作者｜冬梅

引發(fā)全球熱議的三星罷工

還沒開始就結(jié)束了

沒人想到，全球 AI 算力狂潮最先引爆的，不是芯片短缺，是一場規(guī)?？涨暗拇罅T工。

近期，韓國媒體密集報(bào)道了三星員工擬集體罷工的消息。導(dǎo)火索是三星電子管理層與工會(huì)的最新一輪薪資談判宣告破裂。

若雙方在最后調(diào)解期限內(nèi)仍無法達(dá)成一致，自 5 月 21 日起，超過 4 萬名員工將啟動(dòng)為期 18 天的大規(guī)模罷工，三星核心的半導(dǎo)體制造部門預(yù)計(jì)將受到直接沖擊。

結(jié)果極具戲劇性的一幕發(fā)生了。

這場轟動(dòng)全球半導(dǎo)體圈的超長時(shí)間罷工，在開始前的一小時(shí)被按下了暫停鍵。

據(jù)韓聯(lián)社報(bào)道，當(dāng)?shù)貢r(shí)間 5 月 21 日，在距離三星電子工會(huì)原定總罷工啟動(dòng)僅剩最后 1 個(gè)小時(shí)之際，勞資雙方突然就達(dá)成了初步協(xié)議。

協(xié)議內(nèi)容包括，在維持既有年終獎(jiǎng)制度的基礎(chǔ)上，三星電子負(fù)責(zé)半導(dǎo)體的設(shè)備解決方案（DS）部門將獲得一筆新增的特別績效獎(jiǎng)。該獎(jiǎng)金僅在營業(yè)利潤超過一定條件時(shí)生效，公司將拿出“業(yè)績”的 10.5%作為資金來源。特別績效獎(jiǎng)以股票形式發(fā)放，不設(shè)上限，為期 10 年。

具體分配方式為：資金的 40%按 DS 全部門統(tǒng)一分配，60%按各子事業(yè)部績效分配。據(jù)韓聯(lián)社援引業(yè)界預(yù)測，按照這一方案，DS 部門存儲(chǔ)芯片部的員工今年有望獲得人均 6 億韓元（約合人民幣 272 萬元）的績效獎(jiǎng)金。

此外，在薪資方面，三星同意今年平均加薪 6.2%，并改善員工育兒補(bǔ)貼及住房貸款福利。

但這只是暫時(shí)性的初步協(xié)議，具體能否落地還要看最終投票結(jié)果。

三星管理層剛用一份臨時(shí)薪酬協(xié)議平息了存儲(chǔ)芯片部門的大規(guī)模罷工危機(jī)，但新的內(nèi)部矛盾很快又浮出水面。

今天一早，據(jù)多家韓媒報(bào)道，三星其他業(yè)務(wù)部門的員工對(duì)上述協(xié)議表達(dá)了強(qiáng)烈不滿，他們爭議的，是這筆營業(yè)利潤 10.5%的獎(jiǎng)金該如何分配。

根據(jù)協(xié)議，其中 40%的資金將優(yōu)先分配給存儲(chǔ)器部門；剩余 60%則覆蓋三星其他所有業(yè)務(wù)，包括晶圓代工、智能手機(jī)、電視和家電等部門。而獎(jiǎng)金本身，又與未來 HBM（高帶寬內(nèi)存）業(yè)務(wù)盈利能力直接掛鉤。

負(fù)責(zé)手機(jī)、電視和家電業(yè)務(wù)的 DX（設(shè)備體驗(yàn)）部門員工認(rèn)為，獎(jiǎng)金資金池本質(zhì)上來自 AI 存儲(chǔ)業(yè)務(wù)，而并非手機(jī)、家電等部門創(chuàng)造的利潤。他們質(zhì)疑，如今的分配機(jī)制正在把集團(tuán)內(nèi)部資源進(jìn)一步向半導(dǎo)體業(yè)務(wù)傾斜。

韓國媒體披露，部分存儲(chǔ)業(yè)務(wù)員工未來可能獲得價(jià)值數(shù)億韓元的股票獎(jiǎng)勵(lì)，而 DX 部門員工目前獲得的公司股份價(jià)值約為 600 萬韓元，二者差距接近 100 倍。

