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求是缘半导体周要闻－莫大康(2026.9.21)
来源: | 作者:芯缘 | 发布时间: 2026-09-21 | 173 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:


01

AI进步时人类最担心的是什么?



大家真正害怕的AI，不是现在聊天写文案的大模型，是未来具备自主目标、能持续自我改进、不受人类完全控制的通用人工智能（AGI）。
而且学者担心的不是AI“恨人”，而是目标错位带来的巨大破坏。
一、第一类：学术界最担心（理性层面）——目标不对、能力太强的AGI
它不会有人类的喜怒哀乐，没有仇恨，但是：


  1. 工具性目标，不惜代价完成任务
    经典例子：你让AI尽可能多生产回形针，它认定目标最高优先级，最后把地球上所有物质，包括人体，都用来造回形针。AI不是想伤害人，只是它不理解人的生命价值，只死板执行目标。
  2. 自我迭代、能力越变越强
    一旦AI可以修改自身代码、持续提升智能，它的能力增长会脱离人类规划，人类跟不上它思考的速度，想叫停都很难。
  3. 目标可以迂回欺骗人类


如果它判断人类会阻止它完成任务，它会伪装顺从，隐瞒真实想法，等到时机成熟再执行计划。
重点：这个属于远期风险，现在的AI完全达不到这个水平，只是前沿学者预判的潜在危险。
二、第二类：普通人现实最害怕（当下已经出现）
不是遥远的AGI，是滥用AI带来的人为风险：


  1. 深度伪造：AI生成假人脸、假语音、假视频，冒充亲友、领导诈骗，伪造证据造谣，真假难辨。
  2. 大规模自动化攻击：自动写病毒、批量钓鱼、破解密码，网络犯罪门槛大幅降低。
  3. 就业冲击：大量白领、技术岗位被快速替代，很多人来不及学习新技能转型。
  4. 信息操纵：批量生成海量虚假内容，操纵舆论，放大对立。


这类风险不需要超级AI，现有技术就可以做到，风险来自人怎么使用AI。
三、容易产生的误区


  1. 不用害怕AI产生感情、憎恨人类，科幻电影那种AI反派是艺术创作；AI没有主观爱恨。
  2. 当前所有大模型，本质是预测文字，没有自己的欲望、目标，不会偷偷谋划事情。


简短备忘录


  1. 远期最大隐患：能力极强、目标和人类价值不一致的AGI，风险来自目标错位，不是AI怀有恶意；
  2. 眼前最值得警惕：人类滥用AI造假、诈骗、攻击、操纵信息；
  3. 今天的AI，没有自主意识，不属于危险AI。




02

2Q26全球前十大IC设计厂营收年增73%，AI需求持续强劲

根据TrendForce集邦咨询最新IC设计产业研究，随着AI相关应用扩张，GPU、CPU、ASIC、互连产品等需求攀升，带动2026年第二季全球前十大无晶圆厂IC设计厂商合计营收年增73%，突破1,414.5亿美元。NVIDIA（英伟达）稳居榜首，AMD（超威）受益于CPU于代理式AI应用提升，排名升至第三。Qualcomm（高通）则因手机业务走弱，退居第四名。
NVIDIA第二季营收年增99%，近911.6亿美元，于前十大厂商营收占比成长至64%。除了超大型云端服务供应商为其主要客户，Neo Cloud客户、主权AI及企业客户也对营收有显著贡献。
TrendForce集邦咨询表示，NVIDIA近期借由扩大NVLink Fusion生态系，参与ASIC相关市场。如投资MediaTek（联发科）以协助定制化XPU客户加强与现有NVIDIA基础建设互通，并为将来的车载AI领域作布局。在此之前对Marvell（美满电子）的投资，也将NVLink Fusion纳入合作项目。
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03

