asic芯片需要封装吗
你会不会以为 cpu 是 万能的，其实不是，有一种芯片 cpu 根本做不了，而且差距不是慢一点，而是差一万两千倍，这就是交换芯片，这是一个什么概念呢？ 就算你把全球最强的 cpu 堆满一个机房，两百台服务器，也做不了一颗交换芯片要做的活，这是为什么呢？我从物理的原理给你拆一遍， 先建立一个量级感，一个五十一点二 t 的 交换芯片，每秒要处理多少个数据包呢？是七百六十一个，换算成时间的话，平均每十三个皮秒就有一个包到达 几秒是一个什么概念呢？就是光在真空里走四毫米所用的时间，或者说每纳秒一个包，这是物理事实。包在以每纳秒一个的节奏涌入芯片，那每个包要做什么事情呢？就是要解析以太网包头查 mac 转发表解析 ip 包头查路由表，做访问控制检查， qos 分 类， ttl 减一 重算校验核，可能还要做隧道封装，解封装流量计算，最后还要选出端口入队列，最少要三十到五十个原子，操作复杂场景有一百多个，那 cpu 能做这件事吗？我们可以算一下， 一颗最强的 cpu 核心，英特尔或者 amd 的 叉八六处理器，主频在三点五兆赫兹，关键卡点在哪里呢？ 在于路由表有百万级的条目，根本塞不进 cpu 的 快速缓存，每次查表至少要访问 l 三缓存十二纳秒，命中失败要打开内存一百纳秒，一个包的软件处理路径五十条指令大约五十个纳秒两次 l 三的缓存访问二十四纳秒，一次内存访问交一百个纳秒， 合计约一百七十个纳秒，每个包单核处理能力等于一，除以一百七十纳秒，大约就是每秒六百万个包。现在再对照一下数学的缺口， 五十一点二 t 的 交换芯片需要每秒七百六十一个包，而 cpu 单核能做的计算是每秒六百万个包，差距就是一万两千倍。如果硬要用 cpu 做的话，就需要一万两千个 cpu， 并行大约就需要两百台服务器，算上多核间的缓存一致内存宽带增强协调开销，实际情况就会更糟糕。 单台服务器 cpu 功耗三百瓦乘以两百台就等于六万千瓦，而一颗交换芯片的功耗却只有五百瓦，这就不是做的慢一点的问题，而是差三个数量级，物理上不可能的一个问题。那 ask 流水线为什么能做到呢？我以前做的是软件行业的产品经理，在设计系统时就会有这么一个想法，通用工厂对比流水线工厂 cpu 和 osc 的 差异，其实就是这么一个道理， cpu 就 相当于一个通用的工厂，每个包进来都要走完取纸一码，执行仿存写回的完整循环。核心特征就是灵活，能处理任意任务， 代价就是每个动作都需要问一下下一个做什么，再去拿数据再算。 osc 是 流水线工厂专用于硬件，每一级的流水就只做一件事，而且永远都做这件事。比如第一级专门解析 mac 头，第二级专门查 mac 表，第三级专门查路由表， 每级一个时钟周期约一纳秒就能把这件事做完。五十个步骤就等于五十个流水线，第一包要花五十纳秒，但每纳秒就要吐出一个新包，因此后面五十个包同时都在不同级流水里处理。 这就好比一条汽车的生产线，第一条车要走完全部工序要一天，但流水线稳定以后，每分钟就能下线一辆新车。因为一百辆车同时都在不同的工位上被组装。 关键的物理差异是什么呢？在于 cpu 能做任意的事情， ask 只能做转发这一件事情。 cpu 插表经过通用缓存级的十二到一百纳秒， ask 用专用的 s r a m 加硬件查找逻辑只需要一纳秒。 cpu 的 运行速度受限于核数加缓存的一次性， ask 的 运行度是流水线 极速乘以流水线条数， cpu 每条指令都要判断二十克硬件已经焊死了它的路径。