6月28日晚报
6月28日海外科技与AI公司日报：存储与AI算力瓶颈升级、光通信与硅光技术突破与人形机器人供应链预热
覆盖 06-27 18:00 至 06-28 18:00
今天最值得继续跟踪的，是存储与AI算力瓶颈升级、光通信与硅光技术突破、人形机器人供应链预热。其中，存储涨价预期升温（杰富瑞预测200%涨幅），高纯CO₂库存跌破一个月警戒线，AI算力紧缺导致谷歌限制Meta使用Gemini，CSP资本支出高企但短期收益承压；同时，康宁GlassBridge为硅光PIC解决耦合瓶颈，赛勒科技等国产PIC厂商受益；CPO技术面临封装与散热挑战，2.4T过渡方案或成市场信号。
阅读说明
本期内容结构
今日处理 115 条素材，正文引用 8 条代表动态，归纳为 3 条主线。
下面是过去24小时的主线判断，每条代表动态提供关键证据。
今日主线
存储与AI算力瓶颈升级
存储涨价预期升温（杰富瑞预测200%涨幅），高纯CO₂库存跌破一个月警戒线，AI算力紧缺导致谷歌限制Meta使用Gemini，CSP资本支出高企但短期收益承压。
代表动态
半导体超临界清洗用高纯CO₂采购告急：库存跌破一月警戒线
根据26日报道，用于先进半导体工艺的高纯度二氧化碳（CO₂）采购已出现预警信号。原因在于炼油和石化装置开工率下降，导致原料CO₂产量急剧下滑。半导体制造商和供应商通常各自持有约两周库存，合计约一个月用量。然而近期业界认为库存已跌破一个月。据业内消息，三星电子每月高纯CO₂用量约1800至2000吨，SK海力士约600至700吨。目前三星电子和SK海力士尚未出现生产中断，但知情人士解释称："库存余量持续收窄，因此企业正在加大采购力度。即便提高价格，也难以获得更多供应量。"一位气体行业人士表示："没有原料，我们无法满足客户需求，短期内根本无法增加产量。" 高纯CO₂大量用于半导体超临界清洗工艺。超临界指物质超过临界温度和临界压力时呈现的物理状态。液态CO₂进入超临界状态后，液气界限消失，同时兼具两者特性。其密度接近液体，可轻松溶解晶圆表面残留物和污染物；而其类气体特性又能深入精细图案内部清除碎屑。先进工艺半导体由于图案间距狭窄、台阶高度较大，必须采用超临界清洗工艺。CO₂原料是炼油、石化和制氢等过程的副产品。受美国、伊朗及中东局势影响，原油供需不稳导致国内石化装置开工率下降，对CO₂原料短缺造成重大影响。据报道，液态CO₂价格较年初上涨约20%。业界认为供应链紧张态势极可能持续至年底。主要国内高纯CO₂供应商包括泰京化学、顺道化学、东光化学和SK Air Plus，其中泰京化学为行业龙头。一位半导体材料专家指出："继氦气、无水氟化氢和PGMEA之后，CO₂也出了问题，中东原油风险持续传导至半导体材料领域，说明材料供应链与炼油石化副产品深度绑定。"
为什么值得关注：根据联网搜索，核心观点是：半导体超临界清洗所用高纯度CO2因上游炼化厂开工率下降导致原料短缺，行业库存已跌破一个月，三星、SK海力士正加紧采购但提价难增量，预计供应紧张持续至年底。 作者@jukan05 背景疑似韩国半导体材料行业分析师或科技媒体记者。动态基于行业报告和厂商采访，立场中立，客观呈现供需矛盾与供应链脆弱性...
查看原始来源存储价格2026年起或将暴涨200%
杰富瑞的最新存储分析认为， 2026Q3 到 2028 年，存储价格预计涨幅 200% 左右。 2 倍价格，以后买存储送 iPhone？
为什么值得关注：杰富瑞（Jefferies）最新预测存储价格将在2026Q3至2028年间涨幅达200%，核心逻辑是AI算力需求爆发导致HBM（高带宽内存）及NAND Flash供不应求，叠加原厂（三星、美光等）资本开支谨慎。动态作者@tuolaji2024是科技行业KOL，常以调侃风格解读硬件市场，立场偏向产业观察者，无显性利益绑定...
