1. GMIF2026创新峰会：AI推理引爆“Token工厂”，存储产业开启系统级重构

2. 7天适配大模型、年底千卡级集群交付：东方算芯如何跑出产业化加速度？

3. 华为：2027款麒麟芯片已进入测试阶段，结果符合预期

4. “广州第一芯”开盘大涨274%，中一签浮盈1.65万元，硅光是真正王牌

5. 订单破亿！“成都造”光刻机即将集中交付

6. 存储器涨不停 DDR4三个月飙24%、涨幅反超DDR5

7. 特拉华州陪审团认定 Arm 违反与高通的架构许可协议，判赔高通 2 美元名义赔偿

1. GMIF2026创新峰会：AI推理引爆“Token工厂”，存储产业开启系统级重构

9月23日，第五届GMIF创新峰会在深圳湾万丽酒店圆满落幕。本届峰会由深圳市存储器行业协会与北京大学集成电路学院联合主办，以“AI存储，驱动未来”为主题。历经五届沉淀，GMIF已从区域性产业交流平台跃升为辐射全球的半导体存储生态标杆。本次峰会融合主题演讲、投融资路演、40家产业链核心企业展览展示、存储器品牌全球直播及高尔夫友谊赛等多元板块，立足存储产业链，面向全球产业生态，共话Token经济与AI推理时代下存储产业的核心价值与演进路径。

深圳市存储器行业协会会长孙日欣在开幕致辞中回顾了GMIF的发展历程。自2022年创办以来，GMIF已连续成功举办五届，峰会规模、产业覆盖与行业影响力持续提升，议题设置始终紧扣存储产业发展的脉搏。作为面向全球产业交流的重要平台，GMIF长期以存储产业链为核心，链接存储晶圆IDM、主控芯片、模组、封测、设备材料与终端应用等环节，推动技术交流、供需对接与生态合作。孙日欣指出，随着AI从生成式向智能体方向演进，推理效率、数据调度与系统协同成为产业共同关注的议题，产业链协同已不再只是传统的上下游供需关系，而是围绕负载需求、产品联合定义与场景验证展开的深度合作。

面向未来，他表示GMIF将继续立足存储产业，探索更加专业化、差异化的办会模式，聚焦产业前沿趋势与生态协同，持续连接存储上下游企业以及AI算力、终端应用等相关产业力量，积极链接全球存储资源、促进技术共创、深化产业协同，进一步提升峰会的平台价值与产业连接能力。

资本与技术共振，存储跃居AI基础设施核心“C位”

随着AI从模型训练转向规模化推理商用，Token正成为全新的价值锚点。相应地，推理场景对低时延、高并发与持续稳定的数据吞吐提出更高要求，存储的带宽、容量与能效因此被置于更关键的位置——它已不再只是算力的"配套件"，而是影响系统整体效率与成本结构的重要变量。这也意味着，存储的产业价值不止于单一性能与容量的提升，更在于能否与算力架构、应用场景形成深度协同。

主论坛汇聚了国际顶级资本、全球存储巨头、国内领军企业及顶尖学术机构，从资本走向、技术路线、系统架构到场景落地，全方位论证了存储在AI时代的战略地位。摩根士丹利执行董事颜志天预判：未来数年全球数据中心资本支出将保持强劲增长，预计到2027年，云数据中心资本支出中将有超半数投向存储（不含HBM）；面对制约大模型演进的“内存墙”瓶颈，制程迭代、架构创新、先进封装、配套芯片、存算一体及新材料构成六大破局路径。

北京大学集成电路学院院长蔡一茂教授深度剖析了高带宽存储与存算一体的技术演进：HBM虽仍是高端AI算力的核心载体，但良率、成本与散热瓶颈制约普惠应用；HBF等NAND高带宽技术凭成本优势，已成为全球重点攻关方向；此外，混合多介质超异构存算架构兼顾性能、容量与成本，能够灵活适配云端与边缘端多元推理场景，为千亿参数大模型规模化部署提供了全新解法。

Agent（智能体）的爆发催生海量KV Cache需求，进而驱动分层存储架构的快速迭代。三星电子副总裁、Memory事业部CTO Kevin Yoon介绍，三星正全面布局Z-NAND、PCIe Gen6 SSD及超大容量数据中心SSD，通过介质分层高效承载模型权重与KV Cache等核心数据。Sandisk资深产品市场总监张丹将今年定义为“推理繁荣元年”：随着推理商业化落地，AI数据中心正从“成本中心”向“价值中心与产能中心”转型，评估体系由TCO（总拥有成本）转向TVO（总价值优化），NAND也随之升级为AI战略性核心部件，SSD则化身“Token电池”，通过Token复用大幅提升产业经济循环效率。

Solidigm、Arm等进一步阐述了系统级设计的演进，solidigm(思得)亚太区销售副总裁倪锦峰表示：大容量QLC SSD落地提速，“内存卸载（Memory Offloading）”已从备选方案转变为数据中心的核心设计范式，而液冷技术则成为释放高端存储性能的必备条件。Arm全球存储业务负责人John Xavier Lionel提出，AI 时代的竞争，正在从单纯追求更高 TOPS，转向如何在计算、内存、存储和数据移动之间建立更高效的系统平衡。Arm提出的“云—边—端”连续体框架，通过平衡不同层级的功耗、容量、带宽、延迟、安全和成本约束，实现“让合适的AI工作负载运行在最合适的位置”。