单包延迟 cpu 是 一百七十纳秒，二十克是一百到三百纳秒， 看起来差不多，但吞吐 cpu 是 每盒六百万包每秒，二十克是每流水线一百亿包每秒就差了一千六百倍。 cpu 把灵活性换成了高延迟加低吞吐二十克则把灵活性换成了低延迟加超高的吞吐。 这个物理事实就决定了三件大事。第一，这门生意是不会被通用计算所颠覆的。很多 it 行业的护城河都可以被通用计算瓦解，比如专有的数据库可以被叉八六加开源数据库瓦解。 专用的网络硬件可以被 s、 d、 n 瓦解，但交换芯片不会。因为物理上的 cpu 软件无论如何都做不到七百六十亿包每秒，护城河的物理基础永远存在。第二，这门生意必然是寡头。阿斯克的研发成本是五到十亿的人民币量级， 且必须要海量的出货来探销，全球市场只能养活两到三家奥斯克厂商，这是数学决定的，而不是市场决定的。所以博通百分之七十的份额是结构性的，并不是说博通特别厉害，而是这个声音的物理特性就决定了只能有两到三个玩家。 第三点就在于客户的切换成本结构性高，正因为奥斯克硬件焊死了加配套的 s d k 软件接口，所 客户一旦要选择基于特定芯片，他就要去把整个软件重写一遍，五到七年才能换一次。这就是为什么博通十五年的护城河难以被打破，因为客户的切换成本是物理的基本原理所决定的。你可能会问另一个问题，那国产替代呢？ 国产替代不在于打破护城河，而是在同样的物理规律下重建一条新的护城河。只是服务的客户群体不同， 物理规律不会因为你的公司而改变。而国产的交换芯片要做成功，就必须要遵从上三个结构性的结论，第一，不会被通用计算所颠覆，这是它的物理基础。第二，必然是寡头，因为研发成本决定只能养活两到三家。第三，客户的切换成本高，一旦选定需要五到七年才能更换。 所以国产替代的机会不在于打败国通，而是要在中国市场建立同样的物理护城河。这套方法实际上可以适用于任何产业链研究上。 我在以前研究科技公司的时候，看到估值高就会觉得危险，结果就错过了很多机会。我觉得并不是说我看的不够多，而是在于我用错了框架。所以我现在看一个科技公司的时候，不是去思考它的估值贵不贵，而是分析它的护城河能不能被物理规律所绕过。 交换芯片绕不过，所以博通有十五年的垄断，有些看起来很强的技术，其实能被新的架构绕过，那可能就不是真的护城河，找到物理上做不到的环节，可能就能找到真正的护城河。不是看专利的多少，也不是看品牌的强弱，而是看物理规律能不能被绕过去。 所以下次看到有人说 ai 芯片的国产替代的时候，不妨先想想交换芯片能被替代吗？这个问题可能就能筛选掉百分之九十的伪专家。 我以前是做软件行业的产品经理，现在转行到产业的研究，所以在专注研究科技产业链。以前的话，我研究一家公司可能就要一周左右，痛苦的点其实就在于复制粘贴、整合各种网络上的资料，而且只能看到很有限的信息来源。 而现在的话，我使用 ai 工具以后，就比如像 cloud code 这一类的，加上使用这种低效原理去向他提问，大约两到三天就能对一家公司有一个初步的了解，而且他还能帮我去引用全世界范围内的资料，不只是单一渠道的一些 观点，这样的效率差距其实就是我刚刚讲的 cpu 和 ask 之间的差距一样，不是快一点点，而是会有一点降维的打击效果。这其实就是我踩坑后总结的一些框架。如果说你也在研究科技产业，或者你也想从第一性的原理角度去理解这些行业，可以关注我，我们一起交流。
