- 生成式人工智能（AI）浪潮席卷全球半导体产业，却可能为汽车供应链埋下新的不确定性。 瑞银最新发布的全球汽车产业研究报告警告，受AI服务器需求暴增影响，DRAM产能正大幅向高带宽记忆体（HBM）倾斜，导致汽车级存储器面临价格上涨与供应短缺的双重压力，相关冲击预计将自2026年第二季开始逐步浮现。瑞银指出，全球三大DRAM供应商三星电子、SK海力士与美光，为追求更高的毛利率，已明确将产能重心转向AI服务器所需的HBM产品，由于汽车级DDR内存与AI芯片共享有限的硅晶圆产能，HBM产能快速扩张，势必排挤车用DR
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瑞银 DRAM 汽车
- 根据TrendForce最新的记忆现货价格趋势报告，关于DRAM的现货价格持续日复一日上涨，尽管交易依然低迷，供应商和交易员囤积库存，推动主流DDR4 1Gx8 3200MT/s芯片平均价格上涨9.64%。与此同时，在NAND，尽管一些买家采取了观望态度，现货交易者对未来价格趋势持乐观态度，却拒绝降价以刺激销售。详情如下：DRAM现货价格：受强劲的合约价格上涨推动，现货价格连续日涨。然而，由于供应商和交易商不愿释放库存，交易量依然受限。主流芯片（即DDR4 1Gx8 3200MT/s）的平均现货价格已从上
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DDR4 DRAM NAND
- 据韩媒Chosun Biz援引市调机构Omdia数据，2026年三星电子的DRAM晶圆产量预计为793万片，较2025年的759万片增长约5%。SK海力士的DRAM产量则预计将从2025年的597万片提升至2026年的648万片，增幅约为8%。然而，由于技术升级至10纳米第六代DRAM（1c）制程可能引发短期产能损失，实际增产幅度或低于预期。美光的年产量预计维持在约360万片，与2025年持平。尽管三大DRAM厂商的产能均有所增加，但与市场需求相比仍存在显著差距。韩国KB证券分析显示，客户端DRAM需求的
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DRAM 供应
- 华硕发布了一段18秒的预告视频，展示了其即将推出的Neo主板，旨在与市场上最好的主板竞争。ROG Crosshair、ROG Strix、TUF Gaming和ProArt系列的新Neo版本将为AMD的AM5平台带来显著的生活质量升级，目前AM5平台拥有一些最优秀的CPU。硬件界又到了令人兴奋的时代，品牌们准备在CES 2026上发布最新创新产品。紧随MSI和技嘉发布Max和X3D更新之后，华硕凭借备受期待的Neo系列登上了聚光灯下。虽然“Neo”代表新或近期，但这些即将推出的AMD主板很可能继续基于AM
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AM5“Neo”主板 华硕Neo主板 CES 2026 NitroPath DRAM
- 随着人工智能基础设施的逐步扩充，内存供应紧张，价格飙升。《商业时报》援引行业专家的话，预测云高速内存消耗到2026年可能达到3艾字节（EB）。值得注意的是，考虑到高速内存如HBM和GDDR7的“等效晶圆使用量”，报告警告称人工智能实际上可能占全球DRAM供应近20%。报告指出，3EB预计将由三个关键组成部分驱动。首先，跨主要平台——谷歌（Gemini）、AWS（Bedrock）和OpenAI（ChatGPT）——的核心推理工作负载预计实时内存需求将达到约750PB。考虑到实际部署所需的冗余和安全裕度，这一
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AI DRAM HBM 存储
- 借助使“隐形斗篷”成为可能的光扭曲技术，科学家们开发出一种既能实现微观细节又能实现高通量的新型3D打印技术。研究人员建议，他们的新技术有望实现复杂纳米级结构的大规模生产。潜在应用包括药物递送和核聚变研究。目前，3D打印复杂微观特征最精确的方法是双光子光刻。该技术使用液态树脂，只有当树脂中的感光分子同时吸收两个光子而非一个光子时才会凝固。 双光子光刻技术使得体素——相当于像素的三维结构——体积仅几十纳米的器件成为可能。然而，双光子光刻技术在大规模实际应用中被证明过于缓慢。这在很大程度上使其成为实验
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3D 打印 超构透镜 超材料 双光子光刻
- 三星电子于7月完成了6代10纳米级工艺的1代1c DRAM开发后，现正推进下一代DRAM技术。据The Elec报道，三星与三星先进技术研究院（SAIT）发布了一种实现亚10纳米DRAM的新方法，可能适用于0a和0b DRAM。正如韩国新闻2024年底报道，三星计划于2025年发布第六代10纳米1c型HBM4DRAM处理器，随后于2026年推出第七代10纳米1维DRAM，并计划于2027年前推出首款亚10纳米0安DRAM。《The Elec》援引的一位业内消息人士指出，虽然该技术仍处于研究阶段，且数年内难
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三星 DRAM
- 在内存价格急剧上涨的背景下，即使是三星也感受到了压力，尽管三星内部拥有强大容量。DealSite透露，三星电子DX部门CEO兼负责人卢泰文将在2026年1月6日至9日在拉斯维加斯举行的CES 2026开幕日会面美光CEO Sanjay Mehrotra。正如报道所强调的，活动期间此类会议较为罕见，但消息人士称三星请求此次会议是为了应对移动DRAM供应收紧的问题。据DealSite报道，讨论将聚焦于即将推出的Galaxy S26的LPDDR5X，因为飞涨的价格使得与三星DS部门和美光的合同尚未解决。正如Se
