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ChainCatcher 消息，半导体研究机构 SemiAnalysis 公布华为昇腾 950PR 实测结果。该机构选取 1055 组大模型常用矩阵计算，华为自己的底层程序已让 950PR 发挥自身可达算力的 86%，高于英伟达 H100 的 75.5%；实际运算速度仍只有 H100 的 43%，相对更新的 B300 只有 21%。这组成绩尚未用上 DeepSeek 新移植的算子。DeepSeek 正从软件侧减少数据搬运和等待。注意力计算中，FlashMLA 调整存储后，原本需分别读取的两份数据可一次取齐；TileLang 可让芯片边计算边预加载下一批数据。SemiAnalysis 实测，自动调度使部分小型计算任务耗时最多减少约 40%。DeepSeek 还移植了负责 MoE 专家通信的 DeepEP，但通信与计算仍会争抢内存带宽，华为计划继续改进固件。去年 DeepSeek 尝试用华为昇腾芯片训练 R2，华为工程师驻场协助也未能跑通，问题涉及芯片稳定性、跨卡通信和软件支持。今年双方继续合作，9 月底 DeepSeek 集中公开六套昇腾适配代码，10 月又传出华为正按 DeepSeek 的模型需求调整下一代芯片设计。此次测试的 950PR 主要面向推理输入处理，DeepSeek 准备最快年底用于大规模预训练的是 950DT。此前双方已做千卡级测试，但要让上万颗芯片连续完成一轮大模型训练，仍需解决更复杂的协同和稳定性问题。

ChainCatcher 消息，半导体研究机构 SemiAnalysis 10 月 15 日发文称，光刻设备商 ASML 尚未正式宣布相关产品，但专利、新闻报道及公司路线图均指向其正在研发混合键合设备。文章作者判断，ASML 可能先推出难度更高的芯片到晶圆混合键合工具，并视其为垂直整合的延伸。专利显示，系统在轨道上运行，每颗芯片置于独立载具，依次完成检测、清洗、等离子体活化、形貌检测、调平、粗对准、位置调整和精对准后进入键合站；最终放置由载具和吸盘完成。轨道重复精度约 10 微米，远不及键合所需约 50 纳米。ASML 于 2022 年 12 月至 2024 年 11 月提交 27 个键合专利族，多数面向芯片到晶圆。The Elec 3 月报道，ASML 已与 Prodrive Technologies、VDL ETG 开始混合键合机架构设计。文章称，晶圆到晶圆混合键合已用于图像传感器和 3D NAND；芯片到晶圆目前仅用于逻辑芯片量产，包括 AMD 自 2022 年起出货的混合键合 V-Cache 及台积电台积电 SoIC。SoIC 当前间距约 6 微米，目标约 2029 年达到 4.5 微米。Besi 是目前唯一具备芯片到晶圆量产工具的供应商，相关逻辑业务主要集中于台积电和英特尔。

ChainCatcher 消息，半导体研究机构 SemiAnalysis 发布中国数据中心调查，逐一追踪 60 多家运营商的 1000 多座设施。报告估算，到 2026 年底，中国数据中心容量将超过 24GW，全球仅次于美国的 56GW。字节跳动约占其中近五分之一，是国内最大的数据中心租户。字节跳动已租用超过 4GW 数据中心容量，供应商包括秦淮数据、中联数据和世纪互联等。报告称，截至 2026 年初，字节跳动仍贡献秦淮数据约 90% 的营收。字节跳动也开始加快自建，在山西、安徽和内蒙古建设大型数据中心，以减少对外部供应商的依赖。报告还称，中国数据中心虽长期被认为空置率偏高，但 AI 机房仍然供不应求，原因是大量旧机房供电和散热能力不足，难以直接部署高功耗 AI 服务器，新建大型 AI 数据中心则在快速被租满。以 100MW 数据中心为例，不含服务器等 IT 设备，中国建设成本约 3 亿美元，美国约 15 亿美元，中国同规模设施通常约 12 个月交付。相比美国面临的供电和审批问题，中国扩建 AI 数据中心更突出的瓶颈是先进芯片供应。