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08:20查看AI文稿AI文稿今天给大家做一期半导体芯片全流程制造工艺完整版，详尽这期内容干货满满，全程硬核时长会稍微长一点，建议大家耐心看完。话不多说，咱们正式进入正题， 从石英砂到成品芯片的全链路技术拆解，整个制造过程堪称现代科技的奇迹，更是人类精密制造的顶尖捷径。本次我把整套流程分成七大板块， 先带大家建立半导体制造宏观认知，了解严苛的生产环境标准，在深度拆解精元制备、前道工艺、后道工艺、封装测试四大核心阶段。最后聊聊良率管理、设备供应链，还有未来半导体技术发展趋势。在这里还给大家准备了半导体各产业链的人气公司名单， 还有半导体入门必看书籍，还准备了芯片设计、封装、抛光、切片等的一系列资料，感兴趣的三四五拿去尝一尝。首先咱们先建立整体概念， 半导体制造本质就是把设计图纸变成实体芯片的全过程。整套工序超五百道核心，分四大阶段，精元制备、前道工艺、后道工艺、封装测试。每一步都要攻克纳米级精度控制、超高纯度材料、超严苛环境管理三大技术难题。 现在行业也正从成熟制成持续向先进尖端制成突破。半导体生产对环境要求苛刻到极致，全程必须在超洁净车间完成。不同工艺洁净等级标准不一样，像 euv 光刻这种核心环节要达到 iso 一 级标准， 每立方毫米空气中零点一微米微颗粒不能超过十个。除此之外，温度、湿度、微振、动静电都有硬性管控，生产用的化学耗材也必须是超高纯级别， 只为保障芯片性能和生产量率。第一阶段，晶元制备，这个阶段就是给芯片打地基，做出超高纯度、超高平整度的单晶硅晶元。整套流程，硅料提纯，单晶硅生长、切片、研磨、化学机械抛光，最终产出标准成品晶元。 目前行业主流是十二英寸，也就是三百毫米精元。第一步，硅料提纯。从普通石英砂起步，经过多道化学反应提纯到电子级多晶硅，主流改良西门子法，能把硅纯度拉到十一个九，是人类量产纯度最高的固体材料之一。 还有硅玩法成本偏高，无碳污染，多用于高端功率半导体，所有生产都严格遵循国标 g b 一 二九六三杠二零一四标准。 第二步，单晶硅生长。行业主流只拉法 c z 原理，像抽水结晶，把紫晶放入熔融硅液，精准控制转速和提拉速度，让单晶硅定向生长，形成圆柱形硅棒，全程对温度、转速参数要求极高。 还有取熔法 f z， 无干锅接触，全程无污染，纯度更高，专门用于航空航天高端功率半导体芯片。第三步，晶源切片，用金刚石多线切割机把圆柱硅棒切成均匀薄片， 超薄芯片还会用到激光隐形切割技术，切片后边缘像刀片一样锋利，高温工艺容易开裂，必须做全自动倒角，打磨成圆弧边缘，防止崩边，减少硬力，提升晶元机械强度。第四步，双面研磨，去除切片留下的表面损伤，修正晶元平整度，精准控制厚度与平行度，为后续终极抛光做铺垫。第五步， 化学机械抛光 c n p 半导体核心关键工艺结合化学腐蚀加机械研磨抛光液先在硅表面形成软反应层，再通过磨料原子级打磨，做到镜面平整度、表面粗糙度可控制在零点一纳米以下，也是目前唯一能实现晶圆镜面级平整的技术。 另外，清洗贯穿半导体全流程，晶圆表面微小颗粒、金属杂质、有机物污染都会直接造成芯片失效。主流分湿法干法清洗、经典 r c a 标准湿法清洗，搭配超声波清洗等离子体清洗，层层去除各类污染物。 所有工序完成后，还要严格检测厚度、平整度、表面颗粒度全部达标，才能进入下一环节，前道工艺。第二阶段，前道工艺废物这是芯片制造最核心、最复杂的环节， 核心目标在晶源上打造数亿亿级的晶体管，直接决定芯片制成节点和性能。