半导体

在2025世界人工智能大会（WAIC）上，曦智科技以「光电融合突破算力边界」为主题，全方位呈现了其「光子计算+光子网络」两大产品线的最新成果，特别是在光互连光交换技术领域取得的一系列突破性进展。曦智科技正以坚实的“硅光子”技术底座，构建智算集群新范式，并以此荣膺世界人工智能领域的高规格、国际化奖项“SAIL奖”，获得了产业界与学术界的广泛认可。
 
大会首日，曦智科技创始人、首席执行官沈亦晨受邀参加了2025 WAIC主论坛巅峰对话。围绕「未来算力走向何方」议题，沈亦晨作为算力革新前沿的探索引领者，与嘉宾共论算力对未来的核心价值，并剖析光子芯片等前沿技术在算力跃升中的关键作用。他将算力发展类比电力革命：正如电力提升生活舒适度，算力飞跃将释放思维与精力潜能。而光子芯片正以创新技术开辟新赛道，成为算力突破的核心引擎。

在2025 WAIC主论坛上，世界人工智能大会的最高奖项，2025 SAIL奖（卓越人工智能引领者奖）正式揭晓，曦智科技联合壁仞科技、中兴通讯共同推出的光跃LightSphere X——全球首个分布式光互连光交换GPU超节点解决方案，凭借其突破性原始创新荣膺该奖项，并作为本年度最具代表性的创新项目，成为SAIL四大评价维度（Superior, Application, Innovation, Leading）中“Innovation”（创新）维度的标杆案例。该方案以曦智科技的全光互连芯片为核心，创新性地提出了分布式光交换技术，解决了大规模算力集群中传统电互连、集中式交换的带宽瓶颈与扩展性受限等挑战，构建起高带宽、低延迟、灵活可扩展的自主可控智算集群新范式，相关论文已获国际通信网络领域顶级会议SIGCOMM 2025接收。



此外，曦智科技联合燧原科技推出国内首款xPU-CPO光电共封装原型系统，通过将光学引擎与计算芯片（xPU）在基板上实现光电共封装，将电芯片与光芯片的传输距离缩短，与传统可插拔光学相比，大幅提升信号完整性并降低损耗和延迟，同时显著降低系统功耗，有效提高光电转换的稳定性。


国内首款xPU-CPO光电共封装原型系统

作为国内首次采用CPO技术实现GPU直接出光的成功案例，该项目验证了xPU-CPO光电共封装技术的可行性与技术方向，同时为中国人工智能基础设施建设与先进光学封装产业突破奠定了关键技术锚点。

曦智科技与沐曦合作的光互连电交换超节点方案也首次公开亮相。该方案采用线性直驱光互连技术，具有低延时、高带宽、低功耗的特点，并支持长距离传输，突破跨机柜连接的限制，支持8台标准服务器共64张xPU卡的高速互连，为大模型训练及推理提供更灵活、更高效的并行策略支持，从而提升集群性能。

在展台，曦智科技全方位呈现了其「光子计算+光子网络」两大产品线如何以光电融合突破算力边界。



光子计算展区：重点展出了曦智天枢光电混合计算卡、PACE 光子计算处理器、OptiHummingbird 人工智能推理卡以及 Gazelle 光子计算评估板，展现了硅光技术重塑计算范式的潜力。值得一提的是，曦智天枢光子计算处理器是曦智科技2025年推出的全新支持商用算法的光电混合计算卡，包含目前全球最大规模128x128光子矩阵，具备复杂可编程性，用户可自由配置矩阵系数，通过PCIe高速接口可无缝集成现有计算系统，适用于多种商用场景。

光子网络展区：除光跃LightSphere X光互连光交互芯片、xPU-CPO光电共封装原型系统、光互连电交换超节点方案外，Photowave系列PCIe/CXL光互连硬件产品也同台展出，彰显曦智科技在解决数据中心资源解耦和池化高速互连挑战上的全面布局。

 

在2025世界人工智能大会WAIC「智算云启，共绘生态』论坛上，上海仪电集团联合曦智科技、壁仞科技、中兴通讯，正式发布中國首个光互连光交换GPU超节点——光跃LightSphere X。该超节点基于曦智科技全球首创的分布式光交换技术，采用硅光技术的光互连光交换芯片和壁仞科技GPU液冷模组与全新载板互连，并搭载中兴通讯AI国产服务器，以及仪电智算云平台软件，构建起高带宽、低延迟、灵活可扩展的自主可控智算集群新范式，即将于上海仪电智算中心落地。

万亿参数大模型与多模态训练的崛起，正推动算力集群迈入“万卡协同”时代。超节点架构通过深度整合GPU资源，在超节点内构建起低延迟、高带宽的统一算力实体，已成为支撑这一演进的关键技术路径。

当前业界一种常见方案是通过提升单机柜功耗来部署更多GPU，但受限于数据中心单机柜的功耗天花板，单机柜GPU密度提升存在瓶颈。对此，光跃LightSphere X采用光互连技术，通过增加机柜数量构建超节点，突破传统互连方式下超节点的物理限制。相比铜缆，光缆的远距离传输优势可实现交付与机柜解耦，其核心价值在于：突破单机柜功耗束缚，支持万卡级弹性扩展，兼容现有机房设施降低部署成本，并可按算力需求动态调整超节点规模，实现分阶段建设。

同时，光跃LightSphere X全球首创的分布式光交换（dOCS，distributed Optical Circuit Switch）技术则进一步提升了超节点的灵活度和系统可扩展性，从而达到提升系统性价比的目的。不同于传统的集中式交换，其通过在每个GPU上集成光交换功能，灵活切换GPU间互连拓扑结构。这不仅可实现故障场景下的拓扑实时重构，提高大模型训推性能，降低GPU冗余成本，还能按模型算力需求动态调整超节点规模，切换拓扑网络。此外，分布式设计支持GPU高带宽通讯域弹性扩展。光跃LightSphere X将实现2千卡规模部署。

得益于多计算芯粒（Chiplet）与CoWoS 2.5D封装协同设计的GPU模组，光跃LightSphere X拥有强大算力。该模组基于自主原创架构大算力（单卡1P级）通用GPU液冷模组，极大地增强了集群训推性能。通过自主研发智算云平台软件灵活配置超节点网络拓扑，支持密
集通信和更大TP&EP，高效适应各种大模型需求，大幅提高节点的可扩展性。OCS UBB采用独创的革新载板设计，超低损板材多层架构，互联拓扑丰富灵活。该训推一体架构可动态分配计算资源，既满足千亿参数大模型训练的高吞吐需求，又保障推理任务的低时延响应。

光跃LightSphere X的上层软件平台，其智算集群统一管理平台通过深度融合调度引擎与训推框架，实现了对超节点全生命周期的智能管控。光跃LightSphere X 也进一步聚焦构建全栈自主的智算生态，为中国算力基础设施提供：

