

> 算力霸权不仅取决于逻辑芯片的设计，更受制于高带宽内存的产能。三星与SK海力士的惊天押注，实质上是对下一代AI定价权的底牌垄断。

## 从配角到主宰 HBM芯片的商业跃升

在公众的认知体系中，英伟达是这场AI淘金热中唯一卖铲子的军火商。然而，剥开每一颗身价数万美元的H100芯片，其核心算力模块的周边，都紧密封装打包着数颗高带宽内存（HBM）芯片。如果没有这些提供极高数据吞吐量的存储单元，再强悍的GPU也只是一具空有肌肉却无法思考的躯壳。

商业裂变　长期以来，存储芯片一直处于半导体产业链中利润微薄、周期波动剧烈的尴尬位置。但生成式AI的爆发，彻底改写了这一格局。HBM凭借其难以逾越的封装工艺门槛和极低的良率，一跃成为大模型算力基建中最为致命的稀缺资源。三星与SK海力士两大韩国巨头，敏锐地捕捉到了这一历史性的商业跳板，完成了从“底层硬件代工者”向“AI生态核心话事人”的身份跃升。

![42.png](https://static.downly.cn/images/0ef6255034485ecaddcd4fdf7f7f8c2d.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 千亿美元的豪赌 建立产能护城河的排他性战略

三星与SK海力士计划斥资5900亿美元进行芯片扩产，这绝对不仅是对现有订单的被动响应，而是一场充满权谋色彩的排他性资本猎杀。在半导体行业，产能本身就是最坚不可摧的护城河。如此惊天体量的资本支出（Capex），将直接拉高下一代存储技术（如HBM4）的准入门槛。

战略意图　这笔资金将被用于买断阿斯麦（ASML）最先进的极紫外光刻机产能，以及建立极其昂贵的先进封装产线。通过这种孤注一掷的超前投资，韩国双雄意在彻底封死美光（Micron）等追赶者的反超路径。不仅如此，庞大的产能预期也将极大增强他们与英伟达、AMD在价格谈判桌上的筹码。这不再是简单的买卖关系，而是通过深度绑定硬件规格，实现在AI算力产业链上的联合分赃。

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## 供需失衡的产业链共振 谁在承担溢价成本

巨额扩产的背后，隐藏着一笔冷酷的商业账本。5900亿美元的成本，最终必然会以极高的溢价，层层传导至整条AI产业链的下游。这就引出了一个残酷的现实：当上游的存储巨头和逻辑芯片霸主赚得盆满钵满时，谁在为这场昂贵的狂欢买单？

未来推演　首当其冲的是各大云服务提供商（如AWS、微软Azure），他们不得不忍痛承受硬件采购成本的暴涨，以维持算力竞赛的门票。而这种成本压力，最终将无情地转嫁给成千上万在应用层苦苦挣扎的AI初创企业。可以预见，在算力基础设施被极少数寡头彻底控盘的未来，AI应用层的创业窗口将被残酷压缩，没有雄厚资本支撑的独立开发者，将不可避免地沦为这场算力地主收租游戏中的数字佃农。

韩国双雄豪掷五千九百亿美元扩产 存储芯片垄断AI硬件生态咽喉



> 芯片巨头不再仅仅是算力的提供者，更是算力的重度消费者。SK海力士全面拥抱企业级AI，预示着半导体行业的研发与良率优化即将迎来机器接管的新阶段。

## 算力提供者的自我进化

半导体制造是人类历史上最精密、最昂贵、也最依赖经验传承的工业门类之一。长久以来，SK海力士等存储芯片巨头作为全球算力狂潮背后的“军火商”，一直在为硅谷的AI巨头提供HBM（高带宽内存）等核心组件。而现在，这家芯片巨头开始反向吞噬AI红利，全面评估并引入ChatGPT与Copilot等外部生成式AI应用。

这不是一次简单的办公软件升级，而是对芯片制造核心工作流的降维解构。在半导体工厂中，工程师的日常被海量的制程参数、繁杂的良率报告与枯燥的缺陷排查填满。引入Copilot级别的大模型助手，意味着打工人面临的物理世界与数据世界之间的摩擦力将被空前降低。想象一下这样的场景——当晶圆产线出现异常良率波动时，工程师不再需要跨越多个孤立的良率分析系统（YMS）去拉取数据比对，而是直接用自然语言询问系统，AI将在几秒内跨表单锁定可能的设备漂移或刻蚀参数偏差。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 从良率分析到代码生成的全链路重构

在研发端，这种场景重塑更为彻底。现代芯片设计涉及数亿甚至数百亿个晶体管的排布，硬件描述语言（如Verilog）的编写与验证占据了工程师绝大部分精力。Copilot的介入，使得原本依赖资深专家人脑经验的代码审查与模块生成，变成了人机协同的流水线作业。

