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原腾讯蓬莱实验室总监/芯片研发负责人高剑林离职投身AI芯片创业据了解，原腾讯蓬莱实验室总监/芯片研发负责人高剑林离职创业，创业方向，自研RISC-V架构高性能CPU，瞄准AI服务器和AgenticAI赛道。高剑林，腾讯公司资深Linux内核专家和存储系统专家。曾就职于华为、UT斯达康、赛门铁克等公司，从事路由器设备研发、软件开发和存储系统研究。2005年加入腾讯，从2013年组建硬件团队，推出FPGA图片转码等服务。2018年起，团队开始自主研发芯片产品，先后推出蓬莱端侧AI芯片、沧海视频编码芯片和紫霄云端AI芯片并实现量产应用，到2020年成立蓬莱实验室，作为总监负责研发RISC-V高性能CPU芯片以及下一代高性能云端AI和编码芯片。再到多颗AI芯片研发部署，每一个里程碑都是他主导的。他于2013年12月出版了技术专著《Linux内核探秘》。拥有发明专利“数据存取方法及装置”，旨在提高数据存取速度并减少磁头驱动机构磨损。

以AI为主战场的中美高科技对决走到了一个风险很高的十字路口。中美拉出了2个区分明显的发展路线，用BBC的话说，美国形成几个强大的AI巨头，它们靠算力和资金堆集保持技术领先，其最大目标是突破临界点，走向通用人工智能（AGI），以此甩下中国和全世界，建立美国一统天下的AI霸权；而中国则开辟一条“低成本、高协作”的新赛道，更侧重推广普及和融入实体经济，希望AI提升各行各业生产力，以低成本推出“足够好用”的模型，推动全球快速采用，而不是执着于打造可能导致大规模失业的超级人工智能。BBC认为，从AI模型、先进芯片到机器人，中美竞争正从科技公司的产品较量延伸至产业和国家安全，也被形容为一场新的“AI军备竞赛”，越来越多声音将今天的AI竞争类比为20世纪的核竞赛，因为AI技术和核武器一样都具有重大战略意义。当年美苏之间在核技术上呈现“你追我赶”的激烈局面，中美的AI竞争也是如此。BBC写道，有分析说，中美之间的AI技术差距从2022年ChatGPT问世后的2年到如今缩至4到9个月。BBC分析称，在这场竞争中，中美之间各有优势，胜负难分。而中美各自的短板，恰好是对方的长板：中国受芯片和资本投入的双重制约，美国则面临电力供给和地方社区民意的双重限制。中国方面的劣势在于美国对英伟达顶级芯片的出口管制，这让中国的AI实验室更难获得训练和部署大型模型所需的算力。中国科技公司的规模也远小于美国同行，算力基础设施投入无法与之相比。BBC称，美国和中国在AI领域的投入大概是5000多亿美元和900多亿美元的差距，这影响了算力堆叠、人才薪资、模型训练等各方面投入。BBC引用专家的话称，中国将能随时间推移逐步解决算力难题：虽可能无法追平美国，但国产AI芯片和硬件系统正提供“够用”的替代方案，足以让中国AI产业继续向前推进。美国方面正面临能源约束，原因是各州电力系统相对老旧。中国发电量是美国的2.5倍。美国虽在继续扩建电力供给，但这受到很多条件的制约，比如社区对新建数据中心日益增长的反对声浪，8月初德克萨斯州就暂停了新数据中心并网请求的审批。另外，美国面临更棘手的问题是，许多美国人并不认可人工智能的价值，甚至认为它是一股净负面的力量，因此对数据中心建设的支持度参差不齐。