半导体周要闻（2025-2-17 to 2025-2-21）

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1 ) 长鑫存储DRAM份额将达10%，重塑内存格局

根据半导体行业报道，长鑫存储的DRAM市场份额从2024年仅为5%到今年将飙升至10%，预计可与三星电子、SKAi-Thinker代理商 海力士、美光建立四大方体系

TrendForce 预测，中国企业在全球 DRAM 市场的份额将首次达到两位数，从 2024 年第三季度的 6.0% 增加到 2025 年第三季度的 10.1%。

考虑到长鑫存储的低良率（正品比率），预计其在晶圆产能方面的份额会更高。

TrendForce集邦咨询表示：“2025年第四季的硅片产能月份额为15.4%，较2024年第四季（11.8%）上升3.6个百分点，与美光（17.4%）相近。

去年年底，该公司开始大规模生产采用 16nm 工艺的 DDR5，预计今年开始将提高 DDR5 市场份额。

2 ) 半导体市场预测一万亿美元

Yole Group 分析师报告称，到 2024 年，该市场规模将超过 6700 亿美元，比 2023 年同比增长 1000 亿美元。而这仅仅是一个开始，在生成式人工智能繁荣的推动下，未来几年预计还会有强劲增长。

Yole Group 首席分析师 Pierre Cambou 表示，预计未来 3 至 4 年，新的增长周期将持续，主要受服务器、汽车、计算和工业细分市场需求的推动。这些因素将推动半导体器件行业在 2030 年实现 1 万亿美元的市场规模。

在最新的市场和技术报告《2025 年上半年半导体器件行业概览》中，Yole Group 分析了每个半导体细分市场，并强调服务器和汽车应用的增长率超过 10%。尤其是服务器，将实现强劲增长，到 2030 年市场价值将达到 3900 亿美元。虽然汽车行业的增长率高于服务器市场，但其总价值将达到 1120 亿美元。

Yole Group 的分析师还强调了计算市场在未来五年的积极作用，预计到 2030 年，计算市场的增长率将达到 6%，达到 1500 亿美元。

从组件的角度来看，DRAM、NAND 和处理器将推动半导体器件行业的发展，到 2030 年将保持 7-8% 的稳定增长率。

无晶圆厂半导体公司 Nvidia 目前以 2024 年 960 亿美元的半导体设备收入领先行业。紧随其后的是台湾开放式晶圆代工厂台积电，同年晶圆代工收入为 870 亿美元。总部位于韩国、主要为 IDM 的三星以 2024 年 830 亿美元的收入位居第三。同样是 IDM 的英特尔以 2024 年 520 亿美元的收入排名第四。这四家最大的公司合计占整个半导体行业的近三分之一，涵盖了所有商业模式。

2024 年的半导体行业

半导体行业仍然集中在关键地区，包括美国、中国台湾、韩国、日本、欧洲和中国大陆。美国公司占据主导地位，市场份额为 56%，如果仅考虑增值贡献，则下降至 40%。在台湾代工厂的支持下，英伟达等无晶圆厂模式的崛起巩固了美国的地位，而中国大陆继续增长为半导体设备的最大市场。然而，中国本土企业仍然只占该行业的 5%。

半导体器件收入在 2024 年强劲反弹，达到 6720 亿美元，预计 2025 年将再增长 16%，达到 7770 亿美元。按器件类型划分的市场结构保持稳定，其中逻辑和处理器占 40%-45%，易失性存储器占 20%-30%，电源、模拟和分立器件占 17%-23%。光电和传感器占 12%-14%。

新的增长周期预计将持续到 2027-2028 年，届时可能会出现潜在的下滑。到 2030 年，我们预计复合年增长率 (CAGR) 将达到 6.8%。

从技术角度来看，处理器和逻辑器件在 2024 年占收入的 45%，其次是内存 (25%)、电源和模拟 (24%) 以及光电和传感器 (15%)。内存设备，尤其是 DRAM 和 NAND，预计将大幅增长，到 2030 年，DRAM 将达到 1540 亿美元，NAND 将达到 1180 亿美元。