通过光刻刻、蚀离子注入、薄膜沉基等工艺循环往复搭建晶体管基础结构。首先是浅槽格力 sti， 相当于给晶源划分区，用绝缘材料做格力墙，避免各个晶体管互相干扰。 然后是氧化工艺，高温下硅与氧气、水汽反应生成二氧化硅薄膜，用做晶体管绝缘层掺杂阻挡层，还能保护硅表面。分干法、氧化湿法氧化干法。氧化层质量高，速度慢，适合核心薄层。 湿法速度快，适合厚隔离层。另有高压氧化、快速热氧化，适配不同工艺需求。接下来重头戏光刻工艺被誉为芯片制造的心脏，也是最昂贵的核心环节，作用就是把电路板图精准复刻，转移到晶源上，光刻精度直接决定芯片制成。 从传统 duv 光刻到如今先进制成必备的 euv 光刻，波长仅十三点一五纳米，最小分辨率八纳米，套刻精度小于一点五纳米，是七纳米及以下先进芯片离不开的核心设备。一台 euv 光刻机重达百吨，造价上亿，集成光源、照明、物镜、晶源台等超多子系统， 代表人类工业制造。天花板光刻胶是光刻核心材料，分正胶、负胶、正胶曝光区域易被显影液清洗，分辨率高，是先进制成主流 护焦未曝光区域被清洗，附着力强，抗刻时多用于特殊关键层工艺，完整光刻流程多达八步，预处理、涂胶、烘烤、曝光、显影检测全程自动化完成，任何一步出错都会整批报废。涂胶依靠晶源高速旋转离心力让光刻胶均匀铺覆，转速直接决定胶层厚度。曝光显影后还要通过自动光学检测、高倍显微镜筛查， 及时修复光刻缺陷，守住良率底线。光刻只是画出图案，刻蚀工艺才是真正把电路雕刻到精髓上。评判刻蚀三大标准刻蚀速率，各项异型选择比其中，各项异型决定图形垂直精度。主流干法刻蚀依靠等离子体物理加化学双重作用，实现纳米级垂直刻蚀，施法刻蚀成本低，速度快，仅用于非关键层清洗。 核心设备 i c p 刻蚀机根据硅、二氧化硅、金属不同材质匹配专属刻蚀气体尖端制成，还会用到原子层刻蚀，达到原子级精度。刻蚀之后就是离子注入，相当于给硅片掺杂注入硼、磷等杂质原子， 改变导电性能，精准控制掺杂深度和浓度，打造晶体管原极、漏极、炸极注入后金格会受损，杂质无法激活，必须退火处理，快速冷热修复金格，激活杂质，达到标准电学特性。 制造晶体管过程中需要反复沉积各类绝缘半导体金属薄膜，也就是薄膜沉积工艺，包含 l、 p、 c、 v、 d、 p、 e、 c、 v、 d 等多种技术， 尤其 a、 l、 d 原子层沉积能实现单原子层精度，是先进制成必备工艺。随着制成迭代，晶体管结构也从平面结构逐步进化到非安、非 t、 g、 a、 a。 全环绕炸极结构，兼顾高性能、低功耗。工艺完成后还要去浇主流干法氧等离子体，去浇顽固光刻胶，搭配强酸加等离子体处理， 清理干净，为后续工艺铺路。第三阶段，厚道工艺 biu 晶体管做好后厚道工艺的任务，用金属导线把所有晶体管连接起来，搭建芯片内部神经网络， 核心采用大马士革同互联工艺，对比传统铝互联，大幅降低电阻和信号延迟，是高端高性能芯片的关键流程。循环往复借制层壳沟槽填充金属， c、 m、 p 抛光层层堆叠，多层金属布线， 金属层分工明确，底层 m 零对接晶体管，中层短距互联，高层负责芯片长距离信号传输。大马士革工艺原理，复刻古代金属镶嵌，先刻出导线沟槽和铜孔尘基阻挡层同种子层 在电镀填充铜材，最后 c、 m、 p 磨平表面形成内嵌式铜线布线。全部金属层完成后进行锻化工艺，尘基氮化硅绝缘保护层，阻隔水气和污染光，刻刻时开出焊盘窗口，为后续封装做准备。第四阶段，封装测试。 