1.产能排到2027年底！长鑫科技中签号出炉：共约770.22万个
2.1024卡、NPO光互连！壁仞科技的万亿大模型算力新解法
3.WAIC探展瑞芯微：AIoT 2.0时代打造“中国端侧AI CUDA”
4.理想首颗芯片，Die Shot曝光
5.传美国政府拟主导前沿AI模型获取途径，将权力从科技巨头手中转移
6.调查显示：三星晶圆代工超80%员工计划离职
1.产能排到2027年底！长鑫科技中签号出炉：共约770.22万个
7月19日，长鑫科技公布网上中签结果，中签号码共有7702207个，每个中签号码只能认购500股长鑫科技A股股票。
7月16日晚间，长鑫科技披露，本次发行价格为8.66元/股，网上发行有效申购户数为9428778户，有效申购股数为8169.20亿股。网上发行初步中签率为0.40995452%。回拨机制启动后，网上发行最终中签率为0.47141739%。
资料显示，长鑫科技成立于2016年，总部位于安徽合肥，是中国规模最大、技术最先进、布局最全的动态随机存取存储器（DRAM）研发设计制造一体化企业。
业绩层面，今年一季度，长鑫科技实现营业收入508亿元，同比增长719%；归母净利润247.62亿元，实现扭亏为盈。公司预计2026年上半年实现营业收入1100亿元至1200亿元，同比增长612.53%至677.31%；归母净利润500亿元至570亿元，同比增长2244.03%至2544.19%。
招股书显示，长鑫科技募集资金净额具体投向包括三大板块：存储器晶圆制造量产线升级项目总投资75亿元，全额使用募资；DRAM存储器技术升级项目总投资180亿元，其中募资投入130亿元；前瞻技术研发项目投资90亿元，全额使用募资。
长鑫存储DRAM产能排至2027年底
供应链消息显示，长鑫存储的DRAM订单需求异常强劲，产能已几乎预订至2027年底，反映AI浪潮推动下，全球存储供需失衡持续加剧。
报道指出，大型PC厂商已提前锁定长鑫存储的DRAM供应，以确保未来两年的生产计划；多家主机板厂商也陆续推出BIOS更新与兼容性优化，提升对长鑫DDR5内存的支持，为其进一步打入PC市场铺路。
这波抢购潮的核心原因仍是AI带动的存储需求爆发。随着AI服务器与数据中心持续扩张，三星、SK海力士、美光等传统DRAM厂商纷纷将更多产能转向利润更高的高带宽内存（HBM）及服务器用DRAM，导致消费级DDR4、DDR5供应持续吃紧，迫使PC厂商另寻供应来源。
供应链人士指出，目前长鑫存储的大客户将优先获得供货，中小型PC厂商未来则可能面临更大采购压力。
数据显示，长鑫存储在2020年时的DRAM月产能仅为4万片晶圆，且主要聚焦于DDR4产品。然而到2025年底，其季度产能已达到72万片晶圆。根据目前的发展态势预测，预计到2026年底，长鑫存储的月产能将进一步提升至35万至37.5万片晶圆。如果这一目标能够达成，其生产规模将与美光科技实现同台竞技。
业界普遍认为，即便长鑫存储持续扩产，全球DRAM市场短期内仍难摆脱供不应求局面。
分析机构预期，到2027年前，全球DRAM供应将持续紧俏，AI服务器持续抢占产能，将推高内存价格，并促使PC厂商提前锁定长期采购合约。
2.1024卡、NPO光互连！壁仞科技的万亿大模型算力新解法
7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）在上海举行，算力基建升级、超节点迭代与光互连技术成为大会期间的热门议题，多家厂商纷纷亮出超节点方案，甚至真机形态，吸引大量产业人士驻足。
