经济观察报记者郑晨烨
10月14日至16日，2026湾区半导体（881121）产业生态博览会(下称“湾芯展”)在深圳举办。
深圳会展中心1号馆里，深圳市新凯来技术有限公司(下称“新凯来”)展台依然是全场人流最密集的地方。参观者举着手机围在玻璃展柜前拍照，想看看这家去年曾引发轰动的深圳本土企业今年还会不会拿出新“惊喜”。
事实上，今年新凯来本部展台并没有展出新品，现场陈列的仍是“武夷山”“长白山（603099）”“岳麓山”等16款刻蚀、薄膜与量检测设备模型，只是在产品手册中带来了两款新的检测设备。
但与此同时，去年作为“惊喜”亮相的新凯来子公司深圳市万里眼技术有限公司(下称“万里眼”)与启云方科技有限公司(下称“启云方”)，今年不仅继续推出新品，去年首发的产品也已在客户端批量落地。
万里眼展台工作人员告诉经济观察报记者，受人工智能（885728）(AI)芯片、高带宽内存(HBM)及800G、1.6T高速光模块的测试需求拉动，该公司去年首发的90GHz超高速实时示波器已进入多家国内头部企业的研发测试线，目前下游订单需求颇为旺盛。
相邻展台的启云方现场工作人员也向记者介绍，其去年发布的两款原理图与印制电路板（884092）(PCB)设计软件已落地超百家企业客户，使用软件的工程师人数从去年的2万名增至5万名。
从产品首发亮相到向客户交货，新凯来母子公司的进展在参展商中颇具代表性。记者走访看到，从中微公司（688012）(688012.SH)、拓荆科技（688072）(688072.SH)、微导纳米（688147）(688147.SH)等前道设备商，到华海清科（688120）(688120.SH)、精智达（688627）(688627.SH)等测试及跨界厂商，都在围绕AI需求推出新产品，多家展商均提到在手订单充足。
不过，研发端的新品密集发布，与下游客户的规模化采购之间仍有距离。多位受访业内人士向记者表示，半导体设备（884229）与工业软件直接关系到下游产线良率与芯片研发效率，一款新产品推出后，往往还需经历漫长的客户端验证、工艺调试与供应链爬坡。
那么，AI算力需求究竟正在如何改变上游设备与软件的技术方向？在走向批量交付的过程中，本土厂商又面临哪些挑战呢？
上游设备密集迭代
处于产业链最上游的晶圆制造设备、测试仪器与电子设计自动化(EDA)软件之所以集中迎来迭代，源头在于AI算力投资对芯片制造与测试需求的拉动。
国际半导体（881121）产业协会今年7月发布的报告预计，在先进逻辑、存储及先进封装（886009）投资带动下，2026年全球半导体（881121）制造设备销售额将达1659亿美元，同比增长23.2%；工信部数据也显示，今年1至8月全国集成电路产量达3860亿块，同比增长22.3%。
除了产能规模扩张，芯片内部制造结构的改变是推动上游设备换代的直接原因。
10月14日，中国科学院院士毛军发在湾芯展开幕演讲中提到，随着摩尔定律逼近极限，后摩尔时代的竞争焦点正从平面晶体管微缩转向三维互连与系统级集成。
同日，中微公司（688012）资深副总裁丛海也在湾芯展晶圆制造峰会上分析称，AI服务器、三维闪存、HBM与先进封装（886009）正将芯片制造推向三维时代，设备企业的核心竞争力正从单点工艺向全栈平台迁移。
所谓“三维时代”，是指芯片内部结构不再单纯依靠在平面上微缩，而是向垂直方向多层堆叠，比如三维闪存的堆叠层数正往300层至500层以上发展，而先进逻辑芯片则向7纳米及以下节点演进。
记者在采访中了解到，在晶圆制造前道环节，芯片向垂直方向堆叠，一方面要求刻蚀设备能在硅片上加工出更深、更细的垂直微孔；另一方面，随着纳米级互连尺寸缩小，传统导电材料的电阻上升，薄膜沉积设备厂商需配合下游引入金属钼、钌等新材料及新型填充工艺。
围绕这些新工艺需求，国内前道设备商正在加快换代。以中微公司（688012）为例，该公司在展会上展出了支持70∶1至90∶1超深孔的极高深宽比刻蚀机，同时推出了以单个原子厚度逐层生长薄膜的12英寸原子层沉积(ALD)金属钼设备。
丛海在演讲中表示，中微公司（688012）已将新设备研发周期（883436）从过去的3至5年缩短至2年以内，计划未来3至5年投入近130亿元开发102款新设备，未来五年计划覆盖60%以上的高端半导体设备（884229）市场。
同期参展的微导纳米（688147）与拓荆科技（688072），也分别推出了金属钌ALD工艺与用于复杂三维结构填充的可流动非晶碳薄膜技术。
在升级单机性能的同时，前道设备商还在向相邻工艺横向拓展。
比如，截至今年6月末已有超8800个反应台在国内外220余条产线量产的中微公司（688012），在刻蚀之外正在拓宽薄膜与量检测产品线；微导纳米（688147）也在10月14日发布了在真空中将材料溅射镀到晶圆上的物理气相沉积(PVD)设备，补齐了ALD、化学气相沉积(CVD)与PVD三大主流薄膜技术路线。
多位受访业内人士向记者分析，三维芯片内部的刻蚀与多层薄膜沉积工艺彼此牵动，如果不同工序的机台分属不同厂商，下游客户在调试良率时需要分别找不同厂家协调参数，周期（883436）较长；而一家设备商补齐多条技术路线后，就能为客户提供跨工艺的组合方案，缩短协同验证的时间。