这是半导体行业从业公司最多、岗位最密集的板块，整片晶圆做完前道后布满成千上万个裸芯片，封装就是切割分离，外壳保护引角引出，再通过权威度测试筛选合格芯片。第一步，晶圆减薄加化片背面研磨减薄，让芯片更轻薄，散热更好， 但用滑片机分割成独立裸芯片，常规用刀片划片，超薄易碎芯片采用激光划片。第二步，贴片固晶。把裸芯片精准牢固粘贴到引线框架或封装基板。三大主流工艺，环氧胶贴片工艺成熟成本低，适合通用消费级芯片。 d f n 胶膜贴片厚度可控，适配先进封装多芯片堆叠 精细共晶贴片，无胶体老化，导热强，可靠性高，专用于车规军工功率半导体。第三步，键和连线搭建芯片与外部引角的通路。三种主流技术， 引线键合工艺成熟，成本低，通用性强。市面绝大多数芯片都在用倒装焊 flip chip 芯片，倒扣封装信号路径短，高频性能强，适配 c、 p、 u 等高端芯片。 t a、 b 载带自动键合，轻薄柔性，多用于显示驱动芯片柔性电子产品。第四步，塑封固化。用环氧树脂注塑成型，包裹，保护芯片内部精密结构， 后续经过后固化切金成型，激光打标刻印型号批号，方便溯源识别。第五步，全流程测试，分两大环节，精原中测、封装前筛选坏片，节省封装成本。成品中测、封装后权威度电性能功能测试，分级筛选合格品车规工业级芯片还要做高低温循环、高温高湿、静电冲击等可信测试， 模拟极端使用环境。良率管理供应链未来趋势。良率直接决定精原场盈利能力，贯穿精原制定到封装测试全流程， 依靠在线检测、参数调控、失效分析，持续优化新品量产。核心就是良率爬坡，半导体背后是庞大全球供应链前 道，核心设备虽曾有海外主导，但国产设备正在快速突破，多领域已实现自主替代。未来技术发展两大方向，制成端，晶体管结构持续迭代，新材料落地，制成节点不断突破封装端，先进封装二点五 d、 三 d 堆叠延续摩尔定律，赋能 ai 高性能计算高端芯片。
2.2万Eleven讲上位机&视觉编程
05:00查看AI文稿AI文稿很多人一听到设计芯片就以为很难，但今天你听听国内这几家公司，你就知道，其实设计芯片跟盖楼一样简单啊，甲方提需求，总包方出图纸，承包，进场施工。今天给大家来捋一捋芯片界的包工头。视频有点长，可以先点赞收藏。 你以为设计芯片是从零开始吗？有一个晶体管，一个晶体管的往上垒啊，全靠天才工程师一笔一笔画出来。其实今天造一颗芯片，更像是拼乐高积木啊， cpu 的 核心去找 em 买 gpu 的 核心啊，内存控制器， usb 接口， pce 的 通道，全是现成的 ip 模块，跟建筑材料是一样的，码在那里啊，明码标价。 包工头的活是什么呢？就是按照甲方的需求，把这些模块挑好，拼好接口，对齐工号，优化出一套完整的施工图纸，交给台机电或者是中信国际这样的施工队去盖去就行了。全世界最大的两个芯片包工头啊，就是美国的博通和美国的美满。 你看谷歌的 tpu， 谁设计的博通？亚马逊的芯片，谁设计的博通？微软和 mate 的 定制 ai 的 芯片，那就是美满的做的。而中国呢，就是星源股份。你可能会问啊，就是谷歌啊，亚马逊啊，微软这些全世界最聪明最有钱的公司，为什么要外包呢？自己设计不行吗？ 三个原因，第一个呢，就贵到你无法想象啊，一颗五纳米的芯片，从设计到流片，研发投入五亿美元，直接打水漂了， 而你重新留片一次又要几千万。第二呢，就慢到你等不起，从零你要开自己开始搭建芯片的团队啊，去建流程，踩坑，到第一个芯片点亮三年就算快的了， 交给博通，每满十二个月，十八个月差不多了啊，从需求到成品一条龙服务，你都不用去台积电或者中心国际去留片。 