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深圳机器人又要敲钟了

深圳机器人行业迎来上市潮。越疆科技创业板IPO申请获受理，进入问询阶段，这家从深圳南山成长起来的协作机器人公司，继2024年港股上市后，正冲刺A股。与此同时，智平方、自变量等深圳机器人企业近日密集宣布融资，“八大金刚”势头强劲，深圳作为“人形机器人第一城”备受瞩目。越疆科技创始人刘培超2014年南下深圳，在南山起步，依托当地完整的电子制造与供应链，将机械臂从工业场景拓展至商业与家庭领域。其发展路径体现了深圳机器人产业的特点：技术、制造与市场需求在紧密的半径内高效协同。南山区西丽湖一带已成为重要的机器人产业集聚区，通过“X-Day”西丽湖路演社等平台，早期项目能快速对接资本与资源。目前该路演活动已助力多家企业获得融资与授信，持续推动深圳机器人生态的创新与成长。

marsbit06/30 05:13

marsbit06/30 05:13

暴涨380%，深圳千亿IPO敲钟了

6月26日，惠科股份在深交所主板上市，发行价10.12元/股，开盘股价暴涨，市值一度突破5000亿元。公司创始人王智勇从深圳华强北起步，历经近三十年，将惠科从显示器组装代工厂发展为全球显示面板产业的重要参与者，其电视、显示器、智能手机面板出货面积均位居全球前列。惠科股份的业务核心是半导体显示面板，收入占比超七成，客户包括三星、TCL、海信等知名品牌。面板行业属于重资产领域，惠科通过与重庆、绵阳、滁州、长沙等多地国资平台合作投资建厂，实现了快速扩张。在IPO前，京东方创投以及贵州、绵阳等地的国有资本也相继注资，共同分享了这场产业投资的回报。惠科的上市是深圳硬科技产业发展的一个缩影。近期，深圳在机器人、存储芯片等领域涌现出一批明星企业，如“存储五虎”（江波龙、大普微等）总市值已达万亿级别，南山“机器人谷”也聚集了大量产业链企业。这些从产业链深处成长起来的细分领域冠军，正共同构筑深圳新的产业纵深，孕育着未来的巨头。

marsbit06/26 04:38

marsbit06/26 04:38

对话英特尔陈立武：AI的尽头不只是GPU，还有电力、材料和制造

本文为英特尔CEO陈立武的专访摘要。他指出，AI发展的瓶颈已超越单纯的GPU算力，扩展到电力、内存、先进封装、材料和制造产能等系统性工业约束。英特尔的复兴关键在于系统性地修复资产负债表、重塑工程文化、重建客户信任并简化产品路线图。陈立武强调，随着Agentic AI、强化学习和边缘计算等发展，CPU的重要性正在回升，与GPU的比例可能从1:8趋向1:4甚至1:1。AI算力结构正变得更加复杂和多元。半导体制造业正从商业效率问题转变为国家基础设施问题，需要政府资本和长期资金支持。美国重建先进制造不能仅靠补贴，更需要产业链协同。在投资层面，他认为应聚焦识别真实产业瓶颈，如互联、光子、电源管理、散热和新材料等环节，而非追逐热门概念。未来AI竞争不会仅限于超大数据中心，机器人、国防和Physical AI等将推动算力向边缘和端侧扩散。总体而言，AI正在推动半导体行业从单一芯片竞争转向涵盖供应链、资本结构和系统架构的全面重组。

marsbit06/23 00:54

marsbit06/23 00:54

芯片、开源模型与50万亿，蔡崇信再度复盘阿里

阿里巴巴董事长蔡崇信在VivaTech大会上系统阐述了公司的AI战略。他认为，全球GDP中至少有50万亿美元来自人类智能与生产力，这正是AI市场的总规模，因此阿里正全力投入AI。公司布局了芯片、云基础设施、模型（如开源模型Qwen）及应用四个层级，但不涉及能源层。这种全栈策略旨在应对未来价值沉淀的不确定性，确保无论价值最终落在哪一层，阿里都能参与其中。蔡崇信否认当前AI基础设施投资存在泡沫，指出美国头部云厂商明年资本支出将超8000亿美元，而中国在该领域的投资仍需加强。阿里凭借电商业务每年约250亿美元的自由现金流，能够持续支持AI投入。关于开源，蔡崇信认为这是实现技术独立和数据隐私的重要路径。他提到，当前开源运动主要由中国公司推动，而美国主要模型已闭源。开源允许企业将模型部署在自有环境中，保障数据安全，避免过度依赖单一技术来源。此外，阿里正与宝马、西门子等制造企业合作，利用AI改进设计、测试和质量控制等环节。蔡崇信展望，AI智能体将极大提升生产力，将人类从工作中解放出来，有更多时间享受生活与娱乐。