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三星 存储 DRAM
- 据路透社消息，中国NAND闪存制造商长江存储已就其被列入“实体清单”一事分别向美国国防部、美国商务部发起了诉讼。12月5日，长江存储于美国华盛顿联邦法院对美国防部提起诉讼，要求法官阻止国防部将公司列入所谓“涉军名单”并撤销这一认定。长江存储成立于2016年7月，是国内专注于3D NAND闪存及存储器解决方案的半导体集成电路厂商，旗下有零售存储品牌致态。长江存储以1600亿元的估值成功入围了胡润研究院最新发布的《2025全球独角兽榜》，位列中国十大独角兽第9、全球第21，成为半导体行业估值最高的新晋独角兽。
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长江存储 3D NAND 闪存 存储器
- 近日，英伟达宣布入股新思科技，并开启多年深度合作，引发行业广泛关注。作为一家以算力和应用见长的芯片公司，为什么要亲自“下场”绑定一家 EDA 工具商？与之相呼应的是，台积电早已与楷登电子在先进制程与 3D 封装上形成紧密合作，把工艺规则直接嵌入设计工具之中。 这一系列动作清晰地揭示了一个深层趋势：在摩尔定律逼近极限、先进封装成为算力增长核心引擎的今天，半导体产业的竞争范式正从单一的制程竞赛，转向系统级的协同优化。想要继续提升性能、控制成本，就必须实现“工艺 + EDA + 设计”的深度协同，而
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算力巨头 EDA 晶圆厂 3D IC
- 第六届IEEE WINTECHCON 2025于2025年11月12日至13日，召集了800多名女性工程师、技术专家、行业领袖、学术界、学生和研究人员，主题为“以数据驱动的半导体创新改变未来”。今年，该会议由IEEE班加罗尔分会、IEEE计算机科学学会班加罗尔分会和Women in Engineering AG班加罗尔分会联合主办，由三星半导体印度研究院（SSIR）主办。IEEE班加罗尔分会主席Chandrakanta Kumar博士表示：“IEEE Wintechcon 2025展示了印度半导体创新引擎
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半导体产业 嵌入式系统 IEEE Wintechon 2025 3D IC 集成
- 芯片制造商正越来越多地采用晶体管层堆叠技术，在有限空间内集成更强计算能力。然而，当前用于检测可能导致 3D 芯片失效的深埋缺陷的技术，要么效果不佳，要么具有破坏性。不过，一家初创公司表示，基于人造钻石的新型量子传感器有望帮助代工厂在生产过程中快速捕捉这些隐藏缺陷，且不会对芯片造成损坏，这可能为行业节省数十亿美元成本。马里兰州大学公园市量子技术公司 EuQlid 的联合创始人兼首席执行官 Sanjive Agarwala 表示：“芯片中电流传输所依赖的互连结构若存在缺陷 —— 无论是金属沉积不当、硅片裂纹还
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氮空位缺陷 3D 芯片 量子传感器
- 在巩固其在 HBM 领域的领导地位后，SK 海力士正在与 SanDisk 合作开发高带宽 NAND 闪存 （HBF），该闪存通过 NAND 增强 HBM，用于 AI 推理工作负载。与此同时，据报道，该公司正在探索更广泛的内存领域：高带宽存储 （HBS）。正如 ETnews 报道的那样，哈佛商学院将移动 DRAM 和 NAND 相结合，以提高智能手机、平板电脑和其他移动设备的 AI 性能。报告援引消息人士解释说，SK海力士正在将低功耗宽I/O DRAM与NAND堆叠在一起，以创建HBS，它可以堆叠多达16层
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SK海力士 高带宽 存储堆叠 NAND DRAM
- 记忆体价格涨势持续升温，第四季DRAM市场可望迎来全面上修。 TrendForce最新调查指出，全球云端服务供应商（CSP）积极扩建数据中心，带动服务器用DRAM合约价走强，供应商同步调高报价意愿，使一般型DRAM价格预估涨幅由原先的8%~13%，上修至18%~23%。 惟目前合约价尚未完全开出，后续仍可能再次调升，反映出供需持续偏紧，市场气氛转趋乐观。观察近期CSP采购节奏，从原本保守转为积极，加单需求扩及多家原厂，尤其高容量、高频率规格的服务器DRAM需求上升，已出现排挤效应，推升主流产品报价稳步垫高
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DRAM TrendForce
- 在流行媒体中，“AI”通常意味着在昂贵、耗电的数据中心中运行的大型语言模型。但是，对于许多应用程序，在本地硬件上运行的较小模型更适合。自动驾驶汽车需要实时响应，没有数据传输延迟。医疗和工业应用通常依赖于无法与第三方共享的敏感数据。但是，尽管边缘 AI 应用程序可以更快、更安全，但它们的计算资源要有限得多。它们没有 TB 内存占用或有效无限的功率。对于数据中心来说，可能有些抽象的约束对边缘人工智能施加了硬性限制。在 2025 年 IEEE 国际内存研讨会的一篇特邀论文和随后的预印本中，ETH 计算机科学教授
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存内计算 边缘AI DRAM
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