第三个呢，就 ip， 不是 你想买你就能买到的。现代芯片用到的核心的 ip， 比如 ddr 的 控制器啊， pcie 的 接口，全世界就那么几家在做啊，他们优先供供给这个包工头，你自己去谈呢，排到后面去了，说白了这是现代化的分工， 你能自己盖楼吗？有钱有地，理论上你是可以的，但是你不可能养一个施工队啊，对吧？芯片其实是一样的，其实这些芯片行业的包工头啊，过去的二十多年，经历了五次时代的剧烈轮转，把这个行业的门槛推到了极致。 互联网时代两千年前后啊，博通做的是通信芯片， wifi， 蓝蓝牙，然后网卡啊美满主攻的是存储控制器啊，你的硬盘的读写靠它。这个时期的新源刚成立啊，做的是最基础的 ip 授权，养家糊口。 然后移动互联网时代来了，二零零七年到二零一五年，智能手机爆发，博通吃下的是 iphone 的 wifi， 然后蓝牙的大胆 美满开始做手机处理器。星源呢，没做整颗芯片啊，但中国呢，这个手机芯片厂啊，需要去做 gpu 的 ip 啊，去做这个图像处理的 ip 很多就找星源做的啊，买的，那他就在后面做这个低扳手的人。 云计算时代，二零一五年啊，到二零二零年，数据中心大爆发，博通的交换芯片几乎垄断了全球数据中心的这个网络啊，星源开始帮中国的云厂商定制 x 芯片。 ai 训练时代，也就是从二零年到二三年这个时代，这才是真正的转折，谷歌找伯通定制 tpu 啊，亚马逊找美满做了自家的芯片。 全世界突然意识到， ai 芯片不是只有英伟达这一条路，定制 esk 才是最香的。星源的订单也是从去年的下半年就开始起飞了，他们的去年的年报说啊，他们是 ai 的 esk 龙头企业， 再看他们的芯片的定制业务啊 ai 的 算力相关订单占比达到了百分之九十一点三七一季度啊，在手订单是五十一点三三亿，这是过去十个季度的在手订单情况，你们可以看一下这个图片， 并且啊，中国还有那么多的品牌和行业的需求，所以 ai 推理时代，也就是现在大模型训练完了，该用了啊推理芯片的需求量是训练芯片，我觉得可能是好几倍 啊，大家不要只以为推理就是你从网页或者从 app 里面啊问一句话，然后大模型回答，那个叫推理。其实推理的场景机器碎片化，手机端在跑 ai 啊，汽车的自动驾驶跑 ai， 工厂里的智能检测跑的 ai， 聚生，机器人内部在跑的 ai， 每一个场景都需要针对性的定制芯片。包工头的黄金时代我觉得才刚刚开始。 最后再说一个有趣的小故事啊，就是二零一一年左右，整个半导体行业处于金融危机后的低谷期啊，新源成立整整十年都没有能成功上市，当时早期的投资人啊，大概四十多个啊，风投机构面临着基金到期的巨大的清算和退出的压力，大家都不看好啊，纷纷急着割肉离场。 这时候，被称为安防交付的天使投资人龚鸿佳展现出了顶级的逆向思维，他花了一年左右的时间， 一个接一个把这四十多个熬不住的早期机构份额全部接了过来，从而成为公司的核心大股东。现在应该大概是第二波第三大股东。其中啊，这四十多个熬不住的早期机构就著名的 id 界。
1698Boss老白
