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银鞍照白马 飒沓如流星
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左手k线右手枸杞
无师自通的游资
2026-02-13 14:30:57
算力产业中的长板和短板分别是哪些
算力产业的“命脉级”支撑方向:缺一不可的五大核心 算力系统是复杂的“有机整体”,AI硬件(算力根基)与算力租赁(算力流通)只是冰山一角。以下五大支撑方向如同算力的“血液循环系统”“神经系统”与“免疫系统”,缺少任何一环,算力都无法稳定、高效地发挥价值,甚至可能引发系统性故障。 一、算力网络:数据传输的“高速公路”,决定算力效率上限 核心价值 算力网络是连接AI服务器集群、数据中心与用户终端的“数字大动脉”,网络带宽与延迟直接决定算力的实际可用效率。大模型训练中,数据在GPU间的传输速度甚至比单G
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高澜股份
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左手k线右手枸杞
无师自通的游资
2026-02-11 10:27:40
IDC是什么?云计算是什么?
1. IDC 是什么? IDC = 专门放服务器的「超级稳定大机房」 你可以把它理解成: 不是你家小书房,而是企业级的服务器公寓/托管中心 里面全是一排排的服务器(就是超大号、24小时不关机的电脑) 它只干几件事: 供电永不间断、空调恒温、网络超快、防火防盗防断电。 一句话: 企业不想自己建机房、怕断电怕坏,就把服务器放到IDC里托管。IDC 是「物理场地+硬件托管」。 2. 云计算 是什么? 云计算 = 把算力、存储、软件,像水电一样「网上租着用」 以前开公司/做APP: 要自己买一堆服务器
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光环新网
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左手k线右手枸杞
无师自通的游资
2026-02-10 14:25:39
什么是边缘算力/中心算力--网宿科技
1. 什么是「边缘算力」? 先打个最直白的比方: 中心算力 = 远方的超级大仓库 就是阿里云、腾讯云、AWS 那种,建在贵州、内蒙、美国中部,离你很远。 你要算个东西,得把数据发过去,算完再发回来。 边缘算力 = 你家门口的便利店 不建在远方,而是建在离用户最近的地方: 城市里、运营商机房、小区旁、海外各个国家的节点里。 一句话: 边缘算力 = 把计算能力搬到离人/设备最近的地方,就近算、马上出结果。 2. 为什么 AI 时代必须要边缘算力? 以前你刷视频、看网页,慢点无所谓。 现在 AI 来了
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网宿科技
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无师自通的游资
2026-02-06 10:05:37
什么是算力租赁 什么是信创
一、算力租赁业务:通俗说 “能做这门生意的硬条件” 核心一句话:想做算力租赁,得有钱、有合规资质、有专业机房、有算力硬件、有能守着机器不宕机的人,还能对接上有算力需求的客户,少一个都玩不转,最核心的是钱 + 资质 + 硬件 + 运维,这四个是基础门槛,缺一不可。 挨个通俗拆条件: 钱(核心门槛):砸重金买算力硬件,比如 AI 算力最核心的 GPU 卡(英伟达 A100/H100)、国产昇腾 910/310 芯片,单张高端卡几万到几十万,建一个能对外租赁的算力集群,动辄上千万甚至上亿投入,资金要求
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华胜天成
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左手k线右手枸杞
无师自通的游资
2026-01-27 13:56:46
什么是晶圆代工
晶圆代工可以理解为半导体行业的"代工厂",就像服装行业的代工厂一样。 简单比喻 想象一下: 有些公司(如苹果、高通)擅长设计漂亮的"衣服"(芯片设计),但自己没有工厂 晶圆代工厂(如台积电、中芯国际)就是专门生产这些"衣服"的工厂 设计公司把设计图纸交给代工厂,代工厂负责把设计变成实际产品 晶圆代工的核心特点 只制造,不设计:晶圆代工厂专门负责把芯片设计变成实物,但不参与芯片的设计工作 专业分工:这种模式让设计公司可以专注于创新和研发,而制造交给专业工厂,各司其职 技术密集型:晶圆制造需要极其精
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中芯国际
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左手k线右手枸杞
无师自通的游资
2026-01-16 13:08:17
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性 存储芯片、GPU、CPU是三类功能定位完全不同的芯片,而AI芯片是面向特定场景的衍生品类;它们的制造设备核心共性为主,细分需求有差异,并非完全相同。 我们用通俗比喻理解: CPU = 公司总经理:统筹所有指令,擅长复杂逻辑判断,但同时处理的任务量有限。 GPU = 工厂流水线工人:数量极多,擅长重复、并行的简单计算,效率远超总经理。 存储芯片 = 公司仓库:专门存放数据和指令,供总经理、流水线工人随时调取,没有计算能力。 AI芯
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北方华创
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无师自通的游资
2026-01-15 11:21:03
为什么AI 超算中心、数据中心的 “电力心脏” 是燃气轮机 + HRSG 余热回收锅炉
燃气轮机+HRSG余热回收锅炉之所以是AI超算中心、数据中心的“电力心脏”,核心是完美匹配了这类场景“高能耗、稳供电、降成本、低排放”的四大刚需,比传统火电、单纯燃气轮机更适配。具体原因拆解如下: 应对“算力怪兽”的高能耗:联合循环大幅提效,降低电费成本 AI超算中心、大型数据中心是“电老虎”——比如一台先进AI服务器的功耗能达到数千瓦,上万台集群的总功耗堪比一座中小型城市。 单纯用燃气轮机发电,能源效率只有30%-40%,大量热量会随废气浪费;而搭配HRSG(余热回收锅炉) 后,能把燃气轮机排
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博盈特焊
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无师自通的游资
2025-12-29 14:50:04
什么是AI芯片 以及产业链
AI芯片并不是指一个单一的"芯片",而是一个系统性概念,可以是单一芯片,也可以是多个芯片组成的系统。 通俗的方式解释: AI芯片的"真面目" 简单来说,AI芯片是专门设计用来加速人工智能计算的硬件,但它有多种形式:单一芯片形式 ASIC(专用集成电路):如谷歌的TPU(张量处理单元) 专门为AI设计的单一芯片 NPU(神经处理单元):如手机中的AI芯片 专门用于处理图像识别、语音助手等 GPU(图形处理器):如英伟达的A100、H100,虽然最初为图形设计,但因其并行计算能力成为AI主力 多芯片
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中芯国际
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无师自通的游资
2025-12-29 14:42:54
英伟达 Rubin 架构 “从 0 到 1” 环节、价值量占比高的核心产业链企业清单
一、M9 树脂 + Q 布(封装基板核心材料,占基板成本 30%+) 该环节是 Rubin 封装的 “基础耗材”,价值量随基板层数增加同步提升。 菲利华(中国):国内高端石英纤维(Q 布)绝对龙头,是全球少数能量产 Rubin 基板用 Q 布的企业,已进入英伟达供应链验证,2026 年该业务预期营收占比将超 25%(毛利率超 40%)。 东材科技(中国):国内 M9 级高频低介电树脂领先布局者,已完成 Rubin 适配样品开发,是国产替代核心候选供应商,该产品毛利率预计超 50%。 松下(日本)
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英维克
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无师自通的游资
2025-12-29 13:45:39
2026英伟达RUBIN架构以及产业链核心环节
什么是Rubin架构 简单说,就是给AI芯片安排了一个“专业的分工”团队。让AI处理长文本和视频等复杂任务变得更高效。 传统AI芯片的问题 上一代架构叫做:Blackwell,就像一个人同时做很多事。 既要理解长文本,又要写生产新内容。好比一个人同时在做翻译和写作,效率不高,尤其处理超长内容会很吃力。 Rubin架构的创新 Rubin CPX (长文本处理专家)专门发负责理解超长内容(几百万字 搭载128GB DDR7 内存 比传统的HBM更便宜高效) Rubin GPU(内容生产专家)和CPX
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淳中科技
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无师自通的游资
2025-12-01 10:26:12
商业航天正宗A股上市公司全景分析
商业航天作为战略性新兴产业,正在从政策红利期迈向产业化发展期。截至2025年底,中国商业航天市场规模已突破2.5万亿元,预计"十五五"末期将进入成熟期。基于产业链核心环节、业务相关度、市场份额和技术实力四大维度,筛选出最具正宗性的商业航天A股上市公司,涵盖卫星制造、火箭配套、地面设备等关键赛道,为投资者提供精准投资参考。 一、商业航天产业链全景解析 商业航天产业链可分为上游、中游、下游三大环节。上游包括卫星制造和火箭制造,是产业的基础;中游涉及火箭发射服务与地面设备制造,是连接天地的关键;下游则
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中国卫通
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航天动力
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左手k线右手枸杞
无师自通的游资
2025-10-30 14:26:10
关于固态电池
固态电池是一种用固态电解质替代液态电解质的电池。(如氧化物、硫化物、聚合物等)替代传统锂离子电池中液态电解质和隔膜的新型电池,核心是通过固态材料实现离子传导,而非液态介质。 核心传导介质不同 传统锂离子电池:依赖液态电解质(有机溶液)和多孔隔膜(防止正负极短路,允许锂离子通过),存在漏液、电解液易燃等风险。 固态电池:用固态电解质(如硫化物陶瓷、氧化物薄膜等)直接替代 “液态电解质 + 隔膜”,无需液态介质,结构更简单。 安全性差距显著 传统锂离子电池:液态电解质易燃,高温、穿刺、挤压时易发生热
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光华科技
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无师自通的游资
2025-10-13 12:07:01
EUV被研的创造过程,还有没有其他攻克方案?
