每日新闻（2026-07-25）

1. 韩国总统政策幕僚长透露，三星电子与SK海力士将在总统李在明访问硅谷期间，公布与美国领先科技企业的非常大规模合同。

2. 涉及环节可能包括晶圆代工与HBM先进封装（对应流程步骤6、15），锁定高端逻辑芯片和AI存储供应。

3. 潜在签约方可能涵盖英伟达、AMD、苹果等，直接巩固韩国在AI/HPC半导体供应链中的核心地位。

4. 此举反映AI驱动的先进制程和存储产能稀缺，长期订单将重塑全球产能分配格局，值得新人关注制造环节的供需传导。

1. AMD下一代旗舰GPUMI500将采用光互连技术，在HBM集成与4芯片封装互连方面超越Nvidia Rubin Ultra。

2. 该技术直接作用于封装步骤（流程第15步），用光信号取代电信号实现芯片间通信，显著提升带宽与能效。

3. 影响AMD、英伟达及光互连器件供应商，可能加速硅光子与共同封装光学赛道成熟。

4. 光互连是突破大算力chiplet的散热和功耗瓶颈的关键，新人可理解为“用光纤代替铜线连接芯片内部组件”。

1. 华为副董事长徐直军公开表示，公司已找到工作路径，无需EUV光刻机等领先设备也能生产接近最先进水平的硅芯片。

2. 这通常涉及多重图案化、自对准等工艺改进，直接影响光刻、【蚀刻】和薄膜沉积等前道步骤（步骤6、7、5）。

3. 可能影响中芯国际、华为海思等国内企业，并对ASML、应用材料等设备商在中国市场的布局产生长期冲击。

4. 若实现规模量产，将打破出口管制的技术路径封锁，新人可关注这对国产替代和成熟制程创新竞赛的深远意义。

1. SK海力士据报道已开始招聘3D堆叠DRAM-on-Logic工程师，该架构将DRAM直接垂直集成在逻辑芯片上，并已确保一家美国客户。

2. 该技术属于先进封装（步骤15），可能采用混合键合实现高密度互连，打破传统2.5D HBM的外置堆叠限制。

3. 影响客户端AI芯片设计商、SK海力士自身及三星等对手；移动处理器与端侧AI应用将率先受益于【超紧凑集成】带来的功耗优势。

4. 这标志着存储与逻辑的整合进入三维时代，新人可将其视为“把内存和处理器盖成垂直楼房”，大幅缩短数据搬运距离。

1. 英特尔与蓝思科技（Lens Technology）合作，加速开发基于玻璃基板的先进封装解决方案。

2. 对应制造流程中的封装环节，旨在用玻璃基板替代传统有机基板，提升互连密度与能效。

3. 影响英特尔自身封装生态，并为服务器CPU/GPU提供更高性能的异构集成平台，与台积电CoWoS路线形成竞争。

4. 玻璃基板被视为下一代先进封装的关键材料，优势在于更好的平整度与热稳定性，有助于实现更大面积的Chiplet互联。

1. SemiWiki对比了台积电CoPoS（面板级封装）与英特尔EMIB（嵌入式多芯片互连桥）两种先进封装方案。

2. 均聚焦于封装环节，适用于高性能计算的Chiplet异构集成，但技术路线与成本结构不同。

3. 影响台积电、英特尔封装技术布局，以及NVIDIA、AMD等设计厂商的芯片选型。

4. 面板级封装利用方形基板提升产出效率，而EMIB依赖局部硅桥进行高密度互连，两者竞争将决定下一代AI芯片的物理架构。

1. SemiAnalysis调研50+企业后指出，AI预算存在内部分配不均，但整体需求并未出现悬崖式的突然收缩。

2. 影响AI芯片需求预期，尤其是GPU、ASIC和HBM等硬件采购，间接拉动先进封装和HBM产能规划。

3. 利好NVIDIA、AMD等AI芯片供应商及上游代工链，削弱市场对“AI资本支出见顶”的担忧。

4. 数据显示少数“超级用户”消耗大部分Token，企业持续扩大AI采用，支撑数据中心硬件投入的长期逻辑，有助于稳定晶圆厂产能扩张信心。

1.据《华尔街日报》，华为预计今年其AI芯片出货量将达到150万片左右。

2.属于芯片制造与封装环节，涉及先进制程及CoWoS等封装技术。

3.直接影响华为及其代工合作伙伴，间接影响英伟达等竞争对手的市场份额。

4.在美国制裁背景下，华为AI芯片规模翻倍显示其自主供应链的进展，但良率和产能仍是关键制约因素。

1.发生了什么：三星代工称几乎所有AI客户都在咨询3D IC技术，但DRAM级3D IC需完全定制，三星与SK海力士因标准DRAM量产模式而持谨慎态度。中国【长鑫存储】（CXMT）受美国限制无法切入HBM，转而加速布局3D IC利基市场。

2.属于产业链哪个环节：先进封装与3D堆叠（DRAM-on-Logic），属于封装步骤。

3.可能影响的公司或赛道：三星、SK海力士、CXMT、博通、NVIDIA等AI芯片设计商。

4.为什么值得关注：3D IC绕过制程微缩，垂直整合逻辑与内存，或重塑AI芯片架构，同时为中国存储厂商提供差异化突破口。

1. Intel公布Q2营收161亿美元，同比增长25%，创15年最大增幅；Intel 18A-P制程按计划进入风险生产阶段。

2. 风险生产是量产前的重要过渡，涉及完整晶圆制造流程（尤其光刻步骤6），产品设计接近冻结以验证工艺稳定性。

3. 利好Intel自身产品与代工业务，同时推动ASML等设备供应商订单；财报提到部分Panther Lake处理器已用High-NA EUV量产。4. 18A是Intel重夺技术领导力的关键节点，风险生产里程碑显示其先进制程进展符合路线图，将加剧与台积电、三星的竞争。

