缅甸钛片进口量
缅甸钛片进口量大概数据
| 时间 | 品名 | 进口量范围 | 单位 |
|---|---|---|---|
| 2019 | 钛片 | 500-800 | 吨 |
| 2020 | 钛片 | 600-900 | 吨 |
| 2021 | 钛片 | 700-1000 | 吨 |
| 2022 | 钛片 | 800-1200 | 吨 |
| 2023 | 钛片 | 900-1300 | 吨 |
缅甸钛片进口量行情
缅甸钛片进口量资讯
低钛高碳铬铁等项目采购招标公告
1. 采购条件 本采购项目低钛高碳铬铁等项目(AGLYCGHHD260721305684)采购人为凌源钢铁股份有限公司,采购项目资金来自自筹,该项目已具备采购条件,现进行公开单轮谈判。 2. 项目概况与采购范围 2.1 项目名称:低钛高碳铬铁等项目 2.2 采购失败转其他采购方式:不转 2.3 本项目采购内容、范围及规模详见附件《物料清单附件.pdf》。 3. 投标人资格要求 3.1 本次采购不允许联合体投标。 3.2 本次采购要求投标人须具备如下资质要求: (1)流通型营业执照 (2)生产型营业执照 3.3 本次采购要求投标人需满足如下注册资金要求: 生产型注册资金:500.0(万元)及以上 流通型注册资金:500.0(万元)及以上 3.4 本次采购要求投标人须具备如下业绩要求: 1.需提供年检合格的营业执照(或副本)原件扫描件或照片。 2.需提供2022年1月1日以后铁合金业绩合同1个。 3.5 本次采购要求投标人须具备如下能力要求、财务要求和其他要求: 财务要求:详见附件(如有需要) 能力要求:详见附件(如有需要) 其他要求:详见附件(如有需要) 3.6依法必须进行招标的项目,失信被执行人投标无效。 4. 采购文件的获取 4.1 凡有意参加投标者,请于2026年07月22日17时00分至2026年07月30日13时00分(北京时间,下同),登录鞍钢智慧招投标平台http://bid.ansteel.cn下载电子采购文件。 点击查看招标详情: 》低钛高碳铬铁等项目采购公告
2026-07-23 13:25:35AI芯片撑起韩国经济:二季度GDP增长3.7%超预期 但内需依然疲弱
人工智能投资热潮持续推高半导体需求,正成为韩国经济最重要的增长支柱。二季度GDP再度超预期,显示以存储芯片为核心的出口引擎,仍在为这一本出口导向型经济体提供支撑。 韩国央行周四公布的初步数据显示,韩国二季度GDP同比增长3.7%,高于市场预期的3.5%;环比增长0.6%,亦高于预期的0.4%。出口是主要拉动力,半导体、机械及设备海外需求保持旺盛。 数据公布后,市场反应积极。韩元对美元走强,美元兑韩元下跌约0.58%;韩国综合股价指数KOSPI上涨约1.82%,投资者对出口和企业盈利前景的信心有所增强,三星电子和SK海力士等韩国存储芯片巨头持续受益于全球AI基础设施投资浪潮。 不过,二季度增速较一季度有所放缓,且消费和建筑投资仍显疲弱。在韩国央行7月启动加息周期后,芯片出口能否继续抵消内需走弱和融资成本上升的影响,将成为决定经济后续表现的关键。 出口增长由半导体和设备带动 韩国央行数据显示,二季度出口环比增长1.4%,半导体、机械及设备是主要拉动项目。全球AI基础设施建设加快,推动高性能存储芯片采购需求上升,韩国在相关产业链中的优势直接转化为出口增长。 三星电子和SK海力士等存储芯片供应商,是这一轮需求扩张的主要受益者。对韩国而言,芯片出口的意义已不只是单一行业景气指标,而是影响整体经济增长、企业投资及外汇市场表现的重要变量。 二季度出口保持正增长,也表明AI相关资本开支对韩国实体经济的带动仍在延续。尽管出口增速较此前的高位回落,但半导体和设备需求依然为经济提供了较为稳定的外部支撑。 此前,高盛已在5月研报中指出,韩国AI相关出口2026年可能接近GDP的30%,经常账户顺差将超过GDP的10%。