芯耀
与非AI
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5 月 27 日，上交所上市委会议审议通过长鑫科技科创板首发申请，拟募资 295 亿元；仅 8 天前的 5 月 19 日，长江存储在湖北证监局完成 IPO 辅导备案登记，正式迈出上市步伐。中国存储芯片领域两大巨头同月启动 A 股进程，背后是一个正在快速膨胀的产业——而在这条显性赛道之外，一条“隐形赛道”同样值得关注。
▎PART 01 存储“双雄”会师 A 股：一个信号，两场赛跑
长鑫科技和长江存储的 A 股之行，并非孤立事件，而是中国存储产业走过十年艰难追赶后的一次“交卷”。长鑫科技前身睿力集成电路有限公司 2016 年启动 DRAM 研发，从零起步切入被视为存储芯片“皇冠”的 DRAM 领域；长江存储 2016 年成立后，以 3D NAND 为突破口，逐步将堆叠层数推进至 232 层以上。两条技术路线，两家企业，共同构成了中国存储芯片的产业基底。
从上市进程看，长鑫科技走在前面。2025 年 12 月 30 日获上交所受理，5 月 17 日更新招股书后恢复审核，5 月 27 日即获上市委通过，从受理到过会仅 148 天。拟募资 295 亿元，为科创板迄今第二大 IPO 项目，资金将主要用于 DRAM 技术升级和量产线改造。
长江存储紧随其后。5 月 19 日完成辅导备案，由中信证券与中信建投联合辅导，预计很快向科创板提交上市申请。值得注意的是，同日其子公司武汉新芯主动撤回科创板 IPO 申请，改为长江存储控股整体上市——这意味着资本市场将迎来一个更完整、体量更大的存储芯片平台。市场对长江存储的估值预测在 1600 亿至 3000 亿元之间。
两家企业的上市，不仅是资本事件，更是一个信号：中国存储芯片产业正从“技术追赶期”进入“规模扩张期”。长鑫科技 2026 年一季度营收达 508 亿元，同比增长 719.13%；长江存储一季度营收突破 200 亿元，同比翻倍增长。营收爆发的背后，是产能的快速释放——而产能释放，意味着对上游材料和耗材的需求正在加速兑现。
▎PART 02 扩产潮背后：存储芯片对封装耗材的“胃口”有多大
存储芯片的制造流程中，晶圆研磨（减薄）和切割（划片）是封装前道的关键工序。每一片晶圆从完成前道制程到进入封装，都需要经过减薄和划片——减薄将晶圆厚度从数百微米降至目标值，划片则将晶圆分割为独立芯片。这两道工序的核心耗材分别是研磨轮和划片刀。
存储芯片对划切工艺的需求有其特殊性。DRAM 芯片 Die 尺寸较小、排列密度高，对刀片精度和稳定性要求极为严苛；3D NAND 则因堆叠层数不断增加，晶圆厚度减薄需求突出。这些指标意味着，存储芯片产线对划片刀和研磨轮的消耗量不仅大，而且对性能参数的要求远高于普通 IC。
扩产数据更能说明问题。长鑫科技拟将 75 亿元募资用于“存储器晶圆制造量产线技术升级改造”，130 亿元用于“DRAM 存储器技术升级项目”；长江存储武汉三期工厂原定 2027 年量产，现已提前至 2026 年下半年投产，当前月产能约 20 万片 12 英寸晶圆，三期投产后将进一步扩充。叠加存储超级周期的背景——据集邦咨询预测，2026 年 DRAM 均价同比上涨约 58%，全球 DRAM 产值有望首次突破 3000 亿美元，NAND Flash 一季度合约价格环比涨幅已超 80%——扩产节奏只会加速，不会放缓。
存储扩产如何传导至耗材需求
晶圆产出量增加 — 更多晶圆意味着更多切割和减薄工序，耗材消耗与晶圆产量直接正相关
工艺精度要求提升 — 存储芯片对切割道宽度和减薄精度要求高于普通 IC，高端刀片占比提升
耗材为持续性消耗 — 设备一次性采购，但刀片和研磨轮需要持续更换，供应链依赖贯穿产线全生命周期
▎PART 03 划片刀：被忽视的“隐形赛道”
当行业谈论存储芯片“卡脖子”时，目光通常聚焦于光刻机、EDA 软件、先进制程设备等显性环节。但有一条赛道更隐蔽，却更具持续性——划片刀等封装耗材的国产化。
据 QYResearch 数据，全球划片刀市场 2024 年约 7,083 百万美元，预计以 7.6% 的年复合增速增长至 2031 年的 12.55 亿美元。这一数字本身并不算大，但结构性分化值得注意：AI 芯片和存储芯片驱动的高端刀片增速远高于行业均值，且单价和附加值显著更高。
市场的另一面是高度集中。日本 DISCO 占据全球约 70% 的划片机市场份额，其精密加工工具业务（划片刀、减薄砂轮等）约占总营收的两成，在中国大陆市场占有可观份额。这就形成了一种“双绑定”格局：封测产线采购 DISCO 的划片机，往往同步使用 DISCO 原厂刀片——设备与耗材之间有着精密的工艺适配关系，客户替换刀片品牌不仅需要重新做工艺验证，还可能面临设备厂商的隐性约束。存储芯片产线由于对切割精度和稳定性要求更高，这种绑定效应更为明显。