06:35查看AI文稿AI文稿你以为 ai 浪潮的受益者只有英伟达和那些芯片巨头吗？高盛告诉你，一家帮别人设计芯片的中国公司，正在悄悄成为这场浪潮的核心受益者之一。新源股份， 这家被称为中国版芯片设计代工厂的企业，在手订单同比暴增百分之一百一十三， ai 相关订单占比高达百分之六十。 高盛在研报中指出，新源股份的半导体设计和一站式解决方案业务正处于强劲增长通道之中， 而这一增长的主要驱动力正是来自日渐增长的 asic 项目需求。值得注意的是，截至二零二五年底， 公司在手订单规模已达五十一亿元人民币，而这一数字在二零二四年底仅为二十四亿元，同比增长超过百分之一百一十三，创下历史新高。这一在手订单量的飞跃式增长，不仅体现了新源股份在芯片设计服务领域的市场竞争力正在持续提升， 更反映出下游客户对公司专业能力的认可度正在显著提高。更值得关注的是订单结构的显著变化。 高盛在报告中强调，这些在手订单中约百分之六十来自人工智能芯片和知识产权授权项目， 这意味着新源股份已经深度潜入到当前最火热的 ai 芯片产业浪潮之中。公司同时服务于云端 ai 和终端 ai 设备两大应用场景，包括 ai 玩具、 ai 眼镜等新兴领域， 但目前更多项目来源于云端 ai 方向。从产业趋势来看，无论是生城市 ai 的 快速发展，还是边缘 ai 应用的加速落地，都在推动市场对定制化芯片的旺盛需求， 而这恰恰是鑫源股份的核心能力所在。从收入转化角度来看，这些在手订单具有极高的确定性。高盛预计约百分之八十的订单将在未来十二个月内陆续转化为确认收入，这为公司未来业绩增长提供了清晰的可见度。 这种订单到收入的转化特征使得新源股份的业务模式具有较强的可预测性，有助于投资者对公司未来现金流进行合理评估。 同时，较短的转化周期也意味着公司能够更快地将市场机会转化为实际收益，提升资金使用效率。新源股份二零二五年四季度收入同比增长百分之三十四，毛利率维持在百分之三十二左右，基本符合公司指引和市场预期。 分业务线来看，半导体一站式解决方案业务表现尤为亮眼，同比增长约百分之六十八，成为本季度增长的核心引擎。 半导体知识产权授权业务也保持了稳健增长，同比增幅达到百分之十四。这两项业务的协调发展构成了新源股份收入增长的完整途径。 展望二零二六年第一季度，高盛预计公司收入将延续强劲的同比增长趋势，但由于季节性因素，环比可能出现一定下降。同时，基于 asic 设计和一站式项目的持续推进，订单增长轨迹有望继续保持。 值得注意的是，虽然短期内收入可能受到季节性波动影响，但公司业务的本质决定了其长期增长趋势不会改变。在盈利预测方面，高盛团队根据四季度业绩表现对估值模型进行了调整。 具体来看，二零二六年盈利预测下调约百分之十八，主要原因是公司在研发投入方面加大力度，以保持技术领先优势。 不过，二零二七年至二零三零年的盈利预测则上调了百分之一至百分之三，这主要得益于半导体设计和一站式解决方案业务在强劲需求拉动下的收入增长预期。 毛利率预测方面，二零二六年至二零三零年期间毛利率预计下调四点八至五点四个百分点，主要反映了毛利率相对较低的芯片设计解决方案业务占比提升。这一变化反映出公司正处于战略扩张期， 通过战略性投入换取长期增长空间。对于估值方法，高盛继续采用基于二零三零年预测盈利的折现市盈率模型。具体而言，使用五十倍的二零三零年目标市盈率并折现至二零二七年进行估值，权益成本率设定为百分之十，与此前保持一致。 基于这一方法，十二个月目标价上调至三百零九元，前值为二百七十三元。高盛指出， 五十倍目标市盈率的设定参考了可比公司二零二七年至二零二八年的盈利增长与当前交易市盈率的对应关系。 而新源股份二零三零年的盈利年复合率高达百分之三十三，目标价引含的二零二七年市销率约为二十一倍， 处于公司近期十四倍至二十八倍的市销率交易区间之内。从收入预测来看，高盛预计新源股份二零二六年全年收入将达到约五十八倍的市销率交易区间之内。