需求　一旦芯片设计师口述出具体的逻辑门阵列要求，AI便能瞬间生成基础底座代码，并自动进行边界条件测试。这种工作流的改变，将极其昂贵的资深工程师从重复性造轮子中解放出来，专注于架构级别的创新。同时，在跨部门协作中，ChatGPT将充当无缝的技术翻译官，将枯燥的材料学报告瞬间转化为后端测试团队能够理解的工程指令。知识壁垒的消除，将极大加快从实验室技术突破到产线大规模量产的周期。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 隐性成本与传统岗位的消解

然而，这场工作流重塑并非温情脉脉。全面拥抱外部生成式AI应用，意味着SK海力士必须在极其严苛的商业机密保护下，建立起密不透风的本地化部署架构或私有云通道。台积电与三星曾经发生的员工使用AI泄露机密代码的教训历历在目。

随着AI在数据清洗、初级代码编写与常规异常排查中的表现越来越熟练，传统半导体企业中负责数据搬运与基础统计的初级分析师岗位将面临被彻底吞噬的危险。工厂不再需要只会看控制图表的人，而是需要能够向AI提出极其精准的工程问题、并对AI给出的工艺参数进行最终物理验证的“超级指挥官”。这是一场对半导体从业者知识结构的强行洗牌，不适应这种高密度人机对话工作流的打工人，将很快被轰鸣的智能产线边缘化。

SK海力士全面引入生成式AI重塑芯片制造工作流



> 英特尔 CEO 陈立武在思科 AI 峰会上正式宣布 GPU 战略转型，确立了从 CPU 霸主向 AI 算力挑战者的跨越。通过重金组建梦之队并瞄准推理市场，英特尔试图在英伟达垄断的版图中撕开缺口。

## 核心布局 组建工程梦之队

为了确保 GPU 战略的执行力，英特尔正在进行一场高层人才的“换血”与集结。

**凯沃尔克·凯奇奇安** 被委以重任，统筹整个 GPU 项目。这位前 Arm 高管目前担任数据中心事业部执行副总裁，展现了英特尔整合外部血液的决心。

更引人注目的是技术端的引援。曾在高通任职 13 年的工程泰斗 **埃里克·德默斯** 已于今年 1 月正式加盟，出任首席 GPU 架构师。这一人事变动被业界解读为英特尔技术路线修正的关键信号，德默斯在移动端与低功耗高性能架构上的经验，或将为英特尔的 AI 芯片带来差异化优势。

![Google_AI_Studio_2026-02-04T03_15_39.176Z.png](https://static.downly.cn/images/01bf8a337021fcdedbfdbaada9df5a0c.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 战略突围 瞄准AI推理与存储瓶颈

面对英伟达超过 80% 的市场份额，陈立武选择了避其锋芒，侧翼突围。

英特尔的新型芯片将重心放在 **AI 推理** 与 **模型训练** 的能效比上。陈立武敏锐地指出，当前 AI 发展的最大拦路虎并非单纯的算力，而是日益严峻的内存墙问题。英特尔计划利用其先进的封装技术（Advanced Packaging），解决 GPU 在高负载下的内存消耗痛点，为客户提供比竞品更具性价比的解决方案。

## 行业预判 存储危机下的生态重构

峰会上，陈立武抛出了一个悲观但冷静的预测 **存储芯片的供应短缺将至少持续至 2028 年**。

这一判断构成了英特尔新战略的基石。在算力受限于存储的时代，能够提供更优内存架构的厂商将获得入场券。英特尔此时入局，意在利用其 18A 工艺节点建立一套完整的代工与产品生态，试图在“后摩尔定律”时代重新定义半导体行业的竞争规则。

英特尔高调进军GPU战场 挖角高通大牛剑指英伟达



> 导语：博通（Broadcom）CEO Hock Tan在财报会议上披露，公司已斩获Anthropic总计210亿美元的TPU订单，这款由谷歌设计的AI芯片正凭借成本优势对英伟达的市场份额发起强力挑战，预计未来数年将大规模部署。



## 210亿美元大单注入强心剂

在近期的财报会议上，Broadcom首席执行官Hock Tan带来了一则震撼业界的消息。人工智能领域的独角兽企业Anthropic已向Broadcom发出了巨额订单，专门用于采购谷歌最新的张量处理单元（TPU）。

Tan透露，公司在上一季度首先收到了来自Anthropic的100亿美元订单。紧接着在第四季度，这一数字又增加了110亿美元，预计交付时间将持续至2026年底。这意味着，Anthropic在TPU上的总投入已高达210亿美元。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 积压订单高达730亿美元

