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【每日热点速读】

1、美光押注物理AI：EIM或成为人形机器人存储的新变量

2、消息称BAT已向英伟达订购超350亿美元的芯片

3、宏芯宇通过港交所聆讯，冲刺港股主板IPO

4、高通收购RISC-V芯片设计初创公司，加速布局服务器与开源架构

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美光押注物理AI：EIM或成为人形机器人存储的新变量

据韩媒报道，美光科技副总裁Lee Cheol近日透露，该司正在研发面向物理AI（Physical AI）的专用存储芯片——边缘推理内存（Edge Inference Memory，EIM），并已就适配自动驾驶、人形机器人、AR/VR等新兴市场的产品方案与核心客户展开讨论。

EIM：介于AI芯片与内存之间的高速通道

EIM的核心架构是在负责AI计算的逻辑芯片（Logic Die）之上堆叠LPDDR，以高速处理AI推理所需数据。其目标是缩短AI半导体与内存之间的数据处理延迟，同时提升系统带宽。

EIM与存内计算（PIM）并非同一路线。PIM是在存储器内部嵌入运算单元，而EIM部署在AI芯片与内存之间，两者的共同点是都围绕AI主芯片提升数据处理效率。目前，EIM的具体计算架构和目标性能指标尚未公开。

美光正在推进将EIM集成至LPDDR6的方案，预计其量产时间为2028年下半年。

为什么需要EIM：机器人正在从“低功耗优先”走向“带宽优先”

与传统工业机器人按预设动作重复执行不同，人形机器人需要主动感知环境并自主决策，涉及视觉、听觉、重量、触觉等多路传感器数据的实时采集与控制。由于依赖电池供电，能效比至关重要，因此现阶段人形机器人普遍采用LPDDR等低功耗内存，而非数据中心常用的HBM。

但问题在于，随着AI模型参数规模持续扩大，传统LPDDR的带宽已逐渐难以满足需求。Lee Cheol表示，当前机器人AI模型参数量多在10亿至20亿之间，带宽需求尚不突出；但随着视觉语言模型（VLM）等更先进模型引入，仅靠LPDDR将难以为继，未来人形机器人也可能会逐步过渡到HBM架构。

容量需求激增：高性能人形机器人或需200GB DRAM + 4TB存储

美光预测，未来高性能人形机器人将需要约200GB DRAM和4TB存储空间；而当前主流服务型机器人通常仅配置12GB DRAM和256GB存储。

Lee Cheol称，现有DRAM和存储架构已难以满足物理AI市场的需求，美光正从早期系统设计阶段与机器人制造商、芯片方案商以及超大规模云服务商展开合作。

市场意义

EIM并非面向传统服务器市场，而是针对端侧、电池供电、低延迟、高带宽的物理AI场景。若2028年下半年如期量产，它可能成为LPDDR向高带宽推理场景延伸的重要尝试，也可能进一步推高人形机器人、自动驾驶和AR/VR终端对存储容量与带宽的需求预期。

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消息称BAT已向英伟达订购超350亿美元的芯片

据外媒援引两位知情人士消息，字节跳动、阿里巴巴和腾讯已订购超过300万张英伟达新款RTX PRO 5500 显卡，单价约为11,400美元，总价超过350亿美元。

报道称，英伟达计划于今年12月提供RTX PRO 5500的首批样品，并于2027Q1开始交付商业产品。但据消息人士称，英伟达告知合作伙伴，其供货量仅为客户所需量的5%至10%。据透露，来自中国客户的订单总数已超过600万张，而2027年英伟达全球RTX PRO 5500显卡的产量不会超过300万张。

据悉，中国企业之所以下达大规模订单，是因为美国对中国出口先进半导体实施了限制。RTX PRO 5500 是一款用于高性能专业计算机的工作站 GPU。虽然其性能低于大型数据中心使用的最先进的 AI 半导体，但该产品符合美国出口管制标准。

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宏芯宇通过港交所聆讯，冲刺港股主板IPO

港交所于2026年10月20日披露，深圳宏芯宇电子股份有限公司已通过主板上市聆讯，独家保荐人为中信建投国际。

宏芯宇是一家采用轻资产、Fabless模式运营的独立存储方案商，核心技术能力涵盖主控芯片设计与开发、固件算法开发、测试系统开发及存储介质特性分析。公司主要将晶圆加工、组装、封装及测试环节委托第三方供应商完成。

