2026年年中，中文网络到处都是印度人“占领”新加坡，新加坡“药丸”的内容。在另一个战场，围绕《给阿嬷的情书》的口水战也打得渐入高潮。
新加坡好像处于下风。
7月2日，一则消息打破了局面。新加坡警方宣布，将调查四名涉嫌AI芯片欺诈案的嫌疑人，他们涉及通过伪造终端用户身份，骗取戴尔、超微电脑及华硕三家供应商的服务器。四人中，有一位中国公民。
这几年，新加坡成了一个AI芯片转口中心。新加坡进口的AI芯片是本土数据中心所需量的27倍，大量芯片通过新加坡转口至其他地区。由于众所周知的原因，主要目的地包括了中国。
当视野离开新加坡，我们会发现，两大阵营的AI算力战争，已经进入高潮。
泛美阵营
美国本土的英伟达、Intel、AMD、美光，构成了全球最强大的算力芯片集群；韩国SK海力士、三星电子，提供一流的存储；还有日本的一众原材料（光刻胶、电子特种气体）供应商，构成了泛美阵营不可或缺的上游环节。
东方阵营
在算力环节，是华为、寒武纪和昆仑芯（百度旗下公司）；在存储环节，长鑫存储突然变成顶流，还有一家长江存储也在发力；在上游，中国一大堆创业者在搞光刻胶、特种气体，很多这类特种材料创业公司会在未来上市。你如果是股民，一定会碰到他们的，躲不过。
两个阵营渐行渐远，好像未来会彼此平行，不再相交。
01
SK海力士，引出中国3大算力主题
SK海力士是AI算力战的枢纽。
SK海力士做的也是芯片，不是GPU，而是和GPU密不可分的HBM（高带宽内存芯片）。讲清楚SK海力士，才能明白中国AI算力炒得不亦乐乎的3大主题：存储、韬定律、封装，到底是怎么来的。
在传统的硬件架构中，算力芯片（CPU）进行计算的前提是，必须从内存芯片（DRAM）中调取数据。在普通电脑、游戏机时代，内存芯片是DRAM（动态随机存取内存，前述HBM的本质就是将DRAM“叠起来”）。
DRAM有32、64或128位的规格，即在同一时刻，内存可以并排并地传送32、64或128个二进制数据颗粒给算力芯片处理。20年前买过电脑朋友，对这些数字都很熟悉，内存越大，打游戏越爽。
进入AI时代，并列计算（GPU主导）取代逻辑运算（CPU主导）。前者是天文数字级别的矩阵乘法，不需要过去CPU那种复杂的逻辑推理，而是要把一个任务拆成几百万个微小碎片，让GPU里几万个流处理器在同一个瞬间开干。
于是，DRAM已经跟不上节奏，数据从DRAM内存搬运到GPU太慢了，GPU的算力只能原地闲置。黄仁勋以前经常抱怨的“内存墙（Memory Wall）”，说的就是这个。
解决内存墙的终极武器是HBM。HBM和DRAM的本质都是内存，底层原理没有区别，关键是工艺制程“天差地别”。
（在AI时代，HBM是GPU不能缺少的左膀右臂）
过去，DRAM只要和Intel的CPU并排躺在一起就可以了。HBM虽然也是内存，但需要将多达10层以上DRAM像盖楼一样垂直堆叠，再和英伟达的GPU一起塞进一个芯片外壳。听起来简单，但涉及三个超级工艺：
一是打孔。传统内存DRAM是2D平面封装，和 CPU之间通过电路板表面的铜导线来传输数据。HBM是3D立体世界，要在每一层只有几十微米厚的DRAM芯片上，打出上万个直径几微米的微孔，然后填满导电纯铜，才能实现多层晶圆之间的通讯。
二是散热。堆叠内存成了一个3D立体世界，是散热的灾难。而且，内存芯片对温度极度敏感，一旦温度超过85度，电子在传输中发生逃逸的风险会变高，容易掉数据或死机。
三是良品率。3D堆叠，良品率遵循乘法法则，会成倍提高良品率风险。10层堆叠，良品率风险几乎也对应提高10倍。所以，全球厂商提升芯片性能的通行做法，首选一直都不是堆叠，而是用更好的光刻机，尽可能在2D平面刻出更多晶体管。
SK海力士厉害的地方，在于它真的解决了以上三个问题。
