PSMC Q2营收环比增27%至172.9亿新台币,DRAM代工价格7月上调45%。受益于AI算力需求激增及存储价格飙升,公司毛利率扩张至28%。利多。硅电容获Intel认证,2027年12吋产能目标破1万片,且与美光合作HBM及先进制程量产在即。
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PSMC Q2营收环比增27%至172.9亿新台币,DRAM代工价格7月上调45%。受益于AI算力需求激增及存储价格飙升,公司毛利率扩张至28%。利多。硅电容获Intel认证,2027年12吋产能目标破1万片,且与美光合作HBM及先进制程量产在即。
韩日研究人员提出V-Die与MOSAIC架构,将DRAM垂直放置以解决HBM散热问题。V-Die通过液冷将互连提升4倍并降低37%延迟,MOSAIC则利用感应耦合提升30%容量与3倍热导率。中性:该技术目前仍处于原型阶段,对现货价格无直接影响。
JEDEC发布JESD330-4标准,定义SPHBM4接口,利用4:1串行化将信号从2048降至512。该标准允许在有机基板上使用HBM4同款DRAM颗粒。利多:有机基板成本低于硅基板,有望降低HBM4模组成本并提升堆叠数量。
Intel计划开发XBM和ZAM以挑战HBM主导地位,目标2030年商业化。尽管面临生态系统壁垒,但并行开发表明其决心。关注:该技术趋势对当前供需无直接影响。
特斯拉AI5芯片在三星代工厂完成流片,将采用2nm工艺量产,集成12颗SK海力士内存。该芯片由三星和台积电双线代工,马斯克预计将成为史上产量最大的芯片之一。利多三星代工与SK海力士,高产能预期将推高相关供应链需求。
美光承诺向GlobalWafers德州工厂投资5亿美元以确保300mm晶圆供应,并将2035年前美国支出上调至2500亿美元。此举旨在解决关键原材料短缺问题,并实现40%的DRAM产能本土化。利多:长期供应链安全得到保障,先进制程产能瓶颈风险降低。
苹果M7 Ultra计划搭载1.5TB统一内存并瞄准Blackwell级AI性能。该芯片预计2028年发布,但受限于当前内存供应短缺,量产进度取决于短缺缓解。利多:高容量内存需求确认,加剧DRAM供应紧张。
Georgia Tech研究人员推出“Open DRAM Model”以分析3D DRAM架构。该模型支持对6F2 BCAT、4F2 VCT及堆叠3D DRAM的电路级分析。利多:该技术为未来存储架构演进提供重要分析工具。
SK海力士CEO预测2027年为最差年份,短缺将持续至2030年。AI数据中心需求激增及HBM产能紧缺是主因。利多,供需缺口扩大,价格维持高位。
苹果2026年新品全线涨价,DRAM与NAND闪存价格同比翻倍。AI产业疯狂抢占存储产能,2nm先进制程与自研基带推高整机成本。利多存储与先进制程板块,供需紧张将持续推高价格。
苹果削减iPhone 17标准版产能三分之一,因存储芯片和3nm代工成本飙升。三星与SK海力士将产能转向HBM,导致手机端DRAM与NAND紧缺。利多存储芯片与晶圆代工板块。
三星电子预计Q2利润同比暴涨18倍至580亿美元,受DRAM和NAND价格周环比上涨40%和50%驱动。利多存储现货价格。
TrendForce预测服务器DRAM合约价QoQ涨13-18%。尽管长协限制了涨幅,但供应紧张仍推动报价走高。利多:供应紧张支撑价格上行。
美光计划2035年前投资超2500亿美元,将美国DRAM产能占比提升至40%。此举旨在强化本土制造能力,利空DRAM价格,因产能大幅扩张可能加剧供应过剩。
长鑫存储启动科创板IPO募资295亿元,用于升级17nm产线、扩产DDR5及研发HBM。资金将重点投向AI服务器和高性能计算领域。利空。产能扩张将增加市场供应,对DDR5及HBM价格形成压制。
SambaNova混合计算平台结合H200与SN50 RDUs在MiniMax M2.7基准测试中达到763 tok/s。该架构通过分离预填充和解码任务,旨在延长老旧GPU机队的生命周期。关注 - 基准测试验证了SambaNova的技术,但尚未对标准组件的供应短缺或价格变动产生直接影响。
预计2026年预算智能手机出货量将暴跌22%,内存成本占低端机型BOM比例高达64%。SK海力士、三星和美光将晶圆产能转向高利润的HBM,导致标准内存供应被“饿死”。利空:标准DRAM和NAND闪存价格面临下行压力,预算手机需求萎缩将加剧库存积压。
SK海力士与三星股价单日跌超6%,KOSPI暴跌5.35%,主因海力士ADR上市套利及杠杆ETF踩踏。利空短期股价,但HBM供需缺口仍存,ADR获大额认购。
Omdia 预计 2026 年 Q1 低端智能手机的存储芯片成本占比将升至 60%,导致出货量下降 22%。DRAM 和 NAND 价格上涨挤压了面板和传感器等部件的利润空间。利多:存储芯片价格面临上行压力,而高端手机需求保持韧性。
台积电PIC产能将从500片/月激增至2028年的25,000片/月。随着AI服务器带宽需求提升,英伟达、博通等大厂将率先采用COUPE平台。利多,CPO技术加速商业化,带动光学引擎及测试设备需求。