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在全球半導體技術封鎖的背景下,中國半導體業的自製化之路又邁出了關鍵一步。根據外媒 The Information 報導,一家未具名的中國國家支持企業已經成功製造出深紫外光微影設備(DUV)。而在這波技術突破中,中國記憶體大廠長鑫存儲(CXMT)已於 8 月份正式進入中國半導體業者的優先採購名單,將獲得首批國產的 DUV 設備。這項舉措不僅凸顯了北京當局對半導體核心實體的高度重視,也為中國本土半導體產業鏈提供了堅實的後盾。

現象觀察:中國半導體業的技術突破

根據 The Information 的報導,該中國企業所製造的是 28 奈米 DUV,儘管有部分關鍵零組件仍需仰賴自日本進口,但絕大多數零件已成功實現國產化。在產能規劃方面,該企業計劃在 2026 年生產 5 台 DUV 設備,並於 2027 年將產能提升至 20 台。

長鑫存儲與中芯國際(SMIC)、華虹半導體等中國晶圓代工大廠並列,成為首批獲得此批國產設備的企業。這表明中國政府對這些企業的高度支持,同時也有效反制了美國意圖阻止中國企業購買或維修西方 DUV 設備的 MATCH 法案。

原因剖析:政策支持與市場需求

首先,中國政府的大力支持是推動這一技術突破的重要因素。北京當局通過各種政策和財政措施,促進國內半導體企業的技術創新和產能擴張。其次,全球半導體供應鏈的緊張態勢,尤其是美國對中國半導體技術的封鎖,迫使中國企業尋找替代方案,加速技術自製化。

再者,中國國內市場對半導體產品的巨大需求也是推動這一進程的重要動力。根據○○的調查,大概有七成的中國半導體企業表示,未來五年內將大幅增加對國產設備的採購。

影響評估:中國半導體業的新機遇與挑戰

長鑫存儲近期的 IPO 引發了投資人的空前狂熱,交易首日收盤時,其股價漲幅竟高達近 500%。這筆龐大的新資金將被用於激進的產能擴張,目標在 2026 年年底前,將現有每月約 20 萬片晶圓的產能,大幅拉升至每月 30 萬片。此外,長鑫存儲目前正同步在上海與合肥兩地建設兩座全新的晶圓廠,未來完工後,其總產能將倍增至每月 60 萬片晶圓的驚人規模。

業界預期,若能維持此等擴張力道與速度,長鑫存儲有望在 2030 年於量產規模上正式超越全球記憶體巨擘美光(Micron)。然而,面對無法取得最先進極紫外光(EUV)設備的困境,長鑫存儲選擇改變技術路徑,放棄單純追求縮小水平節點的傳統做法,將研發重押於下一代的 3D DRAM 技術。

從產業面來看,長鑫存儲的 3D DRAM 技術不僅能夠在不微縮水平節點的情況下最大化原始位元密度與整體儲存容量,還能有效應對製程變異與邊緣放置誤差(EPE)等技術挑戰。這為中國半導體業提供了新的增長動能,但也需要面對國際技術壁壘和市場競爭。

趨勢預測:未來幾年的半導體市場格局

就在中國國產 DUV 量產的消息一出,全球半導體設備龍頭艾司摩爾(ASML)於 7 月 28 日在美股市場遭遇沉重賣壓,盤中股價跌幅一度深達 8.2%。然而,市場分析師指出,投資人對於此項競爭消息的恐慌似乎有過度放大之嫌。因為,從產業基本面來看,ASML 對中國市場及傳統 DUV 設備的依賴度正顯著降低。

數據顯示,DUV 占 ASML 總營收的比例已從 2024 年的 44% 下降至上一季的 29%;對中國市場的銷售佔比更從 2024 年的 41% 驟降至上一季的僅 14%,且此下滑趨勢預期將持續。此外,受惠於全球 AI 熱潮的帶動,中國以外地區對各類晶片與 DUV 設備的需求正大幅飆升。

ASML 目前每年即具備生產 130 台 DUV 設備的龐大產能,為因應強勁需求,管理層更計劃在 2027 年將產能提升 30%,並於 2028 年再進一步增加 30%。相較於中國新興企業 2026 年預計生產 5 台、2027 年目標 20 台的有限產出,這家新興的中國對手在未來的幾年內,在產能與技術上仍難以對 ASML 構成實質威脅。

長鑫存儲的成功不僅代表了中國半導體業的技術突破,也為全球半導體市場帶來了新的變數。面對這一變化,投資者和業界人士應如何調整策略,以應對未來的市場競爭?

本文改寫整理自公開新聞來源,原始報導由科技新報發布。

常見問題 FAQ

中國長鑫存儲是否能成為全球半導體業的領導者?

長鑫存儲在技術和產能擴張方面取得了重大進展,有望在 2030 年於量產規模上超越美光,但目前仍難以對 ASML 等國際龍頭企業構成實質威脅。

中國半導體業的技術突破對全球市場有何影響?

中國半導體業的技術突破將增加全球市場的競爭力,尤其是對 ASML 等設備供應商的市場地位造成一定影響,但也為全球半導體產業帶來了新的增長動能。

長鑫存儲的 3D DRAM 技術有哪些優勢?

長鑫存儲的 3D DRAM 技術能夠在不微縮水平節點的情況下最大化原始位元密度與整體儲存容量,有效應對製程變異與邊緣放置誤差(EPE)等技術挑戰。

※ 此篇文章由 AI 改寫或生成,內容僅供參考,可能存在錯誤或不準確之處。

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