从收入预测来看，高盛预计新源股份二零二六年同比增长约百分之六十八， 二零二七年收入进一步增至约七十七亿元人民币，同比增长约百分之四十六。这一收入增长轨迹清晰展现了公司在 asic 设计服务领域的持续扩张能力，也印证了公司作为行业龙头的增长潜力。高盛维持对新源股份的买入评级， 认为公司作为半导体设计和一站式解决方案领域的领先供应商，将持续受益于生成式 ai 和边缘 ai 产业的发展趋势。公司的独特价值在于能够为客户提供从芯片设计到量产的完整解决方案， 这种一站式服务模式在当前芯片设计需求爆发的大背景下显得尤为珍贵。当然，投资决策需要全面考虑风险因素。高盛在报告中提示了三大核心风险，首先是技术研发进度可能慢于预期的风险，芯片设计行业对技术迭代要求极高。 其次是人才获取和留任成本可能高于预期的风险，高端芯片设计人才稀缺导致竞争激烈。最后是客户在知识产权和新芯片项目上的支出力度可能弱于预期的风险， 这些因素都可能对公司业绩产生不同程度的影响。综合来看，鑫源股份凭借在手订单的强劲增长、清晰的收入转化路径以及 ai 产业浪潮带来的历史性机遇，在高盛看来具备显著的长期投资价值。 公司作为芯片设计外包服务的专业提供商，正站在产业趋势的风口之上。当然，市场永远充满不确定性， 投资者仍需密切关注技术进展、人才成本以及下游需求变化等关键变量，在充分理解公司业务模式和发展前景的基础上，做出理性而审慎的投资决策。研报观点仅作参考，不构成任何建议。
57猫哥的研报圈
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02:23查看AI文稿AI文稿很多人以为芯片封装就是把芯片粘到电路板上，是低技术含量的基础活。但在 ai 芯片领域，有一种高端封装方式，全球范围内，台积电稳居绝对龙头，产能早已排到三年以后，这就是卡沃斯先进封装。 二零二四年，台积电卡沃斯封装产能全部售罄，整体扩展周期需要十八到二十四个月。英伟达 h 系列芯片交货周期普遍六到十二个月，有钱也没法插队加急。 卡沃斯的核心作用，是把 gpu 和 hbm 像三明治一样集成在硅中介层上，这块中介层布线精度极高，比普通 pcb 精密二十倍。 gpu 和 hbm 的 物理距离从厘米级压缩到毫米级，配合 hbm 本身高规格，整机带宽从百 gb 每秒直接拉满到八 tb 每秒，级别类比绣花。 普通封装是把两块布简单用针线缝在一起。 colos 是 用显微镜在两块芯片之间搭建一层超细导线网格， 每根导线比头发丝细上百倍，而且要一次性量率达标，几乎没有反攻空间。台机电的护城河有三层，精度极高， 规中界层实现微纳级精细布线。三星日月光虽有同类封装技术，但量率和工艺稳定性相差两到三年待机差距，能耗极度稀缺。扩产需要新建洁净室， 采购专用高端设备，长时间调试，工艺周期长达十八到二十四个月，不是单纯砸钱就能快速补齐， 与 h b m 形成双重瓶颈。英伟达 g p u 量产必须同时拿到台积电 coos 封装配额，和海力士 h b m 供货两样缺一不可， 任何一个环节卡住，高端 ai 芯片就无法正常出货。没有台积电 cos 先进封装，就没有英伟达 h 一 百、 h 二百、 b 二百的完整站立。 hbm 是 ai 算力皇冠， cos 就是 皇冠上的承托宝石。封装这个曾经被大众误以为低技术含量的环节，如今正在成为 ai 芯片产业链最关键的卡脖子节点。
2476材料大王