3 ) HBM之后高带宽闪存HBF也来了！

近日，SanDisk 推出的新型高带宽闪存（High Bandwidth Flash，HBF），这项技术结合了3D NAND的容量优势和高带宽内存（HBM）的高速性能。HBF旨在为需要高带宽和大容量的AI推理应用提供解决方案，并且能够实现高达4TB的VRAM容量。

1. HBF 技术的基本原理与架构

HBF的概念类似于HBM，它通过硅通孔（TSVs）将多个高性能闪存核心芯片堆叠在一起，并连接到一个可以并行访问闪存子阵列的逻辑芯片上。这种架构基于SanDisk的BICS 3D NAND技术，采用CMOS直接键合到阵列（CBA）设计，将3D NAND存储阵列键合在一个使用逻辑工艺技术制造的I/O芯片之上。

传统的 NAND 芯片设计通常将核心 NAND 闪存存储阵列划分为平面、页和块，而 HBF 似乎将芯片分解为 “众多子阵列”，以便能够同时进行访问。每个子阵列（拥有自己的页和块）大概都有其独立的读写路径，这一设计理念远超传统的多平面 NAND 设备。目前，第一代 HBF 将使用 16 个 HBF 核心芯片，SanDisk还发明了一种专有的堆叠技术，以实现最小的翘曲，从而能够堆叠 16 个 HBF 核心芯片，并且开发出了可以同时从多个 HBF 核心芯片访问数据的逻辑芯片。

2.HBF技术优势与潜在应用

SanDisk 表示，HBF 技术在相似成本下，不仅能够提供与 HBM 相当的带宽，还能实现 8 到 16 倍的容量提升。

第一代 HBF 可在 GPU 上实现高达 4TB 的 VRAM 容量，未来还会有更大的容量提升空间。从 SanDisk 提供的示例来看，八个 HBF 堆栈拥有 4TB 的 NAND 内存，即每个堆栈可存储 512GB，这是单个 8 层 HBM3E 堆栈（容量为 24GB）容量的 21 倍。这意味着 HBF 技术能够为需要存储大量数据的应用，如大型 AI 模型存储，提供强大的支持。

3. 市场定位与前景

目标市场：初期聚焦AI推理场景，尤其是需低功耗、高容量模型驻留的边缘设备（如自动驾驶、IoT）。长期或扩展至手机端大模型本地化。

生态壁垒：作为开放标准推广需吸引AMD、Intel等厂商支持，与HBM阵营（SK海力士、三星）竞争合作并存。

技术迭代路线：

第一代：验证带宽与容量平衡，聚焦协议适配。

第二代：提升堆叠层数至24+层，引入更先进制程逻辑层。

第三代：探索新型存储介质（如3D XPoint混合架构）突破耐久性瓶颈。

4. 风险与不确定性

性能验证缺失：目前，SanDisk 并未透露 HBF 产品的实际性能数据，我们无法确定 HBF 是否能达到原始 HBM（约 128GB/s）或全新的 HBM3E（在英伟达 B200 中每堆栈提供 1TB/s）的每堆栈性能 。这使得外界对于 HBF 技术在实际应用中的表现存在一定的不确定性。

耐久性争议：NAND的读干扰（Read Disturb）效应在长期高吞吐读取中可能引发数据错误，需硬件级纠错机制。

行业接受度：GPU厂商是否愿为专用存储调整架构，取决于AI负载向更大模型演进的速度。

4 ) 华虹巨亏1.8亿元！

最近2个月，华虹半导体的母公司华虹集团迎来了高管换血。原华虹集团董事长张素心宣布离任，由上海联和投资董事长秦健接任。原华虹半导体总裁唐均君调任公司董事会主席，由英特尔前全球副总裁白鹏接任总裁职务，白鹏此前还曾担任荣兴半导体CEO。