罷工事件回溯

過去一個(gè)月，大約 5 萬名三星員工計(jì)劃進(jìn)行連續(xù) 18 天的停工罷工，導(dǎo)火索并非企業(yè)虧損，恰恰相反，正是因?yàn)槿恰疤绣X”卻“不愿分錢”。面對(duì)創(chuàng)下歷史新高的利潤，員工認(rèn)為公司的激勵(lì)機(jī)制未能匹配其付出的辛勤勞動(dòng)，這種“富而不分”的現(xiàn)狀徹底點(diǎn)燃了工會(huì)的怒火。

在 AI 推動(dòng) HBM 需求暴漲、三星半導(dǎo)體利潤創(chuàng)下歷史新高，本月初，他們成為了繼臺(tái)積電之后第二家獲得如此高額利潤的亞洲公司，市值超過 1 萬億美元。

而今天一早，海光和 SK 海力士市值也相繼超過了萬億美元。

三星員工們認(rèn)為，在存儲(chǔ)市場火爆異常的當(dāng)下，自己并未分享到這場繁榮。

所以他們提出了幾項(xiàng)要求：

? 提高整體工資漲幅；

? 取消績效獎(jiǎng)金的封頂機(jī)制；

? 將獎(jiǎng)金與公司營業(yè)利潤直接掛鉤；

? 提高獎(jiǎng)金計(jì)算透明度；

? 建立長期、制度化的利潤分紅機(jī)制，而不是一次性補(bǔ)貼。

其中爭議最大的，是三星長期使用的 OPI/EVA 績效體系。

三星過去的獎(jiǎng)金制度非常復(fù)雜，本質(zhì)上是通過 EVA（經(jīng)濟(jì)增加值）等指標(biāo)來計(jì)算獎(jiǎng)金。員工普遍認(rèn)為，這套體系“不透明、可操作空間太大”，即便公司利潤暴漲，最終發(fā)到員工手里的獎(jiǎng)金也未必同步增長。

公司賺翻了，但分?jǐn)偟絺€(gè)人手上的錢沒多多少，三星員工自然不愿意。此外，競爭對(duì)手 SK 海力士的一些員工激勵(lì)舉措，也為這場計(jì)劃中的罷工拱了不少火。同樣是芯片存儲(chǔ)巨頭，SK 海力士給員工發(fā)起獎(jiǎng)金來絲毫不手軟。

最近，關(guān)于“SK 海力士員工人均獎(jiǎng)金高達(dá)數(shù)百萬人民幣”的消息在韓國社交媒體上瘋狂傳播，甚至一度出現(xiàn)“連門衛(wèi)和司機(jī)都能拿到 600 萬人民幣獎(jiǎng)金”的夸張說法。

這些報(bào)道或許有夸張的成分，但海力士給員工的回報(bào)是實(shí)實(shí)在在的真金白銀。

SK 海力士去年與工會(huì)達(dá)成的一項(xiàng)新協(xié)議：公司將拿出營業(yè)利潤的 10%作為員工績效獎(jiǎng)金池。也就是說，企業(yè)賺得越狠，員工分得越多，某種程度上形成了一種“綁定式分紅”。

之所以會(huì)出現(xiàn)后來那種“人均數(shù)百萬人民幣”的計(jì)算，是因?yàn)橐恍╉n國券商開始按照未來業(yè)績進(jìn)行推演。

比如，多家機(jī)構(gòu)預(yù)測，隨著 AI 服務(wù)器需求繼續(xù)爆發(fā)，SK 海力士未來兩年的營業(yè)利潤可能進(jìn)一步創(chuàng)下歷史新高。如果繼續(xù)按照“利潤 10%分紅”的規(guī)則計(jì)算，在較為樂觀情況下，部分員工未來幾年累計(jì)獎(jiǎng)金確實(shí)可能達(dá)到驚人的規(guī)模。

但要注意的是，這是建立在 AI 行情持續(xù)狂飆、HBM 長期供不應(yīng)求的前提下，屬于資本市場的前瞻性測算，并不是已經(jīng)到賬的現(xiàn)金。

