文 | 半导体产业纵横 文 | 半导体产业纵横 😊碳化硅突然就又火了。 几个月前刚刚申请破产的Wolfs🙌peed，在重组计划被美国法院批准之后，于9月11日宣布20😎0mm碳化硅材料产品正式开启商用。此前该产品仅向少数客户试供🙄，如今面向市场全面放开。公司还同步推出可立即进行认证的200😎mm碳化硅外延片。 9 月 15 日，三星副总裁兼碳化💯硅业务团队负责人洪锡俊表示，公司正专注于 8 英寸碳化硅功率👏半导体的研发。尽管尚未公布商业化时间表，但他指出，三星正在努😀力“尽快”实现碳化硅功率半导体的商业化。 釜山市政府1⭐7日宣布，EYEQ实验室在釜山机张的新总部和生产设施已竣工。😘据报道，该工厂投资1000亿韩元，使韩国首次能够完全实现8英🤔寸SiC功率半导体的本地化生产。 同时，国内的碳化硅相🥳关厂商，也都有各自的进展。 今年上半年的碳化硅市场，还🤩曾深陷在“产能过剩”与“价格战”的泥潭。然而，如今的碳化硅似😢乎找到了新赛道，有望实现“华丽转型”。 碳化硅经历了什😎么？ 碳化硅，柳暗花明这半年 进入2025年，碳🔥化硅产业面临的核心挑战是供给增长速度超过了终端需求的增速。在🤔全球厂商的积极投资下，碳化硅衬底产能迅速扩大。据行业机构预测👍，2025年，全球碳化硅衬底年产能预计将达到400万片，而同😘期的市场需求预测约为250万片。 显著的供需失衡直接导💯致了市场价格的激烈竞争。以主流的6英寸碳化硅衬底为例，其市场🤔价格在2025年内下降幅度超过40%，部分报价已逼近许多生产🎉商的成本线。这一轮价格下行反映了行业在经历前期高速增长后的周😍期性调整。 在此市场背景下，相关企业的经营面临挑战。行😆业领导者之一的Wolfspeed公司便是一个典型案例。该公司🤩在此前数年投入数十亿美元进行大规模产能扩张，特别是向8英寸晶😜圆技术进行前瞻性投资。然而，由于欧美市场电动汽车需求增速放缓😘、8英寸晶圆在提升良率方面遭遇技术挑战，叠加全球市场激烈的价👏格竞争，该公司的财务状况持续承压。2025年6月，Wolfs😂peed向美国德州南区破产法院申请第11章破产保护。 ⭐类似的企业经营困境与战略调整，标志着碳化硅行业进入了一轮去产😜能和市场整合的阶段，过剩的供给状况有望逐步得到缓解。 😢在传统应用市场进入调整期之际，AI领域为碳化硅带来了意料之外❤️的新机遇。9月5日，据报道，为提升性能，英伟达在新一代Rub😜in处理器的开发蓝图中，计划把CoWoS先进封装环节的中间基😆板材料由硅换成碳化硅。目前台积电邀请各大厂商共同研发碳化硅中😂间基板的制造技术。英伟达第一代Rubin GPU仍会采用硅中🤔间基板，不过据该公司计划，最晚2027年，碳化硅就会进入先进🙄封装。 碳化硅还被发现可以应用在数据中心中。5月20日😢，英伟达宣布，该公司将率先向800V HVDC 数据中心电力🙄基础设施过渡，并与英飞凌和纳微达成了相关合作，意图进一步降低👍数据中心电源能耗。据报道，这次电源架构的革新将需要采用大量的👏碳化硅和氮化镓器件。 展开全文 此外，碳化硅材料❤️在AR眼镜领域的应用也在逐渐被市场所发掘。 可是，为什😂么是碳化硅？ 先进封装、数据中心与AR眼镜 先来👍看碳化硅在先进封装中的应用。 随着人工智能与高性能计算😂对算力需求的持续攀升，芯片设计正面临一个严峻的物理瓶颈：在2😅.5D等先进封装架构中，连接处理器核心与高带宽内存的传统硅基😡中介层，已逐渐无法满足下一代芯片在散热与数据传输上的双重需求🤩。 