韩国政府近期已将全年增长预测从2%上调至3%。 GDP超预期,但增长动能有所收敛 从同比看,韩国二季度GDP增长3.7%,略低于一季度的3.8%;从环比看,0.6%的增速也低于一季度的1.8%。这意味着韩国经济仍在扩张,但增长速度较年初有所放缓。 增长放缓的主要压力来自内需。二季度私人消费环比仅增长0.4%,建筑投资环比下降0.2%。居民消费意愿偏弱及房地产市场降温,继续限制内需对经济的贡献。 出口强劲与内需偏弱之间的分化仍较明显。半导体行业的繁荣改善了外贸和企业部门表现,但消费与建筑投资尚未同步改善,令经济增长对外部需求的依赖度维持较高水平。 韩国央行此前曾在一季度GDP发布时警告经济存在"K型"结构——科技行业繁荣导致收益不成比例地流向高收入群体,剔除IT行业后全年经济增速将降低0.4个百分点。二季度消费与投资的疲软,延续了这一结构性特征,意味着芯片繁荣对整体经济的"涓滴效应"仍有待验证。 政策博弈:加息获得数据背书,但分化加剧两难 对于韩国央行而言,二季度GDP超预期为7月的加息决策提供了事后验证。在通胀仍高于目标、芯片繁荣溢出效应正向薪资和消费领域蔓延的背景下,维持紧缩立场的数据基础更加牢固。 但私人消费与建筑业投资的双双疲软也意味着,央行在后续加息节奏上需在"遏制通胀"与"避免过度打压内需"之间寻找更精细的平衡。行长申铉松已明确警告,芯片繁荣带来的溢出效应可能导致通胀在科技行业之外更加持久。6月CPI仍高达3.2%,美韩利差约200个基点,韩元的结构性压力短期内难以根本缓解。 对于投资者而言,二季度GDP数据传递的核心信号是:韩国经济的增长叙事仍由AI半导体出口主导,但宏观政策的收紧与内需的疲软正在构成新的约束边界——这种"高增长、紧货币、弱内需"的组合,将考验韩国经济的韧性与政策的拿捏能力。
2026-07-23 13:23:07AMD拿下Anthropic数百亿美元芯片大单 另将投资50亿美元获股权
据华尔街日报周三报道,AMD与Anthropic签署一项涵盖数百亿美元AI服务器的重磅交易,同时计划向Anthropic投资最多50亿美元。 这是AMD迄今为止规模最大的客户协议之一,也标志着其首次对Anthropic进行股权投资。市场将此解读为AMD在高端AI芯片市场对英伟达发起实质性挑战的信号。对于Anthropic而言,这笔交易将为其提供急需的算力资源,以缓解近期因用户需求激增引发的服务中断问题。 根据协议条款, Anthropic将于2027年上半年起采购AMD最新一代Instinct MI450芯片,总量高达2吉瓦。AMD方面的50亿美元投资将依据特定部署里程碑分批到位。 AMD首席执行官苏姿丰表示,双方工程团队已合作一段时间,"我们非常希望成为他们基础设施的重要组成部分。" 报道称,一位知情人士透露,AMD还在就为Anthropic未来的数据中心租约提供财务担保进行磋商。 AMD投资入局,构建深度绑定 AMD对Anthropic的50亿美元投资是其首次向这家AI公司注资,体现出这笔交易远超单纯的供应商关系。 根据协议,Anthropic将通过两种途径部署AMD芯片:一部分用于自建数据中心,另一部分通过大型云服务商或新兴云平台(neocloud)租用相应算力。苏姿丰表示,双方正在共同寻址符合条件的数据中心。 在工程层面,双方还签署了一项技术合作协议,Anthropic将以其Claude模型协助AMD优化芯片性能。苏姿丰将这种深度协作视为交易的核心价值所在,"你不可能某天一觉醒来就说,'我明天要一吉瓦算力,'你实际上必须提前12到18乃至24个月进行规划。" 补强算力缺口,缓解Anthropic服务压力 对于Anthropic而言,这笔交易的迫切性有迹可循。近期,用户需求的急剧攀升已导致公司不得不限制用户使用频次,部分客户频繁遭遇服务中断,Anthropic在AI赛道的领先优势因此面临考验。 