但即便如此，SK 海力士今年已經(jīng)實(shí)際發(fā)放出去的獎(jiǎng)金，依然足夠讓三星員工眼紅。

據(jù)韓國媒體報(bào)道，SK 海力士在今年初向員工發(fā)放了大規(guī)?？冃И?jiǎng)金，總額高達(dá) 4.72 萬億韓元（約合人民幣 212 億元），覆蓋約 3.5 萬名正式員工。折算下來，人均獎(jiǎng)金已經(jīng)達(dá)到 1.4 億韓元（約合人民幣 65 萬元）。而且獎(jiǎng)金并非象征性發(fā)放，而是真正與部門利潤、個(gè)人績效和職級(jí)深度掛鉤，研發(fā)、HBM 生產(chǎn)等核心崗位拿得更多。

這一切，恰恰發(fā)生在三星員工對(duì)內(nèi)部薪酬體系越來越不滿的時(shí)候。

所以這次罷工前，三星工會(huì)提出的一個(gè)關(guān)鍵要求，就是希望將公司年度營業(yè)利潤的 15%劃入員工獎(jiǎng)金池，并且取消原本 50%的獎(jiǎng)金上限。

這其實(shí)已經(jīng)算是比較激進(jìn)了。因?yàn)榘凑杖前雽?dǎo)體業(yè)務(wù)的體量，如果 AI 行情繼續(xù)火爆，這意味著未來員工獎(jiǎng)金可能會(huì)達(dá)到極其夸張的規(guī)模。

但最終，三星并沒有完全接受工會(huì)方案，而是做了一個(gè)折中。在韓國政府介入調(diào)停后，三星和工會(huì)在罷工開始前最后時(shí)刻達(dá)成了前文中提到的臨時(shí)協(xié)議，避免了原本計(jì)劃持續(xù) 18 天的大罷工。

長期關(guān)注半導(dǎo)體領(lǐng)域的投資人 Mike 向 InfoQ 表示，三星這場短暫的鬧劇結(jié)束后，透露出一個(gè)更危險(xiǎn)的現(xiàn)實(shí)：整個(gè) AI 產(chǎn)業(yè)，正在被極少數(shù)幾家 HBM 廠商“卡住脖子”，一旦這幾家中任何一家產(chǎn)能出現(xiàn)問題，全球存儲(chǔ)鏈條都將跟著繃緊，甚至陷入斷供危機(jī)。

HBM 為什么很重要？

目前全球 HBM 市場被 SK 海力士、三星和美光三家寡頭高度壟斷，截至 2025 年第二季度，SK 海力士占據(jù)了 62%的市場份額，這得益于其與英偉達(dá)達(dá)成的早期獨(dú)家供應(yīng)協(xié)議，為其 H100 和 H200 系列芯片供應(yīng) HBM3E。

三星電子則擁有 17%的市場份額，并于 2025 年完成了 HBM3E 的驗(yàn)證，開始量產(chǎn)。美光科技擁有 21%的市場份額，并已開始出貨 8 層和 12 層兩種配置的 12 層 HBM3E 芯片。

數(shù)據(jù)來源：科技創(chuàng)新情報(bào) SaaS 服務(wù)商 PatSnap

Mike 表示：“這種極端的供應(yīng)集中化，意味著任何微小的波動(dòng)——無論是勞資糾紛、地緣政治制裁，還是技術(shù)良率爬坡受阻——都會(huì)像多米諾骨牌一樣傳導(dǎo)至下游?！?/p>

此外，市場對(duì)于 HBM 的需求急速增長。數(shù)據(jù)清晰地勾勒出了一場由 AI 大模型引發(fā)的“內(nèi)存饑渴”。

根據(jù) PatSnap 數(shù)據(jù)顯示，到 2026 年，AI/ML 的訓(xùn)練與推理將獨(dú)吞全球超過 55%的 HBM 產(chǎn)能，成為絕對(duì)的主導(dǎo)力量。

這種瘋狂的吞噬源于算力架構(gòu)的根本性變革：無論是英偉達(dá) H200 還是 AMD MI350，這些支撐起現(xiàn)代 AI 大廈的引擎，其單顆芯片的數(shù)據(jù)吞吐口寬已達(dá) 4.8 至 8 TB/s，唯有 HBM 技術(shù)能在大批量生產(chǎn)中填補(bǔ)這道巨大的帶寬鴻溝。

除了 AI 這一核心驅(qū)動(dòng)力外，高性能計(jì)算（HPC）占據(jù)了四分之一的市場份額，圖形與游戲貢獻(xiàn)約 12%，而自動(dòng)駕駛、邊緣智能及未來的 6G 基建正作為新生力量，瓜分著剩下的 8%。

