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OpenAI自研芯片'Jalapeño'(墨西哥辣椒)在SemiAnalysis的InferenceX基准测试中表现亮眼，在每用户token生成量和每千瓦吞吐量两项指标上均超越当前业界最先进水平，显示其专为大规模快速推理场景优化，或改变AI算力供应格局。

苹果发布号称史上最强芯片M5 Ultra与M6，同步推出新款Mac Mini和Mac Studio，延续其在自研芯片上的迭代节奏，进一步强化桌面级高性能计算产品线。

苹果8月25日发布新款Mac mini与Mac Studio，搭载M6/M5 Pro和M5 Ultra/Max芯片，8月27日预购、9月22日发售。M6为苹果首款2纳米制程芯片，提升终端AI算力。此轮或成库克任内最后一轮新品攻势，9月还将迎来首款折叠屏iPhone和iPhone 18系列发布。

苹果M6芯片采用全新2nm制程，相比M5在性能上取得可观提升，日常使用体验进一步增强。不过评测认为M6的提升幅度虽 respectable，但对现有M5用户而言并非必须升级，M5用户无需产生错失焦虑，两者差距不足以驱动换机。

港股算力产业链中报显示行业高景气：三大运营商整体营收下滑但智算收入大增，中国移动AIDC收入暴涨486%；万国数据上半年新签约470MW创纪录，在建预签约率近九成；部分公司靠出售Token实现扭亏，算力需求端仍看不到尽头。

苹果发布搭载M5 Ultra芯片的新款Mac Studio与Mac mini，M5 Ultra配备80核GPU，主打AI模型推理与8K视频处理能力，延续自研芯片在桌面级性能上的领先优势，进一步强化苹果在端侧AI计算领域的布局。

中国放缓对台湾地区出口锗、石英基材料及磁体等半导体制造关键原料，此举可能冲击光学连接、半导体及机器人产业供应链，凸显关键材料在地缘博弈中的战略筹码地位。

2026年8月，安世中国发布多款基于12英寸晶圆的功率半导体产品并建立库存储备。此前因荷兰行政与司法干预，公司面临境外6—8英寸晶圆断供的交付危机。历经11个月，公司完成产品线从8英寸向12英寸的代际跨越，供应链转向本土自主可控，国产化比例从不足20%提升至100%。

美光在Hot Chips 2026上警告，HBM相对DDR5的晶圆损耗正随代际演进不断扩大，AI内存消耗的硅片面积已达DDR5的3倍。随着HBM4及后续产品堆叠层数和良率压力上升，'内存墙'问题愈发严峻，也推高了AI内存价格。

Nvidia在Hot Chips 2026上详细解析88核Vera CPU，重点展示空间多线程技术对AI代理类工作负载的加速效果，以及LPDDR5X内存系统（SOCAMM2，带宽达1.2TB/s）带来的能效优势，瞄准代理式数据中心市场。

芯源微2026年上半年营收8.97亿元，同比增长26.47%，但归母净利润806.22万元，同比下降49.37%，扣非仍亏损4513.64万元。公司持续推进前道清洗、先进封装等新业务布局，研发与市场投入处于高峰期，收入转化存在周期，涂胶显影核心业务受益国产替代空间。

Anthropic正加速推进2026年IPO，或融资超1000亿美元、冲击近2万亿美元估值。为此它补三门课：以Claude Code等企业产品证明收入可持续增长；用多芯片供应、数据中心协议与自研芯片降低算力成本；通过长期利益信托和超级投票权安排重划治理结构。但收入增长推高算力投入、创始人控制权与公众股东利益矛盾，三套叙事尚未闭环。

国产GPU四小龙(景嘉微、摩尔线程、沐曦、壁仞等)齐聚二级市场，一文梳理各家主打产品与技术路线：覆盖游戏显卡、全功能GPU、GPGPU训推芯片及AI算力场景，对比其在自主架构、生态适配与商业化进展上的差异与竞争格局。

北方华创2026年上半年实现营收201.61亿元，同比增长24.90%；归母净利润33.70亿元，同比增长5.05%，利润增速明显低于收入。经营现金流由上年同期的-31.91亿元大幅转正至37.74亿元，经营质量改善。总资产939.22亿元，财务稳健。利润增速偏慢或与加大研发、人才及产能投入有关。

全球内存短缺持续推高硬件成本，亚马逊上调Fire TV、Echo、Kindle等产品售价，部分涨幅达60%，Echo Dot单次涨价30美元。苹果iPhone 17系列也将调价，英伟达计划将AI服务器价格上调逾15%。AI基建扩张大量吸收内存产能，DRAM价格持续走高，供给扩产跟不上需求增长。

港股三大指数小幅收跌，恒指跌0.02%报25511点。AI算力硬件与医药CXO逆势走强：英伟达Vera Rubin机架部署完成提振高端PCB需求预期，建滔积层板涨13.79%，建滔集团涨11.78%，大族数控涨7.29%；存储芯片股活跃，澜起科技、兆易创新上涨。黄金及锂电池股回调。