从云端下沉至边缘终端，慧荣科技AVP黄士德强调，终端是AI体验的终极载体，智能存储直接决定终端的实际表现，其PerformaShape技术可为不同智能体灵活分配资源，大幅提升读写一致性。佰维存储董事长孙成思表示，AI规模化推理带动存储需求由数据中心向边缘与终端延伸，云、边、端在容量、性能、功耗、尺寸及可靠性上的差异化诉求，正促使存储产品从通用规格走向与场景、平台及应用的深度匹配。佰维依托“介质特性研究与筛选+主控与固件开发+先进封测”及量产交付的全栈能力，能够与客户、平台及算力芯片厂商开展深度协同，使存储产品与具体平台及应用场景精准匹配，帮助客户缩短开发与验证周期，优化整机空间、能效和系统性能，进一步提升产品竞争力。

Token工厂赋能，企业AI从“概念试点”走向“规模量产”

当Token成为核心价值单元，如何高效、低成本地“生产Token”成为全球企业AI落地的共同命题，“Token工厂”随之成为产业新范式。联想中国基础设施业务群服务器事业部总经理周韬指出：当前80%的企业已部署至少一类智能体，但具备规模化应用能力且实现正向ROI（投资回报率）的项目不足四成。为此，联想打造了涵盖数据治理、算力优化与安全管理的“Token工厂”全栈范式，依托自研服务器与智算平台，破解企业AI试点难以规模化的行业痛点。

“Token工厂”的扎实落地离不开底座存储介质与架构的技术支撑。大数极限创新PMD并行磁存储技术、杰创智能常青云Token工厂解决方案，构建起从底层硬件到算力调度、模型运营的全栈能力；寅谱、联芸、芯展速等企业则通过AI SSD分层卸载、显存扩容等技术，有效降低了端侧大模型的部署门槛，深度践行“以存强算、以存降本”的核心路线。

与此同时，行业应用落地不断走深走实。星河智联实现了整车端云协同具身智能，Dify、并行科技分别通过私有化智能体架构、MaaS算力服务平台，推动AI技术从基础算力供给向深度行业智力服务跃迁，全面加速AI产业化进程。

40家企业同台，AI存储产业链核心力量集中亮相

本届峰会同期展览汇聚了40家产业链核心企业，完整覆盖存储芯片、主控芯片、算力服务器、AIDC服务、封测设备及系统应用全链条，集中呈现了全球AI存储领域的最新前沿成果。

存储晶圆IDM与主控厂商集中发布新品：闪迪重点展出iNAND AT EU752车规UFS4.1、SN861企业级NVMe及BiCS8 QLC颗粒；慧荣推出了SM8466 PCIe Gen6 16通道主控、SM2524XT边缘SSD主控；联芸、得一微等国产主控厂商集中展示旗舰级PCIe Gen4/Gen5及UFS主控芯片，强化LDPC纠错能力，国产主控矩阵加速成型、技术指标全面对标国际一流标准。

算力与Token工厂方案成为亮点：联想展出了问天系列AI训推一体服务器；杰创智能展示Token工厂全栈软硬件，实现异构算力纳管与Token计费运营；并行科技展出了智算云与超算云服务；大数极限展示PMD并行磁存储，大幅提升硬盘IOPS与吞吐带宽；寅谱、芯展速、铨兴则推出了KV Cache卸载与显存融合AI SSD方案，以存储分担算力压力，显著降低部署成本。

模组与全场景方案百花齐放：佰维展出了企业级SSD、CXL产品、宽温工业存储及嵌入式产品，全面覆盖AI云-边-端全场景；金胜电子、嘉合劲威、豪杰创新、集存科技、捷龙存储、海康存储等企业亦推出了工业级、车规级、服务器及嵌入式等多品类矩阵，展现出强劲的量产与稳定交付实力。

装备、测试与基础配套集体亮相筑牢底座：触点智能、微见、迈为展示了2.5D/3D先进封装固晶与键合设备；欧康诺、昂科技术、泓京纬科技、态坦测试推出了覆盖SSD、DRAM、NAND全品类的测试老化设备，可精准复现AI高负载IO场景；和美、矽力杰则带来了存储IC封装基板与专用电源管理芯片。从先进封测装备、到测试验证到核心器件，完整的配套生态为AI存储的规模化量产与国产出海奠定了坚实的制造根基。

GMIF2026年度大奖重磅揭晓，全球存储标杆共筑开放合作生态

峰会同期重磅揭晓了 GMIF 2026 年度大奖，评选全面覆盖存储、算力、封测装备、测试系统及终端应用等 AI 基础设施核心赛道，从技术创新、产业贡献、市场服务与应用落地等多维视角进行了综合考评。

AI存储与算力产业引领类：三星半导体荣获“杰出 AI 存储产业引领奖”；闪迪（Sandisk）斩获“杰出 NAND 技术突破奖”；Solidigm（思得）摘得“杰出 AI SSD 技术创新奖”；长鑫科技斩获“杰出 DRAM 技术创新奖”；Arm 获“杰出 AI 算力生态贡献奖”；联想集团荣获“杰出 AI 基础设施引领奖”；Dify 获“杰出 AI 开源平台贡献奖”；慧荣科技斩获“杰出主控技术先锋奖”；大数极限荣获“杰出 HDD 技术突破奖”；并行科技获“杰出 AI 算力服务奖”；星河智联荣获“杰出智能座舱技术创新奖”；杰创智能斩获“杰出 AI 基础设施先锋奖”；联芸科技获“杰出 AI 存储生态贡献奖”。