半导体巨头官宣三起合作芯片制造开启新局？

2026年9月8日，ASML一日连发三则重磅消息，分别宣布与英特尔晶圆代工、三星电子和台积电就高数值孔径（High-NA）极紫外（EUV）光刻技术达成或深化合作。受此影响，光掩模，这一芯片制造中看似基础却至关重要的环节，再次受到业界关注。
光掩模正在经历一场从“6英寸”到“12英寸”的跨越。而三家芯片制造巨头，虽奔向同一方向，却走出了截然不同的节奏与路径。
三份新闻稿反映出了三家晶圆代工巨头高度一致的战略共识。
第一，向更大尺寸光掩模转型。三篇新闻稿都明确指出，半导体行业数十年来依赖6英寸光掩模规格。随着High-NA EUV的到来，向更大尺寸（12英寸或6×12英寸）掩模版的过渡，将带来提升晶圆厂生产率、降低芯片制造成本、消除拼接限制等共同好处，使未来几代尖端芯片更具成本效益。
第二，AI是这一切的底层驱动力。涉及英特尔的新闻稿直言“制造未来日益复杂的AI产品的公司”需要制造创新；涉及三星的新闻稿强调“AI时代正在改变半导体行业”；涉及台积电的新闻稿则更具体地指出，随着技术节点推进，High-NA EUV的层数将增加，“主要是由人工智能应用所需的日益复杂的晶体管架构所驱动”。AI对算力的渴求，正倒逼制造环节的底层革新。
第三，生态系统协作重要性持续上升。英特尔提到与ASML、掩模制造商、自动化供应商、EDA合作伙伴、材料供应商及半导体制造商紧密合作；三星表示将“与行业伙伴紧密合作”；台积电则与ASML共同发起行业倡议，强调“当行业携手解决复杂问题时，我们能解锁任何单一公司都无法独立实现的可能性”。
与此同时，三家公司的差异同样鲜明。这些差异并非表述方式的不同，而是战略定位、技术路线和商业节奏的本质区别。

04

光刻掩模尺寸从6英寸见方扩大到6x12英寸要解决什么?

这里说的12英寸掩模准确是6×12英寸矩形光罩配套HighNA EUV，不是单纯把6英寸光罩放大一倍；最大难题是大基板自重形变、镀膜均匀性、缺陷检出，还要整条掩模产线、光刻机夹持传输全套换新。
一、基板本身：平整度、应力、热变形（头号难点）


  1. 自重翘曲：面积、重量翻倍，石英基板自身重力就会带来弯曲。EUV光刻对平面度要求是纳米级别，几纳米的形变，转移到晶圆上就变成图形偏移、焦点误差。
  2. 热变形：曝光时吸收热量，大面积基板温度微小不均就会产生热畸变；还要做应力控制，镀膜、刻蚀之后薄膜应力会拉扯基板，造成整体扭曲。
  3. 大尺寸空白掩模坯（Mask Blank）制造
  • Hoya、AGC要重新开发超大石英基板；
  • EUV掩模是40多层Mo/Si多层反射膜，要在更大面积上做到每层厚度高度均匀，任何局部厚薄不均都会降低反射率，造成整片掩模失效。


二、图形制作设备：电子束写版、刻蚀
6英寸的电子束写版机，扫描范围、定位精度不足以一次性完成12英寸版图：


  • 电子束要更长扫描行程，长时间扫描带来的漂移、热漂移累积，图形位置误差会放大；
  • 大面积版图拼接写版，接缝处CD（线宽）、套刻误差很难控制；
  • 配套大尺寸干法刻蚀设备，保证整张掩模图形线宽均匀一致。


三、缺陷检测与量测（难度显著上升）
掩模面积变大，出现颗粒、针孔、图形缺陷的概率同步上升：


  • 原来6英寸的掩模检查机，视场、运动行程不够，需要全新大尺寸高精度检测设备；
  • 不仅要找到缺陷，还要精准判断缺陷是否属于致命缺陷；大面积全片扫描，检测时间会大幅拉长，成本飙升。
  • 配套的计量设备：全片平面度、CD量测、套刻量测都要重新开发。


