2026年的全球显示产业，正在经历一场深刻的结构性调整。一方面，智能手机用柔性AMOLED面板面临终端需求疲软与上游元器件涨价的双重挤压，面板价格持续下行，部分厂商出现亏损；另一方面，IT用OLED、车载OLED以及硅基OLED微显示器等新兴应用领域需求兴起，吸引面板厂商继续投入巨额资本建设高世代生产线。 据Counterpoint Research最新报告，2026年全球显示设备总支出预计同比增长53%，其中OLED相关设备支出同比增速高达77%，创下近年来的峰值。 01 IT OLED与车载显示逐渐好起来了 智能手机AMOLED的渗透率已经进入平缓期。根据市场机构预测，2026年AMOLED在智能手机面板中的占比约为43.2%，较2025年的41.2%仅提升两个百分点。更重要的是，受存储芯片价格持续上涨影响，整机品牌为保利润普遍上调售价，同时压缩面板采购预算。vivo已宣布全系手机提价10%至15%，三星也在评估旗舰机型的涨价方案。传导至上游，柔性AMOLED面板价格在2026年上半年继续下跌，CINNO Research预计下半年降幅或超过20%。这意味着，单纯依靠手机OLED的产能扩张模式已经难以为继。 这时候IT设备开始发力了——笔记本电脑、平板电脑和显示器。据UbiResearch统计，2025年全球IT用OLED出货量约为2400万台，预计2029年将增长至5300万台，复合增长率超过22%。这一增长的直接推动力是苹果被爆料将于今年年底发布的OLED版MacBook Pro。这将是苹果首次在Mac电脑上使用OLED显示屏，此前苹果已在iPhone、iPad和Apple Watch上使用过该技术。相比传统背光屏幕，OLED可实现像素级独立开关，拥有更高对比度与色彩精准度，高度适配影视后期、平面设计、三维建模等专业创作场景。此后，联想、戴尔、惠普等主流PC品牌均加

智元机器人、 菲律宾 Aboitiz Power公司、宁德时代、西门子中国和沃达丰亚洲等知名企业领袖加入，聚焦AI、机器人及互联产业未来的丰富议程。 伦敦，2026年6月1日– 作为亚洲规模最大、最具影响力的连接产业盛会，MWC26上海宣布将在今年大会中呈现Formula E展示活动，通过电动赛车与实时连接技术，彰显亚洲先进科技市场的领先地位。同时，大会也公布了2026年MWC主舞台的新增演讲嘉宾阵容，其中包括智元机器人联合创始人兼首席技术官彭志辉。 不容错过的Formula E竞速体验——今年，MWC上海将在上海新国际博览中心N4馆“智能汽车与未来出行展区”引入由Circuit X打造的Formula E现场体验。CircuitX是GSMA Foundry发起的一项计划，联合领先科技合作伙伴，加速移动技术在赛车运动中的应用并提升观众体验。 与会者将有机会体验10台Formula E模拟器，并有机会赢取比赛门票及车手签名帽；同时还能在2026上海站电动方程式大奖赛前夕，近距离观赏一辆Formula E赛车。此外，Formula E Gen3 Evo赛车将搭载5G调制解调器和天线，通过实时车载摄像画面直播，展示5G在顶级赛车运动中的性能表现。同时，现场还将独家放映2026三亚E-Prix赛事幕后花絮（该赛事将在MWC26上海前举行）。 GSMA大中华区总裁斯寒表示：“今年的MWC上海充分展现了AI和先进连接技术正在如何快速影响全球产业，从出行、机器人到先进制造及医疗健康。我们的Formula E展示正是一个绝佳案例，体现连接技术如何在高性能、高压力环境中发挥关键作用。在大会期间，我们期待来自全球的创始人、行业领袖和创新者齐聚上海，分享他们的卓越理念与洞见。” 在主题演讲及会议环节中，来自移动通信、人工智能、汽车、机器人及可持续发展领域的全球领袖将登台分享，包括： 菲律宾Abo