国产存储解决方案赛道：佰维存储荣获“杰出企业级存储创新奖”；寅谱摘得“杰出智能存储成果奖”；芯展速斩获“杰出 AI 存储创新成长企业”；豪杰创新获“杰出市场潜力奖”；金胜电子荣获“杰出存储测试技术创新贡献奖”；嘉合劲威斩获“杰出品牌创新奖”；铨兴科技获“杰出 AI 基础设施服务奖”。

此外，欧康诺、触点智能、齐心科技、立可、迈为、和美、矽力杰、和研、拓鼎电子、宏茂微、泰来封测、态坦测试等多家精工制造与先进封测配套企业分获产业链专项奖。

获奖名单汇聚了国际半导体巨头与本土新锐力量，清晰彰显出“AI 重塑存储、存储支撑算力、算力筑牢 AI 基础设施”的产业演进主线：国际厂商持续领航前沿架构探索，本土企业在主控芯片、软硬协智算方案及场景化模组创新上加速破局，上下游全产业链高效协同补短板。中国存储产业正以更加开放、坚韧与协同的姿态，在全球半导体产业版图中筑牢不可或缺的战略底座。

存储器品牌全球直播+高尔夫友谊赛，破圈延展产业合作边界

为助力企业融入全球生态、拓展国际合作空间，峰会特设“存储器品牌全球直播”，通过LinkedIn、Facebook、YouTube等全球主流社媒平台，为企业搭建面向全球观众的展示窗口。佰维存储、慧荣、铨兴、欧康诺、金胜电子、迈为、拓鼎电子、矽力杰八大品牌同步进行线上展示，向海外市场直观呈现了中国存储在存储芯片、先进封装、测试系统等AI基础设施核心器件领域的最新突破，让企业的前沿成果以更直接、更即时的方式触达海外客户与合作伙伴，推动技术标准、供应链资源与市场需求的跨地域对接。

9月24日，GMIF2026“佰维杯”高尔夫友谊赛顺利举办。赛事由佰维存储独家冠名，邀全球存储产业链高管“以球会友、以友促商”。相较主论坛高密度思想碰撞，绿茵场提供了更加松弛而高浓度的交流场景，促使技术、资本与市场的跨界对话自然延展，加速了跨国及跨领域务实合作的落地。

结语

纵观GMIF全系列议程，全球AI竞争的重心已彻底告别单纯比拼GPU峰值算力的“单点时代”，全面步入存、算、网、软件一体化的“系统级角逐时代”。在Token经济的浪潮下，存储正摆脱辅助配件的固有定位，升级为AI推理时代的核心战略底座。

本届GMIF成功搭建起涵盖“资本研判-前沿技术-产品创新-场景实践-生态协同”的立体化全球产业交流体系，叠加权威奖项、全球直播与高阶社交，完美打通了观点碰撞、产品展示、品牌出海、商务落地的全链路闭环，已成为国际头部企业与本土产业展开深度高效对话与战略协作的核心平台。展望未来，GMIF将持续锚定时代与产业前沿议题，链接全球存储产业链的核心力量，在商务交流、人脉拓展与合作洽谈之外，进一步承担起推动标准共建、技术共研与市场共拓的平台使命，携手全球伙伴共启AI存储产业高质量发展的新篇章。

2. 7天适配大模型、年底千卡级集群交付：东方算芯如何跑出产业化加速度？

从2024年5月企业成立到2026年10月正式量产交付，东方算芯仅用24个月完成了DF1000算力芯片研发、全栈软件适配与大规模训练集群交付的完整闭环，成为全球首个实现3D大算力芯片集群商用部署的企业。这家植根于清华大学集成电路学院的上海芯片公司，在14nm成熟工艺节点下跑出520TFLOPS@BF16算力，用"软件定义+3D堆叠近存计算"的架构路线，绕开了对先进制程与高端HBM的依赖，为国产算力产业化提供了一条低投入、快落地、可复制的新路径。

交付提速：三个月走完发布到商用

10月的上海国芯展上，东方算芯的展台比三个月前更热闹。

7月WAIC期间，这家成立仅两年多的公司首次对外发布DF1000芯片及从加速卡到集群的全产品矩阵。彼时外界关注的焦点，是这颗芯片能否在14nm工艺下真正跑起来。

三个月后，东方算芯给出的回答是：已经向首个客户交付了一套全国产大规模训练集群，并且年底将实现千卡级集群交付。

“7天完成主流大模型训练适配，128卡集群系统稳定运行，已实现大规模训练集群交付，年底实现千卡级集群交付。这是全球首次3D大算力芯片的全国产训练集群部署。”东方算芯副总裁郭炜在展会上透露，首批集群已经在客户侧承载实际训练任务，72小时连续训练稳定无中断，训练精度达到商用级要求。

这不是一次简单的展品迭代。从芯片流片、全栈软件开发，到64卡超节点互联设计、128卡集群调度系统搭建，再到大模型适配与客户验收，东方算芯把传统产业路线中往往需要三到四年的串行周期，压缩进了24个月。

东方算芯在现场展示了更具体的成果：11项BF16算子测试一次性全部通过；主流大模型训练适配仅用7天完成，其中包括千亿参数级别的Step 130B模型；集群从基建适调至具备训练能力，形成了标准化的“部署—联调—压测—试训—验收”交付流程。