EUV光刻机确实是现代半导体工业的“皇冠”,它的诞生是一个跨越数十年的集体技术攻坚过程。 谁造出了EUV光刻机? EUV光刻机的诞生,并非单一公司的功劳,而是一场由 美国主导、多国顶尖科技力量共同参与的全球合作成果。 技术源头:EUV LLC联盟:上世纪90年代,当芯片制造技术面临瓶颈时,由英特尔和美国能源部牵头,联合了摩托罗拉、AMD等半导体公司,以及劳伦斯利弗莫尔、桑迪亚等三大美国国家实验室,组成了EUV LLC联盟 。在1997年至2003年间,该联盟的数百位科学家攻克了EUV的基础物理难
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中芯国际
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无师自通的游资
2025-10-13 12:02:22
euv和duv为什么差距有这么大
EUV(极紫外光刻)和DUV(深紫外光刻)之间的差距,确实不仅仅是“好一点”和“差一点”的区别,而更像是科幻武器和常规武器之间的代差。下面这个表格能让你快速抓住核心不同。 对比维度 DUV(深紫外光刻) EUV(极紫外光刻) 通俗比喻 核心光源 波长193nm的深紫外光,技术相对成熟 。 波长13.5nm的极紫外光,需要将锡滴加热到百万摄氏度产生等离子体才能获得 。 DUV像普通手电筒,EUV则是需要庞大装置激发的激光剑。 工作环境 在空气中进行 。 必须在高度真空中进行,因为空气会完全吸收EU
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中微公司
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无师自通的游资
2025-09-30 13:15:13
存储芯片的各核心环节
存储行业概览 集成电路约占整个半导体行业市场规模的80%,主要包括模拟芯片、微处理器芯片、逻辑芯片和存储芯片等四种。 存储芯片作为终端电子产品的核心部件,主要应用于服务器、手机、PC等大宗消费品类,整体市场规模庞大。 在AI服务器领域,先进存储芯片主要为AI算力提供高带宽的数据存储和传输支持。 存储芯片具有明显的周期性,过去二十年来呈现约四年一轮的周期,其价格波动通常遵循“供过于求→价格下跌→产能出清→供不应求→价格上涨”的循环,是电子行业市场的重要风向标。 存储行业当前三大特征 AI算力主导需
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江波龙
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算力产业中的长板和短板分别是哪些
算力产业的“命脉级”支撑方向:缺一不可的五大核心 算力系统是复杂的“有机整体”,AI硬件(算力根基)与算力租赁(算力流通)只是冰山一角。以下五大支撑方向如同算力的“血液循环系统”“神经系统”与“免疫系统”,缺少任何一环,算力都无法稳定、高效地发挥价值,甚至可能引发系统性故障。 一、算力网络:数据传输的“高速公路”,决定算力效率上限 核心价值 算力网络是连接AI服务器集群、数据中心与用户终端的“数字大动脉”,网络带宽与延迟直接决定算力的实际可用效率。大模型训练中,数据在GPU间的传输速度甚至比单G
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IDC是什么?云计算是什么?
1. IDC 是什么? IDC = 专门放服务器的「超级稳定大机房」 你可以把它理解成: 不是你家小书房,而是企业级的服务器公寓/托管中心 里面全是一排排的服务器(就是超大号、24小时不关机的电脑) 它只干几件事: 供电永不间断、空调恒温、网络超快、防火防盗防断电。 一句话: 企业不想自己建机房、怕断电怕坏,就把服务器放到IDC里托管。IDC 是「物理场地+硬件托管」。 2. 云计算 是什么? 云计算 = 把算力、存储、软件,像水电一样「网上租着用」 以前开公司/做APP: 要自己买一堆服务器
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什么是边缘算力/中心算力--网宿科技
1. 什么是「边缘算力」? 先打个最直白的比方: 中心算力 = 远方的超级大仓库 就是阿里云、腾讯云、AWS 那种,建在贵州、内蒙、美国中部,离你很远。 你要算个东西,得把数据发过去,算完再发回来。 边缘算力 = 你家门口的便利店 不建在远方,而是建在离用户最近的地方: 城市里、运营商机房、小区旁、海外各个国家的节点里。 一句话: 边缘算力 = 把计算能力搬到离人/设备最近的地方,就近算、马上出结果。 2. 为什么 AI 时代必须要边缘算力? 以前你刷视频、看网页,慢点无所谓。 现在 AI 来了
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什么是算力租赁 什么是信创
一、算力租赁业务:通俗说 “能做这门生意的硬条件” 核心一句话:想做算力租赁,得有钱、有合规资质、有专业机房、有算力硬件、有能守着机器不宕机的人,还能对接上有算力需求的客户,少一个都玩不转,最核心的是钱 + 资质 + 硬件 + 运维,这四个是基础门槛,缺一不可。 挨个通俗拆条件: 钱(核心门槛):砸重金买算力硬件,比如 AI 算力最核心的 GPU 卡(英伟达 A100/H100)、国产昇腾 910/310 芯片,单张高端卡几万到几十万,建一个能对外租赁的算力集群,动辄上千万甚至上亿投入,资金要求
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什么是晶圆代工
晶圆代工可以理解为半导体行业的"代工厂",就像服装行业的代工厂一样。 简单比喻 想象一下: 有些公司(如苹果、高通)擅长设计漂亮的"衣服"(芯片设计),但自己没有工厂 晶圆代工厂(如台积电、中芯国际)就是专门生产这些"衣服"的工厂 设计公司把设计图纸交给代工厂,代工厂负责把设计变成实际产品 晶圆代工的核心特点 只制造,不设计:晶圆代工厂专门负责把芯片设计变成实物,但不参与芯片的设计工作 专业分工:这种模式让设计公司可以专注于创新和研发,而制造交给专业工厂,各司其职 技术密集型:晶圆制造需要极其精
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存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性 存储芯片、GPU、CPU是三类功能定位完全不同的芯片,而AI芯片是面向特定场景的衍生品类;它们的制造设备核心共性为主,细分需求有差异,并非完全相同。 我们用通俗比喻理解: CPU = 公司总经理:统筹所有指令,擅长复杂逻辑判断,但同时处理的任务量有限。 GPU = 工厂流水线工人:数量极多,擅长重复、并行的简单计算,效率远超总经理。 存储芯片 = 公司仓库:专门存放数据和指令,供总经理、流水线工人随时调取,没有计算能力。 AI芯
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为什么AI 超算中心、数据中心的 “电力心脏” 是燃气轮机 + HRSG 余热回收锅炉
