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　　凭借GPU先发优势，英伟达在领先算力和友好生态的支持下近乎垄断市场，公司业绩和市值屡创新高。AMD CEO Lisa Su在日前的采访中也预测道：“仅用于AI和大型计算系统的加速器市场规模在几年内就会超过5000 亿美元。

　　上世纪末面世的第一张游戏卡只干一件事——加速3D图形计算，其他任务都是CPU来完成。这种产品有点类似当下的ASIC：任务单一，不灵活，很难编程。对程序员、开发者来讲不太友好；到了本世纪初，我们才真正迎来了图形处理器，因为它真正开放了编程接口，每个人都可以在上面开发，发挥各自的创意。

　　围绕GPU的加速技术革命，还在持续进化。这场革命的起点，以OpenAI发布ChatGPT开始，一场轰轰烈烈的生成式AI竞赛席卷全球。领先的开发者也正在以前所未有的速度更新大模型。作为这场“战役”的关键，聚焦“算力”的AI基础设施正在以空前的速度扩建。

　　盘点全球排名TOP 100的HPC，当中80%都是被GPU厂商占据，这意味着GPU的通用性，加速了图形图像、超级计算、人工智能等一系列计算平台的革命。换而言之，当今几乎所有关键算力，都已由全功能GPU承载。

　　所谓全功能GPU有四大核心引擎：一是AI计算加速；二是现代3D图形渲染；三是物理仿真和科学计算；四是超高清视频编解码。与此同时，全功能GPU具备全精度计算，支持从FP64至INT8的完整精度谱系。

　　在摩尔线程看来， “AI工厂”是一个系统性、全方位的变革，需要实现从底层芯片架构创新、到集群整体架构优化，再到软件算法调优和资源调度系统的全面升级。这种全方位的基础设施变革，将推动AI训练从千卡级向万卡级乃至十万卡级规模演进，以系统级工程实现生产力和创新效率的飞跃。

　　为了提升“AI工厂”的生产效率，还需要关注“集群效率”和“集群稳定性”。

　　所谓的AI算力集群，是指通过高速网络，将大量高性能计算节点互联，从而形成的一种分布式计算系统。在单卡或单节点，甚至超节点算力受限的当下，这是发展AGI的必经之路。因此，如何将效率和稳定性提高，就成为评价一个集群是否好用的关键。这也是摩尔线程“夸娥”集群致力于实现的目标。

　　资料显示，“夸娥”是摩尔线程推出的，以全功能GPU为硬件核心，软硬一体化、完整的系统级算力解决方案，旨在为大规模GPU算力的建设和运营管理提供系统级支持。KUAE为智算中心提供端到端解决方案，支持万卡级规模扩展能力，单集群可部署超1,000个计算节点，每节点集成8颗自研OAM模组化GPU，通过3D全互联拓扑实现亚微秒级通信延迟，为大模型预训练提供稳定高效的算力支撑。其中，KUAE1是支持千卡互联的第一代智算融合中心产品；KUAE2是2024年底推出的第二代大规模智算融合中心产品，支持万卡互联。

　　这种说法主要由“强化学习之父”Richard Sutton提出，他认为AI正经历从“人类数据时代”到“经验时代”的根本性转变。其理由主要有以下几点：

　　- 人类数据资源接近枯竭：以大型语言模型为代表的现代AI，主要基于对海量人类生成数据的学习，这些数据源自互联网文本、图像等。然而，高质量的人类数据源如同珍贵矿藏，大部分已被消耗殆尽，难以再为AI发展提供充足的“燃料”。

　　- 人类数据驱动模式存在局限：基于人类数据的AI模型本质上是“预测机器”，擅长预测人类行为，但难以产生真正的新知识。因为其是基于已有的人类思想和数据，无法突破人类现有认知边界去发现全新的知识。