marsbit06/22 07:50

marsbit06/22 07:50

英特尔CEO最新专访：如何识别能在AI时代复兴的传统企业？

英特尔CEO陈立武在专访中指出，AI正推动半导体产业从单一芯片竞争转向供应链、资本结构和系统架构的全面重组。他认为，AI的瓶颈已从GPU扩展至电力、内存、封装、材料与制造产能等系统级约束。英特尔复兴的关键在于系统性修复资产负债表、工程文化和客户信任，而非单点产品突破。陈立武强调，随着Agentic AI、边缘计算等发展，CPU的重要性回升，与GPU的比例可能从1:8趋向1:4甚至1:1。半导体制造已成为国家基础设施问题，需要政府与长期资本支持。他投资逻辑的核心是识别产业真实瓶颈，如互联、散热、先进封装与新材料。此外，AI未来竞争不只集中在超大数据中心，边缘设备、机器人与物理AI将推动算力向应用现场扩散。英特尔正转型为AI赋能的公司，通过整合XPU、NPU、先进封装与代工能力，为不同工作负载提供全栈解决方案。

marsbit06/22 07:30

marsbit06/22 07:30

SpaceX 没中签？那看看 SpaceX 的完整供应链

如果你错过了苹果、特斯拉和英伟达的产业链机遇，那么SpaceX的供应链可能刚刚开始。直接追高SpaceX的股票或许压力不小，但其背后庞大的供应商体系更值得关注。历史证明，超级终端（如苹果、特斯拉）往往能催生一批供应链巨头。SpaceX每年数百亿美元的采购订单正流向其供应商，随着招股书公开，这条供应链的数据首次变得清晰可循。 SpaceX的业务主要分为三块：盈利的星链业务、大幅降低发射成本的火箭业务，以及正在投入的AI业务。其资金循环模式是：星链赚钱补贴火箭研发，低成本发射助推太空AI硬件部署，最终通过AI算力服务再获收益。这个循环催生了持续的巨额采购。供应商可分为三类： 1. **短期内不可替代的**：如英伟达（提供超算GPU）、Eutelsat（掌握关键卫星频谱）、Filtronic（星链卫星毫米波放大器核心供应商）、Materion（关键铍金属全球主要供应商）、意法半导体（相控阵天线芯片主要供应商）。 2. **替换代价巨大的**：如霍尼韦尔（火箭飞控与惯导系统）、Carpenter Technology（发动机特种钢合金）、Hexcel（航天碳纤维）、博通（高速数据交换）、林德集团（就近供应发射所需工业气体）。 3. **需要稳定量产与极致成本的**：主要涉及星链终端等大规模量产部件。包括启碁科技（全球第一大代工厂），以及信维通信、派克新材、西部材料、应流股份等A股公司，还有Trimble、Astronics、CTS等提供关键“螺丝钉”功能的美股公司。关注供应链的时机在于：SpaceX的采购量远未见顶（计划增加发射、部署AI数据中心、扩大星链用户），公司上市后供应链透明度提高，其发展阶段类似2018年的特斯拉，供应商订单增速可能刚刚进入陡峭阶段。总而言之，与其直接追高SpaceX，不如关注其背后稳定接单的供应商。无论SpaceX股价如何波动，其庞大的采购订单都将为这些公司带来持续营收。当然，投资需谨慎，各公司具体情况需单独研判。

