三星代工瞄准汽车与边缘AI芯片，计划2026年推出第二代8LPU+平台并沿用DUV产线控制晶圆成本
三星电子晶圆代工业务计划于2026年推出第二代8LPU+平台，将其已超过八年的8纳米制程延伸至另一世代。该举措瞄准汽车电子、机器人和边缘AI芯片的需求，同时利用现有深紫外（DUV）产线以控制晶圆成本。此为计划，尚未落地。
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三星电子晶圆代工业务计划于2026年推出第二代8LPU+平台，将其已超过八年的8纳米制程延伸至另一世代。该举措瞄准汽车电子、机器人和边缘AI芯片的需求，同时利用现有深紫外（DUV）产线以控制晶圆成本。此为计划，尚未落地。
UMC与AP Memory于10月22日宣布一项技术与制造合作伙伴关系，共同为AI数据中心开发下一代供电解决方案，结合UMC的深沟槽电容（DTC）技术与晶圆制造能力以及AP Memory的硅电容设计与系统集成专长。该合作发布的背景是AI与高性能计算（HPC）芯片功耗上升，正加速向近芯片供电与先进封装集成转变。此为双方宣布的合作计划，内容涉及为AI数据中心开发下一代供电解决方案。
据统计，近一个多月来，已有新亚制程、华之杰、观想科技、园林股份、安德利等约10家传统主业上市公司抛出跨界半导体、PCB、机器人等热门科技赛道并购方案，但其中不乏失败案例，例如东百集团在公告拟收购光电资产三天后便宣布终止。天使投资人、资深人工智能专家郭涛分析，在政策红利持续释放的背景下，A股公司跨界并购科技标的的节奏显著提速，但跨行业整合的深层壁垒并未消解，过往案例普遍面临整合难、兑现弱的现实问题。
2026年10月12日，应用材料公司总裁兼首席执行官Gary Dickerson在加利福尼亚州桑尼维尔的EPIC中心揭幕仪式上发表主题演讲，旨在通过早期合作伙伴参与和共同创新，推动半导体技术栈的创新。该中心旨在将应用材料与行业合作伙伴聚集在一起，共同开发下一代材料、工艺和设备。
韩国芯片厂商LX Semicon宣布出售其碳化硅（SiC）相关专利，标志着其正式退出SiC市场。据披露信息，公司正在出售超过60项专利组合，涵盖SiC功率半导体器件和外延晶圆，预期售价低于10亿韩元；专利涉及SiC MOSFET技术（包括平面型和沟槽栅结构、终端及栅极焊盘设计）以及外延晶圆技术，组合覆盖韩国、美国、中国大陆、欧洲、日本和台湾地区，部分专利有效期至2045年。专利正出售给一家韩国功率半导体公司，具体交易细节尚未披露。原因方面：行业观察人士指出，电动汽车需求停滞拖累SiC市场增长，削弱了相关业务的近期回报预期；自Lee Yoon-tae于2023年末出任CEO以来，公司转向核心业务并通过资产处置精简运营，且已于2024年缩减其SiC研发团队；财务压力也加剧了这一决定，公司营收连续三年下滑，从2022年的2.1193万亿韩元降至2025年的1.6391万亿韩元，2026年上半年营收同比下降7.6%，营业利润骤降39%，而显示驱动IC（DDI）仍占公司总营收的86%以上。此次出售是LX Semicon退出SiC的最后一步，公司此前已清算与日本Sanken Electric的功率器件合资企业。
纳微半导体推出G4H08MT23GB4系列2300 V碳化硅(SiC)全桥功率模块，面向能源转换与电网基础设施，基于行业标准SiCPAK™封装形式，导通电阻(RDS(on))为8 mΩ，采用纳微第四代GeneSiC™ Trench-Assisted Planar™ (TAP)技术。该系列扩展了纳微包含2300 V和3300 V器件的超高压SiC产品组合，目标应用包括固态变压器、电网级电池储能系统、太阳能逆变器、兆瓦级EV充电基础设施和高压DC-DC转换。模块采用氮化铝(AlN)活性金属钎焊(AMB)基板以改善散热并提供超过5 kV的电气隔离，环氧树脂灌封可减少内部机械应力并限制湿气和污染物侵入，据纳微称其导热性是硅凝胶的十倍；大电流压接引脚每引脚载流能力是标准压接连接的两倍，并可选预涂导热界面材料(TIM)。该系列计划按纳微AEC-Plus可靠性基准进行资格认证(该基准超出AEC-Q101和JEDEC要求)；G4H08MT23GB4(HC)系列样品(含大电流变体和预涂TIM选项)现已可提供，工程师还可申请EVB-UHVSIC-GB-E-DPT-1双脉冲测试系统。原文未说明价格或供货量产时间表。