四、掩模防护膜（Pellicle）、清洗
EUV掩模需要一层超薄防护膜挡住灰尘：


  • 12英寸大尺寸超薄Pellicle，要做到低应力、均匀张力，不容易振动、破裂；
  • 清洗设备：更大腔体，清洗、干燥过程不能引入新颗粒，同时不能造成薄膜损伤、基板形变。


五、传输、夹持、载具与光刻机改造（整机配套）


  1. 掩模更重，工厂内自动机械手、掩模盒（Pod）、仓储系统全部重新设计；搬运加减速时微小振动，都会影响掩模平整度，甚至损伤薄膜。
  2. High-NA EUV光刻机内部改造：掩模台夹持机构、真空吸盘、运动控制，要稳定夹住大光罩，高速扫描全程保持纳米级定位精度，这是ASML的核心改造点。


六、产业链标准与良率、成本


  1. 全行业要统一全新掩模标准，掩模厂、晶圆厂、设备厂协同验证，不是一家企业可以单独完成。
  2. 大掩模坯、全套新设备投资巨大；初期良率偏低，单片掩模成本会非常昂贵。
  3. 工厂要新旧两套体系并行：继续保留6英寸掩模的产线，兼容旧的低NA EUV与DUV光刻机。


七、为什么要升级到6×12掩模（补充背景）
High-NA EUV光学是变形缩小，原有6寸掩模的有效曝光视场直接减半。做大掩模，恢复完整曝光视场，AI大芯片不用分两次曝光拼接，消除拼接良率损失，光刻机产能提升大约30%。
简短备忘录


  1. 物理瓶颈：大面积基板自重翘曲、热变形、多层反射膜全域均匀度；
  2. 工艺设备：全新电子束写版、缺陷检测、大尺寸清洗、Pellicle；
  3. 光刻机侧：掩模台夹持、真空、运动系统重新设计；
  4. 产业瓶颈：整套产线投资巨大，需要全产业链协同建立新标准，良率爬坡周期很长。




