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一、DRAM 制程為什么越來越難？ 1. 電容與漏電問題 DRAM 的核心存儲單元由一個晶體管和一個電容組成。隨著制程節點的縮小，電容的尺寸越來越小，導致其存儲的電荷量減少，存儲能力下降。同時，較小的電容也導致了 漏電 問題更加嚴重，存儲的信息容易丟失，要求更頻繁的刷新。 2. 可制造性和良率問題 隨著制程的逐步縮小，原本的光刻技術面臨越來越大的挑戰。最先進的 DRAM 制程技術需要使用極紫外（EUV）光刻技術，而這項技術的應用不僅增加了設備成本，還可能導致生產過程中的良率問題，特別是在高端制程（如 1z、1α、1β 等節點）。 3. 信號干擾與噪聲 隨著晶體管尺寸的減小，晶體管間的距離也越來越小，這導致了 信號干擾和噪聲 的問題。這種干擾不僅影響到數據的穩定性，也使得整體系統的可靠性和性能受到影響。因此，需要引入更加復雜的設計和優化來減少噪聲對數據存儲的影響。 4. 熱問題和功耗問題 隨著晶體管密度的增加和頻率的提高，芯片的功耗隨之上升。尤其是在大規模并行計算和高帶寬需求下，DRAM 的功耗問題尤為突出。高功耗和散熱問題直接影響芯片的穩定性，導致需要額外的散熱設計和電源管理措施。 5. 跨越下一代技術節點的成本問題 每一次從一個制程節點過渡到下一個制程節點，都需要巨大的 資本支出 和 研發投入。對于 DRAM 行業來說，制程從 1x 到 1y，再到 1z 和 1α、1β，每一代都需要巨大的技術突破和產業鏈投資。然而，這些投資并不一定能帶來線性增長的收益，因為市場對更小制程的需求并沒有呈現幾何級增長，反而是在逐漸放緩。 二、摩爾定律是否還有效？ 1. 摩爾定律的歷史背景與演化 摩爾定律最早由英特爾創始人之一 Gordon Moore 提出，認為集成電路的晶體管數量大約每兩年就會翻一番，導致計算性能呈指數級增長。然而，隨著制程節點逐漸接近物理極限，摩爾定律的"線性增長"開始變得更加困難。 2. 制程縮小受限于物理極限 摩爾定律在過去幾十年里，主要通過 制程縮小 來推動性能提升。然而，隨著物理極限的逐步接近，晶體管尺寸已經進入到了納米級別，量子效應、熱噪聲、電流泄漏等問題開始變得更加突出，這使得繼續保持摩爾定律的增長變得異常困難。 3. 新的性能提升路徑：架構與設計創新 隨著單純依靠制程縮小的路徑逐漸走向瓶頸，半導體行業已經開始將焦點從"單純的制程縮小"轉向 架構創新、異構計算、并行處理 等方向。例如，采用更高效的多核處理器、加速器、定制化芯片（如 AI 芯片）以及通過 芯片封裝技術（如 3D IC） 來提升性能，這些創新能夠彌補制程縮小帶來的局限。 4. "摩爾定律"是否過時？ 雖然摩爾定律依然是半導體行業發展的一個指導性原則，但它不再是推動性能提升的唯一因素。摩爾定律"放緩"并不意味著半導體行業停止發展，反而促使了新的 計算架構、存儲技術、集成技術 的出現。今天的半導體進步，更多依賴的是多維度的創新，包括但不限于制程、材料、設計方法和系統架構。 免責聲明：本文采摘自"老虎說芯"，本文僅代表作者個人觀點，不代表薩科微及行業觀點，只為轉載與分享，支持保護知識產權，轉載請注明原出處及作者，如有侵權請聯系我們刪除。

