如果一个人刚刚认识英伟达，那他很容易忽视英伟达的游戏部门——其收入贡献已滑落至个位数。然而，在CEO黄仁勋"从桌面到数据中心"的理念下，消费级PC已被重新定位为"技术验证场"。 英伟达在GTC 2026大会主题演讲中，黄仁勋回顾了GeForce PC平台历史，并强调英伟达会讲将AI与CUDA带入消费端，但本次GTC 2026英伟达未直接宣布全新PC芯片产品。 焦点转向Vera Rubin平台和代理式AI，PC相关的内容主要为RTX PRO Blackwell工作站与DGX Spark桌面AI系统。 当英伟达专注于高利润的企业未来时，英特尔和AMD将目光对准了普通消费者所在的消费市场。英伟达却并未对游戏市场有“特别照顾”，看起来“算力之王”英伟达正在减少对游戏市场的关心。 那么，英伟达放弃游戏市场了吗？ 01 与游戏深深绑定的英伟达 英伟达1995年推出首款NV1芯片，因支持2D/3D图形市场反响热烈，截至1995年底，英伟达已售出超过10万个NV1芯片，这主要归功于与显卡捆绑销售的《VR战士》游戏的需求。 1996年第一季度，在《VR战士》的热度减退之后，游戏玩家发现NV1无法优秀的渲染其他游戏，NV1的刚需消失了，英伟达一度濒临破产，这是英伟达在游戏市场的第一课。 1997年，NV3作为“实时互动视频和动画加速器”，挽救了英伟达。在那之后，游戏业务一直是英伟达的基石业务，英伟达的每次显卡更新也是游戏玩家们翘首以待的热点话题。 2000年，斯坦福大学计算机图形学专业的研究生伊恩·巴克，将32个GeForce单元联结起来，借助8个投影仪，实现了《雷神之锤III：竞技场》的8K分辨率渲染。在追求游戏体验更佳的时候，巴克无意间打造了一台低成本的超级计算机。 2003年，巴克牵头推出了一种名为“Brook”的开源编程语言，借助Brook，科学家们可以通过GPU完成过去要求严苛的数学

2026年刚过去一个季度，半导体行业的热闹劲儿一点没减。AI还在往前跑，但产业链上那些真正懂行的人，已经不再只盯着3纳米还是2纳米了。晶圆代工厂也就是FAB厂正在悄悄换打法。中芯国际年初成立了先进封装研究院，晶合集成调头去做AI服务器的电源管理芯片。这两件事放在一起看，其实指向同一个方向：FAB厂不再甘心只做来料加工的“车间”，它们想成为从制造到封装、从工艺到系统的平台型玩家。这场转变，比单纯扩产几条线要深刻得多。 01 先进封装破局，中芯国际的“长臂”战略 长期以来，半导体产业链遵循着“设计-制造-封测”的清晰分工，晶圆代工厂专注前道工序，封测厂负责后道工序。然而，随着摩尔定律逼近物理极限，这一界限正在被彻底打破：中芯国际在2025年年报中披露成立先进封装研究院。 回顾历史，中芯国际与先进封装早有深厚渊源。早在2014 年，中芯国际便与长电科技合资成立中芯长电，专注于中段先进封装业务，依托双方的产业资源快速实现技术突破，成为国内高端凸块、晶圆级封装领域的重要力量，也为中芯国际打通晶圆制造到封装测试的产业链提供了关键支撑。后来受外部环境与战略调整影响，中芯国际逐步出售所持股份，长电科技也同步退出，中芯长电完成重组后更名为盛合晶微，走上独立发展道路。如今盛合晶微已成长为国内先进封装龙头，而这段合资、剥离与转型的历程，也成为中芯国际布局先进封装、推动国内半导体产业链完善的重要印记。 今年1月，中芯国际先进封装研究院在上海总部正式揭牌，上海市有关领导与清华大学、复旦大学专家团队悉数到场，足见其分量之重。中芯国际董事长刘训峰明确其定位为“聚焦先进封装前沿技术与行业共性难题，搭建一体化的‘政产学研用’创新平台”。 此次再度进入先进封装领域，其战略逻辑已与早年截然不同。当前AI芯片的性能瓶颈，已从单纯的晶体管密度转移到计算芯片与高带宽内存之间的互联效率。以台积电的CoWoS技术为例，正

