美光科技执行长马罗特拉（Sanjay Mehrotra）23日在接受外媒专访时表示，受AI浪潮推动，全球内存芯片正面临严重短缺，预计这一供需紧张局面将持续至2026年之后，而新增产能要到2028年前后才会逐步释放。

他指出，当前内存已成为所有高端计算系统的核心组件，无论是消费电子、数据中心还是AI基础设施，都高度依赖稳定供应。但目前美光对主要客户的供货满足率仅约50%至67%之间，整体供需失衡仍较为严峻。

在谈及产能扩张周期时，马罗特拉表示，晶圆厂建设本身周期极长，其中厂房土建工程往往需要数年时间，随后还包括设备安装、调试及产线认证等多个阶段，因此整体扩产进程受到显著制约。

在具体投资布局方面，美光正于美国维吉尼亚州马纳萨斯、爱达荷州博伊西以及纽约州锡拉丘兹等地同步推进晶圆厂建设，总投资规模预计高达2000亿美元。其中，博伊西工厂有望在明年年中率先实现晶圆产出，而纽约厂区规划建设四座晶圆厂。

马罗特拉表示，随着上述产能在未来逐步落地，美光在美国本土的产量占比有望从目前约10%提升至40%左右。

最后他表示，尽管市场对内存需求前景保持乐观，美光仍将坚持谨慎扩产策略，持续关注供需平衡，以支持长期稳定增长。

韩国半导体行业近期围绕绩效奖金的争议，也开始延伸至中国台湾地区半导体产业。根据台媒5月23日报道，全球最大晶圆代工厂台积电内部，近期传出年度绩效奖金可能调整的消息，并在员工社群中引发讨论。

报道称，部分与台积电相关的网络社群中，流传着“今年7月绩效奖金可能下调约15%”的传闻，同时也出现员工表达不满、甚至讨论罢工的声音。

不过，目前相关内容主要仍停留在社群讨论阶段，台积电尚未对此作出正式回应。

部分员工认为，公司近年来持续扩大资本支出与全球建厂计划，可能会影响奖金分配。由于台积电奖金制度仅设有“营业利润1%以上”的最低门槛，实际发放比例仍由董事会决定，因此外界对于奖金调整空间存在一定关注。

有员工表示，目前奖金制度弹性较大，管理层拥有较高调整权限。

尽管市场出现奖金调整传闻，但台积电整体营运依然维持强劲增长。公司今年4月营收达到4107.26亿新台币，同比增长17.5%。

与此同时，台积电也持续推进全球扩产，包括中国台湾、美国、日本与欧洲等地的新厂建设。今年资本支出规模最高预计达到560亿美元。

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5月22日，东芯股份发布公告称，公司计划发行境外上市外资股（H股），并申请在香港联合交易所主板挂牌上市。这意味着，这家已登陆科创板的本土存储芯片企业，正式启动“A+H”双平台资本布局，进一步迈向国际化发展。

东芯股份表示，此次赴港上市主要是为了满足公司业务扩张需求，进一步增强资本实力与综合竞争力。

业内人士认为，港股市场作为连接内地与国际资本的重要金融枢纽，对于研发投入高、资金需求大的半导体企业具有较强吸引力。对于东芯股份而言，建立境外融资平台，不仅有助于引入海外战略投资者，也为未来国际并购、技术合作以及海外业务布局提供更多空间。

作为国内少数同时具备NAND Flash、NOR Flash与DRAM设计能力的存储芯片企业，东芯股份产品目前已覆盖通信设备、物联网、工业控制及汽车电子等多个领域。

近年来，随着国产替代需求持续提升，公司在消费电子与网络通信等细分市场的份额也在稳步增长。

不过，存储芯片行业本身具有明显周期性，同时又属于技术与资本双密集型产业。尤其是在行业低谷阶段，企业能否持续保持高强度研发投入，往往决定其能否穿越周期并抢占下一代技术节点。

此次赴港上市所带来的新增融资能力，也被市场视为东芯股份进一步推进先进存储技术研发的重要支撑。

国产大模型DeepSeek于5月22日宣布，旗下旗舰模型V4-Pro API价格永久下调75%，其中输入（缓存命中）价格低至每百万Tokens仅0.025元，输入（缓存未命中）3元，输出6元，创下全球最低纪录。

当前全球AI算力成本持续上涨，核心原因在于产业链失衡。

一方面，万亿级模型推动HBM、高端DRAM等AI存储需求暴增，而三星、SK海力士、美光等原厂又将产能优先投向高利润AI产品，导致供给紧张、价格上涨；另一方面，AI智能体和生成式应用快速增长，推理端调用量激增，电力、带宽与服务器成本不断攀升，“烧钱换市场”的模式已难以持续，因此API涨价逐渐成为行业普遍选择。

但DeepSeek的降价并非单纯补贴，而是建立在技术重构带来的成本优势之上。

首先，其自研稀疏注意力机制与混合专家（MoE）架构，大幅降低长上下文推理算力消耗，V4系列处理百万级Token时，算力消耗仅为上代的27%，KV Cache占用也降至10%。

其次，DeepSeek正在深度适配昇腾等国产算力平台，降低对海外高端GPU的依赖，进一步压缩硬件成本。

此外，DeepSeek还通过推理侧工程优化提升算力利用率，并利用规模效应摊薄固定成本，形成“用量越大、成本越低”的循环。

某种程度上，这也意味着AI行业的竞争逻辑正在变化：未来比拼的不只是模型能力，更是谁能真正把推理成本打下来。

华为近日发布面向AI推理与数据中心场景的全新SSD产品——OceanDisk 1800系列，首批提供61.44TB与122.88TB两种容量规格，未来还计划推出245TB版本。相比容量本身，这款产品更受行业关注的，其实是背后的封装方案创新。

目前，国内存储厂商在NAND Flash层数与单颗裸片密度方面，与国际头部厂商仍存在一定差距。以长江存储Xtacking 4.0为例，其最高层数为232层，在单Die容量上相较海外更高层数产品仍有差异。如果继续采用传统BGA或TSOP封装方案，SSD整体容量会受到明显限制。

为解决这一问题，华为在OceanDisk 1800系列中引入了Die-on-Board（DoB）封装技术。简单来说，就是将NAND裸片直接焊接在PCB板上，绕过传统封装中间环节，通过提升裸片堆叠与部署数量，实现更高容量设计。

相比传统方案，DoB不仅能够提升空间利用率，也有助于降低部分封装成本。

不过，这种方案对工程能力提出了更高要求。由于裸片直接部署在PCB板上，产品需要解决信号完整性、供电稳定性以及散热管理等问题，尤其是在高容量、高并发的数据中心场景下，对整体系统设计挑战更大。

从OceanDisk 1800已经实现量产来看，意味着相关技术方案已经具备较高成熟度。