 硬件层开放兼容：光交换技术不依赖于特定的数据传输协议，可无缝兼容不同厂商使用的互连协议，消除生态锁闭风险；
 突破核心器件与供应链瓶颈：分布式光交换芯片基于硅光技术，其设计与制造不依赖于先进半导体工艺节点；
 全栈软件自主：自研统一管理平台实现从调度、容灾到优化的全链路管控。


 

连于慧 2025.8.3
曦智科技主要有两个产品线，一个是光计算产品线，另一个是光互连产品线。选择在光互连爆发的时间点上，这是曦智第一次针对光互连产品线上，系统性的揭露产品进展与技术细节。







超节点的概念是什么？ 英伟达去年发布的NVL72超节点系统，在GPU间互连是通过NVlink以及NVSwitch。其与传统通讯和网络不同点在于，带宽密度特别高，传输的延迟特别低。它把72张英伟达GB200GPU，全部通过NVlink的方式，以非常高的带宽和低的延迟连接在一起，形成72卡超节点，起名叫NVL72。相比于传统，把一模一样的芯片和卡组成传统单机8卡服务器，再把单机8卡服务器通过传统网络互连的方式，9台连在一起。因为两台算力是一样的，都是72颗GB200英伟达芯片，所以可以拿来对比，唯一不同点在于连接方式。 NVL72是高带换、低延迟网络，而9个NVL8对应的是传统网络连接方式。

它们的性能在这里面的对比，对于用户来讲不需要非常高的响应，如果是非常低的响应情况，不需要跨单机8卡互连，整体吞吐量是比较接近的。当模型做得越来越大，以及客户对于响应度的要求越来越高。比如输入一个问题，用户会希望大模型更快回复，它开始要求超过单机8卡服务器之间的GPU也需要高带宽通讯。在那种情况下，NVL72超节点的优势会凸显，高于传统网络互连。当每一个用户TPS超过200的时候，我们会看到一模一样的算力，但是超节点吞吐量可以比非超节点提升3倍以上，这是超节点的概念。




沈亦晨表示，去年提倡超节点时，大家对这概念还很陌生，现在国内几乎所有AI芯片、服务器厂商开始拥抱超节点，该趋势已确立。这里带来另外一个问题，NVL72里面的芯片是采用最先进公艺的GB200。如果是英伟达的A100，大概可以与7纳米的国产GPU算力相比。如果比较英伟达的B200与A100在单芯片计算能力上，纯计算能力可以提高5～10倍。 72张NVL72的GB200大约等于500张国产GPU的计算能力，也就是一个NVL72超节点，哪怕要匹配它的计算能力也需要500个国产GPU，这是在制程上面没有办法进一步突破的前提下。

另外一个问题是，现在国内绝大部分数据中心用到的还是非超节点方案，传统的单机8卡+RoCE网络。我们可以选择完全跟随或者复制美国英伟达道路，把更多GPU塞到机柜里面去，GPU间通过短距离铜导线连接起来去做超节点，但很难继续把500个GPU塞到一个机柜里去，不管是从功耗、散热，包括体积在内都是有限制性的，因为高带宽数据在铜导线里传，只能传1～2米的距离，在这个距离内没有办法放下这么多GPU。

沈亦晨近一步分析，英伟达下一代的Rubin是用3纳米工艺，再往后2纳米的工艺，我们需要塞到一个机柜内的量不可能永远跟得上，所以这里就必须开拓第二路径，跨机柜的带宽互连能力，才有可能追赶上，甚至超越美国GPU密度。 跨机柜往往超过1米的距离，只有一种方案就是用光进行互连，而不能继续沿用原来的铜导线方案。这边涉及到GPU直接出光，然后做跨机柜的长距离互连，在我们现在看来是必经的一条路径。最终未来国内超节点方案，首先每个机柜内会尽量放更多算力，然后会有多个机柜通过光互连的方式连接成一个超节点。

他表示，现在面临的问题是，我们没有办法再次继续原样复制美国完整技术路线，然而我们在互连能力、光芯片能力上，其实并不受限制，这会催发我们自主创新开发出一些革命性“交通工具”，以及革命性的“交通调度系统”，以此应对现在特殊的情况。 首先，把光互连相比于电互连，光互连比喻成轨道交通，电互连更像是公路交通。轨道交通相比于公路交通，一来距离可以传得更远，其次是速度有机会做得比公路交通更快，并且有自己独特的网络体系。光互连技术已经存在20年以上，在30年前发明光纤，广泛应用到长距离通讯里面，就像轨道交通也已经存在50年以上。

说一下两个特点，第一个是光电转换芯片往往会距离GPU较远，现在光模块都是存在于数据中心交换机里面，它与GPU之间至少有1米以上的铜导线距离。如果我今天要去坐轨道交通，我得从这边跑到虹桥机场，或者更远跑到杭州火车东站才能坐上火车，中间这段传输延迟是非常大的。我们需要提升单通道互连带宽，还要提升通道的密度和数量，这就催生新的光电融合技术，也就是后面讲的三块，近封装/板载光学技术，把光电转换芯片从交换机上直接放到GPU板卡上，这样距离就从1米缩短到10厘米的距离，互连密度也能提高，再把DSP芯片去掉，这样能减少GPU与GPU之间的通讯延迟。

这一代的近封装光学，是目前已经批量落地的一套互连方案，也是我们目前看到唯一通过NPO方式连接的GPU超节点，下一个阶段就是最近炒得比较火的共封装光学，进一步把光电芯片到GPU，从10厘米级别距离缩短到1毫米的距离，直接把光芯片和电芯片放在一个封装里面，好处在于我们可以进一步增加互连带宽，只需要把电信号传1毫米就可以了，带宽能再进一步提升3倍左右的带宽，同时可以进一步减少传输的延迟。这次在WAIC大会，曦智也展示了一款与国内GPU公司，应该也是全球第一次实现Demo，把一个GPU芯片通过短距Serdes，只能传1毫米的Serdes，直接以共封装的方式把信号在GPU上就转换为光信号直接连出来。

而最终的光互连方式，应该是光芯片和电芯片在同一颗芯片，称为3D共封装方案，现在美国也有公司在做。概念类似楼下直接就是高铁站，我们把光芯片和电芯片直接堆叠在一起，直接进行数据传输，预计5年内能实现。



沈亦晨表示，希望通过近封装、共封装，以及最终3D共封装光电融合的方式，大大增加单芯片带宽，目标把单芯片带宽提高到2T每毫米，一颗芯片最终做到100T量级，今天可以做到2个T的量级。另外通过用光来代替电去做互连，把超节点内的芯片数量从8颗提高到500颗，两个叠加起来，我们在一个超节点内的总带宽可以比今天单机8卡的超节点提高3个数量级。如果能用3D共封装方案，可以在3个数量级上再上一个数量级，达到4个数量级超节点总带宽的提升，这是国产芯片的趋势，用大量带宽连大量芯片创造同样的算力。

第二个重要的技术，当我们把它从公路系统，发明一种新的交通系统（铁路），连得节点GPU数量越来越多以后，必须面对的问题是，在不同轨道或者不同光互连光纤中的调度能力，因为不可能是1000张GPU永远都是以一种连接，所以需要通过调度能力调度如此复杂的网络。这也是我们最近发布的光交换技术。