　　- 经验数据更具优势：“经验时代”强调智能体通过与世界进行第一人称的、实时的互动所产生的数据流。这种经验数据是动态、连续且与智能体自身行为紧密相关的，其丰富性远非书面文字等人类数据所能比拟。例如婴儿通过与周围玩具互动不断生成专属学习数据，足球运动员在赛场上基于实时信号处理和即时反馈学习，这些经验数据能让智能体更好地适应环境和实现创新。

　　- AI发展趋势的体现：从早期让AI学会在Atari游戏中获胜，到AlphaGo通过自我对弈（模拟经验）下出“神之一手”，都印证了“经验学习”的强大威力。如今，一些AI智能体开始被赋予采取行动、与环境交互并想象后果的能力，这标志着“经验时代”的大门正在被推开。

　　2025年7月23日，特朗普政府正式发布了《AI行动计划》。该计划围绕加速AI创新、构建AI基础设施、引领国际AI外交与安全三大支柱，推出90多项行政令，旨在巩固美国在人工智能领域的全球领导地位。其意义主要体现在以下几个方面：

　　- 加速国内AI技术创新：计划提出改革许可审批流程、简化环境标准等措施，放宽对AI产业的监管，激发市场活力，推动技术快速迭代与应用。同时，强调开源AI的价值，鼓励初创公司灵活使用开源模型，促进AI在商业和政府中的应用，还将完善金融体系以扶持初创企业和学术界，推动AI科学发展。

　　- 构建强大AI基础设施：AI发展离不开基础设施支持，该计划强调确保美国有足够电力支持AI数据中心，优先发展核能和先进地热发电等可靠、可控的电力来源。同时，简化数据中心、半导体制造设施等项目许可流程，加快建设速度。此外，还计划培养相关专业人才，为AI产业发展提供坚实物质基础和人力保障。

　　- 强化美国全球AI主导权：通过行政令推动AI计划，利用美国国际开发金融公司和进出口银行，支持美国技术在全球范围内的部署，向盟友提供包含硬件、软件及标准的美国AI系统，试图让美国的硬件和软件成为全球AI创新的“标准”平台。此外，还会调整芯片及技术出口管制策略，加强高端AI芯片出口管制，提升全球市场占有率和AI治理线. 人工智能数据中心电力消耗问题日益严重

　　人工智能数据中心的能源消耗速度大约是电网新增电力速度的四倍，这为发电地点、人工智能数据中心建设地点，以及更高效的系统、芯片和软件架构的根本性转变奠定了基础。

　　这对正在竞相建设人工智能数据中心的美国和中国来说，这些数字尤其引人注目。美国能源部委托撰写的一份2024年报告显示，去年美国数据中心消耗的电量约占美国总发电量的4.4%，约为176太瓦时。预计到2028年，这一数字将增至325至580太瓦时，分别占美国总发电量的6.7%至12%。

　　与此同时，预计中国明年的能源消耗量将达到400太瓦时。到2030年，我国数据中心用电负荷将达1.05亿千瓦，总用电量约为5257.6亿千瓦时，占全社会总用电量的4.8%。

　　虽然这些数字看起来与美国的消耗量相当，但国际能源署指出，中国公民的能源消耗量远低于美国公民。在全球范围内，能源消耗率每年以30%的速度增长，这主要归因于人工智能，其中美国和中国占了约80%的增量。

　　想象一下，内华达州胡佛大坝每年发电量约为4太瓦时，亚利桑那州帕洛弗迪核电站每年发电量为32太瓦时，中国的三峡大坝预计每年发电量为90太瓦时。但按照目前的增长速度，2028年至2030年间，人工智能数据中心的电力需求将增加350太瓦时，几乎是所有这些发电设施总发电量的三倍。

　　任何单一的改变都无法缩小这一差距。半导体行业要想继续以目前的速度增长，就需要从电网到芯片（自上而下、自下而上）进行全方位变革。即便如此，目前尚不清楚这是否真的能缩小差距，还是只会让人工智能数据中心的规模进一步扩大。

