产业链的“卖铲人”
国产测试设备龙头长川科技预计2026年上半年归母净利润9亿元至10亿元,同比增长110.76%-134.18%;扣非净利润预计8.55亿元至9.55亿元,同比增长139.38%-167.38%。
长川科技的成长逻辑建立在三个相对独立的产业周期上:算力芯片测试(AI驱动)、存储芯片测试(国内存储芯片公司扩产驱动)、先进封装设备(Chiplet和CoWoS等驱动)。三者在2026年前后同步进入放量节奏,对该公司形成叠加效应。
随着半导体设备市场全线扩容,测试环节增速表现突出。SEMI数据显示2024-2027E年全球半导体设备市场将持续扩容,市场规模将从2024年的1166亿美元增长至2027E年1556亿美元。其中测试设备增长弹性显著领先,2024-2027E年复合增速高达21.1%,预计未来随着AI芯片、车规功率器件需求爆发,芯片检测需求持续推高,带动测试设备中长期维持高增速。
尽管北方华创和中微公司暂未发布上半年业绩预告,但从长川科技的爆发式增长中不难窥见:刻蚀、薄膜沉积、测试等半导体设备市场,正随着AI需求的旺盛而进入新一轮扩张周期。

通富微电预计2026年上半年净利润为16亿元至18亿元,同比增长288.26%至336.80%。该公司深度绑定全球头部AI芯片厂商,高端GPU、CPU封装订单全年满载,同时HBM存储封装、车规芯片封装业务持续放量,高端业务占比不断提升,营收、净利润均稳步走高。
长电科技预计2026年上半年归母净利润7.7亿元至9.5亿元,同比增长63.48%-101.7%;扣非净利润预计7.4亿元至9.1亿元,同比增长68.95%-107.76%。华天科技同样爆发力十足,预计2026年上半年净利润为7.5亿元至8.5亿元,同比增长231.16%至275.31%;扣非净利润为2亿元至2.8亿元,同比增长2559.59%至3543.42%。
先进封装规模化落地,正彻底改写封测行业的盈利逻辑。
2026年初,全球半导体产业迎来了一个标志性的拐点:台积电CoWoS先进封装产能缺口超过30%,日月光等行业巨头宣布封装服务全线涨价30%,多家AI芯片厂商公开表示,当前制约顶级AI芯片量产的核心瓶颈已经不止是7nm、3nm等先进制程的晶圆制造能力,还取决于先进封装环节的产能与技术供给。以当前主流的AI加速芯片为例,采用Chiplet架构+3D堆叠封装的产品,相比同制程的单芯片方案,算力可以提升2-3倍,数据传输带宽提升5倍以上,同时整体成本降低40%。这种“架构创新+封装升级”的模式,正成为全球头部芯片厂商突破性能上限的共识性选择。与此同时,国内头部封测企业也在持续加码先进封装产能布局,逐步摆脱低端同质化竞争。
2026年上半年的A股半导体半年报,不仅是数字的狂欢,更是一场产业逻辑的集中兑现。从存储芯片的“暴利神话”,到算力芯片的“第二曲线”,再到设备与封测环节的“水涨船高”,全产业链的共振清晰地描绘出一个事实:AI已经从云端渗透进每一个半导体细分赛道。