怎么比喻光交换和电交换的区别？电交换就像一辆辆小汽车，每一个信号都可以在电的交换机上选择往左或往右，但是在这种情况下，整个交换容量或者交换速率基本上取决于电交换芯片本身运算能力，也就是红绿灯的能力，在特别大的超节点网络上比较容易造成堵塞。

现在不同牌子的小汽车司机就像国内不同的GPU都是follow不一样的互连协议，好比每个司机对于红灯代表停还是走，可能都是有不同的理解，没有办法把多个厂商GPU通过同一种交换芯片，让它起到互连的效果，基本上每个GPU都要定制一颗交换芯片，以覆盖互连协议，这也是现在国内面临的一个困境。

目前好的电交换芯片都是用最先进工艺，但国产受到工艺节点限制的挑战。如果都用光互连，其实大家都已经上了轨道交通，何不尝试一种直接能在铁轨间进行切换的交换方式，直接连接光的通道。因此，曦智开发了光交换系统芯片，这次在WAIC上发布全球第一款分布式、用硅光技术呈现的光交换芯片，可以通过中央信号控制调配所有光纤，让光信号在波导之间进行信号的切换，这应该是全球独创的技术。

另外，把几百个GPU卡连成一个超节点以后会碰到一个问题，如果一个GPU坏了，整个超节点都会需要下线，随着超节点越来越大，有一个GPU会坏的概率成倍增长，所以，能不能在任何一个GPU坏的时候，能迅速把一个好的冗余GPU给协调到超节点内，能够继续运行。所谓传统电的插拔方案，每次坏了得重新插光纤，在光交换能力后，所有坏了的GPU可以在毫秒时间内直接把一个好的GPU给切换上去，可以大大减少由于冗余带来的成本增加。
 

连于慧 2025/4/22
MemoryS 2025闪存峰会在深圳举办期间，得一微电子（YEESTOR）首席市场官罗挺接受采访时表示，得一微在业界首次提出“AI存力芯片”的概念，通过积极布局产品，创造性的采用“AI存力芯片，重构计算范式”技术路径，在新兴市场取得跨越式进步，并投入到高规格手机、汽车存储，以及AI-MemoryX等新技术的研发和应用，为全球存储行业带来高效可靠的存算解决方案，加速AI创新应用落地。
 
得一微长期深耕存储控制芯片领域，目前产品矩阵覆盖AI智能终端、智算中心、自动驾驶等多个前沿领域，并立足SSD存储主控的成功基础上，成功打入手机和汽车的嵌入式存储领域。得一微2013年成功研发中国大陆首颗量产的eMMC主控，陆续推出UFS3.1、eMMC5.1等多款嵌入式存储主控，目前嵌入式主控芯片已通过知名客户的验证并实现批量采用，打入了核心手机厂商供应链。
 
在MemoryS 2025峰会上，得一微电子也展示多款车规及工规新品，包括全新国产车规级BGA SSD的推出，整体的车规存储领产品矩阵形成了全国产化的车规eMMC、BGA SSD、UFS全产品线布局。
 
在工业领域，得一微的工规级CFast存储卡采用高耐久性闪存颗粒，最大容量高达4TB，能够在极端温度、湿度、振动等恶劣环境下可以稳定运行，满足工业应用对数据存储的高可靠性要求。此外，得一微电子持续推出面向工业控制、嵌入式系统等场景的工规级CFast存储卡，进一步增强了了工规产品阵容。
 
目前，得一微已与数十家车厂及Tier1客户展开深度合作，持续推动车规存储技术的创新与应用，并在通信、能源、电力等关键基础设施领域得到了广泛应用。与此同时，公司也积极拓展新兴领域，加速布局机器狗、机器人、低空飞行等前沿科技市场，推动工规及车规存储产品的多样化与升级。
 
在存算一体技术方面，得一微电子积极布局CXL（Compute Express Link）存算芯片设计开发，为存算一体架构提供强有力的支持。 CXL存算芯片将显着提升存储与计算的融合效率，为未来AI计算、数据中心、智能制造、自动驾驶等领域带来新的解决方案。

 

连于慧 2025.3.20
MemoryS 2025在深圳成功举办，德明利以“自主研发+全球合作”定义存储方案，在媒体访谈环节，德明利表示，2024年重新梳理了产品线，特别是嵌入式存储产品，推出了eMMC、UFS、LPDDR等全系列产品。
 
据24年德明利半年报，SSD类产品与嵌入式存储类产品在营收占比已超过60%。2024年德明利发布并量产了两颗主控芯片，将自研芯片的数量提升到了10颗，这意味着产品实力的增强，更代表芯片研发团队和平台建设已日趋成熟。未来，作为国产自主研发型企业，德明利将推出更多的自研芯片，助力下游客户的商业成功。 
 
近期非常火爆的AI议题上，德明利将AI服务器和端侧AI的应用落地商机，设立为前瞻性产品，并锚定两大方向：

端侧AI适配方案：重点布局嵌入式存储及高端固态硬盘（如PCIe SSD），深化自研主控芯片和固件方案自研能力，切入高附加值赛道，满足AI设备的实时推理需求。

工业存储生态共建：携手国产生态厂商打造全栈兼容方案和可靠性标准制定，同步以自主研发的SATA SSD主控为核心，打造适配国产化替代的工业级SSD方案，并通过规模化供应链整合与高效交付体系，解决工业客户对长期稳定供货的痛点，推动国产工业存储方案的规模化应用与协同发展。
 
德明利首次推出的工业级存储解决方案也成为MemoryS 2025峰会焦点。聚焦智能制造、智慧交通、能源电力、网络通信等高价值领域，德明利通过“主控芯片+固件算法+定制服务”的全栈能力，推出行业专用方案，构建差异化技术壁垒。
 
自研主控芯片的能力是构建全栈智能存储生态的关键。德明利以自主研发的SATA SSD主控为核心，打造适配国产化替代的工业级SSD方案，并通过规模化供应链整合与高效交付体系，解决工业客户对长期稳定供货的痛点，推动国产工业存储方案的规模化应用与协同发展。
 
在寻求产品转型升级时，也在积极推动全球化的落地。德明利的全球化布局以“4+1+N”为核心，采用“直销+渠道分销”模式深化本地化合作，韧性供应链与敏捷交付能力的公司优势，将持续展现高端市场的差异化品牌势能。另一方面，面对同质化竞争等挑战，除了产品质量和完善的服务体系，并辅以强化技术自研与产品矩阵，适配多种应用场景。公司也持续引进高端技术人才，完善培养机制以支撑研发和国际化管理。
 

连于慧 2025/3/18
近期NAND Flash吹涨价风，除了闪迪向客户宣布2025年4月1日起涨价超10%，长江存储的零售品牌致态也将从4月开始涨价10%，存储行业等到春暖花开！ 前阵子业界传出长江存储将Xtacking独家专利授权给三星，长江存储市场负责人范增绪在深圳登场的MemoryS 2025论坛上意味深长表示，「很高兴看到业界的其他友商原厂在新一代产品或未来产品路线图上，也采用了类似架构，这是长江存储用创新给整个存储行业带来的核心贡献！」