它采用了深反应离子刻蚀技术，用化学气体在晶片精准地“轰”出几万个垂直微孔；散热通过注入独家液体环氧树脂来解决，背后是海力士在半导体特种材料上的深耕；良品率则双管齐下，一是用最先进的制程，提升前端晶圆的良品率，二是后端修补，将封装环节提升到前所未有的重要位置。
在前端晶圆，SK海力士直接采用1-beta 纳米工艺，这是DRAM 行业目前最极限的 10到12纳米制程。而国产主流存储芯片目前大多还停留在 16 纳米的水平上。在这种极限工艺下，海力士把单层晶圆的良品率拉到了极限。
但即便如此，单层晶圆的良品率依然不是100%。为防患于未然，海力士在设计上做了备份，通过留出冗余电路（打出超过需要的孔并铺上电路），以便在封装环节顶替坏掉的电路。
这时候，后端的封装就特别重要了。
（多层堆叠，是HBM区别于传统DRAM的显著特征，技术难度也直线上升）
在单层 DRAM 时代，“封装”就是它的字面意思，将不同芯片（如CPU和内存）在2D平面并列铺好，打包出厂。但 HBM 时代，封装复杂得多，封装厂必须在HBM底部放上一个智能底座芯片，由它对HBM内部数万条导线逐一通电检测。一旦发现某条电路有缺陷，会将其熔断，并把线路切换到之前的冗余电路上。
于是，通过以上这些创新，SK海力士成为了全球HBM的技术王者。
SK海力士的故事，刚好对应了中国AI算力的三个主题——存储、3D堆叠（华为韬定律）和封装。这不是巧合。
02
没有光刻机的无奈创新
SK海力士在中国的对应物是长鑫存储。6月12日，长鑫科技（长鑫存储母公司）IPO注册获批，市场预期市值有望冲击3万亿。这不仅是科创板史上最大硬科技IPO，还有望成为A股市值第一，成为茅台之后的新神话。
但国内存储和SK海力士的技术路线，不一样。因为，前者没有办法像SK海力士一样，自由享用荷兰 ASML公司 EUV 极紫外光刻机的超级技术。
以我们前面提到的SK海力士 1-beta 纳米工艺为例，电路宽度，折算下来仅仅相当于几十个硅原子并排躺在一起那么多。面对这种精度要求，传统的 DUV 浸润式光刻机也能干，但只能像中国古代的套色印刷一样，来来回回，搞多次曝光才能硬凑出来。这不仅导致良品率直线下降，成本更是一个无法计算的无底洞。
EUV 极紫外光刻机专为解决这个问题而发明。它用波长仅有13.5 纳米的极短光束，在硅片上，直接雕刻出纳米级存储图案，几乎一次生成。
国内存储厂商无法拿到EUV，于是搞了一个创新。
过去，一块DRAM 硅片上挤着两个核心功能区：一是负责存数据的存储阵列区（里面是数十亿个只认 0 和 1 的微型电容）；另一个是负责管数据的控制逻辑区。
两个区挤在一块硅片上，对光刻工艺要求太高。在没有EUV的情况下，一些国产存储企业的做法是，将存储区和逻辑区剥离，分别在两块单独的硅片上制造，最后再用键合技术，把这两块芯片垂直吸附在一起，变成一栋“两层楼房”。
于是，平面空间多了两倍，光刻机即使没那么厉害，也问题不大。用传统的浸润式 DUV 光刻机，经过多次曝光，也基本能用。
这条路，是国产存储企业在EUV设备受限后的一种无奈之举。但从另一角度看，也让国产的HBM可以彻底绕国外的设备封锁，形成了一种“国产替代”的刚性预期，成就了中国本土存储企业的估值奇迹。
请注意，国产存储芯片这种“多层堆叠”和“多重曝光”创新，在华为的“韬定律”中也似曾相识。但有一个核心区别。
（华为董事、半导体业务部总裁何庭波，在论文中形象地展示了什么是逻辑折叠）
“韬定律”指向的算力芯片，不是存储。所以华为是逻辑层堆叠，而存储芯片是功能层堆叠。逻辑堆叠比功能堆叠更难，前者意味着同一个功能模块必须硬生生从中间“切开”，一部分门电路放在上层晶圆，另一部放在下层晶圆。如果单独一层晶圆，连一个完整的计算功能都无法实现。
因此，两层晶圆的“连接”就十分关键——这也是华为技术的难点。