当单颗芯片功耗迈向1000瓦甚至更高时，其产生的巨👍大热量和对信号完整性的极致要求，促使业界必须寻找性能更优越的🌟替代材料，而这就到了碳化硅的优势区间。 碳化硅最核心的😎优势在于其卓越的的热管理能力。传统硅中介层的导热率仅约150❤️ W/m·K，面对巨大的热流密度时，散热效率低下，易导致芯片😉核心温度过高，从而引发性能降频或影响长期可靠性。相比之下，单🙌晶碳化硅的导热率高达490 W/m·K，是硅材料的三倍以上。🎉 这意味着，采用碳化硅作为中介层，能够将该组件从一个被🔥动的承载平台，转变为一个高效的“散热板”，可以迅速地将芯片产😆生的集中热量均匀导出，显著降低关键的工作结温，为处理器在极限🚀功率下持续稳定运行提供了坚实的物理保障。 除了优异的散😢热性能，碳化硅在电气特性和结构设计上也展现出巨大潜力。高频信❤️号在密集的电路中传输极易受到寄生电感和信号串扰的影响，从而限😜制数据传输速度。碳化硅材料不仅具备优良的电绝缘性，还允许通过😂先进的蚀刻工艺制造出深宽比更高的垂直导通孔（Via）结构。 😡 这种结构优势使得内部互连路径可以设计得更短、更密集，从🥳而大幅削减限制数据传输速度的寄生电感，保证信号的完整性。这最🤯终转化为处理器与内存之间更快、更可靠的数据交换通道，是满足A🎉I应用海量数据吞吐需求的关键。 而碳化硅的热管理能力和🚀电气特性也能应用在数据中心供电领域。当前数据中心发展的核心瓶😍颈在于其中AI服务器巨大的能源消耗。传统的48V/54V供电😆架构，在从电网到芯片的多级电压转换过程中存在显著的能量损耗，😅导致效率低下且散热负担沉重。为应对此挑战，业界正推动一场向8👍00V高压直流（HVDC）架构的革新，旨在简化供电链路、降低❤️损耗。 在其中，碳化硅的优势在于其极高的电力转换效率。😍800V新架构依赖于固态变压器（SST）和高压直流转换器等关🎉键组件。在这些需要高频、高压开关的场景下，传统硅基器件（如I😂GBT）的开关损耗巨大。而碳化硅MOSFET的开关能耗比前者🥳低20倍以上，这意味着在每次电力转换时，更少的能量以热量的形😜式被浪费掉。这种特性可以将数据中心从机柜到服务器的整体系统能💯效提升数个百分点，有效节约了庞大的运营电力成本。 同时🤔，碳化硅的效率优势可以催生出更大的功率密度。由于自身损耗极低😆，碳化硅器件产生的废热大幅减少，从而极大地缩小了对其散热系统🤩的要求。这使得电源供应器（PSU）等电力模块的体积和重量得以⭐显著缩减，功率密度实现翻倍增长。在寸土寸金的数据中心机柜中，👏更高的功率密度意味着可以在相同空间内为更多的AI加速器提供动😘力，直接提升了整体算力部署的效益。同时，碳化硅耐高压、耐高温💯的材料本性，也确保了整个800V电力系统在高负荷下的长期运行💯稳定与可靠。 为此，不少碳化硅企业预计到2030年，8🚀00V数据中心的固态变压器环节将为碳化硅器件创造约5亿美元/❤️年的市场机会。与此同时，基于碳化硅的固态变压器还将在充电站、😆微电网等众多领域实现应用，据英国CSA Catapult推测👏，预计到2030年，固态变压器市场将以两位数的复合年增长率(⭐CAGR)增长，仅英国就有超过50万座变电站有望采用碳化硅固🌟态变压器进行升级。 此外，AR眼镜也是一个适合碳化硅“🌟大展拳脚”的领域。 当前，AR（增强现实）智能眼镜产业😍正迈向消费级普及的关键阶段，但其发展长期受限于几大核心技术瓶😜颈：视场角（FOV）狭窄、图像易产生彩虹伪影、以及因高功耗导👍致的发热和续航短等问题。这些挑战的根源，很大程度上在于其核心🥳光学元件——波导透镜的材料限制。为此，业界正转向碳化硅。