🔬 芯片行业日报

Apple 和 Broadcom 签署了一项价值约 $300 亿的多年期合同，联合开发苹果的定制 AI 服务器芯片。这是苹果迄今为止最大的单一芯片合作伙伴关系——超过了此前与 TSMC 的 3nm 制造协议（约 $190 亿）。协议覆盖：(1) 定制网络芯片（用于 Apple Intelligence 数据中心的服务器间通信）；(2) 专用 AI 推理加速器（类似 TPU 架构但针对 Apple 的私有云设计优化）；(3) 连接芯片（CPO 共封装光学技术）。对 Broadcom 而言，这是 AWS、Google 之后拿下的第三个巨型 AI 定制芯片客户——Broadcom 的定制 ASIC 业务估值已超过 $400B。

Samsung Foundry 在首尔举行的三星晶圆代工论坛上展示了 3nm GAA（Gate-All-Around）第二代工艺的详细参数：与第一代 3GAE 相比，能效提升 35%，性能提升 22%，面积缩小 17%。这些数据使其具备了与 TSMC N3P 正面竞争的能力。三星表示该工艺已在 Hwaseong 工厂进入风险试产阶段，目标 2026 年 Q4 量产。关键问题是良率：三星第一代 3nm GAA 的良率据传仅 55-60%（远低于 TSMC N3 的 80%+），这是三星必须克服的历史包袱。

韩国存储芯片巨头 SK Hynix 在美国的存托凭证上市定价 $149/股（约合韩元 203,000/股），募资约 $265 亿美元，获得超过 7 倍超额认购。这是半导体行业有史以来最大的 IPO——超过了 2023 年 Arm 的 $54.5 亿和刚刚在 7 月初完成的 SambaNova $1B 融资。超额认购倍数反映了市场对 AI 存储芯片（尤其是 HBM）的狂热——投资者认为 SK Hynix 是 AI 基础设施最关键的单点供应商之一。首日交易预计 7 月 11 日开始，代码 SHX。

三星电子会长李在镕（Jay Y. Lee）计划本月晚些时候赴美与 Nvidia CEO Jensen Huang 进行高层会晤。核心议题：三星希望在 Nvidia 的 HBM 供应链中获得更大份额。目前 SK Hynix 是 Nvidia 的 HBM 独家主要供应商（尤其是 HBM3E），三星和 Micron 只获得少量订单。李在镕此行的一个重要筹码是：三星是目前唯一能够同时提供 HBM + 先进封装（3D IC） + 代工生产的"一条龙"供应商——如果 Nvidia 需要降低对 SK Hynix 的单点依赖，三星是最有能力的第二选项。韩国内存双雄的竞争正在从台前走到台后。

在昨日因地缘政治大幅下挫后，芯片板块今日强势反弹。AMD 大涨 5.67% 至 $209.38（或受其 MI400 AI 加速器路线图消息推动），Arm 飙升 9.27% 至 $234.01（市场对其 AI 边缘芯片设计的增长预期升温），Micron +4.39%、SanDisk +7.59%、Lam Research +6.01%。但 Nvidia 仅微涨 0.3% 至 $139.12——其 2026 年 YTD 涨幅仅 +3%，而费城半导体指数（SOX）YTD 涨幅高达 +82%。NVDA 的"横盘"与 SOX 的暴涨形成了 2026 年最显著的风格分化——资金正在从 NVDA 一只独秀轮动到整个芯片板块。

法国竞争管理局（Autorité de la concurrence）正在扩大对 Nvidia 的反垄断调查范围。最初调查集中在 GPU 定价和市场支配地位，但最新信息显示监管机构正在审查 CUDA 软件生态是否存在"非法捆绑销售"——即是否通过 CUDA 的封闭性阻止客户使用竞争对手的硬件（如 AMD ROCm、Intel oneAPI）。如果成立，Nvidia 可能面临全球年收入 10% 的罚款（约 $150 亿），并被强制开放 CUDA 互操作性。欧盟也表态"密切关注法国的调查进展，可能联合行动"。

AI 芯片独角兽 SambaNova Systems 完成了一轮 $10 亿美元的 Series F 融资，估值达到 $110 亿美元（较 2024 年 C 轮的 $50 亿翻倍）。本轮由软银 Vision Fund 3 领投，Intel Capital、BlackRock 和 Google Ventures 跟投。SambaNova 的差异化在于：不卖芯片，而是提供"AI 推理即服务"（基于其专有的 Cardinal SN40 RDU 芯片）——企业客户按 token 付费推理，不需要管理 GPU 集群。这种"芯片公司不卖芯片"的模式正在吸引那些不想被 Nvidia 锁定的企业客户。但 $110 亿估值对一个年收入"仅数亿美元"的公司来说，估值溢价令人瞩目。