生成式AI全球火爆两年来，高带宽HBM聚集所有存储行业的目光，自从2025年DeepSeek这种现象级的开源大模型问世后，大幅降低硬件门槛，让AI开始从云端四面八方走向地端，范增绪在MemoryS 2025论坛上表示，「AI已经不仅是辅助工具，而是正逐渐在改变我们生活和工作的方式，我们正在站一个全面人工智能时代的门口！」

他进一步指出，大模型和各个行业数据与本地数据结合重新的训练、推理，不只是新生的数据，还有很多以前的老数据、存档的数据又拿出来进行再次的训练，  无论是在云端、AI服务器包括终端、AI PC、AI手机、AI车，以及所有其他的AI+ 都需要大量的闪存。长江存储在2018年首次推出全新架构“晶栈”（Xtacking），把存储的阵列和存储的外围逻辑电路分别设计加工制造，然后再用混合键合方式牢固的结合成一个整体，这种架构有三大特点：更快的IO速度、更高的存储密度、更高的品质可靠性，很高兴看到其他友商也在产品路线图上采用了类似的架构，肯定了长江存储用创新带给行业的贡献。

过往长江存储在CFMS论坛上，多是宣传独家技术Xtacking的迭代进展。 2025年是长江存储成立的第9年，公司在技术领域准备完善后，决定首次在MemoryS 2025上完整全方位的存储解决方案和完整的生态建设，看得出来长江存储练功9年，已具备了扎实的技术、产品与生态圈，为下一步「出海」累积充足能量。

范增绪指出，长江存储的解决方案产品系列分为三个产品线，多数都以大规模量产：

第一，     满足于手机、平板、电视机顶盒等IoT需求的嵌入式产品线
第二，     满足笔记本、台式机各种容量规格的消费级产品线
第三，     应用在云计算、数据中心等等场景的企业级产品线

他也选择一些重点产品在MemoryS 2025上做详细介绍：

嵌入式产品UFS4.1：适用于旗舰的AI手机的旗舰产品，容量从 256～1TB共分为三个容量。 在1TB容量上，特点是厚度非常薄只有0.85毫米，适用于折叠手机。同样在性能上，已做到行业标杆，把UFS4.1的带宽速度做到了最高，也可以满足AI旗舰手机对功能的定制。

嵌入式产品是UFS3.1：这款产品去年就已经量产，广泛应用在国内的次旗舰手机里，它用单通道达到了很高的性能，可以看到它的顺序写和随机读写性能对比上一代有非常大的提升，这个对于用户来说有什么好处？ 顺序写的性能可以提高用户大文件写入手机的体验，随机读写的速度可以缩短每个应用打开加载的时间，提高应用和应用之间切换的流畅度。同样，就是因为它有单通道，所以它的功耗是显着低于其他业界友商，而且可以让终端的续航体验得到更好的提升。

嵌入式产品是UFS2.2：这款产品是一个升级的产品，同样的特点是业界首个512GB的UFS2.2，我们也看到越来越多终端手机有对大容量的需求，同样它的随机读写性能非常好，大于200K IPS，在应用的打开和加载方面会很快，应用和应用之间切换会变得更流畅，能效比比上一代产品有20%的提升，这样可以让我们的终端产品的续航更好。

应用在PC端的产品：

PC550：全新的旗舰产品，PCIe5.0产品，性能达到了10GB/S，兼容主流的AI PC平台，用4通道DRAM-Less架构，可以满足低功耗和高功耗比，这样可以让AIPC整体续航变得更好，散热可以变得更好，同时它是DRAM-less，单面设计，可以更好的适合旗舰的轻薄的笔记本电脑。

PClE4.0 PC上做了更好的升级，升级到PC450：和上一代产品一样用4通道可以做到PCle4.0带宽满速，且完全兼容上一代产品，让客户更高效的应用，同时有DRAM-less的低功耗、低发热的特点，让PC续航可以更长。

PC42Q：对比上一代性能有大幅的提升，可以做到7000MB/s，是PCle4.0带宽的上限，同时还有很高的可靠性，寿命高于业界其他的产品，它有超高的能效比，因为它不是DRAM Base，而是DRAM-Less的架构，适用于普通的个人电脑。

企业级应用方面：

长江存储有全新的PCle5.0产品PE511，这款产品也是基于Xtacking4.0的架构，将于今年晚些时候上市，这款产品性能对比上一代产品有100%的提升，同时也增加了16T、32T的大容量。它的耐久度对比上一代产品有20%的提升。

把企业级SSD与传统的企业级机械硬盘相比，具备许多优势：更好的性能、更低的延时，对于AI的预处理、AI的推理以及AI等等的计算有显着效率的提升。其次，企业级SSD方有更高的存储密度、更大的单盘容量，可以降低数据中心成本，同时带来带来节能省电、高效运维，让数据中心运维成本降低。

目前企业级存储包括eNAND的颗粒以及eSSD的解决方案，整个行业正在从TLC转换到QLC，长江存储与合作伙伴起一起推动把蛋糕做大。

最后，长江存储也指出，前几年公司发展确实受到一些「限制」，但我们不屈不挠坚持创新，持续挖掘闪存的价值，期望我们所有的行业、产业链不要只在国内这个小圈子里过度内卷，呼吁大家共同探索蓝海市场，发掘新的机会，给我们客户创造更多的价值！ 业界认为，由于存储产品是大宗标准品，大陆市场需求庞大但竞争十分激烈，像是长江存储这样规模越来越大的公司，未来想要持续扩大发展，追求成长，势必要考虑出海这条路线！
 

在今年的MemoryS 2025上，CFM闪存市场总经理邰炜以《存储格局 价值重塑》为主题进行了演讲。存储正在成为支撑AI算力落地的关键底座，邰炜表示，2024年存储行业迅速走出阴霾，并据CFM闪存市场数据显示，创造了1670亿美元的历史新高，其中NAND Flash市场规模达696亿美元，DRAM市场规模达973亿美元。同时在容量上看到，2025年NAND Flash和DRAM bit容量需求较2024年分别增长12%和15%。

从应用上来看，服务器市场已经成为存储需求发展的核心驱动力，2024年服务器NAND的容量暴增了108%，而服务器DRAM和HBM更是增长了24%和311%，手机和PC市场相比2024年也将有所增长。

CFM闪存市场数据显示，2025年服务器整机台数将继续增长至1330万台，其中AI服务器占比将达到14%，进一步推高服务器的存储配置。

相比较热火朝天的服务器市场，手机市场就显得略平淡。近几年随着消费者换机周期的一再延长，智能手机销量已经趋于平稳。而AI手机的出现将成为智能手机市场新的动力。作为主力的生产力工具，AI在PC上的落地将更显快速，邰炜表示，“今年我们预计AI PC相比去年将有质的飞跃”。