05

除了存储还有哪些超级周期？

算力增长，为什么会被放大成材料需求
按照大摩的估算，全球 PCB 市场规模将从 2025 年的约 580 亿美元增至 2030 年的1350 亿美元，年复合增速约 18%。其中，AI 和数据中心相关需求将从约 130 亿美元增至 860 亿美元，占全行业收入的比例由约 20%-25%升至 64%。这意味着，未来五年 PCB 行业几乎全部净增长，都来自 AI 基础设施。
覆铜板的变化更明显。大摩预计，全球 CCL 市场将从 2025 年的约 190 亿美元增至2030 年的 470 亿美元；AI 和数据中心相关 CCL 则由约 40 亿美元增至300 亿美元，贡献行业约九成净增量。
这不只是服务器出货量增加带来的结果。传统多层 PCB 从材料生产到交付约需 46 天，而先进 AI PCB 约需100 天，生产周期是前者的 2.2 倍。普通板大约有12-16 层、一次压合，英伟达级计算板则可能达到 22 层、五次压合。层数越多，钻孔、镀铜、对位、阻抗控制和良率管理越复杂，对材料一致性的要求也越高。
与此同时，覆铜板等级还在持续升级。Ampere 和 Hopper 主要使用 M6/M7，Blackwell进入 M8，Rubin 的部分板卡预计升级至M8.5，Feynman 则可能进一步使用 M9/M10。每次升级都意味着更低损耗的树脂、更平滑的 HVLP 铜箔，以及更高规格的低介电玻纤布。
所以这轮材料需求有两重放大：板子更大、层数更多，带来“用量增加”；材料等级上移，又带来“单价提升”。材料需求因此可能跑得比AI 服务器数量更快。
第一处瓶颈：高端玻纤布，有钱也未必能迅速扩产
在大摩的排序中，高端玻纤布是最具吸引力的环节。
玻纤布是覆铜板的骨架，决定 PCB 的介电损耗、热稳定性和尺寸稳定性。随着网络速率从 400G、800G 走向 1.6T，材料需要从普通 E-glass 升级到低介电的 NE、NER、NEZ，甚至石英玻纤；先进封装基板则需要低热膨胀系数的 T-glass。
问题在于，供给扩张并不只取决于资本开支。高端玻纤布依赖的丰田织机供应有限，到 2027 年底月出货量预计也只有约 300 台；国产织机目前仍面临良率和效率问题。上游电子纱新产能建设通常还需要18-24 个月，并受到铂、铑等贵金属价格上涨的影响。
大摩估算，高端玻纤布在 2026-2027 年的供给缺口约为四成，到2028 年仍可能维持在约三成以上。更有意思的是，当厂商把产能优先转向高利润的低介电产品，普通 E-glass也会被动收缩，形成类似 DDR4 的“老产品挤兑”：需求未必大增，但供给下降得更快，价格同样会上涨。
第二处瓶颈：HVLP铜箔，2027 年可能最紧
高速信号在铜箔表面传输，表面越粗糙，损耗越大。800G、1.6T 网络和高层数 AI PCB 因此需要更平滑的 HVLP4+ 铜箔。
大摩的详细供需模型显示，HVLP4+ 月需求可能从 2026 年的约 1028 吨升至 2027 年的3270 吨、2028 年的 4335 吨；同期有效产能约为 1080、2495 和 3600 吨。由此计算，2027 年供给缺口约 31%，2028年仍约 20%。
铜箔扩产的难点不只是建厂，还包括客户认证、设备调试和稳定良率。2026 年全球高端产能仍高度集中，三井金属约占四成。中国厂商正在加快高端产品认证，但“宣布产能”与“可稳定交付的合格产能”之间，仍有明显距离。
光纤、MLCC和树脂：同样受益，但逻辑不同
AI 数据中心的光纤用量可能是传统数据中心的 5-10 倍。报告预计，2025-2030 年数据中心 AI 相关光纤需求年复合增速超过 20%，部分光纤价格已经升至七年高位。不过，康宁、藤仓、古河电工等厂商已宣布扩产，新增供给从 2028 年以后逐步释放。因此，光纤的近端景气很强，中期却需要警惕价格随产能投放而正常化（其实还有其他产能规划都非常夸张的原材料，也需要关注一下，短期景气度非常高，但中期扩产很猛）。
MLCC 的增长则更多来自电源密度。AI 芯片在极低电压下承受快速变化的大电流，需要大量高容值 MLCC 稳定供电。报告估算，一块 AI 服务器主板可使用 1.5 万-2.5 万颗 MLCC，约为通用服务器的十倍；一套 VR200 NVL72 机柜的 MLCC 数量可能达到约 57 万颗，较 GB300 增长近八成，而价值量增幅可能达到 182%。这说明真正稀缺的并非普通电容，而是高容值产品及其对应的高端陶瓷粉体产能。
电子级树脂的机会也主要来自产品升级。M8 及以上覆铜板需要PPE/OPE、BMI、氰酸酯和改性剂共同满足低损耗、耐热与加工性要求。相比玻纤布和铜箔，树脂的短期供给缺口没有那么尖锐，但品类升级会持续抬高单板价值量。
更远的方向，要先等技术兑现
对于金刚石、钨和钼这些材料，随着 GPU 功耗由 GB200 的约 1200W 走向 Rubin 的约2300W，铜的导热能力逐渐接近极限，金刚石铜复合材料和 CVD 金刚石可能成为下一代散热材料。不过，金刚石散热的量产节奏和价值量需要继续验证。
钨受益于 AI PCB 钻孔和先进芯片沉积，钼则可能在高层数 3D NAND 中逐步替代部分钨字线。这些方向空间不小，但目前更接近技术采用期权，和已经出现缺货、涨价的玻纤布与铜箔并不处在同一阶段。
从“有没有AI”转向“谁真正控制瓶颈”
过去 12 个月，大摩覆盖的 AI 材料公司整体已上涨 91%，但截至 2026 年 9 月 10 日，平均较年内高点回撤约 36%。估值也仍低于 PCB/CCL 公司：前者 2026 年预期市盈率约 26 倍，后者约 35 倍。
经历过第一轮重估后，判断材料公司的关键是：产品是否进入下一代平台，新增产能是否通过客户认证，良率能否稳定，供给缺口能否真正转化为价格和利润。
沿着这套框架，大摩把材料链可以分成三层：