资本的背书也在加速累积。公开信息显示，东方算芯2024年7月天使轮即获得张江高科、上海集成电路产业投资基金、高瓴、力合等机构入场；2025年年中引入国家人工智能产业基金、上海国投先导、锦秋基金；2026年2月A+轮融资又吸纳了云峰基金、招银国际、成都高新等产业资本，美团、小米、滴滴旗下基金亦在股东名单中。今年2月A+轮融资后，投后估值达122.75亿元，9月，公司完成股份制改造，变更为股份有限公司，并计划于四季度启动B轮融资。

从国有产业基金到互联网大厂系资本，股东结构折射出市场对"成熟制程＋3D封装"路线的双重押注，既押注其技术可行性，也押注其供应链的确定性。

研发并行：打破串行迭代旧节奏

24个月跑通全链路，效率从何而来？

传统国产算力芯片的研发路径，大体是一条串行链，即先完成芯片流片，再交由软件团队做算子与编译器适配，随后系统厂商基于芯片搭建板卡与服务器，最后集成为集群。每一个环节的迭代都依赖上一环节的交付，跨厂商沟通成本高、责任边界模糊，往往一颗芯片从流片到能跑大模型，就要消耗一到两年。

东方算芯选择了另一种组织方式，芯片设计、编译器与算子库开发、集群系统架构三大板块从项目立项起并行推进、协同验证。这意味着硬件团队在画版图的同时，软件团队已经在仿真环境上做算子优化，集群团队同步定义超节点互联拓扑与调度协议。

“前端研发、供应链、工程交付、客户验证全环节高效协同，减少跨部门沟通损耗。”郭炜介绍，公司总部在上海张江，约400人，另在北京、南京、西安、成都、苏州、深圳设有研发分部，就近匹配供应链与客户资源。

这种并行模式的底气，来自统一技术栈。从芯片架构到编译器、算子库、集合通信库、分布式训练框架，再到集群调度与运维工具，东方算芯全部自研。当芯片、软件、集群出自同一支团队，每一代迭代都不需要跨厂商重新适配，上一代积累的算子优化与调度策略可以直接复用到下一代产品。

团队精干：五百人撑起全栈闭环

精干，是东方算芯团队的另一个关键词。

目前公司总人数550余人，其中近九成为研发技术人员。在国内AI芯片设计公司中，这一规模已属中大型。然而，要知道做一颗旗舰GPU并支撑万卡集群运营，国内外头部厂商动辄需要数千甚至上万人。

但就是这样一支团队，不仅完成了全栈技术闭环，还在客户侧支撑着128卡集群的日常稳定运行。

集群搭载了智能调度、故障自愈与全维度监控体系，大部分异常可以在无人工干预的情况下自动恢复。运维团队不需要逐卡排查问题，系统层面统一调度算力、显存与通信资源。"低人力成本实现高可靠集群运营"，这是郭炜在采访中反复强调的一点。

首批客户的反馈也验证了这一模式。据介绍，试点客户对集群稳定性、训练效率和服务响应速度均给出正面评价，方案可快速复制适配不同规模的算力需求。不过东方算芯目前仍未披露客户名称——其直接对接的是智算云与应用云厂商，由后者面向终端行业客户消纳算力。

550人的团队规模并未让公司感到轻松。“时间紧任务重，各个部门都在叫苦不迭，还是要加人。”郭炜坦言，目前一代产品进入量产交付期、二代产品研发同步推进，人才缺口仍在扩大。

架构破局：成熟工艺跑出高端算力

集群能在128卡规模上稳定跑通大模型训练，底层支撑是DF1000的架构创新。

DF1000采用“软件定义+3D堆叠近存计算”技术路线，在14nm成熟制程下实现520 TFLOPS BF16算力、6.4TB/s访存带宽，卡间Scale-up互联带宽900GB/s。其核心思路是通过3D混合键合技术将计算层与存储层垂直堆叠，将互连间距压缩至亚微米级别，从根本上缩短数据传输路径。作为参照，国际头部厂商的旗舰训练芯片普遍采用4nm级先进制程、CoWoS封装与HBM3高带宽存储。

在先进制程受限的背景下，国产算力公司长期面临一道两难命题，要么追逐最先进制程但供应链不可控，要么退而求其次但性能差距悬殊。东方算芯选择了第三条路——不在制程上硬碰硬，而是从架构层面把数据搬运的效率做上去。

具体做法是3D近存堆叠。DF1000是国内首颗采用DRAM-Logic晶圆级混合键合3D垂直封装的AI芯片，结构上为"中间计算层+上下双存储层"的三层堆叠。通过混合键合技术，逻辑晶圆与DRAM晶圆在晶圆级别直接对准、键合，互连间距从传统封装的数十微米压缩至亚微米级，带来数量级提升的互连密度与带宽密度。

这与HBM有本质区别。HBM是把多层DRAM堆叠后贴在GPU旁边，逻辑芯片与存储芯片之间仍有较长的走线；DF1000则是把计算层夹在两层存储之间，数据在垂直方向上流动，路径更短、时延更低、功耗更省。用东方算芯技术人员的话说，相当于在HBM下面直接贴了一颗逻辑芯片，但设计与制造工艺完全不同。

另一支柱是软件定义芯片。通过软硬件解耦与动态重构，同一套硬件资源可以根据不同算子的需求做空间并行与时分复用，提升利用率。这也是为什么在14nm这种成熟工艺下，仍能跑出对标国际高端产品的等效算力。