馬年新春一到，科技圈大佬的新年賀詞可不只是拜年，更是藏滿行業風向的劇透窗口。這邊京東集團劉強東在新春賀詞中喊話要持續加碼人工智能，那邊 Soul CTO 陶明預告將重點布局AI+社交賽道，而一家 AI 芯片明星公司的表態，直接把期待值拉滿 ——清微智能 CEO 王博在新華網的新春賀詞里提前劇透：新一代大算力 3D 芯片即將亮相，而且上市進程也要按下加速鍵！ 2026年，我們將見證的，正是一場從底層算力到上層應用，從機器人"具身智能"到AI大模型的全面IPO盛宴。以下，就讓我們順著"算力基石-智能載體-模型大腦"的產業脈絡，一同展望那些"馬"上值得期待的AI賽道上市企業。 算力基石篇：國產芯片的集體突圍 AI的狂飆，首先建立在算力的地基之上。2026年，國產AI算力芯片企業將迎來集體亮相資本市場的歷史性時刻，它們正從不同的技術路徑出發，挑戰既有格局。 首當其沖的便是發出上市加速信號的清微智能。其核心王牌在于全球領先的"可重構計算架構"（CGRA）。與傳統的固定架構芯片（如GPU）不同，其芯片硬件可根據不同AI算法動態重構，實現極高的能效比和靈活性，被譽為"軟件定義芯片"。這一獨特路徑使其獲得了國家集成電路產業投資基金的戰略投資。據悉，其可重構芯片已在全國十余座千卡規模智算中心實現部署。即將面世的"大算力3D芯片"更是其技術攀登的下一座高峰。目前公司已完成股改，目標成為國內"非GPU"架構AI芯片上市第一股，市場估值已暴漲至200億元。 燧原科技走的是"全棧攻堅"的正面對決之路。作為"上海AI芯片四小龍"的領軍者，燧原自研了從"邃思"系列云端AI訓練/推理芯片，到"云燧"加速卡和智算集群，再到"馭算"軟件平臺的完整生態。這種高投入、長周期的模式構筑了深厚的工程與生態壁壘。2026年1月22日，其科創板IPO申請已獲受理，2月11日進入"已問詢"階段，擬募資60億元，最快有望在第三季度上市，估值達205億元。它的進程，標志著國產通用AI芯片從"可用"邁向"好用"的關鍵一步。 另一條重要路徑是"生態協同"，以昆侖芯為代表。脫胎于百度長達15年的AI業務實踐，昆侖芯的優勢在于與文心一言大模型的深度適配和場景驗證。其芯片在百度搜索、自動駕駛、小度等業務中經歷了海量數據錘煉。2026年1月1日，它已以保密形式向港交所提交上市申請，百度集團分拆方案已獲批準，最新估值達210億元。它的上市，將驗證"巨頭孵化+場景反哺"這一芯片成功模式在資本市場的價值。 此外，阿里平頭哥雖然上市時間表未定，但其動向始終是市場焦點，市場對其分拆芯片業務獨立融資或上市抱有持續預期，2026年的任何相關動態，都將引發巨大關注。 智能載體篇：機器人從實驗室跑向流水線 當算力足夠強大，AI需要"身體"來感知和改造物理世界。人形與四足機器人，作為"具身智能"的核心載體，在2025年取得突破性進展后，于2026年迎來了資本化的集中爆發。 宇樹科技作為全球四足機器人領域的技術與市場領導者，已率先撞線。其產品覆蓋從消費級到工業級的廣闊市場，憑借春晚等出圈事件極大提升了品牌知名度。2025年11月，公司已完成IPO輔導驗收，計劃2026年第一季度提交上市申請，最快上半年掛牌，估值約120億元。它極有可能摘下"人形/四足機器人第一股"的桂冠。 與宇樹科技側重消費與科研不同，云深處科技深耕工業級四足機器人的垂直賽道。其"絕影"系列機器人憑借卓越的復雜地形適應能力和高可靠性，已在電力巡檢、消防救災、勘探測繪等危險、繁復的B端場景實現規模化、常態化應用，建立了極高的行業門檻。2025年11月完成股改并啟動上市輔導，新一輪融資后估值已突破100億元。它的上市，將向資本市場證明機器人技術在嚴肅工業領域的實用價值與商業回報。 在高端人形機器人賽道，智元機器人與樂聚機器人呈現出不同的發展哲學。智元機器人聚焦前沿技術探索，在運動控制、全身協同等方向投入巨大，定位高端制造與特種應用，以180億元的估值領跑，并計劃于2026年申報港股。而樂聚機器人則以"務實派"著稱，其"夸父"機器人以特定工業與公共服務場景的快速落地為目標，作為第十五屆全運會火炬傳遞機器人，證明了其工程化與可靠性能力，目前估值105億元，已于2025年10月完成上市輔導備案。這兩家公司與宇樹科技共同構成了人形機器人賽道"三足鼎立"、競相上市的生動局面。 模型與生態篇：從技術突破到價值重估 在算力與載體之上，是作為"大腦"的AI大模型。它們正在重塑各行各業的交互與生產模式，其價值也亟待資本市場重新定義。 智譜AI是其中的典型代表。作為"清華系"大模型旗艦，其"智譜清言"在學術科研、教育數字化等垂直領域建立了深厚優勢。在成功登陸H股后，其回歸A股科創板的進程驟然加速。2026年2月13日，其上市輔導機構由一家增至兩家（國泰海通證券與中金公司），明確傳遞出加速沖刺的信號。最新發布的GLM-5模型再次點燃市場熱情，其A股估值勢必將在H股基礎上迎來重估，成為觀察"AI+教育/科研"賽道價值的核心標桿。 結語 一聲"加速鍵"，恰是2026年中國AI產業資本化浪潮的嘹亮號角。從清微、燧原、昆侖芯代表的國產算力"破壁者"，到宇樹、云深處、智元、樂聚代表的機器人"先行軍"，再到智譜AI代表的大模型"賦能者"，一條清晰而堅實的AI產業鏈正在資本市場集結。這也意味著，中國AI產業正從早期風險投資驅動的"實驗室創新"階段，全面邁向公開市場支持的"規模化商業應用"新階段。 馬年已至，萬馬奔騰，這些"馬"上IPO的AI明星企業，正承載著中國在全球智能時代爭奪核心競爭力的希望，它們的上市之路，每一步都值得我們屏息期待。 免責聲明：本文采摘自"老虎說芯"，本文僅代表作者個人觀點，不代表薩科微及行業觀點，只為轉載與分享，支持保護知識產權，轉載請注明原出處及作者，如有侵權請聯系我們刪除。