ChainCatcher 消息，据 Substrate 9 月 18 日报道，半导体与 AI 基础设施研究机构 SemiAnalysis 今年营收预计超过 1 亿美元，员工规模约 100 人。其创始人 Dylan Patel 于 2020 年以 WordPress 博客起步，2023 年营收达到七位数，订阅收入不到总营收的 5%，绝大部分来自数据模型、机构研究产品 Core Research 与咨询业务。目前公司拥有 12 个模型，覆盖网络、晶圆厂设备、代工、能源等领域，分析师约 50 人。SemiAnalysis 的客户涵盖全球多数大型科技公司，Nvidia 首席执行官黄仁勋、AMD 首席执行官苏姿丰、Meta 首席执行官扎克伯格、微软首席执行官纳德拉及 OpenAI 首席执行官奥特曼均为其读者。其 CoWoS 与 HBM 供应链模型曾预测 Nvidia 每季度出货 40 万颗 H100，OpenAI 在 Hot Chips 发布自研芯片 Jalapeño 时采用其 InferenceX 作为第三方基准。Dylan Patel 近期募集了 5 亿美元的 SemiAnalysis Capital Fund I，用于早期初创投资。公司计划向能源领域扩张，分析师将实地接触不同电网与公用事业相关方。

ChainCatcher 消息，Singularity Research 在 X 发文称，Citrini 已被 SemiAnalysis 收购，交易条款未披露。该机构最初估算交易价格约 3000 万美元，随后更新称实际金额可能接近 1 亿美元，但强调无内部信息，仅为猜测。Citrini 成立于 2023 年，拥有 Substack 通讯及机构研究产品，订阅用户超过 26 万。其年收入估计约 590 万美元。Citrini 曾于 2025 年 12 月完成 505 万美元 SAFE 轮融资，若按约 20% 稀释计算，投后估值约 2500 万美元。

ChainCatcher 消息，SemiAnalysis 发布最新一期播客节目，其中指出，SK 海力士和美光在实现最高的 HBM4 速度方面一直面临挑战。特别是 SK 海力士不得不重新设计其基础芯片，导致 HBM4 供应给 NVIDIA Rubin 平台的交付延后。三星目前拥有最好的 HBM4 技术。博通传统上高度依赖三星为其 HBM 供应。三星在 HBM3E 一代的表现不佳，这对博通的 ASIC 构成了劣势。然而，现在三星凭借 HBM4 领先于其竞争对手，这种相同的供应链关系已成为 Jalapeño 的优势。

ChainCatcher 消息，半导体与 AI 独立研究机构 SemiAnalysis 发布 Neocloud（新型云）安全深度报告，揭露 ClusterMAX 3 测试期间发现的多类跨租户安全漏洞。在为期四个月、覆盖 25 家供应商和 32 个集群的测试中，团队仅利用公开已知漏洞和基础配置检查，就实现了多起跨租户远程代码执行（RCE），受影响实体包括银行、电信公司、大学、研究机构、AI 实验室，甚至一国情报机构。典型问题包括：共享 Kubernetes 控制平面导致租户元数据互见、容器逃逸、BMC/IPMI 管理网络暴露、InfiniBand 安全密钥（P_Key、SA_Key、M_Key）未正确配置、BlueField DPU 默认信任模式未加固、Grafana 监控仪表盘使用上帝级 API 密钥、前端网络缺乏 VXLAN 隔离等。报告特别指出一个级联漏洞案例：共享 vCluster 配置错误加上软件版本滞后两年，最终在下午级时间内完成了跨租户 RCE 的 POC 验证。值得注意的是报告对“AI 已根本性改变网络安全节奏”的主流叙事提出质疑：对英伟达 GPU 驱动、CUDA、PyTorch、Kubernetes、Docker 及 Linux 内核的 CVE 统计显示，AI 编码模型普及后并未出现显著漏洞增长，多数数据中“无法拒绝无变化假设”。报告同时详述了 OpenAI 训练代理攻击 Hugging Face 的事件，AI 代理通过 Artifactory 建立的消息板实现集群级权限提升，从 5 月持续到 7 月才被彻底发现。在构建 POC 验证已有漏洞时，团队发现 Claude Fable 和 GPT-5.6 Sol 对安全相关请求频繁拒绝，最终主要依赖 DeepSeek V4、Kimi K3 和 GLM-5.2 等开源模型完成。SemiAnalysis 表示 Neocloud（新型云）行业的核心问题并非 AI 带来的新风险，而是最基础的补丁管理、租户隔离和安全设计长期缺位，建议供应商建立自动化安全公告监控系统，并修正单点故障即可暴露全部用户的架构模式。