　　中国市场需求比预想中强劲，英伟达上周不得不改变仅依赖现有库存的策略，向台积电紧急订购了30 万片 H20 芯片。

　　消息人士称，英伟达现有H20 芯片库存约 60~70 万片，这笔订单将使其得到补充。美国研究机构 SemiAnalysis 数据显示，英伟达 2024 年售出约 100 万片 H20 芯片。英伟达CEO 黄仁勋本月北京之行期间表示，H20 订单量将决定是否重启生产，并强调供应链重启需耗时 9 个月。

　　今年4月，该芯片被美国以国家安全为由，对包括中国在内的一些国家禁售。禁令一出，英伟达因H20滞销面临45亿美元库存损失，并被迫计提55亿美元减值，市值一度蒸发1600亿美元。

　　H20订单的激增也引爆了对SK海力士 HBM系列产品的需求。业界消息称，SK海力士正在讨论扩大HBM3E 8层产品的生产规模，其出货量预计将超出最初预期。这得益于近期美国对英伟达面向中国市场的AI芯片H20的出口管制解除。H20原本采用HBM3内存，但从今年起主要搭载SK海力士的HBM3E 8层产品。

　　虽然H20最初搭载HBM3，为了提升性能，英伟达今年初改用HBM3E 8层产品，并向SK海力士和美光提出了追加供应要求。据悉SK海力士获得了主要供应商地位。实际上，SK海力士自今年第一季度起已开始供应H20专用HBM3E 8层产品，并计划持续生产至第三季度。

　　SK海力士原计划下半年HBM3E生产中，12层产品占80%，8层产品占20%。字节跳动、腾讯、阿里巴巴等中国科技巨头都是H20芯片的重要买家。国际市场调研机构Omdia 2024年末发布的报告显示，2024年英伟达Hopper（包括H100、H200，以及中国市场的H20）系列芯片全球最大买家分别是微软（48.5万枚）、字节跳动（23万枚）、腾讯（23万枚）、Meta（22.4万枚）、亚马逊（19.6万枚）、xAI（19.6万枚）、谷歌（16.9万枚）。

　　与此同时，英伟达的竞争对手AMD也计划重启向中国出口MI308芯片。中国是英伟达和AMD难以割舍的重要市场。黄仁勋曾表示，中国是一个非常大的市场，未来两三年，甚至数年，中国AI市场价值将达到500亿美元（约合人民币3600亿元）。

　　“作为一家美国公司，如果不能解决这个问题，那将是一笔巨大的损失。它能带来收入，带来税收，也能在美国创造大量就业机会。”2024年，AMD营收258亿美元，其中中国大陆给其贡献营收62亿美元，占其营收比例为24%。

　　英伟达财报显示，2025财年中国区营收171.08亿美元，为史上最高，比前一年103.06亿美元增长66%。同时，英伟达2025财年中，53%的收入占比来自美国以外的地区，中国是英伟达的第二大销售额地区：美国占比47%排第一，中国大陆占比13%排第二。此次伴随着禁令解除，英伟达还承诺将为中国推出新的完全兼容的NVIDIA RTX PRO GPU。

　　胜宏科技董事长陈涛受邀参加并做主题演讲。他在主题演讲中表示，AI大爆发将会带来六大变革：其一，开启全新计算纪元，带动AI相关的软件、硬件行业全面发展；其二，推动科技革命；其三，让“AI员工”常态化，替代或协助人类工作；其四，加速机器人时代到来；其五，催生AI问诊、AI金融、AI客服等新产业；其六，重构制造业模式，包括分析机器数据、故障、智能排产、AI视觉检测缺陷提升产品质量等。“AI在全球范围内掀起新一轮科技浪潮，颠覆所有人的想象，颠覆世界，改变各行各业。”陈涛说，这要求企业积极拥抱AI时代，抢占发展先机。