硅谷芯片初创 Etched 宣布获得 Tiger Global 领投的 $5 亿美元 C 轮融资。Etched 正在开发全球首款"Transformer-only"ASIC 芯片 Sohu——这款芯片只能运行 Transformer 模型（不能跑 CNN、RNN 或其他架构），但据称在 Transformer 推理任务上比 Nvidia H200 快 20 倍，功耗仅 1/10。这种极端的专业化策略引发了两种截然不同的评价：支持者称其为"芯片行业的 iPhone 时刻"（专注于做一件事并做到极致），怀疑者则认为它缺乏灵活性——如果 Transformer 被新架构取代，Sohu 将一文不值。但 Tiger Global 的 $5 亿赌注表明至少有一方非常相信 Transformer 的统治地位。

高盛发布报告指出，对冲基金正在系统性地减少 AI 和半导体多头仓位。"拥挤交易的反转（crowding reversal）正在打击 AI 主题基金回报。"报告特别指出 NVDA 的 YTD 表现（+3%）与 SOX（+82%）的巨大差异——说明资金正在从"AI 代表股"向更广泛的芯片板块扩散，而非整体撤退。但高盛也警告：如果宏观环境恶化（伊朗冲突升级、关税扩大），芯片板块的 Beta 倍数（1.68x vs S&P 500）意味着下跌会更加剧烈。标记为 🔹 分析（单方预测，非事实）。

Meta Platforms 股价大涨 4.70% 至 $631.48，创历史新高。驱动因素：多位华尔街分析师上调目标价，认为 Meta 的 AI 基础设施扩张计划（据传包括自研推理芯片和新建 5 个数据中心）将显著改善其广告定位能力和用户参与度。Meta 据报正在开发自有 AI 推理芯片（"MTIA v2"，与 Broadcom 合作），以减少对 Nvidia GPU 的依赖。这与 Apple-Broadcom 的合作形成了有趣的对比——硅谷巨头正在集体"去 Nvidia 化"。

Broadcom CEO Hock Tan 在投资者电话会上做出了一个大胆预测：到 2028 年，AI 定制芯片（ASIC/定制加速器）的市场规模将超过通用 GPU。他的论据：(1) 云巨头（Google TPU、AWS Trainium、Meta MTIA、Apple）全部在自研芯片；(2) 通用 GPU 的"一刀切"设计在特定 AI 工作负载上效率低下（尤其是推理）；(3) Broadcom 已与三家"超大规模客户"签订了定制 AI 芯片合同，每家年支出 $50-80 亿。但这一预测建立在"Transformer 架构持续统治"的假设上——如果 AI 架构发生范式变化，定制 ASIC 将面临 Etched 类似的风险。标记为 🔹 据预测。

美联储 Warsh 新成立的"就业与生产力"工作组在首次简报中将 AI 芯片（尤其是先进制程逻辑芯片和 HBM 存储芯片）列为"战略性基础设施"，与电网、通信网络同等地位。这意味着美联储可能在金融稳定框架中纳入"芯片供应链中断风险评估"——类似此前对油价冲击的建模方式。工作组中 Marc Andreessen 的立场（硅谷自由市场派）与 Raj Chetty 的立场（政策干预派）可能在这一议题上产生分歧。

据 Investing.com 报道，美国国会正在酝酿 CHIPS Act 2.0（补充法案），关键条款包括：(1) 追加 $500 亿专项拨款用于先进封装（advanced packaging）——目前美国封装产能仅占全球 3%，TSMC 和三星的所有先进封装都在台湾和韩国完成；(2) 强制要求获得 CHIPS 补贴的公司不得在中国扩大成熟制程产能（28nm及以上）；(3) 设立"芯片劳动力发展基金"（$100 亿）用于培训 10 万名半导体工程师和技术员。如果通过，Intel、Amkor、Samsung（Taylor, TX）将是最大受益方。

Ollama（本地 AI 模型运行工具）完成 $6,500 万美元 Series B 融资，由 Sequoia Capital 领投。Ollama 目前已拥有 890 万月活跃开发者，下载量超过 5,000 万次。Ollama 的核心价值主张——让开发者在自己的硬件上运行开源模型（Llama、Mistral、Qwen 等）——与"去 Nvidia 依赖"的行业趋势高度吻合。但货币化仍是一个被刻意回避的问题：Ollama 至今没有明确的收入模型。CEO 在融资公告中暗示了"企业版"和"Ollama Cloud"（按使用量付费的推理服务）两个方向。这与芯片日报的相关性在于：Ollama 的 890 万开发者如果大规模转向本地推理，将直接减少对云 GPU 的需求——这也是"去 NVDA 化"的一个维度。