美光于2026年10月22日宣布放弃未来的4F² DRAM架构，结束约二十年的研究。公司称该架构没有有意义的密度优势、会增加制造复杂性和成本，并存在根本性的扩展限制；美光CTO Scott DeBoer表示电容器间距而非晶体管标称面积决定DRAM位密度，并称4F²在超过某一点后没有可持续的扩展路径，最终将由3D DRAM取代。美光承认4F²技术上可行且已制造过基于该架构的实验性器件。4F²理论上较6F²减少约33%单元面积、可将每片晶圆的存储单元数量提高50%，但美光认为这些理论优势在实践中不一定转化为更高密度。美光计划继续扩展传统6F² DRAM，通过缩小电容器间距和工艺节点提升位密度，其1δ工艺计划于2027年下半年进入量产，位密度较前代提升mid-20%（20%中段），并计划在未来DRAM世代采用High-NA EUV光刻；公司同时在开发多代3D DRAM生产节点，但未披露何时进入商业生产。据TechInsights，三星和SK海力士仍在路线图中保留4F²存储单元。
快科技10月22日报道，美光总裁兼首席技术与产品官Scott DeBoer在2026年度技术网络研讨会上表示，经过二十多年研究，4F² DRAM架构不存在可行的微缩路径，其相对于6F²的密度优势被指为'有点神话'，并暗示长鑫正在实施的4F² DRAM技术是死路一条。美光将跳过4F²，坚持6F²并全力转向3D DRAM，将3D1、3D2两代3D DRAM写入长期路线图，并同步推进晶圆键合与垂直HBM。该表态直接回应长鑫存储本月早些时候宣布的计划：2026年底前推出基于4F²架构的DDR5 RDIMM服务器内存；该消息曾引发全球存储股集体重挫，SK海力士单日暴跌超10%，三星跌超7%。美光认为密度瓶颈在电容间距而非单元架构，且4F²需引入垂直沟道晶体管，对原子层沉积和选择性外延工艺要求极高，设备昂贵且良率爬坡困难，为缩小30%面积而多付50%制造成本商业逻辑不成立。报道称长鑫押注4F²的原因在设备约束：因无法获得EUV光刻机，中国厂商在平面微缩路线上被锁死，4F²是在DUV条件下继续推进制程的少数工程选项。行业路线已分裂：三星采取中间策略，计划2027年完成1d nm节点6F²量产、2028年底前再导入4F²；SK海力士同样在评估两条路线。原文未说明原因之外无其他影响。
据快科技10月22日报道，英特尔CEO陈立武近日在媒体专访中警告全球先进芯片制造不应由一两家公司垄断，称英特尔、台积电、三星及日本Rapidus都有必要承担扩充制造基础的责任。其依据是：台积电在7纳米以下先进逻辑芯片代工市场份额已接近九成，整体晶圆代工市占率约73%，且全球AI芯片95%的产能依赖一家企业，风险极高。被问及在美国制裁限制中国获取EUV光刻机的情况下中国能否在五到十年内追上美国先进芯片制造水平时，陈立武回答'就目前来看，我认为并没有落后太多'，并称中国大陆拥有许多优秀人才，清华大学、北京大学等高校研发能力不逊于麻省理工和斯坦福。报道提到，蔡司半导体业务负责人此前评估中国在最新EUV技术上落后约15年；文中还称中国大陆在缺乏最先进EUV、面临严厉出口管制的受限环境下，通过架构创新和成熟工艺深度挖掘不断缩小差距，中芯国际先进制程仍停留在7纳米级别，华为等芯片设计企业正通过逻辑折叠技术在DUV工艺条件下挖掘性能潜力。
美光据报将继续采用6F² DRAM架构而不采用4F²，即使中国竞争对手CXMT正在推进后一种设计。据Nikkei报道，美光总裁兼首席技术与产品官Scott DeBoer在近期一次技术网络研讨会上表示，经过20多年的评估，4F²目前'不在路线图上'；公司计划扩展6F²架构，同时开发3D DRAM作为更长期的替代方案。DeBoer解释称，DRAM位密度主要由电容间距而非仅由单元架构决定，并指出4F²存在根本性微缩限制、更高制造复杂度和更高成本。路线图方面：1γ节点已进入大批量生产，将支撑未来12个月内推出的产品；下一节点1δ预计2027年下半年进入批量生产，目标位密度提升约20%中段水平，并将支持DDR6、LPDDR6、HBM5和垂直HBM（vHBM）等下一代存储产品；1ε节点开发晶圆键合以提升位密度并支持AI应用；1ζ和1η节点正在探索High-NA EUV、新材料等创新以延伸平面DRAM微缩。3D DRAM在路线图中位于1ζ与1η节点之间，但与平面DRAM并行开发，采用与否取决于成本、制造复杂度和器件性能。产品方面，美光正准备DDR6和LPDDR6，分别目标达到DDR5两倍带宽和较LPDDR5提升35%能效（特定密度下能效提升更大）；在近期送样512GB DDR5 RDIMM后计划推出1TB RDIMM。AI方面，公司推进vHBM（将存储直接堆叠在处理芯片上以提供大幅更高带宽），与标准及定制HBM产品并行开发，但热管理仍是挑战，封装工作包括混合键合、更高HBM堆叠和改进散热。NAND方面，美光计划于2027年下半年爬坡第11代（G11）技术，G11目标达到G9 NAND两倍位密度、1.5倍I/O速度和更低数据传输能耗，并将采用晶圆-on-晶圆键合、层数超过400层。