汽车作为存储的下一个重要应用市场，在整车厂的推动下，智能驾驶的普及率有望得以飞速提升，存储系统已从辅助部件蜕变为智能汽车的核心战略资源，车用存储迎来新的发展阶段。

在供应端，从各大存储原厂的财报都可看出，存储原厂基于稳住价格跌幅、保证利润的策略重心，减少旧产能，聚焦先进制程产品的生产以及技术的迁移。整个资本支出将更多投入到更先进封装或研发上，更侧重于HBM、1c、1γ和200层、300层这些先进产能。而整体wafer产出相比以往的增量将减少很多。

在消费淡季的影响下，2025年一季度DRAM和NAND价格已经全面下跌。但是，现在也看到了AI催动了需求的增加，存储技术朝更先进制程上迁移以及原厂在产能资本支出上正在减少。需求回升、供应趋紧，存储行业整体大幅供过于求的现状正在发生改善，尤其在现货市场上已经有了止跌的明显信号，预计在Q2季度，尤其部分NAND产品价格将率先开始止稳，Q3将有机会迎来整体的回升。”

在MemoryS 2025峰会现场，三星电子软件开发团队执行副总裁吴文旭以《人工智能浪潮：重塑存储与内存的新需求格局》为主题发表了重磅演讲。随着生成式AI向多模态融合加速演进，从文本生成到图像/视频合成的算力跃迁正重塑存储产业的技术标尺，对存储设备的性能速度、容量需求和能效优化都提出了更高的要求。

吴文旭表示，其沉浸式静默冷却技术已突破DRAM热管理瓶颈，适配下一代闪存产品，同时探索量子计算与SPDM加密协议的融合，强化数据安全。公司在中国西安建立全自动生产基地，通过数字孪生优化半导体制造流程，并部署66KW双驱电源系统，支撑高密度AI负载。三星强调，将持续联合全球合作伙伴完善CXL生态，推动量子技术产业化落地，并深化与本地客户在定制化HBM、大容量SSD等领域的合作，为AI基础设施提供全栈存储解决方案。

当下，全面人工智能时代正带动着信息技术产业再次变革，并对存力提出了更高要求。在MemoryS 2025峰会中，长江存储市场负责人范增绪发表了题为《晶栈Xtacking全面拥抱AI+时代存力需求》的主题演讲，针对AI+时代长江存储解决方案进行了介绍。

长江存储晶栈Xtacking架构目前已升级至4.0，为NAND带来了更高的IO速度，更高的存储密度和更高的品质可靠性。基于此，长江存储推出了X4-9060(512Gb TLC)、X4-9070(1Tb TLC)和X4-6080(2Tb QLC)三款产品，其在嵌入式存储，消费级SSD，企业级SSD等领域得到了广泛应用，优化了手机、PC的开机速度、应用加载速度，提升多任务流畅度和续航表现，全面拥抱AI+时代应用需求。

在企业级领域，范增绪提到：“QLC SSD相比传统机械硬盘拥有更高的性能和更低延迟，可显著提高AI训练推理效率。此外，其更大的单盘容量可节约机架空间，显著提升数据中心运营效率。”范增绪表示：“长江存储愿携手合作伙伴，共同推动企业级QLC发展。”

近两年，随着云服务提供商的投资集中在AI服务器，对高容量、高密度和更节能的SSD产品需求激增。铠侠首席技术执行官柳茂知在《后AI时代下的SSD市场愿景与关键技术》主题演讲中介绍，“HDD无法满足AI时代存储需求，将为SSD带来新的发展愿景”。

铠侠去年推出了CBA架构及BiCS8产品，并于两周前推出了BiCS10。铠侠将更灵活的CBA架构称为双管齐下的迁移策略。

铠侠BiCS技术路线图将分为两个方向，其一是使用更高层数和高密度的先进存储单元，其二是采用折旧存储单元的部分，这两个方向均能实现更低的成本。其中，BiCS10属于第一个技术分支，通过更先进的存储阵列实现更高的密度和更高的性能，能够支持PCIe 6.0和PCIe 7.0；BiCS9属于第二个技术分支，其存储阵列采用折旧产线生产，搭配最新的CMOS制程，支持PCIe6。柳茂知介绍，“从平面结构到3D堆叠，通过优化耐久性，NAND flash DWPD（每日全盘写入次数）的降低实现了成本下降。”

展望SSD接口演变，柳茂知表示，“PCIe Gen6样品将出现在2025年，部署将于2026年；PCIe Gen7样品将于2028年出现，部署将于2029年。但是大规模升级至PCIe 6接口将在两年后发生，因此客户有足够的时间导入PCIe Gen 5产品。铠侠BiCS8 PCIe Gen5 SSD在性能以及能耗上均实现显著提升。”
 

连于慧 2025.3.14

国内头部企业级SSD大普微董事长兼CEO杨亚飞在深圳举行的MemoryS峰会中表示，当今全球存储产业正进入黄金期，尤其是DeepSeek问世带动AI推理大爆发，传统机械硬盘无法负担频繁的随机查询，一定要用SSD，因此，AI时代的降临迎来了NAND Flash产业新一波黄金期，且未来可延续20年，没看有什么可以技术是可以替代闪存的。
 
杨亚飞在MemoryS峰会媒体论坛中，分享近期DeepSeek带动的AI一体机需求大爆发的趋势。他指出，为了隐私考量，企业不可能把所有资料都放上云端，过去很多中小型行业、研究机构没有能力和资源建构自己的大语言模型，但DeepSeek的出现打破常规，这种专门针对DeepSeek模型设计优化的AI一体机成为当前最火红的产品，让很多中小型企业也可以建立自己的小语言模型，里面装上自己的私有数据和应用，资料不用上传到云端，保密度和安全性都极高，目前AI一体机的主流存储容量约4TB～8TB，价格约2万元。
 
他进一步指出，未来SSD用量最大还是云，但DeepSeek的出现带给很多线下和边缘AI机会，这种AI一体机因为要能随机读写，不能使用传统的机械硬盘，一定要用SSD。 再者，如果要降选择成本的方案，那QLC绝对是最佳选择，其成本只有TLC晶片的三分之二，今年是QLC晶片进入企业级SSD的元年，北美已经有云端供应商开始采用QLC晶片的SSD。总体而言，DeepSeek一体机的应用对SSD会带来至少20％的成长。
 
杨亚飞进一步分享，AI带动的很多应用才刚开始而已，像是当年3G刚刚问世时，大家还在争论要不要用3G，当时3G让手机连网会往黄赌毒方面联想，但现在回过头想，如果当时没有3G，也不会有现在的滴滴、美团、共享单车，所有的新技术要落地和百花齐放，都是要先把路修起来，车子才能跑上。
 
我们现在还在AI早期，到2030年未来数据的增长不是线性的增长，可能是一个指数级的增长，AI工作流包括数据手机、数据预处理、模型训练、模型验证以及模型的推理，在整个全环节里我们可以看到只有数据的收集可以只用机械硬盘，其他环节都要用到SSD。因此，如何更好的优化SSD非常重要，QLC 晶片进入AI应用会是主流趋势。
 
