1. 打破进口依赖！井芯微电子两款自研RapidIO 3.2芯片成功点亮

2. AI算力大洗牌！巨头从拼规模转向拼效率

3. 硅晶圆缺口150万片/月！A股谁最受益？

4. 【IPO一线】吉姆西半导体启动A股上市辅导 辅导机构变更为平安证券

1. 打破进口依赖！井芯微电子两款自研RapidIO 3.2芯片成功点亮

8月18日，井芯微电子自主研发的RapidIO 3.2协议交换芯片SR1820与RapidIO 3.2转PCIe 4.0协议桥接芯片ST0420顺利回片并成功点亮，核心功能用例在一小时内全部打通。两款芯片均基于RapidIO 3.2规范，从交换到桥接实现了国产方案的完整覆盖，此前国内在RapidIO Gen3交换芯片领域长期依赖进口。

SR1820是一款低时延24端口48通道RapidIO Gen3交换芯片，峰值交换容量达600Gbps，单通道速率覆盖1.25至12.5Gbaud，时延低至100ns。其交换性能是井芯微上代产品NRS1800的两倍。ST0420是RapidIO转PCIe 4.0桥接芯片，通过内嵌地址映射引擎实现双协议事务的硬件级转换，无需CPU干预即可完成大批量数据搬移。ST0420在RapidIO侧提供4路12.5Gbaud通道，线速转换能力达50Gbps，转换时延低于200ns。

两款芯片协同可实现GPU Direct RDMA，提供40Gbps以上的互连带宽和百纳秒级的端到端时延。该方案可广泛应用于AI并行计算、导航定位、医学成像、无线通信、视频处理、工业信号处理等场景。历经一年半技术攻坚，两款芯片正式实现技术落地，补齐了国产高性能嵌入式高速互连的关键环节。

井芯微电子2020年在天津市滨海新区成立，致力于中国新基建核心芯片研制、生产和销售。公司创造性提出软件定义互连、内生安全、类脑计算、数据中心四大战略方向，形成了新型研发机构、孵化平台、创新联盟、商业公司 “四位一体” 的发展模式，曾荣获天津市科学技术进步特等奖。

2. AI算力大洗牌！巨头从拼规模转向拼效率

随着AI基础设施持续扩张，算力、先进存储、电力以及光通信等关键资源的供给压力愈发突出。未来两到五年，如何提高资源利用效率，将成为数据中心AI维持增长的关键。但更值得关注的是，当供给能力逐步追上需求后，当前建立在资源紧缺基础上的产业格局又将发生怎样的变化？

近期，各大云巨头相继发布财报，并进一步上调资本支出计划。在亚马逊7月30日的财报电话会议上，该公司CEO安迪·贾西（Andy Jassy）表示，需求将持续强劲至2028年，但相关投资回报需要数年时间才能逐步体现。

在本轮AI基础设施扩张周期中，率先布局、资本实力更强的企业已经优先锁定大量关键供应资源。面对持续存在的供应链约束，提高现有资源及新增资源的利用效率，正成为最直接的应对方式。与此同时，从闲置算力共享、模型优化，到专用AI芯片和新型计算架构，产业链也在通过多种路径寻找新的增长空间。

盘活闲置算力：从资源争夺转向资源共享

部分企业由于前期锁定了较大规模的算力和电力资源，在自身需求尚未完全释放的阶段，也开始将部分富余资源向外提供。

例如，SpaceX与xAI合并后，利用部分冗余算力推进多项AI基础设施合作。其中，与Anthropic达成价值450亿美元的合作协议，提供22万块英伟达GPU及300兆瓦的电力配套。

Meta近期也宣布，将出售或出租部分富余AI算力资源。

这意味着，在AI基础设施供给仍然紧张的阶段，算力资源的配置方式正在发生变化。企业不再仅仅通过持续采购硬件扩大计算能力，部分提前锁定资源的科技巨头开始通过对外出租、长期合作等方式，提高现有基础设施的利用率。