同构降本：统一技术栈摊薄迭代成本

架构创新带来的效率红利，不止于芯片本身。

传统异构算力集群中，芯片、基础软件、调度系统往往分属不同厂商。每一次制程升级或芯片迭代，都意味着跨架构的全链路重新适配——算子要重写、编译器要重调、调度策略要重新验证，人力投入巨大。而且异构硬件混合运行时，排错、调优、兼容性维护的工作量随集群规模线性增长。

东方算芯的全栈同构体系，从根源上改变了这一成本结构。芯片、软件、集群协同设计，统一技术栈，算子优化与调度系统可以跨代复用。这意味着计划今年四季度发布的二代产品DF2000算力有望提升至900—1000TFLOPS，显存容量更大，软件工具链在一代基础上继续打磨——不需要从零重建生态，而是在已验证的体系上做增量升级。

供应链层面，14nm成熟工艺与全国产DRAM配套，使DF1000不受海外先进制程管制与高端存储断供风险的制约。量产环节已由国内制造合作伙伴完成，从芯片到整机的交付周期可控，产能扩张不依赖海外封装产能。

这也是魏少军反复强调的判断，国产算力不能永远跟在先进制程后面追赶，必须找到一条不依赖EUV、不依赖HBM、但性能与可持续性都站得住的路线。

规模复制：从百卡集群走向千卡

东方算芯的产业化节奏，恰逢国产算力需求的结构性扩张期。

2026年被行业视为国产超节点方案的加速发展之年。据第三方机构IDC数据，2026年一季度中国AI芯片市场规模同比增长87.2%，国产AI芯片份额首次突破55%，在政务、金融、能源等关键行业领域，国产AI芯片采购占比已超70%。全国一体化算力网络建设的推进，也在加速国产技术验证与规模化落地。

站在大规模训练集群交付的节点上，等在东方算芯面前的是更大规模的市场验证。

目前，产品矩阵已经铺好，巅峯DF1000加速卡遵循OAM2.0规范，适配主流服务器平台；擎元QY100为单机8卡AI服务器，提供风冷与液冷两种版本；拓域TY64为64卡液冷超节点，单节点算力达33PFLOPS；慧算HS128则是面向大规模数据并行训练的128卡集群方案。从现场展示看，超节点内部采用铜互联，超节点之间通过光互联扩展，集群规模可从128卡平滑扩展至256卡、512卡乃至千卡级，可根据客户需求灵活扩展。与之配套的是自研全栈CAAP软件栈，覆盖编译器、算子库与集群管理，官方称其可兼容数千片加速器——低人力密度与全栈闭环，正是这家公司"用更少的人做更可靠的系统"的底座。

客户结构上，东方算芯定位为“算力底座提供者”，直接服务智算云厂商，间接覆盖互联网、金融、科研、医疗、政务等场景。公司计划优先向上海本地的企业、高校与研究所供货，再逐步向全国推广。

产品路线图也已清晰，量产一代、研发一代、预研一代。DF2000定于2026年四季度发布，三代产品也已立项。

结语

回顾东方算芯24个月的全栈落地，其意义或许超出单个公司的成长故事。

传统算力产业的竞争逻辑是“制程领先者通吃”——谁掌握了更先进的制程，谁就拥有更高的性能和更低的功耗。这条规则下，追赶者的窗口期越来越窄。东方算芯的实践指向另一种可能：通过架构创新、软硬协同和全栈自研，在成熟制程条件下实现有竞争力的算力输出，同时依托国产供应链保障产能扩张的确定性。

24个月跑通全链路，对一家2024年中才成立的公司而言，是效率的证明，更是路线的验证。但东方算芯真正要回答的问题才刚刚开始——当集群走向千卡级、当成熟制程架构的性能天花板遭遇更复杂的大模型训练需求、当更多国产算力路线同台竞争，"近存计算"能否持续兑现它在效率与成本上的承诺。

这条绕开制程弯道的新路径，接下来才是真正的大考。

3. 华为：2027款麒麟芯片已进入测试阶段，结果符合预期

10月13日，华为在上海练秋湖研发中心举办麒麟芯片技术交流会，这也是华为六年来首次围绕麒麟芯片举行专门技术沟通活动。会上，华为较为系统地介绍了“逻辑折叠”技术的量产进展，并披露了下一代麒麟芯片的最新状态。

华为半导体业务、无线终端芯片产品管理部部长徐松余表示，面向2027年的麒麟芯片已经进入测试阶段，目前测试结果符合预期。

此次沟通的重点是麒麟9050系列。该系列首次实现逻辑折叠技术量产，不再把多颗裸片简单叠加，而是在芯片设计阶段就以三维视角进行协同设计，把多颗Die视为一个完整芯片，通过缩短信号走线提升晶体管密度，从而获得性能和功耗上的收益。

从华为公布的数据看，麒麟9050系列晶体管密度提升53.5%；麒麟9050 Pro的CPU大核能效提升41%，NPU算力提升140%。目前，麒麟9050 Pro的混合键合间距为1.5微米，华为计划在2027年将其进一步缩小至1微米，并继续探索更多层逻辑折叠。

徐松余坦言，逻辑折叠在探索初期并没有成熟方案和工具，能否实现高良率量产曾存在较大不确定性。但随着研发推进，各阶段结果均符合甚至超出预期。至于该技术未来是否会扩展到中低端产品，将取决于具体产品需求。

麒麟芯片一直是华为高端手机竞争力的重要基础。2020年麒麟9000芯片发布后，华为芯片业务遭遇供应限制；2023年8月，麒麟芯片重新回归手机产品。华为披露，2023年以来，基于麒麟芯片的终端产品累计发货已超过1亿部。