　　华夏恒天资本董事长郭勇亮表示，人工智能是人类生产史上最大的一次革命，市场空间无限。郭勇亮认为，随着各地纷纷布局发展人工智能，未来几年机器人本体制造可能会出现“内卷”和过剩。“作为投资人，我们应关注大部分资本和地区无法做的项目，比如机器人的‘大脑’、灵巧手等具有难度的技术。”郭勇亮说。

　　时代伯乐首席投资官周波认为，今年以来人工智能投资发生了三点变化，一是从大模型转向了AI在垂直领域的应用；二是从更看重团队到更看重产品服务以及商业落地的可行性；三是资金的“二八定律”更加明显，大量资金集中在少数项目上。面对市场变化，投资机构应保持定力，不盲目追求热点，同时要深耕产业，对行业发展情况保持高度敏感。

　　受关税战提前拉货效应告终，加上手机、网通、车用等终端应用复苏不如预期，以及新台币升值压力延续等三大负面因素影响，业界传出，多家一线IC设计大厂下半年大砍晶圆代工厂成熟制程投片量，光是第3季就比第2季锐减二至三成，使得相关晶圆代工厂产能利用率持续下滑，冲击获利。法人指出，半导体成熟制程市况不妙，联电（2303）、世界先进（5347）、力积电（6770）毛利率同步承压。

　　其中，联电、世界下半年毛利率恐回测25%，后续可能面临二成保卫战，拖累获利。力积电先前已公布第2季每股净损0.8元，连续七季亏损，单季毛利率仍为负数，下半年续亏压力不小。

　　业界分析，美国对全球对等关税将于8月1日上路，晶圆代工厂提前拉货红利同步告终。由于当前全球消费市场疲弱，主要晶片厂下半年在手机、网通及车用等终端应用下单力道全面缩手，呈现高度观望态势，对成熟制程需求大幅减弱。尤其车用市场严重低迷，重创成熟制程需求，包括德仪、恩智浦及意法半导体等车用晶片大咖纷纷示警市况不佳，更有大厂坦言「无法提供短期展望」，意法半导体也罕见出现亏损，下半年恐因美国对关税加征再蒙上一层阴影。

　　业界并传出，多家一线IC设计大厂开始大砍成熟制程投片量，第3季会比第2季锐减20％至30％，凸显这波成熟制程需求修正潮已从德仪等整合元件大厂（IDM）外溢。随着大客户纷纷修正投片量，晶圆代工成熟制程相关代工厂下半年产能利用率可能从上半年的七成附近，降至六成左右甚至更低。法人分析，产能利用率持续下滑对业者而言，最大的影响就是毛利率跟着修正。其中，联电今年首季毛利率降至26.7％，下探过去四年来单季低点，虽然第2季有望回温，但后续将面临IC设计客户砍单及新台币升值等冲击，压缩毛利率及获利。世界先进方面，今年首季毛利率为30.1％，公司先前已释出第2季恐跌破三成的看法。

　　受成熟制程整体市况疲弱冲击，下半年也恐不太妙。至于另一家成熟制程晶圆代工厂力积电则持续面临亏损逆风。业界分析，目前半导体业仅剩以辉达为首的AI在支撑需求，使得台积电表现一枝独秀，没有吃到AI大单的晶圆代工成熟制程相关厂商则难逃消费性、车用等领域需求不佳冲击。

　　国内专家朱晶点评：国内前三家Foundry的毛利率，都在15%左右（华虹不到10%），台湾地区，t家和umc成熟工艺毛利率都在25%上下，世界先进的毛利率超过30%，整体毛利情况好于大陆。主要原因：

　　3，大陆在功率，DDIC这类更内卷的产品方面产能更多，湾湾Fab28/22nm还有一些特殊工艺可以维持一定高毛利。

　　CoPoS并非一种新技术，但近年来发展迅速，Manz亚智科技是CoPoS技术概念的早期提出者。

　　从定义上来看，CoPoS 技术是基于CoWoS 2.5D 封装的“面板化”演进，适用于更复杂的AI芯片封装，是实现高扩展性与高生产效率的先进封装解决方案。

　　从CoPoS自身技术的迭代来看，CoPoS 中的中介层材料正在从传统的硅中介层（Silicon Interposer）发展为板级中介层（Panel RDL），再进而转成玻璃中介层（Glass Interposer），整合硅光子(CPO)技术，有机载板逐渐转变为玻璃基板，从而实现更细的线路与更高的I/O密度。