随着AI大模型的爆发式演进与算力需求的指数级井喷，算力集群、高速光模块、硅光技术等前沿赛道的技术研发与产业化突破，已成为数字经济与半导体产业高质量发展的关键命脉。而这些战略领域的每一步进阶，都依赖高端电子测试测量仪器的全流程精准把关。从硅光产业化、800G-3.2T高速光模块商用的全链条性能验证，到算力集群所需要的芯片到组网的全流程测试，都高度依赖高带宽示波器、高精度频谱分析仪等高端电子测试测量仪器的支撑。 但这一关键技术领域，长期被是德科技等海外巨头垄断，《瓦森纳协定》更将高端实时示波器、高频频谱分析仪等仪器纳入对华禁运清单，在核心指标上设置严苛壁垒，直接卡住了中国AI、半导体、下一代通信等战略产业升级的咽喉，产业发展面临严峻瓶颈。深圳市万里眼技术有限公司作为测试测量领域的一匹黑马，突破封锁，2025年一经面市直入高端产品，进入业界第一梯队。SEMICON China 2026期间，半导体产业纵横独家采访深圳市万里眼技术有限公司CEO刘桑，围绕行业趋势、国产仪器突围、技术产品布局与企业未来发展，展开了深度对话。 01 需求剧变与海外封锁，催生国产仪器发展窗口 过去电子测试测量仪器的技术迭代节奏缓慢，往往以5-10年为一个周期，以行业巨头是德科技为例，其2018年首次发布的Infiniium UXR系列实时示波器，时隔八年才完成新一代XR8示波器平台的更新。但如今，伴随半导体、通信等领域的技术狂飙，仪器行业的迭代速度已迎来颠覆性改变。光通信领域中，从400G、800G到1.6T、3.2T的应用落地节奏远超预期，AI与硅光技术的深度融合更是持续加码这一进程；无线通信领域中，6G技术研发已迈入应用落地前期，卫星通信、无人机、低空经济等新兴业态全面爆发；通信技术的发展共同推动测试需求向高频、大带宽方向快速演进。需求端的快速变化，正在重构整个测试测量行业的发展逻辑。正如刘桑所讲，“

2026年，中国智算市场的竞赛正处在一个微妙的关键节点。赛道一端是巨头主导的超大规模超节点集群，聚焦万亿参数模型训练等尖端需求；另一端是服务海量主体的中小规模算力，但传统方案常受限于性能与扩展性。而衔接两者的中小算力超节点赛道，正成为推动AI普惠的核心突破口。 3月26日，中科曙光在北京中关村国际创新中心发布的世界首款无线缆箱式超节点scaleX40，正是对这一行业命题的精准作答。 01 算力市场的“夹心层”，被看见了 中科曙光高级副总裁李斌指出，作为算力系统架构迭代升级的产物，超节点在当下的推理时代正面临全新挑战：一方面，面向训练场景打造的数百卡/千卡级超节点，对于主流推理业务而言配置过剩，投入成本远超性能收益甜点；另一方面，市场上主流的8卡GPU服务器，即便扩展至16卡规格，也难以匹配当前大模型的发展需求。这两者之间，形成了显著的产品供给空白与行业认知断层。 中科曙光高级副总裁李斌 聚焦国内超节点赛道的市场格局，不同算力层级的玩家布局也呈现出鲜明的分化特征。 目前，64卡及以上超节点赛道，已有数十家参与者入局。其中既包括中科曙光、浪潮这样的传统服务器厂商，也有阿里云等云服务厂商。这一赛道的核心特征是追求64卡乃至数百卡的极致密度集成，目标是满足科技巨头与国家级科研平台的核心算力诉求。例如**的**384超节点，以及百度计划2026年上市的天池256、天池512超节点，均属于这一范畴。这类方案普遍采用自研高速互联协议、液冷散热、高密供电等顶尖技术，将数百张GPU高效协同，以规模优势突破算力天花板，能够支撑万亿参数大模型训练、AI for Science等极致算力需求。但相应地，当前主流大规模超节点产品的门槛极高：单集群售价普遍达到亿元级别，后续的运维成本、机房改造投入、电力配套支出等更是居高不下。这样的成本规模，让绝大多数企业望而却步，也注定了这类产品只能服务于极少数头部