对于行业而言，这种模式能够缓解部分阶段性的算力供需错配；对于资源持有方，则有助于提高基础设施利用率，并加快资本投入的回收。

模型效率竞赛：用更低成本释放更多算力

除了提高基础设施利用率，另一个重要方向是降低完成同一任务所需要的算力成本。

当前企业端AI需求仍在持续增长，但大规模商业化应用整体仍处于较早阶段。尤其是智能体AI（Agentic AI）进一步发展后，模型调用频率和token消耗量预计还将明显增加，这使模型效率和推理成本成为企业部署AI时越来越重要的考虑因素。

前沿模型厂商自身也在持续提高算力利用效率。SemiAnalysis数据显示，Anthropic每兆瓦（MW）的年化收入运行率（ARR）在9个月内提升了4倍。这反映出随着模型、软件栈以及基础设施不断优化，相同电力和算力资源能够支撑的AI业务规模仍有提升空间。

与此同时，并非所有企业级任务都需要调用最高规格的模型。对于标准化、重复性较高的场景，采用成本更低的模型，往往能够获得更高的投入产出比。

例如，GPT-5.5的定价为每百万token 30美元，而GPT-5.4为每百万token 15美元，DeepSeek V4则低于每百万token 1美元（数据来源：OpenRouter）。高性能模型更适合复杂推理及高难度任务，但企业可以根据具体任务灵活选择不同级别的模型，降低整体算力支出。

Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗（Brian Armstrong）于6月在X平台透露，公司将工程师默认使用的模型更换为智谱AI的GLM 5.2与月之暗面的Kimi K2.7后，内部AI支出减少了近一半。

对于任务量大、应用场景高度重复的企业，小语言模型（SLM）同样提供了另一种思路。相较覆盖大量通用能力的大语言模型，小模型可以围绕具体业务进行训练，在显著压缩模型规模的同时满足特定任务需求。

从这一趋势来看，AI模型竞争已经不再只是比拼参数规模和性能上限，而是逐步转向如何以更低成本完成相同任务。模型路由、小语言模型以及定制化模型，都将成为释放现有算力价值的重要手段。

从GPU到ASIC：AI算力架构加速走向多元化

模型之外，底层硬件效率同样是突破算力供应瓶颈的重要方向。

英伟达每一代GPU都在持续提高单位功耗和单位成本下的计算性能。能够获得Vera Rubin平台的企业，在处理复杂AI工作负载时，有望以相同的电力和基础设施投入获得更多token产出。

不过，GPU的核心优势在于较强的通用计算能力，而并非所有AI任务都需要如此高的通用性。对于任务特征明确、运行规模稳定的AI工作负载，专用芯片往往能够实现更高的性能功耗比。

因此，围绕特定AI工作负载优化芯片架构，已经成为产业链的重要发展方向。

谷歌在TPU（张量处理单元）领域已有多年研发积累，亚马逊则持续推进Trainium芯片。两家公司目前均在扩大相关芯片的部署规模。

亚马逊近期在财报电话会议上透露，Trainium的年化收入运行率已经超过250亿美元，并表示内部工作负载采用自研芯片后，每美元和每瓦特对应的吞吐量均得到提升。

谷歌还在推进一款代号为“Frozen v2”的芯片项目，计划将Gemini模型的部分功能直接固化到硅片中，目标最早于2028年推出。据The Information报道，该芯片每瓦特能够处理的token数量预计较现有硬件提升6至10倍。

如果这一技术路径能够实现规模化部署，谷歌不仅能够降低Gemini相关工作负载的运行成本和功耗，也能够在先进制程晶圆资源有限的情况下，提高单位晶圆对应的计算吞吐量。

OpenAI也在与博通（Broadcom）合作开发自有AI加速器。对于头部模型厂商而言，围绕自身模型特征设计专用芯片，可以进一步降低推理成本、提高算力利用效率，因此具有较强的商业驱动力。

