近期AI算力领域动态密集:深圳“鹏城云脑Ⅲ”存储性能夺得全球双料第一,标志着我国高端智算技术迈入领跑阶段;AI驱动的芯片需求激增正促使三星与SK海力士在韩国加速新建晶圆厂,同时AI零部件产能排挤也被预期将推动晶圆代工成熟制程涨价至2027年;美国方面警告称AI数据中心电力需求的激增可能威胁钢企运营成本,并最早于2027年引发电网停电风险;此外,美团与华为同日发布开源大模型,应用材料则推出了针对AI芯片的3D制造设备线。
1、三星和SK海力士表示韩国新晶圆厂的芯片需求激增
三星电子和SK海力士表示,半导体需求的激增正在推动在韩国西南部建设新的芯片制造厂的计划。SK海力士首席执行官表示,人工智能的快速普及推动了存储器需求的激增,促使该公司在韩国西南部建设新的半导体工厂。他指出,仅靠计划中的龙仁芯片集群不足以满足未来的需求。在同一场合,三星CEO全英贤表示,鉴于目前的市场趋势,他预计芯片需求将激增,因此正在加快在龙仁以外地区建设新芯片集群的筹备工作。三星电子芯片部门负责人JUN表示,稳定的电力供应对新的芯片集群至关重要,并呼吁政府扩大核电产能;三星SDS将在西南地区建设一座价值17万亿韩元的AI数据中心。
2、深圳“鹏城云脑Ⅲ”存储性能登全球榜首
德国汉堡国际超级计算大会(ISC26)发布最新一期IO500全球存储性能榜单,“鹏城云脑Ⅲ”以603334分的成绩斩获IO500全球总榜、研究榜双料第一,大幅刷新世界纪录,标志着我国高端智算技术和系统迈入全域领跑新阶段。作为深圳市唯一列入国家重大科技基础设施“十四五”规划清单的大科学装置,“鹏城云脑Ⅲ”由鹏城实验室牵头,完全建成后,算力规模达16000PFLOPS,将成为国内单体规模最大、支撑万亿参数神经网络模型研究的大科学装置。“鹏城云脑Ⅲ”首创横竖双向融合扩展模式,单集群支持512节点管控,整体聚合带宽突破100TB/s。系统可承载EB级海量数据存储,集成向量检索等核心功能卸载能力,全面适配AI科研、超级计算、大数据分析等高端场景,达到海量存储、极速吞吐、高效算力的统一。
3、美钢铁协会:数据中心用电激增 威胁钢企运营成本
美国钢铁制造商协会(SMA)的一份最新报告显示,数据中心对电力的“无止境”需求,每年将使美国钢铁企业的电力成本增加数千万美元,并威胁到这些企业的运营。根据美国能源部下属的劳伦斯伯克利国家实验室的最新预测,到2030年,数据中心可能消耗美国9.5%至15.3%的电力。
4、美股核电龙头警告:美部分地区最早明年就可能停电 AI巨头们低估了前方阻力
美国核电龙头艾索伦电力(Exelon)首席执行官Calvin Butler最新警告称,由于电力需求不断增长给电网带来压力,美国最早可能在2027年面临停电,而且需要更高的电费来为新的基础设施提供资金。他指出,人工智能(AI)超大规模数据中心运营商令人“措手不及”,并且“低估了”他们的数据中心将受到的阻力。
5、机构:AI零部件产能排挤、大厂减产加剧,预估晶圆代工成熟制程涨价效应延伸至2027年
根据TrendForce集邦咨询最新调查,随着AI Server、General Purpose Server(通用型Server)与Edge AI周边需求持续升温,晶圆代工产能配置明显朝AI相关产品倾斜,加速改变成熟制程供需结构。八英寸制程受惠于AI相关Power订单增量及TSMC(台积电)、Samsung(三星电子)减产,产能利用率与代工价格强势拉升。十二英寸成熟制程则因TSMC启动减产,有望带动中长期转单效应;加上55nm(含)以上Power IC订单强劲,引发台系晶圆厂减产High Voltage(HV)制程、订单流向陆系厂供应链等效应,以及AI相关新兴应用增量排挤、原物料通膨等因素,导致十二英寸成熟制程代工涨价氛围,预估涨势将延伸至2027年。
6、普徕仕:人工智能的下一波机遇可能在供应链更上游
普徕仕集团投资组合专家Amanda Ng在一份报告中指出,下一阶段的人工智能相关投资机遇可能出现在供应链的更上游,而非那些备受瞩目的人工智能平台或芯片制造商。她指出,先进封装、半导体基板和高端印制电路板(PCB)等领域正变得日益关键。尽管这些组件在人工智能所需的总物料清单中占比相对较小,但仍可能成为关键的瓶颈。她还提到,即便这些产品的价格仅有小幅上涨,也能显著提振制造商的盈利,同时对终端客户而言仍在可承受范围内。
7、应用材料发布系列用于AI芯片的3D制造设备 瞄准HBM堆叠工艺
应用材料公开了面向AI半导体使用的三维(3D)芯片制造设备产品线。该系列设备主要侧重于如高带宽存储器(HBM)、芯粒(Chiplet)、混合键合(Hybrid Bonding)等先进封装工艺所需的平坦化、沉积、和计量检测等。具体来看,本次公开的设备包括用于封装领域的先进化学机械抛光 (CMP)、电化学气相沉积 (ECD) 和等离子体增强化学气相沉积 (PECVD) 设备等,还新增了基于电子束的工艺控制设备,并升级了其用于DRAM工艺的外延设备。
8、机构:一季度全球晶圆代工2.0市场营收同比增长23%