《华尔街日报》近期一篇报道的题目是“拒绝人工智能数据中心2600万美元的‘乡巴佬’”，讲述了肯塔基州一对母女拒绝人工智能数据中心收购土地的故事，她们向法院提起诉讼并得到了很多人的支持，成为了当地的“英雄人物”，而报道认为，“是否建立数据中心撕裂了当地的社会结构”。BBC的报道中提出了中美AI领域竞争的几种格局：乐观的看法是，中美之间的商业竞争和相互连通性让中美AI保持激烈竞争，但全球并不完全分裂。因为中美有冷战时期美苏不曾存在的相互依赖关系，如果长期维持下去的话，全球会采取一种“混搭”方式使用人工智能，根据成本等参数综合采用中美两国模型。这样一来，就能在竞争的同时就共同的AI安全与治理标准逐渐达成一致。悲观的看法是，全球AI生态进一步分裂。有人预测了这样的可能：如果中国模型真的缩小差距并且超越美国模型，美国可能采取更强硬措施延缓中国AI发展。更悲观者设想了最糟糕的场景：AI竞争直接与国家安全危机交织。比如BBC引用专家的话说，假设两国间发生某种意外战争，可以想像为“AI版古巴导弹危机”，直接导致局面失控。所以两国必须建立战略沟通渠道，保持两国信息流动，避免由AI引发或助推全球性危机。老胡认为，美国和西方在过去一些年里搞了不止一个重要的技术半拉子工程，最典型的就是新能源。新能源从概念到技术都发端于西方，但是刚走了一半，它在美国走不下去了，在欧洲也出现了犹豫摇摆。如今的特朗普政府对新能源非常抵触，叫停了以海上风电为主的多项新清洁能源发电项目。美国路面上新能源车不到10%，跑的基本还都是传统燃油车。而太阳能风能的最大利用国都是中国，清洁核能在中国发展很快，中国2025年销售的新车一半以上已是新能源车，中国产新能源车在全世界的市场份额占到60%以上，这些与AI形成了不期而至的对接，总的来看，时间也在中国这边。BBC认为，中美两国都认为AI将决定未来的国家竞争力，在这场竞争中，如果美国公司制造“下一个大事件”（比如AGI），就能在中国同行面前建立实质性领先；否则，中国模型将在应用比率上超越美国，成为领先者，占据更大全球市场份额。

以AI为主战场的中美高科技对决走到了一个风险很高的十字路口。中美拉出了2个区分明显的发展路线，用BBC的话说，美国形成几个强大的AI巨头，它们靠算力和资金堆集保持技术领先，其最大目标是突破临界点，走向通用人工智能（AGI），以此甩下中国和全世界，建立美国一统天下的AI霸权；而中国则开辟一条“低成本、高协作”的新赛道，更侧重推广普及和融入实体经济，希望AI提升各行各业生产力，以低成本推出“足够好用”的模型，推动全球快速采用，而不是执着于打造可能导致大规模失业的超级人工智能。BBC认为，从AI模型、先进芯片到机器人，中美竞争正从科技公司的产品较量延伸至产业和国家安全，也被形容为一场新的“AI军备竞赛”，越来越多声音将今天的AI竞争类比为20世纪的核竞赛，因为AI技术和核武器一样都具有重大战略意义。当年美苏之间在核技术上呈现“你追我赶”的激烈局面，中美的AI竞争也是如此。BBC写道，有分析说，中美之间的AI技术差距从2022年ChatGPT问世后的2年到如今缩至4到9个月。BBC分析称，在这场竞争中，中美之间各有优势，胜负难分。而中美各自的短板，恰好是对方的长板：中国受芯片和资本投入的双重制约，美国则面临电力供给和地方社区民意的双重限制。中国方面的劣势在于美国对英伟达顶级芯片的出口管制，这让中国的AI实验室更难获得训练和部署大型模型所需的算力。中国科技公司的规模也远小于美国同行，算力基础设施投入无法与之相比。