1. V-GaN技术中心开设全新测试与表征实验室，旨在加速氮化镓（GaN）微电子的产品化进程。

2. 覆盖从【晶圆制造】到测试的环节，尤其针对GaN器件的外延、掺杂和可靠性验证。

3. 推动GaN功率器件在服务器电源、快充等领域的应用，利好纳微半导体、英飞凌等GaN厂商。

4. 测试是GaN器件产业化的瓶颈之一，该设施帮助初创公司跨越从原型设计到量产的“死亡之谷”，缩短技术落地周期。

1.Nvidia CEO黄仁勋在旧金山AI峰会前会见韩国总统，讨论加深合作伙伴关系。

2.涉及AI芯片供应、HBM内存采购及AI工厂建设，贯穿封装与存储环节。

3.直接利好三星、SK海力士等韩国存储及代工企业。

4.Nvidia进一步绑定韩国“K-AI”国家愿景，意在确保HBM及先进封装产能，巩固其AI硬件生态的稳定性。

1.SemiAnalysis发布分析，探讨AMD突破英伟达CUDA生态的可能性，并指出MI455X量产遭遇困难。

2.涉及AI GPU的软件生态（CUDA替代）和晶圆制造/封装量产环节。

3.影响AMD、其客户及台积电等代工和封装伙伴。

4.AMD在软件和集群稳定性上的持续投入是打破CUDA护城河的关键，但量产良率问题可能拖累其2026年AI GPU的铺货节奏。

1.发生了什么：NAVER、NVIDIA与Brookfield合作扩建韩国国家AI工厂，部署NVIDIA DSX平台，提供全栈低成本AI基础设施。

2.属于产业链哪个环节：终端AI数据中心部署，拉动上游AI芯片、服务器和网络设备需求。

3.可能影响的公司或赛道：NVIDIA、NAVER、Brookfield，以及韩国AI初创生态系统。

4.为什么值得关注：AI工厂成为国家级战略，韩国借助NVIDIA生态加速转型AI枢纽，进一步扩大GPU和AI内存的需求空间。

1. 中国DRAM龙头【长鑫存储】（CXMT）定于7月27日上市，IPO预计筹资人民币579亿元，为科创板开板以来最大规模募资。

2. DRAM制造涵盖从硅晶圆到封测的全流程（尤其薄膜沉积、光刻、【蚀刻】等前道步骤），产能扩张将直接拉动国产设备与材料需求。

3. 长鑫存储的加速追赶对三星、海力士、美光等现有DRAM巨头形成价格与份额压力，并刺激国产替代链成长。

4. 巨量资金注入将支撑其技术赶超与产能爬坡，新人需注意存储芯片产业的周期性波动与此次IPO对全球DRAM格局的潜在冲击。

1. 蔡司半导体制造技术部门（ZEISS SMT）宣布扩产，以应对AI带来的芯片制造需求增长。

2. 对应制造过程中的光刻步骤，蔡司提供光刻机中的关键光学系统。

3. 影响ASML光刻机的交付节奏，间接利好台积电、三星等晶圆厂，并可能缩短DUV/EUV光学系统交期。

4. 光刻光学系统是光刻机的“眼睛”，其交期直接影响晶圆厂产能扩张，此次扩产有助于缓解先进光刻节点的产能瓶颈。