2026 年 6 月 1 日，宇树科技将迎来科创板 IPO 上会。表面上看，这是一个机器人公司的资本市场节点；但对半导体产业来说，它更像是一个信号：继手机、汽车、服务器之后，机器人可能正在成为芯片产业新的超级终端。 2025年以前，机器人产品对于芯片或许是小买家的。没有AI加持的机器人，以编程算法为核心完成对硬件的控制即可；但随着物理AI的概念出现，以宇树为代表的具身智能厂商，正在打破这一范式。具身智能不再满足于从现有芯片目录中选型，面对复杂的任务场景，借助大模型加持，具身智能厂商正在围绕运动控制、毫秒级实时响应、极致低功耗、多传感器融合等刚性需求，倒逼芯片与电子元器件方案重新设计。 具身机器人全身十几个到几十个自由度，每个关节都需要独立的电机驱动与编码器；视觉-惯导-力觉的多模态感知流水线，要求在亚毫秒级完成数据处理和指令下发；同时，作为移动式设备，功耗限制远比云端和车载场景严苛。这些需求直接催生出对异构计算架构、实时控制MCU、高性能模拟前端、高压驱动芯片以及定制SoC的定向牵引。 01 半导体机会在哪里 在招股书中，宇树将具身智能明确拆分为“大脑”和“小脑”，这一划分精准地定义了两种完全不同的芯片技术路径。 （1）“大脑”高算力阵营：感知与决策的平台之争 “大脑”偏重认知智能、任务规划和决策，本质是端侧AI计算的制高点。目前地平线、寒武纪、黑芝麻等厂商已展开布局，算力从128 TOPS一直拉到1000+ TOPS。黑芝麻A2000X以等效1000 TOPS算力领跑，但地平线凭借S600（560 TOPS）的BPU架构，配合开源的HoloBrain/HoloMotion生态，在人形机器人“大脑”市场中率先形成平台效应，被多家本体厂商纳入参考设计。寒武纪则将其云端智能芯片能力下沉，提供边缘端训练推理一体化方案。这场“大脑”之战，最终比拼的已不只是纸面算力，而是工具链易用性

在关于玻璃基板的CSPTxITGV2026会议上，出现了一组令人振奋的数据：玻璃基板作为下一代先进封装核心材料，正迎来产业化加速期，全球市场规模从2024年14.8亿美元快速增长至2034年23.3亿美元，技术竞争日趋激烈，英特尔、三星、JOINT3联盟等布局加速。 但热闹之下，一线从业者却保持着清醒的克制。在与产业链企业的对谈中，我们听到了另一个版本的故事：主流工艺路线直到最近才收敛于“飞秒激光诱导+湿法刻蚀”，电镀填铜的一致性问题仍未完全解决，而一套完整的行业标准体系至今缺位。一名行业专家更是直言，玻璃基板的产业化应用至少在2030年以后。 玻璃基板的应用与落地，是一场关于设备、材料、工艺、标准与耐心的长跑。 01 为什么必须是玻璃？ 玻璃基板为何被英伟达、AMD、Intel同时纳入下一代高性能封装路线图？ 这主要是因为玻璃的物理性质： 第一，极低介电损耗。玻璃基板的Df值低至0.001-0.003（@10GHz），较传统FR-4有机基板降低10倍，可支持超过112Gbps的高速信号传输。在112Gbps/PAM4乃至下一代224Gbps的互连场景下，这是有机材料无法企及的物理极限。 第二，CTE与硅片极度匹配。玻璃的热膨胀系数（CTE）为3.0~8.0×10⁻⁶/K，与硅芯片（2.6×10⁻⁶/K）高度匹配，从根本上消除了热循环导致的焊点疲劳与分层失效——这是高端AI芯片在数千瓦功耗下长期稳定运行的前提。 第三，超高表面平整度。玻璃表面粗糙度小于0.1μm，是有机基板的1/50，可以确保微细线路(<5μm L/S)的高精度蚀刻与巨量转移的对位精度。 第四，高导热与耐热性。玻璃的热导率1.1-1.4 W/m·K，使用温度>500°C，完美承载高功率芯片散热需求，Tg值远超有机材料上限。当AI芯片的功耗和面积都触顶时，玻璃基板是唯一还能在物理层面提供增量的材料