两个步骤可以解决“连接”问题。第一步，华为自己开发3D设计软件，在设计环节自动给上下两层千万个甚至上亿个触点装“GPS”，确保它们在理论上完美对齐。第二步，必须把上下两片晶圆的接触面做得像镜面一样光滑，上面布满纳米级的铜点，然后用熔融键合技术，让上下两层的铜原子和二氧化硅分子融合成一体，从而完成连接。
华为和存储企业的这一系列底层技术，实际上并不是半导体行业的新发明。它们很大程度上只是EUV 极紫外光刻机禁运之后的无奈之举，是一种工艺创新。代价不低。
仅以散热来说，以算力芯片为例，国外用EUV刻出的晶片是单层，散热好，而按照“韬定律”，做出来是双层，解决散热要耗费更多空间和资源，增加了工程难度。再以HBM存储芯片而言，要达到相似性能，国产存储的堆叠层数也是SK海力士的两倍以上。
也就是说，如果是双层的国产算力芯片，和同样层数翻倍的存储芯片挤在一起，国产GPU核心模块的工程难度将会变得非常大。有趣的是，正是因为工程难度大，所以才给了封装环节以机会，封装概念彻底火了。
03
高盛，到底想表达什么
封装，正在从AI算力硬件链条的后端边缘，逐渐向前嵌入国产芯片前端的“核心架构重构”，成功卡位“国产替代”的资本浪潮。
在3D折叠模式下，封装厂拿到的东西并不是过去那种可以直接拼合的成品芯片，而是两片只完成了一半工艺的晶圆。封装厂需要使用超高精度磨片机，将晶圆背面磨到仅剩下几微米的厚度。然后在键合环节，将它们以 1.5微米的间距进行精密对齐，将上下的千万个触点融为一体。之后，还要雕刻出微米级水道，注入冷却液。
显然，以上这种操作早已超过了传统封装的范畴，封装企业几乎直接参与了晶圆制造。换句话说，西方对中国禁运EUV光刻机，中国用“核心架构创新”进行曲线突破。帮国家干这个大事情的一是华为和长鑫这种芯片厂商，另一类就是封装企业。
于是，在一个相对封闭的资本市场，封装企业自然很容易享受主权级别的估值溢价。
趋势还在强化。泛美联盟和东方算力产业链正在各自抱团，渐行渐远。
2026年7月，SK海力士启动了约280亿美元募资目标的美国上市计划。从募资规模来看，此次发行位列全球史上第二大新股发行，仅次于上月的SpaceX （创纪录的857亿美元IPO），同时高于全球第一石油巨头沙特阿美2019年256亿美元的IPO。
SK海力士IPO有两个信息。首先，根据提交的监管文件，融资将用于购买光刻设备，将花费约 11.9 万亿韩元（约530亿人民币）购买ASML 的EUV极紫外光刻机。就是对中国禁运的那种。
另一层信息，手握全球60% HBM市场份额的SK海力士前往美股，意味着它不再是一家纯粹的韩国企业。它的股东名单、合规审查和资本定价权，将完全融入AI算力泛美联盟。
就在这个关键时点，高盛发布了一份AI算力报告。大意是：中国能集中力量办大事，电力成本便宜，全国算力相关基建预计将在 2026 年吸引 7 万亿元人民币的投资。此外，中国正在芯片上大搞“国产替代”，2026 年国产 AI芯片出货量的市场份额有望超过 50%，这会使中国看上去不再被卡脖子。
（高盛预期，2026 年国产AI芯片的市场份额有望超过 50%，华为一马当先）
但高盛话锋一转，指出国产替代也有代价。中国AI算力成本只是看起来便宜，用起来其实更贵。在购买的时候，国产芯片单位 IT 功耗的资本支出，的确比进口芯片低 40% -50%，但由于制程等原因导致的性能差距，单位IT功耗产生的算力却仅为进口芯片的 10% 至 30%。这意味着，在实际使用中，国产芯片的单位算力资本支出是进口芯片的 2 - 4 倍。
好东西，当然有代价。
谁来承担代价，才是大戏的重点。
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