燃气轮机+HRSG余热回收锅炉之所以是AI超算中心、数据中心的“电力心脏”,核心是完美匹配了这类场景“高能耗、稳供电、降成本、低排放”的四大刚需,比传统火电、单纯燃气轮机更适配。具体原因拆解如下: 应对“算力怪兽”的高能耗:联合循环大幅提效,降低电费成本 AI超算中心、大型数据中心是“电老虎”——比如一台先进AI服务器的功耗能达到数千瓦,上万台集群的总功耗堪比一座中小型城市。 单纯用燃气轮机发电,能源效率只有30%-40%,大量热量会随废气浪费;而搭配HRSG(余热回收锅炉) 后,能把燃气轮机排
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什么是AI芯片 以及产业链
AI芯片并不是指一个单一的"芯片",而是一个系统性概念,可以是单一芯片,也可以是多个芯片组成的系统。 通俗的方式解释: AI芯片的"真面目" 简单来说,AI芯片是专门设计用来加速人工智能计算的硬件,但它有多种形式:单一芯片形式 ASIC(专用集成电路):如谷歌的TPU(张量处理单元) 专门为AI设计的单一芯片 NPU(神经处理单元):如手机中的AI芯片 专门用于处理图像识别、语音助手等 GPU(图形处理器):如英伟达的A100、H100,虽然最初为图形设计,但因其并行计算能力成为AI主力 多芯片
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英伟达 Rubin 架构 “从 0 到 1” 环节、价值量占比高的核心产业链企业清单
一、M9 树脂 + Q 布(封装基板核心材料,占基板成本 30%+) 该环节是 Rubin 封装的 “基础耗材”,价值量随基板层数增加同步提升。 菲利华(中国):国内高端石英纤维(Q 布)绝对龙头,是全球少数能量产 Rubin 基板用 Q 布的企业,已进入英伟达供应链验证,2026 年该业务预期营收占比将超 25%(毛利率超 40%)。 东材科技(中国):国内 M9 级高频低介电树脂领先布局者,已完成 Rubin 适配样品开发,是国产替代核心候选供应商,该产品毛利率预计超 50%。 松下(日本)
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2026英伟达RUBIN架构以及产业链核心环节
什么是Rubin架构 简单说,就是给AI芯片安排了一个“专业的分工”团队。让AI处理长文本和视频等复杂任务变得更高效。 传统AI芯片的问题 上一代架构叫做:Blackwell,就像一个人同时做很多事。 既要理解长文本,又要写生产新内容。好比一个人同时在做翻译和写作,效率不高,尤其处理超长内容会很吃力。 Rubin架构的创新 Rubin CPX (长文本处理专家)专门发负责理解超长内容(几百万字 搭载128GB DDR7 内存 比传统的HBM更便宜高效) Rubin GPU(内容生产专家)和CPX
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商业航天正宗A股上市公司全景分析
商业航天作为战略性新兴产业,正在从政策红利期迈向产业化发展期。截至2025年底,中国商业航天市场规模已突破2.5万亿元,预计"十五五"末期将进入成熟期。基于产业链核心环节、业务相关度、市场份额和技术实力四大维度,筛选出最具正宗性的商业航天A股上市公司,涵盖卫星制造、火箭配套、地面设备等关键赛道,为投资者提供精准投资参考。 一、商业航天产业链全景解析 商业航天产业链可分为上游、中游、下游三大环节。上游包括卫星制造和火箭制造,是产业的基础;中游涉及火箭发射服务与地面设备制造,是连接天地的关键;下游则
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关于固态电池
固态电池是一种用固态电解质替代液态电解质的电池。(如氧化物、硫化物、聚合物等)替代传统锂离子电池中液态电解质和隔膜的新型电池,核心是通过固态材料实现离子传导,而非液态介质。 核心传导介质不同 传统锂离子电池:依赖液态电解质(有机溶液)和多孔隔膜(防止正负极短路,允许锂离子通过),存在漏液、电解液易燃等风险。 固态电池:用固态电解质(如硫化物陶瓷、氧化物薄膜等)直接替代 “液态电解质 + 隔膜”,无需液态介质,结构更简单。 安全性差距显著 传统锂离子电池:液态电解质易燃,高温、穿刺、挤压时易发生热
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EUV被研的创造过程,还有没有其他攻克方案?
EUV光刻机确实是现代半导体工业的“皇冠”,它的诞生是一个跨越数十年的集体技术攻坚过程。 谁造出了EUV光刻机? EUV光刻机的诞生,并非单一公司的功劳,而是一场由 美国主导、多国顶尖科技力量共同参与的全球合作成果。 技术源头:EUV LLC联盟:上世纪90年代,当芯片制造技术面临瓶颈时,由英特尔和美国能源部牵头,联合了摩托罗拉、AMD等半导体公司,以及劳伦斯利弗莫尔、桑迪亚等三大美国国家实验室,组成了EUV LLC联盟 。在1997年至2003年间,该联盟的数百位科学家攻克了EUV的基础物理难
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euv和duv为什么差距有这么大
EUV(极紫外光刻)和DUV(深紫外光刻)之间的差距,确实不仅仅是“好一点”和“差一点”的区别,而更像是科幻武器和常规武器之间的代差。下面这个表格能让你快速抓住核心不同。 对比维度 DUV(深紫外光刻) EUV(极紫外光刻) 通俗比喻 核心光源 波长193nm的深紫外光,技术相对成熟 。 波长13.5nm的极紫外光,需要将锡滴加热到百万摄氏度产生等离子体才能获得 。 DUV像普通手电筒,EUV则是需要庞大装置激发的激光剑。 工作环境 在空气中进行 。 必须在高度真空中进行,因为空气会完全吸收EU
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存储芯片的各核心环节
存储行业概览 集成电路约占整个半导体行业市场规模的80%,主要包括模拟芯片、微处理器芯片、逻辑芯片和存储芯片等四种。 存储芯片作为终端电子产品的核心部件,主要应用于服务器、手机、PC等大宗消费品类,整体市场规模庞大。 在AI服务器领域,先进存储芯片主要为AI算力提供高带宽的数据存储和传输支持。 存储芯片具有明显的周期性,过去二十年来呈现约四年一轮的周期,其价格波动通常遵循“供过于求→价格下跌→产能出清→供不应求→价格上涨”的循环,是电子行业市场的重要风向标。 存储行业当前三大特征 AI算力主导需
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算力产业中的长板和短板分别是哪些
算力产业的“命脉级”支撑方向:缺一不可的五大核心 算力系统是复杂的“有机整体”,AI硬件(算力根基)与算力租赁(算力流通)只是冰山一角。以下五大支撑方向如同算力的“血液循环系统”“神经系统”与“免疫系统”,缺少任何一环,算力都无法稳定、高效地发挥价值,甚至可能引发系统性故障。 一、算力网络:数据传输的“高速公路”,决定算力效率上限 核心价值 算力网络是连接AI服务器集群、数据中心与用户终端的“数字大动脉”,网络带宽与延迟直接决定算力的实际可用效率。大模型训练中,数据在GPU间的传输速度甚至比单G
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IDC是什么?云计算是什么?