有数据支持，2028年国产超节点市场空间规模有望达到3414亿元，而2026年至2028年复合年均增长率高达194%！紧跟超节点算力迭代浪潮，壁仞科技也在WAIC期间交出新的“解题思路”——正式推出下一代NPO光互连、分布式解耦架构超节点方案，支持单个超节点1024卡Scale-up扩展，推动国产算力从“单卡比拼”走向“集群系统竞争”的标志性突破。17日下午，壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆接受媒体采访，阐述这套面向万亿参数大模型与Agent智能体时代的算力新方案。
壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆
场景倒逼NPO ，壁仞科技三级超节点产品矩阵
丁云帆指出，当前AI产业发展面临三大刚需挑战：模型参数从千亿迈向数万亿（超大参数）、Agent等应用场景要求百万级上下文长度（超长文本）、推理和训练都需要成千上万张GPU协同工作（超大集群）。大模型训练、规模化Agent推理均需千卡乃至万卡GPU长期协同，传统方案难以支撑大规模集群工作需求。
业界发现，通用的电互连超节点（铜缆）方案已遭遇无法逾越的物理天花板。“随着GPU互连带宽需求突破1TB/s、端口Serdes速率提升至224Gbps，铜缆电信号仅3米传输距离就会出现严重衰减、信号失真。”丁云帆介绍，硬件物理约束决定，电互连方案通常最多支撑128张GPU组成单一超节点域，一旦超过规模，通信丢包、时延飙升、运维难度指数级上升，难以满足下一代数万亿参数大模型对数百卡－千卡级超节点要求。
多重瓶颈叠加催动全球头部芯片厂商、国内云厂商押注光互连路线，行业长期争论四条主流技术路线优劣——传统可插拔 FRO、线性直驱 LPO、共封装光学CPO和近封装光学NPO。丁云帆告诉集微网：“较成熟的FRO、LPO均存在短板，CPO虽然理论性能上限高，但当前产业链良率低、量产成本高昂、无法运维更换，短期还看不到大规模商用部署。”
据悉，NPO近封装光学将光引擎直接与GPU模组融合，去除高功耗DSP芯片，兼顾低时延、高带宽密度，保留独立插拔运维能力，传输距离覆盖数百米，在性能、功耗、成本和工程可落地性之间取得最佳平衡。
目前，壁仞科技提出新一代“NPO光互连、分布式解耦架构”超节点方案，颠覆传统高密整机柜“大铁盒子”设计思路。传统电互连超节点将GPU、交换机全部压缩在单一机柜内，机柜空间、供电、散热直接限制集群扩展上限；“壁仞科技方案”则将GPU计算节点与NPO光交换机物理分离，GPU节点可采用标准机架服务器形态，不再受单机柜硬件空间约束。形象地说，壁仞科技分布式解耦架构相当于拆解为标准化小型机，像搭乐高一样灵活扩容，单超节点可平滑从128卡扩展至1024卡，大幅降低数据中心改造与长期运营成本。
目前，壁仞科技推出三级超节点产品矩阵适配不同客户需求——16卡标准服务器超节点（电互连）适配中小企业、科研院所，用于千亿模型微调与轻量推理；128卡高密整机柜超节点（电互连）面向中型云厂商与行业客户，承载千亿模型训练和万亿参数模型推理；分布式解耦架构超节点（NPO光互连）方案可以构建各种大小的超节点，尤其128-1024卡超节点适用于大型智算中心与头部企业，支撑数万亿参数MoE模型、大规模Agent推理和万亿级参数模型训练。
“三级超节点方案并行互补，客户可根据自身模型规模、机房条件灵活选型，解决‘一刀切’封闭方案、客户无法按需扩容的痛点。”丁云帆表示，16卡/128卡超节点（电互连）将于2027年上半年实现商业化。
