1.长鑫科技上市首日大涨465.82%，国产DRAM龙头登顶A股市值榜首

2.DAC 2026召开，AI开始反过来“设计芯片”

3.三星、KLA、泛林密集发财报，验证半导体扩产景气

4.微软、Meta财报：AI巨额投入能否兑现增长？

5.亚马逊财报：AWS与自研AI芯片进入验证期

6.韩国锁定美国AI产业链，三星、SK签下巨额长期合作

7.全球半导体扩产升温，设备交期最长翻倍

8.蓝思科技牵手Intel，切入玻璃基板先进封装

9.WAIC收官：AI竞争加速从“炫技”走向产业落地

10.Claude Opus 5发布，前沿模型继续“降价提效”

11.英伟达、微软等集体力挺开放模型

     7月27日，国产DRAM龙头长鑫科技正式登陆科创板。公司发行价为8.66元/股，上市首日收盘报49.00元/股，涨幅465.82%，全天成交额达到1411亿元，创下A股个股单日成交额新高；按收盘价计算，公司总市值约3.28万亿元，跃居A股市值榜首。

    长鑫科技此次IPO募集资金总额约579.19亿元，创科创板IPO募资纪录，资金将重点投向DRAM技术升级、前瞻技术研发和晶圆制造产线升级。作为国内DRAM产业核心企业，其上市不仅带来资本市场关注，更重要的是为后续先进DRAM研发、产能扩张以及国产半导体设备和材料导入提供资金支持。接下来市场关注点也将从“上市估值”逐步转向公司的技术迭代、产能释放以及国产DRAM市场份额提升。

     7月26日至29日，第63届Design Automation Conference（DAC）在美国长滩举行。作为全球EDA和芯片设计领域的重要会议，本届大会超过一半的议程涉及AI与芯片设计，重点包括Agentic AI、AI原生EDA、Chiplet、3D IC和先进封装等方向。过去产业讨论更多的是“AI需要多少芯片”，如今AI也开始深入芯片设计流程，辅助架构设计、验证和物理实现，EDA有望成为AI在半导体产业最先深度落地的领域之一。

      本周同样是半导体财报密集期：KLA将于7月28日、泛林集团于7月29日公布业绩，三星电子则将在7月30日披露二季度完整财报。重点关注HBM与DRAM景气、先进制程及封装需求，以及晶圆厂设备订单变化。如果设备公司订单和存储厂商指引继续保持强势，将进一步验证AI推动的半导体扩产周期仍在延续。

     微软、Meta将于7月29日美股盘后公布最新季度财报。本次市场关注的重点已经不只是收入和利润，而是AI资本开支是否继续增长、云和AI业务能否保持高速扩张，以及巨额算力投入对利润率的影响。尤其在市场近期重新讨论AI投资回报率的背景下，两家公司管理层对后续Capex和算力需求的表态，将直接影响GPU、服务器、存储及高速网络产业链的预期。

      亚马逊将于7月30日公布二季度财报，AWS仍是最核心的观察指标，同时市场将关注Trainium等自研AI芯片、AI数据中心建设以及资本开支情况。随着云厂商持续加码自研芯片，AI算力市场已经从单纯依赖GPU，逐渐形成GPU+ASIC+云端算力服务并行发展的格局。本次财报将进一步验证AI算力需求是否依然强劲，以及自研芯片能否开始形成规模效应。

   韩国三星电子、SK集团上周宣布与英伟达、博通等美国科技企业推进总规模约9500亿美元的AI产业合作。其中，SK集团相关合作约7500亿美元，三星与博通的合作最高约2000亿美元，覆盖存储、晶圆代工、先进封装及AI数据中心等领域。虽然这些合作包含长期供应安排和合作框架，并非短期一次性订单，但其背后释放出的信号十分明确：全球AI巨头正在提前锁定HBM、先进制造和封装产能，半导体供应链的长期绑定正在加深。

      随着先进逻辑、HBM和存储厂商加快扩产，应用材料、ASML、泛林集团、东京电子和KLA等五大设备厂商的部分主要产品交付周期已延长至正常水平的1.5—2倍。设备端通常处于半导体扩产的最上游，因此交期拉长说明全球晶圆厂资本开支仍然旺盛；与此同时，设备供应能力也可能成为未来新产能释放速度的重要限制因素。

     7月24日，Intel与蓝思科技宣布战略合作，双方将围绕玻璃基板先进封装技术展开研发与产业化探索。随着AI芯片尺寸、功耗和互连密度不断提高，传统有机基板逐渐面临性能瓶颈，玻璃基板凭借更好的尺寸稳定性和高密度互连潜力，正在成为下一代先进封装的重要技术方向。此次合作也意味着蓝思科技正在从消费电子精密制造进一步向AI芯片先进封装产业链延伸。

  7月20日，2026世界人工智能大会在上海闭幕。本届大会共有1117家企业参展，展示4486项产品，其中351款全球首发，预计达成意向采购金额约203.6亿元，同比增长25%；同时集中签约32个人工智能重点项目，总投资超过409亿元，覆盖AI基础设施、智能体、具身智能和科学智能等领域。相比单纯比拼大模型参数，本届WAIC最明显的变化是AI开始从模型能力向算力底座、智能体、机器人及真实产业场景全面延伸，产业化和商业落地成为新的关键词。

     Anthropic上周发布Claude Opus 5，新模型重点提升编程、知识工作和智能体任务能力，其性能接近更高端的Fable 5，但使用价格约为后者的一半。模型行业正在出现越来越明显的趋势：单纯追求最高性能已经不够，性能、推理成本和智能体效率开始成为新的竞争维度。 随着模型价格继续下降，AI进入企业和个人应用的门槛也有望进一步降低。

     英伟达、微软、Meta、IBM等科技公司上周联合呼吁美国政策制定者避免过早限制开放权重AI模型。黄仁勋也在其首条X推文中转发相关公开信，强调开放模型对于创新、AI安全和技术普及的重要性。随着中国开放模型能力快速提升，开放与闭源的竞争正在从单纯的技术路线之争，上升到开发者生态、算力需求和AI产业主导权的竞争。