1.发生了什么：NVIDIA与SK集团达成超5000亿美元合作倡议，SK海力士将联合开发下一代HBM等AI内存；SK电讯将建设2GWNVIDIA Vera Rubin DSXAI工厂，韩国亦宣布SK五年内向全球供应7500亿美元先进内存。

2.属于产业链哪个环节：后道封装（HBM堆叠）与AI系统基础设施，映射封装、测试及数据中心部署。

3.可能影响的公司或赛道：SK海力士、SK电讯、NVIDIA，以及HBM设备与材料供应商。

4.为什么值得关注：AI工厂和定制HBM标志着存储巨头从标准化出货转向系统级深度绑定，巨额投资显示AI基础设施竞赛进入新阶段。

1.发生了什么：三星电子与【博通】签署谅解备忘录，未来五年供应2000亿美元先进内存半导体，并合作开展AI芯片代工。

2.属于产业链哪个环节：前道晶圆制造（DRAM/NAND）和先进封装，以及晶圆代工服务。

3.可能影响的公司或赛道：三星电子、博通，以及SK海力士、美光等竞争内存厂商。

4.为什么值得关注：巨额合同折射AI对高性能内存的饥渴，三星通过内存与代工双线绑定大客户，巩固其在AI供应链的核心地位。

1.据《华尔街日报》，Apple正在游说白宫允许其使用中国制造的存储芯片，而美光则极力反对。

2.直接影响NAND闪存与DRAM的采购来源，属于存储器供应链环节。

3.涉及苹果、美光、中国存储厂商及美国出口管制政策。

4.Apple以通胀和成本为由寻求豁免，但美光认为这将削弱美国本土存储产业，双方争执凸显地缘政治与商业利益的激烈碰撞。

1. AMD正式公布代号Venice的EPYC 9006系列服务器CPU，主打核心数、内存带宽提升，面向AI代理工作负载。

2. 影响服务器CPU市场，采用先进制程（预计3nm/2nm）及先进封装，驱动前道与后道制造需求。

3. 直接巩固AMD在与英特尔、AWS Graviton等竞品的服务器芯片地位，利好台积电、Amkor等代工与封装伙伴。

4. 在AI推理逐渐向CPU扩展的趋势下，更高的核心密度与内存带宽使其成为数据中心AI基础设施的重要组成部分。

1.Anthropic CEO公开表示已与三星电子和SK海力士签订供应协议。

2.属于存储器（DRAM/NAND）采购环节，直接影响存储原厂的客户结构。

3.涉及三星、SK海力士等存储制造商，以及Anthropic作为AI大模型客户。

4.AI巨头直接绑定存储产能，类似微软与OpenAI的做法，将加剧高端存储的供应紧张，对中小客户形成挤出效应。

1.SemiAnalysis指出，随着KV缓存卸载技术普及和SSD价格飙升，存储从AI训练的配角变为核心。

2.涉及存储设备（SSD）及服务器存储架构，直接影响数据中心的存储配置。

3.影响Supermicro等服务器厂商，以及三星、SK海力士等存储原厂。

4.AI推理需求推动大容量、高带宽存储方案成为瓶颈，企业级SSD的密度和成本将直接影响AI服务的扩展性和总拥有成本。