BBC称，美国和中国在AI领域的投入大概是5000多亿美元和900多亿美元的差距，这影响了算力堆叠、人才薪资、模型训练等各方面投入。BBC引用专家的话称，中国将能随时间推移逐步解决算力难题：虽可能无法追平美国，但国产AI芯片和硬件系统正提供“够用”的替代方案，足以让中国AI产业继续向前推进。美国方面正面临能源约束，原因是各州电力系统相对老旧。中国发电量是美国的2.5倍。美国虽在继续扩建电力供给，但这受到很多条件的制约，比如社区对新建数据中心日益增长的反对声浪，8月初德克萨斯州就暂停了新数据中心并网请求的审批。另外，美国面临更棘手的问题是，许多美国人并不认可人工智能的价值，甚至认为它是一股净负面的力量，因此对数据中心建设的支持度参差不齐。《华尔街日报》近期一篇报道的题目是“拒绝人工智能数据中心2600万美元的‘乡巴佬’”，讲述了肯塔基州一对母女拒绝人工智能数据中心收购土地的故事，她们向法院提起诉讼并得到了很多人的支持，成为了当地的“英雄人物”，而报道认为，“是否建立数据中心撕裂了当地的社会结构”。BBC的报道中提出了中美AI领域竞争的几种格局：乐观的看法是，中美之间的商业竞争和相互连通性让中美AI保持激烈竞争，但全球并不完全分裂。因为中美有冷战时期美苏不曾存在的相互依赖关系，如果长期维持下去的话，全球会采取一种“混搭”方式使用人工智能，根据成本等参数综合采用中美两国模型。这样一来，就能在竞争的同时就共同的AI安全与治理标准逐渐达成一致。悲观的看法是，全球AI生态进一步分裂。有人预测了这样的可能：如果中国模型真的缩小差距并且超越美国模型，美国可能采取更强硬措施延缓中国AI发展。更悲观者设想了最糟糕的场景：AI竞争直接与国家安全危机交织。比如BBC引用专家的话说，假设两国间发生某种意外战争，可以想像为“AI版古巴导弹危机”，直接导致局面失控。所以两国必须建立战略沟通渠道，保持两国信息流动，避免由AI引发或助推全球性危机。老胡认为，美国和西方在过去一些年里搞了不止一个重要的技术半拉子工程，最典型的就是新能源。新能源从概念到技术都发端于西方，但是刚走了一半，它在美国走不下去了，在欧洲也出现了犹豫摇摆。如今的特朗普政府对新能源非常抵触，叫停了以海上风电为主的多项新清洁能源发电项目。美国路面上新能源车不到10%，跑的基本还都是传统燃油车。而太阳能风能的最大利用国都是中国，清洁核能在中国发展很快，中国2025年销售的新车一半以上已是新能源车，中国产新能源车在全世界的市场份额占到60%以上，这些与AI形成了不期而至的对接，总的来看，时间也在中国这边。BBC认为，中美两国都认为AI将决定未来的国家竞争力，在这场竞争中，如果美国公司制造“下一个大事件”（比如AGI），就能在中国同行面前建立实质性领先；否则，中国模型将在应用比率上超越美国，成为领先者，占据更大全球市场份额。中美高科技对决注定要固化成政治对决，甚至朝着军事对抗演进吗？老胡认为，人类的未来未必如此悲观。20世纪和21世纪很可能是人类自我治理和大国博弈的重要过渡期：20世纪上半叶，人类充满热战；20世纪下半叶，大国博弈的主线是冷战；21世纪上半叶，中美形成了复杂博弈，比美苏的绝对冷战又往前走了一步。那么接下来我们会经历什么呢？老胡是个谨慎乐观者，我愿意相信，从热战到冷战、再到复杂博弈，这个趋势有更大可能继续往前走。全世界喜欢战争、支持战争的人民已经几乎没有了，通过非战争手段解决重大危机，越来越受欢迎，这是大趋势，希望它不要再掉头重来。