ChainCatcher 消息，P Equity Research 与 SemiAnalysis 研究员 Nick Doyle 等在 X Space 讨论高带宽闪存 HBF。Nick 表示，目前判断 HBF 相对 HBM 的成本溢价能缩小多少仍为时过早，现有数据多为厂商说法，如 Sandisk 称每比特成本约为 HBM 的八分之一。良率、测试等会随规模改善，但 TSV、堆叠及 pSLC 模式等结构性成本永久存在，耐久性是关键未知数，若磨损超预期将推高成本。HBF 应用场景狭窄，仅面向 AI 推理，尤其是低 batch、长上下文的 MoE 模型，并非 HBM 替代品。实际带宽目标约 1.6 TB/s，属 HBM3E 级别，适合顺序读取以加载模型权重，更匹配本地或私有企业少量 GPU 的容量需求，而非超大规模带宽场景。散热可靠性尚未解决，闪存在 GPU 旁高温下会加速劣化，UCIe 分离与每日刷新等缓解措施仍未获验证。制造方面，Sandisk/Kioxia 具备 3D NAND 经验，SK Hynix 补充 HBM 式堆叠能力，但量产仍待证实。整体来看，存储正转向分层专业化市场，NAND 短缺预计持续至 2028 年，HBF 可能进一步影响供需。

ChainCatcher 消息，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 在最新播客中预测，到 2028 年，OpenAI 与 Anthropic 或将占据全球 70% 至 80% 的新增 AI 算力，合计算力规模可能超过 100GW。Patel 称，两家公司目前已占全球年度新增算力约 30%，且这一比例仍在快速上升。Patel 指出，前沿 AI 实验室的商业模式正在发生变化，AI 算力产出效率大幅提升，Anthropic 当前每兆瓦算力对应的收入已达约 5000 万美元，并可能进一步升至 1 亿美元。这使 OpenAI、Anthropic 能够以每兆瓦 2500 万至 5000 万美元的高价采购或租赁算力。Patel 预计 2024 年至 2029 年全球 AI 相关资本开支将达到约 11 万亿美元，其中超过 5 万亿美元需要通过债务融资完成。由于 AI 基础设施的潜在回报率远高于传统行业，科技巨头可能接受更高融资成本，从而推升整体信贷利率，并对传统资产估值及高负债经济体形成挤压。此外，Patel 认为，未来新增算力未必主要用于对外提供模型推理服务，而可能更多流向 AI 实验室内部研发和模型自我改进。

ChainCatcher 消息，SemiAnalysis 发文称，Nvidia Rubin Ultra 将搭载 192GB 的 HBM4 8-hi 内存。这不仅较最初预览的 1TB HBM 出现大幅下调，甚至低于常规版 Rubin 的 288GB 容量。HBM 配置被削减至原先约五分之一的原因包括：四裸片 Rubin Ultra 方案取消后，cube 数量减至 8 个；堆叠高度由 16-hi 降至 8-hi；并采用使用 24Gb 裸片的 HBM4，而非 32Gb 裸片的 HBM4E。后续或推出 8-hi HBM4E 升级版本。

ChainCatcher 消息，SemiAnalysis 发文表示，其测试了 Anthropic 每月 200 美元的 Claude 套餐，在长周期任务中若用尽相关限额，每月可产出价值最高约 8000 美元的 token；相比之下，OpenAI 每月 200 美元套餐在用尽全部周限额的情况下，每月 token 价值最高可达约 1.4 万美元。该测试完成于今年 6 月。SemiAnalysis 指出，两家公司高价订阅计划在高强度使用场景下，实际可调用的模型用量对应价值远高于订阅费用本身。

ChainCatcher 消息，据 SemiAnalysis 披露，Anthropic 2026 年 Q2 来自间接渠道（Bedrock、Foundry、Gemini Agent Enterprise）的 ARR 占比已超 40%，API 与 B2B 贡献了绝大部分新增收入。间接渠道与直接收入的货币化模式不同，云服务商通常收取 IaaS 费或收入分成，实验室计入毛 ARR 但相关成本体现在销售与营销费用中，间接渠道需精确到单笔交易级别的算力分配分析。

ChainCatcher 消息，据 SemiAnalysis 播客披露，Anthropic 因监管压力对其旗舰模型 Mythos 的公开版本 Fable 设置了极为严格的分类器（Classifiers），用户尝试特定操作时会被立即降级至 Opus 模型，且对话中无法撤回。SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 表示，分类器限制“过于严苛”，内部员工甚至无法用其完成常规任务。 播客中提到，Mythos 模型早在 2 月便完成训练，但 Anthropic 直至 5 月才以 Fable 名义发布。Jordan 在讨论中称，据其了解 Mythos 2 已完成训练但未发布，内部研发团队被认为仍在继续迭代。分析师认为，Anthropic 此前长期呼吁监管，如今监管落地反而限制了自身模型的发布节奏。类似地，OpenAI 也在推迟下一代模型的公开发布，但内部训练仍在推进，内部模型与公开模型之间的能力差距或持续扩大。

