2026-07-13

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AI算力与芯片 高影响 今日

宽禁带科技论|GaN功率器件与转换器架构在AI数据中心中的应用：效率、可靠性与部署路径

宽禁带科技论|GaN功率器件与转换器架构在AI数据中心中的应用：效率、可靠性与部署路径

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宽禁带科技论 Theory of Wide Bandgap Semiconductor "宽禁带科技论"将介绍宽禁带半导体行业内的最新科技论文，为读者提供行业内前沿科技信息。 近日，北卡罗来纳大学夏洛特分校Donald Intal与Abasifreke Ebong在arXiv预印本平台发表综述论文“ GaN Power Devices and Converter Architectures for AI Data Centers: Efficiency, Reliability, and Deployment Pathways ”，系统分析了GaN功率器件在AI数据中心供电链各转换级中的应用价值。 GaN的优势是依赖于转换级的，而非普适性的。 商用成熟的 横向GaN HEMT 在需要高频开关的高效PFC、隔离DC/DC和中间总线转换中表现突出，而 垂直GaN 仍是更高电压和更高功率转换中的新兴选项。 研究背景 功率密度和可靠性成为关键的基础设施级考量因素。硅功率器件经过数十年的技术优化，但向更高开关频率、更高体积功率密度和更小热裕量的方向发展时性能越来越受限。 宽禁带半导体受到越来越多的关注，因其支持更高的电场和更快的开关速度，同时保持有竞争力的导通损耗和热稳定性。 图1 转换损耗、废热产生与冷却开销之间的相互作用概念示意 电力电子转换效率的提高直接减少电气损耗，同时降低的耗散功率减少了冷却系统需要移除的热负荷。这两种效应共同改善PUE并减少单位计算工作量的电力消耗。 图2 数据中心的典型电能转换链：从电网接口到处理器负载点 数据中心供电链通常包括AC/DC整流与功率因数校正（PFC）、高压总线调节、隔离式中间总线转换以及负载点（PoL）调节。每个转换级引入的损耗以废热形式出现，增加输入功率和冷却需求。 GaN功率器件架构与转换器级权衡 图3 GaN功率器件分类及其主要转换器级权衡：(A)横向GaN/AlGaN HEMT；(B)垂直GaN器件；(C)特种、级联与双向架构；(D)概念电压-频率定位 横向GaN HEMT利用AlGaN/GaN异质界面处极化诱导的二维电子气形成高迁移率导电沟道，实现低沟道电阻和快速开关。其低开关电荷和没有传统Si MOSFET体二极管的特性 可显著降低开关和反向恢复相关损耗，在需要高频开关的PFC、谐振DC/DC、中间总线和负载点转换级中尤为有价值。 垂直GaN器件电流垂直于晶圆表面流过体漂移区， 阻断能力由漂移层厚度和掺杂主导，为实现超过1 kV的阻断电压提供了潜在路径 。垂直GaN仍不如商用横向GaN成熟，其采用受限于衬底成本和外延缺陷密度。双向GaN开关能够在两个方向上控制电流和阻断电压， 适用于交流开关、矩阵变换器和储能接口 。 GaN器件在数据中心供电链中的系统级映射 图4 代表性GaN器件类型在数据中心供电链上的映射 前端AC/DC PFC级处理几乎全部下游功率。图腾柱PFC拓扑中，横向GaN因避免了硅超结MOSFET的体二极管反向恢复而非常适用。隔离DC/DC级将高压总线转换为48V级配电轨，GaN支持数百千赫兹至兆赫兹级工作频率，从而减小变压器体积。48V中间总线和负载点转换级必须将48V配电总线转换为低于1 V的电源轨，同时供应数百安培电流，GaN可通过低开关电荷和低封装电感改善这些转换器。 图5 (a)增量能量流模型；(b)年运营CO₂减排量随级效率改善变化示例 对于一个0.3个百分点的PFC级效率改善（从99.0%到99.3%），在1 MW连续负载下可产生约3.15 kW的输入功率降低，计入冷却功率节省后约3.94 kW的设施级功率降低，对应年节能量约34.5 MWh，年CO₂减排约12.7吨。 制造、封装、可靠性与供应链约束 表1 单晶4英寸超薄β-Ga₂O₃薄膜的制备与性质分析 GaN-on-Si是目前通往高产量制造的最清晰路径 ，可借用大直径硅晶圆和成熟的半导体制造基础设施，但晶格和热失配需要工程化的缓冲层控制应力。GaN-on-SiC优先考虑热性能但继承SiC衬底成本限制。原生GaN衬底提供高质量基础但直径和成本受限。 封装决定GaN的开关能力能否在变换器中保留。 低电感封装格式和共封装栅极驱动器可保持快速开关性能，但也增加认证复杂性。热路径必须与电气封装协同设计。 部署路径与设计指南 图6 利用液态金属转移单晶4英寸超薄β-Ga₂O₃的策略 近期优先采用横向GaN器件已商用的转换级，包括前端PFC和固定比中间总线转换器。中期部署中，限制因素逐渐从晶体管裸片转向封装寄生和EMI。长期部署涉及更高电压直流配电，可能增加垂直GaN器件的相关性。 图7 决定GaN固有器件能力能否产生可重复变换器级收益的耦合设计变量 图7以流程图形式说明，器件、封装、栅极驱动、布局、磁性元件、EMI控制、保护和热路径之间的多重依赖关系共同决定转换器性能。器件本身可能具有极低的开关电荷和导通电阻，但如果封装存在较大的共源电感，开关过程中的电压过冲和振铃会抵消器件优势。栅极驱动回路的电感若未得到良好控制，高dv/dt会导致米勒引起的假性导通和栅极振铃。 必须将封装视为电气回路的一部分而非纯粹的机械外壳，转换器性能是这些环节共同作用的结果。 图8 GaN数据中心功率变换部署限制挑战的定性矩阵 图8以矩阵形式区分了各挑战的估计严重程度与可用缓解方案的成熟度，分为器件、封装、认证、基准测试和供应链约束五类。在器件层面，动态导通电阻和栅极稳定性挑战在所有转换级中均列为高严重度；在封装层面，热循环磨损在高功率密度转换级中尤为突出；在认证层面，任务剖面可靠性测试在所有级均缺乏成熟缓解方案。该矩阵应被解读为研究优先级的映射，而非定量的失效风险评估。 结论与展望 GaN的优势是依赖于转换级和系统集成度的，而非普适性的器件替代方案。 商用成熟的横向GaN HEMT在高频PFC、隔离DC/DC和中间总线转换中具有明确的系统级收益，垂直GaN在更高电压和更高功率转换中作为新兴选项存在。GaN的转换器收益来源于器件架构、拓扑、开关频率、封装、栅极驱动、磁性元件、布局、保护、EMI策略和热边界条件的协同优化。 更广泛部署的主要要求不再是孤立的峰值效率记录，而是在实际任务剖面、制造变异和长使用寿命下实现可重复的器件-封装-转换器性能。 迫切需要推进的工作包括：开关应力稳定性、动态导通电阻表征、栅极可靠性、垂直器件的高场强韧性、封装电热寿命、多源制造认证以及标准化转换器基准测试。通过协调的器件、封装、转换器和基础设施开发来应对这些挑战，将决定GaN能否成为高效、高密度、高可靠性AI数据中心供电系统的基石技术。 上下滑动，阅览全文 原文详情： INTAL D, EBONG A. GaN Power Devices and Converter Architectures for AI Data Centers: Efficiency, Reliability, and Deployment Pathways[J/OL]. arXiv, 2026. 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.25281. *声明：本文由联盟编辑整理，笔者水平有限，理解与转述可能存在不准确之处，欢迎各位读者留言指正，共同交流学习。感谢阅读！