与设备“卡脖子”不同，耗材的依赖更隐蔽但更持续。设备交期拉长终究会到货，一次性采购后约束减弱；但划片刀、研磨轮是持续性消耗品，产能越大，消耗越快，对进口供应链的依赖就越深。长鑫科技和长江存储的产能扩张越快，这条“隐形赛道”的宽度就越清晰——它不是一次性的采购需求，而是贯穿产线全生命周期的持续消耗。
从技术角度看，存储芯片对划片刀的性能要求体现在多个层面：DRAM 芯片 Die 尺寸小、切割道窄，需要刀片具备微米级的尺寸精度和极低的崩边率；3D NAND 堆叠层数增加后晶圆翘曲加剧，切割时对刀片刚性和进给速度的控制要求更高；部分高端存储产品采用背金工艺，对刀片切削背金层的表现同样有严格标准。这些场景推动了划片刀从标准化耗材向高附加值品类的结构性升级。
▎PART 04 国产耗材的窗口期：被动替代与主动验证
存储双雄的扩产，客观上正在为国产耗材打开一个窗口期。这个窗口并非由技术突破主动撕开，而是由供给约束和产业安全需求被动促成。
从供给端看，全球存储超级周期推动 DRAM 和 NAND 价格持续上行，三星、SK 海力士等巨头纷纷上调资本支出，据券商研究报告分析，DISCO 等设备厂商的订单积压显著延长，进口划片刀的交期同样受到影响。当交期从数周拉长至数月，封装客户不得不加速验证国产方案。
从政策端看，2025 年中国半导体设备国产化率从 25% 提升至 35%，超过原定 30% 的目标；同年年底，中国进一步要求芯片制造商在新增产能中使用至少 50% 的国产设备。设备国产化率的提升，将自然带动耗材国产化率的提升——国产划片机装机量增加后，与之配套的国产刀片获得了天然的适配入口。
从产业安全角度看，长鑫科技和长江存储作为国产存储芯片的支柱企业，其供应链的本土化需求是刚性的。地缘政治的不确定性——2026 年 2 月，美国五角大楼曾短暂将 CXMT 和 YMTC 从 Section 1260H 限制清单中移除，但该更新在发布约一小时内即被撤回，叠加美国商务部仍在考虑将更多中国企业列入实体清单——意味着核心耗材的进口依赖始终是一个悬而未决的风险。
但窗口打开并不意味着跨越。国产耗材面临的核心挑战依然清晰：一是工艺验证周期长，存储芯片封装客户对耗材的替换极为谨慎，一颗刀片的导入往往需要 3 至 6 个月的切割测试和良率比对，先进封装领域的验证周期更长；二是稳定性信任尚未建立，国产划片机虽然精度已逐步接近国际一线水平，但市场占有率仍偏低，国产化率约 10% 至 20%，耗材的信任积累也同样滞后；三是高端品类覆盖不足，在超窄切割道、超薄晶圆、化合物半导体等对刀片性能要求极高的场景中，国产产品的技术和工艺积累仍有差距。
▎PART 05 “隐形赛道”有多宽：三个维度的判断
回答“隐形赛道有多宽”这个问题，需要拆解为三个维度来看。
从需求维度看，赛道的宽度取决于存储芯片的扩产规模和持续性。长鑫科技 295 亿元募资中，超过 200 亿元投向产能升级和技术研发；长江存储武汉三期提前量产，月产能仍在爬坡。叠加存储超级周期的延续——多家机构预测 DRAM 上行周期至少持续到 2027 年——耗材需求的增长具备较强的确定性。据 SEMI 数据，2025 年全球半导体材料市场销售额达 732 亿美元，创历史新高——材料市场的膨胀，是耗材赛道的基本面支撑。
从供给维度看，赛道的宽度取决于国产耗材的替代能力和渗透速度。当前先进封装设备国产化率整体仍低于 15%，耗材的国产化率估计更低。不过，政策驱动（50% 国产设备新规）和市场驱动（进口交期拉长、产业安全需求）正在形成合力，2026 至 2028 年预计将是国产耗材渗透率提升的关键窗口期。
从产业逻辑看，国产耗材的渗透不是对进口产品的简单替换，而是一条从易到难、从边缘到核心的渐进路径。率先突破的将是标准品领域——通用型划片刀、常规研磨轮等；其次是与国产设备协同的耗材品类——国产划片机装机量提升后，与之配套的国产刀片自然获得导入机会；存储芯片等高端应用领域的耗材将需要更长的技术积累和客户验证周期。这意味着，“隐形赛道”的宽度不是均匀的——在标准品领域较宽，在高端领域则仍需耐心等待。
✦ 关键判断
存储扩产是耗材需求的确定性引擎 — 双雄上市募资叠加存储超级周期，耗材消耗量将持续放量
耗材“卡脖子”比设备更隐蔽也更持续 — 设备到货后约束减弱，但耗材依赖贯穿产线全生命周期
被动替代窗口已打开 — 进口交期拉长、国产设备装机量提升和产业安全需求，正在降低国产耗材的导入门槛
主动接棒仍需时间 — 存储芯片高端耗材的技术差距和信任壁垒，决定了国产化是 3 至 5 年的渐进过程
据 WSTS 预测，2026 年全球半导体市场规模将达约 9755 亿美元，正向万亿美元门槛加速靠近。在这个仍在膨胀的市场中，国产存储双雄会师 A 股是一个标志——它意味着中国存储产业正进入新的发展阶段；而划片刀等封装耗材的“隐形赛道”，其宽度取决于需求端的确定性，也取决于国产耗材能否在窗口期内完成从“被动替代”到“主动选择”的跨越。