全栈自研体系，重塑超节点全栈竞争优势
中国信通院曾在《超节点发展报告》中明确提出：“超节点将成为AI时代的核心计算单元。”
面对这一确定趋势，有别于全球多数厂商仅聚焦交换机、服务器等单一硬件的发展模式，壁仞科技NPO超节点打造覆盖芯片、互连协议、硬件架构、软件应用的端到端全栈解决方案，依托自研核心模块构筑起行业难以复制的竞争壁垒，为“壁仞科技方案”1024卡GPU统一互联提供核心支撑。
在芯片底层层面，壁仞科技业界首创Chiplet（芯粒）架构大算力芯片，新一代BR2xx GPU延续积木式芯粒组合设计，突破单芯片制程物理局限，原生支持FP8/FP4低精度算力加速，大幅提升显存带宽，从底层优化多卡协同通信效率。迭代层面，上一代BR166搭配BLink1.0支持32卡dOCS光互连超节点，已落地国家级算力平台并斩获2025 WAIC 最高奖SAIL大奖，而今年迭代的BR2xx+BLink2.0 NPO光互连方案，将单超节点规模提升32倍，实现跨越式技术升级。
BLink2.0作为超节点“软件中枢”，支持内存语义互通，可实现最多1024张GPU共享统一内存空间，多卡协同如同“超级GPU”；搭载在网计算能力，把通信环节的运算下沉至交换机执行，有效释放GPU算力；内置智能拥塞调度机制，规避网络拥堵；搭建多层链路自愈防护体系，覆盖物理层至应用框架层，全方位保障训练、推理业务稳定不间断。
硬件架构上，壁仞科技创新分布式解耦架构，破解传统整机柜布线繁琐、散热集中的难题。GPU节点与NPO交换机分离部署，以光纤替代铜缆实现长距离传输，依托标准化4/8卡服务器节点，无需定制液冷机柜，通用机房即可快速改造部署，尤其支持128卡至1024卡线性扩容。同时NPO光引擎与GPU模组一体化集成，搭配定制UBB主板简化布线，大幅降低数据中心长期运营成本。
解决方案层面，壁仞科技补齐AI推理场景短板，打造全场景适配体系。Token工厂五级分层缓存架构，实现95%以上缓存命中率，减少重复算力消耗。HGCI跨厂商异构混推方案，首创多类国产AI芯片混合推理模式，依托PD分离架构与高速传输通道，提升20%推理吞吐，且已牵头制定异构算力混推国家标准，坚持开放生态。自研SUPACODE™编程智能体，实现模型适配、集群调度、故障自愈全链路运维，解决国产软件工具链碎片化痛点。
“AI大模型推理流程可分为预填充（Prefill）和解码（Decode）两大阶段，不同阶段对算力、显存的需求存在差异，”丁云帆向集微网介绍，壁仞科技在实践中认为，搭配不同特性的芯片做异构混推可最大化发挥硬件能力、提升性价比。
据悉，2025世界人工智能大会上，壁仞科技行业首次发布跨厂商异构混推，今年上半年更是牵头立项异构混推国家标准，希望借此满足国内多元算力格局与自主可控需求。
“光进铜退”，国产算力集群体系化抢跑
当前，全球AI算力竞争已经从单卡算力参数比拼，转向万卡集群全栈系统能力的竞争。受制于先进制程、海外芯片生态壁垒，国产单卡芯片短期难以实现单点超越，但通过超节点、光互连、自研互连协议等系统级创新，依靠规模化集群协同、全栈软硬件整合，壁仞科技有望构建完整自主可控的国产算力基础设施。
集微网认为，从产业发展维度，壁仞科技NPO超节点方案具备多重价值：其一，电互连扩容已遇物理瓶颈，成熟NPO商用方案推动智算中心向全光互连转型，削减集群通信时延与能耗；其二搭建自主可控开放算力底座，全栈自研软硬件，摆脱海外私有协议束缚；其三，“三级超节点方案”适配各类客户，大幅降低大模型与Agent落地成本，助力AI产业规模化普及。