与此同时，大量初创企业也在围绕不同架构探索AI加速器。传统电子计算架构之外，光计算等新型技术路线也在尝试打开新的效率空间。

从GPU到TPU、Trainium，再到模型专用ASIC，AI算力基础设施正由相对单一的通用GPU体系，逐渐转向更加多元化的计算架构。其背后的共同目标，是以更少的芯片和更低的功耗完成更多计算任务。

当供应不再紧缺：AI产业链将迎来新一轮洗牌

当前AI基础设施仍处于供给相对紧张阶段，掌握算力、存储、电力以及光通信关键资源的企业因此获得了较强的议价能力和盈利空间。

但随着各环节持续扩大资本支出，新增产能将在未来几年逐步释放。届时，当前由供给紧张形成的高盈利水平能否持续，将成为产业链需要重新面对的问题。

从现有产业格局来看，几类企业具备相对突出的竞争优势。

首先是Anthropic、OpenAI和谷歌Gemini等前沿模型厂商，其掌握模型能力和用户入口；其次是谷歌、亚马逊和微软等超大规模云厂商，其不仅拥有庞大的算力基础设施，也在持续开发自有AI芯片；英伟达和AMD则向模型厂商及云厂商提供GPU及机架级AI基础设施；台积电位于更上游，为大量AI加速器提供先进制程制造能力。

这些企业在技术、规模、客户资源及供应链控制能力方面具备较高壁垒，因此更有能力应对未来可能出现的供需波动。

但部分当前高度受益于AI供给紧张的产业环节，未来也可能面临更明显的周期压力。

以定制AI芯片为例，博通和美满目前在ASIC产业链中具备重要地位，但云平台、模型以及AI加速器整体架构的主导权仍掌握在超大规模云厂商手中。随着大型云厂商强化自研能力并引入更多供应商，相关芯片设计服务未来的竞争压力可能随之加大。

存储市场同样如此。AI需求推动HBM成为当前存储行业最重要的增长动力之一，但存储厂商能否弱化传统DRAM业务的周期属性，关键仍在于HBM能否进一步向定制化方向发展。

随着AI加速器针对不同工作负载进行优化，HBM也需要在带宽、功耗、堆叠方式以及封装等方面进行更深入的协同设计。这有望推动存储厂商从传统标准化产品供应，逐步向更高附加值的协同设计转变，从而一定程度上降低周期波动的影响。

AI数据中心从铜互连向光互连演进，也推动InP（磷化铟）激光器等产品需求快速增长。但随着未来产能扩张，相关企业能否持续通过差异化产品保持盈利能力，同样值得关注。

类似风险也存在于CoreWeave、Nebius等新型云服务商（neoclouds）。其当前的重要优势，在于AI算力最紧张时期提前获得大量GPU资源，并与急需算力的大型客户签署长期合同。

但随着谷歌、微软、亚马逊等超大规模云厂商部署的大量自有算力逐步投入使用，大型企业可能优先利用自身基础设施。届时，新型云服务商的算力利用率、议价能力以及盈利模式都将面临更大考验。

因此，当前的供应短缺既创造了巨大的产业机会，也可能掩盖部分商业模式中的长期风险。当供需关系重新趋于平衡，真正决定企业竞争力的，将不再只是能否获得资源，而是成本、技术差异化、客户黏性以及持续创新能力。

AI增长不会停止，竞争焦点正在转向效率

总体来看，供应链约束并未改变数据中心AI持续扩张的趋势，但正在改变行业实现增长的方式。

一方面，头部企业已经提前锁定大量关键算力及供应链资源；另一方面，模型优化、小语言模型、自研ASIC以及更高效的基础设施，正在持续提高单位算力、单位功耗和单位晶圆所能够实现的计算产出。

