AI硬件行业日报 | SK海力士Q2利润暴增557%仍不及预期HBM4下半年扩产、9500亿美元半导体大单锁定韩国产能、英特尔十五年最强业绩18A进入试产

📌 今日要点

• SK海力士财报：Q2营收79.32万亿韩元(+257%)，营业利润60.54万亿韩元(+557%)创历史新高，但低于市场预期，股价暴跌9.6%。HBM4已批量出货下半年大幅扩产
• 9500亿美元大单：三星+博通签5年2000亿美元协议(含HBM+2nm代工+先进封装)，SK集团+英伟达签5000亿美元+合作(含HBM供应+2GW数据中心)
• 英特尔最强Q2：营收161亿美元(+25%)创十五年最佳，DCAI部门+59%，Intel 18A-P进入风险试产，资本开支上调至200亿美元
• DRAM超级周期：三季度合约价预计涨13-18%，HBM定价预期从翻倍上调至2.5倍现价，三星HBM4量产突破重入英伟达供应链
• AMD物理AI全栈：发布Kria AI机器人方案，锐龙AI嵌入式X100(16核Zen5+50TOPS NPU)，覆盖机器人"大脑-脊柱-关节-传感器"
• Cerebras推理换代：GPT-5.6 Sol在Cerebras WSE-3上达750 token/s，OpenAI首次将旗舰模型与非英伟达路线绑定超低延迟推理
• 端侧AI万亿赛道：2026年AI手机预计出货1.47亿台，AI PC 2800万台，NPU市场规模62.5亿美元CAGR 24%

导读

今日AI硬件产业的核心命题是"确定性争夺与范式裂变"。7月29日SK海力士交出了一份矛盾的成绩单：Q2营业利润60.54万亿韩元同比暴增557%，毛利率83%，营业利润率76%——这是全球半导体行业历史上最赚钱的季度之一。但市场预期更高，营收和利润均低于分析师预估约5%，股价单日暴跌9.6%，较6月高点回撤超50%。未达预期的根源恰恰是SK海力士最引以为傲的HBM——长期协议锁定了价格弹性，通用DRAM涨价红利无法充分兑现。但SK海力士的回答很清晰：已与10家核心客户签署5年期LTA，约50%收入来自长期协议；HBM4已于二季度量产出货，下半年大幅扩产；HBM4E样品上半年已交付，2027年量产；即便行业扩产，存储芯片供给过剩可能性极低。与这份财报同时落地的，是两笔总规模9500亿美元的半导体世纪大单：三星与博通签署5年期超2000亿美元协议——不仅涵盖HBM供应，还延伸到2nm代工和先进封装；SK集团与英伟达签署5000亿美元+战略合作，包括HBM供应和2GW数据中心部署。本质是美国用意向书锁定韩国未来五年的高端产能、技术路线和基础设施，让韩国成为AI产业的"亚洲工厂"。英特尔则在另一条线上打出翻身仗：Q2营收161亿美元同比增长25%，创近十五年来最强业绩。DCAI部门营收62.6亿美元同比增59%，Intel 18A-P进入风险试产，采用ASML高NA EUV技术，资本开支从180亿上调至200亿美元。DRAM超级涨价周期的预期也在全面上修——三季度合约价预计再涨13-18%，HBM年度定价预期从翻倍上调至现价2.5倍，三星HBM4实现量产突破重新切入英伟达高端供应链(11.7Gbps版本仅三星可稳定供货)。AMD在Advancing AI 2026大会上发布Kria AI机器人全栈方案，将CPU+GPU+NPU+FPGA异构计算塞进同一套机器人架构，从云端训练到边缘推理的完整产品线正式成型。Cerebras则用750 token/s的速度宣告推理架构换代——OpenAI旗舰GPT-5.6 Sol搭载Cerebras WSE-3，这是前沿大模型第一次把"快"卷到硬件路线本身。端侧AI万亿赛道同步进入规模化兑现期，2026年AI手机预计出货1.47亿台。说到底，从9500亿美元的产能锁定到DRAM涨价的预期反转，从SK海力士"利润暴增仍不及预期"的矛盾到Cerebras"推理架构换代"的信号，AI硬件产业正进入一个确定性溢价的新阶段：谁锁住了产能、谁掌握了技术代差、谁在正确的推理路线上——谁就拥有下一轮竞争的入场券。

一、SK海力士Q2财报：利润暴增557%仍不及预期，HBM4下半年大幅扩产

7月29日，SK海力士公布2026年第二季度财报。营收79.32万亿韩元（约545.5亿美元），同比增长257%，环比增长51%；营业利润60.54万亿韩元，同比增长557%，环比增长61%；净利润93.92万亿韩元（含出售铠侠股权等一次性投资收益约62万亿韩元），同比暴增1242%。上半年累计营收首次突破100万亿韩元大关。营业利润率76%，毛利率83%——均处于全球半导体行业历史最高水平。