根据Counterpoint Research最新发布的晶圆代工供应追踪报告,2026年第一季度全球晶圆代工2.0市场营收同比增长23%,达到860亿美元。这一增长主要由AI GPU和AI ASIC的强劲需求推动,进而带动了先进制程晶圆需求,并提升了先进封装产能利用率。AI投资周期正在重塑半导体价值链,加速行业迈向“晶圆代工2.0”时代。晶圆代工2.0的核心特征是将晶圆制造、先进封装和测试能力进行深度融合。台积电仍是这一趋势的主要受益者,同时,随着先进封装产能成为AI供应链中的关键瓶颈,领先的OSAT(外包半导体封装与测试)厂商也获得了更多增长机会。
9、东芝推出采用最新一代工艺的80V N沟道功率MOSFET
东芝电子元件及存储装置株式会社6月30日宣布,推出采用东芝最新一代工艺U-MOS11-H制造的80V N沟道功率MOSFET——TPM1R408RH。该MOSFET面向AI数据中心和通信基站等工业设备的开关电源。新产品即日起开始出货。
10、环联连讯:已获得大量销售合约 主要涉及200Gb/s磷化铟光电二极管
环联连讯在港交所公告,集团近期已获得大量销售合约,使得集团手头所有销售合约总值于本公告日期已超过10亿美元。该等销售订单大部分来自全球制造商。该等销售合约主要涉及200Gb/s磷化铟(InP)光电二极管。其应用范围包括用于AI数据中心与下一代AI基建的800G/1.6T收发器。
11、里昂首次覆盖AI PCB板块 予广合科技跑赢大市评级
里昂发表研究报告,首次覆盖AIPCB板块,并首予五家中国AI PCB/CCL公司跑赢大市评级。其中,广合科技(01989.HK)获给予目标价251.4港元。该行认为,广合科技作为国内高性能服务器PCB的领先供应商,拥有卓越技术及高客户认可度,将受惠于高性能计算及AI服务器需求上升,以及PCB规格升级所带来的单板价值增长。该行指出,广合科技广州及泰国基地产能逐步释放,预期其AI相关业务将显著加速。里昂估计,广合科技2026至2028财年净利润分别为20.04亿元、29.53亿元及41.98亿元人民币,期内收入年复合增长率达48%,净利润年复合增长率达60%。
12、英国竞争监管机构拟加强监管苹果、谷歌移动平台:放宽应用“引流”限制 并推进NFC开放
英国竞争与市场管理局(CMA)6月30日宣布,就针对苹果和谷歌移动平台的新一轮监管措施展开公开咨询。根据拟议要求,两家公司将不得限制英国应用开发者将用户引导至应用商店外的网站或其他平台完成支付、订阅或交易,以增强市场竞争、降低开发者对官方应用商店的依赖。CMA还提出,引流相关收费应遵循“公平、合理”原则,并预期相关费用将低于现有应用商店佣金水平。与此同时,CMA正就苹果iOS近场通信(NFC)功能开放的技术实现方式及收费机制征求意见,以推动移动支付等服务的竞争与创新。上述措施属于英国数字市场竞争制度下针对苹果、谷歌移动平台监管计划的一部分。
13、龙蟠科技:迪克化学数据中心冷却液产品已获得华为技术认证 并被列入认证名录
龙蟠科技在互动平台表示,迪克化学的数据中心冷却液产品已获得华为技术认证,并被列入《计算集群硬件液冷可部署要求》认证名录,是与华为液冷机柜完成兼容性测试的三家厂商之一。该产品兼具卓越防腐性能、高效散热性能以及优异杀菌性能。公司不仅提供单一冷却介质,还构建了覆盖“冷却液—清洗剂—运维管理”三位一体的数据中心全栈热管理解决方案。公司产品包括适用于高密度服务器与GPU集群的间接冷板式冷却液、面向高热流密度场景的浸没式冷却液、用于建设与运营阶段的专用管路清洗剂,并提供贯穿数据中心规划、运行、维护、换液及回收的全生命周期运维服务,帮助客户实现整体热管理优化。
14、斯迪克:MLCC离型膜近期已通过村田供应商准入 后续将持续推进送样验证工作
斯迪克(300806.SZ)发布投资者关系活动记录表公告,公司MLCC离型膜已搭建涵盖通用、中端、高端的完整产品矩阵,现有产品可稳定适配500-1000层中高端MLCC规模化生产,充分匹配AI算力、车规等高阶应用场景。客户布局方面,公司产品已覆盖大陆全部主流MLCC企业,并实现对国巨、华新科等台系龙头批量稳定供货;高端产品同步开展日系头部厂商认证测试。公司近期已通过村田的供应商准入,后续将持续推进离型膜产品送样验证工作。现阶段暂未实现批量供货,订单落地存在不确定性。1μm以下超薄MLCC离型膜量产研发存在多项核心难点,部分客户已完成超薄MLCC离型膜认证,今年6月已实现小批量供货,预计下半年相关业务将取得阶段性进展。
15、美团 LongCat-2.0 正式发布
今天,美团正式发布新一代万亿参数大模型 LongCat-2.0,并将对外开源。LongCat-2.0 预训练数据规模超过 30T tokens,覆盖中文、英文、多语言和代码等多类数据;面对万卡级训练中的硬件故障、通信异常、显存压力与数值波动,LongCat 团队从稳定性、正确性和效率三方面攻克国产算力训练难题。在稳定性上,通过 HCCL 异常处理、弹性扩缩卡和自动故障恢复,将月均日故障率降低 70% 以上;在正确性上,通过自研设计确定性算子、Bitwise 一致性验证和参数检测,保障训练结果的可靠,同时基于实践提升关键模块计算精度、优化 Reduce 逻辑;
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本文源自:市场资讯
作者:电报君
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