徐松余表示，麒麟9050系列是麒麟回归后面向未来持续演进的重要一步，后续技术推进仍离不开产业链合作伙伴的支持。

4. “广州第一芯”开盘大涨274%，中一签浮盈1.65万元，硅光是真正王牌

2026年10月13日，深圳证券交易所创业板的钟声再次响起。被称为"广州第一芯"的粤芯半导体（证券代码：301660）正式挂牌上市，成为创业板晶圆制造"第一股"。

开盘大涨274%，中一签浮盈1.65万元

开盘价45元，较发行价12.01元上涨274.69%。按开盘价计算，中一签（500股）的投资者浮盈约1.65万元，公司总市值一度站上1200亿元。盘中股价在42元上下震荡，涨幅维持在250%以上，交投活跃。

这场大涨并不意外，发行阶段就已有征兆。粤芯此次发行价12.01元/股，初始发行5.13亿股，超额配售选择权全额行使后扩大至5.90亿股，募资总额最高可达70.8亿元。网上有效申购户数达1443.54万户，有效申购股数4233.83亿股，回拨机制启动后网上最终发行1.79亿股，中签率仅0.0423786759%，中签号码共358848个，每个中签号码可认购500股。供给稀缺、需求火爆，申购的热度已经预演了上市首日的定价。

成熟制程打底，硅光是真正的王牌

粤芯半导体是一家提供12英寸晶圆代工服务和特色工艺解决方案的集成电路制造企业，也是广东省自主培养且首家进入量产的12英寸晶圆制造企业。公司2017年底落地广州黄埔，2019年一期产线正式量产，一举改写了广东无本土12英寸量产晶圆厂的格局。

真正体现这家公司战略判断的，是它在路线上的选择。在国内厂商扎堆追逐先进制程的那些年，粤芯深耕的是55nm—180nm成熟制程，聚焦模拟芯片、功率半导体、传感器等特色工艺方向。公司已形成MS、HV、CIS、BCD、eNVM、MOSFET、IGBT和SiPho等工艺技术平台，覆盖180纳米至55纳米制程，产品广泛应用于消费电子、工业控制、汽车电子和人工智能等领域。这条路线恰好踩准了政策节奏——9月15日，工信部、国家发改委联合印发《电子信息制造业发展"十五五"规划》，明确提出"做精做细成熟制程，提高先进制程能力"，并部署光电融合集成等共性工艺平台建设，粤芯的业务定位正落在这一框架的核心位置。

但成熟制程只是它的底牌，硅光才是真正的王牌。2024年底，粤芯推出12英寸90nm SiPho工艺技术平台，累计投片量已超过7000片。据Frost & Sullivan数据，截至2026年4月末，粤芯是中国大陆唯一具备12英寸硅光晶圆大规模量产能力的企业，产品覆盖400G、800G及1.6T高速可插拔硅光光模块，并已在导入3.2T NPO产品，规划向65nm硅光及CPO方向演进。这个"唯一"的分量，在AI算力爆发、高速光互连需求陡增的当下被显著放大。它也从侧面解释了为什么一家还在亏损的公司能拿到千亿级的市值预期——资本定价的从来不是眼下的利润，而是稀缺性。

客户端的支撑同样实在。截至2025年末，公司累计开发客户超过200家，覆盖境内外上市公司近40家，包括全球第一大指纹识别芯片设计公司、全球第一大电子标签芯片设计公司、全球出货量第二大的图像传感器芯片设计公司，以及中国第一大MCU芯片设计公司等细分龙头。工艺平台已进入OPPO、vivo、华为、中兴、广汽、小鹏、比亚迪等终端供应链；在国内前十大模拟芯片上市公司中，合作覆盖率达80%。

产能则正处在一个微妙的节点上。公司目前拥有两座12英寸晶圆厂，规划产能合计8万片/月，截至2025年末已实现6.33万片/月；2026年一季度，公司已启动第三工厂（粤芯四期）建设，规划产能4万片/月，聚焦12英寸集成电路数模混合特色工艺，建成后总产能将提升至12万片/月。

营收高歌猛进，利润尚未转正

粤芯的营收曲线是漂亮的。2023年至2025年，营业收入分别为10.44亿元、16.81亿元和25.82亿元，三年复合增长率约57.30%，增长动力来自产能爬坡和高附加值产品的持续导入。2026年上半年营收进一步增至17.77亿元，同比增长68.76%；招股书预计2026年前三季度营收28.70亿至29.70亿元，同比增长61.27%至66.89%。

但利润端尚未转正。2023年至2025年，归母净利润分别亏损约19.17亿元、22.53亿元和23.46亿元；截至2025年末，累计未弥补亏损约100.81亿元。这是典型的晶圆代工"爬坡期"特征，高额固定资产折旧叠加持续研发投入，把利润压在水面之下。

值得留意的是趋势在往好的方向走。主营业务毛利率已从2023年的-114.90%大幅收窄至2025年的-58.24%；产能利用率则从2023年的55.23%，一路提升至2024年的84.79%、2025年的96.38%，产销率达99.47%。产能利用率逼近满载，意味着现有产线已接近饱和，扩产几乎是唯一出路；而规模一旦上去，固定的折旧成本被摊薄，毛利率就有望继续修复。这也解释了本次75亿元募资为何有35亿元投向产能扩建（占近一半），另有25亿元用于研发、15亿元补充流动资金。