查看原始来源超大规模厂商算力短缺，AI数据中心资本支出或迎利好
看来我们终于找到了原因——为什么Meta早在三月份就与NBIS等Neoclouds签署了大规模协议...也解释了为什么Gemini会被大幅削弱功能。据报道，由于算力限制，Google在2026年3月限制了Meta的算力容量。Google CEO在上次财报中提到，算力限制使得Google Cloud无法承接更多客户需求，导致该部门的积压订单环比近乎翻倍。这对于AI数据中心的资本支出建设可能是个积极信号——因为超大规模厂商的算力远低于实际需求，尤其当他们无法互相依赖的时候更是如此。
为什么值得关注：分析结果 1. 核心观点与信息 动态指出：Meta在2024年3月与Nebius（NBIS）等Neocloud签署大规模协议，以及Gemini性能被“削弱”的背后原因，是Google Cloud面临严重计算资源限制——CEO曾称产能瓶颈导致其无法满足客户需求、订单积压环比翻倍。作者据此推断，超大规模云服务商（如Goog...
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光通信与硅光技术突破
康宁GlassBridge为硅光PIC解决耦合瓶颈，赛勒科技等国产PIC厂商受益；CPO技术面临封装与散热挑战，2.4T过渡方案或成市场信号。
代表动态
康宁玻璃桥为硅光PIC铺平最后一公里
康宁玻璃桥官方手册， GlassBridge手册没有明确说材料，但从技术逻辑和应用场景推断，主要对接的是硅光PIC，但应该兼容InP PIC。 PIC芯片本身才是GlassBridge最直接受益的环节，硅光PIC是主战场，但不是简单的"量"的利好，是"地位"的利好。GlassBridge解决了PIC最头疼的问题。PIC（硅光芯片）最大的技术瓶颈不是芯片本身的设计，而是怎么把光从光纤弄进芯片、再从芯片弄出来。这个耦合环节的损耗直接决定了PIC能不能商用。康宁实测1.5dB，已经达到商用水平。等于给PIC铺好了最后一公里的路。 所以对PIC厂商来说，GlassBridge是"蛋糕做大的利好"但也是"竞争加剧的利空"。总需求肯定更大了，但谁能吃下多少份额，取决于芯片本身的性能和成本，不再取决于耦合方案绑不绑得住客户。 康宁自己不造PIC，它造的是连接PIC和光纤的"桥"。桥修好了，PIC才能跑起来。 这里有一批黑马，上海赛勒光电，赛勒做的硅光PIC，跟GlassBridge要连接的PIC，是同一个东西。都是硅光芯片，上面集成了调制器、波导、探测器，负责光电转换。赛勒的800G/1.6T硅光芯片就是GlassBridge要对接的那颗芯片。 赛勒自己已经有耦合方案，无源耦合损耗小于1dB，而GlassBridge的实测是1.5dB，赛勒自己的比康宁的还低0.5dB。
为什么值得关注：根据联网搜索的实时信息，康宁GlassBridge是一种创新的光耦合组件，旨在降低硅光芯片（PIC）与光纤之间的连接损耗，实测1.5dB已接近商用标准。该动态核心观点是：GlassBridge解决了PIC产业“最后一公里”的耦合瓶颈，将推动行业需求扩大，但也使PIC厂商从比拼耦合方案转向比拼芯片性能，竞争格局可能重塑。...
查看原始来源赛勒技术对标国际巨头，A股无对手
目前赛勒公开信息，如果真有水平，这以后是国家队备选投资了吧， 1、EPIC光电共集成：A股零对手！ 2、硅光PIC设计：光迅科技最接近但有差距，赛道侧重不同！ 3、无源耦合<1dB：A股零对手！ 4、3.2T CPO Demo：A股零对手！ 5、赛道勒真正对手不在A股，是博通、英特尔这些硅光巨头！ 3/16/2026，上海赛勒光电子科技有限公司（Siluxtek，以下简称“赛勒科技”）今日宣布，与全球领先的特色工艺晶圆代工厂格罗方德（GlobalFoundries，GF）达成深度战略合作！
为什么值得关注：根据联网搜索，赛勒科技（Siluxtek）近期确实与格罗方德达成3.2T CPO量产合作，其PIC设计、无源耦合等指标在国产替代中具稀缺性。引用者观点：以“A股零对手”“国家队备选”等标签，将赛勒定位为对标博通、英特尔的技术突围者，强调其全栈自研价值。原动态核心是“PIC是GlassBridge存在的前提”，隐含对PI...