然而两项核心指标均低于市场预期：营收低于分析师预估的84万亿韩元约5%，营业利润低于预估的64万亿韩元约5%。财报公布后股价重挫9.6%，较6月高点累计下跌约53%，市值跌破1000万亿韩元。

未达预期的根源恰恰是HBM占比过高。HBM通过长期协议锁定价格，无法充分享受通用DRAM现货暴涨的弹性收益。二季度通用DRAM价格环比涨幅约30%，NAND涨幅50%-55%，但SK海力士收入中HBM占比过高，限制了从通用存储涨价中的获益空间。此外，部分高附加值产品出货计划延后至下半年，产品结构变动拖累了综合均价。

但在电话会议上，SK海力士传递了清晰的前瞻信号。HBM4已于二季度启动批量出货，良率与品质接近成熟量产的HBM3E水平，下半年将大幅扩充产能供给。HBM4E样品已于上半年向主要客户交付，采用经过验证的成熟制程，计划2027年实现量产。公司已与约10家核心客户完成5年期长期供货协议（LTA）谈判，约50%收入来自长期协议。自研iHBM技术可有效解决HBM5散热难题，降低30%以上热阻。SK海力士明确表示：并未看到AI投资放缓迹象，云服务商AI相关资本投资在2027年后仍将持续，即便行业扩产，存储芯片供给过剩可能性极低。

二、9500亿美元半导体世纪大单：三星博通2000亿+英伟达SK集团5000亿

韩国总统政策办公室主任金容范在新闻发布会上宣布了两笔总规模9500亿美元的半导体战略合作协议。

第一笔：三星电子与博通签署5年期、价值超2000亿美元的谅解备忘录。协议包含两大核心：一是先进存储供应，涵盖HBM高带宽内存，支撑博通下一代AI加速器；二是代工合作，聚焦三星2nm及以下制程，用于博通无线宽带通信（WBC）产品，并预计延伸到2.3D和2.5D先进封装技术。博通2026年AI半导体收入预计增长200%以上至160亿美元，已获得10GW数据中心承诺，有望在2027年实现2000亿美元AI半导体收入。

第二笔：SK集团与英伟达签署5000亿美元+全面战略合作，涵盖HBM供应、AI算力基建配套、技术联合研发等多维度。同时SK集团将部署2GW英伟达Vera Rubin AI工厂系统。英伟达此前已将下一代Vera Rubin平台HBM4需求的约70%分配给SK海力士。

这两笔大单的本质是美国用意向书（而非有约束力的合同）锁定韩国未来五年的产能、技术路线和基础设施。三星与SK海力士把绝大多数先进制程产能投向海外长期订单，通用DRAM产能持续收缩，留给长鑫等国产替代厂商的市场空间进一步扩容。但从另一个角度看，韩国国家级巨额产业投入高度绑定美国科技企业的采购意向——一旦地缘格局变化、AI需求降温，或美国转而扶持本土制造（如美光），韩国的产能将成为沉没成本。

三、英特尔Q2创十五年最强业绩：DCAI暴增59%，18A进入风险试产

英特尔发布2026年第二季度财报，交出近十五年来最强业绩答卷。报告期内实现营收161亿美元，同比增长25%，大幅超出市场预期的144亿美元。调整后每股收益0.42美元，较市场预期翻倍。

分业务来看：数据中心与人工智能业务部门（DCAI）贡献营收62.6亿美元，同比增长59%，是拉动业绩的核心引擎；客户计算事业部（CCG）营收89亿美元，同比增长13%；代工服务Intel Foundry营收58亿美元，同比增长31%，增速将近一季度的两倍。

制程技术方面，Intel 18A-P已进入风险试产阶段，按既定时间表稳步推进。公司已采用ASML EXE高数值孔径极紫外光刻技术，用于部分型号第三代酷睿Ultra处理器（代号Panther Lake）的大规模量产。公司宣布投资50亿欧元扩大产能，重点提升基于Intel 3制程的至强6及下一代至强处理器产量。三季度营收指引158-168亿美元，全年资本开支从180亿美元上调至200亿美元，2027年还将进一步增加。

值得关注的是英特尔在存储领域的战略布局：Z-Angle Memory（ZAM）技术正在加速开发，一种DRAM 3D堆叠架构，面向AI系统和高性能计算，追求更高密度、更高带宽、更低功耗。前SK海力士CEO的加盟进一步强化了英特尔的存储战略。