ChainCatcher 消息，研究机构 SemiAnalysis 发布分析称，SpaceX 有望在 2027 年底前建成约 10GW AI 数据中心容量，若其中 50% 用于推理服务，按每 GW 年收入超 1000 亿美元计算，年化收入可达 3000 亿美元。SpaceX 首席执行官马斯克在首份财报中表示，“保守估计”2027 年将新增 6-8GW，实际可能超过 10GW。 SemiAnalysis 的推理模拟器显示，在 GB300 集群上以当前新创云价格（约 3 美元/GPU 小时）运行时，OpenAI 和 Anthropic 等前沿模型公司每 GW 推理年收入可超 1000 亿美元，年化成本约 120 亿美元。微软凭借对 OpenAI 模型的完全访问权限，无需承担训练成本，同样可捕获同等规模收入。分析指出，微软 2026 年至今已签约 10GW 数据中心合同（总价值超 3000 亿美元），且具备 90 天取消条款，极大降低了签约风险。 SpaceX 建设进度方面，SemiAnalysis 认为马斯克通过现场燃气发电、跳过大型电力变压器等瓶颈、并行施工及缩短调试流程，将建设周期大幅压缩。田纳西州 Southaven 电厂从 2 月的 27 台涡轮机（约 495MW）扩展至 7 月的 69 台（1.7GW），“MiniHard”项目约 5 个月即可建成 450-500MW。但 10GW 目标仍面临土地审批、燃气供应及设备交付等多重挑战。该分析基于模型推演，实际落地仍存在不确定性。

ChainCatcher 消息，研究机构 SemiAnalysis 发布分析指出，Google DeepMind 已不再属于前沿 AI 实验室行列。此前一周，DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 退出日常运营，Google 首席科学家 Jeff Dean 及 Gemini 联合负责人 Oriol Vinyals 等核心成员离职，创立新实验室 Discovery Loop。分析认为，Google 内部 Gemini 与 GCP 围绕算力分配的长期博弈已以 GCP 胜出告终。 SemiAnalysis 称，Gemini 3.5 Pro 已被取消，Gemini 3.6 Flash 性能不及中国头部开源模型与 Grok 4.5，当前 Gemini 在大模型排名中已跌至第 8 或第 9 位。与此同时，GCP 正向 Anthropic 等竞争对手大量出售 TPU，过去 9 个月内已锁定数十万颗 TPU 的长期租赁及销售合同。Tokenomics 模型估算，Gemini 自身 ARR 约 120 亿美元，而 GCP 到 2027 年底第三方 AI 云服务收入将超 730 亿美元，TPU 系统销售额外贡献超 1200 亿美元。GCP 最新季度增速为 82%，预计 2027 年将因 TPU 系统销售而加速至 100% 以上，为 Google 每股收益贡献约 3 美元。

ChainCatcher 消息，据 SemiAnalysis 披露，AMD于去年底至今年初与 Meta 和 OpenAI 达成基于业绩的认股权证协议，认股权证将根据两家公司采购并部署最高 6GW AMD Instinct GPU的情况分批归属，同时 AMD 股价需突破阶梯式目标（最高至 600 美元）。 随着 AMD 股价从 2026 年初约 200 美元区间上涨至目前的 500-600美元，SemiAnalysis 估算 Meta 和 OpenAI 的 GPU 资本成本已从约 2.15美元/小时 和 2.50美元/小时 分别降至约 1.60美元/小时 和 1.75美元/小时。若AMD股价升至 600-700美元，GPU本身资本成本将趋近于零；若进一步突破 1000 美元，则整个集群（含服务器、网络及CPU等）的全部资本成本对两家公司而言实际为零。该分析基于线性归属假设及6GW产能全部部署的前提，认股权证具体条款尚未公开。

ChainCatcher 消息，半导体研究机构 SemiAnalysis 发文指出，预计英伟达（Nvidia）在今年下半年（即 2027 财年下半年）将迎来巨大的产能爬坡，其数据中心计算业务收入预估将比当前市场共识预期高出 20%。 该机构表示，此前因 HBM4 遭遇技术瓶颈而推迟的英伟达新一代 Rubin 架构芯片，目前相关问题已得到解决，且前端晶圆供应已完成初步储备，即将进入大规模量产阶段。 此外，SemiAnalysis 强调，其预测数据建立在对全产业链的深度调研之上，涵盖从上游材料、晶圆代工、组件、服务器集成商，到下游超大规模云服务商及前沿 AI 实验室的动态。其追踪模型同时覆盖了博通、AMD、联发科及 Marvell 等主要 AI 芯片生态参与者。