英伟达将于美东时间周三盘后公布2027财年二季报。期权市场数据显示，财报后次日股价预期双向波动约5.4%，对应约2800亿美元市值变化，低于5月财报前的6.5%及过去12个季度7.4%的历史均值。分析认为市场对英伟达财报大幅波动的担忧下降，股价走势变得更可预测，暴涨时代或渐远。

8月25日，外交部发言人林剑主持例行记者会。美国消费者新闻和商业新闻记者提问，面对美国制裁威胁，中国是否考虑采取应对措施保护自身利益？美国财政部的有关措施是否对中国银行业造成冲击？林剑表示，我刚才已经指出了，中方将采取一切必要措施，坚定维护自身的正当权益。（澎湃新闻）

高凯技术8月25日登陆科创板，发行价61.36元，首日收涨282.99%至235元，总市值235亿元，中一签浮盈8.68万元。公司拟募资15亿元用于高端半导体设备零部件研发及产业化。作为国内精密流体控制领军企业，其部分产品可用于7nm及以下先进制程前道工艺，是国内极少数能量产供货的设备关键流体控制部件供应商。

分析人士指出，台积电CoWoS先进封装产能瓶颈及HBM封装良率问题，正促使AI芯片客户寻求替代方案，英特尔凭借EMIB封装技术和新存储方案有望获得代工机会，先进封装正成为AI芯片供应链的新竞争焦点。

英特尔在Hot Chips 2026展示下一代服务器芯片Diamond Rapids，最高256个P核心，采用18A-P制程与全新Fan-out Fabric架构，由22个裸片拼接，支持1.6TB/s内存带宽、PCIe Gen 6和CXL 3.0，核心数较Xeon 6提升50%以上，定位AI Agent基础设施，直面AMD EPYC Venice与英伟达双路线CPU的竞争压力。

受业绩超预期、产品提价及AI算力需求驱动，8月25日港股PCB概念股集体走强，建滔积层板大涨11%。建滔上半年收入149亿港元增55%，纯利增209%至约29亿港元，毛利率升至30.7%，7月单月利润11亿创历史新高。英伟达Vera Rubin机架落地推动AI服务器硬件革新，机构看好高端PCB长期需求并上调目标价。

8月25日，淘宝“SKhynix旗舰店”宣告终止经营并下架全部产品。知情人士称该店并非海力士官方旗舰店，而是授权店，因品牌授权到期未续而正常关店。各经销店铺售后自行负责，平台称已售订单在有效期内可发起售后。此事或与SK海力士收缩个人消费级业务有关，AI浪潮下其存储芯片业绩持续创新高。

英伟达8月26日发布财报，杰富瑞预计7月季营收950亿美元、10月季指引1080亿美元均超预期。焦点在于Rubin架构放量节奏：F3Q27占比12%，F4Q27超40%，F1Q28出货200万片超越Blackwell。OpenAI算力承诺达12-16GW，对应2030年前约6000亿美元累计营收，其会计处理与或有负债披露为最大风险变量。

高盛发布报告上调中国半导体资本开支预测：2030年将达820亿美元，较一年前预估上调79%。AI热潮驱动阿里、腾讯、字节、百度2026年AI资本支出约1020亿美元，带动产能建设。本土设备厂商市占率预计从26%升至2028年38%，并向离子注入等高壁垒领域拓展。6月中国芯片产量口径自给率约70%，但产值口径缺口仍大。

英维克2026年半年报显示上半年营收30.17亿元同比增长17.24%，二季度归母净利润环比暴增1934%，带动液冷板块大涨，康盛股份、英维克涨停。AI服务器功率攀升令散热成算力竞赛第二战场，冷板式液冷成主流方案，机构预测2028年液冷市场突破3000亿元，A股公司掀起并购卡位战。

新易盛半年报营收209.10亿元同比翻倍，归母净利75.29亿元，但次日股价跌超2%。市场关注点在于利润质量：经营现金流净额仅16.16亿元，与净利润差距悬殊，每赚100元利润现金回流仅两成。境外收入占比97.92%，研发投入仅占营收2.1%，增长靠以量补价，结构性隐忧显现。

亚太科技股周一集体承压，韩国KOSPI一度重挫逾4%。三星电子盘中跌超4%，因其股东回报计划虽规模创新高但低于市场预期且缺乏注销库存股等直接提振举措；SK海力士一度跌逾6%，工会否决含6.3%加薪的临时薪资协议，劳资谈判将重启。市场谨慎削减科技股敞口，等待英伟达财报为AI交易指明方向，比特币突破8万美元，美债高位震荡。

英伟达将于美东时间周三盘后公布2027财年Q2财报。Cantor Fitzgerald分析师CJ Muse认为市场对英伟达的悲观看法错误，其循环融资等争议举措反而有助保持领先，按2027年17美元、2028年25美元EPS预期估值仅14倍/10倍市盈率，属低配，给出350美元目标价，较现价高约68%。

英伟达宣布推理加速器Groq 3 LPX机架进入全面量产，将与Vera CPU、Rubin GPU协同部署于Nebius数据中心，今年晚些时候上线。LPX专为Vera Rubin NVL72平台补充超低延迟Token生成能力，面向智能体AI场景。官方测试显示，结合DeepSeek等模型可使Token成本最高降低35倍。