1. IDC 是什么? IDC = 专门放服务器的「超级稳定大机房」 你可以把它理解成: 不是你家小书房,而是企业级的服务器公寓/托管中心 里面全是一排排的服务器(就是超大号、24小时不关机的电脑) 它只干几件事: 供电永不间断、空调恒温、网络超快、防火防盗防断电。 一句话: 企业不想自己建机房、怕断电怕坏,就把服务器放到IDC里托管。IDC 是「物理场地+硬件托管」。 2. 云计算 是什么? 云计算 = 把算力、存储、软件,像水电一样「网上租着用」 以前开公司/做APP: 要自己买一堆服务器
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2026-02-10 14:25:39
什么是边缘算力/中心算力--网宿科技
1. 什么是「边缘算力」? 先打个最直白的比方: 中心算力 = 远方的超级大仓库 就是阿里云、腾讯云、AWS 那种,建在贵州、内蒙、美国中部,离你很远。 你要算个东西,得把数据发过去,算完再发回来。 边缘算力 = 你家门口的便利店 不建在远方,而是建在离用户最近的地方: 城市里、运营商机房、小区旁、海外各个国家的节点里。 一句话: 边缘算力 = 把计算能力搬到离人/设备最近的地方,就近算、马上出结果。 2. 为什么 AI 时代必须要边缘算力? 以前你刷视频、看网页,慢点无所谓。 现在 AI 来了
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什么是算力租赁 什么是信创
一、算力租赁业务:通俗说 “能做这门生意的硬条件” 核心一句话:想做算力租赁,得有钱、有合规资质、有专业机房、有算力硬件、有能守着机器不宕机的人,还能对接上有算力需求的客户,少一个都玩不转,最核心的是钱 + 资质 + 硬件 + 运维,这四个是基础门槛,缺一不可。 挨个通俗拆条件: 钱(核心门槛):砸重金买算力硬件,比如 AI 算力最核心的 GPU 卡(英伟达 A100/H100)、国产昇腾 910/310 芯片,单张高端卡几万到几十万,建一个能对外租赁的算力集群,动辄上千万甚至上亿投入,资金要求
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什么是晶圆代工
晶圆代工可以理解为半导体行业的"代工厂",就像服装行业的代工厂一样。 简单比喻 想象一下: 有些公司(如苹果、高通)擅长设计漂亮的"衣服"(芯片设计),但自己没有工厂 晶圆代工厂(如台积电、中芯国际)就是专门生产这些"衣服"的工厂 设计公司把设计图纸交给代工厂,代工厂负责把设计变成实际产品 晶圆代工的核心特点 只制造,不设计:晶圆代工厂专门负责把芯片设计变成实物,但不参与芯片的设计工作 专业分工:这种模式让设计公司可以专注于创新和研发,而制造交给专业工厂,各司其职 技术密集型:晶圆制造需要极其精
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存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性 存储芯片、GPU、CPU是三类功能定位完全不同的芯片,而AI芯片是面向特定场景的衍生品类;它们的制造设备核心共性为主,细分需求有差异,并非完全相同。 我们用通俗比喻理解: CPU = 公司总经理:统筹所有指令,擅长复杂逻辑判断,但同时处理的任务量有限。 GPU = 工厂流水线工人:数量极多,擅长重复、并行的简单计算,效率远超总经理。 存储芯片 = 公司仓库:专门存放数据和指令,供总经理、流水线工人随时调取,没有计算能力。 AI芯
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为什么AI 超算中心、数据中心的 “电力心脏” 是燃气轮机 + HRSG 余热回收锅炉
燃气轮机+HRSG余热回收锅炉之所以是AI超算中心、数据中心的“电力心脏”,核心是完美匹配了这类场景“高能耗、稳供电、降成本、低排放”的四大刚需,比传统火电、单纯燃气轮机更适配。具体原因拆解如下: 应对“算力怪兽”的高能耗:联合循环大幅提效,降低电费成本 AI超算中心、大型数据中心是“电老虎”——比如一台先进AI服务器的功耗能达到数千瓦,上万台集群的总功耗堪比一座中小型城市。 单纯用燃气轮机发电,能源效率只有30%-40%,大量热量会随废气浪费;而搭配HRSG(余热回收锅炉) 后,能把燃气轮机排
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什么是AI芯片 以及产业链
AI芯片并不是指一个单一的"芯片",而是一个系统性概念,可以是单一芯片,也可以是多个芯片组成的系统。 通俗的方式解释: AI芯片的"真面目" 简单来说,AI芯片是专门设计用来加速人工智能计算的硬件,但它有多种形式:单一芯片形式 ASIC(专用集成电路):如谷歌的TPU(张量处理单元) 专门为AI设计的单一芯片 NPU(神经处理单元):如手机中的AI芯片 专门用于处理图像识别、语音助手等 GPU(图形处理器):如英伟达的A100、H100,虽然最初为图形设计,但因其并行计算能力成为AI主力 多芯片
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英伟达 Rubin 架构 “从 0 到 1” 环节、价值量占比高的核心产业链企业清单
一、M9 树脂 + Q 布(封装基板核心材料,占基板成本 30%+) 该环节是 Rubin 封装的 “基础耗材”,价值量随基板层数增加同步提升。 菲利华(中国):国内高端石英纤维(Q 布)绝对龙头,是全球少数能量产 Rubin 基板用 Q 布的企业,已进入英伟达供应链验证,2026 年该业务预期营收占比将超 25%(毛利率超 40%)。 东材科技(中国):国内 M9 级高频低介电树脂领先布局者,已完成 Rubin 适配样品开发,是国产替代核心候选供应商,该产品毛利率预计超 50%。 松下(日本)
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2026英伟达RUBIN架构以及产业链核心环节
什么是Rubin架构 简单说,就是给AI芯片安排了一个“专业的分工”团队。让AI处理长文本和视频等复杂任务变得更高效。 传统AI芯片的问题 上一代架构叫做:Blackwell,就像一个人同时做很多事。 既要理解长文本,又要写生产新内容。好比一个人同时在做翻译和写作,效率不高,尤其处理超长内容会很吃力。 Rubin架构的创新 Rubin CPX (长文本处理专家)专门发负责理解超长内容(几百万字 搭载128GB DDR7 内存 比传统的HBM更便宜高效) Rubin GPU(内容生产专家)和CPX
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2025-12-01 10:26:12
商业航天正宗A股上市公司全景分析
商业航天作为战略性新兴产业,正在从政策红利期迈向产业化发展期。截至2025年底,中国商业航天市场规模已突破2.5万亿元,预计"十五五"末期将进入成熟期。基于产业链核心环节、业务相关度、市场份额和技术实力四大维度,筛选出最具正宗性的商业航天A股上市公司,涵盖卫星制造、火箭配套、地面设备等关键赛道,为投资者提供精准投资参考。 一、商业航天产业链全景解析 商业航天产业链可分为上游、中游、下游三大环节。上游包括卫星制造和火箭制造,是产业的基础;中游涉及火箭发射服务与地面设备制造,是连接天地的关键;下游则
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关于固态电池
固态电池是一种用固态电解质替代液态电解质的电池。(如氧化物、硫化物、聚合物等)替代传统锂离子电池中液态电解质和隔膜的新型电池,核心是通过固态材料实现离子传导,而非液态介质。 核心传导介质不同 传统锂离子电池:依赖液态电解质(有机溶液)和多孔隔膜(防止正负极短路,允许锂离子通过),存在漏液、电解液易燃等风险。 固态电池:用固态电解质(如硫化物陶瓷、氧化物薄膜等)直接替代 “液态电解质 + 隔膜”,无需液态介质,结构更简单。 安全性差距显著 传统锂离子电池:液态电解质易燃,高温、穿刺、挤压时易发生热
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2025-10-13 12:07:01
EUV被研的创造过程,还有没有其他攻克方案?
EUV光刻机确实是现代半导体工业的“皇冠”,它的诞生是一个跨越数十年的集体技术攻坚过程。 谁造出了EUV光刻机? EUV光刻机的诞生,并非单一公司的功劳,而是一场由 美国主导、多国顶尖科技力量共同参与的全球合作成果。 技术源头:EUV LLC联盟:上世纪90年代,当芯片制造技术面临瓶颈时,由英特尔和美国能源部牵头,联合了摩托罗拉、AMD等半导体公司,以及劳伦斯利弗莫尔、桑迪亚等三大美国国家实验室,组成了EUV LLC联盟 。在1997年至2003年间,该联盟的数百位科学家攻克了EUV的基础物理难
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euv和duv为什么差距有这么大
EUV(极紫外光刻)和DUV(深紫外光刻)之间的差距,确实不仅仅是“好一点”和“差一点”的区别,而更像是科幻武器和常规武器之间的代差。下面这个表格能让你快速抓住核心不同。 对比维度 DUV(深紫外光刻) EUV(极紫外光刻) 通俗比喻 核心光源 波长193nm的深紫外光,技术相对成熟 。 波长13.5nm的极紫外光,需要将锡滴加热到百万摄氏度产生等离子体才能获得 。 DUV像普通手电筒,EUV则是需要庞大装置激发的激光剑。 工作环境 在空气中进行 。 必须在高度真空中进行,因为空气会完全吸收EU
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存储芯片的各核心环节
存储行业概览 集成电路约占整个半导体行业市场规模的80%,主要包括模拟芯片、微处理器芯片、逻辑芯片和存储芯片等四种。 存储芯片作为终端电子产品的核心部件,主要应用于服务器、手机、PC等大宗消费品类,整体市场规模庞大。 在AI服务器领域,先进存储芯片主要为AI算力提供高带宽的数据存储和传输支持。 存储芯片具有明显的周期性,过去二十年来呈现约四年一轮的周期,其价格波动通常遵循“供过于求→价格下跌→产能出清→供不应求→价格上涨”的循环,是电子行业市场的重要风向标。 存储行业当前三大特征 AI算力主导需
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算力产业中的长板和短板分别是哪些
算力产业的“命脉级”支撑方向:缺一不可的五大核心 算力系统是复杂的“有机整体”,AI硬件(算力根基)与算力租赁(算力流通)只是冰山一角。以下五大支撑方向如同算力的“血液循环系统”“神经系统”与“免疫系统”,缺少任何一环,算力都无法稳定、高效地发挥价值,甚至可能引发系统性故障。 一、算力网络:数据传输的“高速公路”,决定算力效率上限 核心价值 算力网络是连接AI服务器集群、数据中心与用户终端的“数字大动脉”,网络带宽与延迟直接决定算力的实际可用效率。大模型训练中,数据在GPU间的传输速度甚至比单G
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IDC是什么?云计算是什么?