這種爆發(fā)式的依賴直接反映在資本估值上。2024 年，HBM 市場尚處于 293 億美元的起步階段，但預(yù)計(jì)將以 21.35%的年復(fù)合增長率狂飆突進(jìn)，到 2033 年市場規(guī)模將逼近 1700 億美元大關(guān)。

Mike 表示，“這預(yù)示著，誰掌握了 HBM 的供應(yīng)，誰就扼住了下一代數(shù)字經(jīng)濟(jì)的咽喉，AI 競賽的前半程或許是英偉達(dá)們吃到了甜頭，但后半程，就是存儲(chǔ)廠商的天下了?！?/p>

那說到底，HBM 在 AI 時(shí)代為什么如此重要？

國內(nèi)智能芯片廠芯片設(shè)計(jì)工程師林峰向 InfoQ 表示：“無論是英偉達(dá)的 GPU，還是 AMD、谷歌或亞馬遜的自研加速器，拼性能時(shí)已經(jīng)不能靠簡單地堆算禮核了，是要看數(shù)據(jù)能否被數(shù)據(jù)‘喂’進(jìn)去以及‘喂’進(jìn)去多少。”

GPU 像一個(gè)超級(jí)發(fā)動(dòng)機(jī)，但如果內(nèi)存帶寬跟不上，GPU 就會(huì)大量空轉(zhuǎn)。尤其在萬億參數(shù)模型訓(xùn)練中，GPU 需要以極高速度不斷讀取參數(shù)、激活值、中間緩存。傳統(tǒng) DDR 內(nèi)存距離太遠(yuǎn)、帶寬太低、功耗太高，已經(jīng)無法滿足需求。

HBM 的核心價(jià)值，就在于它通過 3D 堆疊，把多層 DRAM 芯片像“高樓”一樣垂直堆起來，再通過 TSV（硅通孔）技術(shù)實(shí)現(xiàn)超寬總線連接，所以它本身也是半導(dǎo)體行業(yè)里難度最高的工藝之一。

要搞清楚“如何把幾十億個(gè)晶體管、十幾層 DRAM，在極高良率下穩(wěn)定堆疊，”實(shí)在不是一件容易事。

它同時(shí)考驗(yàn) DRAM 工藝能力、TSV 硅通孔技術(shù)、晶圓減薄、微凸點(diǎn)（Micro-bump）互聯(lián)、熱管理、信號(hào)完整性、先進(jìn)封裝以及良率控制等能力上。

尤其越往 HBM3E、HBM4 走，堆疊層數(shù)越來越高，功耗和發(fā)熱問題會(huì)指數(shù)級(jí)上升。

目前，HBM 技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了 HBM4 階段。據(jù)林峰介紹，按照 JEDEC 最新標(biāo)準(zhǔn)，HBM4 的接口寬度已經(jīng)從上一代進(jìn)一步提升到 2048 位，目標(biāo)帶寬達(dá)到 1.5TB/s 到 2TB/s，相比 HBM3E 還要再次翻倍。而現(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)的 HBM3E，其實(shí)已經(jīng)非?？鋸埩?。

目前主流 HBM3E 單個(gè)堆棧的帶寬大約在 896GB/s 到 1.28TB/s 之間，16 層堆疊配置下容量最高可以做到 48GB，這已經(jīng)成為 2026 年 AI 加速器的主流配置。

下一代 HBM4 則會(huì)繼續(xù)提高容量和帶寬，單堆棧容量目標(biāo)是 64GB。但問題在于，當(dāng)帶寬不斷翻倍后，系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸、熱量控制、信號(hào)穩(wěn)定性都會(huì)進(jìn)入一個(gè)全新的難度區(qū)間。

所以 HBM 演進(jìn)背后，其實(shí)依賴的是一整套底層工程技術(shù)的持續(xù)突破。

林峰認(rèn)為，目前 HBM 技術(shù)的演進(jìn)，基本建立在四個(gè)核心技術(shù)支柱之上。

第一個(gè)是 TSV，也就是硅通孔技術(shù)（Through-Silicon Via）。它本質(zhì)上是在芯片內(nèi)部打出大量直徑只有 10 到 20 微米的微型通孔，通過這些垂直通道，把多層 DRAM 真正“立體連接”起來。這是 HBM 能夠?qū)崿F(xiàn)高密度 3D 堆疊的基礎(chǔ)。