一句話總覽：四家公司“同賽道、不同基因”，把這四家放一起看，最核心的差別不是“峰值算力誰更高”，而是產品譜系（做全功能還是做計算）、軟件生態（能不能讓CUDA代碼跑起來且跑得快）、以及量產交付（能不能

一、長鑫存儲，是中國最接近“打進DRAM決賽圈”的那家公司長鑫存儲不是“能不能做成”的問題，而是“什么時候跑通盈利、能吃下多少份額”的問題在DRAM這個全球只剩三家巨頭長期壟斷的行業里，中國大陸第一次

在很多人的認知里，芯片在晶圓廠流片完成的那一刻，故事就已經結束了。但在真實產業鏈中，那往往只是剛過一半。晶圓從臺積電出來，被切割、封裝、測試，再被反復篩選、分檔，直到確認“這顆芯片真的能長期工作”，它

本文試圖回答一個很少被正面討論的問題——為什么一家“只負責搬東西”的公司，實際上決定了一座晶圓廠能不能活下來。一、從一條“看起來只是堵了一下”的產線說起在晶圓廠里，真正讓工程師頭皮發麻的，并不總是工藝

一、從一片被磨到只剩頭發絲厚度的硅片說起如果你去過晶圓廠，尤其是封測線，你會發現一個非常反直覺的事實：芯片最容易死的地方，不在前段制程，而在最后幾步。邏輯、存儲、功率器件，不管你前面用的是 3nm 還

把內存想象成一個超級大的居民樓一棟樓 = 一顆DRAM芯片（或者一個Rank）每一層 = 一個Row（行）每層有64個房間 = 64個Column（一行的64個bit）每個房間里住一個人（存1 bit

我們先把電腦想象成一個大公司，公司里要干活就得有人干活，這些“人”就是芯片。1、CPU —— 公司老總（萬能但只有一個）類比：CPU 就像公司里最聰明的老總，一個超級大腦。他什么都會干：寫郵件、算賬、

一、什么是光子計算（Photonic Computing）？定義：光子計算是一種用光（Photon）而非電子（Electron）來完成信息傳輸與運算的計算方式。在芯片內部，不再依靠電流在導線中流動，而

1. 先擺結論：日本不是“芯片大廠”，但卻是全世界晶圓廠的供血管在芯片設計 &晶圓代工（像 TSMC、Samsung 那種）上，日本現在確實不是主角了，產能和先進制程都不在天梯頂端。但在兩個關

如果把整個數字世界看成一臺“超級電腦”，韓國干的其實是一件很直白的事：給全世界的電腦、手機、服務器裝內存條和硬盤。1. 先說結論：韓國是全球“記憶模塊”的大管家芯片大概分兩類好理解：算力芯片：負責“算

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一、CMP到底是干嘛的？為什么半導體離不開它？CMP = Chemical Mechanical Polishing（化學機械拋光），也叫化學機械平坦化。簡單說：它就是半導體制造里的“磨地板神器”。現

一、先把大框架捋清楚：DRAM、DDR 是啥？DRAM（Dynamic RAM）：每一 bit = 一個電容 + 一個晶體管（1T1C），靠電容存電荷表示 0/1電荷會漏，所以要周期性刷新（refre

PDK是連接“芯片設計（Design）”與“晶圓制造（Fab）”之間的橋梁、翻譯官和法律文書。如果把芯片設計比作蓋房子：設計工程師是建筑師，畫圖紙的。代工廠（Fab，如臺積電、中芯國際）是施工隊，負責

導語：光伏的浪潮退去，我以為自己的職業天花板到了。直到那一天，我穿上無塵服，看到晶圓上反射的那一束光——我終于明白，人生的每一次“墜落”，都是在為新起點騰出空間。01“我曾以為自己在追光，后來才知道，

1. 先把話說明白：日本設備不是“配角”，是“整條產線里一大半的關鍵機臺供應商”。在整體半導體制造設備上，日本公司大概拿著約 30% 左右的全球市場份額，僅次于美國，是世界第二大設備供應國。2023

1. 一句話結論：日本不是在旁邊打醬油，日本是“全世界晶圓廠的材料總庫房 + 化學品總管”。從數據看，日本在半導體材料這一塊有多猛：日本企業大概拿著全球半導體材料市場約一半的份額（~50%），在 19

一、什么是“芯片封裝”（Semiconductor Packaging）當一顆芯片（Die）在晶圓廠完成制造后，它只是一塊裸露的硅片，非常脆弱，無法直接使用。封裝（Packaging）就是為芯片穿上“