这意味着，AI基础设施竞争正在从单纯追求算力规模，逐步转向对整体效率的竞争。

当未来供给逐步追上需求，仅依靠资源稀缺性获得的高利润将难以长期持续。届时，成本控制、技术差异化、客户黏性和资源利用效率，将成为决定企业竞争力的关键。

未来几年，AI数据中心仍将持续增长，但产业链的竞争逻辑或将从“谁能获得更多资源”，逐步转向“谁能用更少的资源完成更多AI计算”。

3. 硅晶圆缺口150万片/月！A股谁最受益？

核心观点

1、AI需求传导至硅晶圆存在18-24个月时差，核心瓶颈是成熟制程稼动率而非AI芯片出货量。 2026年联电向90%突破、世界先进逼近90%，硅晶圆才进入全面复苏。

2、Q2出货35.73亿平方英寸，同比+7.4%、环比+9.1%。 三大龙头同步涨价，12英寸常规涨5%-8%，AI专用硅片涨18%-22%，量价共振拐点确认。

3、300mm销量增超90%但价格仍处低位。 沪硅产业经营现金流由负转正，管理层预期下半年价格回暖逐步释放。

4、国产化率仅15%-20%、缺口约150万片/月。 沪硅产业、立昂微、TCL中环、西安奕材形成差异化梯队，替代空间广阔。

摘要

2026年Q2全球硅晶圆出货量达35.73亿平方英寸，同比增长7.4%、环比增长9.1%，标志着硅晶圆行业从“量增价减”迈向“量价共振”的拐点确认。传导时差源于成熟制程稼动率滞后，如今联电、世界先进稼动率回到八至九成，AI需求外溢至功率、光电子等领域，硅晶圆全面复苏。A股受益标的主要包括沪硅产业、立昂微、TCL中环等。

传导链条的“时差”解密：为什么AI跑了三年，硅晶圆才苏醒

产业链传导逻辑：从AI芯片到硅晶圆的三级跳

AI算力需求爆发沿产业链向上传导，需经历“AI芯片出货→晶圆厂投片量增加→硅晶圆采购回升”三个环节，每一层都存在时间滞后。

第一层传导：AI芯片需求拉动先进制程投片。台积电2nm/3nm产能被苹果、英伟达、Meta抢光，排期至2028年。但这只占全球晶圆产能的一小部分——德勤预测2026年全球半导体销售额将达9750亿美元，AI芯片贡献近半收入，但出货量仅占0.2%。AI芯片的高毛利、低出货量特征，意味着其对硅晶圆的拉动最初局限于先进制程领域。

第二层传导：先进制程投片增加带动存储芯片采购。HBM因堆叠与良率约束，硅片消耗为传统DRAM的3倍；3D NAND全面切换双晶圆键合工艺后，12英寸硅片需求直接翻倍。但存储芯片在2024-2025年经历了深度去库存，直到2026年才进入主动补库存周期，DRAM/NAND价格回暖，美光、三星、SK海力士适度上调稼动率。

第三层传导：成熟制程稼动率回升。这才是决定硅晶圆“全面复苏”的关键。2024-2025年，成熟制程仍陷于去库存和低稼动率，汽车、工业需求疲软，8英寸产线稼动率长期低于80%。SUMCO管理层直言“300mm AI级硅片满产运行，但非AI领域仍处弱势”。环球晶圆董事长徐秀兰描述2025年硅晶圆市场为“冰火两重天”：先进制程、AI相关需求很强，但其他应用需求很弱。

“时差”的量化：18-24个月的扩产周期

硅晶圆扩产周期长达18-24个月，供需缺口不会立即弥合。SEMI预测2026年全球12英寸硅片月需求约1000万片，而有效产能约840万片/月（2025年数据），供需缺口约150万片/月，高端轻掺片、外延片紧缺预计持续至2028年。

