1、 模拟：行业复苏与国产替代共振，车规/工业市场重点突破
国内市场：模拟芯片需求旺盛，国产替代空间广阔。9 月 13 日，中国商务部对原产于美国的进口相关模拟芯片发起反倾销调查，此次调查主要针对的是使用40nm及以上工艺制程的通用接口芯片和栅极驱动芯片。初步证据显示，2022至2024年间，这些自美进口的芯片数量增长了 37%，但价格却下降了 52%，这种“量增价跌”的现象涉嫌倾销。
目前，国内企业在消费电子市场实现规模与利润的稳健增长；车规、工业市场技术壁垒较高、客户黏性较强，国产化率仍处于低位，替代空间广阔。随着技术积累与认证突破，车规级芯片国产替代稳步推进。2025Q2，中芯国际表示，从平台看，模拟芯片需求增长显著，图像传感器平台收入环比增长超两成，射频收入环比有较高的增幅。
全球市场：全球模拟芯片行业呈现复苏态势，多家龙头企业营收恢复正增长态势。德州仪器、亚德诺、思佳讯、英飞凌、意法半导体在全球模拟市场中排名居前。其中，德州仪器自 2023 年以来单季营收和净利润持续同比负增长，2025H1 恢复正增长态势，25Q1 营收 40.7 亿美元（yoy+11%），净利润 11.79 亿美元（yoy+7%）；25Q2 营收 44.5 亿美元（yoy+16%），净利润 12.95 亿美元（yoy+15%）。
价格策略方面，德州仪器 8 月启动新一轮价格调整，覆盖超 6 万款产品型号。此前，6 月德州仪器曾对 3300 款产品涨价，针对中国区涨价料号以低利润率为主。本次调整结构性显著：整体价格区间上移 10%-30%，其中超四成产品涨幅突破 30%。工业和汽车电子调价幅度较大。分应用领域，工业控制、汽车电子等长周期应用领域的调价力度较大，消费电子与通信设备温和调价。数字隔离器、隔离驱动芯片等关键器件价格普遍上涨 25%以上。
市场策略层面，TI 通过上调老款产品价格，引导客户转向新品，以优化产品结构并提升利润空间。供应链层面，25Q2 市场需求高涨或受到关税扰动，持续复苏情况仍需跟踪。
2、 存储：HBM 及定制化存储需求高增，价格进入上行周期
（1）AI 需求强劲驱动叠加原厂产能调配，存储芯片定价环境改善
云侧：算力升级推高 DRAM 需求，云厂商持续扩大资本开支。受 AI 基础设施建设的驱动，2024 年亚马逊、谷歌、微软、Meta 等四大云厂商资本开支合计超过 2300 亿美元，云厂商资本开支逐季攀升。谷歌将 2025 年资本开支从 750 亿美元上调至 850 亿美元，2026 年资本开支将继续增长；微软预计单财季资本开支超过 300 亿美元（环比增长将超过 24%），2026 财年增长放缓；Meta 将 2025 年资本开支上修至 660-720 亿美元，2026 年资本开支保持高增速，到 2028 年 Meta将在人工智能基础设施方面投资约 6000 亿美元。
2025 年 HBM 出货量同比增长 70%。数据中心和 AI 处理器需要使用高带宽内存（HBM）处理低延迟大量数据，HBM 需求高增。根据 TrendForce，SK 海力士已于 2024H2 量产全球首款 36GB 的 12 层 HBM3e 产品；美光于 2025 年初量产12 层 HBM3e。根据TechInsights数据，2025年，HBM出货量预计将同比增长70%。OpenAI“星际之门”数据中心项目 2029 年预计每月采购 90 万片晶圆，或占全球DRAM 总产量的 40%。
端侧：AI 硬件迭代加速扩容。AI 训练和推理对高带宽、大容量存储的需求激增。AI 服务器普遍采用大容量 SSD，且推理侧和端侧（如 AI PC、AI 手机）的存储容量也在提升。三星、苹果、华为等头部厂商加速端侧大模型部署，推动 AI 手机、AI PC 的迭代发展，并向可穿戴、智能车、XR 等领域延伸。AI 手机新品强化实时翻译、图像生成等本地 AI 功能，倒逼存储硬件升级。
存储芯片价格进入上行周期。2024 年以来，存储芯片市场持续面临供过于求的局面，导致价格持续下行，厂商利润承压。美光、三星、SK 海力士等存储厂商将产能转向利润更高的 HBM 和 DDR5/LPDDR5，导致 DDR4 等传统制程供给紧张，短期市场出现供需结构性失衡，推动 DDR4 价格异常上行。
目前市场库存去化已较为明显，原厂自 2025 年 9 月起掀起新一轮涨价。9 月下旬，三星向主要客户发出第四季度提价通知，计划将部分 DRAM 价格上调 15%至 30%，NAND 闪存价格上调 5%至 10%。美光在 9 月一度暂停部分存储芯片报价，恢复报价后，新价格普遍上涨约 20%。闪迪也已在 9 月上调 NAND 闪存报价，幅度约为 10%，消费级与企业级产品均有涉及。
（2） 定制化存储前景广阔
端侧 AI 驱动定制化存储需求高增。随着 AI 加速向边缘端和终端设备渗透，传统通用存储已难以满足多样化的带宽、功耗和物理空间的要求。AI 手机、AIPC、机器人、AR/VR 等设备需要更高带宽、更低功耗和更紧凑形态的存储解决方案。兆易创新积极布局的 3D 堆叠技术，类似华邦 CUBE 方案，采用 2.5D/3Ddie-to-die 先进封装（Chiplet），通过将存储单元与 SoC 主控芯片集成，大幅缩短数据传输路径，有效实现近存计算，在提升带宽的同时降低功耗。
CUBE 方案带宽性能与 HBM2 相当，且无需 PCB 走线，进一步节省布板面积，具备更优的经济性和能效比。CUBE 方案支持灵活定制，能够根据端侧 AI 设备的差异化需求，适配存储接口、封装形式和容量配置（通常 1-8GB），完美契合低功耗、高带宽及中低容量场景，包括可穿戴设备、边缘服务器、智能监控、ADAS 及协作机器人等多个高增长领域。
3、 高性能计算：国内头部云厂商开展军备竞赛，国产 GPU 持续迭代
阿里巴巴计划于 2025 至 2027 年间投入人民币 3800 亿元，全面加码人工智能与云计算基础设施领域。该投资规模显著超越公司过去十年在该领域的累计资本开支。预计阿里巴巴、字节跳动、腾讯等国内头部云厂商 2025 年度资本开支均将达到千亿量级，进一步推动国产算力芯片需求持续高速增长。在国产 GPU 领域，华为、寒武纪、海光信息等厂商凭借持续的技术突破与产品迭代，市场竞争力不断增强。
华为已构建覆盖芯片、大模型、操作系统及 AI 处理器的全栈技术体系。华为明确了昇腾路线图：Ascend 950PR 将于 2026Q1 推出，950DT 将于 2026Q4 推出，2027Q4 推出 Ascend 960 ，2028Q4 推出 Ascend 970，迭代周期约为一年。寒武纪思元系列产品已广泛应用于浪潮、联想等多家主流服务器厂商的产品中，智能处理器 IP 产品终端部署量超过一亿台。海光信息深耕“芯片—操作系统—应用”全栈生态，其 DCU 系列产品兼容通用“类 CUDA”环境，支持 LLaMa、GPT、通义千问等国内外主流大模型训练与应用，达到国内领先水平。
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