电子工程专辑 2026-07-13 相关度 8
AI算力与芯片 高影响 今日

低估佛得角、错失英格兰：12个AI大模型，算不出足球的黑天鹅

低估佛得角、错失英格兰：12个AI大模型，算不出足球的黑天鹅

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7月12日，联想集团与咪咕视频联合发布《世界杯预测人机大战百场观察》。报告基于双方联合发起的“世界杯预测人机大战”活动中，人类阵营与12个国内主流AI大模型针对2026 FIFA世界杯前100场比赛的预测结果，对AI在真实世界复杂场景中的表现进行了系统分析，并总结出多项阶段性发现，为观察AI在复杂现实场景中的能力与边界，提供了一份来自真实世界的实践样本。

作为全球首个多AI与人类同台进行世界杯预测的人机对决，“世界杯预测人机大战”采用直播真人秀机制，真实赛果即时验证、全程公开记录，打造全民参与的大型人机博弈。截止到目前，活动已吸引全球超过3500万用户参与，成为本届世界杯最具影响力的AI互动活动之一。

12大AI对阵3500万球迷，“人机大战”引发全球关注

2026世界杯是历史上规模最大的一届世界杯，也是AI技术深度融入赛事运行、内容生产和球迷互动体验的一届世界杯。104场比赛、48支球队、持续一个多月的完整赛程，所有参与者都必须面对同一张考卷：既没有标准答案，也无法提前演练，每一次预测都由真实赛果即时验证。

正是基于这种真实、开放、持续且不可篡改的验证框架，联想集团与咪咕视频历经半年打磨，携手发起“世界杯预测人机大战”：由联想天禧AI超级智能体担任召集者，汇聚DeepSeek、Kimi、百度文心、通义千问、腾讯混元、智谱、MiniMax、中移九天等12个国内主流AI模型，与全球球迷共同围绕世界杯全部104场比赛展开同题预测，并通过咪咕视频出品、联想联合出品的直播真人秀《人机大战：谁是世界杯预言家》，持续记录AI、人类专业嘉宾与普通球迷的判断过程和真实赛果。

本活动开创了一类新的世界杯节目形态，首次实现多个AI大模型在同一真实场景下持续公开竞技，世界杯也因此成为检验AI能力的“公共考场”。咪咕视频方面透露，活动累计参与用户已超过3500万人，单场参与人数超过700万，覆盖了国内大部分专业球迷。

这场具有里程碑意义的“人机大战”，已成为全球瞩目的公共事件，在海内外引发广泛关注。国际权威财经媒体彭博社在一篇报道中指出：世界杯正成为继春晚广告大战之后，中国AI企业的又一个竞技场。这场围绕世界杯预测展开的“人机大战”，可媲美十年前AlphaGo与李世石的世纪对弈，是新一轮“脑力与算力”的较量。不同的是，当年的舞台是规则固定、边界清晰的围棋棋盘，而这一次，AI面对的是开放、动态、信息不完全且无法重新运行的足球比赛。

百场数据揭示：AI 胜率领先人类，但面对冷门和平局频频“翻车”

基于前100场比赛形成的真实数据，《世界杯预测人机大战百场观察》报告，提炼出多项阶段性洞察。

数据显示，12个AI大模型在前100场比赛中，整体预测命中率达到65.7%，高于公众用户阵营58.9%的平均水平，领先6.8个百分点。但AI并非一开始就领先，而是从落后人类到反超人类。报告认为，这是因为随着赛程推进，球队状态、阵容变化、积分形势和战术倾向等信息逐渐丰富，AI对结构化信号的整合能力更容易显现。AI赢下的不是某一次“神预测”，而是长赛程中的平均稳定性。

在12个AI大模型中，并未出现从开赛到百场始终占据优势的“全能冠军”。分赛段来看：腾讯混元以29/32，赢下赛前32强预测；千问创造14场最长连续命中记录；中移九天在前100场命中71次，暂居累计总榜第一；8进4阶段则有9个模型实现4场全中。