AI芯片的“退烧药”，来了！刚刚，美国Coherent扔了颗重磅炸弹：300毫米碳化硅基板，正式向全球AI芯片巨头送样测试。近几年大模型训练、超算中心持续扩容，AI芯片的功耗密度成倍上涨，传统散热材料和封装工艺早就跟不上算力升级的节奏。哪怕芯片设计再先进，一旦高温降频，超强算力也只能被迫缩水，高端硬件的价值大打折扣。这款全新的300毫米碳化硅基板，相比行业主流的200毫米基板，有着碾压级的优势。更大的尺寸规格，能在单块基板上承载更多芯片单元，大幅提升生产效率，同时它的导热性能远超传统硅基、普通碳化硅材料，能快速带走芯片运行产生的高热量。这也是目前全球适配高端AI算力、超算场景最顶尖的散热基材之一。行业里不少从业者都在追捧这次技术突破，觉得它能彻底解决AI芯片的散热困境，推动算力硬件全面升级。但结合行业现状和技术落地逻辑来看，这次的技术迭代，未必是普惠全行业的福利，反而会进一步拉大头部企业和中小厂商的差距。高端碳化硅基板的生产门槛、成本投入都极高，Coherent作为全球顶尖的光电材料巨头，已经率先完成技术量产铺垫。这类核心新材料资源，大概率会优先供给英伟达、高通、英特尔这类顶级芯片大厂，头部企业能借助新基材突破算力上限，迭代出性能更强的AI芯片。市面上中小芯片企业、初创团队，根本没有足够的资金和供应链资源抢占这批核心材料。原本大家还能靠常规散热方案勉强跟进行业节奏，如今新型基板落地，头部厂商的硬件性能会再次拉开断层，中小玩家的生存空间只会被持续压缩，AI芯片行业的马太效应会愈发明显。还有一个很现实的行业问题，也被这次送样测试彻底暴露出来。当下AI行业的竞争，早就不再单纯比拼芯片架构设计、算法优化，底层材料工艺的话语权已经越来越重。很多人误以为AI的核心壁垒是软件模型和算力算法，实则高端硬件基材、先进封装材料，才是限制行业上限的隐形天花板。国内AI产业这些年一直在追赶算力芯片的设计和制造，在软件层面也实现了诸多突破，但在高端碳化硅、高导热封装材料这类基础领域，依旧存在明显短板。核心新材料技术掌握在海外企业手中，意味着国内高端AI硬件的迭代节奏，很大程度上还要受制于海外供应链。这次300毫米碳化硅基板送样测试，也给国内行业提了个醒。AI赛道的终极比拼，最终会落地到基础材料、精密工艺这些底层领域。软件和算法可以快速迭代优化，但高端材料技术、量产工艺需要常年积累，短时间内很难弯道超车。不过也不用过度悲观，短板的存在，也意味着国内AI产业还有巨大的突破空间。目前国内不少企业和科研机构，已经在碳化硅、氮化镓等第三代半导体材料领域发力，只是在大尺寸、高导热、高稳定性的高端基材层面，和国际顶尖水平还有代差。随着这次海外新技术落地商用，国内相关产业链的升级节奏也会被迫提速。市场需求会倒逼资本、技术、人才向半导体基础材料领域倾斜，长期来看，反而能推动国内AI硬件底层产业链的完善，摆脱对外资核心材料的依赖。从整个科技行业的发展规律来看，任何一个赛道的成熟，都是从表层应用竞争，逐步走向底层技术博弈。AI行业如今正处在这个转型节点，散热材料的突破，看似只是一个细分领域的技术更新，实则在重塑整个行业的竞争规则。未来一两年，随着这款新型碳化硅基板完成测试、实现规模化商用，高端AI芯片的性能瓶颈会被彻底打破，大模型训练效率、智能算力调度能力都会迎来新一轮升级。谁能掌控高端基础材料，谁就能掌握未来AI硬件竞争的核心主动权。AI产业的进阶之路，从来都不是单一维度的突破，算力、算法、材料、工艺缺一不可。此次超大尺寸高热导碳化硅基板的测试落地，补上了高端算力硬件的散热短板，让AI算力释放不再受温度制约。这不仅是一次材料技术的革新，更是AI行业竞争重心下沉的关键信号，底层基础技术的比拼，终将成为决定行业未来格局的核心关键。

