美国宣布针对中国半导体行业采取全面新措施，限制芯片制造设备和高带宽存储器的出口。此举引发了人们对供应链可能中断的担忧。这些规定对以色列、马来西亚、新加坡、韩国和台湾等国家或地区的制造商的设备实施了出口限制。

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获得豁免的公司包括日本东京电子和荷兰阿斯麦，这两家公司是芯片制造设备领域的领先制造商。据报道，这项豁免是两国政府与华盛顿进行广泛谈判的结果。

高带宽内存（HBM）对AI 芯片至关重要，包括 HBM 2 等版本，由韩国三星、SK 海力士以及美国美光等公司生产。

更新后的措施还将140 家中国实体列入黑名单，针对的是那些对北京通过先进制造技术实现半导体自给自足的宏伟目标至关重要的公司。

美国商务部工业和安全部副部长艾伦·埃斯特维兹(Alan Estevez) 在一份声明中表示：“我们一直在与盟友和合作伙伴沟通，并重新评估和更新我们的控制措施。今天的声明代表了这项正在进行的工作的下一步。”

一、弥补监管漏洞

最新规定扩大了限制范围，将之前不在其范围内的另外24 种芯片制造工具也纳入其中。

TechInsights半导体分析师马尼什·拉瓦特 (Manish Rawat) 表示：“新制裁的一个关键特点是‘外国直接产品规则’，该规则允许美国对含有美国技术的外国制造的产品实施出口管制，从而扩大限制范围。”

根据战略与国际研究中心（CSIS）人工智能专家格雷戈里·艾伦(Gregory Allen) 最近发布的报告，这一消息意义重大，因为美国主要工具制造商已采取措施应对这些限制，加大力度在美国以外扩大制造业务。

艾伦写道：“KLA Corporation和 Applied Materials 都承诺大规模扩建其新加坡制造工厂，而 LAM Research 则在马来西亚建造了其最大的制造基地。”

泛林集团在其网站上表示，初步评估显示，新举措对其业务的影响将与早先的预期基本一致。

二、对AI芯片发展的影响

最新的限制针对人工智能芯片制造，反映出人们对该技术潜在军事应用的担忧。

这些措施旨在限制北京获取先进的存储器和芯片制造工具，进一步加强对关键半导体技术的控制。

Amalgam Insights首席执行官兼首席分析师 Hyoun Park 表示：“然而，实际上，无法进口高端内存和芯片制造设备可能会使亚洲大部分地区处于暂时的不利地位，因为中国供应商和制造商短期内无法获得基本的芯片制造设备，而中国以外的工厂的生产能力已经达到极限。”

虽然给予荷兰和日本公司的豁免减轻了打击，但这些限制加剧了其他亚洲国家的挑战。马来西亚、新加坡、韩国和台湾地区现在面临着在全球半导体供应链中与美国或中国保持一致的压力。

业内人士表示：“三星的处境尤其艰难，它一直在努力在人工智能领域站稳脚跟，现在不得不放弃其最大的市场之一中国。”他指的是三星 HBM 芯片的销售额很大一部分来自中国市场。【高带宽内存（High Bandwidth Memory，HBM），是一种高性能的DRAM，通过将多个DRAM芯片垂直堆叠，显著提高了内存带宽和密度。这种技术特别适合于需要大量数据快速传输的应用，比如人工智能（AI）芯片。】

拉瓦特补充道，内存制造商的加入也标志着中国将重点从半导体制造转向人工智能芯片生产所必需的关键部件，目标是中国扩大其人工智能能力。

三、供应链影响

对关键AI 组件（例如三星、SK 海力士和美光的 HBM 和先进芯片）的限制预计将扰乱 AI 的研究和开发工作。

“科技公司，尤其是那些参与人工智能训练和推理的公司，在采购这些关键部件时可能会遇到延误和更高的成本，”Rawat表示。“同样，服务器和 PC 芯片的短缺也因芯片制造工具的限制而加剧，使得中国制造商更难为服务器和高性能系统生产先进的芯片，这可能会导致延迟或依赖不太先进的节点。”

由此造成的供应限制可能推高芯片价格，挤压企业技术公司的利润率或增加客户成本，最终影响市场竞争力。

为了应对这些挑战，企业可能被迫实现供应链多元化，寻找替代供应商，并调整采购策略。然而，寻找先进半导体的替代品可能成本高昂且困难重重，从而进一步增加运营费用。

四、中国传统芯片的潜力

随着美国及其盟友对先进芯片和制造设备实施更严格的限制，中国正在加大力度实现半导体自给自足。

尽管北京在人工智能芯片设计方面仍落后于Nvidia等行业领先者，在芯片制造工具方面也落后于ASML，但分析师表示，北京可能会主导传统节点市场，而该市场并未受到这些限制的严格要求。

Pareekh Consulting首席执行官 Pareekh Jain 表示：“中国很可能成为传统节点的强国，因为他们拥有大量产能，而且可能会降低价格。与此同时，其影响将是更多的低功耗先进节点可能仍留在美国和台湾等国家或地区。”这一转变凸显了中国巩固其在旧半导体技术领域地位的潜力，而先进芯片制造仍集中在美国和台湾地区。

【睿观：高带宽内存（High Bandwidth Memory，HBM）是一种高性能的DRAM，通过将多个DRAM芯片垂直堆叠，显著提高了内存带宽和密度。这种技术特别适合于需要大量数据快速传输的应用，比如人工智能（AI）芯片。

（一）HBM为何对AI芯片如此重要？

超高带宽：AI模型通常需要处理海量数据，HBM的高带宽特性可以满足AI芯片对大数据吞吐量的需求，加速模型训练和推理。

低延迟：HBM的低延迟特性有助于减少数据传输的等待时间，提高AI芯片的整体性能。

高密度：HBM将多个DRAM芯片堆叠在一起，在有限的封装空间内实现了更高的存储密度，适合于高性能计算设备。

功耗优化：相比传统的内存技术，HBM在功耗方面表现出色，有助于降低AI芯片的整体功耗。

（二）HBM的演进

HBM经历了多个版本的发展，每个版本都带来了性能的提升：

HBM1： 第一代HBM奠定了技术基础，但带宽相对较低。

HBM2： 第二代HBM显著提升了带宽，并广泛应用于高端GPU和AI加速器。

HBM2E：HBM2E在HBM2的基础上进一步提升了性能，提供了更高的带宽和更低的功耗。

HBM3：HBM3是最新一代的HBM，具有更高的带宽、更低的功耗和更小的封装尺寸。

（三）主要生产厂商

三星电子：三星是HBM技术的早期倡导者，其HBM产品在市场上具有较高的竞争力。

SK海力士：SK海力士也是HBM的主要生产厂商，其产品广泛应用于高端服务器和AI加速器。

美光科技：美光在HBM市场也有一定的份额，其产品在性能和价格方面具有竞争优势。

（四）HBM在AI领域的应用

HBM在AI领域有着广泛的应用，例如：

图形处理器（GPU）： 高端的GPU普遍采用HBM作为显存，以满足深度学习等AI任务对内存带宽的需求。

AI加速器： 专门为AI计算设计的加速器，如Google TPU、英伟达GPU等，通常采用HBM作为高带宽内存。

高性能计算（HPC）：HBM在HPC领域也有应用，用于加速科学计算和模拟。

（五）总结

HBM作为一种高性能的DRAM，在AI芯片中扮演着越来越重要的角色。其高带宽、低延迟和高密度等特性，使其成为AI加速器和高性能计算平台的首选内存。随着AI技术的不断发展，HBM也将迎来更大的市场需求。】