国民技术盘中飙升逾 9%，已向全球电源巨头批量出货
扎根香港，布局全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖评选正式开启！发掘最具潜力的资本力量，您的投票，意义非凡 立即投票 国民技术（02701）盘中涨幅超过 9%，截至今日发稿，股价上扬 6.37%，现价为 13.02 港元，成交总额达 1.45 亿港元。 国民技术在投资者互动平台上指出，目前受 AI 算力需求激增驱动，加之晶圆代工及原材料成本上涨，国内外 MCU 行业普遍出现价格上调。公司自今年 4 月起已对芯片产品实施合理的价格调整。另外，公司最近发布了 N32H493MCU 新品，可兼容 800G/1.6T
韩国股市创纪录新高
6月1日，韩国股市开盘后持续走强，截至北京时间10：34，韩国交易所因KOSPI 200期货上涨5%而触发熔断机制，程序化交易暂停五分钟。韩国综合指数上涨超过4.6%，达到8873.11点，再创历史新高，年内涨幅已超过110%，继续领跑全球股市。韩国股市总市值连续超越英国、加拿大等市场，成为全球第七大资本市场，目前正接近印度市场，有望成为全球第六大资本市场。个股方面，三星电子、SK海力士、LG电子股价均创历史新高。截至发稿时，三星电子涨幅从10%回落至9%左右，年内累计上涨近190%；SK海力士上涨超过2
AI 引爆芯片普涨：功率与存储告急，车企抢货难
AI 热潮不止于 GPU！功率器件、MCU、存储全线涨价，半导体新周期已至？过去两年，市场焦点始终集中在英伟达的 GPU 上。然而许多人并未察觉：GPU 虽是 AI 服务器中最耀眼的组件，却非数量最多的芯片。当全球互联网巨头疯狂扩建 AI 数据中心时，真正获益的已不仅是 GPU，而是整个半导体产业链：近期市场接连传出消息：这预示着：由 AI 引发的涨价浪潮，正从算力芯片向基础芯片蔓延。新一轮半导体繁荣周期正在酝酿。近期业内最受瞩目的动态之一：英飞凌（Infineon）宣布上调部分功率器件及电源管理 IC
国民技术午盘涨近4% 联手安谋科技签订Arm授权协议
国民技术（02701）午盘交易时段涨幅超过5%，截至发稿时，股价上扬3.78%，报14.55港元，成交金额达1.19亿港元。 国民技术与安谋科技联合宣布，双方达成多年期Arm Total Access技术授权订阅许可协议。基于Arm全球化技术架构，双方将在嵌入式芯片设计、MCU产品规划等领域深化技术协同，充分整合Arm业界前沿的计算技术资源，共同推动本土芯片技术在AI浪潮中的创新升级。 责任编辑：卢昱君 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成
兆易创新股价飙升破纪录 存储周期回暖助腾飞
扎根香江，纵观全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖评选正式开启！探寻最具潜力的资本劲旅，您的支持举足轻重 立即投票兆易创新（03986）早盘表现强劲，涨幅突破 13%，最高触及 687 港元，创下上市以来新高。截止发稿时，该股上扬 12.54%，报收 677.5 港元，成交总额达 9.02 亿港元。继长鑫之后，长江存储也正式宣布启动 IPO 进程。5 月 19 日，证监会官网信息显示，国产存储芯片领军企业长江存储控股股份有限公司已开启 IPO 辅导，由中信证券 (25.62, -0.32, -1.23%) 与
七类芯片定乾坤：揭秘 AI 算力的真实版图
展望未来十年的科技博弈，表层看似是 AI 应用的争锋，实则底层逻辑在于芯片体系的整体抗衡。近年来，每当话题触及人工智能，英伟达与 SK 海力士往往最先涌入大众脑海。这情有可原。大模型的训练依赖于惊人的计算吞吐量，算力芯片与存储芯片作为核心刚需，其中 GPU 因擅长并行处理而脱颖而出，致使英伟达成为此轮 AI 浪潮中的绝对主角。然而，若目光仅局限于 GPU，极易对整体芯片产业产生认知错位。毕竟，AI 的高效运转并非单靠某一颗芯片，而是依赖于一整套芯片系统的协同。GPU 主攻运算，CPU 负责调度，HBM 保
AI在MCU开发中的现状与未来
我也一直在测试当前的情况，对于一些大家常用且有大量源代码的项目，AI的实现效果较为成功。而对于没有现成代码、需要自行操作寄存器或编写驱动的情况，AI基本无法胜任。如果程序框架尚未调通，让AI自行构建框架，它也难以完成。涉及多任务、复杂逻辑、严格时序、精确调配，以及需要软硬件严格配合的场景，AI同样无法解决。此外，在没有实际案例参考、需要查阅芯片datasheet并从底层编写代码的情况下，AI也力不从心，尤其是针对一些冷门芯片及其外设的特殊触发和功能。总的来说，从事AI开发的是计算机工程师，他们对MCU及其
兆易创新股价飙升，机构看好其技术拓展
