尽管台积电对各客户的具体合作细节严格保密，外界目前无从知晓，但台积电 CEO 魏哲家（CC Wei）在一场投资者会议上，回应了分析师关于智能手机库存的提问。他表示，当前库存已回归季节性正常水平，这也印证了 2026 年消费级应用市场将实现增长的预期。
据悉，尽管高通和联发科需向台积电支付比以往高出至多 24% 的芯片代工费用，但这一趋势并未出现逆转迹象。
不过，高通与联发科的智能手机合作厂商却需承担对应财务压力。受多种因素影响，骁龙 8 Elite Gen 5 和天玑 9500 芯片的成本预计分别为 280 美元和 200 美元。据《联合报》（United Daily News）报道，2026 年生产的智能手机芯片组中，有三分之一（即 33%）将采用台积电的 3 纳米或 2 纳米工艺。
苹果计划于明年推出 A20 和 A20 Pro 芯片，据称该公司已锁定了台积电初期 2 纳米产能的一半以上，以压制竞争对手。随着台积电的技术推进，分析师对高端智能手机市场的稳定持乐观态度；但目前汽车半导体需求仍显疲软，该领域需进行调整。
2025年10月28日，索尼半导体解决方案公司（以下简称“SSS”）发布了一款内置MIPI A-PHY（以下简称“A-PHY”）接口的800万像素CMOS图像传感器“IMX828”。索尼声称，这是业内首款搭载车载高速传输标准的传感器。此外，该传感器的最大动态范围高达150 dB，并配备了独特的低功耗停车监控功能。索尼表示，该传感器将“为下一代车载摄像头所需的技术创新做出贡献”。
本质上是把“摄像头”和“数据线”做成了一个更紧凑、更可靠、更便宜的系统级器件。相比传统“CIS + 外置串行器”方案，带来的优势可归纳为6点：
一颗芯片就完成图像采集+高速串行化，可省掉独立串行器及周边阻容、晶振、连接器，整机BOM成本降低“数美元”，摄像头模组PCB面积缩小约20%。
像素数据在片内直接转成串行信号，只需一对差分线即可传到ECU，替代原来的8/10/12根并行线，整车线束更少、更轻，EMI也更低。
采用MIPI A-PHY等车载协议，支持15 m同轴线 Mbps，带重传纠错，误码率低于传统分立场串行器。
传感器在“1–10 fps低分辨率”模式下即可做移动侦测，整颗芯片功耗100 mW，ECU可完全下电，兼顾全天候泊车安防与电瓶寿命。
CIS与SerDes同工艺、同封装，可原生支持150 dB高动态范围、LED闪烁抑制、40 kcd/m²高亮不饱和，避免交通信号灯“变色”误判。
国产CIS厂（豪威、索尼SSS等）推出“CIS+SerDes”一站式方案，兼容公有A-PHY/HSMT协议，客户可混用不同厂商解串器，打破私有协议垄断，价格较进口分立场方案低30–50%。
一句话总结：把SerDes“塞”进汽车CIS里，既让摄像头更轻更小更便宜，又带来更长链路、更低功耗和更高成像可靠性，是800万像素以上智驾摄像头最主流的技术路线 ）HBM版NAND终于来了！
SK海力士27日表示，公司于当地时间10月13日至16日参加了在美国加利福尼亚州圣何塞举行的“2025 OCP（开放计算项目）全球峰会”，并在会上发布了最新的NAND存储产品战略。
公司表示：“随着AI推理市场的迅速增长，能快速、高效处理海量数据的NAND存储产品需求正在急剧扩大。对此，我们构建了‘AIN（AI-NAND）Family’产品阵容，旨在以面向AI时代的最优解决方案实现用户需求。”
在大会第二天的高管专场中，SK海力士eSSD产品研究开发负责人金千成（Kim Cheonseong）副社长作为演讲嘉宾，介绍了AIN产品系列。
AIN系列从性能（Performance）、带宽（Bandwidth）、容量（Density）三个维度来优化，旨在同时提升数据处理速度和存储容量。
AIN P（Performance） 是一款可在大规模AI推理环境中高效处理海量数据读写的解决方案。通过最小化AI计算与存储之间的瓶颈，大幅度的提高处理速度和能效。公司目前正在以全新架构设计NAND与控制器，计划于2026年底推出样品。
AIN D（Density） 是一款以低功耗、低成本存储大容量数据为目标的高密度解决方案，适用于AI数据存储。该产品旨在将基于QLC的TB级SSD容量提升至PB级，同时兼具SSD的速度与HDD的经济性，定位为中间层级存储。
NAND闪存根据单个存储单元（Cell）可存储的比特数量不同，分为SLC（1bit）、MLC（2bit）、TLC（3bit）、QLC（4bit）、PLC（5bit）等多种规格。
AIN B（Bandwidth） 是通过垂直堆叠NAND来扩大带宽的解决方案，这正是公司采用“HBF”技术的产品名称。
SK海力士启动AIN B研究的初衷是未解决内存容量不够问题，其核心在于将高容量、低成本的NAND与HBM堆叠结构相结合。公司正在研究将AIN B与HBM协同部署，以补充容量不足等多种应用场景。
为推动AIN BECO发展，SK海力士与美国SanDisk于8月签署了HBF标准化谅解备忘录（MOU），并于14日晚在OCP峰会会场附近的科技互动中心（The Tech Interactive）举办了“HBF之夜”活动，邀请了多家全球大型科技公司的代表出席。