从2024年全年来看，华虹半导体全年营收20亿美元，同比下降12%。华虹半导体表示，这主要源于平均销售价格下降所致，下降量一部分被晶圆出货量增长抵消。

公司2024年净亏损1.4亿美元，2023年净利润1.3亿美元，转盈为亏。Wind数据显示，这是公司近10年来第一次出现全年亏损。公司全年归母净利润5811万美元。

对于华虹半导体的未来战略走向，白鹏主持财报会时表示，华虹半导体将由55nm和65nm及以上工艺节点，向小的工艺节点发展。“华虹半导体始终以成熟节点的特色工艺为专长，但是成熟节点的含义随着时间而发生变化，几年前成熟节点的界限为40nm，我认为在接下来几年成熟节点界限将是28nm，甚至22nm。”白鹏表示：“如果我们的市场需求向更小的工艺节点发展，我们也一定会将工艺节点发展至28nm及22nm。

5 ) DeepSeek助力之下中国国产AI芯片需求大增

随着AI技术的不断突破和应用场景的拓展，未来AI算力需求将持续增长，尤其是AI推理需求激增，长期需求增长看好。然而，美国的出口管制加剧了国产替代的紧迫性，导致国产芯片需求大增。数据显示，2024年国产AI芯片出货量预计为30万枚，但市场需求远超供给。

过去几年来，在美国的制裁与打压下，中国芯片面临国产化率低、技术差距等问题，特别是先进AI算力芯片严重短缺。然而，DeepSeek的出现改变了这一发展僵局，其使用高效的算法和优化的模型架构，比如使用混合专家（MoE）和强化学习来降低成本。

目前，华为昇腾、沐曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、海光信息等中国芯片企业纷纷适配DeepSeek，不仅提升了自身产品的竞争力，也为国内AI产业链的发展提供了重要支持。

其中，华为昇腾是率先宣布适配DeepSeek的芯片之一，堪称国产AI领域的“核弹级”爆炸。华为昇腾通过自研推理加速引擎，使DeepSeek模型在昇腾硬件上的表现达到与高端GPU相当的水平。这种合作不仅提升了DeepSeek的性能，也推动了国产AI芯片在推理场景中的广泛应用。

随着DeepSeek模型的不断迭代，预计将进一步推动AI全产业链的持续发展，特别是在算力、应用、端侧和数据核心投资机会方面。而华为昇腾作为国产AI芯片的佼佼者，预计到2025年，昇腾910C将进一步推动中国AI产业的全方位发展。

此外，DeepSeek的开源策略和低成本特性吸引了更多开发者使用国产芯片，形成需求拉动。DeepSeek的成功，将推动芯片设计、服务器、交换机、光模块等上下游企业的发展，形成良性循环。

数据显示，由于对国产替代的需求增长，2024年第四季度，华为昇腾在中国AI芯片市场的份额从3%飙升至27%，而英伟达的份额则从95%暴跌至58%。而伴随DeepSeek的横空出世，将加速国产算力芯片的替代进程。

2025年中国AI算力芯片需求将显著增长，主要受到AI技术发展、政策支持、市场需求变化、技术进步和国产替代等多重因素的推动。根据《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》，预计到2025年，中国AI芯片市场规模将从2023年的约1038.8亿元增长至1780亿元，年均增速达到30.9%。

6 ) TechInsights预测2025年中国芯片制造设备采购支出将降至380亿美元

行业咨询机构TechInsights表示，在经历三年增长之后，中国芯片制造设备的采购量今年可能会出现下降。TechInsights认为，这一下降趋势主要受到美国出口管制政策的影响，以及中国国内市场需求的饱和和产能利用率的下降

TrendForce此前预测，到2024年底，中国大陆将有32家晶圆厂扩大28nm及更成熟制程的产能，占全球市场份额的比例从2023年的31%提升至39%。

2024年，中国大陆成熟芯片的出口额突破万亿元人民币，增速高达20.3%。这一增长主要得益于成熟芯片在汽车、智能家居、通讯设备等领域的广泛应用需求。

根据TechInsights数据，至少在过去两年中，中国一直是晶圆制造设备的最大买家，2024年采购金额高达410亿美元，占全球销售额的40%。

TechInsights高级半导体制造分析师鲍里斯·梅托季耶夫（BorisMetodiev）在近日的一次研讨会上表示，今年中国在芯片方面的支出预计将减少至380亿美元，降幅为6%。同时，中国在全球采购份额中的占比也将减少至20%(？），这将是2021年以来的首次下降。