量子计算近期的密集动作，已经不再只是科研新闻。美国商务部通过NIST宣布，拟依据《芯片与科学法案》向9家公司提供总额20.13亿美元联邦激励，用于推进实用规模、容错量子计算所需的关键技术。其中，IBM拟获10亿美元，用于成立独立量子晶圆代工公司Anderon；GlobalFoundries拟获3.75亿美元，用于建设美国本土量子代工能力。几乎同时，imec展示了其称为全球首个采用High NA EUV光刻制造的量子点量子比特器件，并强调该器件面向300mm晶圆厂兼容制造。 资本市场也在给出信号。Quantinuum更新IPO文件，拟发行约2105万股A类普通股，发行价区间为45至50美元，并计划在纳斯达克以“QNT”为股票代码上市；按发行价上限计算，募资规模约10.5亿美元。据估算，若按发行后股本和50美元上限计算，Quantinuum上市估值最高约127亿美元；同一报道披露，公司2025年收入3093万美元、净亏损4.582亿美元，2026年一季度收入524万美元、净亏损1.282亿美元。 这些信息放在一起，指向的不是“量子计算又有突破”这么简单。真正值得关注的是，量子计算正在从科研样机、云端演示和算法概念，进入更接近半导体工业本质的阶段。以后，政策资金和产业资本会越来越多地投向晶圆厂、PDK、MPW、在线测试、低温CMOS、硅光互连、先进封装、材料界面和系统集成。 01 美国在押注什么？ 美国这轮量子激励最重要的信息并不只是金额，而是资金流向。最大两笔资金投向IBM/Anderon和GlobalFoundries，意味着政策制定者已经把量子计算视为一条需要提前建设的先进制造供应链。IBM/Anderon对应的是300mm量子晶圆代工厂，主要服务超导量子比特及相关电子晶圆制造；GlobalFoundries则被定位为安全本土量子代工能力，覆盖超导、离子阱、光子、拓扑和硅自

过去十年，我们经历了"存储下沉"的完整周期。从企业机房的SAN阵列，到办公室的文件服务器，再到客厅里的NAS服务器，数据所有权一步步回归个人。驱动这个过程的根本原因是成本与形态的博弈，当硬盘足够便宜、设备足够安静、功耗足够低时，没有人愿意把家庭照片存在某个可能随时关停的公有云里。 既然存储可以回家，算力为什么不能？今天，AI 算力正在经历与十年前存储下沉完全相同的拐点。2024 年，群晖发布了首款搭载专用NPU的NAS。这不是一个孤立事件：威联通、极空间、绿联等几乎所有主流NAS厂商，都在2025年把"本地AI"写进了产品路线图。NAS这个曾经只负责"存东西"的盒子，正在变成"想东西"的脑子。这就是"家庭算力枢纽"的雏形。 01 为什么需要“家庭大脑”？ 六十年前，IBM 360 大型机占据整个房间，计算是少数精英的特权；三十年前，PC 走进千家万户，通用算力实现了全民普惠。而今天，当AI Agent需要7×24小时在线、当大模型推理动辄需要数十 GB 显存、当家庭隐私数据再也不愿流经云端——AI算力，也正在经历一场从机房到客厅的下沉运动。家庭，正在成为AI落地的终极边缘节点。 首先是隐私问题，家庭场景汇聚了用户高度私密的数据与个性化习惯，从家人的照片视频、健康记录，到日常的消费偏好、作息规律，这些数据往往具有不可外传性。而多数现存设备或依赖云端难以独立处理复杂本地任务，或偏重通用计算而缺乏持续在线的主动智能。 除了隐私问题，经济账是关键。当前主流云端AI服务普遍采用订阅制。以家庭多成员、多设备、多Agent的场景计算，每月动辄数百元的"AI税"累积起来，两年就能买一台本地算力设备。而家庭AI中枢，可以7×24小时运行本地大模型，一次性投入即可拥有终身算力产权。 而真正让家庭算力枢纽从"锦上添花" 变成"刚需"的，是即将到来的 AI Agent 时代。AI Agent不是搜

如今，一辆智能汽车身上可能装了十几个摄像头——前视、后视、环视、驾驶员监测，再加上激光雷达、毫米波雷达，这些传感器每秒钟都在产生海量数据。与此同时，座舱里还有三块、四块甚至五块高清屏幕在显示导航、娱乐和仪表信息。问题是，这些数据怎么从传感器传到计算芯片？又怎么从计算芯片传到屏幕上？ 如果用最笨的办法，每路信号单独拉一根线，那一辆车的线束总长可能超过几公里，重量几十公斤，光是布线就能把工程师逼疯，而且信号之间还会互相干扰。更现实的情况是，在汽车这个极其恶劣的电磁环境里，传统的传输方式根本跑不了高速数据。 01 先搞明白：这颗芯片到底是干嘛的？ 这时候就需要SerDes出场了。它的工作很简单但极其重要：把一大堆并行数据“压缩”成一路高速信号，通过一根细同轴电缆传出去，到目的地再“解压缩”回来。一根线干几十根线的活。这样一来，整车线束大幅简化，重量减轻，成本降低，可靠性反而更高。 打个比方：并行传输像一百个人并排走一条窄桥，谁也过不去；SerDes让这些人排成一列纵队，快速跑过去，到对岸再恢复成并排队形。桥还是那座桥，但通行效率翻了无数倍。 所以，车载SerDes本质上就是智能汽车的“神经网络”——你看不见它，但没有它，摄像头拍到的画面传不到计算芯片，屏幕上也不会有任何显示，L2、L3的自动驾驶更是无从谈起。 02 为什么这个市场突然火了？ 大概五六年前，车载SerDes还是个不起眼的小众市场，主要由ADI和TI两家模拟芯片巨头把持，每年出货量稳定增长，但没有爆发力。变化发生在最近两三年，背后有两个核心驱动力。 第一个驱动力是智能驾驶的升级。L2级别的车可能只需要前视和环视的几个摄像头，数据量有限。但从L2到L3，再到城市NOA（导航辅助驾驶），摄像头的数量从几个增加到十几个，像素从200万飙升到800万甚至1700万，再叠加上激光雷达、4D毫米波雷达，一辆车每小时产生的数据量可