PSMC第三季度营收环比增长23%、同比增长80%至213亿新台币，净利润分别环比增长98%、同比增长338%至65亿新台币，毛利率提升20个百分点至48%，原因是存储器价格上涨和代工产能紧张。据Liberty Times，PSMC总裁Martin Chu预计第四季度营收将环比实现两位数增长，因平均售价持续上升；第三季度已完成的存储器晶圆ASP比同期投片晶圆低逾30%，说明近期涨价尚未完全反映在营收中，价格较高的晶圆预计在第四季度贡献更多。据TechNews，全球DRAM供应紧张（主要厂商将产能转向HBM并逐步退出特殊型DRAM）使PSMC特殊型DRAM代工价格保持高位；PSMC与Micron的1p DRAM合作正在推进，PDK将于2026年底交付，设备预计2027年一季度到达，试产计划2027年二季度开始。PSMC称MLC NAND供应紧张推动高容量SLC NAND需求，公司正将SLC代工平台转向24nm；AI服务器所需NOR Flash为传统服务器的三至五倍，PSMC是中国以外唯一的NOR Flash代工厂。据PSMC财报说明会，其8英寸和12英寸逻辑代工服务的投片晶圆ASP第三季度上涨8–10%；由于产能持续受限，公司计划在2027年进一步调涨价格10–20%，并正在谈判长期协议(LTA)以锁定价格和产量。55nm BCD产品已开始出货，客户寻求三年合约；2026年代工产能满载挤压智能手机PMIC生产，主要手机厂商寻求2027年产能；2027年MOSFET和IGBT产能的80%已由LTA覆盖；GaN产品已进入小批量晶圆生产，等待最终客户验证。IPD订单能见度延伸至2028年，8英寸和12英寸晶圆已量产；WoW混合键合技术小规模试产进行中，量产目标2027年上半年。Micron PWF项目按计划推进，中试线建设预计2026年底完工，量产计划2027年第四季度。
DeepSeek开源了推理框架DeepInfer，并配套发布DeepSeek Recipe用于统一Codex的Responses API、Claude Code的Messages API等各家接口与DeepSeek的交互格式，且同时适配华为和英伟达硬件。文章称按其公开的内部账本，手把手跟上的话一张卡一天能收米6100块，并对比称现在最贵的B300租一个小时也就不到60块（9刀）。技术细节方面：Confidence Head置信度预测头相比之前挨个核查减少了足足30%的工作量，提高了4%～7%的token吞吐；V4.1 Flash出厂时硬盘里的缓存占用压缩到了前代的八分之一，并采用SWA Bounded Replay（有界回放）技术使处理输入的计算量直接砍半；MTP多Token预测早在DeepSeek V3时引入，今年七月份发布DSpark批量生成草稿。DeepSeek在公告中说明，推理系统中的KVCache管理与负载均衡组件因与内部基础设施耦合较深，相关代码目前尚未完整开源；已开源代码更利好软件芯片厂商调试或中小企业私有化部署，对云服务大厂和直接竞争对手则不够用。
据IT之家10月21日消息，2026世界智能网联汽车大会于2026年10月21日至23日在北京亦庄举办。据蓝鲸汽车报道，奇瑞控股集团董事长尹同跃在会上谈及中国汽车出海时建议车企一定要谦虚低调，不要在海外变成'海吹'，称中国车企在海外很多方面与国际传统车企还有很大差距；同时认为要吸取此前摩托车出海的经验，坚决不能打价格战，要做好准备、不要盲目出海。他还表示非常愿意和国际主机厂进行深度合作，实现共赢，并称此前奇瑞在西班牙、南非等市场都盘活了一些其他主机厂的闲置产能。销量方面，奇瑞集团公布的最新数据显示，9月奇瑞集团出口207,814辆，单月出口再次突破20万辆，并创下中国汽车单月出口新纪录。尹同跃此前曾表示，今年中国汽车出口有望超1000万辆，其中新能源车会超过一半（此为预测，非已实现数据）。