碳化🌟硅具有卓越的光学特性与结构稳定性。AR眼镜的沉浸感体验直接取😂决于视场角大小，而传统玻璃或树脂材料因折射率较低（约1.8-😢2.0），若要实现大视场角则镜片必须做得又厚又重。碳化硅的折🤯射率高达2.6-2.7，能在单层、超薄的镜片上实现70度以上😂的宽广视场角，从物理层面解决了设备的笨重问题。同时，碳化硅拥⭐有仅次于钻石的超高硬度，这使其在纳米级光栅刻蚀过程中能保持极😎高的结构精度，有效抑制了因材料形变或加工误差导致的彩虹伪影，🎉显著提升了成像质量。 其次，还是凭借优异的热管理与电气😆效率，碳化硅有望解决AR眼镜的功能性难题。AR设备中的Mic😘roLED等微显示器为保证户外可见性，需要维持高亮度输出，但😡这会产生大量热量，影响元器件寿命和稳定性。碳化硅的导热率远超😁传统玻璃上百倍，可作为高效的散热基板，快速将显示核心产生的热😁量传导出去。此外，碳化硅在电源管理单元中更高的转换效率，有助😢于延长设备续航，为实现“全天候佩戴”的终极目标提供支持。 🤗 国内厂商纷纷发力 而面对这些“未来可期”的市场，国😘内的碳化硅厂商自然也有所动作。 9月17日，三安光电董😍事长林志强在公司线上业绩说明会上透露，在AI/AR眼镜领域，😜三安光电的Micro LED产品正与国内外终端厂商配合做方案😂优化，已从技术验证迈向小批量验证阶段。 据介绍，三安光😅电旗下湖南三安是国内为数不多的碳化硅全产业链垂直整合制造平台🤔，产业链包括晶体生长—衬底制备—外延生长—芯片制程—封装测试😊，产品已广泛应用于新能源汽车、光伏储能、充电桩、AI及数据中😡心服务器等领域。目前，湖南三安已拥有6英寸碳化硅配套产能16😢,000片/月，8英寸碳化硅衬底产能1,000片/月、外延产😢能2,000片/月，其8英寸碳化硅芯片产线已于2025年Q2😀实现通线 9月11日，天岳先进在互动平台表示，公司的碳👍化硅衬底可被广泛应用于功率半导体器件、射频半导体器件以及光波😢导、TF-SAW滤波器、散热部件等下游产品中，主要应用行业包💯括电动汽车、光伏及储能系统、电力电网、轨道交通、通信、AI眼😴镜、智能手机、半导体激光等。公司的碳化硅衬底经客户制成电力电🤩子器件，该等器件最终应用于诸如电动汽车、AI数据中心及光伏系😂统等多领域的终端产品中。 天岳先进成立于2010年，专⭐注于碳化硅半导体材料研发与生产。目前，天岳先进是全球少数能够🤗实现8英寸碳化硅衬底量产、率先实现2英寸到8英寸碳化硅衬底的😉商业化的公司之一，并于2024年11月全球首发12英寸碳化硅🤔衬底。根据资料，按2024年碳化硅衬底的销售收入计，天岳先进😀是全球排名前三的碳化硅衬底制造商，市场份额为16.7%。 🤗 9月9日，晶盛机电发布投资者关系活动记录表公告称，公司碳😊化硅衬底材料业务已实现6-8英寸碳化硅衬底规模化量产与销售，😴量产的碳化硅衬底核心参数指标达到行业一流水平，并实现12英寸🤗导电型碳化硅单晶生长技术突破，成功长出12英寸碳化硅晶体。同😢时，公司积极推进碳化硅衬底在全球的客户验证，送样客户范围大幅🤩提升，产品验证进展顺利，并成功获取部分国际客户批量订单。 😡 晶盛机电成立于2006年12月，公司围绕硅、蓝宝石、碳化🤯硅三大半导体材料提供光伏和半导体产业链装备，并延伸至化合物衬🙄底材料领域。其主要产品包括各类晶体生长炉和硅片加工设备。除此😍之外，晶盛机电还有半导体硅片材料的相关业务。 结语返回😆搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多