与此同时，海外巨头正在结构性收缩低端产能。SUMCO计划于2026年底关闭宫崎200mm产线，将产能资源全面转向先进硅片。台积电2025年开始逐步减少8英寸产能，目标是2027年部分厂区全面停产；三星电子同样在2025年启动8英寸减产。2025年全球8英寸晶圆产能年减约0.3%，2026年预估产能年减程度扩大至2.4%。供给端的结构性收缩为价格修复创造了条件。

2026年：成熟制程稼动率拐点终于到来

进入2026年，成熟制程稼动率全面回升，“时差”的最后一环终于补齐：

联电（UMC）： Q2产能利用率由Q1的76%升至85%，Q3预计突破90%；7月营收238.4亿新台币，同比+18.98%，创45个月新高

世界先进（VIS）： Q1稼动率约80%，Q2逼近90%，Q3预计维持90%左右，Q4继续提升

Onsemi： 稼动率从77%爬升至83%，提升6个百分点

8英寸全球平均稼动率： 2026年预计升至85-90%，明显优于2025年的75-80%

环球晶圆董事长徐秀兰在Q2法人说明会上明确表示：“12英寸产线持续满载，8英寸产线保持高产能利用率，6英寸产品复苏动能亦逐步延伸，工业及电源管理（PMIC）等成熟制程需求改善明显。这正是AI需求从先进制程向成熟制程"外溢"的标志。”

【图表：2024Q2-2026Q2全球硅晶圆季度出货量趋势图】

Q2数据验证拐点：从“量增价减”到“量价共振”

出货量数据：连续四季加速回升

SEMI旗下硅产品制造商组织（SMG）于2026年7月29日发布的季度报告显示，2026年Q2全球硅晶圆出货量达3573百万平方英寸（MSI），较2025年同期的3327 MSI同比增长7.4%，较Q1的3275 MSI环比增长9.1%。这一数据创下近两年来的单季出货新高。

回顾出货量的回升轨迹：2025年Q2出货量3327 MSI（同比+9.6%，环比+14.9%），2026年Q1出货量3275 MSI（同比+13.1%，环比-4.7%），2026年Q2进一步攀升至3573 MSI。连续四季度的同比正增长，确认了行业从底部回升的趋势。

SEMI SMG主席、SUMCO销售与市场部总经理矢田银次表示：“第二季度硅晶圆出货量保持稳健增长，强劲且不断增长的AI相关需求已从先进逻辑和存储领域扩展至功率器件、光电子及其他市场。工业和汽车需求正在复苏，而存储器价格压力则限制了PC和智能手机需求。器件制造商正大力投资扩产，硅晶圆需求增长预计将持续。”

价格信号：三大龙头同步涨价

2026年5月，信越化学、SUMCO、环球晶圆三大全球硅片龙头同步发布涨价函，开启年内第二轮提价。涨价结构呈现明显的“高端领涨”特征：

- 12英寸常规硅片涨价5%至8%

- 适配AI/HPC场景的高端专用硅片涨幅达18%至22%

- 年内两轮提价累计涨幅超15%

大陆厂商同步跟进。立昂微宣布自7月1日起上调全系列硅片价格10%至15%。西安奕材给晶合集成涨价20%。有研硅提价在即。环球晶圆董事长徐秀兰预告“下半年将调涨售价”，这是近两年来硅晶圆厂商首次明确释放涨价信号。

合晶科技2026年年初已完成6英寸硅片价格上调，目前6英寸市场供不应求，因为SUMCO、Siltronic陆续缩减或退出6英寸产线，供给端结构性收缩。管理层明确表示“8英寸硅片下半年仍有涨价空间”，需求改善来自功率半导体、车用电子及工控等广泛领域。

环球晶财报验证：利润创近十个季度新高

环球晶圆2026年Q2实现合并营收152.14亿元新台币，环比增长8.8%；税后净利达37.79亿元新台币，环比大幅上涨99.3%，同比增长124%，创下近十个季度以来的新高。上半年合并营收291.99亿元新台币，税后净利56.75亿元新台币，同比增长80.9%。