除了前道晶圆制造，AI芯片采用的芯粒(Chiplet，即将不同功能的小芯片封装集成在一起)与三维堆叠等先进封装（886009），也在改变后道测试设备的角色。
10月14日，精智达（688627）市场资深总监于波在展会论坛上分析，随着先进封装（886009）快速迭代，芯片集成度与算力密度不断提升，测试检测正从传统的封装后把关，变成衔接研发、工程验证与量产全过程的关键环节。
测试环节的前移直接拉动了相关设备订单。精智达（688627）在本届展会上首次将存储测试机、自研算力芯片测试机及连接测试机与晶圆的探针卡全系列推向市场。公告数据则显示，今年上半年该公司实现营业收入8.04亿元，同比增长81.17%，今年1月和9月还先后签订两笔合计28.87亿元(含税)的半导体（881121）测试设备合同，金额超其去年全年营收两倍。
在高速互连与系统设计环节，AI硬件的升级同样在带动测量仪器与EDA软件换代。
从万里眼在现场展示的方案来看，随着服务器单通道信号速率升至224G，其90GHz示波器通过内置AI算法可将224G信号寻优时间从两周缩至10分钟；今年4月发布的65G（885556）Hz光采样示波器则将单通道200G光信号的四通道测试时长缩至传统方案的三分之一。
用来设计芯片与PCB的EDA软件也在向协同平台演进。10月14日，启云方首席执行官苏立清在展会上发布了EDA系统级电子设计工具链。
苏立清介绍，针对高速算力设备复杂的PCB设计需求，该工具链将原理图设计、PCB布局与可制造性审查集成在一个平台内，支持多角色在线并行协同设计，可将电子设计周期（883436）缩短20%、硬件开发一版成功率提升30%。
量产交付并不容易
AI算力与国产替代为上游厂商打开了需求空间，各家展台的新品也足够密集。
但记者在采访中发现，研发端拿出一款参数达标的新产品只是第一步，要把新设备、新仪器和新软件真正变成下游产线与研发线上的主力工具，本土厂商仍面临不少挑战。
在晶圆制造设备领域，本土厂商虽在成熟制程快速放量，但在部分高端品类上仍处于起步阶段。
伯恩斯坦今年5月发布的研报显示，2025年本土厂商在国内晶圆设备市场的整体份额为21%，其中刻蚀(31%)和薄膜沉积(27%)较高，而量检测仅约10%，离子注入与光刻更低。
为避开成熟品类的同质化竞争，部分头部厂商开始向低国产化率环节延伸，但这些空白环节的技术与验证壁垒也更高。
比如，以华海清科（688120）此次跨界发布首款中束流离子注入机为例，华海清科（688120）展台工作人员向记者表示，该机型目前仍处于验证阶段，预计今年年内实现客户端实地应用。离子注入机是改变硅片导电性能的关键设备，内部集成了高电压、高电流与强磁场控制。
即便设备进入下游产线，从单台试用到批量采购也需要较长的验证周期（883436）。多位受访业内人士告诉记者，半导体（881121）制造产线投资规模大、对良率极其敏感，新设备进入产线后，需要与上下游工艺反复调试匹配，仅客户端验证周期（883436）通常就需要几个月到半年以上。
同时，随着国产设备采购从早期的单台试用走向成批导入，下游客户对供应商的考核要求也在提高。
记者在采访中了解到，早期客户导入国产设备或部件时，主要关注单点技术指标能否替代进口；而在批量采购阶段，客户更关注设备全年连续运行的稳定性、多批次交付的一致性，以及长周期（883436）的零部件供应保障。
在供应链端，上游核心零部件的供应能力同样制约着设备的量产节奏。
比如，华海清科（688120）在展会上介绍，其此次发布的中束流离子注入机整机国产化率已达95.6%，计划到2027年实现全部国产化。
有业内人士向记者坦言，国产设备越往最后几个百分点的关键元器件走，验证与替换所需的时间往往就越长。在我国八成以上产品依赖进口的高端电子测量仪器领域，从单款产品突破走向多品类规模化量产同样需要长期投入。
记者在采访中还了解到，超高频测量仪器涉及定制芯片、高频器件与底层算法等多个环节，从首台设备定型到实现多批次稳定量产，需要上游核心器件良率的持续爬坡与长期的工程验证。
往算力芯片设计最底层看，国产链条中突破难度最高的依然是芯片级全流程EDA。
目前启云方等本土企业商业化落地较快的，主要是面向原理图、PCB与先进封装（886009）基板的板级和系统级设计软件，而面向芯片内部设计的全流程EDA工具链仍需持续攻关。
10月15日，华为半导体（881121）EDA首席科学家黄宇在湾芯展论坛演讲中表示，在通过器件、链路、芯片和系统四个层级协同优化提升芯片性能的探索中，当前面临的最大挑战在于全流程EDA工具，同时工艺、工程和系统设计挑战也都存在。
简而言之，从本届湾芯展来看，对眼下的本土半导体（881121）上游企业而言，AI算力带来的增量需求已经逐步落到订单上。
只是，在行业走过早期的产品破冰阶段后，相比于某一次新品发布带来的“惊喜”，接下来更需要投入耐心的，或许是从单台新品推出到实现规模化量产的漫长验证过程。
