100 TOPS刚入门，2026年消费芯片除了算力还缺啥？

前言：2026 年的消费电子产品正发生急剧的变化。这种变化体现在两点：第一是需求侧的爆发：AI大模型搭载的终端清单边长了——AI PC 与新型智能终端、AI耳机与可穿戴、机器人与无人机、智能汽车与驾驶系统、XR/AI 眼镜与智能家居……AI 的叙事开始正式商业落地。

第二种变化是需求侧爆发带来的供给侧变化：嵌入式AI带来的实时感知与低功耗需求，对硬件供应商提出了升级要求。2026 年消费芯片的竞争正在从单点性能竞赛，转向系统能力与供应链韧性的组合赛：谁能在更紧的功耗预算下，整合计算、带宽、连接、可靠交付，谁就更可能定义下一轮终端形态与体验标准。今天，与非观察室就来预测展望一下2026年的消费芯片的需求侧和供给侧改革。

从CES 2026 看消费电子发展信号

2026 年开年，CES 2026展上最醒目的变化不是某一款单品，而是“终端载体”本身发生了扩容：AI PC 与智能终端（笔记本、AI 超级代理设备、AI 耳机等）、机器人（人形/服务/无人机）、智能汽车与先进驾驶系统、XR （AI眼镜）与智能家居，成为高频出现的技术承载体。

从这些载体的变化，给消费电子行业一个很明确的信号：AI 叙事正在从“概念展示”转向“物理落地”。

信号一：AI成为PC的默认配置

AI成为PC的默认配置，芯片架构的重心也随之迁移：CPU 不再单打独斗，CPU+GPU+NPU 的异构计算成为平台标配。

中高端平台开始把本地推理的效率与续航绑定在一起，NPU 的算力与能效被推到更重要的位置。PC平台如AMD的NPU已经达到50 TOPS。

信号二：“物理世界的 AI”把实时感知与低功耗推到前台。

机器人、无人机、智能车不只是“更会聊天”的终端，它们要解决的是感知、决策与执行的闭环：多传感器融合、实时避障、环境理解、动作控制都要求计算延迟足够低、功耗足够稳。CES 2026 把机器人与智能汽车放进同一张“关键载体清单”，本质上是在告诉上游：消费级芯片的边界正在向“可在现实世界稳定运行的边缘计算”外扩。

信号三：连接与互联正在从“可选项”变成系统体验的底座。

当终端形态扩容到 AI 耳机、智能家居、XR、车内娱乐等更多节点，连接升级与协议统一就不再是锦上添花，而是“系统能不能跑起来”的前提条件：5G-Advanced、Wi-Fi 7、Matter 统一互联、智能家居多协议 SoC 等，都成为消费芯片必须面对的路径选择。

对芯片厂商而言，这意味着两个趋势同时成立：其一，连接与计算的耦合更紧（本地 AI 处理后的数据如何在多设备间低延迟协同）；其二，更复杂的连接场景会倒逼更精细的电源管理与更低的待机功耗，尤其是在可穿戴与家庭节点上。

ADI中国区销售副总裁Thomas Zhao

“当我们所谓的边缘智能慢慢变得越来越普及的时候，它对于数据的需求会变得越来越强。这里所谓的数据需求，是指在边缘侧实现智能化所必需的基础条件。假设未来大模型都可以裁减成今天它体量的百分之一、甚至万分之一，可以部署到每一个小的节点，那么应用场景将不再局限于手机，而有可能延伸到手表、手环，甚至戒指等可穿戴设备。但要真正发挥边缘智能的价值，首先必须确保在同等条件下，传感器要能够部署在其中并具备足够的性能和精度。否则，数据从何而来，又如何进行有效计算？同样的，我要解决一个供电的问题。众所周知，大语言模型非常吃电力。在云端环境中，这一问题相对可控，无非是增加能源成本；但在边缘侧场景下，受限于体积和形态，电池容量本身就十分有限，如何实现低功耗运行将成为必须解决的关键挑战。还有一个是数据传输，因为我们本身把AI部署在边缘端上的一个很重要的目的是为了解决安全性和隐私性的问题，我们不希望太多数据传到云端，这涉及到怎么去解决连接上延迟的问题、安全的问题。” ADI中国区销售副总裁Thomas Zhao认为，对于半导体行业而言，若要在边缘智能时代真正落地于端侧节点，必须有效解决前面提到的几个核心挑战：在极小尺寸条件下提升性能、降低功耗，同时保证数据传输时的可靠性、安全性问题。在这上面，模拟半导体厂商，目前都在进行大量探索和尝试。

