Veronica半导体速报

1.NVIDIA专供中国的H200 GPU进口审批接近落地，但预计分配量低于20万片，不到企业申请量的一半。

2.属于芯片供应链与出口管制环节，制约了NVIDIA在中国的AI芯片销售，并影响中国AI企业的算力建设步伐。3.同时DeepSeek等中国大模型厂商加大对自研AI芯片的投入，可能利好国产GPU/ASIC设计公司及本土代工生态。4.关注原因：管制松动但供应受限，反而强化了中国AI企业走自主设计道路的决心，长期将改变全球AI芯片供应格局。

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1.imec最新技术路线图将半导体制程推进至0.3nm A3节点（2038年），并指出传统晶体管缩放可能在A10节点后达到极限。

2.属于前道制造中的光刻与晶体管架构研发，影响未来工艺节点的设备与材料选择。3.为台积电、三星、英特尔的长期技术竞合提供参考，同时推动CFET、2D材料等新架构提前预研，设备商需相应布局。4.关注原因：路线图表明即便EUV持续演进，器件架构的颠覆性转变已不可避免，早期技术押注将深刻影响十年后的产业格局。

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1.NVIDIA下一代Rosa CPU可能直接采用台积电A16（1.6nm级）工艺，并利用背面供电技术Super Power Rail提升晶体管密度。

2.属于前道晶圆制造中的化学机械抛光（CMP）步骤（第11步），背面供电需要将硅晶圆减薄至极薄且极度平坦，导致CMP抛光步骤比N2节点再多出15-30%。3.直接影响CMP设备供应商（如应用材料、泛林）与CMP浆料等耗材厂商，利好相关半导体材料产业。4.关注原因：A16通过背面供电释放正面空间，是延续摩尔定律的关键，而CMP是实现全局平坦化不可替代的工艺，其用量激增将显著拉动设备和耗材需求。

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1.台湾AI服务器大厂纬创公布第二季度营收达8954亿新台币（约279亿美元），同比增长62.4%，创历史新高，并确认AI服务器出货将逐季增长至年底。

2.属于后端服务器组装与系统集成，直接拉动前道晶圆代工、HBM内存、先进封装等全产业链需求。3.NVIDIA的GB300（Blackwell Ultra）将支撑下半年主力，而下一代Vera Rubin服务器本季度开始小量出货，利好GPU、HBM及先进封装供应链。4.关注原因：纬创业绩验证了AI基础设施投资并未放缓，反而加速，上游芯片制造和封装产能将面临更长时期的紧缺状态。

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1.AMD CTO Mark Papermaster在RAISE峰会指出，AI堆栈正在演进，agentic AI时代需要异构计算与系统级优化。

2.属于AI芯片设计方向与系统应用层面，不直接映射到单一制造步骤，但会引导未来芯片架构的定义。3.AMD正凭借CPU+GPU+FPGA的异构方案形成对NVIDIA的差异化竞争，其开放生态可能吸引部分云端客户。4.关注原因：在NVIDIA纵向整合日趋紧密的背景下，AMD的系统级优化策略能否在推理市场打开缺口，是AI芯片赛道的重要变量。

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1.xAI利用NVIDIA GB300 NVL72系统完成Grok 4.5的训练，并此前收购AI编程工具Cursor，意图整合硬件、模型与编码数据，形成用户增长飞轮。

2.属于AI应用与基础设施层，强劲的算力需求向上拉动GPU、服务器和先进封装产能。3.xAI因此可能成为NVIDIA GB300的最大客户之一，在AI编码市场中挑战OpenAI Codex与Anthropic Claude Code，同时Cursor的庞大用户数据将成为关键壁垒。4.关注原因：xAI的垂直整合策略表明，AI竞争已从单纯的模型质量，升级为“硬件-平台-数据生态”的全栈较量。

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