需要保持清醒的是，公司自己给出的扭亏时间表相当克制：最早于2029年实现合并口径扭亏为盈，且该预测包含政府补助收益，保荐书明确提示其"具有重大不确定性"。这不是一份可以线性外推的乐观剧本。

机构投资者入局，赚了多少

粤芯是一家无控股股东、无实际控制人的公司，股权结构相对分散，这也让它的股东名单格外有看点。

持股5%以上的主要股东中，广东省半导体及集成电路产业投资基金持股约11.29%，广州开发区区属国企科学城投资集团约8.82%，国家级产业基金国投创业基金约7.05%，此外还有誉芯众诚、广州华盈等；农银金融资产投资有限公司持股约4.09%，广州产投集团旗下广州科创产业投资基金约3.95%。国有股东涵盖科学城集团、农银金融、建信金融、知识城集团，合计持股约15.10%。

本次发行真正吸引眼球的，是战略配售阵容。公告披露，全国社保基金相关组合，以及杭州阿里云飞天信息技术等产业投资者参与了战略配售，战略配售数量约2.56亿股，占初始发行规模的50%。社保看的是长期确定性，产业资本看的是产业链协同，两类资金同时入局，本身就构成一种背书。

至于收益，最直接的一笔账在战略配售方。战略投资者以12.01元的发行价获配，按上市首日45元的开盘价计算，账面浮盈约274%，对应约2.56亿股的持仓规模，整体浮盈金额约84亿元。需要说明的是，战配股份设有锁定期，这一收益仅为上市首日的账面浮盈，尚未兑现。对通过网上申购的普通投资者而言，中一签（500股）的成本约6005元，按开盘价计算市值约2.25万元，浮盈约1.65万元；即便按盘中44元左右的价位计算，单签收益也在1.6万元以上。而0.042%的中签率意味着，这份收益绝大多数人只能旁观。

粤芯上市补足了什么

把上述线索放在一起看，粤芯今天敲钟的意义，落在几个层面的补位上。

最直观的是产业链的空缺填补。在粤芯出现之前，中国的12英寸晶圆产能高度集中在长三角和华北，而广东作为电子信息制造业第一大省，手机、家电、汽车产量全国领先，却长期没有一家本土的12英寸量产晶圆厂。粤芯的落地与量产，直接补齐了珠三角高端晶圆制造的短板，让"终端强、上游空"的错配有了修复的起点。

更深一层的，是工艺路线上的空白占领。当行业扎堆先进制程时，粤芯在成熟制程与光电融合上卡住了两个关键身位，尤其是12英寸硅光晶圆的大规模量产能力——"中国大陆唯一"，让公司在AI算力驱动的光互连浪潮中，拥有了参与国际竞争的入场券。

至于国产替代的缺口，粤芯聚焦的领域恰好是最迫切的地带。中国模拟芯片自给率已从2019年的9%提升至2024年的16%左右，但空间依然巨大；据Statista统计，预计2028年中国模拟芯片市场规模将达2587.7亿元。模拟、功率等特色工艺方向，正是国产替代需求最强、也最能形成规模效应的地带。

结语

从2017年黄埔的一片空地，到今天市值千亿的创业板新星，粤芯半导体讲的其实是一个关于"补位"的故事——补广东的产业链空缺，补成熟制程与光电融合的工艺空白，也补中国模拟芯片自给率从9%迈向16%之后的下一段路。

首日的274%，定价的是预期，而不是结果。产能能否如期释放、毛利率能否持续爬升、硅光的领先能保持多久、车规级能否放量，这些答案都在K线之外。而2029年的那个盈利拐点，才是它真正要交付的答卷。故事的下半场，刚刚开始。

5. 订单破亿！“成都造”光刻机即将集中交付

订单金额突破1亿元

客户排队等发货

11月初

首批“成都双流造”国产光刻机

将从双流集中发往全国

作为全市首家

全自动光刻设备产业化公司

中特微（成都）电子科技有限公司

落户空港聚光光电产业园

总装车间里

技术人员正紧张有序组装

这批设备主要供应光芯片

显示半导体、LED等领域

错位竞争

避开巨头主战场，拿下细分市场80%

微米级接近式光刻机，是一种半导体制造领域核心装备。长期以来，近紫外接近式光刻机赛道由德国SUSS、日本DNK、奥地利EVG等海外巨头垄断。国内同类设备普遍存在“实验室可演示、工厂难量产”的应用短板。

不同于行业扎堆角逐的高端EUV、DUV投影光刻赛道，中特微精准布局近紫外接近式光刻、LDW激光直写光刻细分市场，锁定光显示、光芯片、先进封装等核心应用场景。海外巨头对该细分领域定制化投入意愿薄弱，为国内企业创造了弯道超车的机遇。

2023年，中特微率先突破接近式光刻机技术，实现4/6英寸产品批量生产，打破海外设备垄断格局。目前，企业产品已供货国内数十家行业头部企业，细分市场光显示领域占有率在80%左右。

产能升级

订单破亿，明年产能预计300台

中特微核心技术团队源自中国科学院重庆绿色智能技术研究院。成立不足五年，公司自主攻克UV-LED平行光源、双视场显微对位、视觉伺服精密运动控制三大核心技术，成为国内唯一在LED领域实现光刻机批量出货，并打入8英寸MEMS与光通信高端量产产线的国产设备厂商。