公司产品覆盖嵌入式存储、DRAM、固态硬盘、移动存储及存储颗粒等品类，包括eMMC、UFS、DDR/LPDDR、SSD、U盘、存储卡，以及NAND Flash和DRAM晶圆、晶粒等。消费电子是其重要业务基础，客户品牌包括小米、传音、OPPO、vivo、TCL及小度。公司自2023年起向车规级应用场景提供存储产品，并已进入汽车制造商的Tier 1供应商体系；企业级应用存储产品亦已实现量产。

从2025年收入结构来看，嵌入式存储为第一大收入来源，占比47.8%；DRAM占比24.8%；存储颗粒占比15.2%；SSD占比8.6%；移动存储占比3.1%。

财务方面，宏芯宇2023年实现营业收入87.81亿元，净亏损1.17亿元；2024年收入87.18亿元，净利润4.83亿元，实现扭亏；2025年收入增至112.38亿元，净利润约13.64亿元，同比增长约182.5%。

宏芯宇2026年前四个月（未经审计数据）实现收入80.12亿元，净利润38.41亿元，分别较上年同期增长约185.7%和约3,020%。同期毛利率升至约62%，显著高于2025年全年的约21.8%。业绩增长与存储产品价格上行、产品结构变化及成本结转等因素有关，但这一阶段的盈利水平能否持续仍有待观察。

风险方面，公司面临存储行业周期波动、上游供应链依赖、关联交易及境外业务等相关风险。投资者还需关注产品价格变化、主要客户需求以及采购成本对未来利润和现金流的影响。

本次IPO尚未披露最终募资总额。根据公开上市申请文件，宏芯宇募集资金拟主要用于四个方向：一、存储产品的持续开发与商业化；二、主控芯片研发及迭代；三、提升晶圆及主控芯片的验证与测试能力；四、补充营运资金及一般企业用途。

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高通收购RISC-V芯片设计初创公司，加速布局服务器与开源架构

据外媒报道，高通已正式收购美国半导体设计资产（IP）初创公司Akeana。Akeana此前曾与三星代工共同开发服务器级测试芯片。此次收购被视为高通在推进自研CPU核心的同时，加速扩展下一代开源架构RISC-V产品组合的关键举措。

收购细节与核心团队背景

Akeana创始人兼首席执行官（CEO）Rabin Sugumar近期通过领英（LinkedIn）正式确认了这一收购消息。他表示：“Akeana的IP和团队将在高通内部找到新的归属。”伴随收购完成，Suchakumar已于今年10月加入高通，担任工程副总裁。目前，具体的收购金额及详细条款尚未对外公开。

Akeana成立于2021年，由曾在Marvell主导“ThunderX2”等服务器处理器设计的核心工程师创立。公司在隐身模式（Stealth Mode）下潜心研发三年多，直至2024年8月才正式亮相市场，并成功从Kleiner Perkins、Mayfield、Fidelity等知名投资机构获得了超过1亿美元的融资。

核心技术与三星代工合作

Akeana的核心竞争力在于其基于RISC-V架构的广泛处理器设计技术。与需要支付授权费的x86（Intel、AMD）或Arm架构不同，RISC-V是一种免授权费的开源指令集架构（ISA）。它具备极高的灵活性，能够像乐高积木一样自由添加或修改功能，因此在人工智能（AI）和定制芯片（ASIC）时代被视为核心架构。

目前，Akeana拥有全栈式产品阵容，涵盖从超低功耗32位嵌入式核心，到适用于数据中心和服务器的64位高性能核心，以及辅助核心间互联的Interconnect及系统IP。

值得注意的是，Akeana一直是三星代工部门的紧密合作伙伴。今年6月，双方宣布达成战略合作，计划将Akeana的高性能RISC-V IP与三星代工的4纳米FinFET工艺相结合，共同开发服务器级系统级芯片（SoC）及代理式AI（Agentic AI）用CPU硅解决方案。事实上，早在2025年12月，双方就已成功流片（Tape-out）了支持下一代RISC-V标准“RVA23”的服务器级测试芯片“Alpine”。

战略意图：降低依赖，深耕AI与服务器市场

高通此次积极吸纳RISC-V人才与IP，主要旨在降低对特定架构的依赖。虽然高通此前通过收购Nuvia获得了自研定制CPU核心“Oryon”，并将其成功应用于移动端和PC端，但目前仍面临与Arm的授权纠纷风险。

此外，为了将业务版图从端侧（Edge）AI扩展至数据中心服务器市场，掌握可自由修改和优化的RISC-V技术显得尤为重要。Akeana不仅拥有已在三星4纳米工艺上得到验证的服务器级RISC-V核心，还汇聚了一批经验丰富的设计专家。