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半导体设备国产化,进入深水区

当全球半导体产业进入后摩尔定律时代,面对AI算力需求激增和美国出口管制收紧,中国半导体设备产业正面临历史性拐点。过去十年实现了国产设备从研发到量产的跨越,未来将聚焦于能否进入先进产线、支撑先进制程并突破最薄弱环节。 在第十四届半导体设备材料及核心部件展(CSEAC 2026)上,国产设备进展明显。工艺设备领域,中微公司、北方华创等平台型龙头已在刻蚀、薄膜沉积等大品类实现突破,但离子注入机等技术难度高、市场规模较小的设备仍是“深水区”,国内玩家多数处于验证阶段且尚未盈利。 量检测设备国产化进展更快。中科飞测等企业的产品已覆盖国内多个一线晶圆厂,部分设备实现高比例替代,并在细分技术领域取得突破。但头部客户采购时仍会以进口设备作为基准进行验证。 封装设备因AI时代先进封装的需求提升,从配角变为主角。键合设备成为关键,其中晶圆对晶圆(W2W)工艺已较成熟,而芯片对晶圆(D2W)混合键合设备主要由海外垄断,国内厂商大多处于样机验证阶段,面临下游牵引不足、验证资源稀缺等生态挑战。 核心零部件国产化也在加速,例如格蓝若精密的气浮型主动减振产品实现了国产突破。 总体来看,国产半导体设备正从关键突破迈向生态构建,但深水区的技术孤岛、量产空白和信任门槛等硬骨头仍需产业链协同攻克。

marsbit09/02 12:16

半导体设备国产化,进入深水区

marsbit09/02 12:16

万亿资本豪赌背后:时间正在成为AI的对手盘

文章探讨了当前AI领域资本狂热背后的风险与挑战。文章以历史泡沫事件类比,指出当下的AI投资热潮是一场“输不起的赌局”,不仅关乎商业胜负,更涉及人类文明的博弈。 文中以对冲基金“态势感知”为例,其通过杠杆重仓存储芯片股一度获得巨额收益,但在市场情绪反转后短期内巨亏,揭示了市场非理性和高杠杆下的脆弱性。同时,美国针对社交媒体平台损害青少年心理健康的诉讼激增,并出现平台败诉或和解的案例,这标志着“算法无罪”的免责逻辑在AI时代可能失效,法律监管的不确定性成为AI发展的重大风险。 核心问题在于AI发展的巨额资本消耗。以Google为例,其首次出现负自由现金流,资本支出激增。OpenAI、Anthropic等公司设定了数千亿乃至数万亿美元的投入与营收目标,但盈利前景遥遥,严重依赖持续“输血”。这种举债发展的模式被形容为“与时间做对手盘”,参与者试图用资本换取技术领先的时间窗口。 最后,文章将视角扩大到国家层面,指出美国国债利息成本飙升,可能陷入债务与利率的恶性循环。资本市场押注AI,是希望其能像互联网一样再次巩固美国领先地位。然而,如果技术奇点并非AI,或未来收益不及预期,资本市场与国家层面的双重危机可能同时爆发,带来巨大风险。文章最终警示,这场万亿资本的豪赌,正与时间赛跑,前景充满不确定性。

marsbit08/27 09:01

万亿资本豪赌背后:时间正在成为AI的对手盘

marsbit08/27 09:01

长江存储日赚近4亿,能复制长鑫4万亿神话吗?

长江存储正冲刺A股IPO,其2026年一季度归母净利润高达333.79亿元,日赚近4亿,甚至超过同期已上市的长鑫科技。这引发了市场关注:长江存储能否复制长鑫科技上市后市值突破4万亿元的神话? 文章指出,长江存储的发展之路比长鑫更为坎坷。它曾受大股东紫光集团破产拖累,后由湖北国资接手稳定局面。同时,公司持续面临美国的设备、技术和客户采购等多方面限制。尽管如此,凭借技术突破和产能扩张,长江存储在2026年第二季度NAND闪存位元出货量份额已达全球第三。 然而,高利润背后存在隐忧。其一,利润暴增很大程度上得益于当前NAND芯片价格周期性的高涨(一季度均价较2025年上涨约173%)。其二,尽管出货量位居前三,但按营收计仍排第五,因其产品仍以消费级为主,高价值的企业级固态硬盘(SSD)占比有待提升。行业分析预计,NAND市场可能在2027-2028年迎来价格下行拐点,因此长江存储急需利用IPO募资加快向企业级产品转型和技术升级。 与长鑫科技相比,两者业务有本质不同:长鑫主营DRAM(更直接受益于AI算力需求),而长江存储主营NAND。同时,DRAM市场由三大巨头高度垄断,长鑫作为“中国DRAM第四极”稀缺性更强;NAND市场竞争则更为分散。因此,长鑫的估值逻辑不能简单套用于长江存储。 结论认为,长江存储的长期价值将取决于其企业级产品进展、客户结构优化以及穿越行业周期后的真实盈利能力。上市首日涨幅或有惊喜,但其真正的估值坐标,需要经历一轮完整的行业周期考验后才能清晰显现。

marsbit08/25 09:51

长江存储日赚近4亿,能复制长鑫4万亿神话吗?

marsbit08/25 09:51

观点:美股的价值投资,不等于基本面投资

本文以天文学中的“标准烛光”概念为引,探讨了美股投资中估值倍数所混淆的两个关键变量:企业真实质量与市场赋予的溢价。作者指出,远期回报约等于基本面增长乘以估值倍数变化,而许多投资者错误地将市场估值(即“视亮度”)直接等同于企业内在价值(即“真实光度”)。 文章批判了当前流行的一种观点,即“基本面已死”,认为只需买入并持有科技巨头(如“美股七雄”)就能轻松获利。作者承认这些公司盈利增长强劲,但强调其股价表现很大程度上是估值倍数扩张的结果。他通过一个四象限矩阵(昂贵/便宜 vs. 事后看正确/错误)来分析历史案例,例如1999年的思科(昂贵且错误)与2015年的亚马逊(昂贵但正确),以及2022年的Meta(便宜且正确)。 作者认为,随着市场由叙事和动量驱动、头部集中度加剧以及私人市场吸收更多极端估值公司,区分企业质量与市场情绪溢价的能力变得更为关键,市场可能正在变得更低效而非更高效。真正的超额收益(Alpha)来源于识别并利用这种认知差异,而不是盲目追随“只买龙头”的共识。最终,投资成功取决于能否准确拆解估值倍数中蕴含的企业久期(增长持续性)和质量,避免为过度透支的未来增长付费,或错过因市场情绪错杀而出现的廉价优质资产。

marsbit08/21 05:26

观点:美股的价值投资,不等于基本面投资

marsbit08/21 05:26

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