尽管AI整体领先，但报告同时也明确指出其能力边界：AI更擅长识别足球世界中的常规秩序，却更容易在平局、冷门、强队失手和具体比分等偏离常规秩序的场景中承压。

新浪网 2026-07-13 相关度 6
AI算力与芯片 高影响 今日

完美解决高功耗AI芯片散热瓶颈！成都造“金刚石”订单排到12月

完美解决高功耗AI芯片散热瓶颈！成都造“金刚石”订单排到12月

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7月13日，记者在位于郫都高新区的成都稳正科技有限公司（以下简称“稳正科技”）生产车间看到，数十台微波等离子化学气相沉积设备正满负荷运转，人造金刚石晶体在设备内部托盘上缓慢“生长”。 在稳正科技激光加工车间，总经理郑怡向记者展示了一块刚切割完成的6英寸多晶金刚石散热基片。郑怡介绍，企业依托自研的10千瓦微波等离子体化学气相沉积设备，不仅能生产消费级培育钻石，更能量产大尺寸金刚石功能材料，基材切割后既能做成AI服务器专用散热材料，也可加工光学窗口材料，适配航空航天、精密仪器等多元科研与工业场景。 市场需求的爆发速度远超预期。袁稳告诉记者，去年公司每月金刚石散热片的打样量仅为百片级别，而今年以来，月打样量已飙升至上千片；设备生产线月产能约150台，整体产能趋近饱和。“今年2月，英伟达宣布下一代GPU将全面采用‘金刚石复合材料+液冷’方案，这直接引爆了市场。”袁稳说。 展开剩余 41 % 在稳正科技的生产线上，记者看到了直观的市场热度：车间内数十台设备正处于装配阶段，一批60台成品设备已打包完毕，即将发往浙江，另有数十台设备等待交付河南客户。袁稳透露， 2026年上半年，公司已交付设备200台，目前在手订单饱满，全年产能目标锁定400至500台，整体排期已至12月。 这种爆发式增长，源于稳正科技持续的技术沉淀。公司创始人袁稳是西南科技大学材料专业硕士，2018年，当海外同类型金刚石生长设备售价高达300万至400万元时，稳正科技便自主研发出第一代国产设备，一举打破垄断。目前，企业是国内为数不多掌握三种化学气相沉积（CVD）法制备金刚石技术的厂商，实现了从设备研发到成品销售的全产业链布局。2022年公司销售额突破1000万元，仅两年后营收规模翻十倍，突破1亿元。 “金刚石兼具光、力、热、声、电多重优异性能，目前的商业应用仅仅是冰山一角。”袁稳表示，依托郫都区在微波射频、真空材料等领域的产业配套优势，稳正科技将继续攻坚核心技术，在AI算力爆发的浪潮中，力争成为全球热管理领域的重要一环。 发布于：四川省

搜狐网 2026-07-13 相关度 6
硬件与产业链 高影响 今日

中兴/努比亚豆包AI手机的影像硬件配置如何？

中兴/努比亚豆包AI手机的影像硬件配置如何？

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新浪网 2026-07-13 相关度 6
AI算力与芯片 高影响 今日

Meta将路易斯安那AI数据中心扩建至5GW，累计投资超500亿美元

Meta将路易斯安那AI数据中心扩建至5GW，累计投资超500亿美元

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7月13日，Meta宣布，将美国路易斯安那州Richland Parish 数据中心 扩建至5GW算力规模，并将当地累计投资提高至超过500亿美元，较2024年公布的逾100亿美元投资计划新增约400亿美元，成为全球规模最大的AI基础设施项目之一。Meta表示，此次扩建还将新增超过10亿美元用于道路、供水及污水处理等当地基础设施建设。（界面）

（文章来源：每日经济新闻）

东方财富 2026-07-13 相关度 6

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AI算力与芯片

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AI算力与芯片 高影响 今日

AI大模型为何需要大量HBM内存？

AI大模型推理环节的KV Cache机制使HBM成为刚性需求，单卡HBM容量正向288GB至1TB跃升，叠加三大原厂80%先进产能倾斜HBM，供给硬约束短期内难以缓解，构成存储芯片持续景气的核心逻辑，下游AI服务器整机厂成本压力将进一步上行。

提示关注HBM上游封测及3D堆叠设备供应链
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AI大模型对HBM（高带宽内存）的爆发式需求，源于其作为GPU核心显存、直接决定模型参数规模与推理速度的不可替代性，正是这一刚性需求叠加HBM制造工艺复杂、产能扩张缓慢，成为本轮存储芯片暴涨的核心驱动力。

一、HBM：AI大模型的“高速缓存命脉”

HBM（High Bandwidth Memory）是一种通过3D堆叠和TSV硅通孔工艺与GPU芯片封装绑定的专用显存，具备超高带宽、低延迟、高功耗、高单价四大特征。它直接决定了单颗GPU可承载的大模型参数量、并发推理上限与响应延迟，是当前AI服务器性能的核心瓶颈。与普通DDR内存相比，HBM采用1024位超宽并行接口，带宽可达2-3.3TB/s，而DDR5带宽仅数百GB/s。这种带宽差距呈数量级分化，无法通过算法完全抹平，因此只要大模型推理规模扩张，HBM的硬件容量需求就会刚性上行。

二、大模型为何“吃”内存：KV Cache是核心驱动

大模型在推理时，每轮生成token都会产生Key和Value两组向量，这些向量必须常驻内存才能保证低延迟响应，否则换入换出磁盘会导致数十倍延迟暴涨。这种缓存机制被称为KV Cache。以千亿参数、96层的大模型为例，单token对应的KV缓存约1.5MB；当单卡并发百人、上下文长度拉满时，KV Cache占用会轻松突破单卡HBM物理上限，必须向下溢出至系统DRAM。这一逻辑带来了两大结构性需求增量：一是单GPU标配HBM容量持续抬升，从初代80GB逐步跃升至288GB乃至1TB；二是AI服务器CPU侧DDR5配置量同步翻倍、三倍增长，用于承接溢出缓存。因此，大模型的参数膨胀、上下文长度增长、全球日活token消耗量指数级上升，共同推动HBM容量需求呈现刚性增长趋势。

三、HBM供给端的硬约束：工艺复杂、产能互斥

HBM的制造难度远超传统DRAM，导致供给端严重受限。

3D堆叠带来的不良率问题：HBM将8-12张普通DDR5芯片垂直堆叠，即使最顶层出现不良，也必须连同下面多个完好芯片一起废弃，产量必然低下。

产线互斥与产能倾斜：全球三大原厂（三星、SK海力士、美光）将超过80%的先进产能转向HBM和高端DDR5等高毛利产品，直接挤压了消费级DDR4、NAND的产能。例如，OpenAI的星际之门项目一个月就用掉90万片HBM晶圆，相当于全球HBM产能的两倍。

扩产周期漫长：HBM产线建设周期长达12-24个月，资本开支动辄超百亿美元，头部大厂扩产节奏极度保守。TSV堆叠、超薄晶圆、高端基板等工艺的良率爬坡缓慢，短期无法释放增量产能。