放眼长期技术演进，壁仞科技已完成从电互连到NPO近封装光学的技术迭代，下一代产品将持续向更高带宽、更大规模全光超节点演进。随着BR2xx GPU与1024卡NPO分布式超节点方案规模化交付，千卡级统一互连集群将成为国产智算中心标配，彻底解决制约大模型发展的互连墙瓶颈。
当AI产业正式迈入数万亿参数模型与Agent智能体并行爆发的时代，算力基建的变革刚刚开启。GPU之间的互连能力，已成为决定大模型训练效率、用户交互体验的核心关键。“面对万亿参数，甚至明年超5万亿参数规模的模型，128卡超节点已难以满足市场需求。壁仞科技在当前阶段发布下一代NPO光互连、分布式解耦架构超节点方案，正是为下一阶段数万亿参数大模型作技术储备，”丁云帆透露，壁仞科技NPO光互连超节点方案有望于明年下半年实现商业化落地。
真正的算力竞争力，从来不是单卡纸面算力数字，而是能把成千上万张 GPU融合成一体化超级计算机的系统能力。在全球算力格局重塑、国产算力加速自主可控的当下，壁仞科技以NPO光互连超节点为支点，搭建起面向未来的全光国产算力底座，推动算力基础设施完成从“电”到“光”、从“堆叠”到“解耦”的深刻转型，为国产算力产业在万卡集群时代实现并跑、领跑，铺就清晰可行之路。
3.WAIC探展瑞芯微：AIoT 2.0时代打造“中国端侧AI CUDA”
7月17日—20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海举行。大会期间，瑞芯微围绕大模型底层适配、Agent、量产落地终端技术布局，展出“主控SoC+AI协处理器”双芯协同方案，从底层芯片深度调优、自研RKNN3开发工具链，到电视、车载、工业、机器人等已量产终端产品，搭建起完整的“芯片－模型－终端”产业落地路径。
在为端侧AI产业交付清晰落地路径的同时，瑞芯微似乎正向全行业释放出一个强烈的决心——打造“中国端侧AI CUDA”，以此构建自主可控、软硬一体的国产化端侧AI开发底座！
AIoT 2.0时代，双芯架构应对AI革新
走进瑞芯微展台，“AIoT 2.0定义下一代智能硬件” 的 slogan十分醒目。
“AIoT 1.0时代，硬件核心能力仅局限于浅层感知，设备只能完成‘看清画面、听清声音’的基础识别工作。”瑞芯微RK182X产品负责人杨凯向集微网介绍两代AIoT的本质差异——依托大模型与专用端侧算力诞生的AIoT 2.0，完成了从“被动识别”到“主动理解决策”的质变，设备形成看懂、听懂、自主执行的完整智能闭环。目前，瑞芯微已形成了在AIoT 2.0时代助力客户快速落地的产品路线图。
而支撑这套全新产业逻辑落地的，正是瑞芯微长期坚持的双轨产品线并行战略，即“主控SoC+AI协处理器”，前者按既定节奏迭代，满足通用计算与系统控制需求；后者则组成灵活的算力矩阵，根据不同场景按需选配。集微网认为，这套“组合拳”深度触及当下的产业矛盾：主控芯片迭代周期长，而开源大模型更新迭代速度极快，通过独立AI协处理器实现算力模块化扩容，终端厂商即可快速适配新一代前沿模型，大幅降低硬件迭代与研发投入成本。
杨凯表示，业界能够流畅稳定运行2B至7B最新开源多模态大模型的专用端侧芯片稀缺，而瑞芯微端侧AI协处理器RK1828搭配主控芯片（RK3588/RK3576）的双芯架构，可实现对Gemma4、Qwen3.5、Qwen3.5-Omni全系列模型底层深度调优。现场实测，Gemma4首Token延迟低至169.93ms，多模态交互、智能体运行表现突出，端侧推理效率稳居行业第一梯队。