举例而言，拿24TB的机械硬盘和30TB的QLC SSD做一个对比，明显看到性能上的差距非常大的，特别是在模型的训练和模型的推理，因为需要用到随机读写，这个方面QLC  SSD有碾压式的优势。
 
过去QLC SSD给大家使用寿命短的印象，擦写次数DWPD小于1，所以不敢用，但现在来主流QLC  SSD寿命在0.5DWPD，目前所有业务包括AI场景，90%的情况实际上我们用到的DWPD都是小于1的。此外，QLC  SSD在许多方面也有优势，它支持双端口，同时在随机读和随机写都达到了非常好的性能。 
 
AI的应用对存储提出了更高密度、更优成本、更大容量和更高性能的要求，大普微在2023年的时候发布了32TB的QLC，2024年发布了64TB，2025年已经到了128TB，预计2026年即将发表256TB大容量的QLC SSD。

 

连于慧 2025/2/25
这一波记忆体股价疯狂反弹的节奏中，谁的涨势最为凌厉？ 不是南亚科，也不是华邦，是三星记忆体代理商擎亚。擎亚这一波的凌厉涨势来自于三星HBM记忆体题材，其实擎亚从2023年就拿下三星HBM的代理权，但当时三星HBM量还非常小。直到2024年中，擎亚代理三星HBM记忆体炒过一波，但因为去年下半年市场状况不好，HBM题材也没有太好的表现。

擎亚在今日的法人说明会中释出三个关键讯息：

第一，拿下三星HBM大中华地区的独家代理权
第二，三星低阶的HBM2系列，预计会在年中EOL（end of life），下半年交货会以HBM3和HBM3E系列为主。
第三，三星HBM营收2025年将占擎亚营收至少50％。 （根据公司2024年说法是占20~25%，今年看法大幅调升占比）

2025年擎亚的HBM代理状况相较于2024年会有些不一样，今年擎亚拿到的三星HBM代理权属于大中华区，不只是台湾代理权。主要是受到川普重返白宫后的影响，美国对中国的高科技管制只会趋严，尤其是双方强烈对峙、比拼国力的AI关键战场上，美国绝对紧紧掐中，而HBM记忆体更是高阶AI技术的必要战略物资。

过去三星有高比例的HBM是供应给中国客户。如今，基于此大国博弈的背景下，为了避免美国反弹或是被限制从中国出货，三星从2024年中起，就将多数的HBM发货地转到台湾发货，擎亚也从三星台湾HBM独家代理商，变成三星HBM大中华地区的独家代理商，涵盖台湾和中国的HBM发货。

在HBM应用上，市场多数围绕在三星的HBM3E未能打入Nvidia供应链的话题，甚至传出三星必需要重新设计。 AI晶片除了Nvidia之外，GPU供应商还有AMD，据了解AMD也是三星HBM的重要客户之ㄧ。其他如云端CSP业者也都在开发自己的ASIC晶片，也都需要搭配HBM记忆体，亚马逊AWS也是三星HBM客户。

尤其在「穷人版AI」的DeepSeek问世后，不见得所有的语言模型都需要去买Nvidia最高等级的GPU，也给了其他零组件很多敲开AI大门的机会。

在毛利率方面，擎亚代理的三星HBM产品线毛利率高达5～8％，相较之下，代理三星其他零组件如CIS、OLED、等等的平均毛利率只有2～3％高很多。法人预估，未来毛利率是逐季攀升。

三星会将AI世代最重要的HBM记忆体代理权交给擎亚，而不是给其他同样是往来很久的代理商如至上等，可能是因为擎亚的三星代理业务上，比较偏重晶圆代工业务，而HBM虽然是记忆体，但主要是与逻辑元件搭配出货。

更关键是，擎亚也扶植两家子公司CoAsia SEMI及CoAsia NEXELL，分别着重在IC设计的前端与后端工程，IC设计客户将可透过擎亚，到三星去投片，有点像是世芯和创意的角色，主要就是招揽AI晶片相关的客户。

 

传出三星电子在400层的第10代3D NAND（V10）将使用中国3D NAND厂商长江存储的Xtacking专利，尤其是「混合键合」封装技术中的W2W（Wafer-to-Wafer）。长江存储的Xtacking专利特性，是将记忆体晶片和逻辑晶片分别制造后，利用特殊的混合键合技术将两者黏合在一起。 对于双方针对该专利授权协议的消息，我们求证三星电子，公司表示「无法确认。」

三星电子目前在记忆体领域的现状，不单是AI上使用的高频宽记忆体HBM落后SK海力士，在企业等级的SSD技术上，也处于追赶状态。因此，十分可以理解三星亟欲突破现状，朝着重拾记忆体龙头目标前进。

三星目前的NAND技术为第九代的286层3D NAND（V9），先前就传出三星为了追赶竞争对手，将跳过300层的3D NAND技术，直接朝400层的3D NAND技术前进，推出时间点约莫在2026年。

三星从V10开始就传出可能会采用键合技术。主要是因为目前的NAND是在晶圆上配置控制电路（Peripheral），再向上堆叠记忆体单元（cell），但随着cell堆叠层数增加后，会导底部的控制电路Peripheral承压过大而受损。因此，三星打算先堆叠cell，再接合peri，也就是把两个分开做，然后再用混合键合方式接合在一起。而这样的方式就是多年前长江存储推出的Xtacking技术，因此这次传出三星与长江存储就这方面的专利合作，业界其实不意外。

SK海力士先前也传出要在2025年开发400层以上的3D NAND技术，并且协同设备商、材料商共同研发，业界认为，当3D NAND堆叠到400层以上，都必须采用混合键合技术中的晶圆对晶圆（W2W）技术，将两片晶圆直接黏合，如此才能让高层数稳定，且不会损失太多良率。 SK海力士先前量产238层3D NAND，日前更宣布量产321层，再次提升SSD储存密度，非常适合用在资料中心等。
 

传出台积电在1月底对中国客户发出通知表示：16/14奈米以下产品如果未在美国商务部安全局BIS白名单中的“Approved OSAT”进行封装，且台积电没收到该封装厂的认证签署副本，16/14奈米以下产品将暂停出货。该事件的发展显然是台积电基于在美国施予的压力下，针对中国AI晶片的进一步管控，这对于中国半导体产业的短期和中期的影响，将会非常深远！

管制重点：
中国IC设计客户在台积电投片的产品，有些会在中国本地封装厂进行封测，有些是在台湾位于中国的封测厂做例如日月光中国厂，有些会在海外封测厂做例如日月光台湾厂、Amkor、韩国厂等。举个例子，像是汽车电子晶片因为对于产品的要求较高，通常会在海外封测厂做。

这次台积电做出的限制，简单来说，就是中国16/14奈米以下的产品，只要是在中国境内的封装厂进行封测，全部都将暂停出货，即使是日月光、矽品中国区的封装厂也不行，必须要在美国BIS白名单上的封装厂才行（全部都在非中国境内），白名单包括Amkor、GlobalFoundries、英特尔、IBM，台积电、联电、日月光、力成、全智、瑞峰半导体、矽格、欣铨、微矽电子、三星电子等共计24家。