环球晶12英寸产线已全面满载，小尺寸甚至出现加班生产。日本新潟厂Q2创单季营收历史新高，刚完成扩产的宇都宫厂出货量刷新历史纪录。公司正与多家全球头部客户积极谈判新一轮长约（LTA），涵盖范围从存储器扩展至逻辑芯片、先进制程与特种硅片。

【图表：成熟制程代工厂稼动率变化趋势图】

300mm硅片的“量增价平”阶段：拐点前的蓄力

沪硅产业中报：量增90%，价仍低位

8月19日晚间，沪硅产业（688126.SH）发布2026年半年度报告，是观察300mm硅片"量价节奏"的最佳窗口。

上半年实现营业收入23.17亿元，同比增长36.51%。其中，300mm半导体硅片的销量同比增幅超过90%，但受2023-2025年价格持续下降的影响，产品均价仍处于阶段性低位，收入同比仅增加不足60%——"量增价平"特征显著。200mm半导体硅片销量同比实现约16%增长，但同样受价格影响，收入同比仅增加不足5%。

同期，归母净亏损9.65亿元，上年同期亏损3.67亿元，亏损规模有所扩大。亏损扩大的三重因素清晰：一是300mm及300mm SOI硅片研发投入增加约1亿元；二是欧元贬值导致财务费用同比增加约2亿元；三是存货跌价等资产减值损失增加约1.2亿元。

经营现金流由负转正：拐点信号初现

尽管利润端承压，但核心亮点是经营现金流由-4.62亿元转为+1.79亿元，实现由负转正。这意味着规模效应开始摊薄单位成本，收入端经营质量正在改善。

产能端持续突破。上海及太原两地300mm半导体硅片合计产能已达到100万片/月，规模位居国内第一梯队。至2026年底，公司预计300mm产能将达到120万片/月。子公司上海新昇实现了逻辑工艺与存储工艺产品全覆盖、国内主要客户全覆盖、下游应用场景全覆盖；太原工厂报告期内新增客户22家、新增量产产品42款。上海新昇取得欧洲头部IDM合格供应商资格并获高端正片订单。

300mm SOI试验线产能从16万片/年提升至30万片/年，面向射频、高压、硅光等应用的核心产品"顺利进入量产阶段"。异质晶圆方面，滤波器用压电薄膜衬底实现量产并持续出货，光学级铌酸锂、钽酸锂薄膜衬底转入量产。

价格拐点的兑现节奏：市场核心关切

管理层明确预期2026年下半年价格回暖将逐步释放。若价格回暖兑现，营收增速有望从“量增价平”切换至“量价齐升”。国盛集团以现金和债转股方式出资40亿元专项用于300mm产能升级，6月18日沪硅产业公告联合上海国盛集团对子公司上海新昇增资合计114.48亿元。

需要关注的风险点包括：营业成本25.11亿元高于营收23.17亿元，毛利率为负；欧元贬值导致汇兑损失约2亿元，境外资产占比16.35%汇率敏感度上升；200mm板块Okmetic亏损-2.89亿元（已超2025全年），盈利拐点尚未出现。

A股受益概念股分析：国产替代与AI景气双轮驱动

行业格局：海外寡头垄断，国产替代空间巨大

全球硅片市场长期由日本信越化学（Shin-Etsu）、SUMCO、中国台湾环球晶圆等寡头垄断，前三家合计占据全球70%以上份额。全球前五大厂商（含Siltronic、SK Siltron）市占率接近80%。2025年中国大陆12英寸硅片国产化率仅15%-20%，国内12英寸硅片国产化率仅约10%。

SEMI预测2026年全球12英寸硅片月需求约1000万片，供需缺口约150万片/月，高端轻掺片、外延片紧缺预计持续至2028年。国内12英寸晶圆厂产能正在扩张，预计到2026年底我国12英寸晶圆产能将增至约321万片/月，占全球1/3。