AI算力需求创历史新高的2026年，手机芯片三巨头各自做了一个不寻常的动作：高通和联发科悄悄从台积电撤走了合计2-3万片晶圆订单；苹果则第一次把部分自研芯片的代工交给了英特尔。台积电最好的产能，已经不再优先留给手机了，手机芯片巨头，如何走入AI时代。 01 台积电产能紧张：手机芯片排不上号了 近两年来，台积电营收结构迎来彻底的结构性倾斜，手机芯片业务的营收占比持续走低，行业重心已然全面偏移。2024 年一季度，台积电营收中智能手机业务占比 38%，HPC 高性能计算业务占比 46%；到 2026 年一季度，HPC 业务营收占比攀升至 61%，智能手机业务直接下滑至 26%。短短两年时间，手机芯片业务让出的营收份额，基本全数被 AI 算力相关业务挤占。AI 算力业务带来的营收增量规模，远远甩开手机芯片业务的复苏幅度，手机芯片出货规模基本维持平稳，直接导致其在台积电整体营收里的占比被持续稀释，行业地位逐步下滑。 从台积电核心工艺节点营收布局，更能直观看出其产能资源的倾斜方向，也印证手机芯片业务的边缘化趋势。3nm 先进制程营收占比从 2024 年一季度 9% 稳步上涨至 2025 年四季度 28%，上涨势头持续强劲；5nm 制程长期稳定占据营收核心位置，两大高端制程合计在 2026 年一季度拿下台积电超六成营收。而手握高价高端先进制程产能的，大多是英伟达 AI 芯片、苹果自研芯片、云端 AI 算力芯片这类高附加值算力客户，这类客户愿意溢价锁定顶尖产能，成为台积电现阶段核心服务对象。 台积电稀缺的高端先进产能，正在向 AI 算力赛道倾斜。手机芯片代工客户在产能优先级、供货排期、资源分配上，已经全面落后于 AI 算力芯片客户。 高通、联发科缩减代工订单，是两家企业贴合当下产能格局做出的让步，台积电高端产能供不应求，优质产能拿不到，继续大额囤积先进制程晶圆，只会徒增资金压力与库存风险

最近，印度塔塔电子与荷兰光刻机巨头ASML签署战略合作协议。同月，马来西亚先进封装联盟在SEMICON SEA展会上正式成立。此前，英特尔确认将哥斯达黎加的数据中心芯片封装产线迁至越南胡志明市，三星宣布40亿美元越南封装厂计划，越南军工集团Viettel在河内开工建设该国首座晶圆厂。 这些事件不是孤立的商业决策，而是全球半导体供应链重构浪潮中的一组连锁反应。 密集动作背后，驱动力很清晰：中美科技竞争迫使芯片企业寻找“地缘政治中立”的制造替代地，东南亚与两大阵营均保持经贸往来，天然适合“友岸外包”。同时，AI驱动的封测产能饥渴日益严重，Yole数据显示2026年全球封测市场规模将达961亿美元，先进封装占比首次超过54%，台积电CoWoS产能连年翻番仍供不应求；加之SEMI预测全球半导体年收入将在2035年达到2万亿美元，蛋糕足够大，任何单一区域都吃不下全部产能。 01 印度的造芯豪赌 印度是当前该地区半导体投资力度最大、雄心最为显著的国家。 2026年5月17日，塔塔电子与ASML在荷兰签署战略合作谅解备忘录。根据协议，ASML将为塔塔在古吉拉特邦Dholera建设的300mm晶圆厂提供先进光刻设备，双方还将在人才培训、本地供应链建设和长期研发方面展开合作。塔塔电子CEO表示，ASML的光刻解决方案将确保Dholera工厂的及时量产。ASML CEO则表示，印度快速扩张的半导体领域代表了诸多机遇。 这座工厂总投资110亿美元，是印度首座商业化300mm半导体制造厂，制程覆盖28nm至110nm，由塔塔与中国台湾力积电合作获取制造技术，规划月产能5万片晶圆，主要面向汽车、移动通信和AI等应用领域。据报道，该厂预计2026年底启动试生产，达到满负荷产能可能需要三年时间。 从更宏观的视角看，截至2026年5月，印度政府在“印度半导体使命”计划下已批准12个半导体项目，累计投资承诺