目前,Anthropic的算力来源多元,涵盖谷歌张量处理器(TPU)、亚马逊Trainium芯片以及英伟达GPU。此番引入AMD芯片,将进一步分散其供应商集中风险,拓宽计算资源池。 今年早些时候,Anthropic已相继与谷歌、亚马逊及马斯克旗下SpaceX签署新的算力合作协议——SpaceX近期开始将其积累的闲置数据中心容量对外出售。此次AMD协议的达成,意味着Anthropic正在快速构建更为多元化的算力供应体系。 AMD借大客户策略,正面竞争英伟达 AMD近年来一直在加速争夺AI芯片市场份额,而Anthropic协议是这一战略的最新体现。此前,AMD已相继与OpenAI和Meta Platforms签署大规模芯片供应协议,并持续向更多AI初创企业拓展客户版图。 AMD面临的核心挑战在于软件生态适配性——AI公司对运行AMD芯片所需软件的熟悉程度普遍低于英伟达,这在一定程度上压制了市场需求。为此,AMD向大客户提供了一系列优惠条件,包括公司认股权证等激励措施。 在更广泛的行业背景下,具备投资级信用评级的大型科技企业正越来越多地为AI初创公司的租约或债务提供信用背书,以帮助后者以更优惠的条件获得融资。据华尔街日报,谷歌此前已为Anthropic的部分数据中心交易提供担保,协助其获取谷歌TPU资源。AMD此番跟进这一模式,显示出其在AI基础设施市场争夺战中的战略雄心正在持续升级。
2026-07-23 08:25:15英伟达杀入CPU市场:Vera芯片已交付OpenAI等客户
英伟达(NVDA.O)凭借GPU在人工智能训练和部署领域的主导地位,成为全球市值最高的芯片公司。但随着AI基础设施竞争进入新阶段,公司正向服务器核心组件CPU领域扩张,试图从芯片供应商转向完整AI计算系统提供商。 英伟达近期公布了数据中心CPU“Vera”的更多信息,包括芯片规格、性能测试和架构细节。公司表示,Vera芯片已于6月交付给包括OpenAI、Anthropic和SpaceX在内的客户。 英伟达负责超大规模云计算业务的副总裁伊恩·巴克(Ian Buck)表示, 基于Vera Rubin技术的计算系统已经交付主要AI企业,并进入部署阶段。“我们目前绝对处于全面量产阶段,所有主要客户都正在部署这些系统。” Vera的推出意味着, 英伟达将进入长期由英特尔(INTC.O)和超威半导体(AMD.O)占据的CPU市场。 两家公司长期服务大型云计算企业,在服务器处理器领域拥有成熟生态。 英伟达投资CPU,是其垂直整合战略的一部分。公司希望不仅销售GPU芯片,而是提供包含CPU、GPU、网络组件在内的完整AI计算机架系统。 AI智能体推动CPU重新受到关注 在AI热潮出现前,CPU曾是服务器中最重要的组件。2022年ChatGPT发布时,第一代AI服务器通常采用“一颗CPU搭配最多八颗GPU”的配置,随后计算重点逐渐转向英伟达GPU。 但随着智能体AI(agentic AI)兴起,CPU的重要性再次提升。智能体能够在后台自主运行,需要CPU负责任务管理、数据调度以及持续支持。 伊恩·巴克表示, 智能体让CPU“变得更加重要”,尤其是在“CPU回答一个问题的速度”方面。 市场也开始关注CPU竞争格局变化。截至2026年,AMD和英特尔股价分别上涨128%和149%,表现超过英伟达约8%的涨幅。 英伟达预计, 整个服务器CPU市场未来可能达到2000亿美元规模 。伯恩斯坦此前估计,2025年成熟服务器CPU市场规模约为370亿美元。 沃尔夫研究公司5月预计, Vera芯片平均售价约5000美元,并预测英伟达今年将出货约130万颗 。英伟达未公布具体价格。 Vera试图打造AI专用CPU优势 英伟达表示,Vera是公司首款从核心架构开始自主设计的服务器CPU,而非采用Arm提供的现成方案。 