在需求端，AI算力集群的存储需求指数级增长；在供给端，HBM产能被长期长约锁定，现货市场几近断货。

长期锁单包销：三家原厂已与头部AI企业签订3-5年长期协议，锁定未来大部分产能。机构预判2027年全球近一半DRAM产能将被大客户包揽，中小厂商面临断供风险。

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AI算力与芯片 高影响 今日

戴纳科技与爱尔兰国家细胞制造中心CCMI达成战略合作：AI+黑灯实验室赋能细胞制造，开启中欧医药健康创新合作新篇章

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戴纳科技与爱尔兰国家细胞制造中心CCMI达成战略合作：AI+黑灯实验室赋能细胞制造，开启中欧医药健康创新合作新篇章 时间： 2026-07-13 14:46 来源：北京戴纳实验科技股份有限公司 /*分享*/ .m-share { float: right; } .share { zoom: 1; } .share:after { content: ""; display: block; clear: both; } .share a { float: left; width: 26px; height: 26px; border-radius: 50%; margin-left: 13px; background: #c9c9c9; cursor: pointer; display: block; } .share a i { display: block; width: 26px; height: 26px; -webkit- transition: .4s all; -moz-transition: .4s all; -ms-transition: .4s all; transition: .4s all; } .share a:hover i { -webkit-transform: rotate(360deg); -moz-transform: rotate(360deg); -ms-transform: rotate(360deg); transform: rotate(360deg); } .share #share-icon { width: 26px; height: 26px; float: left; display: none; } .share #share-icon img { width: 100%; height: 100%; } .share .share-qqzone i { background: url("/images/cont_ico_share.png") 4px center no-repeat; } .share .share-qqzone:hover { background-color: #fc7354; } .share .share-wechat { position: relative; } .share .share-wechat i { background: url("/images/cont_ico_share.png") -30px center no-repeat; } .share .share-wechat:hover { background-color: #1fbc7d; } .share .share-weibo i { background: url("/images/cont_ico_share.png") -65px center no-repeat; } .share .share-qq:hover { background-color: #27a8f2; } .share .share-qq i { background: url("/images/cont_ico_share.png") -96px center no-repeat; } .share .share-weibo:hover { background-color: #e96157; } .share .bg-code { left: -36px; z-index: 10; } .share .qrcode { position: absolute; top: 36px; border: 1px solid #ccc; padding: 5px; background: #fff; display: none; width: 112px; height: 112px; left: -98%; z-index: 11; } .share .close-btn { position: absolute; background: #fff; color: #000; font-size: 12px; z-index: 12; width: 12px; height: 12px; line-height: 12px; text-align: center; right: -39px; top: 50px; display: none; cursor: pointer; } @media only screen and (max-width: 414px){ .m-share { float: none; } } 分享：

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微言｜撕掉高科技滤镜，AI 研学别只剩营销噱头

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微言｜撕掉高科技滤镜，AI 研学别只剩营销噱头

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AI算力与芯片 高影响 昨日

DeepSeek造芯，大模型进入算账时代

路透社7月7日独家爆料，多位知情人士透露，DeepSeek已在秘密开发自有AI芯片，且项目早在约一年前就低调启动。近几个月来，这家企业还通过猎头、内推等非公开渠道，密集招募芯片设计工程师。 值得注意的是，DeepSeek造芯没有选择门槛更高的训练芯片，而是主攻推理芯片，也就是大…

路透社7月7日独家爆料，多位知情人士透露，DeepSeek已在秘密开发自有AI芯片，且项目早在约一年前就低调启动。近几个月来，这家企业还通过猎头、内推等非公开渠道，密集招募芯片设计工程师。 值得注意的是，DeepSeek造芯没有选择门槛更高的训练芯片，而是主攻推理芯片，也就是大模型为用户生成回应的阶段。 此举意在借助自研核心硬件，降低对英伟达和华为芯片的长期依赖。路透社称，如果研发成功，不仅意味着 ...