从技术演进路径来看，此类“端侧智能化”的趋势往往由数字技术率先推进，随后模拟技术和产品逐步跟进适配。“这也解释了为何去年被视为数字产品的爆发之年，而今年我们将有望迎来模拟产品的重要发展周期。” Thomas Zhao认为，2026年，从更擅长理解文本、图像、视频，走向更擅长理解真实世界的光、温度、运动、压力与各种连续变化的信号，模拟器件的价值会在这一轮浪潮中被重新强调。

从CES 2026看消费电子需求侧及供给侧变化趋势，来源：与非研究院整理

需求侧的爆发与变革带来的是供给侧的改变：先进制程与先进封装开始成为消费芯片的“门槛变量”。当单颗芯片的性能提升逼近物理与成本极限，行业把目光投向芯片之外——通过异构集成把不同工艺、不同功能的小芯片像积木一样组合在一个封装体内，在成本与灵活性之间找到更好的折中；同时从 2.5D 走向 3D 堆叠，以更短互连和更高密度连接缓解带宽与功耗压力。

制造侧的节奏同样关键：2nm 工艺的量产爬坡与 CoWoS 等先进封装扩产，被摆在代工厂 2026 年的核心任务清单上；更现实的问题是产能分配——高端消费电子订单与利润更丰厚、增长更迅猛的 AI 加速器订单之间的平衡，将直接影响消费芯片的供给弹性与新品节奏。

从云端到端侧AI，硬件指标的变化？

过去几年，AI在消费电子上的落点更像“功能点”：拍照更聪明、语音更自然、推荐更精准。

这是因为大部分计算主要在云端实现。但是到了2026年，随着端侧AI的普及和体验提升，AI大模型对本地硬件的要求越来越高。

端侧AI的变化驱动因素，来源：与非研究院整理

越来越多的人机交互需要即时反馈——无论是AR眼镜的实时叠加、智能驾驶辅助的瞬时判断，还是可穿戴设备的连续监测——把数据送上云端再返回结果，延迟与不确定性都变成体验的短板。端侧推理的价值就在于“低延迟”：数据不必绕远路，响应速度更快，交互更稳定。

同时，隐私合规的压力在各类终端上同步上升，个人数据尽可能留在本地处理，天然降低泄露风险，也减少对云端依赖。在网络不佳、甚至离线的场景下，设备的核心智能能力仍需可用，端侧AI把“可用性”从网络质量中解耦出来。

此外，持续与云端通信不仅意味着链路开销，也意味着云服务费用与持续能耗。相比之下，端侧推理在许多场景下更省电，且能在规模化后显著降低云端资源消耗，最终把AI能力变成一种“可持续交付”的常态能力。这也是为什么2026年的端侧AI被描述为进入成熟与爆发的关键期：它不再需要靠“单点演示”证明价值，而是开始被系统性地嵌入从手机、PC到智能家居的每一个节点。

2026年端侧AI“硬指标”，来源：与非研究院整理

衡量端侧AI能力的语言，也在2026年趋于统一：TOPS（每秒万亿次运算）成为行业通用指标。更重要的是，这一指标的“抬升”开始从旗舰机的宣传口径，变成系统设计的刚性约束。预测口径显示，到2026年，高端旗舰手机SoC的端侧AI峰值性能普遍达到约100 TOPS，这一算力被认为足以在本地运行更复杂的大语言模型，并支撑更高质量的AIGC类应用。与此同时，“AI PC”从概念走向配置门槛：一台合格的AI PC，处理器被要求具备至少50至100 TOPS的专用NPU性能，以承载操作系统级AI功能与应用侧AI工作负载。

在已披露的路线图预测中，甚至出现了更具体的“量化标尺”：如M6系列NPU 60 TOPS、高通X2 Elite NPU目标80 TOPS等，勾勒出客户端算力的上行区间。