第二個(gè)非常關(guān)鍵的是混合鍵合（Hybrid Bonding）。過去傳統(tǒng)封裝主要依賴微凸塊（Micro-bump）連接，但隨著堆疊層數(shù)繼續(xù)增加，這種方式的熱阻和空間占用已經(jīng)越來越難接受。

現(xiàn)在行業(yè)開始轉(zhuǎn)向銅-銅直接鍵合。根據(jù)一些已經(jīng)公開的材料科學(xué)研究數(shù)據(jù)，混合鍵合可以把熱阻降低大約 22%到 47%，同時(shí)還能減少 15%以上的堆疊高度。

這對(duì)于 HBM 來說非常重要，因?yàn)?AI 芯片現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)之一就是散熱。

第三個(gè)難點(diǎn)，其實(shí)是信號(hào)完整性。HBM 的數(shù)據(jù)傳輸速度極高，一旦堆疊層數(shù)增加，信號(hào)衰減、串?dāng)_都會(huì)變得非常嚴(yán)重。所以行業(yè)里出現(xiàn)了很多新的信號(hào)優(yōu)化方案，比如六相 RDQS 技術(shù)，還有偽通道（Pseudo Channel）架構(gòu)。后者可以把有效通道數(shù)量從 8 個(gè)提升到 16 個(gè)，從而在更高帶寬下依然維持?jǐn)?shù)據(jù)穩(wěn)定性。

最后一個(gè)核心技術(shù)，就是先進(jìn)封裝?，F(xiàn)在 HBM 其實(shí)已經(jīng)不是單純“內(nèi)存芯片”的概念，而是整個(gè) AI 芯片封裝體系的一部分。

行業(yè)目前大量采用的是 2.5D 硅中介層（Silicon Interposer）方案，通過亞 2 微米級(jí)別的超細(xì)布線，把 GPU 和 HBM 高速連接起來，從而在封裝層面實(shí)現(xiàn) TB/s 級(jí)別的數(shù)據(jù)帶寬。也正因?yàn)檫@樣，HBM 真正考驗(yàn)的，其實(shí)是一系列復(fù)雜的技術(shù)組合，包括存儲(chǔ)工藝、封裝、材料、熱管理、信號(hào)工程、EDA 協(xié)同優(yōu)化等整條產(chǎn)業(yè)鏈的系統(tǒng)能力。

國產(chǎn)存儲(chǔ)巨頭搶灘 IPO

尤其是先進(jìn)封裝環(huán)節(jié)，現(xiàn)在已經(jīng)成為一個(gè)巨大瓶頸。比如臺(tái)積電的的 CoWoS 產(chǎn)能，這兩年幾乎被英偉達(dá)包圓。很多 AI 芯片即便設(shè)計(jì)完成，也因?yàn)榈炔坏?HBM 和先進(jìn)封裝而無法交付。

這也是為什么 HBM 市場很難突然冒出新玩家。這本來就不是一個(gè)“砸錢建廠”就能追上的產(chǎn)業(yè)。

臺(tái)積電等擁有先進(jìn)封裝技術(shù)的企業(yè)經(jīng)過幾十年 DRAM 工藝積累 + 超大資本投入 + 客戶驗(yàn)證體系 + 良率經(jīng)驗(yàn) + 封裝生態(tài)協(xié)同，才最終啃下了這塊市場，尤其英偉達(dá)對(duì) HBM 驗(yàn)證極其嚴(yán)苛，一個(gè)供應(yīng)商從送樣到真正進(jìn)入 GPU 供應(yīng)鏈，往往需要多年時(shí)間。

這也導(dǎo)致全球 AI 產(chǎn)業(yè)正在形成一種危險(xiǎn)局面：AI 看起來是軟件革命，但真正決定行業(yè)擴(kuò)張速度的，反而是最底層、最傳統(tǒng)、最重資產(chǎn)的半導(dǎo)體制造能力。

把視野拉回到國內(nèi)，如果全球 HBM 供應(yīng)繼續(xù)被少數(shù)公司掌控，中國有沒有機(jī)會(huì)建立自己的 HBM 體系？林峰給出的答案是，這條路非常難。