受双流产业环境吸引，今年2月，公司总部正式落户空港聚光光电产业园，建设了总装车间、黄光无尘环境测试车间，持续深耕近紫外掩模光刻赛道。

“今年整体订单金额已突破1亿元。当前，我们正在推动产品升级换代和产能提升，预计明年产能达到300台。”企业相关负责人透露，公司正同步展开面板封装激光直写光刻机研发。“产品一旦落地，我们将实现从晶圆级到面板级光刻机产品的全覆盖。”

企业所在的空港聚光光电产业园，是双流区首个由国资投资建设招商运营的特色产业园，重点聚焦光学材料、半导体装备、科学仪器等新质赛道，已聚集18家优质光电企业，包含国家专精特新“小巨人”企业1家，省级专精特新企业4家以及高新技术企业7家。（来源： 成都发布）

6. 存储器涨不停 DDR4三个月飙24%、涨幅反超DDR5

根据巴克莱最新报告，10月DDR5存储器现货价格较上季上涨8%，三个月累计涨幅达20%；上一代DDR4同期上涨4%，三个月涨幅更达24%，超越DDR5，显示上一代存储器需求依然强劲。

巴克莱指出，根据存储器大厂美光科技的说法，全球存储器供应短缺问题可能持续至2029年。

随着供需失衡，存储器厂商与新客户协商价格时，已不再沿用过去设定最低价与最高价的模式，而是改由市场供需动态决定价格。

巴克莱的观点也与花旗先前报告相呼应。花旗预测，DRAM存储器短缺情况虽然可能在未来几个月略微缓解，但整体供应缺口将于2027年第四季达到高峰。

花旗进一步指出，DRAM与NAND市场供应短缺将持续至2028年。根据其供需比率预测，DRAM供应缺口将在2027年第四季达到13.9%的高峰，NAND则预计于2028年第一季达到8.3%，显示存储器供应吃紧恐怕难以在短期内获得根本改善。

缺货迫使芯片降低规格 DDR4再度抢手

存储器短缺也开始影响芯片设计与硬件规格。巴克莱指出，为应对供应不足，部分芯片设计商正持续降低产品规格。尽管客户降低规格只是应对短缺的暂时措施，但这项策略是否演变为长期趋势，仍值得关注。

特斯拉CEO马斯克近期透露，特斯拉一度将AI5芯片的存储器容量减半，随后又提高至96GB，以避免成为存储器容量最低的芯片。此举也让芯片降规格现象受到市场关注。

另一方面，存储器缺货正迫使产业重新采用上一代产品规格。

技嘉日前宣布，B760与H610两条主板产品线将支持英特尔LGA 1700平台的新款处理器，并支持DDR4存储器。DDR4早在2014年便已问世，如今却因供应短缺问题，再度成为新硬件的重要选项。

南亚科不急于转向DDR5 看好DDR4需求

DDR4需求强劲，也反映在存储器厂商的产能配置策略上。

南亚科总经理李培英近期指出，目前DDR5占公司营收比重约10%，虽然南亚科具备将比重提高至40%的能力，但DDR4客户需求依然强劲，而且高度依赖南亚科供货，因此公司并不急于提高DDR5生产比重。

从DDR4价格三个月涨幅超越DDR5，到芯片设计商调降规格、硬件厂商重新采用上一代存储器，都凸显存储器供应短缺正持续改变产业的产品配置与供需结构。（来源： 钜亨网）

7. 特拉华州陪审团认定 Arm 违反与高通的架构许可协议，判赔高通 2 美元名义赔偿

美国特拉华州一个陪审团周二裁定，芯片技术供应商Arm Holdings违反与高通的授权协议，并故意干扰这家芯片制造商与Meta Platforms的业务关系，但仅判予2美元的象征性赔偿。

该裁决是在上周为期五天的庭审后作出的，这是两家公司两年内的第二次庭审。庭审凸显出双方业务关系在软银集团2016年取得Arm控制权、Arm从授权芯片制造所需技术转向自行销售芯片之后逐步恶化。

裁决公布后，Arm股价下跌1%，高通股价上涨1%，不过较裁决前约2.4%的涨幅略有回落。

两家公司都对裁决中的部分内容表示欢迎，该裁决仍留下若干关键问题未决。

“陪审团认定Arm违反其与高通长期存在的架构授权协议（ALA）、未履行承诺，并蓄意破坏高通的业务，我们对此感到欣慰。”高通在一份声明中表示。

Arm表示，“尽管高通提起本案，试图剥夺Arm依据授权协议应得的数十亿美元，但陪审团的裁决确认Arm在其技术授权协议下秉持诚信行事，仅判赔两美元也印证了Arm在本案中主张的正当性。”

陪审团认定Arm违反其为自身设计提供软件补丁和工具的义务。陪审团在另外五项违约指控上支持Arm。

陪审团还认定Arm故意且过失地干扰高通与Meta的关系。高通主张，2024年其即将与Meta达成交易之际，Arm涉嫌向彭博社泄露高通违反授权协议的消息，导致与Meta的协议被推迟。

虽然陪审团就上述每项索赔仅判予1美元的象征性赔偿，但这些认定也使高通的诉求在进入诉讼下一阶段前得以保留，美国地区法官Maryellen Noreika须在该阶段裁决若干争议。

违约认定留下了这样一种可能性：Noreika可能据此裁定高通可在五年内停止向Arm支付授权费，潜在价值达数十亿美元。Arm则主张，授权协议条款中的这一五年授权费罚则不可执行。

陪审团关于干扰业务的认定，可被高通用来佐证其说法，即Arm在就下一代技术进行谈判时拒绝秉持诚信，该问题同样须由法官裁决。

在这些裁决中败诉的一方很可能会提起上诉。