原因：
再谈这事件产生的短期和长期影响之前，先谈谈前因。根据供应链透露，去年发生中国厦门算能挖矿机晶片出现在华为产品的事件，让台积电承受了来自美国政府不小的压力，尤其是正值新旧任总统交接期间，美国商务部对中国AI晶片管制接连出招，招招剑指中国AI晶片，台积电是全球唯一AI先进制程晶片的生产者，自然每一刀都要由台积电亲接招，思考化解之道。

据了解，台积电内部并不认为应该要对中国16/14奈米以下的客户业务一刀切，夹在美国与中国之间，思考如何能符合美国要求的规范和游戏规则，要能挡得住来自美国方面的压力，又能保住目前现有中国客户业务之下，因此提出这次的新政策：16/14奈米以下客户继续接单，但封装转到海外厂，目的是要中国客户的高阶制程晶片从流片、生产、封装、测试都全部透明状态，不要有任何隐瞒的环节，可以有更详实和深入的监督和管制中国IC晶片发展进度，目的是避免厦门算能的白手套事件再次发生。台积电则是回应，公司一向致力于遵循所有可适用的法令与法规，包括可适用的出口管制法规。

短期影响：
如果是在台积电投片16/14奈米，但封装是在中国境内封装的中国IC设计客户，这时候必须要赶快找境外封装厂救援！（估计是找日月光矽品） 不过…现在接手的封测厂会不会想：谁接手谁扛责任，万一出了个差错，搞不好我原本是白名单会变成了黑名单？ ？ ！ ！ …嗯不过啊～～精明圆滑的生意人当然不会这样说，应该会换个方式说：产品要转厂生产不是今天说转，明天就能转过去，产能要重新配置，可能会影响既有的客户订单，需要一些时间，还有转厂要不要重新认证？ 产品良率会不会影响？ 这些都要考虑进去，然后再来想设法“拆弹”（帮忙）。最终结果是，中国IC设计客户的产品出货时程一定会受影响，延迟出货是必然的，再者是造成转厂成本的增加。

中长期影响：
从最近美国频频针对中国半导体出招，很显然是招招剑指中国AI晶片。尤其最近的DeepSeek事件，理论上不能解释为美国的出口管制失效，而是穷则变、变则通，中国绕开强大算力，另辟一条普惠世人的语言模型之路，不代表中国AI技术超越美国，但在川普上任之际，中国这一连串「骚操作」确实让美国面子挂不着，接下来针对晶片的管制只会更严格，估计Nvidia针对中国推出的特供版H20被禁是早晚的事。

现在台积电顶着美国施予的强大压力（主要是去年厦门算能和Techinsight拆解华为产品里面发现台积电晶片），所祭出的新措施，目的是所有16/14奈米以下晶片从前段到后段的生产过程都要“透明化”，甚至不让中国客户插手和过问，就是为了防止利用白手套采购的晶片，又再度出现在黑名单企业的产品上。

我们认为这会是中国先进制程上的重要事件，怎么说？China这几年来的政策作为很清楚透露：不管经济再不好、人民口袋再没钱，科技进展绝对不踩煞车。 1963年时任中国外交部长的陈毅说过一句名言「当了裤子也要搞尖端（核弹）」，当时还引来金庸在明报的社评上说「中国要裤子，不要核子」。 现在也是一样，可以苦人民，但跟美国这场科技战是一定杠到底。

接下来，中国14/16奈米产品如果按照台积电的新限制，从投片、生产、封装、测试全部委外，把中国本地生产商隔绝，中国距离一直想要做到的半导体「自主可控」目标会越来越远。因此，预计当地会加快加大本土16/14奈米制程技术的研发，主要是两大基地中芯国际和华虹集团旗下的上海华力微。

中芯国际不用多说，关键人物就是大家熟悉如街坊邻居般的老朋友梁孟松，而另一家上海华力微电子已经推进至14奈米制程，肯定会往下朝7奈米做下去。

这里顺便透露一个小8卦，前阵子华虹集团高层大换将，董事长从张素心换成了秦健，总裁由原本的唐均君换成之前任职英特尔、荣芯半导体出身的白鹏。根据业界透露，原因是因为「最上头」不满意华虹集团原本的管理层没有把重点放在先进制程上，这几年下来都是在力守成熟制程。这有点像是当初「邱慈云离开中芯国际的翻版」，当年邱慈云带领中芯国际营运转亏为盈，成绩丰硕，但最后仍是黯然离去，业界传出是上头不满意他的策略太过保守，并未大刀阔斧地帮中芯国际扩建产能。

只能说，中国的环境和局势变化很快，邱慈云退位的那一年是2017年，当时的中国半导体环境已经开始改变，想要全力冲刺先进科技，并且开始技术朝自主可控迈进。再往前一年，也就是2016年，合肥长鑫和长江存储陆续成立，专门做DRAM后3D NAND技术的自主可控。现在回头事后诸葛一下，2016、2017年，是中国科技产业出现巨大变化的两年。或许，等到十年后，我们再往后看，这2～3年发生的一切，也会对于未来的科技世界面貌，形成巨大改变。
 

连于慧 2025/2/4
有个台商说：当子弹打到川普右耳的那一刻，我马上意识到要加速把工厂都移出中国，这个台湾太有经验了！我知道「关税人」回来了！

在2025年2月4日美国将对从加拿大和墨西哥进口的商品加征25％关税前一刻，因为川普与墨西哥和加拿大的「良好对话」，川普同意将关税实施日前后一个月。这样的发展非常「川普」。上周，他才被问到加拿大和墨西哥能做些什么来避免高关税？ 川普直接回应：做什么都没用，我不是在逼他们协商。不到一周时间，川普的强硬姿态成功「逼」对手让步并解决他希望对方解决的问题，包括墨西哥、加拿大、哥伦比亚，都同意加强边境安全、非法移民全部接回去、好好管管毒品不要进我家门。

川帝的路术没有变，还是大家熟悉的那个川帝！ 而且他这次只有四年的任期，做起事来更无后顾之忧，时间更加宝贵。你看他上台2周就搞得全世界风风火火，可是一秒钟都不想浪费！




有别于拜登喜欢搞出口管制，利用制裁这一套，川普喜欢的「工具」不一样，他信仰关税，认为关税可以解决三件事：
1. 不公平的贸易行为：重振美国工业，让制造企业重回美国设厂。
2. 为联邦预算增加收入：这样一来不就可以抵销川普对于富人的大减税计画。
3. 当作与其他国家谈判的筹码：川普认为用关税手段比拜登的出口管制制裁有用多了。