尺寸微缩已走到 3 nm 以下物理墙，PPA 再进化只能靠封装级整合；2026 年起≥50% 的高性能芯片把性能提升押注在“封装创新”而非“制程节点”。
近日，长鑫存储（CXMT）正式公开宣布，已成功研发并量产LPDDR5X系列内存芯片，标志着我国在高端移动存储技术领域取得重大突破。这一里程碑式进展，不仅填补了国产DRAM在旗舰手机应用中的空白，更意味着国产高端智能手机正加速摆脱对美韩存储芯片的依赖。
LPDDR5X是当前智能手机中最高端的动态随机存取存储器（DRAM）标准之一，大范围的应用于旗舰级手机，支持高分辨率视频处理、AI大模型本地运行、多任务并行等高性能需求场景。其核心优点是高带宽、低功耗、高能效比，可明显提升手机的运行流畅度与续航能力。
已从2025年下半年的首条试产线进入正式建厂阶段，但能否线%国产、且长期稳定量产，仍面临三大关键瓶颈
结论：2025年“全国产线”可以“建起来”，但距离“跑起来、跑得好”还有3-5年磨合期。
- 政治决心+资金+市场三要素已齐备，2025年“全国产线”可以建起来；
台积电企业策略发展资深副总经理罗唯仁于今年7月底退休后，近期业界传出其可能重返老东家英特尔，并负责研发计划，引发业内对两大半导体巨头技术竞争与人才流动的高度关注。
罗唯仁在台积电任职长达21年，是公司技术发展的重要推手。他于2004年加入台积电，先后担任营运组织副总经理、研发副总经理等职务，最终升任先进的技术事业及制造技术副总经理。在其领导下，台积电技术团队取得超过1500项专利，其中约1000项为美国专利，为台积电在先进制程领域的领头羊奠定坚实基础。
根据全球性技术市场研究咨询机构Omdia 数据，全球DRAM 市场规模有望从2024年的976亿美元增长至2029年的2,045亿美元，年均复合增长率为15.93%。
近年来，随着AI技术发展以及AI数据中心等基建需求的增长，存储芯片需求大幅度的提高。国际知名高科技产业研究机构集邦咨询（TrendForce）预测2025年存储芯片市场规模有望突破2300亿美元；中研普华多个方面数据显示，2024年中国存储芯片市场规模达4600亿元人民币，2025年预计将突破5500亿元人民币。
HBM的本质是DRAM的高阶进化。HBM是DRAM为适应AI等高性能计算需求，在形态与架构上的高阶进化，HBM采用近存计算架构，通过立体3D堆叠多个DRAM芯片，利用TSV（硅通孔）技术实现芯片间的高速互连，提高数据传输速度、降低延迟、减少能耗。这种物理上的极致接近，创造了“存算一体”的理想形态——让数据在存储的过程中就能进行计算，或者在计算的过程中就能直接访问存储，既提升整体计算效率又能够更好的降低功耗，极大地缓解“存储墙”对算力的制约。 如果说AI运算是一座繁忙的智能工厂，那么HBM就是流水线旁触手可及的“智能工作台”，而DRAM正是构成这张工作台的核心材料。与大多数都用在数据存储的NAND Flash（闪存）不同，DRAM作为系统内存是为高速、频繁的数据读写而生，这一特质使其与HBM产生深度链接与技术绑定。
原子核心原理的“精密极限”。DRAM的制造难度，从根本上源于其核心存储单元的结构复杂性，DRAM每个存储单元都由一个晶体管和一个电容构成，对电荷控制和工艺精度要求达到极致，要解决漏电、刷新、高速互联等复杂问题。而NAND的存储单元是单一的浮栅晶体管，通过改变阈值电压存储数据，无需刷新，通过3D堆叠提升容量，封装复杂度远低于DRAM。总而言之，制造DRAM像是在指甲盖上建造无数个带独立供电的精密“单间”，是极致微缩的精度体现，而NAND结构相对简单，更像搭建存储数据的“积木”。
正因核心原理和结构的差异，使得从NAND领域向DRAM进行技术迁移的难度巨大，经验难以复用，且面临极高的专利壁垒，绝非简单的技术延伸。NAND工程师聚焦大容量存储、3D堆叠技术与DRAM所需的高速数据处理、电容制造、电荷刷新等技术关联度极低。这好比一位优秀的土木工程师，很难直接转型去设计精密的机械手表，二者基础原理和知识体系不同。
在旧金山TED AI大会上，创新工场董事长、AI科学家李开复通过视频连线发表演讲，罕见地直言：“在AI硬件和机器人制造方面，美国正在被中国超越。”
李表示，这一点也不夸张。在AI硬件与机器人赛道，中国的领先正在成为事实。美国在科研与企业AI仍占优势；中国则在机器人、消费级AI、开源模型与能源布局上全面反超。
上一次冷战的成功经验并不一定适用于新的战场，但以 AI 技术改变竞争格局的共识已经达成。谁也不敢不投入。就这样 AI 投入的催化剂从消费衍生到了国家竞争，投资叙事也从一个虚拟技术扩展为重建先进制造。
用 Meta 创始人马克·扎克伯格的话说：如果投资 AI 最终白花了数千亿美元显然很不幸，但不投入的风险更大——如果 AI 实现大跨越，自己会错失先机，被对手甩开。商业巨头不会接受这样的可能，国家也一样。
亲历50年中国半导体产业高质量发展历程的著名学者、行业评论家。- 以上评价仅代表嘉宾立场。
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