今夜，46家A股企业发布风险预警
来源：中国基金报 【导读】46家A股企业发布风险提示公告，针对六氟化钨等多重热点话题作出回应 中国基金报记者 闻言 6月22日晚间，46家A股企业披露了股票交易异常波动或风险提示公告，分别是*ST棒杰(4.700, -0.25, -5.05%)、*ST宝馨(2.760, -0.14, -4.83%)（维权）、中纺标(29.150, 1.87, 6.85%)、祥龙电业(21.080, 1.92, 10.02%)、*ST瑞茂(1.200, -0.03, -2.44%)（维权）、世名科技(23.050, 3.8
AI芯片封装新机遇，玻璃基板龙头股盘点
随着AI算力芯片迭代提速，先进封装关键材料迎来大变局，玻璃基板预计2026年将实现大规模量产。近期，台积电披露了CoWoS玻璃基板的研发路线图，并与产业链龙头联手推进技术验证，标志着该技术已告别概念炒作，正式步入产业化实战阶段。受限于性能瓶颈和成本高昂，传统有机载板及硅中介层已无法满足高端AI芯片封装的严苛需求。相比之下，玻璃基板在优异性能与低成本之间取得了平衡，能双向替代上述两类材料，被视作后摩尔时代先进封装的理想选择。整个行业正从无到有的突破期，迈向规模化放量的高速增长期。（仅案例分析 不做推荐）长信
AI竞争新阶段：核心战场转向AI工厂而非芯片
别再把目光局限在英伟达身上了。当下全球市场的关键驱动力，既非“AI概念”，也非“又一个大模型发布”。真正的核心可以概括为：AI正从“模型竞赛”，过渡到“AI工厂竞赛”。谁能让算力全速运转，谁能源源不断供电，谁能高效连接数据，谁能有效散热，谁就将掌控下一轮全球资本的主导权。这正是为什么美股、A股、港股表面上追逐不同标的，底层却聚焦同一件事：AI基础设施的物理限制。过去投资AI很简单：购入GPU，押注英伟达，布局云服务，跟进大模型。但如今挑战已变。AI产业不缺故事，也不缺规划，而是缺能真正落地的“AI工厂”。
AI产业链材料篇4：CMP抛光材料——人工智能驱动需求指数级跃升
CMP（化学机械抛光）作为芯片制造领域唯一可实现全局平坦化的关键技术，其重要性不言而喻。若缺失这一环节，当线宽缩减至特定尺度时，表面起伏将导致电路短路失效。运作机理：抛光液（Slurry）与抛光垫（Pad）协同作用，化学反应溶解表层物质的同时，机械摩擦去除多余材料——如同精琢美玉般将晶圆表面打磨至极致平整。核心指标：• CMP材料在集成电路制造材料总成本中占比达7%• 抛光液为最大细分品类，份额约49%• 抛光垫紧随其后，约占31%概括而言：CMP堪称芯片制造的"精修师"——唯有晶圆表面平整如镜，电路才能
AI投资逻辑：短期聚焦涨价，资源集结号已吹响
前文提到，AI浪潮短期看涨、长期看降本。今番深入剖析：短期涨势何在？答案不在代码，而在实验室、生产线、材料库乃至矿坑。一、涨价，实则是物理世界的“独木桥”排队。首道难关：先进封装。英伟达虽设计了GPU，却需有人将其“粘合”。全球唯台积电游刃有余，CoWoS产能需排队至一年后。这“等”字在市场便化作一个字：涨。但台积电亦感棘手。芯片堆叠日益增高，散热、信号干扰、基板翘曲接踵而至。传统有机基板近乎瓶颈，行业转向玻璃基板。此物虽更硬更平，良率与检测却是全新挑战。注意，这是典型的“观察区”——方向虽明，量产尚缺火
AI浪潮下的投资机遇
大家应该都知道：存储：三星，海力士，美光，国内（长鑫长江也即将IPO）AI科技：Anthropic是今年最强劲的大模型厂商，外加英伟达等美股“七姐妹”5月底大摩拆解了下一代英伟达架构，如图所示：仔细观察排名靠前的，存储、PCB、MLCC、ABF载板是关键。A股能受益的只有PCB，MLCC股价已高，且占比仅0.5%。龙头是日本村田，国内是三环和风华，目前没好的买入点，需等待回调。ABF载板龙头是日本味之素，国内看深南电路和兴森。至于钻石和玻璃基板，我认为只是情绪炒作，缺乏业绩支撑。不多聊了，直接说下周看好的
陈立武解析AI新机遇
1、AI算力展望 他指出业界常将AI等同于GPU，实则工作负载结构正发生转变：训练阶段CPU与GPU比例约为1:8，而推理及代理型AI则趋向1:4，差距持续缩小。CPU在任务编排、调度及强化学习控制流等场景愈发关键，因此CPU需求回升，并未被GPU替代。2、工艺节点与材料：制程微缩并未终结，但成本攀升，需依赖材料创新与封装技术延续发展。当埃米级微缩边际成本激增，未来的竞争壁垒将转向材料、封装、散热管理及互连技术。3、供给瓶颈制约：唯一能延缓AI发展的因素是供给限制。电力供应、氦气（涉及工艺气体与冷却介质）
人工智能浪潮中热设计人才的转型与升级
AI时代下，热设计工程师的能力重构思考写在热设计网第27期热设计工程师培训开课前01.AI时代，热设计工程师最大的风险不是不会用AI，而是被产业迭代淘汰最近两年，经常有工程师问我一个问题：AI会不会取代热设计工程师？我认为这是一个问错了的问题。未来五到十年，许多热设计工程师面临的主要风险，或许不是被AI替代，而是因产业技术升级或市场需求变化而导致的岗位价值下降。AI若成为通用工具，其易用性必会降至几乎人人都能操作的程度，热设计工程师凭借自身的专业素养，学会使用它又有何难？但问题在于，会用AI并不等于能应对