此外，软硬协同是瑞芯微差异化竞争力的关键，为实现全链路国产化端侧AI开发，瑞芯微自研RKNN3完整开发工具链，从模型量化、算子适配、性能调优到量产部署提供一站式支持，降低国产硬件落地大模型的适配门槛。
破解行业痛点，打造端侧Agent生态
“瑞芯微持续与Agent、算法、软件伙伴合作，我们的硬件和基础软件平台已经准备好，从主控到协处理器的算力矩阵已经铺开。”杨凯表示，如果说RK1828与RKNN3工具链是软硬一体的算力底座，那么AI Agent展区则完整展示了瑞芯微开放生态协同落地的成熟成果。
展台集中演示了RK1828适配腾讯WorkBuddy、阶跃星辰等头部厂商本地智能体方案，搭配瑞芯微自研Clawchips端云协同Agent平台，从硬件算力、开发工具到行业智能体形成完整配套。
面向商用办公场景，搭载腾讯WorkBuddy的办公盒子与交互中屏覆盖运营、设计、数据、开发全职场角色，依托本地算力完成策略生成、文档处理、数据复盘、成果交付全流程闭环；面向智能家居消费市场，亿次网联合作的原生Agent中屏方案是展台人气展品，整机采用“RK3588+RK1828”双芯架构，实现全本地智能闭环，核心能力直击传统智能家居行业短板，支持离线多轮对话与长期本地记忆、单条语音指令跨品牌联动IoT设备、原生适配微信、OTT通讯工具，以及内置本地数据脱敏机制，平衡用户隐私安全与云端拓展能力。
此外，瑞芯微自研的Clawchips端云协同Agent解决方案，基于“RK3588+RK1828”组合，可作为框架载体跑通OpenClaw等主流框架，终端厂商无需从零搭建智能体底层框架，依托RKNN3国产化开发平台即可快速完成定制，大幅缩短新品研发与量产周期。
谈及生态合作，瑞芯微市场部品牌负责人仇实表示：“对瑞芯微而言，与腾讯、阶跃星辰等头部大模型、智能体厂商联合落地，是完善国产化端侧AI生态的关键一步。对于终端硬件厂商而言，成熟的方案提供开箱即用的端侧能力，无需投入算力、模型双向高额研发成本，可快速推出具备差异化本地AI能力的终端产品上市。“
量产终端亮相WAIC，落地真实商用场景
本次展会最大亮点在于，瑞芯微绝大多数演示方案均已实现规模化量产，覆盖消费电子、商用机器人、车载座舱、工业边缘计算等核心赛道，直观印证“主控+AI协处理器”双芯架构具备成熟的商业化落地能力，打破行业普遍“展会Demo无法量产”的尴尬现状。
集微网注意到，瑞芯微将展台最醒目的位置给了基于RK3588+RK1828打造的海信RGB-mini LED AI电视。现场工作人员在演示中介绍，依托RK1828对多模态模型的原生算力支撑，电视可实时完成2D画面转3D渲染，无需专门原生3D影视片源，普通流媒体内容即可生成立体观影效果。
机器人板块展出完整产品矩阵，覆盖家用与商用两大方向——人气最高的萌宠陪伴机器人依托双芯算力完成人体动作识别、情绪交互；智元人形机器人实现复杂环境视觉感知与自主决策；PUDU CC1 PRO商用清洁机器人搭载独立RK1828 AI算力，离线完成污渍视觉识别、自主路径规划，支持洗扫吸尘尘推四合一作业，每小时最大清洁面积可达100㎡，现已批量落地商用场景。
工业边缘赛道则推出两款成熟量产边缘算力整机，均采用RK3588主控搭配RK1828协处理器标准架构：格灵深瞳GBox工业质检智盒依托本地大模型实现多SKU产品快速换产、毫米级缺陷识别，现有工厂产线无需改造即可即插即用，大幅降低制造业智能化升级改造成本；万物纵横DA600大模型一体机适配多元场景，支持多片RK182X模组并行扩展，兼容Python/C++快速二次开发，适配复杂工业部署环境。