四、DRAM超级涨价周期延续：HBM定价预期上调至2.5倍，三星HBM4量产突破

存储芯片涨价预期在7月全面上修，推翻了此前"三季度涨幅放缓"的市场共识。

价格走势复盘：2025年Q3 DRAM合约价环比涨40%，Q4涨13-18%，2026年Q1暴涨90-95%，Q2再涨58-63%。此前TrendForce预判三季度合约涨幅上限仅18%、四季度看平。但6月底现货市场彻底反转，7月前三周累计涨幅超15%，机构全面上调预测：三季度ASP涨幅13-18%，四季度仍有10-20%上涨空间。2027年全年DRAM ASP预计再涨20-30%，无快速下跌基础。

HBM定价逻辑重构最为引人注目。此前市场统一预判2027年HBM价格翻倍，但6月现货暴涨后假设全部失效。最新涨幅区间：中性130-150%，乐观170%，极端情景200%。行业共识涨幅约150%，对应价格为当前2.5倍。英伟达占据全球HBM需求70-75%，采用年度长约主导行业定价锚点，但长约锁定后DRAM持续暴涨导致价差扩大。

三星HBM4实现量产突破是本轮最大变量。核心性能pin speed基准11.7Gbps，样品峰值可达13Gbps。三星采用激进制程路线：base die采用自研先进代工，DRAM core die落地最新1c节点。此前HBM3E英伟达认证拖延一年半导致份额跌至20%以下，新管理层将目标从"利润最大化"转为"夺回份额"。英伟达Rubin双规格HBM4方案中，11.7Gbps高端档仅三星可稳定批量供货，SK海力士仅少量样品达标（主流11Gbps），美光性能偏弱。三星以更高成本换取性能冗余，修复了英伟达供应链信任。

供给侧刚性约束持续。全球原厂渠道存储库存仅3-5周，远低于8-12周安全标准。三星DRAM月产能78万片→88万片，SK海力士54.5万→64.5万，美光34万→44万。但存储晶圆建厂、设备调试、良率爬坡周期长达18-24个月，新增产能要到2027年底至2028年才能大规模贡献出货。

五、AMD发布Kria AI机器人全栈方案：物理AI从云端到边缘的完整拼图

在Advancing AI 2026大会上，AMD发布面向物理AI的软硬件"全家桶"Kria AI解决方案，将AMD CPU、GPU、NPU和FPGA的异构计算能力整合进同一套机器人架构。

核心产品锐龙AI嵌入式X100系列处理器，在单颗嵌入式SoC上集成最多16个"Zen 5"CPU核心、独立级RDNA 3.5集成iGPU以及高能效XDNA 2 NPU（约50TOPS算力），最高支持128GB统一内存、约273GB/s带宽。三类计算引擎共享统一内存，减少跨计算域的显式数据迁移。CPU用于实时控制，完整控制周期低于125微秒；iGPU用于沉浸式图形处理，实现不到100毫秒的π0.5 VLA模型AI推理；NPU提供低时延确定性性能，视觉检测任务仅需不到0.4毫秒。

AMD的机器人产品拼图就此完整：Instinct与EPYC负责模型训练和推理基础设施，ROCm提供跨平台GPU软件基础，X100在机器人端处理推理、编排和控制，第二代Versal AI Edge充当机器人"脊柱"负责高速数据与自适应计算，Zynq UltraScale+负责"关节"和实时控制，Spartan UltraScale+负责传感器连接与底层接口。AMD同步推出开放机器人合作伙伴网络，汇聚ODM、ISV、仿真提供商、传感器公司、安全基准测试伙伴和系统集成商。

锐龙AI嵌入式X100系列已于6月开始向客户提供样品，预计第四季度量产供货。Kria AI系统模块预计第四季度通过ODM合作伙伴供货。黑芝麻智能同期与正行创新达成战略合作，基于端侧AI芯片SesameX系列机器人平台推进具身智能规模化落地。

六、Cerebras 750 token/s + GPT-5.6 Sol：推理架构正式换代

OpenAI在2026年7月发布GPT-5.6时官宣：旗舰档Sol版本将在Cerebras上提供最高750 token/秒的推理速度。这不是一条刷屏视频的辟谣——OpenAI负责Codex和ChatGPT的工程师Tibo确认，此前疯传的Blender演示视频跑的只是普通/fast模式，真正跑在Cerebras上的GPT-5.6 Sol速度更快。

Cerebras WSE-3的反常识之处在于不把晶圆切成小块封装，而是直接把整张硅晶圆当一颗处理器。官方数据：4万亿晶体管、125 petaflops、90万个计算核心、44GB片上SRAM、21 PB/s聚合带宽。大模型推理很多时候不是算不动而是搬得慢，Cerebras这条路就是把数据搬运时间焊死在片上。

Cerebras的CSL编程模型与CUDA完全不同——没有线程、warp、shared memory那套世界观，更像在二维网格上布置计算和路由让数据自己流过。750 token/s不是调参数蹦出来的，背后是整套异构硬件和软件协同。此前Cerebras已把OpenAI开源模型gpt-oss-120b跑到3000 tok/s级别，但那只是开源MoE模型；750 tok/s对应的是闭源旗舰Sol，难度完全不同。