但端侧AI从来不是“TOPS越大越好”的直线竞赛。消费芯片的生命线始终是功耗预算：手机等移动设备通常被限制在10瓦以下。

当端侧AI进入“常驻运行”模式，真正暴露出来的瓶颈往往不是算力，而是内存与数据搬运。端侧设备既要更轻薄、又要长续航，还要承载更大的模型与更复杂的多模态工作负载，最终会撞上一个核心矛盾：场景高度碎片化，需要灵活架构；但消费电子对成本极其敏感，要求芯片面积与设计尽可能精简。

这就是“内存墙”成为端侧AI绕不开的话题的原因：AI能力越强，越依赖更高的内存带宽、更低的访问延迟与更可控的存储功耗。于是，2026年的竞争焦点开始向“模型与存储协同”移动。一个极具代表性的判断是：端侧模型量化技术将迎来爆发，谁能用更少内存跑出更高质量的模型（例如4-bit甚至2-bit量化），谁就更可能在端侧体验的竞争中占优。

端侧AI的工程瓶颈，来源：与非研究院整理

总结来看，2026年的端侧AI之所以成立，并不是因为某一颗芯片的峰值算力突破了某条线，而是因为三条链路同时闭合：其一，低延迟、隐私、离线可用让端侧推理在体验上具备不可替代性；其二，NPU普及与异构计算使得端侧算力可以在可控功耗内常态化运行；其三，围绕内存墙的量化与存储协同，把“跑得起来、跑得久、跑得省”变成工程现实。

作为存储供应商代表，江波龙发言人对与非网记者介绍了针对AI内存的创新架构。江波龙已在SOCAMM2产品中实现4-N-4 HDI（高密度互连）叠层结构的商业化应用，极大提升了设计复杂度和孔密度，为高性能计算提供了坚实的基础。与LPCAMM2设计相比，SOCAMM2去除了顶部凸出的梯形结构，进一步降低了整体高度，更适合服务器的安装环境和液体冷却系统，在仅14×90 mm的紧凑尺寸内最大可实现256GB容量，数据传输速率高达8533Mbps，为AI服务器和端侧设备提供了兼顾高性能与紧凑设计的解决方案。同样应用于AI领域，从架构定位来看，HBM以固定封装和高成本换取极致带宽，SOCAMM2则以可替换、高效益的模块化设计实现容量、功耗与弹性的平衡。在实际系统中，可同时采用HBM应用于GPU侧，SOCAMM2用作CPU侧，从而兼顾带宽与容量的双重提升。

江波龙也是国内较早实现CXL 2.0内存拓展模块量产的企业之一。该产品基于DDR5 DRAM开发，支持PCIe 5.0×8接口，理论带宽高达32GB/s，延迟低至240ns，可实现192GB大容量内存池化共享。通过CXL协议，我们能够打破传统内存架构的物理限制，实现跨设备的内存资源调度，为AI训练集群提供更具成本效益的内存扩展方案。

2025年10月，江波龙推出了业内首款集成封装高速存储介质mSSD，通过重构常规SSD介质的定位与形态，打造出“高品质、高效率、低成本、更灵活“的SSD新品类，进一步创新了SSD的商业应用灵活性。mSSD采用Wafer级系统级封装（SiP），一次性把主控、NAND、PMIC等元件整合进单一封装体内，这一设计将原本PCBA SSD近1000个的焊点减少至0个，规避了PCBA生产工艺中可能出现的阻焊异物、撞件隐患、高温高湿、腐蚀性等可靠性问题。江波龙mSSD作为高速Storage介质，不仅兼容M.2 2230 SSD规格，更通过定制化固件、硬件方案、测试体系及灵活拓展卡设计，实现了从PSSD、M.2 2242/2280规格SSD，到固态存储卡、AI存储卡等多元存储形态的创新拓展。

2026年消费电子三大技术挑战：2nm、3D封装、自研CPU

2026年的消费电子正在进入一个“由芯片定义体验”的新阶段。智能手机、PC、可穿戴设备与智能家居等终端的体验升级，越来越直接地依赖于底层芯片在架构、工艺与集成方式上的突破：其核心变革力量可以概括为三条主线——端侧AI的成熟与普及、2nm/3nm先进制程的规模化推进，以及以3D堆叠为代表的先进封装带来的立体集成革命。这三者并非平行推进，而是互相“成就”：先进工艺让强NPU在严格功耗预算下可行，强NPU抬高带宽需求又把3D封装推到前台，最终共同推动AI手机、AI PC、AI眼镜等终端进入新的换代周期与形态探索期。