AMD与Intel于当地时间10月20日宣布，将把双方在PyTorch中的x86 CPU优化工作整合到oneAPI深度神经网络库（oneDNN）中，以简化x86中央处理器（CPU）的人工智能开发。该举措旨在减少AI生态系统的碎片化，并使优化技术更易于获取，让开发者能够更轻松地在AMD和Intel CPU上构建、维护和部署AI应用。oneDNN是一个开源深度学习加速库，最初由Intel开发，现由Linux基金会旗下的UXL基金会管理。此外，AMD与Intel还在AI计算扩展（ACE）方面开展合作，这是x86指令集架构（ISA）的下一代扩展，旨在加速AI计算中的基本运算——矩阵乘法，该技术将通过未来的oneDNN更新集成到PyTorch中。
据快科技10月21日报道，在x86生态咨询小组（EAG）的推动下，AMD与Intel近日宣布了一项合作：AMD将把其ZenDNN优化技术全面整合进Intel主导的oneDNN开源深度学习库，整合后oneDNN成为PyTorch在x86 CPU上的默认加速后端，开发者不再需要为两家处理器分别维护两套软件路径。此前oneDNN由Intel开发并针对自家芯片深度调优，AMD另维护兼容oneDNN API但内核专为Zen架构编写的ZenDNN分支，混合部署AMD与Intel CPU的服务器集群中开发者需按硬件选择不同库构建。整合后AMD的Zen专属优化将向上游合并至oneDNN主干，开发者依赖一个统一库即可在任意x86芯片上获得最优执行路径。AMD同时以指导委员会成员身份加入管理oneDNN的UXL基金会，从外部贡献者变为核心决策方之一；Intel数据中心战略项目副总裁Jeff McVeigh表示开发者不应为发挥x86 CPU最佳性能而被迫思考独立的软件路径。两家公司还正在联合推进AI Compute Extensions（ACE）矩阵乘法扩展指令集，借助统一的oneDNN，ACE在PyTorch中的支持只需集成一次，而非在两家各自代码路径中重复实现。
DeepSeek正与华为展开深度合作，参与影响华为未来人工智能芯片的设计，华为工程师分阶段进驻DeepSeek办公地点，将大模型训练中的实际需求纳入芯片设计决策，相关反馈涉及模型计算任务分配、处理器间数据传输等底层细节，并将被纳入计划于明年年初推出的芯片设计。双方合作的下一步是训练环节的全面切换：DeepSeek计划最早于今年年底开始使用华为昇腾950DT进行预训练，目前相关测试仍在推进。华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，后者将同时用于训练和推理；DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司的最高优先事项之一。软件生态方面，DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，训练中每一个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现。市场份额方面，IDC数据显示2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额已降至34%，华为以28%紧随其后，差距缩至6个百分点；华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。
ASML与Xanadu宣布开展合作，研究先进光刻工艺能否抑制光子量子计算中最关键的工程限制之一——光子损耗。双方将针对Xanadu的光子量子硬件研究先进光刻工艺，重点考察更严格的图形化控制能否抑制损耗机制并改善容错、实用规模机器的前景。该合作计划特别将光学损耗与线边缘粗糙度（LER）联系起来：光刻定义波导及其他纳米光子结构的横向边界，实际边缘中的纳米级偏差会扰动波导折射率边界，将导光耦合到辐射模式或产生背散射，导致传播损耗。ASML贡献光刻成像、工艺窗口、计量和计算校正方面的专长，Xanadu贡献器件需求、光子电路设计和量子级性能数据。原文明确指出：该合作并不意味着ASML在制造量子计算机，公告也未指定生产节点、工具平台或数值损耗目标；这是一项研究工作，旨在理解哪些光刻手段可以制造更低损耗的光子结构，近期成果是工艺知识而非成品容错机器。成功还将取决于封装、光纤到芯片耦合、探测器效率和光源质量，这些仅靠光刻无法解决。