1. IDC 是什么? IDC = 专门放服务器的「超级稳定大机房」 你可以把它理解成: 不是你家小书房,而是企业级的服务器公寓/托管中心 里面全是一排排的服务器(就是超大号、24小时不关机的电脑) 它只干几件事: 供电永不间断、空调恒温、网络超快、防火防盗防断电。 一句话: 企业不想自己建机房、怕断电怕坏,就把服务器放到IDC里托管。IDC 是「物理场地+硬件托管」。 2. 云计算 是什么? 云计算 = 把算力、存储、软件,像水电一样「网上租着用」 以前开公司/做APP: 要自己买一堆服务器
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什么是边缘算力/中心算力--网宿科技
1. 什么是「边缘算力」? 先打个最直白的比方: 中心算力 = 远方的超级大仓库 就是阿里云、腾讯云、AWS 那种,建在贵州、内蒙、美国中部,离你很远。 你要算个东西,得把数据发过去,算完再发回来。 边缘算力 = 你家门口的便利店 不建在远方,而是建在离用户最近的地方: 城市里、运营商机房、小区旁、海外各个国家的节点里。 一句话: 边缘算力 = 把计算能力搬到离人/设备最近的地方,就近算、马上出结果。 2. 为什么 AI 时代必须要边缘算力? 以前你刷视频、看网页,慢点无所谓。 现在 AI 来了
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什么是算力租赁 什么是信创
一、算力租赁业务:通俗说 “能做这门生意的硬条件” 核心一句话:想做算力租赁,得有钱、有合规资质、有专业机房、有算力硬件、有能守着机器不宕机的人,还能对接上有算力需求的客户,少一个都玩不转,最核心的是钱 + 资质 + 硬件 + 运维,这四个是基础门槛,缺一不可。 挨个通俗拆条件: 钱(核心门槛):砸重金买算力硬件,比如 AI 算力最核心的 GPU 卡(英伟达 A100/H100)、国产昇腾 910/310 芯片,单张高端卡几万到几十万,建一个能对外租赁的算力集群,动辄上千万甚至上亿投入,资金要求
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什么是晶圆代工
晶圆代工可以理解为半导体行业的"代工厂",就像服装行业的代工厂一样。 简单比喻 想象一下: 有些公司(如苹果、高通)擅长设计漂亮的"衣服"(芯片设计),但自己没有工厂 晶圆代工厂(如台积电、中芯国际)就是专门生产这些"衣服"的工厂 设计公司把设计图纸交给代工厂,代工厂负责把设计变成实际产品 晶圆代工的核心特点 只制造,不设计:晶圆代工厂专门负责把芯片设计变成实物,但不参与芯片的设计工作 专业分工:这种模式让设计公司可以专注于创新和研发,而制造交给专业工厂,各司其职 技术密集型:晶圆制造需要极其精
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存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性 存储芯片、GPU、CPU是三类功能定位完全不同的芯片,而AI芯片是面向特定场景的衍生品类;它们的制造设备核心共性为主,细分需求有差异,并非完全相同。 我们用通俗比喻理解: CPU = 公司总经理:统筹所有指令,擅长复杂逻辑判断,但同时处理的任务量有限。 GPU = 工厂流水线工人:数量极多,擅长重复、并行的简单计算,效率远超总经理。 存储芯片 = 公司仓库:专门存放数据和指令,供总经理、流水线工人随时调取,没有计算能力。 AI芯
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为什么AI 超算中心、数据中心的 “电力心脏” 是燃气轮机 + HRSG 余热回收锅炉
燃气轮机+HRSG余热回收锅炉之所以是AI超算中心、数据中心的“电力心脏”,核心是完美匹配了这类场景“高能耗、稳供电、降成本、低排放”的四大刚需,比传统火电、单纯燃气轮机更适配。具体原因拆解如下: 应对“算力怪兽”的高能耗:联合循环大幅提效,降低电费成本 AI超算中心、大型数据中心是“电老虎”——比如一台先进AI服务器的功耗能达到数千瓦,上万台集群的总功耗堪比一座中小型城市。 单纯用燃气轮机发电,能源效率只有30%-40%,大量热量会随废气浪费;而搭配HRSG(余热回收锅炉) 后,能把燃气轮机排
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什么是AI芯片 以及产业链
AI芯片并不是指一个单一的"芯片",而是一个系统性概念,可以是单一芯片,也可以是多个芯片组成的系统。 通俗的方式解释: AI芯片的"真面目" 简单来说,AI芯片是专门设计用来加速人工智能计算的硬件,但它有多种形式:单一芯片形式 ASIC(专用集成电路):如谷歌的TPU(张量处理单元) 专门为AI设计的单一芯片 NPU(神经处理单元):如手机中的AI芯片 专门用于处理图像识别、语音助手等 GPU(图形处理器):如英伟达的A100、H100,虽然最初为图形设计,但因其并行计算能力成为AI主力 多芯片
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英伟达 Rubin 架构 “从 0 到 1” 环节、价值量占比高的核心产业链企业清单
一、M9 树脂 + Q 布(封装基板核心材料,占基板成本 30%+) 该环节是 Rubin 封装的 “基础耗材”,价值量随基板层数增加同步提升。 菲利华(中国):国内高端石英纤维(Q 布)绝对龙头,是全球少数能量产 Rubin 基板用 Q 布的企业,已进入英伟达供应链验证,2026 年该业务预期营收占比将超 25%(毛利率超 40%)。 东材科技(中国):国内 M9 级高频低介电树脂领先布局者,已完成 Rubin 适配样品开发,是国产替代核心候选供应商,该产品毛利率预计超 50%。 松下(日本)
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2026英伟达RUBIN架构以及产业链核心环节
什么是Rubin架构 简单说,就是给AI芯片安排了一个“专业的分工”团队。让AI处理长文本和视频等复杂任务变得更高效。 传统AI芯片的问题 上一代架构叫做:Blackwell,就像一个人同时做很多事。 既要理解长文本,又要写生产新内容。好比一个人同时在做翻译和写作,效率不高,尤其处理超长内容会很吃力。 Rubin架构的创新 Rubin CPX (长文本处理专家)专门发负责理解超长内容(几百万字 搭载128GB DDR7 内存 比传统的HBM更便宜高效) Rubin GPU(内容生产专家)和CPX
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商业航天正宗A股上市公司全景分析
商业航天作为战略性新兴产业,正在从政策红利期迈向产业化发展期。截至2025年底,中国商业航天市场规模已突破2.5万亿元,预计"十五五"末期将进入成熟期。基于产业链核心环节、业务相关度、市场份额和技术实力四大维度,筛选出最具正宗性的商业航天A股上市公司,涵盖卫星制造、火箭配套、地面设备等关键赛道,为投资者提供精准投资参考。 一、商业航天产业链全景解析 商业航天产业链可分为上游、中游、下游三大环节。上游包括卫星制造和火箭制造,是产业的基础;中游涉及火箭发射服务与地面设备制造,是连接天地的关键;下游则
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固态电池是一种用固态电解质替代液态电解质的电池。(如氧化物、硫化物、聚合物等)替代传统锂离子电池中液态电解质和隔膜的新型电池,核心是通过固态材料实现离子传导,而非液态介质。 核心传导介质不同 传统锂离子电池:依赖液态电解质(有机溶液)和多孔隔膜(防止正负极短路,允许锂离子通过),存在漏液、电解液易燃等风险。 固态电池:用固态电解质(如硫化物陶瓷、氧化物薄膜等)直接替代 “液态电解质 + 隔膜”,无需液态介质,结构更简单。 安全性差距显著 传统锂离子电池:液态电解质易燃,高温、穿刺、挤压时易发生热
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EUV被研的创造过程,还有没有其他攻克方案?
