牛市早报｜消费与健康‘十五五’规划重磅发布
【市场数据】 截至7月13日收盘，上证综指下跌2.06%，报3913.79点；深证成指下跌3.48%，报14522.85点；创业板指下跌3.1%，报3723.52点。 当地时间7月13日，美股三大指数全线收跌，道指下滑0.26%，纳指下跌1.55%，标普500指数下跌0.79%。大型科技股多数走低，英伟达、特斯拉跌幅超3%，Meta、谷歌跌幅超1%；微软上涨超1%。存储板块集体下调，闪迪跌幅超12%，SK海力士跌幅超9%，美光科技、西部数据跌幅超4%。 国际油价13日大幅攀升。截至当日收盘，纽约商品交易所
AI行业快讯：阶跃星辰首款智能体手机亮相；工信部警示Claude Code安全风险；韩国明年财政预算创新高
华泰证券分析：韩股未来走向何方？韩国股市自高位下跌超过20%，华泰证券判断这并非基本面恶化所致，因为企业盈利预测仍在持续上调。市场压力主要源于高集中度和高杠杆引发的高波动性：全球美元流动性边际收紧，加上韩国监管机构对杠杆交易的管控趋严，使得小幅调整容易被结构性放大。后续需关注产品赎回压力以及监管政策的最终落地。韩股杠杆风险分为两个层面：银行和非银机构提供资金，资金再流入杠杆金融产品，目前压力主要集中在杠杆ETF和期权等交叉加杠杆领域。第一层杠杆规模约为55.3万亿韩元，仍处于可控范围。中长期走势依然取决于
AI日报｜0714：阶跃星辰推出全球首个大模型原生智能体手机，Anthropic年化营收首次超越OpenAI
AI技术进展与落地 • 商汤推出并开源SenseNova-Vision统一视觉大模型 • 阶跃星辰发布全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo • AI大模型价格战全面打响，OpenAI、Meta、SpaceXAI纷纷降价 AI硬件与算力+机器人 • Anthropic据传与三星洽谈2纳米制程合作，启动自研AI芯片 • Meta自研AI芯片Iris登场，再投400亿美元加码数据中心 • 英特尔向爱尔兰工厂增投50亿欧元提升AI芯片产能 • 它石智航搭载旭日S600开启千台级工业具身机器人量产 • 加
谷歌TPU战略大转弯，与英伟达争夺AI芯片霸主之位
谷歌(350.67, -4.36, -1.23%)正加速将其自研张量处理单元（TPU）从内部工具转变为对外销售的商用AI芯片，直接挑战英伟达在AI硬件市场的统治地位。这家科技巨头已将TPU作为其AI超级计算机的核心组件，通过与博通的携手合作，谷歌的TPU业务已扩展至为Anthropic等外部客户提供完整的AI基础设施解决方案。 当前AI芯片市场格局中，英伟达仍以约86%的数据中心芯片收入占据主导地位。然而，谷歌的TPU正在凭借成本和系统优势撬动这一格局。据相关报道，谷歌自研TPU处理AI工作负载的成本可比
谷歌TPU突围云市场，挑战英伟达霸权
谷歌正大力推广其自研张量处理单元（TPU），进军由英伟达主导的新型云服务商领域。这些专为AI算力打造的云企业，目前普遍依赖英伟达GPU，因后者芯片与软件已成为训练AI模型的行业标配。 然而，据消息透露，谷歌正积极向这些新兴云厂商销售TPU，标志着其AI芯片战略从内部自用转向对外商业化的重要转型。 市场拓展并非易事。英伟达已与CoreWeave、Nebius、Lambda等头部云服务商建立深度合作，部分企业甚至获得其投资与优先供货权。有消息称，谷歌近期接触的一家云厂商明确表示，其当前合同与规划全部围绕GPU
美光确保硅片供应，AI芯片瓶颈恐向上游扩散
美光(937, -42.30, -4.32%)科技近期宣布向环球晶圆提供5亿美元战略融资，并签订为期十年的硅片供应协议，以支持其位于得克萨斯州谢尔曼的300毫米半导体硅片制造设施建设。作为美光计划至多30亿美元强化美国半导体供应链投资的一部分，此举旨在锁定未来DRAM、NAND及高带宽存储器的关键原材料供应。 市场分析认为，美光此举释放了一个重要信号，即硅片供应可能成为AI算力硬件领域下一个关键瓶颈。随着AI驱动的存储和逻辑芯片投资规模不断扩大，预计在2028至2030年间，半导体级硅片需求将急剧增长。分
两相液冷技术攻克高功率AI芯片散热难题
两相液冷技术攻克高功率AI芯片散热难题 当前AI芯片功率持续增长，热流密度逐步攀升，传统单相水冷方案已逼近物理极限。单相水冷借助显热换热移除热量，当负载骤然上升时热量积累速度远超散热速度，芯片进出口温差能达十五至二十摄氏度，芯片表面温差超过八摄氏度。长期剧烈的温度变化会引发热应力，加速芯片封装老化进程；与此同时散热响应存在滞后，高负载工况下频繁触发芯片降频，直接导致算力损失。传统单相水冷仅能承受约150W/cm²的热流密度，难以满足新一代高功耗算力芯片的工作要求。 两相液冷利用工质沸腾吸收潜热实现高效散热
芯片股重挫拖累美股，全球科技板块承压