消费类终端/需求侧公司芯片发展路线，来源：与非研究院整理，✅=已披露；🟨=预计/可能；—=暂缺证据

过去几年大家比的是“单颗SoC的性能与能效”，而到2026年，比拼开始更多地转向“系统工程能力”，即谁能在更紧的功耗预算下，把更多计算、更高带宽、更低延迟、更强隐私与更稳供应链整合进终端。

从上图可以看到不同终端公司对于“2nm/先进节点、先进封装/3D、自研CPU/专用AI单元”的研发和布局情况。从打勾/黄色/空白的分布可以看到一个清晰结论：真正同时具备“先进节点 + 先进封装 + 自研计算/AI单元”的玩家极少，大多数公司要么在节点上是“潜在/规划”，要么在封装上还停留在常规手机封装路径，要么只在某个垂直模块上自研（影像、NPU、云端加速器），很难三线齐备。

一、终端巨头：苹果与三星把“底座能力”做成长期资产

在需求侧表里，苹果在“自研CPU/专用AI单元”上是明确的绿色打勾，而在“2nm/先进节点、先进封装/3D”上是黄色。这种组合很符合苹果一贯节奏：苹果的核心确定性不在“是否跟进某一代节点”，而在于持续把CPU/GPU/NPU写进统一的系统架构里，再通过供应链把关键工艺能力锁进自己的节奏。到了端侧AI时代，这种“把AI引擎当作系统组件”的路线会更占便宜——因为端侧推理不是一次性冲分，而是贯穿拍照、语音、多模态检索、离线理解等长链路体验，真正卡人的往往是总能耗与内存/互连效率，而不是峰值算力。

三星的表格信号更激进：在“2nm/先进节点”上直接打了绿色勾，同时自研CPU/AI单元也是绿勾，而“先进封装/3D”是黄色。它代表的是另一条路径：三星既要当终端品牌，也要当先进制程供给者，用终端需求反哺制程爬坡，再把节点优势反向转成终端卖点。对消费芯片来说，这条路最大的意义并不只是“谁先上2nm”，

二、平台型SoC厂：高通与联发科更像在做“节点与差异化”的选择题

需求侧表里，高通在“自研CPU/专用AI单元”上是绿勾，“2nm/先进节点”是黄色，而“先进封装/3D”为空白。这背后是Android旗舰的现实：手机SoC很少直接采用服务器级2.5D/3D封装路径，原因不是技术不可行，而是成本、面积、良率与散热形态难以与手机的BOM和厚度约束相匹配。因此，高通的主战场往往落在三个维度：CPU架构与平台化能力（手机+PC+XR+汽车）、AI引擎和DSP协同，以及系统级调度（把AI算力、ISP、连接、安全域“编排”起来）。当端侧AI成为主线后，高通这类平台公司会面临更明显的“节点选择题”：先进节点可以带来能效红利，但每一次节点跃迁都要用更清晰的差异化去兑现，否则成本压力会挤压整机厂的选择空间。

联发科在表里同样是“2nm黄色 + 封装空白 + 自研AI单元绿勾”，终端主场覆盖手机、平板、电视、车载座舱、物联网。这意味着它的核心竞争力也在“平台规模效应”和“端侧AI普惠化”上：当AI从旗舰下沉到中高端主流价位，真正重要的是能效与成本曲线，而不是极限性能。换句话说，联发科更可能通过把AI能力做成可规模复制的中端体验去拉大出货面的优势，而不是在“最先进封装”上押重注。