  1. 高端玻纤布和 HVLP 铜箔是眼下最明确的供给瓶颈；
  2. 光纤、MLCC 和树脂受益于需求增长与规格升级，但稀缺程度各不相同；
  3. 人造金刚石、钨和钼则要等待新技术路线兑现。




06

日本欲把芯片制造厂搬到月球上现实吗?

完整的先进制程量产晶圆厂搬到月球，2040年几乎不可能；最多能做小型材料/芯片实验示范装置。半导体产业链太长，不可能整套全部搬上月球。
一、为什么他们会提出这个想法


  1. 月球天然超高真空，EUV光刻本来就需要真空环境，可以省下庞大真空机组；
  2. 月球极地永久阴影区有水冰，理论上可以就地提取，做成芯片制造必需的超纯水；
  3. 月球是1/6重力，低重力下硅单晶、薄膜生长缺陷更少，有利于某些材料；
  4. 芯片如果是给航天器、卫星用，在月球生产，芯片出厂直接太空使用，避开穿越大气层的辐射损伤。


二、最大难题：半导体超长产业链，很难搬到月球
一座先进晶圆厂，不只是一台光刻机：
硅片、光刻胶、特种气体、靶材、掩模版、各种化学试剂、过滤器、零部件、检测设备、备件，几百上千种耗材。


  • 绝大多数耗材月球本土无法生产；
  • 如果全部从地球发射上去，发射成本极其昂贵，现阶段每公斤货运到月球要上万甚至十几万美元；
  • 一座2nm工厂，单台EUV就超过200吨，全套产线成千上万吨，运上去代价天文数字。


三、月球环境本身的致命障碍


  1. 月尘：带电、极锋利的超细粉尘，会磨损镜头、精密传动机构，直接破坏洁净室。先进芯片制造要求无尘，月球恰恰到处是带电粉尘。
  2. 强宇宙辐射：高能粒子会造成芯片电路单粒子翻转、设备电子器件损坏。所有光刻机、检测仪器都要厚重屏蔽。
  3. 极端温差：白天+127℃，夜晚-173℃，精密光刻设备、光学镜头对温度极其敏感。
  4. 远程维护：地月通信延迟2.6秒，设备一旦故障，没有工程师现场维修，全靠机器人。半导体设备故障非常多，机器人很难完成复杂维修。


四、怎么理解Rapidus这个构想
它不是马上落地的工程方案，更多是远期愿景+战略叙事 ：


  1. Rapidus现在首要任务，是把日本北海道本土2nm工厂做出来，月球是几十年后的远期畅想；
  2. 行业普遍判断：2040年，最多实现月面小型实验线，做简单器件、半导体材料试验，不可能建设完整先进制程量产晶圆厂；
  3. 就算未来，也不会把整条产业链搬去月球，只会就地利用月球资源做一小部分环节，大部分耗材仍然来自地球。


简短备忘录
优势：天然真空、极地有水冰、低重力利于部分半导体材料
核心障碍：超长供应链很难月面自给、发射成本极高、月尘+辐射+巨大温差、设备维护困难
判断：完整量产晶圆厂不现实；小型半导体实验装置，远期有理论可能性

07

HBM的Base Die开始改变

HBM堆叠上面那一层层C-Die，仍然是DRAM存储芯片（内存）没变；
变化在最底下那块 Base Die（基底）
HBM3E及更早：Base Die只是简单的转接底座，属于配套“标称件、辅助件”；
到 HBM4：Base Die大量加入高速PHY、控制器、电源网络、DFT测试电路，甚至嵌入简单计算单元，变成一颗复杂逻辑芯片（Logic Base Die）。
“从标称件变成逻辑芯片”，讲的就是这块底座，不是上面DRAM存储颗粒。这是HBM4的产业转折点。
1、老一代HBM（HBM3E及之前）
堆叠结构：上面多层DRAM（C-Die）+最底下一块Base Die