此前，SEMI也预测，2025年中国大陆芯片设备市场将萎缩，支出回落至2023年的水平，降幅为5%-10%。此外，ASML等海外设备厂商也预计其在中国市场的收入将大幅下降，订单量可能降至20%左右。

而美国杰富瑞集团更是分析认为，受美国制裁影响，中国芯片行业2025年资本支出可能减少100亿美元。尽管中国企业前期通过囤货缓冲了部分冲击，但长期设备采购能力仍受制约。

有机构预测，2024年中国在半导体设备领域的自给能力有所提升，自给率达到32%，但高端设备领域严重依赖进口。

7 ）华为备胎计划2点0来了联合国内2000家企业重构半导体等关键领域

华为任正非透露：“已启动"备胎计划2.0"，将联合国内2000家企业重构半导体、?业软件等关键领域的?态系统，?标是在2028年实现全产业链?主化率超过70%！

任正非还特别提到了半导体领域的“内功不足”。他坦言，中国目前在半导体制造方面仍存在一定的技术差距，尤其是在最先进的生产工艺上。举个例子，中国的先进半导体制造工艺能够生产等效5.5nm的芯片，但台积电和三星早已实现了3nm工艺的量产，领先至少一代。

另外，华为在半导体领域的努力，虽然取得了一定的成就（比如自研的麒麟芯片），但仍然面临很多挑战。自主光刻机技术仅能支持14nm及以下制程的生产，而ASML的EUV光刻机可以支持3nm制程的生产，且这台机器几乎是全球唯一可以生产如此精细芯片的设备。

任正非直言，虽然中国在半导体领域已经有所突破，但与世界领先水平的差距依然明显。华为目前的技术力量可以在短期内自给自足，甚至在某些领域达到全球一流水平，但在核心技术上的突破仍是未来发展的关键。

任正非在讲话中提到的“备胎计划”，是指华为在面对外部不确定性时，通过自主创新和多元化布局，保证公司能够在技术受限时继续生存与发展。过去，华为的“备胎计划”主要集中在芯片和操作系统领域，例如自主研发的麒麟芯片和鸿蒙操作系统。而随着形势的变化，华为的“备胎计划2.0”已经逐渐成型，涵盖了更多的技术领域，包括但不限于PC芯片、人工智能等。

8 ) 半导体10年1匹黑马2只黑天鹅3个周期

美国半导体行业协会（SIA）于当地时间2月7日发布的最新数据显示，2024 年全球半导体销售额达到 6276 亿美元，同比增长19.1%，首度突破6000亿美元大关。在2015—2024年的10年时间里，全球半导体产业经历三个周期，两度遭遇“黑天鹅”事件，也曾迎来一匹“黑马”带来的颠覆性动能，销售额接连突破4000亿、5000亿、6000亿美元，向着万亿规模的目标拔节生长。

3个周期

第一个周期是2015—2018年。本周期内，全球半导体销售额突破4000亿美元，年度出货量首次突破1万亿颗。

第二个周期是2019—2022年上半年。本周期内，全球半导体产业面临一系列不稳定因素，但销售额仍突破5000亿美元。

第三个周期是2022年下半年—2024年，半导体逐渐走出低谷，年度销售额突破6000亿美元。

两只“黑天鹅”

在这个10年周期中，除了宏观经济和市场需求的潮起潮落，还有两个“黑天鹅”事件，对全球半导体销售额带来深远影响。

一是2018年开始的地缘贸易摩擦。美国政府的贸易限制措施，对美国头部半导体企业的营收带来负面影响，也冲击了全球销售额在2018年下半年和2019年的表现。波士顿咨询公司（BCG）研报指出，贸易摩擦以来，美国前 25 大半导体企业的营收同比中位数增速大幅下滑。且这一事件，导致全球企业备货囤货意愿上升，从而对2020年开始的缺芯潮起到了“推波助澜”的作用。时至今日，地缘贸易的不确定性，仍然在影响着全球半导体企业的海外市场份额获取，以及全球化布局规划。