Broadcom在AI硬件领域的势头正劲。公司披露，目前在人工智能产品方面已积累了高达730亿美元的待交付订单，这些订单预计将在未来的六个季度内陆续发货。

TPU作为谷歌专门为AI工作负载开发的加速器，目前已迭代至第七代。它不仅支撑着谷歌云的客户服务，更是谷歌内部Gemini系列模型训练与部署的核心动力。在这一合作模式中，谷歌负责TPU的架构设计，而Broadcom则利用其在半导体制造领域的专业能力，将设计转化为可大规模生产的硅片。这种分工完美契合了谷歌控制关键AI硬件设计、同时依赖合作伙伴制造能力的战略。

## Anthropic的宏大基建计划

作为TPU的长期拥趸，Anthropic正在规划一项业内最大规模的专用AI计算建设。公司计划在2026年前部署多达100万个TPU，并配套超过一吉瓦的新增计算能力。

除了Anthropic，TPU的生态圈正在迅速扩大。Meta、Cohere、Apple以及Ilya Sutskever的新创业公司Super Safe Intelligence（SSI）均已确认使用TPU。据媒体报道，Meta甚至正在评估从2027年起在其数据中心大规模部署TPU的可能性。

## 成本优势挑战英伟达霸主地位

TPU之所以能获得广泛应用，主要归功于其高效的能耗表现以及针对AI训练与推理的深度优化。这使得它逐渐成为NVIDIA GPU的有力竞争对手。Broadcom目前已确认拥有五家TPU XPU定制AI加速器客户。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

根据SemiAnalysis的最新分析数据，虽然TPU v7在峰值浮点运算性能（FLOPs）和内存带宽上比NVIDIA的GB200平台低约10%，但在整体拥有成本（TCO）上却表现出显著优势：

*   谷歌内部部署Ironwood系统的成本比等效的NVIDIA系统低44%。
*   即便对外部客户报价，TPU v7的TCO也比NVIDIA GB200低约30%，比即将推出的GB300低约41%。
*   若Anthropic能实现约40%的机器利用率，TPU的有效训练成本每FLOP可能比GB300级别的GPU集群低50%至60%。

Broadcom获Anthropic百亿大单 TPU芯片剑指英伟达垄断地位


# 每日AI资讯：360引领多智能体蜂群革命，Anthropic与OpenAI“分手”

> **导语** 本期AI快讯为您带来多项业界重磅消息。360公司在多智能体技术上取得突破，推出了全球首个L4级别“蜂群”系统。在投融资领域，新加坡AI初创公司SixSense成功获得新一轮融资，以推动其在半导体行业的缺陷检测技术。同时，科技巨头间的竞争日益激烈，Anthropic已正式切断OpenAI对其先进Claude模型的访问。最后，我们关注到前美国联邦贸易委员会主席对Figma独立上市的积极评价，这反映了监管层对科技创新的态度。

## 360纳米AI进化 L4级别“多智能体蜂群”重新定义协同作业

360集团近日宣布，其旗下纳米AI（NANO AI）已完成重大升级，正式进化为全球首个达到L4级别的“多智能体蜂群”系统。这一创新性的系统通过其独特的蜂群协作框架，能够组织超过五万个L3级别的智能体进行大规模、多层次的动态协同工作。该技术成功攻克了传统多智能体协作中的核心难题，目前已在视频制作和内容创作等多个应用场景中展现出强大的“群体协同”交付能力，为用户的创意与想象力提供了前所未有的技术支持。该系统现已全面上线并开放给用户下载体验。

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## 新加坡AI新星SixSense获850万美元融资 加速半导体缺陷检测创新

新加坡AI初创公司SixSense宣布成功完成850万美元的A轮融资，使其总融资额达到了1200万美元。该公司专注于为半导体制造业提供一个由人工智能驱动的实时缺陷预测与检测平台。该平台允许工艺工程师在无需编写任何代码的情况下，轻松实现芯片缺陷检测、根本原因分析以及故障预测。据悉，该技术已在全球知名的半导体制造商GlobalFoundries等多家公司得到应用，并显著提升了生产效率与产品质量。SixSense计划利用这笔新资金进一步拓展其在美国的市场份额。

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## Anthropic釜底抽薪 切断OpenAI对Claude模型的访问权限

人工智能领域的两大巨头竞争升级。Anthropic公司已正式停止向其主要竞争对手OpenAI提供其强大的Claude系列AI模型。此举被视为一次战略性的“分手”，旨在切断OpenAI获取其核心技术支持的途径，从而在激烈的市场竞争中巩固自身优势。这一决定凸显了顶级AI模型作为关键战略资源的稀缺性与重要性。
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## Figma成功上市获赞 监管层肯定初创企业独立发展价值

前美国联邦贸易委员会（FTC）主席莉娜·汗（Lina Khan）在社交媒体上对设计软件公司Figma的成功首次公开募股（IPO）表示祝贺。她指出，Figma的独立上市有力地证明了反垄断审查在保护市场竞争中的积极作用，即“允许并鼓励初创企业成长为独立的成功企业”，而不是过早地被行业巨头并购。这一表态被解读为监管机构对维护健康科技生态、鼓励创新的明确信号。

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