A+H！半導體龍頭集體大漲

《科創板日報》3月16日訊（記者 郭輝） 受芯片產業景氣度影響，A股及港股半導體龍頭今日（3月16日）集體上漲。

A股方面，佰維存儲漲超13%，華虹公司漲超12%，恆爍股份漲超9%，燕東微、普冉股份、聯芸科技、艾森股份、賽微微電漲超7%；港股方面，半導體板塊同樣走強，截至今日（3月16日）收盤，兆易創新漲超18%，瀾起科技漲近8%，華虹半導體漲超7%。

近期中國大陸及中國臺灣晶圓代工企業紛紛宣佈漲價計劃。其原因除了與原材料成本上漲有關外，AI強相關的存儲、模擬、功率等需求旺盛也是不可忽略的重要因素，代表行業景氣度提升。

世界先進漲價函顯示，2025年起，其響應客户需求大幅增加產能投資，但由於材料及人力、運輸成本持續攀升，擬自2026年4月起調整代工價格。力積電也證實，本季起已陸續漲價，主要調整毛利率較低的產品線。

大陸市場方面，今年一季度，中芯國際、華虹半導體、晶合集成、芯聯集成等幾家頭部晶圓廠商，均已向客户傳導其成本和供需壓力。

中芯國際聯合CEO趙海軍在今年2月舉行的業績電話會上表示，市場價格反映供需關係，預計數據中心領域算力及存儲缺貨將會在未來幾年之內持續。「中芯國際的存儲器、BCD目前供不應求，都在漲價，中芯國際在研發、工程和產能方面都將優先支持迭代的產品，鞏固產品價格，提升公司對ASP的把控度。」

晶合集成大客户思特威，在今年3月宣佈對在晶合集成生產的智慧安防和AIOT產品在原有價格基礎上統一上調10%。晶合集成則在近日正式向客户發佈價格調整公告，表示將於6月1日0時起，對新產出的晶圓代工產品統一漲價10%。

華虹半導體客户中微半導，曾在今年1月發佈產品漲價15%-50%的通知。中微半導稱，調價原因是晶圓代工、封測價格上漲，超出該公司技術改造消化承受範圍，且嚴重影響到公司盈利狀況，公司被迫漲價；由於代工交期加長，部分產品缺貨嚴重，通過漲價以調節產能，緩解交貨壓力。

芯聯集成董事長趙奇在今年3月舉行的電話會上表示，自2025年底以來，行業已形成漲價共識，芯聯集成和國內外同行均已相繼調價。基於目前產能滿載、需求旺盛，今年1月起，芯聯集成已針對8英寸MOSFET產品線已執行新的價格體系。

行業普遍認為，在芯片設計環節，存儲、功率及模擬產品的漲價趨勢預計仍將在今年內延續。

芯聯集成趙奇表示，本輪漲價由於主要由需求驅動，在MOSFET等供需格局良好的領域，成本向下遊傳導相對順暢。在AI、汽車電子國產化加速以及高端消費需求飽滿的多重驅動下，預計MOSFET的供需緊張格局在2026年還將持續；IGBT價格在經歷深度調整后已企穩，價格底部較堅實，預計將保持平穩向好。

存儲芯片方面，TrendForce預計今年第一季度整體一般型DRAM合約價將環比增長90%-95%，預計整體NAND Flash合約價將環比上漲55%-60%。有消息顯示，三星半導體計劃在今年第二季度繼續上調NAND產品價格。

佰維存儲在今年一季度接受機構調研表示，目前存儲價格持續回升，疊加AI眼鏡等新興應用需求旺盛，從當前時點來看，景氣度仍會持續，該公司通過積極備貨，目前庫存較為充足。佰維存儲2026年1月-2月預計實現營業收入40億元至45億元，同比增幅達340%至395%。

模擬芯片方面，海外模擬芯片廠商TI、ADI、英飛凌陸續宣佈漲價，國內美芯晟、希荻微、英集芯、必易微等模擬芯片廠商在今年同樣發出漲價函。有機構表示，在AI服務器推動下，電源管理芯片、信號鏈芯片需求大幅提升，工業、汽車領域需求恢復，模擬芯片行業持續復甦中。

展望半導體產業鏈漲價影響，整體機遇與挑戰並存。

一位半導體產業投資人士向《科創板日報》記者表示，此前國內芯片廠商在中低端模擬及功率產品領域內卷嚴重。隨着海外芯片龍頭帶動漲價，並將產能優先分配予AI相關的功率及模擬產品，車軌、工控等傳統領域產能形成相對緊缺，對國內廠商而言，將有望進一步打開相關高端市場缺口，加速產品驗證和供應鏈導入。

不過對國內的中小規模芯片公司而言，「由於對上游晶圓廠難以藉助長單和規模化訂單的籌碼去談判，產能緊缺帶來的預付款提價對企業資金周轉能力也會提出更高要求。」上述人士稱。

對終端市場來説，產業鏈傳導之下多重影響已經顯現。

在消費市場，vivo及iQOO在3月16日發佈調價説明，稱受全球半導體及存儲成本持續大幅上漲的影響，經慎重評估將於今年3月18日10時起，調整部分產品的建議零售價。OPPO和一加也在3月份發佈價格調整公告，表示從3月16日起，針對OPPO A系列、K系列及一加已發售產品進行價格調整。

在算力中心的場景下，據瞭解，算力服務商開始強調通過軟件優化與智能調度，以應對存儲及CPU的新一輪漲價潮。

據曙光存儲向《科創板日報》記者表示，在漲價周期中，單純比較單塊硬盤的價格已經失去意義，用户更應關注每TB有效數據的存儲總擁有成本（TCO），包括硬件採購、能耗、運維管理、空間佔用以及其對上層業務效率的影響，高效提升大規模智算集羣性能核心，從系統層面優化成本。