这是一篇技术综述性文章（非市场事件），介绍以仿真为主的SiC和GaN功率变换器热建模方法。文章指出，宽禁带（WBG）器件开关速度更快、击穿电压更高、单位面积导通电阻更低，但热量集中在极小区域，局部热流密度可达每平方厘米数千瓦；若散热不当，可能导致热失控、栅氧化层退化、焊点开裂和灾难性器件失效。一篇发表于MDPI期刊Electronics的综述强调，WBG性能主要受器件内发热位置和封装散热有效性制约，而非仅取决于半导体本身的电气特性。文章说明4H-SiC在室温下热导率约为硅的3倍（约490 W/m·K 对 150 W/m·K），但工作时随温度按非线性规律显著下降；横向GaN HEMT的热量集中在栅极边缘附近微观区域，易形成局部热点，热建模需在栅漏区采用高空间分辨率。仿真工具链分三层：器件与封装级3D FEA/CFD仿真（如Ansys Icepak、Siemens Simcenter Flotherm）、降阶模型（Cauer/Foster RC网络ROM，Siemens的Embeddable BCI-ROM技术可在保护IP的前提下共享封装热模型），以及系统级电热协同仿真。文中举例Onsemi与Ansys开发了多保真热建模流程用于验证工业应用中的SiC MOSFET功率模块，并介绍了基于机器学习的快速结温估计方法。原文未涉及价格、产能、供需或任何市场变化。
文章为背景性内容，未涉及具体价格或事件：从碳化硅功率器件到硅光子学，新加坡正在建设所需的基础设施和产业伙伴关系，以将深科技研究推向市场。原文未说明原因，也未给出任何具体数字、日期、公司或产品细节。
据快科技10月20日报道，DeepSeek正与华为展开深度合作，参与影响华为未来人工智能芯片的设计，合作已超出通常的供应商与客户范畴，报道将其与中国两大科技企业加速降低对英伟达芯片依赖相关联。合作形式为华为工程师分阶段进驻DeepSeek办公地点，将大模型训练实际需求纳入芯片设计决策，相关反馈涉及计算任务分配、处理器间数据传输等细节，并将被纳入计划于明年年初推出的芯片设计。下一步为训练环节全面切换：DeepSeek计划最早于今年年底开始使用华为昇腾950DT进行预训练，目前测试仍在推进；一次大规模预训练通常需要数千至上万颗AI芯片组成集群并连续运行数周。供应层面，华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，用于训练和推理。DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司最高优先事项之一。软件方面，DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，与面向英伟达的组件一一对应，且每个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现。IDC数据显示，2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额已降至34%，华为以28%紧随其后，差距缩至6个百分点；华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。上述训练切换与产能分配均为计划，测试仍在推进。
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All teardowns| Analog | $0.68 | −5.9% |
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| Connector | $0.75 | +0.2% |
| CPU | $386.74 | −21.3% |
| DDR4 | $88.40 | −0.2% |
| DDR52026-W13 | $14.89 | −11.2% |
| GPU | $478.20 | +8.2% |
| MCU | $0.68 | −61.7%Unusual |
| MLCC | $0.01 | +54.0%Unusual |
| MOSFET | $0.12 | −82.8%Unusual |
| PMIC2026-W13 | $0.44 | −12.5% |
| SSD/HDD | $288.43 | n/a |