marsbit06/16 03:35

marsbit06/16 03:35

供应链、能源与阵营化：梳理2026 AI投资的核心主线

2026年的投资核心将围绕地缘政治重组展开，美国正从全球覆盖转向以“阵营体系”为主导的模式。投资框架需从传统的周期分析转向关注战略阵营、供应链重塑和资本开支方向。主要投资主线包括： 1. **阵营体系**：与美国结盟、具备稳定制度和生产能力的经济体（如日本、韩国）将受益，制造业回流受限于劳动力，使盟友地区更为关键。 2. **防务重组**：美国转向区域防御，拉丁美洲成为重点，其政治右转与对美结盟可能吸引投资、改善经济。 3. **能源约束**：制造业回流面临电网老化与能源短缺的硬约束，将推动可再生能源、储能及电网升级的投资。 4. **欧洲角色**：虽增长受限，但欧洲在电力设备、工业自动化等“卖铲人”领域拥有全球龙头，将受益于全球资本开支。 5. **AI竞争**：作为中美战略核心，AI驱动算力、电力等基础设施高强度投资，机器人等领域可能加速发展。 6. **组合轮动**：建议从拥挤的美国科技股转向全球供应链重组受益者，如电气化、自动化、防务及非美市场资产。总之，2026年的机会在于全球供应链重组带来的资本开支周期，而非单纯的增长或通胀逻辑。

marsbit06/15 11:20

marsbit06/15 11:20

做芯片有多难？一个除法运算错误，4.75亿美元就打了水漂

中国科学院计算技术研究所的石侃（B站UP主“老石谈芯”）结合芯片从业经验与科普工作，探讨了芯片技术的难度与挑战。芯片作为现代社会的基石，其研发过程极为复杂，需要从沙子提纯开始，经过设计、制造等多个环节。芯片设计的难点在于必须一次性成功，无法像软件那样通过后期补丁修复错误。例如，英特尔曾因奔腾芯片浮点除法单元的设计漏洞，花费4.75亿美元召回产品。调查显示，仅24%的芯片项目能一次性成功，其余需多次流片，耗费巨大。芯片验证已成为开发周期中最耗时的环节，占比达70%。完全验证一颗CPU核心若用软件仿真需15000年，硬件仿真也需30年，凸显验证效率低下的问题。验证领域存在“不可能三角”：高性能、良好调试能力和低成本无法同时满足。尽管芯片验证研究冷门且不易出成果，石侃及其团队坚持探索，构建了基于FPGA的敏捷验证平台ENCORE，旨在提升验证效率与可调试性，适用于CPU、GPU及AI加速器等芯片。此外，石侃通过科普视频分享芯片知识，希望让更多人了解这一领域。他认为，芯片科研与科普都是“难而长期”的事情，但正因如此，才值得坚持。

marsbit06/15 10:30

marsbit06/15 10:30

94亿，机器人今年最大的一笔融资出现了

人形机器人公司Neura近日完成14亿美元（约94.9亿元人民币）C轮融资，估值达70亿美元，进入全球行业第一梯队。本轮投资方除英伟达、亚马逊等科技巨头外，更引人注目的是德国工业巨头舍弗勒和博世的参与，显示产业资本开始关注该领域的实际落地能力。与侧重通用场景、讲求AI叙事的美国公司不同，Neura选择了聚焦工业垂直场景的路径，并已获得宝马等制造业客户的验证。融资背后反映行业逻辑正从技术演示转向工厂应用。当前，制造业面临劳动力成本上升与短缺的压力，为人形机器人提供了明确需求。工业制造因其环境结构化、任务重复性强，成为最可能率先规模落地的方向。然而，大规模应用仍面临适配成本高、维护体系建立等工程与商业挑战。随着产业资本和真实场景应用的推进，行业焦点已从“能否实现”转向“如何更稳、更快地商业化”。

marsbit06/14 02:54

marsbit06/14 02:54

美光CEO最新访谈：「存储」是AI被忽视的瓶颈，供给紧张仍将延续

美光科技CEO桑杰·梅赫罗特拉在访谈中指出，AI竞赛不仅是算力竞赛，更是存储竞赛。他认为AI仍处极早期阶段，其发展需要更强的“记忆能力”，模型规模扩大、上下文窗口变长及Token消耗激增，都推动存储需求持续攀升。存储已成为AI被低估的关键瓶颈。供给方面，他判断紧张状态将延续至2026年之后，因先进存储产品消耗更多晶圆，而新建晶圆厂需三到四年且产能爬坡漫长，同时技术节点推进使每片晶圆产能增幅下降，形成结构性约束。桑杰强调制造内存的技术难度极高，涉及多学科与大规模量产精度，这是行业的核心护城河。在谈及美光大规模投资时，他重申成功依赖韧性、纪律和长期主义，投资需基于数据、技术理解与客户需求，并在执行中保持适应性与敏捷性。

marsbit06/10 02:09