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■ DeepSeek 已在秘密开发自有芯片 ■大模型竞争进入深水期 ■企业竞争重心，从价格战进入综合博弈 作者|杨璇 编辑|陈秋 另镜ID：DMS-012 路透社 7 月 7 日独家爆料，多位知情人士透露， DeepSeek 已在秘密开发自有 AI 芯片，且项目早在约一年前就低调启动。近几个月来，这家企业还通过猎头、内推等非公开渠道，密集招募芯片设计工程师。 值得注意的是， DeepSeek 造芯没有选择门槛更高的训练芯片，而是主攻推理芯片，也就是大模型为用户生成回应的阶段。 此举意在借助自研核心硬件，降低对英伟达和华为芯片的长期依赖。路透社称，如果研发成功，不仅意味着这家被视作中国 AI 标杆的企业将迎来重大战略转向，也可能令华为在国产芯片市场面临新的挑战。 无独有偶，硬件供应链隐秘 “ 脱钩 ” 的同时， DeepSeek 在应用端也算起了经济账。 6 月 29 日， DeepSeek 宣布 V4 正式版将于 7 月中旬上线，并首次在行业内引入高峰 / 非高峰差异定价机制：工作日上午（ 9:00-12:00 ）和下午（ 14:00-18:00 ）的黄金时段， API 价格上调至非高峰时段的 2 倍。 具体而言， V4 Pro 混合定价从每百万 Token 0.17 美元升至 0.35 美元， V4 Flash 从 0.06 美元升至 0.12 美元，白天综合成本最高比夜间贵出 4 倍。 高盛 7 月 3 日的研报指出，此番调价并非需求疲软，反而恰恰折射出 AI 调用量井喷、底层算力资源日益紧张的现状。 上半场拼智商，下半场算总账。 DeepSeek 的这一步，预示着大模型竞争已进入深水区。企业的竞争重心，正从价格战转向成本结构、算力效率、商业化能力的全面博弈。 AI 芯片 DeepSeek 为什么非造不可？ 大模型企业造芯， DeepSeek 不是第一家。 6 月 24 日， OpenAI 与博通联合打造的首款 AI 推理芯片 Jalapeño 正式亮相，从设计到流片仅耗时 9 个月，创下高性能 ASIC 有史以来最快的研发周期。 紧接着 7 月 3 日， Anthropic 被曝正在与 三星 洽谈 2nm 制程的定制 AI 芯片，为此还专门从 OpenAI 挖来了定制芯片项目的早期核心成员 Clive Chan 。 为什么大模型企业集体下场造芯？ OpenAI 总裁 Greg Brockman 的一句话，点出了背后逻辑。他曾说： “ 我们根本无法足够快地获得算力 ” 。 换句话说，饶是全球最顶尖的大模型企业，也面对着高端算力紧缺的问题。而对于国产大模型来说，这一痛点进一步演变成了关乎企业生死存亡的卡脖子问题。 从宏观需求看，行业测算数据显示， 2026 年国内 AI 算力需求高达 4423 EFLOPS ，但实际供给端仅 1590 EFLOPS ，缺口超 2800 EFLOPS 。折算下来，相当于存在 100 万 -160 万颗的芯片供给真空。 全球市场中， 英伟达 在推理芯片领域的份额占比超 70% ，但高端芯片的对华出口通道仍未打开。 2026 年初，美国适度放松了 H200 的对华出口条例，并且在 5 月特朗普访华时，美国批准了约 10 家中国企业获得采购许可。但中方以 “ 全力发展自家芯片产业 ” 为由拒绝了采购。至今， H200 的实际在华交货量依然为零。 而且，尽管 H200 许可入华，但 Blackwell 、 Rubin 等最新的高端芯片对华大门依旧紧闭。 5 月 31 日，美国商务部工业与安全局还发布了一份执法指南，明确 “ 无论采购实体注册在新加坡、马来西亚、欧洲还是其他任何地方，只要该实体的最终母公司总部位于中国（含澳门），出口英伟达 Blackwell 、 Rubin 系列或 AMD MI350x 等高端芯片，就必须事先获得美国出口许可证 ” 。 要知道，这类许可证的审查政策是 “ 推定拒绝 ” 。也就是说，中国企业通过海外子公司采购英伟达高端芯片的漏洞也被堵死了。 地缘政治导致的技术封锁，带来了中美大模型在训练速度上的断层。截至 2026 年底，美国计划部署的高端 GPU 将超 120 万张，仅 Google 一家掌握的算力就相当于 500 万张 H100 ，占全球四分之一。庞大弹药库支持下， Anthropic 等巨头已经跨入了十万亿参数训练时代，每年迭代十几轮。反观国内，大模型参数上限仍被锁死在万亿级。 算力掣肘下，天花板级别的 DeepSeek ，也经历了半年 18 次服务器宕机的事故。 外部断供，转向国产硬件阵营几乎成了 DeepSeek 唯一的解法。 2026 年 4 月，其 V4 模型正式完成对华为昇腾生态的底层适配，华为也确认昇腾处理器参与 V4-Flash 轻量化版本的部分训练工作。 然而，脱离成熟的英伟达生态，意味着企业要付出一笔模型迁移成本与工程摩擦。抛开软件适配不谈，两者在绝对硬件性能上的代差依然是一道难以轻易跨越的鸿沟。 作为 DeepSeek R1 等早期核心模型的训练底座，英伟达 H800 SXM 版本 BF16 算力高达约 1979 TFLOPS 。而华为昇腾目前主力的 910B 算力区间在 256-400 TFLOPS 之间， 910C 勉强达到为 H800 的 40% 左右。 算力密度的断崖式下跌，直接拉高了大规模集群训练的试错成本。据路透社披露， DeepSeek 在尝试利用昇腾集群训练 R2 模型时，曾遭遇持续技术问题，最终不得不选择使用英伟达芯片训练、华为芯片推理。 这一依赖外部且不稳定的算力结构，绝非长久之计。正如高盛在最新研报中所断言，在 AI 行业的新周期里，真正能够吃到定价回归理性红利的，注定是兼具推理成本优势与商业化能力的头部梯队。 而在这一背景下，自研 AI 芯片便成了唯一出路。 510 亿融资 理想主义向现实妥协 更早前， DeepSeek 完成了 510 亿元的首轮外部融资，投后估值逼近 4000 亿元。除了用于自研 AI 芯片，这笔资金还将流向扩充人才队伍和扩建国产算力中心。 经由此次融资，梁文锋立下的 “ 不融资、不上市、不商业化 ” 原则也被彻底打破。而破例的底色，是在大模型下半场的生存战里，仅靠技术理想主义已经无法留在牌桌上。 2025 年初， DeepSeek 凭借一支百余人的团队创造了 R1 ，但如今面对市值近万亿的智谱， DeepSeek 员工的期权无法估值、无法上涨，团队凝聚力必然受到冲击。加上当前，市场算法岗位月薪中位数已超 2.4 万元，头部更超 5 万元，留住人才的成本大幅上升。 为稳住基本盘并大举扩张， DeepSeek 在 6 月 25 日一口气释放了覆盖 7 大类、 33 个核心岗位的密集招聘。巨额融资，正是为了给这支团队兑现价值预期，用真金白银筑起人才护城河。 原则被打破的第二重原因，在于大模型行业已全面跨入重资产建设期。 4 月中旬， DeepSeek 在内蒙古乌兰察布发布了首批数据中心岗位， 6 月又新增了 “IDC 设计规划工程师 ” 岗位。 这意味着 DeepSeek 正在从纯粹的模型训练，向数据中心选址、设计、交付的底层物理基础设施疯狂延伸。这也并不是新鲜事。放眼全球，科技巨头 Alphabet 、亚马逊、 Meta 和微软今年在 AI 基建上的总投资预计高达 6500 亿美元。向重资产转型的 DeepSeek ，要留在牌桌上，也只有商业化一条路。 而令人意外的是，新一轮建设周期里， DeepSeek 没有抱紧母公司幻方量化。 此次融资阵容中，腾讯出资 100 亿元，宁德时代出资 50 亿元，京东、网易、 IDG 资本各出资 30 亿元，国家人工智能产业投资基金出资 10 亿元，梁文锋本人则以 200 亿元成为最大出资方。 不靠幻方量化的单向输血能力，是因为 AGI 时代的资本黑洞，已经大到没有一家企业能独立承担。 作为国内量化巨头， 2025 年，私募排排网数据显示，幻方量化管理规模超 700 亿元，收益均值达 56.55% 。拉长时间看，幻方量化近三年的收益均值为 85.15% ，近五年的收益均值为 114.35% 。若以 700 亿元规模， 1% 的管理费和 20% 的绩效费计算，幻方年收入或超 80 亿元。 然而， DeepSeek 未来要做的事，建国产算力、自研 AI 芯片，每一笔都是上百亿的硬开支，单靠早期输血根本无法覆盖。 事实上， “ 算力账单焦虑症 ” 正在席卷全球。公开数据显示，美国科技巨头 Alphabet 、亚马逊、 Meta 和微软，预计今年将总共投资约 6500 亿美元来扩大人工智能相关基础设施。 而最近，一众科技巨头也开始密集融资。 Amazon 计划发债至少 250 亿美元、 Alphabet 上个月创纪录发售了 850 亿美元的股票、 Nvidia 和 Spagas 分别进行了 250 亿美元的债券融资 ...... 地表最强的科技现金牛，也不愿意硬抗资本账单了。 要么分散风险，要么推进商业化，没有第三条路可选。 解禁即暴跌 DeepSeek 之外，其他国产大模型也加速跟进。 就在 DeepSeek 被曝出造芯的同日，《 The Information 》曝出，智谱 AI 已向国内多家芯片设计公司展开初步技术交流，计划合作开发定制 AI 芯片。 两天后，智谱 AI 发布配售公告，拟募资约 314.1 亿港元（折合约 40.1 亿美元），用于大模型迭代、 AI 基础设施扩建、自研 AI 芯片布局、商业化拓展，以及战略投资、并购、营运资金等。 同时，据《科创板日报》报道，月之暗面 Kimi 刚刚交割完上一轮 200 亿美元估值融资，便马不停蹄地启动了新一轮融资，投前估值已升至 315 亿美元。作为支撑，月之暗面交出了截至 6 月中旬突破 3 亿美元的 ARR （年度经常性收入）答卷，其中 API 收入占比超七成。 无论是智谱、 MiniMax 还是月之暗面，大家都在拼尽全力加码产品落地与商业化变现。但在这个过程中，一个极度危险的结构性矛盾正在彻底暴露 —— 对于这些动辄估值千亿的大模型独角兽而言，资本市场早已将未来十年的乐观预期，极度透支并计入了当下的价格。 比如，此前智谱市值一度突破万亿元，但撑起这座万亿市值的，是仅 7 亿元的微薄营收和高达 46 亿元的净亏损。 这种 “ 预期透支 ” 带来的反噬，在财务数据和二级市场表现上体现得淋漓尽致。刚刚过去的解禁周，就为整个大模型赛道上演了一场残酷的压力测试。 7 月 8 日与 9 日，智谱与 MiniMax 先后迎来股票解禁。 起初，市场一度产生了分化错觉。 7 月 8 日智谱解禁首日逆势收涨超 13% ，而 7 月 9 日 MiniMax 解禁当日则暴跌近 18% 。到 7 月 10 日，泥沙俱下，智谱股价单日重挫近 20% ，市值迅速回落至 7300 亿港元； MiniMax 则续跌近 10% ，市值仅剩 840 多亿港元。 拉长时间线对比历史峰值，两家公司合计蒸发的市值超过了惊人的 9300 亿港元（约合人民币超 8000 亿元）。 超 8000 亿市值的灰飞烟灭，向整个行业传递了一个极其冷酷的信号。就目前的大模型商业化生态而言，无论你讲的是什么故事，都无法成为资本退潮时的缓冲带。 智谱代表的是扎实赋能政企的 “B 端路径 ” ， MiniMax 代表的是泛娱乐与 AI 陪伴的 “C 端路径 ” 。然而，在解禁洪峰面前，这两套截然不同的商业逻辑双双宣告失效。 这说明了一个根本性问题。市场目前根本没有跑通一条确定性极强的大模型商业化路径，传统的 SaaS 估值模型、互联网流量估值模型，在面对大模型高昂的算力成本与商业化难题时，失去了基础的支撑力。 资本可以为技术潜力支付早期溢价，但不会为迟迟无法盈利无限期买单。这不仅仅是智谱和 MiniMax 两家公司面临的危机，也是刚刚拿下近 4000 亿估值、即将全面启动商业化的 DeepSeek ，必须跨越的关卡。 当 DeepSeek 砸下百亿资金走向重资产的造芯与基建之路时，它不仅要解答 “ 如何把芯片造出来 ” 的技术题，更要回答市场最致命的拷问 —— 在极高的预期之下，究竟靠什么把这几千亿的估值真正赚回来？ .data_color_scheme_dark{--weui-BTN-ACTIVE-MASK: rgba(255, 255, 255, .2)}.data_color_scheme_dark{--weui-BTN-DEFAULT-ACTIVE-BG: rgba(255, 255, 255, .126)}.data_color_scheme_dark{--weui-DIALOG-LINE-COLOR: rgba(255, 255, 255, .1)}.data_color_scheme_dark{--weui-BG-COLOR-ACTIVE: #373737}.data_color_scheme_dark{--weui-BG-6: rgba(255, 255, 255, .1);--weui-ACTIVE-MASK: rgba(255, 255, 255, .1)}.data_color_scheme_dark{--weui-BG-0: #111;--weui-BG-1: #1e1e1e;--weui-BG-5: #2c2c2c;--weui-BLUE-100: #10aeff;--weui-BLUE-120: #0c8bcc;--weui-BLUE-170: #04344d;--weui-BLUE-80: #3fbeff;--weui-BLUE-90: #28b6ff;--weui-BLUE-BG-100: #48a6e2;--weui-BLUE-BG-110: #4095cb;--weui-BLUE-BG-130: #32749e;--weui-BLUE-BG-90: #5aafe4;--weui-BRAND-100: #07c160;--weui-BRAND-120: #059a4c;--weui-BRAND-170: #023a1c;--weui-BRAND-80: #38cd7f;--weui-BRAND-90: #20c770;--weui-BRAND-BG-100: 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news.qq.com 2026-07-12 相关度 6
AI算力与芯片 中影响 今日