A股核心受益标的

A股硅晶圆受益概念股已形成清晰梯队：

第一梯队：300mm大硅片龙头——沪硅产业（688126.SH）

中国大陆规模最大的半导体硅片企业，率先实现300mm半导体硅片规模化生产和销售。2026年H1营收23.17亿元（+36.51%），300mm销量增超90%。300mm产能100万片/月，年底目标120万片/月。国盛集团40亿增资+114.48亿产能升级。公司是唯一进入全球前七的中国大陆硅片厂商。

第二梯队：12英寸硅片盈利反转——立昂微（605358.SH）

2026年H1实现营业收入20.94亿元，同比增长25.72%；归母净利润8397.26万元，同比增利2.11亿元，实现扭亏为盈。12英寸硅片收入6.13亿元，同比增长74.02%；12英寸硅外延片收入4.10亿元，同比大增115.47%。12英寸硅片销量112.43万片，同比增长38.55%。重掺硅片持续供不应求，8英寸、12英寸低电阻率硅外延片交期持续延长。7月起调价10%-15%。

第三梯队：重掺硅片稀缺标的——TCL中环（002129）

国内唯一同时通过台积电、英特尔、英飞凌三大国际晶圆厂认证的硅片供应商。依托光伏硅片长晶、切磨抛技术外溢切入半导体赛道，轻重掺硅片全覆盖，主打功率器件用12英寸重掺硅片。2025年半导体材料业务营业收入约57.07亿元。深圳百亿项目扩建70万片/月产能，远期与宜兴基地形成140万片/月供给能力。

第四梯队：百亿扩产黑马——西安奕材（688783）

2026年6月12英寸电子级硅片单月产销突破100万片。西安一厂满产超65万片/月，二厂超20万片/月。总投资125亿元的武汉第三工厂5月主体封顶，计划10月设备搬入，2027年上半年投产。三厂全部达产后月总产能将突破180万片。已完成海内外160余家晶圆客户认证。

其他关注标的：

有研硅： 提价在即，300mm硅晶圆生产商

上海合晶： 200mm及以下硅片

神工股份： 小而精路线，高盈利、稳运营

工股份： 中晶科技：150-200mm

【图表：A股硅晶圆概念股核心数据对比图】

结论与展望

AI浪潮跑了三年，硅晶圆直到2026年才迎来全面复苏，根本原因在于产业链传导的“时差”——真正决定硅晶圆需求的是晶圆厂实际投片量（稼动率），而非终端AI芯片出货量。过去AI带动先进制程与存储投片增加，但成熟制程仍陷于去库存和低稼动率，抵消了部分需求增量。2026年联电稼动率向90%突破、世界先进逼近90%、8英寸全球平均稼动率预期升至85-90%，加上海外巨头结构性收缩低端产能，硅晶圆终于进入“全面复苏”阶段。

Q2出货量数据（35.73亿平方英寸，同比+7.4%、环比+9.1%）叠加三大龙头同步涨价，确认了从“量增价减”到“量价共振”的拐点。300mm硅片正处于“量增价平”向“量价齐升”过渡的关键阶段，沪硅产业300mm销量增超90%但价格仍处低位，管理层预期H2价格回暖逐步释放。

A股受益标的中，沪硅产业、立昂微、TCL中环、西安奕材等已形成差异化卡位，在国产替代率仅15%-20%、供需缺口约150万片/月的背景下，成长空间广阔。但需注意：价格回暖的兑现节奏是市场核心关切，若回暖不及预期，存货减值压力可能持续。

4. 【IPO一线】吉姆西半导体启动A股上市辅导 辅导机构变更为平安证券

8月21日，国内半导体专用设备制造领域再迎资本运作新动向。吉姆西半导体科技（无锡）股份有限公司（以下简称“吉姆西半导体”）近日正式启动首次公开发行股票并上市（IPO）辅导程序，辅导机构为平安证券股份有限公司。这家国家级专精特新“小巨人”企业、中国独角兽企业，向A股资本市场迈出了关键一步。