车载赛道方面，RK3576M+RK1828车载AI BOX已完成量产验证，原生搭载Qwen3.5-Omni全模态模型，实现车内语音、视觉、车身传感数据本地融合交互。
杨凯向集微网透露：“瑞芯微新一代端侧AI协处理器已完成核心验证，在多模态大模型、海量本地智能体并发算力上实现全新突破，新品有望于今年第三季度对外亮相，更多架构与性能硬核亮点将在后续逐步披露。”
写在最后
当前，瑞芯微“模块化算力矩阵”已成型，其在WAIC展出的“主控+AI协处理器”模块化方案及产品，搭配自研RKNN3完整开发工具链，打通从底层芯片、大模型深度适配、端侧Agent开发平台到量产终端产品的完整产业链路，完整铺就AIoT2.0商业化落地路径，稳步推进打造“中国端侧AI CUDA”的长期目标，搭建起一套自主可控、脱离海外技术掣肘的国产化端侧AI开发底座。
4. 理想首颗芯片，Die Shot曝光
近日，理想汽车自研首款车规 AI 芯片马赫 M100 的 Die Shot 裸片实拍图正式流出，首次完整曝光这颗 5nm 数据流架构芯片内部晶体管布局与模块分区，直观展现其超大 NPU 核心设计思路。
从裸片拆解图可见，马赫 M100 芯片整体裸片面积约 400 平方毫米，核心区域划分清晰：左侧集成 24 核 A78AE CPU 集群、8 通道 LPDDR5X 内存控制器与多路 IO 模块；右侧占据芯片近一半面积的是 56 核 NPU 计算阵列，由 14 组 Cluster、56 个独立 Tile 单元组成，单 Tile 搭载 2MB 高速 SRAM 缓存，依托自研动态数据流架构实现数据直达计算单元，大幅降低数据搬运损耗。
作为全球首款动态数据流车规 AI 芯片，马赫 M100 采用 5nm 车规制程，单芯片 AI 算力 1280TOPS，算力利用率突破 82%，双芯片组合总算力可达 2560TOPS，支持车载智驾、车内大模型、智能 Agent 全场景推理，现已量产搭载全新理想 L9、L8、L6 全系新车。此次裸片曝光也直观印证理想自研芯片 “超大 NPU、弱化传统缓存” 的差异化设计路线，区别于行业主流 GPU 改良方案，依靠架构创新提升车载 AI 运行效率。
行业分析指出，完整裸片图对外披露，意味着理想自研芯片技术透明度进一步提升，其数据流架构方案已通过学术 ISCA、CCF 芯片大会双重验证，国内车企车载大算力芯片自主化进程再迎关键佐证。
5. 传美国政府拟主导前沿AI模型获取途径，将权力从科技巨头手中转移
据知情人士透露，特朗普政府出台新规收紧前沿 AI 大模型发布管控，将由政府划定可获取顶级模型使用权的企业与机构，一改此前由美国 AI 巨头自主把控准入权限的局面。
此前 Anthropic、OpenAI 全权决定哪些企业、政府机构可使用自家最强模型，合作对象多为大型企业客户：Anthropic 依托 “玻璃翼计划”，仅向少数合作方开放顶尖网络安全模型 Mythos；OpenAI 则应政府要求限制 GPT-5.6 对外开放，并设立同类安全合作联盟 “破晓计划” 管理自研安全模型。
据报道，白宫官方对外口径却与之相悖，一名白宫官员向 表示，联邦政府不会审批私营企业的 AI 发布计划，企业与政府专家的测试、交流均为自愿，模型发布时机、开放范围完全由企业自主决定，并援引特朗普 6 月 AI 行政令佐证，称政府将持续与本土前沿 AI 实验室协作，在保障技术安全的同时避免抑制创新。