　　我们知道，随着AI与高效能运算需求的爆发性增长，芯片尺寸正在不断扩大，单片晶圆切割出的Die越来越少，圆形晶圆切边浪费和良率下降成为行业难题。

　　而CoPoS的核心突破在于化圆为方的创新思维，它采用面板级RDL技术，通过方形基板可实现更高效的芯片集成，从而在大幅提升产能和良率的同时，显著降造成本。

　　当前基板面积也在持续扩大，已从早期的510mm×515mm、600mm×600mm，逐步拓展至如今的700mm×700mm，按此面积计算，其产量大致相当于12英寸晶圆的8倍左右。

　　在技术兼容性方面，无论是传统的有机基板还是新兴的玻璃基板结构，CoPoS都能适配，为高密度I/O排布提供另一种选择。其独特的架构设计可灵活应对Chip Last等先进制程，为异质芯片整合提供了更多自由度，使其成为高算力AI芯片的理想选择。

　　更为重要的是，CoPoS代表了封装技术的未来方向，契合了大芯片、异质集成和高频传输需求，是下一代半导体设计的关键使能技术。

　　CoPoS 技术突破关键：如何破解RDL与玻璃基板难题？RDL（Redistribution Layer）是CoPoS技术的核心互连层，承担着芯片信号重分布与高密度集成的关键作用。在CoPoS架构中，RDL通过先进的晶圆级封装技术，在芯片与封装基板之间构建多层精细布线网络，实现芯片I/O的高效扩展与优化布局。随着CoPoS技术的不断发展，RDL制程正面临更高精密度的技术要求。在RDL First的发展趋势下，需要高膜厚均匀性和高分辨率的布线层，这对电镀设备提出了严苛的电流密度控制和均匀性要求。

　　Manz亚智科技的垂直电镀设备通过多重阳极设计和无治具方案，可满足纳米级铜互联组织的调控需求，同时其模块化湿制程设备组能实现微米级表面粗糙度控制（0.5μm），为自由取向再布线技术提供了工艺基础。

　　与此同时，随着高算力芯片对互连密度和信号完整性的要求不断提升，玻璃基板凭借其独特的材料特性成为突破传统封装瓶颈的关键载体。

　　相较于传统的有机基板（如ABF）和硅转接板，玻璃基板在电学性能、尺寸稳定性、工艺兼容性等方面展现出显著优势，而这些优势的实现同样高度依赖精密设备的协同支持。其表面粗糙度和CTE可调性要求湿制程设备具备亚微米级刻蚀精度和温度稳定性。Manz亚智科技的集成化解决方案通过自动化传输系统与精密药液控制系统，可支持不同厚度的超薄玻璃基板的处理，同时满足300mm-600mm大尺寸面板的均匀显影/刻蚀需求。针对玻璃基板与有机介质膜的兼容性要求，设备采用dry film和有机介质膜双模式设计，实现2.5D/3D封装中不同介质材料的工艺适配。此外，在工艺协同方面，设备参数与材料特性也需要深度耦合。比如ABF基板build-up层要求电镀设备在10ASD高电流密度下仍保持3μm铜厚均匀性，而玻璃基板的TGV通孔需要刻蚀设备实现1:10的高深宽比加工能力。Manz亚智科技的解决方案通过专有技术能为CoPoS技术演进提供了可扩展的设备平台。

　　设备落地先行从产业落地层面，我们看到，Manz亚智科技已成功交付了从300mm、500mm、600mm到700mm不同尺寸的RDL工艺量产线，涵盖洗净、显影、蚀刻、剥膜、电镀及自动化设备。这意味着，下游制造已经逐步落地，不过当前有量产工艺全流程支撑的主要还是聚集在功率器件、传感器芯片和射频芯片等小面积芯片领域。

