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全球芯片产能实际流向与扩张速度

SEMI于2026年7月14日发布《年中半导体设备总预测》,预计2026年芯片行业在制造设备上的支出将达1659亿美元,较2025年的1351亿美元增长23.2%。但这笔资金带来的产能结构变化,远没有标题暗示的那么快。

科技解释林晓雯发布: 2026年9月28日4 分钟阅读资料来源 6
全球芯片产能实际流向与扩张速度

先看那个被引用最多的数字。根据SEMI 2026年7月14日发布的《年中半导体设备总预测》,2026年全球半导体制造设备销售额预计为1659亿美元。其中,负责实际制造晶圆的晶圆厂设备占1439亿美元,比2025年增长23.1%。追踪这些预测的Axis Intelligence Research指出,行业自身的资本计划比年初设定高出17%,该指标被称为资本支出修正指数(Capex Revision Index)。

修正数据本身就在讲述故事。SEMI的2026年设备总数值经历了多次更新。前18个月几乎纹丝不动,最后7个月却增加了209亿美元。

“对于任何想要估算设备需求的人来说,关键问题不是2029年的数字是多少,而是2026年正在进行时,2026年的数字已经变动了多少,”Axis Intelligence的Sophie Winslow在2026年8月的报告中写道。

尖端产能增长迅速,但占比增长缓慢

这就是故事流行版本出错的地方。最先进节点的绝对产能正在快速攀升:SEMI的《300mm晶圆厂展望》统计,2024年7nm及以下产能每月为850,000片,2025年为982,000片,2026年为1.16百万片,2028年为1.4百万片。2nm以下产能从2025年的每月不到200,000片增加到2028年的500,000多片。这些是真实的数字。它们也是分子。

分母也在增长。Axis Intelligence计算,到2028年,7nm及以下产能将占全球300mm装机产能的约12.6%,而2024年这一比例约为10%。换句话说,即使到十年末,每8片300mm晶圆装机产能中,仍有约7片运行在7nm以上节点。2028年,300mm总产能将达到创纪录的每月11.1百万片,据称从2024年底开始,复合年增长率为7%。

设备支出曲线持续攀升。SEMI 2026年4月的《300mm晶圆厂展望》预测,300mm晶圆厂的前端支出在2026年为1330亿美元,2027年为1510亿美元,2028年为1550亿美元,2029年为1720亿美元。该版本追踪了全球404个设施和生产线,自2025年12月以来更新了198项,并新增了9个晶圆厂或生产线。如果将修正方法向前延伸,2027年的预测值比2026年的移动幅度更大。

国家计划,国家数字

政府正在支付这笔账单的一部分。根据GAO报告GAO-26-109121,截至2026年4月30日,美国商务部已拨付CHIPS直接资金奖励中的131亿美元,总额312亿美元,执行率为41.99%。半导体行业协会(SIA)与波士顿咨询集团(BCG)在2024年5月预测,美国将从2022年到2032年将国内晶圆厂产能增加三倍,即增长203%,并将其在全球产能中的份额从10%提升至14%。同一份报告预测,从2024年到2032年,美国将占全球资本支出的28%,仅次于台湾的31%。

在其他地方,赌注更小且更专业化。印度政府于2026年7月15日宣布了一项6250亿卢比(约65亿美元)的智能手机制造计划,以及12800亿卢比(约133亿美元)用于国内半导体制造,扩大了2021年启动的100亿美元芯片激励计划,据TechCrunch报道。马来西亚投资发展局在2024年2月表示,马来西亚占全球芯片封装、组装和测试市场的13%,其第二财政部长Amir Hamzah Azizan在2024年4月告诉CNBC,该国正在向价值链上游移动,而不是在尖端领域正面竞争。

供应链存在一个单一故障点,任何激励计划都无法修复。北卡罗来纳州的Spruce Pine拥有世界上唯一的超纯石英矿,由Sibelco North America和The Quartz Corp运营,材料用于生长硅锭的坩埚。飓风Helene在2024年9月底给该地区带来了超过两英尺的降雨,切断了道路和电力。Tom's Hardware报道,Sibelco已确认暂停运营,而The Quartz Corp表示评估影响还为时过早。2008年同一地点的一场火灾曾扰乱全球市场的高纯石英供应。

产能建设是真实的、昂贵的且不均衡的。设备订单逐季确认这一点,SEMI报告2026年第一季度创纪录的3655000万美元,同比增长14%。更困难的问题是在哪里建设,以及其中有多少是真正的尖端。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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