软件定义AI算力？「百亿独角兽」东方算芯终于亮牌

东方算芯以软件定义近存计算切入AI芯片赛道，DF1000主打6.4TB/s显存带宽绕过传统算力堆叠路线，未来DF2000/3000对标英伟达H200/B300，国产AI芯片阵营再添新军，但首代产品尚未规模化落地，技术路线兑现仍需时间检验。

提示跟踪其量产进度及大客户验证情况
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成立两年、估值过百亿、直到今年 7 月才正式走到台前。过去一段时间，东方算芯在外界眼中一直是一家颇为神秘的 AI 芯片独角兽：

一边是董事长兼 CEO 魏少军，长期活跃在中国半导体产业和学界，曾任清华大学教授、中国半导体行业协会副理事长等职务；一边是来自国家人工智能产业基金、张江高科、高瓴、美团、小米、京东、滴滴等资本和产业方的超百亿融资加持。

但外界能看到的技术和产品信息并不多，直到最近才上线官网，放出第一代产品 DF1000 的信息。

7 月 13 日，东方算芯在 WAIC 2026 之前举办了一场软件定义算力芯片、系统及路线图发布会，正式发布软件定义近存计算 3D 芯片 DF1000，并同步公布基于 DF1000 的大规模智算系统和后续产品路线图。