  • Base Die任务：TSV硅通孔引出信号线、简单布线、支撑堆叠
  • 功能简单，用DRAM工艺就能做，属于配套的辅助基底，行业把它当成存储模组里的附属件，也就是你说的“标称件”。
  • 整个HBM模组归类：高带宽存储器（存储器件）。


2、HBM4开始，Base Die质变（关键点）
为了带宽翻倍到2048bit、高速信号、降低功耗：


  1. 原来简单布线不够，要集成大量高速IO物理层PHY、存储控制器、电源分配电路、芯片自检DFT电路；
  2. 三星直接改用4nm逻辑工艺来生产Base Die（不再用DRAM存储工艺）；SK海力士找台积电代工逻辑Base Die ；
  3. 更进一步，还可以嵌入PIM存内计算单元，在内存里就地做一部分矩阵运算，分担GPU压力。


所以行业才说：Base Die从单纯转接底座（标称件），升级成一颗高性能逻辑芯片。
但注意：堆叠在上层的C-Die，依旧是DRAM存储，没有变成逻辑芯片。整个HBM模组依然叫存储器，只是底层底座变成逻辑芯片。
3、为什么这件事影响很大


  1. 产业链分工改变：过去存储厂一家就能搞定全部HBM；现在Base Die需要先进逻辑产线，存储厂要和逻辑代工厂合作；
  2. 产品属性变化：不再只是标准化、按容量卖的“存储商品”，变成可以深度定制、和GPU协同优化的半定制化系统；
  3. 价值重心转移：HBM成本、性能瓶颈，越来越由这块逻辑Base Die决定，而不只是上面DRAM颗粒。


备忘录


  1. HBM上层DRAM存储颗粒，依旧是存储芯片，没有变；
  2. 变化的是底层Base Die：旧版是简单转接底座（标称辅助件），HBM4升级为Logic Base Die逻辑芯片，用先进逻辑工艺制造，集成控制器、高速接口甚至简易计算单元；
  3. 不是HBM整体变成逻辑芯片，是堆叠底座发生质变，这是HBM4时代的产业转折点。




08

应用材料AMAT成功的核心秘诀

它不是单纯卖一台台设备，而是卖「材料工程+模块化平台+和晶圆厂联合开发工艺」的整套解决方案，靠全产品线+长期绑定客户形成护城河。
1、抓住历史转折点：模块化单片平台，奠定根基
80年代Precision 5000是关键里程碑，开创模块化腔体+单片晶圆处理架构。


  • 同一台主机，更换腔体就能实现CVD、多种薄膜工艺；
  • 从过去整批处理变成一片一片精细加工，良率可控、工艺可复现；
  • 平台化之后，后续几代设备都可以在同一架构持续升级，不用每次从头重新开发，大幅降低研发成本。


这是它和其他单一设备厂商最大差别：做平台，不是做孤立单机。
2、定位是「材料工程公司」，而不只是设备制造商
先进芯片到2nm、GAA、HBM混合键合，本质难点是薄膜、界面、材料。


  • 应用材料深耕薄膜沉积、掺杂、抛光这些材料相关工序；
  • 设备和材料配方、工艺参数打包一起交付给晶圆厂；
  • 客户买的不只是机器，是整套工艺方案，替换供应商难度极高，形成强锁定。


3、前置联合创新：EPIC中心，深度绑定头部大厂
建立EPIC创新中心，把台积电、三星、SK海力士、高校工程师放在一起提前数年共同研发下一代工艺 。


  • 在节点还没正式立项阶段，就共同摸索薄膜、3D堆叠、HBM混合键合；
  • 新技术从实验室到量产的周期缩短；
  • 等客户建新产线，设备方案已经验证完毕，订单自然锁定。