2026年，人形机器人这把火烧得正旺。特斯拉的产能规划、大模型技术的迭代、资本市场的热捧，所有信号都指向同一个结论：这是一个具备万亿潜力的赛道。 当所有人都盯着明星创业公司和科技巨头时，一位制造业巨头却悄然入局，并迅速站稳了脚跟——华勤技术。作为消费电子ODM领域的领军者，其二十余年的发展史，本身就是一部中国制造的进化史。从最初的IDH（独立设计公司）模式，到如今集研发、设计、制造于一体的“3+N+3”智能产品平台，华勤不仅构建了覆盖智能终端、数据业务、AIoT及创新业务的多元化版图，更在供应链整合、精密制造和系统集成方面积累了无可比拟的优势。正是基于这份深厚的“底蕴”，华勤快速完成了自研人形机器人的研发突破，成功跻身商业化探索的核心阵营。 近日，半导体产业纵横走进位于上海的华勤技术全球研发中心，对话华勤技术副总裁伍高石和华勤技术X-Lab业务规划总工何仕英。此次对话，不只是拆解华勤在人形机器人领域的战略布局，更是看清了这家ODM 龙头如何走出自己的升级路径，在万亿级新赛道上重新定义价值，也为中国制造探索前沿领域提供了一份可参考的样本。 01 入局：在产线上寻找“需求清单” 在人形机器人行业普遍追逐“极致拟人化运动”“复杂动作编排”的当下，华勤的研发思路显得格外“反套路”。 华勤技术副总裁伍高石在采访中开门见山谈到，“华勤的策略是把3C制造作为人形机器人落地的‘第一场景’。华勤人形机器人最大的优势是从研发端就锚定场景落地，不是先做样机再适配场景，而是依托3C制造场景经验反向定义技术参数，兼顾技术先进性与工程可行性”。他也进一步举例，2025年完成首代调试的自研双足人形机器人，核心就是立足做通人形、工程化落地、场景适配三大核心方向打磨技术，并非单纯追求参数堆砌，而是贴合3C制造等工业场景的实际需求做精准研发，这也是华勤做人形机器人最核心的优势所在。 具体看华勤技术自研的双足人

今日，2026玄铁RISC-V生态大会召开，中电标协RVEI战委会主任倪光南提到：“在物理AI时代，RISC-V拥有模块化、低功耗、定制化、安全性等优势，能更好地满足多样化的算力需求。” 过去两年，整个行业的注意力几乎都被GPU吸走了。 只要谈AI，绕不开的就是H100、B200，仿佛算力只剩下一种形态：大规模并行计算。这不难理解。大模型把计算需求高度集中在训练和推理上，谁能提供更多并行算力，谁就更靠近AI时代的核心舞台。于是，AI几乎被等同于GPU。 相比之下，CPU并没有退场，只是退到了背景里。它依然重要，只是不再是最抢眼的角色。 变化是从Agentic AI开始显现的。前不久，黄仁勋发表署名长文，谈到未来软件形态可能会被智能体重塑；几天之后，英伟达又发布了Vera CPU，并明确把它和Agentic AI放在一起讲。连起来看，这两个动作至少说明了一件事：当AI开始从“生成答案”走向“执行任务”，算力的重心也在悄悄变化。 也正是在这个时间点上，2026玄铁生态大会开了。会场上，达摩院一口气端出了玄铁C950、Flex可扩展平台，以及新一轮生态动作。单看，这是一场RISC-V生态大会；但如果把它放回Agent这条主线里，它讨论的其实是同一个问题：下一代智能系统，到底需要什么样的CPU，什么样的架构。 大模型时代，GPU站在台前；到了Agentic AI时代，CPU的重要性正在重新上升。而比CPU更值得重新估值的，可能是CPU背后的那套架构。 RISC-V，恰好撞上了这个时间点。 01 CPU，收复失地 很多人会疑惑，为什么Agentic AI时代，CPU会重新崛起？因为，Agent不是更长一点的聊天，而是更完整一点的软件。 这一点，已经不只是概念。伯克利的BFCL v4，已经把函数调用、工具调用放到Agent评测的中心；《TheAgentCompany》则把智能体扔进一个