EUV光刻机确实是现代半导体工业的“皇冠”,它的诞生是一个跨越数十年的集体技术攻坚过程。 谁造出了EUV光刻机? EUV光刻机的诞生,并非单一公司的功劳,而是一场由 美国主导、多国顶尖科技力量共同参与的全球合作成果。 技术源头:EUV LLC联盟:上世纪90年代,当芯片制造技术面临瓶颈时,由英特尔和美国能源部牵头,联合了摩托罗拉、AMD等半导体公司,以及劳伦斯利弗莫尔、桑迪亚等三大美国国家实验室,组成了EUV LLC联盟 。在1997年至2003年间,该联盟的数百位科学家攻克了EUV的基础物理难
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euv和duv为什么差距有这么大
EUV(极紫外光刻)和DUV(深紫外光刻)之间的差距,确实不仅仅是“好一点”和“差一点”的区别,而更像是科幻武器和常规武器之间的代差。下面这个表格能让你快速抓住核心不同。 对比维度 DUV(深紫外光刻) EUV(极紫外光刻) 通俗比喻 核心光源 波长193nm的深紫外光,技术相对成熟 。 波长13.5nm的极紫外光,需要将锡滴加热到百万摄氏度产生等离子体才能获得 。 DUV像普通手电筒,EUV则是需要庞大装置激发的激光剑。 工作环境 在空气中进行 。 必须在高度真空中进行,因为空气会完全吸收EU
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存储芯片的各核心环节
存储行业概览 集成电路约占整个半导体行业市场规模的80%,主要包括模拟芯片、微处理器芯片、逻辑芯片和存储芯片等四种。 存储芯片作为终端电子产品的核心部件,主要应用于服务器、手机、PC等大宗消费品类,整体市场规模庞大。 在AI服务器领域,先进存储芯片主要为AI算力提供高带宽的数据存储和传输支持。 存储芯片具有明显的周期性,过去二十年来呈现约四年一轮的周期,其价格波动通常遵循“供过于求→价格下跌→产能出清→供不应求→价格上涨”的循环,是电子行业市场的重要风向标。 存储行业当前三大特征 AI算力主导需
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算力产业中的长板和短板分别是哪些
算力产业的“命脉级”支撑方向:缺一不可的五大核心 算力系统是复杂的“有机整体”,AI硬件(算力根基)与算力租赁(算力流通)只是冰山一角。以下五大支撑方向如同算力的“血液循环系统”“神经系统”与“免疫系统”,缺少任何一环,算力都无法稳定、高效地发挥价值,甚至可能引发系统性故障。 一、算力网络:数据传输的“高速公路”,决定算力效率上限 核心价值 算力网络是连接AI服务器集群、数据中心与用户终端的“数字大动脉”,网络带宽与延迟直接决定算力的实际可用效率。大模型训练中,数据在GPU间的传输速度甚至比单G
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1. IDC 是什么? IDC = 专门放服务器的「超级稳定大机房」 你可以把它理解成: 不是你家小书房,而是企业级的服务器公寓/托管中心 里面全是一排排的服务器(就是超大号、24小时不关机的电脑) 它只干几件事: 供电永不间断、空调恒温、网络超快、防火防盗防断电。 一句话: 企业不想自己建机房、怕断电怕坏,就把服务器放到IDC里托管。IDC 是「物理场地+硬件托管」。 2. 云计算 是什么? 云计算 = 把算力、存储、软件,像水电一样「网上租着用」 以前开公司/做APP: 要自己买一堆服务器
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什么是边缘算力/中心算力--网宿科技
1. 什么是「边缘算力」? 先打个最直白的比方: 中心算力 = 远方的超级大仓库 就是阿里云、腾讯云、AWS 那种,建在贵州、内蒙、美国中部,离你很远。 你要算个东西,得把数据发过去,算完再发回来。 边缘算力 = 你家门口的便利店 不建在远方,而是建在离用户最近的地方: 城市里、运营商机房、小区旁、海外各个国家的节点里。 一句话: 边缘算力 = 把计算能力搬到离人/设备最近的地方,就近算、马上出结果。 2. 为什么 AI 时代必须要边缘算力? 以前你刷视频、看网页,慢点无所谓。 现在 AI 来了
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2026-02-06 10:05:37
什么是算力租赁 什么是信创
一、算力租赁业务:通俗说 “能做这门生意的硬条件” 核心一句话:想做算力租赁,得有钱、有合规资质、有专业机房、有算力硬件、有能守着机器不宕机的人,还能对接上有算力需求的客户,少一个都玩不转,最核心的是钱 + 资质 + 硬件 + 运维,这四个是基础门槛,缺一不可。 挨个通俗拆条件: 钱(核心门槛):砸重金买算力硬件,比如 AI 算力最核心的 GPU 卡(英伟达 A100/H100)、国产昇腾 910/310 芯片,单张高端卡几万到几十万,建一个能对外租赁的算力集群,动辄上千万甚至上亿投入,资金要求
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什么是晶圆代工
晶圆代工可以理解为半导体行业的"代工厂",就像服装行业的代工厂一样。 简单比喻 想象一下: 有些公司(如苹果、高通)擅长设计漂亮的"衣服"(芯片设计),但自己没有工厂 晶圆代工厂(如台积电、中芯国际)就是专门生产这些"衣服"的工厂 设计公司把设计图纸交给代工厂,代工厂负责把设计变成实际产品 晶圆代工的核心特点 只制造,不设计:晶圆代工厂专门负责把芯片设计变成实物,但不参与芯片的设计工作 专业分工:这种模式让设计公司可以专注于创新和研发,而制造交给专业工厂,各司其职 技术密集型:晶圆制造需要极其精
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2026-01-16 13:08:17
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性 存储芯片、GPU、CPU是三类功能定位完全不同的芯片,而AI芯片是面向特定场景的衍生品类;它们的制造设备核心共性为主,细分需求有差异,并非完全相同。 我们用通俗比喻理解: CPU = 公司总经理:统筹所有指令,擅长复杂逻辑判断,但同时处理的任务量有限。 GPU = 工厂流水线工人:数量极多,擅长重复、并行的简单计算,效率远超总经理。 存储芯片 = 公司仓库:专门存放数据和指令,供总经理、流水线工人随时调取,没有计算能力。 AI芯
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2026-01-15 11:21:03
为什么AI 超算中心、数据中心的 “电力心脏” 是燃气轮机 + HRSG 余热回收锅炉
燃气轮机+HRSG余热回收锅炉之所以是AI超算中心、数据中心的“电力心脏”,核心是完美匹配了这类场景“高能耗、稳供电、降成本、低排放”的四大刚需,比传统火电、单纯燃气轮机更适配。具体原因拆解如下: 应对“算力怪兽”的高能耗:联合循环大幅提效,降低电费成本 AI超算中心、大型数据中心是“电老虎”——比如一台先进AI服务器的功耗能达到数千瓦,上万台集群的总功耗堪比一座中小型城市。 单纯用燃气轮机发电,能源效率只有30%-40%,大量热量会随废气浪费;而搭配HRSG(余热回收锅炉) 后,能把燃气轮机排