根据平安证券向中国证券监督管理委员会江苏监管局提交的辅导备案报告，双方已于2026年8月12日签署《首次公开发行股票并上市辅导协议》。按照《首次公开发行股票并上市辅导监管规定（2024年修订）》的要求，平安证券将系统开展尽职调查、规范整改及辅导培训工作，为吉姆西半导体后续的申报上市奠定基础。

值得提及的是，这并非吉姆西半导体首次启动IPO辅导程序。2024年11月，中国证监会曾披露中信证券关于吉姆西半导体科技（无锡）股份有限公司首次公开发行股票并上市辅导备案报告。彼时，中信证券作为首家辅导机构，为吉姆西开启了登陆资本市场的初步筹备工作。时隔近两年，吉姆西半导体选择更换辅导机构为平安证券，并重新签署辅导协议。这一变更引发市场关注，分析人士认为，辅导机构的调整往往与企业上市节奏规划、板块选择或双方合作契合度等因素相关，但无论如何，公司IPO筹备工作仍在持续稳步推进。

吉姆西半导体成立于2014年7月3日，总部位于无锡市锡山区锡北镇泾祥路1号。公司起步于国际品牌半导体设备的翻新和备品备件维修服务，此后持续加大研发投入，逐步向自主品牌设备制造转型。

经过十余年发展，吉姆西已成为国内最大的半导体再制造设备供应商和最大的研磨液供液系统制造商。公司主要从事各类半导体工艺设备、工艺辅助设备、CMP耗材等的研发、制造、销售及服务，自主品牌设备涵盖化学机械抛光设备（CMP）、湿法制程设备、涂胶显影机、减薄机等前道主工艺设备，同时可提供经升级改造的各类前道工艺设备，种类覆盖半导体前道制程所有工艺模块。

凭借强大的本土化工程师团队和自主创新能力，吉姆西已为国内超过100家晶圆厂提供了上百种型号和规格的定制化设备及工艺解决方案，主要设备已实现6英寸、8英寸和12英寸全晶圆尺寸覆盖。其主要客户包括中芯国际、华虹宏力、华力微电子、华润上华、杭州士兰等知名集成电路制造企业。

截至2025年，公司及下属子公司员工总数已超1600人，厂房面积超17万平方米，制造工厂分布在无锡、上海、盐城、张家港等地，在北京、武汉等地设有办事处。2024年，公司预计可实现销售收入约12亿元。

2023年，吉姆西完成股份制改造，同年入选国家级专精特新“小巨人”企业、江苏省独角兽企业。2024年6月，长城战略咨询发布的《中国独角兽企业研究报告2024》显示，吉姆西新晋为中国独角兽企业，估值达10亿美元。

自2021年以来，吉姆西在三年内完成了五轮融资。2021年战略融资中，上市公司赛微电子全资子公司以3000万元受让公司0.5455%股权，彼时公司估值已达55.56亿元。2022年A轮融资获得赛微电子、英诺天使基金、锡山创投、基石资本等13家机构投资；2023年，B轮、B+轮融资分别引入中信证券投资、中信资本等机构。

股权结构方面，公司控股股东为庞金明、惠科晴夫妇。庞金明直接持有公司约23.33%股份，直接及间接合计持有约26.34%股份；惠科晴直接持有约19.69%股份。上海半导体装备材料产业投资基金合伙企业（有限合伙）为第一大机构股东，持股5.2857%。

行业观察人士指出，随着国内半导体产业链自主化进程加速，吉姆西作为半导体设备再制造与自主创新并重的平台型企业，其资本化进程有望进一步助力国内半导体产业升级与供应链安全。集微网将密切关注其辅导进展及后续正式申报文件的提交。