三、算力巨头：NVIDIA、AMD、Intel把先进封装“做成默认答案”，并反向挤压消费供应链

需求侧表里最值得注意的一组，是NVIDIA、AMD、Intel：三者在“自研CPU/专用AI单元”全是绿勾，其中NVIDIA和AMD在“先进封装/3D”也是绿勾，Intel更是“2nm/先进节点绿勾 + 先进封装绿勾 + 自研绿勾”的全绿组合。它传递的信号很直接：在AI服务器与高性能计算场景里，先进封装早就不是“加分项”，而是决定产品是否成立的底座。无论是多芯片异构集成、还是更高带宽、更短互连、更低功耗，封装已经承担了过去一部分“制程才能完成”的任务。

这会对消费芯片产生一个经常被低估的外溢效应：当AI加速器持续消耗最先进的封装产能与高带宽存储资源，消费电子即便不走同等封装路线，也会在材料、设备、工程资源与交付周期上感受到挤出，最终表现为：旗舰芯片能做得更强，但“更强”会更昂贵、更集中在少数SKU，产品分层与定价分化更明显。你在消费趋势预测里想写的“消费电子被AI重新定价”，在这张表的绿色勾选分布中其实已经能看到影子——先进封装的绿勾主要集中在算力巨头，而不是手机SoC阵营。

Intel的特殊性在于，它同时出现在“终端平台”和“供给侧能力”上：既有PC与服务器的处理器路线，也有自家的先进封装与类2nm节点布局。对2026的消费计算平台而言，Intel的目标很明确：把NPU等AI单元做成客户端的默认配置，让AI PC从概念走向普及。而一旦客户端AI应用渗透更深，“封装+架构”对整体PPA（性能/功耗/面积）和供应链的影响会进一步上升。

四、云厂商自研：Meta、微软、亚马逊、谷歌用“自研加速器”改变节奏

再看需求侧表里另一组：Meta、微软、Amazon、Google。它们几乎都在“自研CPU/专用AI单元”上打了绿勾，但在“先进封装/3D”基本为空白，在“2nm/先进节点”多为黄色或空白。这说明云厂商自研芯片的驱动力更多来自供给可控、成本结构与业务节奏：与其说它们要争夺最先进节点，不如说要把算力当作基础设施，确保在某个成本/性能点上可持续扩张。节点是否最先进，是选择题，不是必答题。

但云厂商会以另一种方式重塑消费芯片：它们通过模型与服务，抬高端侧体验的基准线。端侧AI要“像服务一样随叫随到”，就要求终端拥有更稳定的推理能力、更低的延迟、更好的隐私与离线能力，这会把消费芯片的AI引擎从“附带功能”推向“系统默认”。Meta还把XR作为重要终端入口，这类设备对功耗与封装集成的要求更极端，会倒逼更高密度的SoC与更强的能效调度。微软在云端自研之外，还必须对PC生态负责：一旦AI PC成为主流，客户端处理器的NPU能力与整机体验将被重新定价。亚马逊则用自研CPU与加速器巩固云端供给，间接推动“云端更强—端侧更强”的协同演进。

五、对照组：华为、OPPO、小米等中国终端厂的“局部自研”路径与约束

虽然这一节标题强调海外巨头，但需求侧表里把华为、OPPO、小米也放在同一坐标系里，恰好提供了一个很重要的对照：它们在“自研CPU/专用AI单元”上大多能打出绿勾或黄色，但在“2nm/先进节点”与“先进封装/3D”上更多是空白或不确定。这意味着国内终端厂的芯片路径更倾向于“先做关键体验模块的自研”：例如影像NPU、ISP、安全域、连接等，先把用户能感知的体验做出差异，再在供应链与生态允许的范围内逐步扩大自研边界。

华为在表里自研是绿勾，终端主场覆盖手机、AIoT、车载座舱、网络、服务器，它的NPU传统和系统能力更强，但先进节点的约束也更明显；OPPO在表里自研是绿勾，但节点与封装都为空白，更像“用影像/端侧体验模块构建差异化”；小米在表里2nm是黄色、自研是黄色，代表它的自研意愿与节奏处于“再启动/再扩张”的阶段，终端覆盖手机与AIoT，未来更可能走“跨端协同”的系统路线。对消费芯片趋势预测来说，这组对照说明：端侧AI时代，自研不等于必须自研全套SoC，先把体验链条里的关键加速器抓在手里，同样能改变产品的竞争方式。