这件事的真正意义在于：OpenAI已公开把前沿模型、非英伟达路线、超低延迟推理绑成了一件正式产品。此前AMD与Cerebras联合推出分离式推理平台，将Prefill和Decode拆分到不同硬件，5倍能效直挑英伟达统一GPU架构。现在OpenAI直接用Cerebras跑旗舰模型——推理架构的范式分裂已经开始。

七、端侧AI万亿赛道进入规模化兑现期：AI手机1.47亿台，NPU市场62.5亿美元

2026年被产业界定为端侧AI从技术试点走向大规模商业化落地的拐点年。据IDC预测，2026年国内AI手机出货量有望达到1.47亿台，占国内手机市场半数份额；AI PC全年出货量有望突破2800万台。NPU市场规模已达62.5亿美元，正以超过24%的年复合增长率冲向2030年的150亿美元。

端侧AI芯片赛道在WAIC 2026上呈现两大分化形态。一是SoC路线：此芯科技P1芯片集成12核CPU+10核GPU+3核NPU，整体算力45 TOPS，像一台完整"AI电脑"被压缩进单颗芯片；瑞芯微RK3588搭载6 TOPS NPU已渗透进AIoT千行百业。二是端侧协处理器路线：光羽芯辰TC1020、后摩智能力谋LM5070、瑞芯微RK1828/1820、微珩科技扶光LPU等，不具备独立运行操作系统能力，作为"AI外挂"通过PCIe接口与主控协同工作。

手机端侧AI竞争也进入白热化。华为凭借openPangu 2.0（512K长上下文，2B激活参数端侧常驻）+HarmonyOS 7 Agent亲和系统架构（2100+系统级能力、500+第三方Skill）暂列综合第一；小米MiMo-V2.5-Pro激活参数42B，FP4量化在通用GPU上生成速度1000 tokens/s；华为MateBook Pro S首发麒麟XE90处理器，单核性能提升23%、能效比提升25%、NPU性能提升40%，整机仅798g成为全球最轻14英寸金属笔记本。

德州仪器TinyEngine NPU带来能效革命：嵌入MSPM0系列MCU，单次推理延迟降低90倍，能耗骤降超120倍，让AI在纽扣电池供电设备上持续运行。恩智浦i.MX 93W首次将专用NPU（1.8 eTOPS）与安全三频无线连接集成在单一封装中，替代多达60个分立元件。中国端侧AI芯片已跨越技术验证期：星宸科技带AI算力SoC累计出货突破5.5亿颗，晶晨股份6nm芯片预计2026年出货突破3000万颗。

趋势总结

今日AI硬件产业释放出三个核心信号。

第一，确定性溢价成为主旋律。 9500亿美元的半导体世纪大单、SK海力士10家客户5年期LTA、长鑫与字节70亿美元和腾讯30亿美元的长期协议——产业链每一环都在疯狂锁定确定性。HBM产能售罄至2027年，设备交期延长1.5-2倍，晶圆厂建设周期18-24个月，这一切意味着：在AI硬件领域，"有产能"比"有技术"更值钱，"锁住了产能"比"造出了产品"更重要。

第二，存储超级周期远未见顶。 市场一度认为三季度涨幅会放缓、四季度看平，但6月底现货反转彻底推翻了这一预期。DRAM三季度仍涨13-18%，HBM定价预期从翻倍飙升至2.5倍，2027年全年仍预涨20-30%。三星HBM4量产突破重新切入英伟达供应链，打破了SK海力士一家独大的格局——竞争加剧反而说明市场蛋糕足够大。SK海力士"利润暴增557%仍不及预期"的矛盾，恰恰说明市场对AI存储的定价已经透支了当前涨幅，但这种透支本身又反过来锁定了涨价的确定性。

第三，推理架构范式分裂已经开始。 Cerebras 750 token/s跑GPT-5.6 Sol，AMD+Cerebras分离式推理5倍能效，AMD Kria AI全栈布局物理AI——英伟达统一GPU架构的垄断地位正在被多方向同时撕开缺口。当OpenAI愿意把旗舰模型绑定到非英伟达路线上时，信号已经很明确：推理不再是一种硬件包打天下。端侧AI万亿赛道的同步爆发进一步加速了这一分裂——NPU从云端到纽扣电池的全面渗透，意味着AI算力的形态正在从集中式走向分布式、从通用走向专用。

说到底，AI硬件产业正从"谁的产能大谁赢"的上半场，进入"谁在正确的技术路线上、谁锁住了供应链确定性、谁能在成本与效率之间找到平衡点"的下半场。9500亿美元的大单锁定了五年格局，但五年之后谁站在正确的一边——这才是真正的悬念。