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2025-12-29 14:50:04
什么是AI芯片 以及产业链
AI芯片并不是指一个单一的"芯片",而是一个系统性概念,可以是单一芯片,也可以是多个芯片组成的系统。 通俗的方式解释: AI芯片的"真面目" 简单来说,AI芯片是专门设计用来加速人工智能计算的硬件,但它有多种形式:单一芯片形式 ASIC(专用集成电路):如谷歌的TPU(张量处理单元) 专门为AI设计的单一芯片 NPU(神经处理单元):如手机中的AI芯片 专门用于处理图像识别、语音助手等 GPU(图形处理器):如英伟达的A100、H100,虽然最初为图形设计,但因其并行计算能力成为AI主力 多芯片
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英伟达 Rubin 架构 “从 0 到 1” 环节、价值量占比高的核心产业链企业清单
一、M9 树脂 + Q 布(封装基板核心材料,占基板成本 30%+) 该环节是 Rubin 封装的 “基础耗材”,价值量随基板层数增加同步提升。 菲利华(中国):国内高端石英纤维(Q 布)绝对龙头,是全球少数能量产 Rubin 基板用 Q 布的企业,已进入英伟达供应链验证,2026 年该业务预期营收占比将超 25%(毛利率超 40%)。 东材科技(中国):国内 M9 级高频低介电树脂领先布局者,已完成 Rubin 适配样品开发,是国产替代核心候选供应商,该产品毛利率预计超 50%。 松下(日本)
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2025-12-29 13:45:39
2026英伟达RUBIN架构以及产业链核心环节
什么是Rubin架构 简单说,就是给AI芯片安排了一个“专业的分工”团队。让AI处理长文本和视频等复杂任务变得更高效。 传统AI芯片的问题 上一代架构叫做:Blackwell,就像一个人同时做很多事。 既要理解长文本,又要写生产新内容。好比一个人同时在做翻译和写作,效率不高,尤其处理超长内容会很吃力。 Rubin架构的创新 Rubin CPX (长文本处理专家)专门发负责理解超长内容(几百万字 搭载128GB DDR7 内存 比传统的HBM更便宜高效) Rubin GPU(内容生产专家)和CPX
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2025-12-01 10:26:12
商业航天正宗A股上市公司全景分析
商业航天作为战略性新兴产业,正在从政策红利期迈向产业化发展期。截至2025年底,中国商业航天市场规模已突破2.5万亿元,预计"十五五"末期将进入成熟期。基于产业链核心环节、业务相关度、市场份额和技术实力四大维度,筛选出最具正宗性的商业航天A股上市公司,涵盖卫星制造、火箭配套、地面设备等关键赛道,为投资者提供精准投资参考。 一、商业航天产业链全景解析 商业航天产业链可分为上游、中游、下游三大环节。上游包括卫星制造和火箭制造,是产业的基础;中游涉及火箭发射服务与地面设备制造,是连接天地的关键;下游则
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2025-10-30 14:26:10
关于固态电池
固态电池是一种用固态电解质替代液态电解质的电池。(如氧化物、硫化物、聚合物等)替代传统锂离子电池中液态电解质和隔膜的新型电池,核心是通过固态材料实现离子传导,而非液态介质。 核心传导介质不同 传统锂离子电池:依赖液态电解质(有机溶液)和多孔隔膜(防止正负极短路,允许锂离子通过),存在漏液、电解液易燃等风险。 固态电池:用固态电解质(如硫化物陶瓷、氧化物薄膜等)直接替代 “液态电解质 + 隔膜”,无需液态介质,结构更简单。 安全性差距显著 传统锂离子电池:液态电解质易燃,高温、穿刺、挤压时易发生热
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2025-10-13 12:07:01
EUV被研的创造过程,还有没有其他攻克方案?
EUV光刻机确实是现代半导体工业的“皇冠”,它的诞生是一个跨越数十年的集体技术攻坚过程。 谁造出了EUV光刻机? EUV光刻机的诞生,并非单一公司的功劳,而是一场由 美国主导、多国顶尖科技力量共同参与的全球合作成果。 技术源头:EUV LLC联盟:上世纪90年代,当芯片制造技术面临瓶颈时,由英特尔和美国能源部牵头,联合了摩托罗拉、AMD等半导体公司,以及劳伦斯利弗莫尔、桑迪亚等三大美国国家实验室,组成了EUV LLC联盟 。在1997年至2003年间,该联盟的数百位科学家攻克了EUV的基础物理难
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euv和duv为什么差距有这么大
EUV(极紫外光刻)和DUV(深紫外光刻)之间的差距,确实不仅仅是“好一点”和“差一点”的区别,而更像是科幻武器和常规武器之间的代差。下面这个表格能让你快速抓住核心不同。 对比维度 DUV(深紫外光刻) EUV(极紫外光刻) 通俗比喻 核心光源 波长193nm的深紫外光,技术相对成熟 。 波长13.5nm的极紫外光,需要将锡滴加热到百万摄氏度产生等离子体才能获得 。 DUV像普通手电筒,EUV则是需要庞大装置激发的激光剑。 工作环境 在空气中进行 。 必须在高度真空中进行,因为空气会完全吸收EU
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中微公司
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2025-09-30 13:15:13
存储芯片的各核心环节
存储行业概览 集成电路约占整个半导体行业市场规模的80%,主要包括模拟芯片、微处理器芯片、逻辑芯片和存储芯片等四种。 存储芯片作为终端电子产品的核心部件,主要应用于服务器、手机、PC等大宗消费品类,整体市场规模庞大。 在AI服务器领域,先进存储芯片主要为AI算力提供高带宽的数据存储和传输支持。 存储芯片具有明显的周期性,过去二十年来呈现约四年一轮的周期,其价格波动通常遵循“供过于求→价格下跌→产能出清→供不应求→价格上涨”的循环,是电子行业市场的重要风向标。 存储行业当前三大特征 AI算力主导需
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2026-02-13 14:30:57
算力产业中的长板和短板分别是哪些
算力产业的“命脉级”支撑方向:缺一不可的五大核心 算力系统是复杂的“有机整体”,AI硬件(算力根基)与算力租赁(算力流通)只是冰山一角。以下五大支撑方向如同算力的“血液循环系统”“神经系统”与“免疫系统”,缺少任何一环,算力都无法稳定、高效地发挥价值,甚至可能引发系统性故障。 一、算力网络:数据传输的“高速公路”,决定算力效率上限 核心价值 算力网络是连接AI服务器集群、数据中心与用户终端的“数字大动脉”,网络带宽与延迟直接决定算力的实际可用效率。大模型训练中,数据在GPU间的传输速度甚至比单G
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高澜股份
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2026-02-11 10:27:40
IDC是什么?云计算是什么?