六、供给侧地图：三家“能供2nm+先进封装”的核心枢纽

供给侧公司（代工 / 封装OSAT / 存储 / 设备 / EDA）芯片发展路线，来源：与非研究院整理，✅=已披露；🟨=预计/可能；—=暂缺证据

第二张图（供给侧公司）把产业链的“决定性环节”进一步拆开：代工、封装OSAT、存储、设备、EDA。最显眼的信号是：在“2nm/先进节点”和“先进封装/3D”两列同时打勾的，集中在TSMC、Samsung Foundry、Intel Foundry三家；而上游的ASML（光刻）、Applied Materials（设备/工艺）、Synopsys/Cadence（EDA）也在2nm与3D相关能力上打勾。换句话说，2026年消费芯片的“天花板”，在供给侧高度集中：能否拿到先进节点产能、能否排进先进封装的产线、能否用得起并用得熟3D设计工具链，将直接决定终端厂与芯片厂的产品上限和节奏。

再看封装环节，表格把ASE、Amkor、JCET都标成先进封装/3D绿勾，说明先进封装并不完全是晶圆厂的独占能力，OSAT正在成为真实的战略变量。对消费芯片来说，这意味着未来可能出现两类分工：一类是晶圆厂提供更高阶的2.5D/3D能力；另一类是OSAT以更灵活的成本结构、工艺组合承接大量“介于传统封装与顶级封装之间”的需求——尤其是消费电子最常见的那种：要更高集成、更低功耗、更薄形态，但必须可规模量产、成本可控。

存储公司SK hynix和Micron在“先进封装/3D”列是绿勾，服务领域写的是DRAM/HBM/NAND，这强调了另一个事实：3D并不仅仅属于逻辑芯片。HBM这类产品本质就是3D堆叠与封装工艺的集合体，它们的供给波动会通过AI服务器的需求链条，持续影响消费市场的成本与产能分配。你想在整篇文章里写的“存力变量被重估”，在这张供给侧表里同样能得到结构性支撑：先进封装与3D堆叠的能力，既在逻辑芯片这边，也在存储芯片这边，二者在产能与资源上会互相牵动。

最后，上游工具链的意义在2026会进一步放大。Synopsys与Cadence在“2nm/先进节点、先进封装/3D”两列都打勾，表明3D IC时代的设计已经不是“把芯片画小一点”那么简单，而是要把多个die、互连、热设计、可靠性、封装约束同时纳入设计闭环。AI辅助EDA会让迭代更快，但也会抬高门槛：会用工具的人越来越关键，能在复杂约束下把系统做出来的团队会更稀缺。

2026消费芯片会面临哪些供应链挑战？

进入2026年，消费类芯片供应链的关键词不再是“全面短缺”或“全面过剩”，而是更具结构性的分化：一部分环节被AI与高性能计算（HPC）长期“锁住”，另一部分环节则在需求修复、库存回归常态后逐步宽松。更关键的是，供给侧的扩产节奏天然是线性的，而AI驱动的需求曲线却更陡峭——这种“剪刀差”决定了结构性紧张很难在一年内被彻底抹平。

1）先进制程的“产能争夺战”：高端消费芯片被迫排队、成本被动抬升

对旗舰手机SoC、AI PC核心芯片、XR/高端影像等产品来说，先进制程（通常指7nm以下）越来越像“入场券”。问题在于：先进制程玩家集中、扩产周期长，即使持续加大资本开支，设备交付、工厂建设、工艺调试也决定了产能只能渐进式增长。结果就是：在2026年，先进制程仍将维持供不应求的紧张状态，代工价格也更可能保持坚挺甚至继续上行，最终把成本压力层层传导到高端消费芯片。

对消费电子企业而言，这意味着两类不确定性会被放大：

节点与产能的不确定：能否拿到足够的先进节点产能，直接影响旗舰机型/高端PC的排产与上市节奏。

成本与毛利的不确定：当晶圆价格维持强势，厂商往往只能在“提价、控配、延后出货、改设计”之间做取舍（你补充的终端应对路径本质上就是这种压力下的选择）。

2）先进封装成为“第二个产能天花板”：不是有晶圆就能出货

如果说先进制程决定“能不能做出来”，先进封装则越来越多决定“能不能按时、按量出货”。在风险矩阵里，AI需求超预期增长会加剧先进制程、CoWoS封装、HBM的产能争夺，对消费类芯片形成明显挤压；而CoWoS等先进封装扩张不及预期，会进一步固化上游资源紧张格局并向下游传导。