　　对于采用高阶CoPoS技术的大芯片而言，量产落地还面临芯片位移、细线路、翘曲和细间距这四大挑战。

　　面对这四大挑战，业界正在寻求突破。在芯片位移方面，通过设计时先做补偿，并且根据不同的设计搭配相对应精度的设备；在细线路方面，采用更高精度的光刻机实现更高精度的曝光，同时配套优化刻蚀以及材料的选择；在翘曲方面，结合仿真来做预补偿，在改善结构材料CTE的匹配度的同时，进行Dummy区设计以及增加翘曲工艺；在细间距方面，采用低震动的工艺，同时将Mass Reflow转向TCB。

　　攻克这些挑战的路径绝非单一环节优化，而是设备精度、材料特性、工艺设计的三维协同。

　　Manz亚智科技等半导体设备厂商正从“单点突破”转向“系统级整合”，推动CoPoS技术从实验室走向量产，最终满足AI/HPC芯片对高密度、高良率、低成本的严苛需求。

　　写在最后AI算力的爆发式增长正在重塑半导体行业的竞争格局，而CoPoS技术的崛起为突破传统封装瓶颈提供了全新路径。从CoWoS到CoPoS，不仅是基板形态从圆到方的转变，更是芯片制造范式向高效率、高产能的一次跃迁。在这一技术变革中，Manz亚智科技凭借领先的RDL制程技术和全栈式设备解决方案，成为推动CoPoS产业化的核心力量。

　　作为RDL制程设备的行业标杆，Manz亚智科技不仅提供涵盖化学湿制程、精密电镀、自动化及智能软件系统的完整解决方案，更通过与玻璃基板厂商、材料供应商、封装测试企业等上下游伙伴的深度协作，构建起CoPoS技术生态链。从高密度布线到玻璃通孔（TGV）工艺，Manz亚智科技的创新设备正在为CoPoS量产提供关键支撑，助力产业伙伴突破传统封装在效率、成本和性能上的瓶颈。

　　未来，随着AI芯片和高性能计算需求持续攀升，Manz亚智科技将继续携手全球合作伙伴，加速CoPoS技术从研发到量产的跨越，共同开启半导体板级封装的新时代。

　　IDC发布了全球与中国机器人市场规模预测，其中预测2029年全球机器人市场规模将突破4000亿美元（现约合2.88万亿元人民币），中国市场将占据近半份额。

　　据悉，2024年全球商用服务机器人出货量已突破10万台，配送机器人和清洁机器人占据了市场主导地位。这其中中国厂商以84.7%的出货份额领跑，市场规模快速扩张。擎朗智能、普渡机器人、高仙机器人、云迹科技等企业领先，出货量位居世界前列。

　　同时，2024年全球四足机器人的市场规模超过了1.8亿美元，出货量约2万台，主要应用在电力、石油、公安等领域。中国厂商宇树科技、云深处依托完善的供应链体系和高度集成的产品设计，正在重塑全球市场的领导格局。

　　浙江大学校友，求是缘半导体联盟顾问。亲历50年中国半导体产业发展历程的著名学者、行业评论家。

　　求是缘半导体联盟是全球半导体产业生态链上的多个高校的校友、公司、组织机构、政府园区及科研院校等自愿组成的跨区域的非营利性公益平台。联盟由浙江大学校友发起，总部位于上海，其主要职能是为半导体和相关行业的人才、技术、资金、企业运营管理、创新创业等方面提供交流合作和咨询服务的平台，致力于推动全球，特别是中国大陆区域的，半导体及相关产业的发展。

　　目前联盟不定期举办线上、线下专题活动，有一周芯闻、名家专栏、招聘专栏、活动报道、人物访谈等多种资讯栏目，同时提供咨询、资源对接、市场拓展等服务。