公司称,Vera针对AI智能体运行需求进行了优化, 其执行相关任务的性能比x86架构芯片高出50%。x86正是英特尔和AMD服务器CPU采用的主要架构。 英伟达认为,传统云计算CPU更关注核心数量,而Vera及其Olympus核心架构更加重视单核心性能。 英伟达Vera产品营销负责人汉娜·库唐(Hannah Coutand)表示,该芯片重点提升每核心性能、高内存带宽和低延迟, “让智能体能够尽快返回GPU,并尽可能提高这些GPU的利用率,因为GPU是AI工厂中非常昂贵且极具价值的资产。” Vera既可以单独销售,也能够与英伟达GPU结合使用。公司计划推出液冷机架版本,一个机架最多连接256颗Vera芯片,同时提供单服务器搭载两颗Vera芯片的配置。 英伟达表示,Vera还将用于Vera Rubin系统。该芯片单颗功耗在250瓦至450瓦之间,并支持最高1.5TB内存。 Cambrian AI Research创始人卡尔·弗洛因德(Karl Freund)表示,Vera并不是面向网站托管等传统服务器场景,而是专门服务高强度AI计算。 英伟达仍需说服云厂商采购 Gartner分析师凯文·诺克斯(Kevin Knox)表示,目前企业AI服务器CPU领域竞争力最强的是AMD。 AMD约占服务器CPU市场33%的份额,英特尔约占66.8%,但AMD正在扩大份额,并与大型云服务商保持密切合作。 诺克斯表示:“AMD在围绕其芯片构建生态系统方面做得非常出色。” 英伟达表示, OpenAI计划从第三季度开始大规模部署Vera Rubin系统。 此外,CoreWeave、谷歌云、微软(MSFT.O)Azure、Meta Platforms、戴尔科技(DELL.O)等企业也正在使用相关系统。 不过,云服务商是否大规模采用英伟达CPU仍存在不确定性。卡尔·弗洛因德表示:“CPU是他们用来摆脱客户对英特尔或AMD CPU依赖的一种方式,他们非常渴望获得这部分收入。” 与此同时,英伟达正在升级AI服务器整体设计。公司表示,新一代设备减少传统服务器中大量人工完成的线缆连接工作,改用电路板和专用连接结构,提高生产效率并降低故障率。 英伟达称,新一代AI加速器机架NVL72的Token处理能力将达到上一代产品10倍,该数据由数据中心运营商CoreWeave测试得出。 公司还展示了Vera与竞争产品的性能对比,称Vera运行Python代码的速度最高达到AMD Turin设计的1.8倍。AMD回应称,新设计将“具有更强竞争力”。 随着AMD、博通(AVGO.O)以及云计算企业自研芯片持续推进,英伟达正面临AI基础设施竞争加剧的压力。Vera能否帮助英伟达进一步控制AI服务器市场,将取决于云服务商的实际部署规模。
2026-07-22 19:29:00国产算力“三支箭”:芯片、FAB、超节点
国产算力这条主线,已经不只是"哪颗芯片追上了多少性能"的单点问题。更关键的是三件事:国产AI芯片能否规模交付,先进制造能否承接放量需求,以及在单卡性能受限时,能否通过超节点把多卡算力转化为真正可用的系统算力。 国联民生证券电子行业分析师薛宏伟在7月21日行业研究报告中写道:"当下国产算力行业在供需两侧都能看到显著提升,国产算力崛起已成为产业发展的重要趋势之一。 建议关注'三支箭':芯片、FAB、超节点。" 这个框架把国产算力的核心矛盾拆开了:需求在涨,供给要补,系统架构也必须升级。 需求端的变化很直接。 国产大模型持续迭代,Token调用量快速增长,头部云厂商资本开支继续向AI倾斜;供给端,海外高端AI芯片和先进制造路径仍受限制,国产替代的压力进一步上升。 2025年中国AI加速卡整体出货约400万张,其中国产AI芯片约165万张,份额首次突破40%。 这套框架下,芯片是最前端的放量弹性,晶圆厂是产能和工艺底座,超节点解决的是"单卡不够强时,系统怎么变强"的问题。