问题：新一轮信息技术变革推动下，半导体产业的需求结构正在加速重塑。冯莉在会上表示，2026年前后行业将出现三上明显变化：一是AI算力投入继续上升，二是以高带宽存储器（HBM）为代表的存储需求快速扩张，三是先进制程逼近物理极限的背景下，先进封装的重要性显著提高。尤其在HBM领域，需求增长与产能扩张节奏不一致，正在形成阶段性缺口。 原因：从需求侧看，生成式应用普及与企业数字化升级，带动算力基础设施投入走高。冯莉预计，2026年全球AI基础设施支出将达4500亿美元，其中推理算力占比将首次超过70%。推理占比提升意味着对数据吞吐、能效和并行处理的要求更高，从而拉动GPU、HBM及高速网络芯片需求。同时，存储正从“配套”变为AI基础设施的关键资源；叠加大模型训练与推理对带宽、延迟提出更高要求，HBM成为存储升级的核心方向。她预计，2026年HBM市场规模将同比增长58%至546亿美元，占DRAM市场比重接近四成。 供给侧上，HBM产能释放不仅取决于DRAM晶圆产能，更受工艺复杂度、良率爬坡、关键材料与设备供给，以及封装测试能力制约。即便三星、SK海力士、美光等主要厂商已将约70%的新增或可调配产能倾斜至HBM，短期内仍难完全跟上需求增速。冯莉据此判断，2026年前后HBM产能缺口可能达到50%至60%，供需错配将成为产业链需要共同面对的挑战。 影响：HBM供需偏紧将首先体现产业链资源再配置，以及价格与交付周期的波动上。对下游而言，算力硬件供给节奏可能受限，云服务和大模型应用扩张的成本与交付不确定性上升；对中游而言，晶圆制造与先进封装的重要性更提升，产能、设备和材料投入将向高端环节集中；对上游而言，关键设备与材料的国产替代、供应稳定性与协同研发能力，将直接影响产业链韧性。 ，技术路径也在调整。冯莉指出，2nm及以下制程逼近物理极限，将面临量子隧穿、栅极控制等挑战，GAA架构的边际收益下降，先进制程研发难度与资金门槛明显抬升。她表示，一座2nm晶圆厂建设成本已超过250亿美元，较7nm时代大幅增加。因此，“先进制程+先进封装”的协同将成为提升系统级性能的重要手段，先进封装的地位随之上升，竞争重点也从单点工艺转向面向系统的集成优化。 对策：业内普遍需要从供给扩张、技术协同与产业组织方式三上推进。一是加快HBM对应的产能建设与良率提升，通过工艺优化、设备更新与生产组织改进缩短爬坡周期，并统筹晶圆制造、封装测试与关键材料配套，避免“单环节扩产、整体仍受限”。二是推进先进封装能力建设，加强与高端逻辑芯片、互连技术、高速网络芯片的协同开发，以系统性能、能效与成本为目标开展联合优化。三是完善产业链协作机制，在标准、验证、供应保障与风险应对上形成更紧密的配合，提高对外部不确定性的抵御能力。 前景：综合来看，算力需求高景气、存储结构性升级与先进封装加速渗透，将共同推动行业继续扩张。若资本开支与产能落地进度顺利，产业规模提前迈向“万亿美元”关口具备一定基础。但也需要看到，HBM等关键环节的供需紧张、先进制程成本上行以及全球产业分工变化，将使竞争更依赖技术迭代速度、规模化制造能力与供应链韧性。未来两到三年，谁能在“高端制造能力+系统级集成能力”上形成可持续优势，谁就更有可能在新一轮产业周期中占据主动。
当算力成为数字经济的重要底座，半导体产业的增长逻辑正从“更小的线宽”转向“更高的系统效率”。面对HBM与先进封装等关键环节的供需约束，只有以长期投入夯实制造能力、以协同创新提升系统级竞争力，才能在新周期中把握更确定的机会，并增强产业韧性与安全可控水平。