对消费芯片而言，先进封装的约束会以更隐蔽的方式出现：

高端SoC/AI PC平台对系统级封装、散热、尺寸的要求越来越高，封装不只是“后道工序”，而是产品定义的一部分。

当先进封装被AI芯片优先吸走，消费电子即便拿到部分晶圆，也可能在封装、测试、交付上被“卡脖子”，从而出现“纸面产能足、有效出货不足”的落差。

3）“存力”冲击消费电子BOM：内存/闪存被AI重定价

2026年的另一个核心矛盾来自存储：AI对HBM的需求改变了存储行业的资源分配逻辑，数据中心对内存的消耗比例被推高；存储厂商把更多产能转向技术更复杂、利润更高的HBM，反过来压缩了面向手机/PC的DDR/LPDDR与NAND的供给弹性。文档引用的预测与测算也指向同一结论：需求增速高于供给增速，从而带来价格上行与阶段性短缺。

这类冲击会在消费电子侧形成一串连锁反应：

BOM结构被迫重算：内存与闪存不再是稳定可控的“例行采购项”，而更像带波动的“关键变量”。

配置策略被迫改变：你补充的“提价、减配、延后出货、改设计”之所以在2026年更普遍，本质原因就是存储涨价与供给偏紧把整机厂的选择空间压缩到极小。

技术路线被供应链牵引：当不同颗粒类型的价差与可得性发生变化，终端会加速向更高密度路线迁移；但这并非“单品替换”，还会牵动主控选择、固件优化、可靠性与售后口碑等系统工程（从“性能最优”转向“可交付优先”）。

生态层面的形态创新压力：当容量不确定性变强，“可扩容/可插拔”的思路容易被推上台面——它既是成本对冲，也是交付连续性的对冲（基础配置先出货、容量需求交给后续选配），但也会带来结构可靠性、维护便利性等新的工程挑战。

终端厂商面对存储涨价的四种应对路径，来源：与非研究院整理

面对AI技术从云端向终端快速渗透的产业趋势，江波龙通过存储介质核心创新、AI应用场景下的自研控制器架构定制化优化，以及AI定向固件算法的深度融合开发，构建了覆盖消费级到企业级、端到端的全栈AI存储生态，为AI产业规模化落地筑牢存力根基。

在端侧AI存储领域，江波龙前瞻性布局QLC存储技术路线，形成多层次产品矩阵。其中QLC eMMC产品凭借3D堆叠工艺实现存储密度倍增，搭载自研WM6000主控芯片，性能提升超30%且待机功耗降至微瓦级，市场表现亮眼；2025年推出的自研主控UFS产品，全面覆盖4.1至2.1协议，为AI手机等核心终端做好充分适配。未来，我们还将适时推出QLC UFS、QLC eSSD等创新产品，打造从移动终端到数据中心的全栈AI存储布局。

针对终端设备轻薄化、供应链灵活化需求，江波龙高速存储介质mSSD通过创新封装工艺，将控制器芯片、存储芯片及无源元件集成于一体，实现电气连接、物理保护与热管理的一体化优化，不仅提升生产效率、降低管理成本，更推动存储介质商品化与一站式灵活交付。基于这一核心形态，可灵活衍生PSSD、M.2 SSD、固态/AI存储卡等多元产品，在简化终端设计复杂度的同时，有效释放设备续航、散热与空间潜力。

面向新一代AI穿戴设备，江波龙推出存储新品ePOP5x，创新性融合LPDDR5x高速内存与新一代3D NAND闪存，搭配自研的系统快速启动、低功耗控制及SoC协同调优算法，以小尺寸、低功耗、高性能的核心优势，为穿戴设备的AI场景提供高效、可靠的存力支撑。

4）地缘政治与出口管制常态化：供应链从“效率网络”变为“安全堡垒”

2026年的供应链不确定性，已经不仅是供需问题，更是“规则问题”。文档明确指出：出口管制与技术封锁在2026年形成相对稳定但仍在演进的限制体系，带来三类后果——断裂风险、市场分割、以及“去风险”导向下的投资流向变化。