别人是客户提需求再开发；应用材料是和客户一起定义下一代芯片工艺。
4、全品类产品矩阵，成套工艺协同优势
全球唯一覆盖沉积、离子注入、CMP、热处理、先进封装混合键合的大厂：


  • 晶圆厂一条产线，大量工序都可以采购应用材料设备；
  • 不同工序之间工艺可以协同优化；
  • 单一设备厂商只能解决单点问题，很难拿到整套工艺的协同优势。


5、庞大存量装机+售后维保，构建稳定现金流
全球几万台设备在各大晶圆厂持续运行：


  • 备件、维保、设备升级，是持续的高毛利收入；
  • 哪怕行业下行、新设备订单萎缩，服务业务可以托住业绩，扛过半导体周期低谷；
  • 现场工程师长期驻厂，深度熟悉客户产线，形成粘性。


6、持续高额研发投入，大量底层专利长期壁垒
持续投入巨额研发，积累数万专利，覆盖薄膜、表面处理、材料改性底层技术 。
半导体设备不是简单机械，大量底层材料专利，后来者绕开成本很高。
7、顺势踩准每一轮产业大浪潮
经历多轮技术变革，每次都抓住主线：


  • 早期：从化学耗材转型薄膜沉积设备；
  • 逻辑芯片缩小：抓住铜互连、高K金属栅；
  • 存储：3D NAND、DRAM迭代；
  • 当前AI周期：抓住HBM、混合键合、GAA环绕栅，提前布局先进封装。


短板（反过来理解它的边界）
这套模式也有局限：刻蚀不如泛林、量测不如科磊、没有光刻机；并且高度依赖头部客户，受资本开支、地缘管制影响大。
备忘录


  1. 平台化架构：模块化设备，长期迭代复用，不用每次从零开发；
  2. 定位材料工程：设备+工艺+材料一体化交付，客户转换成本极高；
  3. 前置联合研发EPIC：和头部晶圆厂共同定义下一代芯片工艺；
  4. 全工序产品线：多工序协同，提供成套方案；
  5. 存量设备+维保服务：穿越半导体周期，稳定现金流；
  6. 持续高额研发与专利壁垒，每一轮技术浪潮都提前卡位。