DF1000 则是这张路线图的第一张王牌，接下来的 DF2000、DF3000 还将对标 4nm 工艺的英伟达 H200 和 B300。

DF1000 是一颗基于 14nm 的软件定义近存计算 3D 芯片，面向大模型训练、推理和智算集群场景，单卡 BF16 峰值算力达到 520 TFLOPS，并支持多种数据精度；显存带宽达到 6.4 TB/s，支持 AFD 分布式推理。加速卡遵循 OAM 2.0 规范，可以适配国内主流 OEM 厂商的 AI 服务器，也支持风冷和液冷两种形态。

和传统 AI 加速芯片不同，DF1000 的重点不只是堆计算单元，而是试图把计算更靠近存储，减少大模型运行过程中反复搬运数据带来的带宽和功耗压力。

事实上，单看 520 TFLOPS 的算力，DF1000 并不算夸张，真正有意思的是 6.4 TB/s 显存带宽。

大模型训练和推理时，大量时间和能耗都花在搬运数据上。计算单元要不断从内存里取数据，算完之后再写回去。模型越大、上下文越长、并发越高，「内存墙」的问题越明显。所以 AI 服务器的竞争，不只在于计算单元更多，而在于数据能不能更快、更省电地喂给计算单元。

东方算芯的选择则是 3D 近存计算。

以第一代产品 DF1000 为例，东方算芯通过 Hybrid Bonding（混合键合），将逻辑层和 DRAM 层垂直堆叠，把互连间距从数十微米压缩到亚微米级。存储并没有直接负责计算，但离计算单元更近了，数据搬得更快，功耗和延迟也有机会降下来。

DF1000 的另一条主线是「软件定义」。 简单来说，东方算芯用可重构计算阵列和数据流架构，根据模型、算子和精度重新组织计算通路，试图在 GPU 的通用性和 ASIC 的高效率之间找一个平衡。

新浪网 2026-07-13 相关度 6
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公司与资本

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公司与资本 中影响 今日

中国优秀AI企业年中盘点：联想集团稳居全球PC第一、混合式AI贯通端云

联想逆势提升全球PC份额至24.4%，AI PC渗透率达33%并位居细分全球第一，叠加天禧智能体端云一体布局与入股此芯科技打通端侧算力，形成从端到云的差异化AI全栈路径，是国内少有的终端硬件级AI入口公司。

提示AI PC换机周期与端云协同进展值得跟踪
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7月9日，市场研究机构IDC公布了2026年第二季度的全球个人电脑数据：当季全球出货6820万台、同比回落4.9%，是连续九个季度增长之后的首次转降。在普遍走弱的大盘里，联想集团出货1660万台、市场份额24.4%，稳居全球第一，份额还比去年同期的23.7%不降反升，与第二名惠普的份额差距从一年前的3.8个百分点拉大到5.3个百分点。一台电脑的座次背后，是一家公司把AI装进终端、再向后延伸到算力的整体节奏。今年过半，联想、阿里巴巴、DeepSeek这几家把AI做成主业的中国公司，正沿着很不一样的路径往前推：有人从AI终端一路做到AI算力，有人守着公有云和大模型的规模，有人死磕最底层的基础大模型。

联想稳居全球PC第一，AI PC成了新的增长引擎

PC市场这次回落并不突然——内存涨价、换机周期拉长。联想能在逆风里把份额做上去，靠的不是硬撑，而是把AI变成了买电脑的新理由。到2026财年，AI个人电脑的市场渗透率已经到了33%——大致每卖出三台，就有一台是能在本地直接跑AI的机型；而在AI PC这块细分市场，联想的出货量位居全球第一。

联想的AI终端战线还在往外扩。6月，联想面向家庭推出售价2999元的AI主机MINI，把45TOPS的本地算力和天禧个人智能体系统装进一个巴掌大的盒子；7月又发布了一款售价339元、内置专属AI键、屏蔽游戏与社交、带GPS定位的学生手机。其中的AI主机、AI PC，跑的是同一套天禧个人超级智能体系统——端、边、云一体，把AI尽量放到离用户最近的设备上跑。为了让端侧的AI算力更可控，联想创投今年还入股了做智能体CPU芯片的此芯科技，往更底层的芯片探；在AI终端的国家标准上，联想深度参编，并率先做到了AI终端的L3级，在终端智能化的标准制定上握有一定话语权。这些动作有个共同点：把AI的入口从云端搬到用户手边。这也是联想区别于纯软件、纯云AI公司的地方——它的AI，先从人手里的那块屏幕开始。

联想的算力这一层：从问天超节点到AI可信一体机

如果说AI PC是联想的“端”，那么“云”这一侧的分量，在今年上半年被重新称了一遍。6月的MWC上海，联想混合式AI的一批新成果集中亮相：问天超节点方案单节点可装40张GPU、算力超过28PFLOPS；万全异构智算平台升级到5.0，用软硬协同去啃多元芯片统一调度这块硬骨头；同期还发布了全球首款AI可信一体机，把大模型能力和安全可信封装进一台开箱即用的设备；面向运营商的全栈Token方案，则想打通AI算力普惠的“最后一公里”，让中小客户也用得上算力。

这些不是停在发布会上的概念。刚刚收官的2025/26财年，联想全年营收831亿美元、同比增长20.3%，经调整后净利润20亿美元、同比增长42.1%，交出了历史上最好的一份财报。撑起这份成绩的，是AI相关业务全年105%的收入增幅——到第四财季，AI相关营收已占到总营收的38%，单季同比增长84%，比上一季度提升了近6个百分点。承载服务器与算力的基础设施业务全年收入192亿美元、增长32%，其中第四财季增长37%；配套的液冷业务量同比增长154%。放到更长的镜头里看，IDC的数据显示，联想的x86服务器一季度收入同比增长36.5%、跻身全球第二，增速明显领先大盘。手里的订单也在变厚——截至财年末，AI服务器项目储备已增至210亿美元；而按当前在执行的订单测算，明年仅两个主要客户对应的交付规模就已接近2000亿元人民币。资本市场开始换一种眼光看联想：过去它是一家PC公司，如今更多被按一家AI公司来定价。个人电脑之外，AI服务器和算力基础设施正成为新的增长主力，公司也把两年内跃升千亿美元规模企业写进了目标。