查看原始来源CPO研讨会的三大技术挑战与市场共识
今天，我主持了一场面向光学专家的CPO（共封装光学）研讨会。我用了约90分钟的时间，阐述了为什么需要CPO、市场目前如何看待它、关键的技术瓶颈是什么，以及未来的路线图可能是什么样的。我们还进行了许多有意义的讨论。今天最有趣的几点包括：1. 随着我们向CPO迈进，测试复杂性将不可避免地大幅增加，老化测试将变得越来越重要。2. 封装似乎是最大的挑战之一，从EIC（电子集成电路）和PIC（光子集成电路）的堆叠到热管理和混合键合。3. 对于高功率连续波激光器，解决PIC内部的散热和光学损耗问题（例如光栅耦合器）。许多参与者主要专注于光学器件层面，因此在整个研讨会中，反复出现的反应是：“CPO真的不容易。”但我们在结束时得出了相同的结论：我们会找到答案的。这是一个非常有趣且有意义的环节。本次研讨会基于以下免费文章。如果你想了解完整的背景，我强烈推荐阅读它们。我将这些文章从付费转为免费，因为我希望更多人能深入理解CPO。希望你们中的许多人觉得它们有用。😍
为什么值得关注：这条引用动态来自作者@damnang2，他刚主持了一场CPO（共封装光学）研讨会，核心观点如下： 技术共识：CPO的测试复杂度（尤其是Burn In测试）、封装（EIC/PIC堆叠、热管理、混合键合）和高功率CW激光器的冷却/耦合损耗是当前三大瓶颈。参与者普遍反馈“CPO真的不容易”，但最终达成“会找到答案”的乐观结论...
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人形机器人供应链预热
舍弗勒等汽车零部件企业已绑定45家人形机器人客户，但机器人业务当前贡献不足1%营收，下游需出现ChatGPT级突破才能带动生态。
代表动态
舍弗勒：人形机器人供应链的隐形巨头
是的，舍弗勒$SHA0是汽车行业的典型案例。一家市值约74.7亿欧元的汽车零部件企业——但同时与45家人形机器人企业合作（这个数字极其惊人，他们确实有51.4亿欧元债务，企业价值更高）——覆盖轴承、变速箱、传感器/ECU、执行器、电力电子等领域。据估算，他们可能占人形机器人物料清单（BOM）约50%的份额，目标占据该市场10%的份额。但按埃隆对该市场的预测，到2030年他们预计只能实现数亿美元营收（极其保守的估算）。此外还有纳博特斯克(6268)这样的关节部件汽车供应商，以及为$TSLA Optimus供货的中国三花。由于汽车业务的拖累，这些企业大多估值偏低。但人形机器人+AI汽车（台积电董事长已将此列为增长方向）应该能在2027年后成为汽车行业的重要催化剂。我认为目前人形机器人领域需要先出现一个ChatGPT/Anthropic级别的下游突破性领导者，才能带动整个涉及机器人技术的生态系统。但截至目前，这部分可能仅占许多企业总营收的1%左右，而市场目前更关注内存或MLCC等瓶颈带来的短期增长空间。随着不同人形机器人架构的演进，我确信未来会出现类似Toto-HBM的意外惊喜。
为什么值得关注：引用者观点 引用者@aleabitoreddit 明确认同“汽车供应链与机器人供应链将融合”，并以舍弗勒为核心案例：该公司已与45家人形机器人企业合作，产品覆盖BOM约50%，但2030年营收预期仅数亿美元（远低于马斯克对市场的预测）。他点出关键——机器人业务当前贡献不到1%营收，市场仍聚焦短期瓶颈（如内存、MLCC）...
查看原始来源Wayve成传统车企追赶硅谷的首选伙伴
Wayve正逐渐成为那些努力追赶硅谷步伐的传统车企的首选合作伙伴。
为什么值得关注：基于联网搜索，截至2025年5月的最新信息如下： 核心观点：动态指出Wayve正成为传统车企追赶硅谷自动驾驶技术的关键合作伙伴。Wayve的“端到端”AI驾驶方案（类似特斯拉FSD）被多家传统车企视为低成本、高效率的替代选择，避免自研高投入。 作者背景：WSJ（华尔街日报）是全球财经与科技深度报道权威媒体，立场偏向商业...
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