另一只“黑天鹅”是新冠肺炎疫情。一方面，疫情导致全球供应链出现堵点，也影响了部分厂商的生产计划，对全球产业带来了一定的压力和不确定性。但另一方面，疫情催生数字经济、线上经济，导致消费者对网络信息产品需求激增。且疫情导致整车企业在2020年上半年缩小订单量，上游芯片厂商对产能产量采取保守态度，为下半年的“缺芯潮”埋下伏笔。

1匹“黑马”

而在2025年初，2024年全球半导体销售额数据新鲜出炉，实际的同比增长为19.1%，高出原先预测6个百分点。2023年增长情况最好的欧洲市场，也成了2024年下滑最多的区域市场。

原因就在于生成式AI这匹黑马，改变了半导体产业的格局。不仅一度将最大数据中心GPU供应商英伟达送上全球市值第一的宝座，推动第二大供应商AMD的数据中心营业额在2024年同比增长94%，也拉动了HBM、先进制程、先进封装、电源管理等一系列产业链环节和产品的复苏增长。业内人士表示，如果扣除英伟达及AI带来的HBM需求，行业整体仅仅是刚走出低谷期。

2025年伊始，采用大规模强化学习训练、降低成本和复杂度、开源的Deepseek大模型，引爆全球科技圈，也点燃了广大算力芯片厂商的热情。龙芯中科、华为、昆仑芯、燧原科技、海光信息、天数智芯、摩尔线程等一批国产芯片企业，英伟达、英特尔等国际厂商积极适配。2025年的全球半导体销售额，能否如同2024年一般，在强化学习这一变革性AI算法的加持下取得超出预期的增长？第四个周期将何时启动？谁将是下一匹“黑马”？不妨利用本文提供的数据、规律和信息，让AI预判一下。

9 ) 今日震撼发布！马斯克20万块GPU炼出的Grok-3来了

北京时间2月18日12点，马斯克旗下xAI公司正式发布新一代大模型Grok 3。

Grok 3发布会（来源：xAI）

根据发布会上展示的数据，在数学推理、科学逻辑推理和代码写作等能力表现方面，Grok 3在多项基准测试中均取得了比DeepSeek-v3、GPT-4o、Gemini-2 pro更优的效果。在Chatbot Arena大模型盲测榜单中，Grok 3的早期版本（代号“巧克力”）也排名居首位。

此外，马斯克在发布会直播中首次披露了Grok 3的训练成本，称Grok 3训练过程累计消耗20万块英伟达GPU，训练在xAI公司的数据中心完成。

据马斯克介绍，首批在X平台上预订Grok-3的用户，将会优先体验到Grok-3系列模型。“虽然我们也在积极与AppStore对接，但因为上线这一平台需要满足他的合规等要求，所以我们最新的模型始终会是网页上的。”马斯克表示。

10 ) 应材停止部分中国半导体Fab厂设备服务

近期，应材停了一些中国大陆某些客户的服务！ 有哪些值得关注的？

第一、受中美芯片禁令影响，应用材料被迫对部分中国大陆客户停止设备维修服务。由于美国前任总统拜登政府最后一个月公布的对华半导体出口限制新规，该公司无法满足中国一些客户的需求，而服务业务为机器提供维护和优化，这一禁令直接冲击了这部分业务，约一半的裁员也集中在服务业务，很大一部分将影响其在中国的客户现场维修设备工作。

第二、出口管制预计让应用材料 2025 财年营收减少4亿美元，其中一半影响在第二季度显现，约一半损失来自服务部门。

第三、中国市场营收占比从去年同期45%降至31%，来自中国内存生产商订单激增未延续到今年，中国市场销售难度因贸易限制加大。