设备板块两大核心逻辑：基本面确定性高：AI需求未下修，先进制程、存储、先进封装和测试仍在持续扩产，部分环节存在明显供给瓶颈。设备需求逻辑更稳定：无论未来哪种AI芯片获得更多份额，只要算力需求增加，最终都将落实到晶圆制造、存储、先进封装和测试环节的资本开支上，设备是AI产业链中需求确定性较高的资产。市场正从单纯交易涨价和高弹性，逐步转向寻找扩产和资本开支的确定性。海外及国内公司财报验证：近期海外设备公司（泰瑞达、爱德万、LamResearch、KLA）及国内公司（中微业绩预告、盛美海外母公司ACMR）的财报形成了一致性验证。以ACMR为例，二季度收入2.93亿美元，同比增长16%；设备发货2.82亿美元，同比增长36%。财报显示，前道设备方面，先进逻辑和存储的工艺复杂度提升，带动刻蚀、薄膜沉积、清洗、量测需求增加；后道设备方面，AI芯片和HBM推动先进封装扩产，增速明显快于传统设备，测试设备也持续受益于芯片复杂度提升。AI相关需求仍然非常强劲，并未因股价调整而有任何变化。

PCB产业链卡脖子加剧？六大紧缺材料，谁才是真正突围者？在AI算力浪潮持续推进之下，高端PCB电路板需求迎来爆发。服务器、AI加速卡对PCB性能提出前所未有的高标准，但光鲜的行业景气背后，上游原材料短板正在逐渐凸显。很多人只盯着PCB成品企业的股价波动，却忽略了真正决定产能上限的，恰恰是被卡脖子的上游材料环节。不少投资者会有误区：PCB板块涨，所有相关个股都会跟着起飞。现实却截然相反，下游板子可以扩产，但高端材料的技术壁垒不是短时间就能突破。从市场统计信息来看，高端硅微粉紧缺程度达到70%，高端电子布紧缺65%，ABF板紧缺60%，高端树脂紧缺55%，就连高端铜箔、PCB钻针也出现三成以上供给缺口。紧缺数据的背后，不是简单的缺货炒作，是国内产业链真实面临的现实困境。很多朋友炒股喜欢跟风概念，看到PCB热度上来，就一把梭哈相关标的。但仔细拆解就会发现，同样属于PCB上游，企业之间的差距天差地别。一部分企业已经实现国产替代落地，能够批量供给头部大厂；另一部分仅仅停留在实验室、小批量试样阶段，距离大规模商业化还有很长距离。概念可以炒，但业绩不会骗人，订单落地才是检验硬实力的唯一标尺。六大紧缺赛道各有壁垒。高端铜箔是PCB导电基础，对平整度、抗拉强度要求严苛；高端树脂决定板材耐热与绝缘性能，是基板的核心内核；PCB钻针直接影响电路板加工精度；ABF板更是AI芯片封装的关键材料；高端电子布作为基板骨架，决定板材稳定性；硅微粉则用来填充树脂，直接影响板材热膨胀系数。每一个细分材料，都需要长年累月的工艺积累，不是砸钱就能快速弯道超车。当下市场资金来回轮动，板块行情起伏不定。很多标的借着紧缺概念短期冲高，却没有对应的营收兑现，热潮褪去之后就会快速回落。对于普通投资者，不要看见“紧缺”二字就盲目冲动，要分清哪些企业已经实现批量供货，哪些还只是处于研发阶段。国产替代是长期主线，但并非一蹴而就。PCB上游材料赛道充满机遇，同时也遍布陷阱。火热的行情之下，更要穿透概念表象，锚定真实的技术与订单，才能在赛道中把握真正的机会。