2nm

三星
2026-08-19 03:16:09

三星将 1.4nm 量产推迟至 2029 年,台积电 A16 继续前推

三星将原定 2027 年量产的 1.4nm 工艺调整到 2029 年,未来几年继续围绕 2nm 平台扩展、优化良率并推动客户导入。文章指出,三星对 High-NA EUV 仍持谨慎态度,认为该技术更可能在 1nm 级及以下节点成为量产必需。与此同时,台积电 N2 已进入量产,A16 计划于 2026 年下半年量产,并引入 SPR 背面供电技术,先进制程竞争正从单纯节点竞赛转向技术、成本与生态的综合比拼。

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三星将 1.4nm 量产推迟至 2029 年,台积电 A16 继续前推
三星电子
2026-08-14 08:00:08

三星拟调整 NRD-K2 号线,瞄准 cHBM 与 HBM5 基础芯片产能

三星电子正考虑将器兴 NRD-K 2 号线由研发用途改为代工生产线,扩充 2nm 产能,专门生产用于 HBM 的 2nm 基础芯片,重点对应英伟达等客户的 cHBM 与 HBM5 需求。该线预计于 2028 年下半年启用,并以 Send Fab 模式运营。业内认为,相关规划仍存在调整空间,设备采购订单也尚未正式发出。

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三星拟调整 NRD-K2 号线,瞄准 cHBM 与 HBM5 基础芯片产能
三星电子
2026-08-14 06:20:42

三星调整器兴园区NRD-K 2号线用途 改为2nm晶圆代工产线

三星电子将器兴园区NRD-K 2号产线从研发设施改为晶圆代工产线,目标为英伟达HBM生产2nm基础芯片,预计2028年下半年启用。NRD-K园区总投资约20万亿韩元,三星计划在定制HBM及HBM5上率先应用2nm工艺;产线最终用途仍可能调整。

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三星调整器兴园区NRD-K 2号线用途 改为2nm晶圆代工产线
英伟达
2026-08-14 04:15:14

消息称英伟达 Feynman 将采用台积电 A16 并首度大规模导入 CPO

Digitimes 引述供应链消息称,英伟达已启动下一代 AI 加速器平台 Feynman 的研发与供应链部署,计划采用台积电升级版 A16 制程,并在封装端大规模引入 CPO 与 SoIC,搭配定制 HBM,目标在 2028 年下半年量产。随着 NVLink 频宽预计突破 1,000 TB/s,光互连被视为应对铜线瓶颈的关键。台积电也在同步推进 AP7、AP8 等先进封装扩产,SoIC 月产能目标已多次上修。

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消息称英伟达 Feynman 将采用台积电 A16 并首度大规模导入 CPO
苹果
2026-08-12 07:14:01

预测市场押注 iPhone 18 涨价,概率从 47% 升至 90%

BlockTempo 报道称,围绕 iPhone 18 是否涨价,Polymarket、Kalshi 和 yoyo market 的定价已明显转向。文中提到,市场对 iPhone 涨价的预期从 47% 升至 90%,背后涉及内存成本上升、苹果供应链压力,以及折叠 iPhone 传闻带来的定价铺垫。与此同时,苹果过去六代标准版 iPhone 起售价一直维持在 799 美元,外界也关注其是否继续沿用“标价不动、提高入门容量门槛”的做法。

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预测市场押注 iPhone 18 涨价,概率从 47% 升至 90%
三星电子
2026-08-11 06:28:20

三星披露 1nm 路线图:2030 年前后量产导入高 NA EUV

三星电子在 2026 年 NGL 会议上公布新一代光刻路线,计划在 1nm 工艺的大规模生产中部署高 NA EUV,相关节点最早可能于 2030 年进入量产。该公司称,1nm 也被标注为 A10,目前已实现 2nm 工艺商业化,并计划在 2029 年启动 1.4nm SF1.4 量产,2030 年推进 SF1.4+ 与 1nm 工艺量产准备。

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三星披露 1nm 路线图:2030 年前后量产导入高 NA EUV
华邦电
2026-08-07 07:02:35

华邦电称2027年前冲击全球最大SLC NAND供应商

华邦电总经理陈沛铭表示,DRAM供需紧张将延续到2027年,明年可能更吃紧,部分客户已开始洽谈2029至2030年的长期供货协议。公司同时规划在2027年前成为全球最大SLC NAND供应商,并持续扩大高雄厂产能。分析师则认为,市场低估了CMX带动的SLC NAND需求。

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华邦电称2027年前冲击全球最大SLC NAND供应商
市场分析
2026-08-06 13:44:00

互联瓶颈上移,HBM与存储体系面临新一轮重估

PANews文章称,2026年8月4日存储行业出现两项关键进展:SK海力士与闪迪在FMS 2026发布高带宽闪存HBF首个标准规范,英伟达则被曝正评估下调Rubin Ultra的HBM配置。文章认为,AI基础设施的核心瓶颈正从单卡内部内存带宽,转向机架与芯粒层面的互联,光电互联、先进封装、HBM、HBF与CXL的价值排序也随之调整。

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互联瓶颈上移,HBM与存储体系面临新一轮重估