联想混合式AI：把企业跑AI的账算过来

AI终端和AI算力都有了，联想真正想接通的，是把两头串起来的那条线：混合式AI。6月25日，联想发布Hybrid AI Advantage解决方案，主打的就是一件事——把企业跑AI的账算过来。按官方公布的数据，同样跑推理，它的单位词元成本比公有云的算力租赁低约8倍，比按次调用的大模型接口服务低约18倍。这背后是一套以推理为先的CPU架构，联想联合英特尔至强6、红帽等伙伴做出来，把大模型推理更多放在企业本地完成，而不是所有活都甩给公有云。

联想副总裁阿不力克木此前提出，联想的目标是推动八成的词元在设备本地产生、另外两成通过云端协同。这个方向点破了联想的选择——不去做最大的公有云，也不去做最强的基础大模型，而是把从个人到企业、从终端到数据中心的AI算力接成一条链，让AI在离用户最近的地方跑起来，也跑得起。这套打法已经落到具体行业：联想与四川大学华西医院合作，为医疗场景搭起智算底座，保障医院AI业务全链路稳定运行；在联合国中小微企业日，又和中国中小企业协会一起，把AI能力送到大量成长型企业手里；7月还与长江产业集团在长江智算产业峰会上签下战略合作，把算力往区域产业里铺。面向企业的乐享超级智能体，也在6月升级到4.0，靠自研的运行层，让智能体从“问答”走到能自己拆解、闭环执行任务。6月底，董事长杨元庆带队向投资者拆解联想的AI增长路径，讲的也是同一条逻辑：AI终端、AI算力、行业方案一体推进，而不是押注单一环节。这条把端和云打通的路，正是联想在这份年中成绩单里最不一样的地方。

阿里：公有云和开源模型的两条腿

和联想把重心压在AI终端与AI算力不同，阿里巴巴的主场在公有云和大模型。在中国的AI基础设施（IaaS）市场，阿里云的份额位居第一，超过了第二、第三名之和；其AI相关云产品收入已连续十一个季度保持三位数增长，在阿里云的收入里，AI相关部分已占到约三成。为了守住这条护城河，阿里下注很重——单季资本开支一度达386亿元、远超市场预期，并宣布未来三年投入3800亿元建设AI与云基础设施，为云和AI商业化定下年收入过千亿美元的目标；今年以来，阿里云新启用了分布在北京、上海、杭州以及泰国、马来西亚、迪拜、墨西哥等地的多个数据中心，把算力铺向海外。这一年，阿里整体营收也首次站上万亿元，AI是其中出力最多的引擎之一。持续加大的资本开支一度让阿里的自由现金流转负，但管理层把这当成一场必须打的仗，宁可短期承压也要把云和算力的底子做厚。

中华网科技频道 2026-07-13 相关度 6
公司与资本 中影响 今日

【数据看盘】多只半导体ETF上周份额大增，多家机构与外资激烈博弈华天科技

上周半导体设备ETF份额暴增321亿份居首，华天科技、拓荆科技等先进封装与设备龙头出现机构与外资多空激烈博弈，反映资金对国产替代主线分歧加大，主力资金净流出电子板块，短期震荡或加剧。

提示先进封装与设备龙头分歧中关注低吸机会
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板块主力资金方面，石油石化板块主力资金净流入居首。ETF成交方面，多只半导体相关ETF份额大增，其中半导体设备ETF国泰（159516）上周份额增长321亿份位居首位。龙虎榜方面，先进封装概念股华天科技冲高回落，获两家机构买入5.71亿，同时深股通买入2.02亿，遭两家机构卖出1.54亿。半导体设备概念股拓荆科技获四家机构买入47.47亿，同时遭四家机构卖出24.23亿。 一、板块个股主力大单资金 从板块表现来看，医药、银行等板块涨幅居前，算力硬件、半导体等板块跌幅居前。 从主力板块资金监控数据来看，石油石化板块主力资金净流入居首。 板块资金流出方面，电子板块主力资金净流出居首。 从个股主力资金监控数据来看，主力资金净流入前十的个股所属板块较为分散，通富微电净流入居首。 主力资金流出前十的个股所属板块较为分散，兆易创新净流出居首。 二、ETF成交 从成交额前十的ETF来看，中韩半导体ETF华泰柏瑞（513310）成交额位居首位，科创50ETF华夏（588000）成交额位居次席。 从成交额环比增长前十的ETF来看，沪深300ETF华安（515390）成交额环比增长374%位居首位；沪深300ETF富国（159300）成交额环比增长355%位居次席。 在上周份额增长前十ETF中，半导体设备ETF国泰（159516）上周份额增长321亿份位居首位；芯片ETF华夏（159995）上周份额增长110亿份位居次席。 在上周份额减少前十的ETF中，港股通科技30ETF工银（159636）上周份额减少100亿份位居首位；恒生科技ETF华夏（513180）上周份额减少26亿份。 三、期指持仓 四大期指主力合约多空双方均加仓，IC、IM合约空头加仓数量较多。 四、龙虎榜 1、机构 今日龙虎榜机构活跃度较高，先进封装概念股华天科技冲高回落，获两家机构买入5.71亿，同时深股通买入2.02亿，遭两家机构卖出1.54亿。 2、游资 一线游资活跃度明显降低，哈药股份遭国泰海通南京太平南路卖出1.35亿。 量化资金活跃度明显降低，华微电子获一家量化（高盛证券上海世纪大道）买入5786万，同时遭两家量化（中信证券上海分公司、中金公司上海分公司）合计卖出2.68亿。

财联社 2026-07-13 相关度 6
公司与资本 低影响 今日

三达膜：公司涉及半导体及数据中心领域的业务收入占比不超过2%

三达膜主动澄清半导体及数据中心业务收入占比不足2%，属于典型的主题炒作风险警示，短期股价异动与基本面严重背离，反映市场对半导体、数据中心题材存在非理性热炒，需警惕概念股估值泡沫破裂。

提示远离纯题材炒作个股，回归基本面验证
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人民财讯7月13日电， 三达膜 (688101)7月13日披露股票交易异动公告称，公司关注到近期市场对 半导体 及 数据中心 行业关注度较高，公司主营业务包括工业料液分离、膜法水处理、环境工程、膜备件及民用净水机等在内的膜技术应用业务和水务投资运营业务。2025年度，公司涉及 半导体 及 数据中心 领域的业务收入占公司营业收入比例不超过2%，敬请广大投资者审慎决策，理性投资。公司目前生产经营活动正常，内外部经营环境未发生重大变化。

（文章来源：证券时报网）

东方财富 2026-07-13 相关度 6
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数据源：Google/Bing News RSS · 采集时间：2026-07-13 · 含摘录 15 条 · 高影响 11 条