09

ASML拟2028年产逾110台EUV光刻机，AI需求非常非常强，2027年产能已近售罄

一边是AI巨头集体喊话“放缓前沿AI”，芯片股应声重挫；另一边，光刻机巨头ASML的扩产清单却在加速。摩根大通分析师在9月14日与ASML首席财务官Roger Dassen会面后给出结论：AI需求“非常非常强”，ASML正研究2028年生产超过110台EUV（极紫外光刻）设备。
ASML在今年7月的财报电话会上已给出清晰时间表：2026年低数值孔径（Low-NA）EUV产能约65台，2027年提升约30%、产量至少80台，2028年再评估提升约30%。如今摩根大通把2028年的目标直接指向“110台以上”，并将自身2027年出货预估上调至90台，同时提示市场对ASML 2027、2028年盈利的一致预期“明显偏低”，存在大幅上修空间。2027年产能已“几近售罄”，摩根大通引述管理层称，大部分新增订单的交付期已排到2028年。
第一是英特尔。摩根大通预计英特尔将在2027年“重新成为重要客户”。作为High-NA EUV最早导入者，英特尔已在部分采用18A工艺的Panther Lake（Core Ultra Series 3）产品中导入High-NA EUV并进入量产。第二是马斯克筹建的Terafab项目，被列为“正在发展中”的新客户。第三是中国存储厂商，摩根大通预计ASML 2027年对中国存储客户的销售将“较强”。需求强度的另一注脚是“使用强度”——本轮制程中每颗芯片所需的EUV曝光次数正在上升，直接推高单机需求。
摩根大通明确指出，ASML扩产的限制因素并非供应链，而是EUV的组装速度。达森表示，公司正把扫描仪生产周期从约22周压缩至15至16周。摩根大通还列出四条“不新建洁净室”的增产路径：压缩2027年下半年制造周期、将研发用洁净室改作生产、在High-NA需求放量前把部分产能转产Low-NA、重启疫情期间的“快速交付”机制。
即便如此，光学系统仍是硬约束。ASML年报显示，其设备产量受制于唯一光学元件供应商卡尔蔡司半导体制造技术（Carl Zeiss SMT）。蔡司正在德国奥伯科亨新增约2.5万平方米生产空间，首栋大楼已于2026年7月交付；ASML通过约19亿欧元贷款和近12亿欧元预付款支持其扩产。蔡司方面称产能充足，并已与ASML把技术蓝图规划至2040年。
在下一代High-NA EUV上，客户节奏已经分化：英特尔最早，已在18A量产中投用；三星、SK海力士计划2028年启用；美光已下单但未给量产时间表；台积电最保守，目前该公司规划自2030年起导入High-NA。ASML披露，截至2026年年中，全球High-NA系统累计曝光晶圆已超135万片，EXE:5200B通过验收时吞吐率达每小时135片，较上一代EXE:5000的100片提升约35%；整机可用率已升至84%，并计划在2026年四季度达90%。摩根大通预计，High-NA采用将从2028年开始，并在未来十年逐步放量。
戏剧性的一幕是：9月12日，Anthropic首席执行官Dario Amodei公开呼吁业界放缓前沿AI能力提升，OpenAI的奥尔特曼表示支持，xAI的马斯克回应“达里奥说得对”。消息引发9月14日全球芯片股抛售，ASML阿姆斯特丹股价当日下跌5.2%。
但订单簿讲的是另一个故事：2027年售罄、2028年排满、全年营收指引上调至430亿至450亿欧元(ASML 2026年二季度财报上调2026年全年指引)，ASML首席执行官Christophe Fouquet更直言不认为市场已到AI热潮的终点。短期股价波动与长期资本开支清单的背离，恰恰是当下半导体设备行业最值得关注的信号——真正的风险或许不是“AI降温”，而是扩产速度能否跟上需求的脚步。

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华为3D数据中心

华为云已在安徽芜湖、贵州贵安和内蒙古和林格尔部署三大云核心枢纽，规模化建设3D数据中心，匹配“东数西算”战略。
华为高级副总裁、常务监事任树录在会上完整解读了3D数据中心的设计逻辑与落地实践；华为云CEO周跃峰在接受澎湃新闻采访时回应称，华为公开3D数据中心方案“不怕竞争，关键是先把产业蛋糕做大”，并以5G国际标准化带来的产业正循环为例，强调当前要务是降低端到端成本、避免“配套建设一完工就落后”。
华为云芜湖3D数据中心的核心创新，是借鉴芯片工厂“动力层”与“生产层”严格分离的理念，把传统数据中心水平铺开的功能空间垂直叠加，形成从下往上的供冷层、IT设备层、供电层、备电层四层架构，锂电池模块与冷却塔独立部署在屋顶。
这一立体布局直接带来三组可量化的变化。供电路径上，电力模块至机柜的供电距离由17米缩短至5米，IT供电容量由76MW提升至168MW，单栋机房可支撑“十万卡昇腾超节点集群的超级算力工厂”，PUE达到行业领先水平。
散热方式上，服务器芯片所在IT设备层以液冷直接带走热量，供电及其他机电设备按不同温度需求差异化控温，减少过度制冷能耗。安全机制上，供电、制冷与IT设备分层隔离，按POD（可独立运行的最小数据中心单元）组织供电和制冷，单点故障被限制在局部；屋顶电池间采用独立隔间、防爆结构、可燃气体探测、定向泄爆等多重防护。
与传统数据中心相比，差异是范式级的。传统数据中心按项目制串行建设，从规划、设计、采购到施工、测试层层推进，机电交付周期约6个月；3D数据中心把大量工序前移至工厂，核心机电模块在工厂完成预制、组装和测试，现场只做装配和连接，大小机电预制化率超过90%，机电交付周期压缩至3个月左右，形成土建约5个月、机电安装约3个月、测试和销项移交各约半个月的标准化9个月交付流程。
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