但实际监管动作已落地：上月政府以国家安全风险为由封禁 Anthropic 的 Claude Mythos 5、Fable 5 两款模型，经多轮谈判后才重新放开访问；OpenAI 也同步表态，将仅向 “可信合作方” 开放新模型，配合政府监管要求。
目前，白宫监管已左右为难，高端 AI 工具暗藏网络安全隐患，同时中国开源轻量化模型快速追赶，月之暗面推出的 Kimi K3 综合性能比肩 Fable、GPT-5.6，部分独立评测指标甚至实现反超。前白宫 AI 事务负责人、Craft Ventures 创始人戴维・萨克斯对此发出警示，称美国若自我束缚监管，将输掉全球 AI 竞争，海外企业不会遵循美方规则。
近数月特朗普政府持续完善 AI 监管框架，包括6 月签署行政令，要求企业自愿向政府提前交付模型用于安全测试；本周全新推出 “金鹰计划”，联动私营企业排查、修复网络安全漏洞。
据消息人士透露，政府正搭建 AI 准入审核清算机制，由白宫掌握新模型合作方准入审批权。今后企业推出前沿模型，合作名单必须取得政府明确许可，Anthropic “玻璃翼计划”、OpenAI “破晓计划” 这类企业自主合作项目前景显示出不确定性。
6. 调查显示：三星晶圆代工超80%员工计划离职
三星电子半导体（设备解决方案，DS）事业部晶圆代工业务部门超过80%的管理人员和员工正在考虑换工作。
这一比例是同事业部存储器业务部门离职意向的两倍多，被解读为直接反映了员工对存储器业务和非存储器业务之间绩效奖金差距扩大数倍的不满。
三星电子最大的工会——联合企业工会（简称“联合企业工会”）三星电子分会于6月17日至30日对DS事业部（半导体业务集团）员工进行了一项关于“未来两年内换工作的意向”的调查（共8297名受访者）。结果显示，81.5%的晶圆代工业务员工表示有换工作的意向。
员工的离职意愿“非常高”的比例约为62%，“高”的比例约为19%。
在DS事业部的七个组织中，这一比例最高，比整体平均水平 (49.5%) 高出30多个百分点。
在晶圆代工部门之后，三星系统LSI部门(75.4%) 和半导体研发中心 (60.6%) 等主要非存储器业务部门的离职意愿也特别高。
而三星存储器业务部门的离职意愿低于平均水平，为32.7%。
各业务部门离职意愿的显著差异，被解读为DS事业部在5月份通过劳资协议引入的特殊管理绩效奖金制度，其结构对存储器事业部极为有利。
该特殊管理绩效奖金的资金来源为营业利润（业务绩效）的10.5%。
因此，假设三星电子2026年的营业利润为300万亿韩元（约合2010亿美元），那么作为DS事业部业绩领头羊的存储器业务部门的员工，将获得总计6亿韩元的薪酬。这其中包括约5.5亿韩元（税前，基于1亿韩元的年薪计算）以库存股形式发放的特别管理绩效奖金，以及5000万韩元的综合绩效奖金（OPI），该奖金上限为年薪的50%。
系统LSI和晶圆代工部门的员工预计总薪酬为2.1亿韩元，其中包括1.6亿韩元的特别管理绩效奖金和5000万韩元的综合绩效奖金。
负责家电、电视和智能手机的终端体验（DX）事业部，其库存股支付金额预计将维持在600万韩元的水平。
韩国联合企业工会于当日召开DS事业部政策委员会首次会议，了此次调查结果，并讨论了与政府推动的大型项目相关的未来应对政策以及2027年工资和集体谈判协议的制定计划。
韩国联合企业工会会长Choi Seung-ho表示：“此次调查结果直接反映了业界的危机感。”他补充道：“企业必须认真对待此事，并迅速制定有效措施，防止劳动力流失。”