投资线索也随之从AI芯片厂商扩展到晶圆代工、PCIe Switch、以太网交换芯片、高速SerDes、光通信和整机系统。 国产AI芯片:从产品验证走向规模交付 国产大模型和国产芯片的适配正在加快。2026年4月,DeepSeek V4发布并开源,已完成海光、华为昇腾、昆仑芯、摩尔线程等国产芯片适配。7月,美团LongCat-2.0开源——这是在五万卡本土算力集群上完成全流程训练的万亿参数模型,总参数1.6T、平均激活约48B,证明国产大模型与国产算力协同训练跑得通。 Token调用量是需求侧最硬的指标。 OpenRouter数据显示,2026年3月16日至22日,平台周度Token调用量达20.4万亿次,环比增长20.7%;2026年2月周均用量已达2025年四季度的两倍以上。 Agent场景还会进一步放大算力消耗:单Agent完成一次典型任务的Token消耗约为普通对话的4倍,多Agent协作系统可达15倍。 云厂商资本开支也在顺着这条曲线走。 2026年一季度,BAT合计资本开支同比增长17.7%至647.46亿元,环比2025年四季度增长28.03%。 字节跳动2026年资本支出计划上调至1600亿元,其中约850亿元直接投向AI芯片采购;阿里提出未来三年投入3800亿元建设云和AI基础设施;腾讯2026年一季度经营性资本开支312亿元,同比增长18%、环比增长84%。 供给侧,国产AI芯片厂商的产品矩阵正在补齐。华为昇腾2025年出货约81.2万张,占国产AI芯片出货量近50%,后续路线已规划至昇腾910C、950PR、950DT、960、970。 寒武纪覆盖云端训练、云端推理和边缘场景,思元590采用7nm制程,INT8算力达512TOPS;海光以"通用计算+AI融合"为主,深算DCU兼容类CUDA环境;沐曦MXC600主打训推一体,全链条采用国产供应链;天数智芯覆盖训练、推理和边端三大系列。 ASIC也是值得单独看的一条线。云侧算力需求不再只依赖通用GPU,面向特定模型、算法和应用场景定制的芯片,在推理和数据中心高性能计算场景中有更好的能效和成本控制空间。 芯原股份依托"IP授权+芯片定制服务+芯片量产服务"的平台能力,订单端已有明显体现: 2026年1月至4月20日,在手订单达51.33亿元,延续2025年二至四季度连续突破历史新高的趋势,其中大部分来自一站式芯片定制业务,主要来自云侧AI ASIC及IP。 晶圆厂:先进制造越受限,本土底座越重要 国产AI芯片要从验证走向交付,绕不开晶圆制造。过去几年,美国围绕先进计算芯片和半导体制造能力持续强化出口管制,将16/14nm及以下逻辑芯片纳入先进节点相关管制框架,并限制先进半导体制造设备出口。 需求侧的空间同样清楚。 按中国信息通信研究院、灼识咨询统计,中国智能计算芯片市场规模预计从2024年的301亿美元增长至2029年的2012亿美元,2024—2029年CAGR达46.3%;其中GPGPU市场同期CAGR达49.0%。AI芯片之外,华为提出韬定律,预计到2031年基于该路径的高端芯片晶体管密度有望达到1.4nm制程同等水平。 中芯国际是这一环节的核心观察对象。2026年一季度,公司营业收入176.2亿元,同比增长8.1%;归母净利润13.6亿元,同比增长0.4%。12英寸晶圆收入占比达76.4%,中国区收入占比达88.9%;月产能达107.8万片八英寸等值晶圆,同比增长约10.8%,产能利用率93.1%,仍处高位。 华虹公司的数据体现出特色工艺平台的韧性。2026年一季度,公司销售收入6.6亿美元,同比增长22.2%;毛利率13.0%,同比提升3.8个百分点;归母净利润2090万美元,同比增长458.1%。12英寸收入占比提升至62.7%,折合8英寸月产能达48.9万片,产能利用率99.7%。 