Intel 14A节点已与客户建立实质性接触，同时Intel 10A、7A的长期路线图也在推进中。 在摩根大通第54届全球科技、媒体与通信会议上，英特尔CEO陈立武首次系统阐述了这家半导体巨头当前的转型进程。从AI算力格局的演变，到制造工艺的进展，再到新兴市场的布局，这场演讲释放出多重值得关注的信息。 制造业务进展：18A良率领先预期 制造端的进展是投资者关注的核心议题。陈立武此次给出了相对乐观的评估。 在18A制程节点上，他透露，相比接手时的状况，18A的良率正以每月约7%的速度改善，且当前进度已领先于年底目标。基于18A的Panther Lake产品线已取得实质性进展。该系列产品在国际消费电子展正式发布，目前已斩获200项客户设计订单。 代工业务方面，陈立武披露了几个关键里程碑：Q1已发布PDK 0.5版，允许客户进行测试芯片制作；目标在今年10月向外部客户开放PDK 0.9版。Intel 14A节点已与客户建立实质性接触，同时Intel 10A、7A的长期路线图也在推进中。陈立武强调，客户在选择代工合作伙伴时，不会只看当前节点，他们需要的是面向未来的完整规划。 先进封装业务同样传来好消息。陈立武透露，有数家客户主动找上门来，对英特尔的EMIB-T封装技术表达了强烈兴趣，这成为他在制造端的一个“意外之喜”。 CPU价值重估：推理侧角色凸显 过去数年间，业界形成了一种主流认知：AI训练遵循“1个CPU配8个GPU”的配比模式，GPU在并行计算中的优势被无限放大，CPU的角色相对边缘化。然而，陈立武在本次会议上指出，这一格局正在发生根本性变化。 他透露，自己与多家前沿模型公司和AI创业企业进行了深入交流。这些企业传递了一个明确信号：CPU的价值被低估了。“即使在单线程场景下，CPU也展现出强大的实用性。更关键的是，在强化学习、多智能体编排（multi-agent orche

有人悄然离场，有人逆势加码，有人另辟新路。这番进退浮沉、格局变动，正集中上演在CIS 赛道。 2026年5月，索尼半导体解决方案公司与晶圆代工大厂台积电共同宣布，双方已签署合作备忘录，计划在日本共同成立一家合资企业，专注于下一代图像传感器的研发与制造。 在早前的ISSCC 2025上，Brillnics公司与Meta公司合作完成并发布了一篇题为《A 400×400 3.24µm 117dB Dynamic Range 3 Layer Stacked Digital Pixel Sensor》的论文，拿出了全新架构的三层堆叠数字像素传感器，为 CIS 行业带来差异化技术新路径。 另一边却是转身离场：去年 3 月，存储大厂 SK 海力士宣布关停 CIS 业务部门，将数百名从业人员整体划转至 AI 存储器领域。不止于此，多家晶圆代工厂也调整产能结构，把原有 CIS 代工产能部分转向存储芯片赛道。 不同企业的取舍动作背后，藏着 CIS 产业的最新风向。 01 全球CIS龙头，为何还要找人抱团？ 放眼全球CIS行业，索尼是毫无争议的霸主。 根据目前披露的方案，索尼将持有合资企业控股权，并在熊本新建的工厂内设立研发和生产线。台积电则负责提供先进工艺支持和制造能力。双方表示，合资公司将采用分阶段投资模式，根据市场需求推进建设，并可能获得日本政府的政策与财政支持。 此次合作将结合索尼在传感器设计上的优势与台积电的先进制造工艺，以推动图像传感器的性能提升，并拓展汽车、机器人等人工智能应用领域。 据悉，索尼拥有并运营自己的芯片产线，但它也越来越多地将部分生产任务交由台积电代工。这背后的原因在于，索尼作为典型的IDM（集成器件制造商）企业，集芯片设计、制造、封装于一身。但面对高端智能手机市场以及高端车载、AI机器人所需的6nm、12nm制程CIS，对芯片性能与产能的巨大需求，索尼的产能遇到了瓶颈