1. IDC 是什么? IDC = 专门放服务器的「超级稳定大机房」 你可以把它理解成: 不是你家小书房,而是企业级的服务器公寓/托管中心 里面全是一排排的服务器(就是超大号、24小时不关机的电脑) 它只干几件事: 供电永不间断、空调恒温、网络超快、防火防盗防断电。 一句话: 企业不想自己建机房、怕断电怕坏,就把服务器放到IDC里托管。IDC 是「物理场地+硬件托管」。 2. 云计算 是什么? 云计算 = 把算力、存储、软件,像水电一样「网上租着用」 以前开公司/做APP: 要自己买一堆服务器
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光环新网
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2026-02-10 14:25:39
什么是边缘算力/中心算力--网宿科技
1. 什么是「边缘算力」? 先打个最直白的比方: 中心算力 = 远方的超级大仓库 就是阿里云、腾讯云、AWS 那种,建在贵州、内蒙、美国中部,离你很远。 你要算个东西,得把数据发过去,算完再发回来。 边缘算力 = 你家门口的便利店 不建在远方,而是建在离用户最近的地方: 城市里、运营商机房、小区旁、海外各个国家的节点里。 一句话: 边缘算力 = 把计算能力搬到离人/设备最近的地方,就近算、马上出结果。 2. 为什么 AI 时代必须要边缘算力? 以前你刷视频、看网页,慢点无所谓。 现在 AI 来了
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网宿科技
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什么是算力租赁 什么是信创
一、算力租赁业务:通俗说 “能做这门生意的硬条件” 核心一句话:想做算力租赁,得有钱、有合规资质、有专业机房、有算力硬件、有能守着机器不宕机的人,还能对接上有算力需求的客户,少一个都玩不转,最核心的是钱 + 资质 + 硬件 + 运维,这四个是基础门槛,缺一不可。 挨个通俗拆条件: 钱(核心门槛):砸重金买算力硬件,比如 AI 算力最核心的 GPU 卡(英伟达 A100/H100)、国产昇腾 910/310 芯片,单张高端卡几万到几十万,建一个能对外租赁的算力集群,动辄上千万甚至上亿投入,资金要求
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什么是晶圆代工
晶圆代工可以理解为半导体行业的"代工厂",就像服装行业的代工厂一样。 简单比喻 想象一下: 有些公司(如苹果、高通)擅长设计漂亮的"衣服"(芯片设计),但自己没有工厂 晶圆代工厂(如台积电、中芯国际)就是专门生产这些"衣服"的工厂 设计公司把设计图纸交给代工厂,代工厂负责把设计变成实际产品 晶圆代工的核心特点 只制造,不设计:晶圆代工厂专门负责把芯片设计变成实物,但不参与芯片的设计工作 专业分工:这种模式让设计公司可以专注于创新和研发,而制造交给专业工厂,各司其职 技术密集型:晶圆制造需要极其精
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存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性
存储芯片与GPU/CPU芯片的核心区别 & 与AI芯片的设备关联性 存储芯片、GPU、CPU是三类功能定位完全不同的芯片,而AI芯片是面向特定场景的衍生品类;它们的制造设备核心共性为主,细分需求有差异,并非完全相同。 我们用通俗比喻理解: CPU = 公司总经理:统筹所有指令,擅长复杂逻辑判断,但同时处理的任务量有限。 GPU = 工厂流水线工人:数量极多,擅长重复、并行的简单计算,效率远超总经理。 存储芯片 = 公司仓库:专门存放数据和指令,供总经理、流水线工人随时调取,没有计算能力。 AI芯
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为什么AI 超算中心、数据中心的 “电力心脏” 是燃气轮机 + HRSG 余热回收锅炉
燃气轮机+HRSG余热回收锅炉之所以是AI超算中心、数据中心的“电力心脏”,核心是完美匹配了这类场景“高能耗、稳供电、降成本、低排放”的四大刚需,比传统火电、单纯燃气轮机更适配。具体原因拆解如下: 应对“算力怪兽”的高能耗:联合循环大幅提效,降低电费成本 AI超算中心、大型数据中心是“电老虎”——比如一台先进AI服务器的功耗能达到数千瓦,上万台集群的总功耗堪比一座中小型城市。 单纯用燃气轮机发电,能源效率只有30%-40%,大量热量会随废气浪费;而搭配HRSG(余热回收锅炉) 后,能把燃气轮机排
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什么是AI芯片 以及产业链
AI芯片并不是指一个单一的"芯片",而是一个系统性概念,可以是单一芯片,也可以是多个芯片组成的系统。 通俗的方式解释: AI芯片的"真面目" 简单来说,AI芯片是专门设计用来加速人工智能计算的硬件,但它有多种形式:单一芯片形式 ASIC(专用集成电路):如谷歌的TPU(张量处理单元) 专门为AI设计的单一芯片 NPU(神经处理单元):如手机中的AI芯片 专门用于处理图像识别、语音助手等 GPU(图形处理器):如英伟达的A100、H100,虽然最初为图形设计,但因其并行计算能力成为AI主力 多芯片
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英伟达 Rubin 架构 “从 0 到 1” 环节、价值量占比高的核心产业链企业清单
一、M9 树脂 + Q 布(封装基板核心材料,占基板成本 30%+) 该环节是 Rubin 封装的 “基础耗材”,价值量随基板层数增加同步提升。 菲利华(中国):国内高端石英纤维(Q 布)绝对龙头,是全球少数能量产 Rubin 基板用 Q 布的企业,已进入英伟达供应链验证,2026 年该业务预期营收占比将超 25%(毛利率超 40%)。 东材科技(中国):国内 M9 级高频低介电树脂领先布局者,已完成 Rubin 适配样品开发,是国产替代核心候选供应商,该产品毛利率预计超 50%。 松下(日本)
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2026英伟达RUBIN架构以及产业链核心环节
什么是Rubin架构 简单说,就是给AI芯片安排了一个“专业的分工”团队。让AI处理长文本和视频等复杂任务变得更高效。 传统AI芯片的问题 上一代架构叫做:Blackwell,就像一个人同时做很多事。 既要理解长文本,又要写生产新内容。好比一个人同时在做翻译和写作,效率不高,尤其处理超长内容会很吃力。 Rubin架构的创新 Rubin CPX (长文本处理专家)专门发负责理解超长内容(几百万字 搭载128GB DDR7 内存 比传统的HBM更便宜高效) Rubin GPU(内容生产专家)和CPX
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商业航天正宗A股上市公司全景分析
商业航天作为战略性新兴产业,正在从政策红利期迈向产业化发展期。截至2025年底,中国商业航天市场规模已突破2.5万亿元,预计"十五五"末期将进入成熟期。基于产业链核心环节、业务相关度、市场份额和技术实力四大维度,筛选出最具正宗性的商业航天A股上市公司,涵盖卫星制造、火箭配套、地面设备等关键赛道,为投资者提供精准投资参考。 一、商业航天产业链全景解析 商业航天产业链可分为上游、中游、下游三大环节。上游包括卫星制造和火箭制造,是产业的基础;中游涉及火箭发射服务与地面设备制造,是连接天地的关键;下游则
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固态电池是一种用固态电解质替代液态电解质的电池。(如氧化物、硫化物、聚合物等)替代传统锂离子电池中液态电解质和隔膜的新型电池,核心是通过固态材料实现离子传导,而非液态介质。 核心传导介质不同 传统锂离子电池:依赖液态电解质(有机溶液)和多孔隔膜(防止正负极短路,允许锂离子通过),存在漏液、电解液易燃等风险。 固态电池:用固态电解质(如硫化物陶瓷、氧化物薄膜等)直接替代 “液态电解质 + 隔膜”,无需液态介质,结构更简单。 安全性差距显著 传统锂离子电池:液态电解质易燃,高温、穿刺、挤压时易发生热
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EUV被研的创造过程,还有没有其他攻克方案?
EUV光刻机确实是现代半导体工业的“皇冠”,它的诞生是一个跨越数十年的集体技术攻坚过程。 谁造出了EUV光刻机? EUV光刻机的诞生,并非单一公司的功劳,而是一场由 美国主导、多国顶尖科技力量共同参与的全球合作成果。 技术源头:EUV LLC联盟:上世纪90年代,当芯片制造技术面临瓶颈时,由英特尔和美国能源部牵头,联合了摩托罗拉、AMD等半导体公司,以及劳伦斯利弗莫尔、桑迪亚等三大美国国家实验室,组成了EUV LLC联盟 。在1997年至2003年间,该联盟的数百位科学家攻克了EUV的基础物理难
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euv和duv为什么差距有这么大
EUV(极紫外光刻)和DUV(深紫外光刻)之间的差距,确实不仅仅是“好一点”和“差一点”的区别,而更像是科幻武器和常规武器之间的代差。下面这个表格能让你快速抓住核心不同。 对比维度 DUV(深紫外光刻) EUV(极紫外光刻) 通俗比喻 核心光源 波长193nm的深紫外光,技术相对成熟 。 波长13.5nm的极紫外光,需要将锡滴加热到百万摄氏度产生等离子体才能获得 。 DUV像普通手电筒,EUV则是需要庞大装置激发的激光剑。 工作环境 在空气中进行 。 必须在高度真空中进行,因为空气会完全吸收EU
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存储芯片的各核心环节
存储行业概览 集成电路约占整个半导体行业市场规模的80%,主要包括模拟芯片、微处理器芯片、逻辑芯片和存储芯片等四种。 存储芯片作为终端电子产品的核心部件,主要应用于服务器、手机、PC等大宗消费品类,整体市场规模庞大。 在AI服务器领域,先进存储芯片主要为AI算力提供高带宽的数据存储和传输支持。 存储芯片具有明显的周期性,过去二十年来呈现约四年一轮的周期,其价格波动通常遵循“供过于求→价格下跌→产能出清→供不应求→价格上涨”的循环,是电子行业市场的重要风向标。 存储行业当前三大特征 AI算力主导需
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