对中国消费电子与芯片企业而言，影响尤其直接：

先进制程与关键IP获得难度上升，迫使部分企业调整路线图、寻求国产替代或把创新重心转向更可控的环节；这会创造成熟制程与特定领域（如电源管理、射频）的机会，但也可能拉大与国际领先产品的技术差距。

供应链区域化/本土化加速：制造、封装测试更倾向在目标市场所在区域形成“设计-制造-组装”的区域闭环，以缩短响应时间、降低地缘风险，但代价是成本上升与冗余增加。

此外，风险矩阵也把“关键地区紧张局势升级”的潜在影响定性为灾难性：一旦先进制程产能发生中断，价格暴涨与全面短缺会迅速外溢到所有电子品类。

5）运营层面的“高频博弈”：合同更短、锁量更难、库存策略必须重写

当供给紧张与结构分化成为常态，供应链管理会从“年度节奏”变成“季度甚至月度节奏”。文档在应对策略部分已给出方向：OEM/ODM需要做供应链多元化与本地化、强化预测并从精益库存转向更具弹性的战略安全库存，同时在产品定义阶段就把供应不确定性与成本压力纳入设计约束。

这意味着行业将更频繁地看到：

锁产能从“交易能力”变成“关系+信用+协同能力”：与代工厂、封装厂的长期协议（LTA）或更紧密的联盟，会成为头部玩家的基本动作。

订单治理强化：为抑制囤货与投机，上游对订单的审查更严，资源倾向于更稳定、更可信的长期客户（你补充的“合同、预付款、长期合作换资源”与“现货随行就市”会进一步拉大头尾差距）。

“能交付”比“能盈利”更稀缺：在价格波动加大、交期不稳的周期里，兑现能力会成为决定客户粘性与市场份额的核心变量。

康盈半导体创始人兼CEO冯若昊

“现在（供应）非常紧张……以合约的形式去锁定资源，非常艰难。”康盈半导体创始人兼CEO冯若昊对与非网记者表示，从去年四季度开始，存储行业里“基本上就没有长期的这种订单生产”，更多转向按季度或按月谈资源。康盈与上游资源保持长期合作，因此在紧张情况下资源相对更稳定；但即便如此，“以合约形式去锁定资源”仍然非常艰难。这意味着企业内部管理也必须同步升级：更高频的价格管理、更高频的库存与交期协调、更严谨的客户沟通与风险预警。

由此可见，供应链进入更高频的博弈。当合同周期缩短、价格波动加大，“锁量”本身就变得更难。企业获得资源的方式，从“价格谈判”转向“信用与关系 + 真实需求证明”。“你需要证明你是真的在做产品，而不是拿货去炒卖。”

对于处在产业链中游的模组厂而言，上涨浪潮中要赚点钱确实很容易，但是要赚到很多钱，甚至把短期的盈利转变为长期的成长，却没这么容易。

为了应对2026年上涨周期的产能需求，2025年康盈进行了充分的扩充准备：

2025年3月，康盈半导体徐州测试基地正式投产。这个测试基地专注于晶圆测试（Wafer Test）及成品芯片测试（FT）。涵盖 eMMC、eMCP、LPDDR4/4X、DDR4 等全系列嵌入式存储产品的电性检测与老化测试。2026年二期达产后，年产能预计可冲刺5000万颗芯片。

2025年5月，扬州康盈半导体产业园正式投入使用。扬州是康盈半导体的核心生产制造中心，主要负责将测试好的芯片组装成各类终端产品。

2025年9月29日，康盈半导体总部基地及存储芯片产业化基地正式奠基，一期预计在 2026年第四季度试生产。衢州被定位为康盈半导体的战略中枢和规模化生产核心，它不仅是康盈的新总部，还将聚焦于新一代存储技术的产业化。

通过这三地的布局，康盈半导体能快速响应当前存储市场的“超级周期”，在更长周期里具备更稳定的交付与服务能力。

“关键是兑现，”从冯若昊的表述中，不追求短期利益，在一个合同周期缩短、订单治理增强、终端承压阈值随时可能触发的时代，兑现能力才是穿越周期最稀缺的能力。