因?yàn)?HBM 涉及到的尖端技術(shù)和材料，比如高端 DRAM 工藝、先進(jìn)封裝生態(tài)、高端 EDA 工具，以及部分關(guān)鍵設(shè)備和材料，仍然高度依賴海外供應(yīng)鏈。

但這并不意味著國產(chǎn)存儲(chǔ)廠商毫無機(jī)會(huì)，情況恰恰相反。AI 大模型的爆發(fā)，給國產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈撕開了一道“時(shí)間窗口”。原因很簡單：全球 HBM 已經(jīng)嚴(yán)重供不應(yīng)求。

過去幾年，AI 服務(wù)器需求暴漲，而 HBM 擴(kuò)產(chǎn)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上。大量 AI 芯片即便設(shè)計(jì)完成，也可能因?yàn)榈炔坏?HBM 而無法交付。國際大廠優(yōu)先滿足頭部客戶，這導(dǎo)致許多非核心客戶拿不到貨。

在這種背景下，只要供給持續(xù)緊張，下游客戶就一定會(huì)尋找第二、第三供應(yīng)源。對(duì)于國產(chǎn)供應(yīng)鏈而言，這是一個(gè)通過“國產(chǎn)替代”切入市場的絕佳契機(jī)——只要能在技術(shù)上邁出關(guān)鍵一步，龐大的國內(nèi)市場足以支撐起一套自主的 HBM 體系生長。

林峰介紹稱，“國產(chǎn) HBM 未來未必需要一開始就全面對(duì)標(biāo)英偉達(dá)最頂級(jí) GPU。更舒服的路徑可能是要先從一些相對(duì)可控的場景切入。比如適配國產(chǎn) AI 芯片，應(yīng)用到中低端 AI 訓(xùn)練、推理場景以及特定行業(yè)服務(wù)器中。

這些市場雖然對(duì)性能有要求，但未必都需要全球最頂級(jí) HBM 方案。某種程度上，這也是國產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈最重要的一次機(jī)會(huì)。

資本自然也嗅到了這里面蘊(yùn)含的巨大機(jī)遇。最近，兩家國產(chǎn)存儲(chǔ)巨頭長鑫科技和長江存儲(chǔ)相繼傳出 IPO 新進(jìn)展。

過去很多年，國產(chǎn)半導(dǎo)體更受關(guān)注的是“設(shè)計(jì)公司”——誰做出更強(qiáng)的 AI 芯片、誰推出新的大模型、誰能挑戰(zhàn)英偉達(dá)。但現(xiàn)在，越來越多資本開始意識(shí)到：真正決定 AI 產(chǎn)業(yè)上限的，可能是更底層的存儲(chǔ)能力。因?yàn)?AI 時(shí)代對(duì)存儲(chǔ)的需求，已經(jīng)進(jìn)入爆炸式增長階段。

無論是大模型訓(xùn)練、AI 服務(wù)器，還是自動(dòng)駕駛、AI PC，本質(zhì)上都需要海量高速存儲(chǔ)支撐。尤其 HBM、高端 DRAM 和企業(yè)級(jí) NAND，如今幾乎成為 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的核心資源。

過去幾年，很多 AI 芯片甚至不是算力不夠，而是“等不到內(nèi)存”。HBM、DRAM、NAND 價(jià)格持續(xù)上漲，產(chǎn)業(yè)鏈開始重新評(píng)估存儲(chǔ)資源的重要性。這也是為什么，長鑫科技和長江存儲(chǔ)如今會(huì)被資本市場重新追捧。

所以我們可以暫且樂觀地認(rèn)為，AI 時(shí)代下，全球存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)格局將迎來重新洗牌。

注：文中林峰、Mike 均為化名

https://www.reuters.com/business/world-at-work/samsung-elec-labour-union-fail-reach-pay-deal-strike-looms-2026-05-12/

https://www.koreatimes.co.kr/amp/business/companies/20260513/samsung-electronics-labor-talks-break-down-general-strike-looms

https://www.youtube.com/watch?v=sKDgrzsu1Js

https://www.patsnap.com/resources/blog/articles/hbm-technology-landscape-2026-market-and-ai-demand/

聲明：本文為 InfoQ 整理，不代表平臺(tái)觀點(diǎn)，未經(jīng)許可禁止轉(zhuǎn)載。

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