先切入主题谈谈川普要对台湾的晶片课关税这件事：
1. 如果要对课台积电生产的晶片关税，那三星、SK海力士等等等生产的晶片也要一起课吧…这样才公平
2. 要怎么对晶片课关税，对晶圆代工厂课？ 对封测厂课？ 还是对系统厂课？ 还是一颗晶片一颗晶片的课？ 课先进制程晶片关税？ 那成熟制程课不课？ 3奈米要课税，那55奈米要不要课税？
不管对谁课关税，最后一定是把成本转嫁出去，最后又造成美国通膨更严重。

如果对晶片课税，那就来看看谁是台湾晶片的最大采购者？
台积电2024年北美客户现在占营收比重70％以上，合计美国大客户有：苹果、高通、博通、Nvidia、AMD、英特尔、亚马逊AWS、Marvell等等等等。 不管最后晶片怎么课关税，最终一定都是这些美国半导体公司要买单，然后转嫁给终端消费者。 不然叫这些公司都去找GlobalFoundries买晶片好了…台积电是有亚利桑那厂，也承诺要一直盖下去，但不可能下个月就盖好五座厂给你用…

3. 这些美国苹果、Nvidia所有美国客户也不是直接跟台积电买一颗颗的晶片，像是现在最热门的AI伺服器，都是做成板子和伺服器才卖给美国客户，不知道要怎么课晶片的税？ 难道要针对AI伺服器系统课税吗？ 美国本土也有伺服器组装厂像是Supermicro，工厂如果是在美国，那可能就要直接进口台湾的晶片到美国去做成系统，如果川普对晶片课税，这样最后不就课税课到自己美国公司？ ？

不过，川普对于晶片课关税这件事倒是认真的很，已经讲了800次台湾人抢走美国人工作，最新商务部长还出来说晶片是英特尔发明的可是却被台积电抢走，还讲了无数次台积电利用了美国…甚至川普和黄仁勋会谈后最后的结论还是：对晶片课关税一事会执行。总之，不管怎么看，怎么想，怎么梳理脉络，川普对晶片课税的方案，最终会是损人不利己，甚至是两败皆伤。

那川普到底要什么？ 或许是逼台湾上谈判桌。不要看川普一副狂人样，他要的东西往往很单纯：就是钱，钱，钱。重点是，给钱的方式有很多种，直接塞现金到对方口袋有点俗气，放在茶叶罐里也太老派，可以换个方式给钱，例如去投资啦、去设个厂啦、去买买个东西之类的啦。孙正义不就示范了未来四年要对美国投资1000美元来提振美国经济，还表示这笔钱会在川普任期内给到位。 （人家上流社会出手档次就是不一样…送钱也是做的漂漂亮亮，里子面子都给足。

台积电已经在亚利桑那州建晶圆厂，计画建立三座晶圆厂，每一座亚利桑那州晶圆厂洁净室面积比业界一般正常晶圆厂的两倍大，是GigaFab，还把最会盖厂的阿郎送去美国，成果也确实丰硕：

美国第一个晶圆厂的生产时程表：2024年第四季已经采用N4制程技术进入量产，比原定2025年初量产的时程表更为提前，且晶片良率和台湾晶圆厂相当。
美国第二座和第三座晶圆厂：目前台积电正按计画进行中，初估第二座晶圆厂会在2028年开始生产，这两座厂房都会根据客户的需求，采用更先进的技术生产晶片如N3、N2和A16。


说了这么多，台积电都这么卖力了，那川普到底要什么？ 可能要以下几项（纯猜测…
1. 可能不想给后续的补助款了…川普多次提到应该要自己花钱去美国设厂。问题是，后续补助款如果不给台积电，那也不能给英特尔、三星吧？ ！ 大家起跑线线要一致，这样才公平嘛！没道理只不给台积电。

2. 川普想进一步掌握台积电最新制程研发，会不会对台积电提出未来最新制程技术的研发，必须要台湾和美国两边同时进行？

3.（这点最怕…）要求台积电设立双总部，一个在新竹，另一个在… 川普公开要求加拿大变成美国的第51州，他想要的第52州可能是台积电…

接下来谈谈电动车。

川普第一个拿加拿大和墨西哥用关税开刀有一个原因：锁定电动车。现在包括通用、福特、Honda等都在加拿大有电动车生产基地，加拿大还有本地的电动巴士生产商，以及加拿大有完整的EV系统和零部件厂商。至于墨西哥，也是这几年非常重要的电动车供应链，主要在墨西哥的是中国比亚迪，原本特斯拉也打算在墨西哥设厂，但该计画已经暂停。另外，在传统汽车上，墨西哥也是通用、福特的重要生产基地。

川普一上任就拿这两个开刀，一方面也是逼汽车供应链回流美国。不过，也有汽车供应链业者表示，工厂搬回美国这件事一定是有讨论，但增加的成本可能比被课25％关税还要多，况且工厂转移劳师动众，到底是留在加拿大和墨西哥被课25％关税？ 还是顺应川普的政策搬回美国制造的成本的比较划算？ 还真不好说。 另外，日本电动车也大力押宝在加拿大生产，如果被课关税，他们也先重伤。

那特斯拉呢？ 可厉害了！ 特斯拉现在在美国卖的电动车，主要都是在美国境内生产，基地包括加州Fremont工厂、德州奥斯丁超级工厂、内华达州超级工厂，本来计画中的墨西哥工厂喊停。这代表什么？ 表示如果真的电动车被课关税，怎么也砍不到特斯拉身上（马斯克真是会…） 其他如特斯拉的上海厂主要也是卖到亚洲市场，又不是卖到美国。 至于川普把电动车的补助砍掉，马斯克应该不会太在意（心中OS：把我的竞争对手都灭了就好，有没有补助我没差…

最后谈谈通常关税大刀落下，究竟谁要承受？ 以及2018年川普对中国的关税政策的成效为何？


第一种可能：关税是美国进口商要支付，比较大可能是增加售价，也就是转嫁到消费者的身上。
第二种可能：美国进口商也可以选择自行吸收关税的成本，维持售价不变，那就减少企业利润，或是自己想办法用其他方式cost-down。
第三种可能：在国外的出口商也有可能为了保住美国的客户，先调降售价，例如先降价25%，然后产品进口到美国再课上25%关税，等于是出口商选择自己减少利润。


结局：2018年川普第一任期关税政策跑了一轮下来，看起来结局是上述的第一个版本，转嫁到消费者身上，导致现在的美国是通膨高居不下。而川普的贸易战最大敌人中国，则是演变成当地许多制造业为了避开高关税，开始把生产基地从中国移出，近几年已陆续移到越南、墨西哥、印度等国家，形成了一次全球生产供应链大重组。

最终结论是，台湾最值钱的是什么？ 晶片、半导体。所以川普不会放过对晶片课高关税一事，至于他到底知不知道这样做最终会伤到美国自己厂商，以及带给美国更严重的通膨？这点不知道。 但是，该上谈判桌的日子，终究是来了！ 怎么谈？ 送上什么礼物？ （显然只有台积电在美国盖三个厂好像不太够．．．） 这攸关之后的晶片关税政策？ 真的要课100%关税会让彼此都下不了台？ 还是重重举起大刀，轻轻的砍下去？