每经记者｜杨卉 每经编辑｜董兴生
丨 2026 年 1 月 22 日 星期四 丨
NO.1 部分存储厂长单已谈到接近 2030 年
据供应链消息，存储大厂华邦电、南亚科等目前对外签订的长期供货合约 （LTA） 模式多为 「锁量不锁价」，时间由一年期拉长至至少两年，部分大客户甚至谈到接近 2030 年的长期合作框架。过去，存储厂与大客户签订的长单模式多为 「锁价又锁量」，而当前流行的 「锁量不锁价」 模式核心在于确保产能优先顺序与出货稳定性，但价格仍随市场浮动，保留报价弹性空间。
点评：从 「锁价锁量」 转为 「锁量不锁价」，并大幅拉长合约年限，是行业竞争格局与供需逻辑转变的关键信号。此模式的核心在于，下游大厂 （尤其是 AI 与服务器客户） 为确保未来数年关键物料供应稳定，宁愿承担价格波动风险，以优先锁定产能与供货顺序。这反映出在智能化浪潮下，存储已成为类似战略资源的 「产能竞赛」 环节。
NO.2 上海张江首条机器人关节自动化产线投产
1 月 21 日，上海意优智控科技有限公司首条机器人关节自动化生产线在上海张江机器人谷投产。意优科技是智元创新 （上海） 科技股份有限公司的供应商之一，在江苏无锡、上海张江的机器人关节年产能共 30 万台。基于人形机器人的需求爆发，意优科技在张江建设了当地首条机器人关节自动化生产线，初步设计年产能为 10 万台关节，升级后年产能约为 15 万台。
点评：这条产线不仅是单一企业扩产，更折射出中国机器人产业链正从技术突破迈向高效制造的关键阶段。张江作为创新高地，以此为抓手，有望进一步集聚上下游资源，强化在人形机器人关节、驱动等核心环节的自主可控能力。若产能顺利释放，将有力支撑国产人形机器人成本优化与快速迭代，推动整个行业从实验室走向规模化应用场景。
NO.3 微软 CEO：AI 时代的核心是 「模型编排与算力工厂」
1 月 21 日，微软 CEO 纳德拉公开称，在 AI 时代，真正的战略重心不在于是否拥有单一 「基础模型」，而在于算力基础设施、模型编排能力以及企业知识的深度嵌入。纳德拉指出，微软当前最核心的 AI 战略之一，是将 Azure 打造成大规模的 「Token 工厂」。随着 AI 应用全面铺开，算力需求呈指数级增长，云服务商必须具备建设异构基础设施集群, 并通过软件提升利用率和降低总体拥有成本的能力。
点评：微软的竞争壁垒不再仅是拥有大模型，更在于通过 Azure 构建高效、低成本的异构算力集群，并以软件能力提升资源利用率。这实质上是将云服务从 「资源提供」 升级为 「AI 生产力引擎」，帮助企业将私有知识深度嵌入工作流。这一战略将加剧云服务商在基础设施效率与编排能力上的竞赛。AI 发展的下一阶段，基础设施的稳健性、经济性与灵活性，将直接影响创新落地的速度与广度。未来主导者，或将是那些最擅长将庞大算力转化为稳定、可负担 AI 能力的企业。
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