晶合集成继续扩张12英寸特色工艺平台。2026年一季度,公司营业收入29.1亿元,同比增长13.4%;归母净利润5065.9万元,同比下降62.6%,利润受产品价格下降及固定资产折旧增加影响。DDIC仍是基本盘,CIS、PMIC、Logic逐步拓宽,28nm OLED产品持续验证,28nm逻辑工艺平台已完成开发并进入客户流片阶段。 超节点:不是简单堆卡,而是把多卡变成系统算力 单卡性能不再足以决定AI集群的实际表现。大模型参数规模扩大,MoE、长上下文等架构演进之后,集群对内存带宽、芯片间通信、互联时延的要求明显提高。Scale-up的重要性因此上升:通过高速互联,把更多AI处理器、CPU、内存和存储资源连接成统一计算资源,提升多卡协同效率。 超节点是在Scale-up基础上的进一步演进。它用高速互联把多个服务器节点组成统一计算域,让分布在不同服务器里的AI处理器像一个整体一样协同计算。相比传统服务器集群以单机为资源管理单元,超节点可以突破单服务器可部署AI处理器数量限制,降低跨节点通信开销,提高资源调度效率。 华为CloudMatrix384是代表性方案之一。该架构基于384颗昇腾NPU和192个鲲鹏CPU,从服务器级资源供给转向矩阵级资源供给。多个计算节点不再单独提供算力,而是组成统一资源池,使计算、内存和网络资源按任务需求动态组合。其Unified Bus统一总线用于支撑专家并行、分布式KV Cache访问等通信密集任务。 国内超节点已经从研发验证走向量产爬坡。当前国内CSP超节点进入量产爬坡阶段,头部厂商也逐步启动后续超节点招标。随着大厂自研芯片迭代、第三方国产芯片产能提升,以及Agent推理需求增长,超节点有望成为下一代AI基础设施的主要部署形态。 整机厂商的角色也在变。昇腾950及互联网大厂自研芯片配套的超节点机柜,有望逐步进入规模交付阶段。超节点提升了供应链管理、系统设计、集成验证和交付门槛,整机厂商不再只是组装交付角色。 高速互联成为新瓶颈,交换芯片被推到前台 超节点的核心不是"更多卡",而是"更高效的互联"。当GPU集群规模从GB300 NVL72继续扩展至Rubin Ultra NVL576,AI基础设施开始从传统Scale-out驱动,转向Scale-up与Scale-out协同。Scale-up负责超节点内部GPU之间的高带宽、低时延互联;Scale-out负责超节点之间和数据中心级互联。 LightCounting数据显示,Scale-up交换芯片市场到2030年全球规模预计接近180亿美元,2022—2030年年复合增长率28%。国内AI服务器也在拉动PCIe交换芯片需求,按万通发展公告相关信息测算,2024年国内AI服务器领域PCIe交换芯片市场规模约38亿元,预计到2029年有望增长至170亿元。 PCIe Switch是服务器内部高速互联的重要芯片,负责CPU、GPU、存储等设备之间的高带宽低时延数据交换。澜起科技已推出PCIe 6.x/CXL 3.x AEC解决方案,并开展PCIe 7.0 Retimer、高速以太网PHY Retimer等下一代产品研发;数渡科技自研PCIe 5.0 104通道高速交换芯片已实现量产;芯原股份也在加速布局接口类IP,其高速SerDes接口IP已实现流片。 以太网交换芯片负责更大范围的数据包高速交换与转发。盛科通信的12.8Tbps及25.6Tbps高端旗舰芯片已进入市场推广与应用阶段,支持最高800G端口速率。中兴微电子2025年发布自研AI交换芯片"凌云",可支撑万卡乃至十万卡级智算集群,同时展出最大交换容量12.8Tbps的天屹系列以太网交换芯片。
2026-07-22 19:25:55
其他国家钛片进口量
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