从ODM到智能产品大平台，华勤技术2025年财报拆解。 3月23日，华勤技术发布了 2025 年年报。2025年营业收入1714.37 亿元，同比增长 56.02%。净利润 40.54 亿元，同比增长 38.55%。 在消费电子温和复苏、AI 算力需求爆发的 2025 年，华勤拿出了一份亮眼的成绩单。华勤正在用 “3+N+3” 的平台化战略，回答一个产业命题：ODM 的边界究竟在哪里？ 数据背后的产业信号：均衡才是护城河 如果只看营收规模，超 1700 亿元固然亮眼，但对于熟悉电子制造服务业的人来说，规模从来不是唯一的评判标准。真正值得注意的是收入结构的变化。 2025 年华勤技术的三大基座业务 —— 智能手机、个人电脑、数据中心 —— 收入占比已趋于均衡，报告期内，公司移动终端各品类出货量及营收均持续增长，稳居行业龙头地位；公司个人电脑产品发货量及营业收入持续增长，市场份额及行业排名进一步提升；数据中心业务各类产品收入均实现高速增长，在各大客户端份额持续提升。这意味着，当手机市场进入存量换机周期时，PC 和数据中心可以充当 “稳压器”；当 AI 服务器产能紧张时，智能终端又能提供稳定的现金流。 这种均衡性在 ODM 行业并不多见。长期以来，国内 ODM 厂商多以单一品类见长，或押注手机，或深耕笔电，或专攻服务器。但华勤的选择是 “多赛道并行”，且每个赛道几乎都做到了头部。 从产业视角看，这背后是平台化研发能力的复用。消费电子、汽车电子、工业电子之间的技术边界正在消融，底层能力具备可迁移性，供应链体系存在规模效应协同的可能。业内如高通、小米都是多赛道并行的代表。高通凭借ARM架构的统一性，从手机向PC和汽车自然延伸，已推出多代汽车座舱平台。小米从手机起步，以“手机×AIoT”为核心向外辐射，平板、笔电、穿戴设备、智能音箱、汽车AIoT，共享同一批用户和使用场景，形成“人车家

在2026年以前，一部分人对追觅这个品牌的印象或许是“好用的国产家电”、“性价比很高”、“懂年轻消费者”。 2026年春晚上，追觅“全家桶”高调亮相，成为春晚首个“以全生态形态合作”的智能科技生态企业。这家公司的营销对象不仅是中国春晚观众，更有“全球消费电子春晚”CES的观众，更成为首个在超级碗投放广告的中国科技品牌。 在AWE2026，追觅先是会前官宣造芯片，会展期间更是“壕”气十足地包下了一整个展馆。可以确定的是，在家电圈，追觅已经成为顶流，但追觅要造车、造芯片、发射算力卫星的新“壮举”到底意味着什么？是一场为了市值的营销表演，还是中国又走出了一个“技术自强”的科技公司？ 01 追觅快速成长的9年 追觅科技成立于2017年，成立开始的定位是小米产品的代工企业；2018年底追觅推出无限吸尘器V9，2019年，追觅开始拓展自主品牌，推出高速吹风机；2021年，追觅获得36亿元C轮融资，加速去“小米化”，并在国际市场发布扫拖地机器人。 追觅科技，2025年营收超450亿元，海外收入占比78%。如此庞大的营收规模，可能会让人忘记：相对于同品类的竞争者，9岁的追觅还算是“新兵”。 以数字马达为技术核心的戴森科技成立于1978年；扫地机器人品类开创品牌iRobot成立于1990年；2006年推出全球首款商业化量产的扫地机器人，同样从代工厂起步的科沃斯成立于1998年；获得小米投资，击败iRobot在中国市场份额的石头科技成立于2014年。 随着追觅的加速发展，那些过去的对手，已经不再是同台竞技的角色。这并不是说追觅的产品力已经天下无敌，只是追觅的产品矩阵的广度与高度，其对标的商业模型与马斯克的商业模型出现了高度重合。 马斯克用特斯拉作为基础，布局机器人，算力，芯片以及星链建设；追觅以消费电子产品为基础，扩展自研芯片、电车，并宣布进军太空算力产业，预计发射200万可算力卫星。在太空算