扎根香港，视野全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖评选正式开启！发掘最具潜力的资本力量，您的投票举足轻重 立即投票兆易创新（03986）盘中涨幅突破 6%，截止发稿时，股价上扬 4.10%，报收于 546 港元，成交金额为 7.411 港元。半导体产业纵横消息显示，自 2026 年起，在中微半导率先掀起 MCU 涨价浪潮后，峰岹科技与普冉股份也陆续发出调价公告。与此同时，国民技术亦发布通知表示，鉴于晶圆及封装材料等核心原料成本持续大幅攀升，经慎重评估，决定从 2026 年 4 月 7 日起，将部分产品价格上调
七大核心芯片，定义AI性能边界
未来十年的科技竞争，表面看是AI应用的角逐，实则底层是芯片系统的全面比拼。近年来，提到人工智能，许多人首先想到的是英伟达和SK海力士。这不难理解。大模型训练需要大量计算资源，算力芯片和存储芯片是关键需求，而GPU在并行计算方面表现优异，因此英伟达成为本轮AI浪潮中最受关注的企业。但若仅关注GPU，容易对整个芯片产业形成片面认知。因为AI运行并非依赖单一芯片，而是依靠一整套芯片系统协同工作。GPU负责运算、CPU负责调度、HBM负责数据传输、网络芯片负责连接、功率芯片负责供电与能效、MCU负责终端控制，而S
AI浪潮下MCU开发新机遇：UART+DMA不定长接收实践
随着人工智能在编程领域的日趋成熟，MCU及嵌入式软件工程师的角色正经历着潜移默化的转变。过去，一项新需求通常由项目负责人或研发主管先行进行拆解，工程师则专注于实现其中的一部分；而如今，AI的介入改变了这一模式。你可以将AI设想为一个能力出众但工程经验相对匮乏的初级工程师，甚至如同你突然多了几位实习助手——你需要循序渐进地指导它完成任务。这个过程并非徒劳，反而，当你开始以这种方式与AI协作时，你的关注点会从“如何编写某一行代码”转向“系统应如何划分、任务如何分阶段推进”，从而根本性地改变了工程师的视角。接下
AI电力需求爆表，国产MCU迎“缺货涨价”良机
如果说在过去两年里，科技圈的热门话题主要围绕“谁家的AI模型参数更多”，那么进入2026年后，较量的重心已经悄然转移——AI的终点不只是算力，还牵扯到供电能力。伴随AI芯片功耗快速攀升，全球算力中心正遭遇前所未有的“用电压力”。在这种供电紧张的外力推动下，产业链的节奏开始剧烈震荡，而最终在一颗看似普通的通用控制芯片上形成了明显的连锁反应：MCU（微控制器）。近日，界面新闻独家报道，大量海外AI电源与光通信龙头企业正启动大规模采购国产MCU，使得中微半导体、国民技术等相关厂商出现罕见的“缺货提价”情况，涨幅
AI电源需求井喷引爆MCU缺货潮，国民技术突围打入国际一线供应链
国产MCU芯片，意外陷入供应紧张局面。并且引来国际巨头争相采购。回溯三年前，这种场景难以想象。当时国产MCU还在低价竞争充电线市场，被ST、TI、NXP等巨头压制。如今——国民技术已成功向全球顶尖电源管理厂商批量交付产品，电源监控芯片实现稳定量产，单颗价格达1.5-2美元。今年7月，两款通信芯片已送样测试，志在成为该客户的核心国产MCU合作方。这并非传统意义上的"国产替代"，而是AI算力爆发引发的连锁反应——最基础的MCU芯片，意外成为AI产业链的瓶颈环节。常规传导路径是：GPU→服务器→数据中心→应用场
AI电源出货暴增 中国MCU罕见缺货提价
界面新闻记者 | 陆柯言 界面新闻编辑 | 林腾 伴随算力芯片带来的用电需求快速抬升，AI电源正成为继GPU之后又一轮大规模采购的重点器件。而在AI电源内部，承担核心控制功能的MCU芯片也随即走热。 5月6日，界面新闻《硬科技头条》记者从国内MCU产业链了解到，当前不少海外AI电源与光通信企业正启动新一轮大批量采购国产MCU芯片，意在跟上高速扩张下的算力与AI电源需求。 AI电源需要应对GPU/NPU在瞬时大电流、宽动态负载以及高功率密度等场景下的复杂要求；而MCU作为AI电源的核心控制中心，负责支撑AI
国民技术股价异动涨超6% 即将披露一季度财报
国民技术（02701）今日盘中一度拉升逾6%，截至当前发稿时刻，该股涨幅达3.60%，最新股价为12.38港元，成交金额达9837.61万港元。 该公司公告称，计划在4月23日召开董事会审议一季度财务报告。据最新披露的价格调整函件，这家本土芯片制造商已于3月26日正式向客户发布调价通知，决定自2026年4月7日开始，对旗下部分产品实施15%至20%的价格上调。 公开资料显示，国民技术作为国内芯片设计企业，其产品线涵盖MCU微控制器、安全芯片、可信计算芯片、蓝牙芯片及RCC等品类。此外，该公司还布局了负极材
AI大模型浪潮下，MCU开发怎样真正借力AI
随着 AI 在编程领域不断走向成熟，MCU 与嵌入式软件工程师的工作方式，也在不知不觉中发生转变。当一个新需求出现时，以前通常是 leader 或研发负责人先把需求拆开，我们只负责其中某一部分的落地；而在 AI 进入开发流程之后，你可以把 AI 看作一个非常聪明、但工程实战经验不足的初级工程师，甚至像是团队里一下子多了几名实习生——你需要一步一步地带着它完成任务。这个过程并非浪费精力，恰恰相反，当你开始以这种方式与 AI 配合时，你关注的重点会从“某一行代码该怎么写”，转向“系统应当怎样拆分、任务该如何分