最近，新华三在NAVIGATE 2026领航者峰会上，发布高密全液冷整机S90000，整机最高可达576核心。新华三提出通过创新的高密供电与全液冷散热范式，可将数据中心PUE降至1.05以下。 无独有偶，2026年3月的GTC大会，英伟达也明确Vera Rubin NVL72为首个100%全液冷架构，GB300/Rubin、谷歌TPU v7、Meta Minerva等全球算力巨头已全面转向液冷方案。当单芯片功耗从H100的700W跃升至Rubin的2000W乃至Vermeer的5000W以上，传统风冷在物理层面已触及天花板。更关键的是，政策端已不给数据中心留下"不液冷"的退路。液冷不再是"节能可选项"，而是算力部署与法规合规的双重"必选项"。 01 为什么必须要液冷？ 液冷的全面普及，是技术、商业、政策等多重合力共同推动的必然结果。 芯片功耗的指数级飙升是液冷产业化的根本原因。英伟达单芯片TDP从H100的700W攀升至B200的1000W以上，再到Rubin的2000W及后续平台的5000W+；谷歌TPU v7达到980W，v8P突破1500W。当单机柜功率密度突破60kW甚至向130kW迈进时，风冷系统的散热极限与PUE劣化已不可逆转。液冷系统通过减少甚至取代高能耗的风扇群，并利用高温液体制冷实现自然冷却，可将数据中心PUE显著降低至1.05-1.1区间。 除了物理散热极限的硬约束，液冷更是保障AI训练任务连续性的生命线。大模型训练通常需要数千张GPU长时间（数周至数月）不间断运行。风冷存在局部热点风险，温度波动会导致训练任务中断、checkpoint回滚，网络同步延迟增加，整体集群效率下降等问题。液冷能提供更均匀、更稳定的温度环境，芯片可在更低结温下工作，故障率显著降低。对于万卡集群而言，任何非计划停机都意味着数百万美元的损失，稳定性是第一优先级。 在土地与电力资源日

SIA最新数据显示，2026年第一季度，全球半导体销售额为2985亿美元，较2025年第四季度增长25%。仅2026年3月单月，销售额就达995亿美元，较2025年3月的555亿美元暴增79.2%，较2026年2月增长11.5%。 如果把一季度销售额平摊到每一天，相当于全球每24小时卖出价值33亿美元的芯片。如果单看3月份的增速，79.2%的同比增长已经刷新了近十年来的最高纪录。 半导体产业随着AI驱动开始爆发。最近，全球半导体前十巨头财报密集出炉，有人日进斗金，有人增长失速。 01 存储巨头们，日进斗金 Q1全球存储三巨头：三星电子、SK海力士、美光科技再次交出令人震惊的财报。 三星电子率先发布成绩单：2026年第一季度，公司实现营收133.9万亿韩元（约897亿美元），同比增长69%，营业利润暴涨756%，营业利润率达45%。这一利润水平刷新了韩国企业历史纪录。 SK海力士紧随其后。第一季度营收约351亿美元，同比暴增198%，营业利润率高达72%，创下公司成立以来的最高纪录。机构预估，2026年全年海力士营业利润将突破1000亿美元。 美光科技则从另一个维度验证了存储超级周期的确立。季度营收238.6亿美元，同比暴增196%，Q3营收指引335亿美元，毛利率预期81%。 一季度带动存储财报的不止是HBM。深度分析财报数据能发现，真正推动利润爆发的，是传统DRAM和NAND的史诗级涨价。一季度DRAM和NAND的平均销售价格（ASP）涨幅均超过90%。三星存储器业务负责人明确表示：“传统DRAM的利润率实际上比HBM更高。” 通常而言，HBM作为高端产品，应该享有更高的溢价。但现实是：当AI训练需求爆发后，传统服务器DRAM的采购量同样暴增——大模型的推理、实时计算、数据缓存都需要海量标准DRAM。在产能扩张受限的情况下，标准DRAM的供需缺口甚至比HBM更紧张。 SK