周一，美国股市期货走低，主要芯片制造商股价大幅下挫，拖累大盘整体表现。此轮下跌与亚洲市场抛售潮相互呼应——韩国KOSPI指数暴跌近9%，因存储巨头SK海力士股价骤跌超15%并触发熔断，三星电子亦下跌近11%。 分析人士指出，此次抛售由多重因素共同推动：SK海力士上市后获利回吐、市场对其二季度业绩低于预期的担忧，以及三星宣布处置库存股带来的短期冲击。同时，中东地缘政治风险升温，美伊局势升级加剧避险情绪，进一步压制全球股市。 个股方面，SK海力士美股盘前一度下跌超8%，美光(928.54, -50.76, -
CoWoS产能告急 台积电订单外溢 英特尔封测厂受惠
快科技7月13日消息，AI芯片火爆导致先进封装需求激增，尽管台积电CoWoS不断扩产，产能依然紧张，外包订单开始转移。 CoWoS是台积电的核心封装技术，能将多颗芯片集成，虽是NVIDIA等巨头的制造关键，但产能始终捉襟见肘。 除NVIDIA外，苹果、博通、AMD、亚马逊、联发科等也是CoWoS的主要客户，不过产能依然难以满足所有需求。 台积电目前在新竹、台南、桃园、台中、苗栗等地拥有5座先进封装厂，嘉义在建，美国亚利桑那州也计划建2座，预计2029年投产。 受益于订单外溢，日月光、矽品、力成、京元电等封
AI周报：GPT-5.6上线、芯片突围、机器人量产
🤖 AI周报 | 2026年7月13日 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ **GPT-5.6三档齐发、DeepSeek造芯、大模型融资战白热化：AI圈这一周太疯狂了** ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ OpenAI的GPT-5.6正式解封，DeepSeek被曝自研推理芯片，中国大模型企业一周融资超400亿港元——2026年7月的第二周，AI行业用一连串重磅炸弹证明：这个夏天的AI竞赛，远没有到终局。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔥 **GPT-5.6正式全球上线：Op
国产AI芯片实现架构突破
每秒520万亿次浮点运算 国产AI芯片实现架构突破7月13日，我国首颗融合软件定义与三维近存计算技术的AI芯片在上海正式发布。该芯片基于14纳米工艺，达成每秒520万亿次浮点运算的性能，核心优势在于通过底层架构革新，开辟了一条不依赖先进制程的高性能算力发展新路径。该芯片采用软件定义与三维近存计算协同方案：一方面，软件定义技术使硬件资源能按任务需求动态分配，显著提升算力效率；另一方面，三维垂直堆叠将计算与存储单元高度集成，访存带宽高达每秒6.4TB，从架构层面有效破解长期存在的‘存储墙’难题。摆脱对制程微缩
三星加速芯片布局，龙仁新厂2029年提前开建
三星电子发言人确认，在存储芯片需求激增与全球人工智能基础设施热潮的推动下，公司决定将位于首尔南部龙仁市的首座芯片制造厂投产时间提前至2029年，整体建设周期最多压缩两年。 该工厂属于韩国规划的龙仁国家产业园区，原计划于2030至2031年间投产。投产时间的提前，将帮助三星更迅速地响应全球AI芯片市场的快速增长需求。 此次建厂加速是三星上月公布的大规模产能扩张计划的一部分。这家芯片巨头承诺投入2030万亿韩元（约合1.35万亿美元），扩建平泽和龙仁两大核心半导体生产基地；同时计划投资400万亿韩元（约合26
科技前沿速递：7月13日创新动态
资讯 | 跟踪动态 识别逻辑 发现机会2026.7.13热点本期关键词【技术下沉细分场景】OpenAI GPT-5.6布局企业API与智能体市场，南科大研制自适应变刚度视触觉传感机器人达成精准病灶定位，京东物流落地国内首个L4级自动驾驶重卡货运示范，西北师大推出‘千纪源’碳-14核电池实现微型超长续航.....PART 1: 人工智能AI企业加快自研芯片进程；万通道3D纳米激光直写光刻机正式发布。全球首个人形机器人全尺寸VLA框架问世；行业首个L4级自动驾驶重卡货运示范启动。PART 4:新能源与新材料国
AI日报：苹果自驾项目虽败，却铸就AI芯片辉煌 (1/9篇) · 7月13日
2026年07月13日星期一 · 9 篇精选● TechCrunch● The Verge● Ars Technica● MIT Tech Review# 1The Verge10h 前 🔧 芯片虽然苹果的自动驾驶汽车计划“泰坦”最终未能落地，但它却成了推动公司芯片技术飞跃的关键引擎。项目初期，苹果就意识到实现自动驾驶需要强大的本地AI处理能力，这直接促成了其自研芯片在AI算力上的巨大突破。如今，iPhone和Mac中强劲的神经网络引擎，其技术根基可追溯至当年为汽车研发的处理器。这一“失败”项目证明，大型
AI自研芯片时代来临：九个月造芯颠覆行业
Michael | 五源资本投资人2026年6月，OpenAI与博通联合发布了一款名为Jalapeño的推理芯片。其具体参数未公开，但两点突破更引人注目：第一，这颗芯片完全由OpenAI基于自身模型架构、未来路线图与推理体系从零定义，博通负责硅片实现——OpenAI不再满足于采购通用算力，而是追求量身定制的硬件。第二，这款逼近光罩极限的先进制程芯片，从立项到流片仅耗时九个月，据双方称，创下高性能芯片开发速度的历史纪录。缩短周期的关键助力，正是OpenAI自研的AI模型。AI芯片的上半场已告一段落，英伟达是