AI芯片体积激增,传统封装材料面临淘汰危机
AI芯片体积激增，传统封装材料面临淘汰危机！翘曲改善16%、电阻降低27%——台积电最新数据证实：玻璃材质，才是AI大芯片封装的"黄金搭档"。随着AI芯片体积不断膨胀，封装材料的上限正在被彻底改写。2026年6月，台积电首次公开玻璃基板技术应用进展，宣布与ABF载板巨头Ibiden及面板厂商群创联手，共同验证玻璃基板导入下一代CoWoS先进封装的可行性。几乎同一时间，A股玻璃基板概念股掀起涨停潮，旗滨集团连续三日涨停，沃格光电、美迪凯纷纷封板。约40家上市公司涉及玻璃基板领域，总市值合计超过1.6万亿元。
陈立武豪言：英特尔5至10年内冲击10倍回报 重点布局先进封装与新材料
英特尔掌门人陈立武宣称，他对英特尔的收益预期是"5至10年内达成10倍增长"，并正从先进封装、新型半导体材料与下一代基板技术三个维度，对英特尔的技术发展蓝图进行系统性重塑。日前在一档播客访谈里，陈立武深入解读了其变革英特尔的策略：在平衡财务状况、明确产品组合之后，他把投资核心转向了先进封装技术EMIB、玻璃基板、以及氮化镓（GaN）、碳化硅（SiC）、磷化铟（InP）和人造金刚石等新型材料领域，以破解传统工艺节点微缩逼近物理极限的困境。他同时指出，Agent AI与推理应用的井喷正在驱动CPU需求显著上扬
AI浪潮席卷面板，TCL科技迎来估值重塑
本内容源自公开信息整理，仅供交流探讨，不作为投资依据自2026年初以来，高盛等外资机构力推的HALO策略（重资产、低淘汰率）成为了全球最热门的投资方向。所谓HALO策略，表面看是重资产，实则是低淘汰率。这种资产由于技术不可替代，随时间推移不仅未被淘汰，反而价值倍增。今年存储、电力、光纤、PCB等板块的估值提升，皆源于此。最近，随着头部企业规划用玻璃基板进行AI芯片封装，市场突然意识到，一条拥有二十多年寿命的LCD产线，不仅能做显示，还能转型为半导体资产。回顾面板发展史，无论是LCD、OLED还是COG M
台积电携手安靠布局亚利桑那，签署十年封装合作协定
IT之家 6 月 17 日消息，全球第二大 OSAT（外包封测）企业 Amkor（安靠）本月 16 日宣布与台积电 (TSMC) 达成一份 10 年长期合作协议，提升美国亚利桑那州的先进半导体封装能力，加强并加速对美国半导体供应链生态系统的投资。 这一协议为台积电从 Amkor 采购先进封装和测试服务建立了合作框架。通过携手扩大产能，两家公司旨在建立更高效、互惠互利的运营模式，打造一个更加一体化、更具韧性的半导体供应链，增强满足客户不断变化的需求的能力。 台积电资深副总经理兼副联席首席运营官张晓强表示：
AI算力超级周期来临：10家国产算力核心企业深度梳理
2026年全球AI产业迈入商业化落地关键阶段，大模型多模态持续进化、AI智能体实现规模化部署、全国智算中心集中启动建设，推动算力需求从传统训练模式向高频推理算力爆发阶段全面转变。境外高端算力芯片供应持续受限，国内算力建设全面提速，国产GPU、HBM高带宽存储、先进封装、高速互联硬件迎来全面替代窗口期。行业正式告别概念炒作阶段，进入业绩兑现与国产替代双主升周期。各地东数西算枢纽节点加速落地，万卡级AI算力集群批量建成，政企、互联网、工业端算力采购需求持续放量，叠加境外新架构硬件迭代倒逼国内供应链升级，AI算
人工智能浪潮下光电器件与前沿封装论坛于甬江实验室召开
伴随大模型参数量的不断激增，以及算力需求呈现爆炸式扩张，当前信息系统正遭遇全新考验——数据传输怎样更极速、运算处理如何更高效、能源消耗又何以降至极低？以往数十载，芯片性能的飞跃大多倚仗晶体管体积的持续微缩。然而，随着摩尔定律日益迫近物理天花板，业界逐渐将探索视线转向芯片外围。光电子器件、光子集成与先进封装等技术，正化作赋能下一代信息科技跨越的核心路径。从数据中心的超速互联到AI计算，从自动驾驶到智能感知，一场以“光”和“芯”为核心的技术革新正加速推进。6月12日，“AI时代光电子器件与先进封装研讨会在甬江
AI浪潮下半导体产业格局的深度变革
"AI正在重塑产业竞争法则。"AI不仅催生了算力需求的急剧膨胀，更深刻改变了产业权力版图。从芯片设计到封装测试，从服务器架构到云端交付，控制权正朝着能够实现全栈整合的企业集中。未来的领跑者，不仅是最强算力的拥有者，更是系统协同能力与生态系统话语权的掌控者。过去十年，数据中心的竞争核心围绕算力规模与能效表现展开。而在生成式AI浪潮席卷之后，产业目光迅速聚焦于"谁将主导AI算力格局"。GPU厂商的角色已超越传统芯片供应商，云计算巨头也不再甘于采购标准化处理器，整条价值链正朝着更高控制力与更强整合能力方向演进。