证券之星王梓旭

在踏入半导体制造领域之前，李钢江的履历是典型的互联网大厂精英范本，他曾供职于微软、英特尔、谷歌，并历任搜狐视频 CTO 与百度大数据部总监。

但如今，这位 51 岁、仍在清华大学攻读创新领军工程博士的连续创业者，绝大多数时间都独自一人驻扎在上海，远离北京的家人，他选择深耕于半导体制造中最具挑战性、也最基石的一环——半导体智能制造 CIM ( 计算机集成制造 ) 系统。

这是一款被称为工厂 " 大脑 " 的底层工业软件。与容错率高的互联网行业不同，在动辄投资百亿、数百道工序交织的晶圆厂里，CIM 系统直接决定着芯片的良率和产线的生死。李钢江曾感叹，这套系统一旦宕机，" 哪怕停工一个小时，都算得上是重大事故 "。

这种极高的试错成本让国产替代步履维艰，但赛美特扛住了技术压力，成功打入国内顶级产线。在近日更新的招股书中，赛美特交出了一份极其稳健的答卷，不仅实现了大幅盈利 9726 万元 ( 经调整净利润 ) ，账上还躺着超 13 亿元现金。

这种稳健的财务表现，让赛美特在融资收紧的大环境下拿到了更多主动权。2025 年第四季度，赛美特完成了超 8 亿元融资，由上海集成电路产业基金等知名机构投资，投后估值约为人民币 73 亿元。赛美特历史上获得了众多国家级基金、产业基金、地方基金等投资，形成了覆盖产业链上下游战略布局的顶级股东生态。

顶层资本的注资，其实是对赛美特 " 平台逻辑 " 的一种背书，李钢江正试图通过深度的整合，打破国内工业软件单兵作战、难以盈利的现状。

近期，证券之星独家专访了赛美特董事长兼 CEO 李钢江。在交谈中，李钢江十分坦诚，他拆解了半导体晶圆厂真实的良率痛点，剖析了在平台化战略的决策与考量，并谈到了自己在为何仍选择孤身长驻上海、从幕后重回一线深耕工业软件。这些极具个人色彩的抉择，最终都指向了他内心的人生追求。

01 锚定版图：迈向 " 中国西门子 " 的平台化战略

证券之星：如果用一两个词来定义赛美特今年的整体战略，会是什么？

李钢江：在国内做工业软件，像国外巨头西门子、达索那样都是靠数十次、乃至上百次以上的并购完成的，这也是海外巨头成功之路。国内的工业软件大多是单行业单品类，很难跑通商业模式。所以赛美特不只想做半导体，我们要在核心行业基础上，甚至跨行业进行多品类布局 ( 一横一纵一斜 ) ，现在的目标就是成为多行业多品类的 " 中国西门子 "。

所谓一横一纵一斜，就是纵向深耕，将持续强化半导体工业软件的核心能力，并逐步向物流自动化领域延伸，完善半导体制造全链路布局；横向拓展，把成熟的软件能力拓展至电力、装备、化工及医疗等更多先进制造领域，实现跨行业的规模化发展；斜向延伸，从制造环节逐步拓展至经营管理与研发设计领域，打通工业软件的全场景应用，构建完整的工业软件生态。

证券之星：赛美特通过并购完成了扩张，人员融合度极高。在这方面您的经验和打法是什么？

李钢江：这是我们非常强的地方。一般并购往往会设业绩对赌，这会导致在对赌期内无法干预对方的经营，更没法做融合，往往对赌期一过，业绩就大幅下降。我们因为没有对赌限制，在初期就能对团队进行强整合。第一步是把人力、财务、IT 等职能部门全部统一；第二步是统一销售体系，以前 5 个事业部派几波销售去覆盖同一家客户，现在整合成一个团队，销售产能大幅提升。去年我们的销售费用占比仅为 7.2%。

此外，技术架构和测试标准的统一，也让研发效率大幅提高，并购团队的人均产能从以前的四五十万提升到了现在的七八十万。

证券之星：之前赛美特收购了一家 ERP 公司，战略上向经营管理软件延伸。在国内外巨头高度垄断的 ERP 市场，赛美特跨界进入的思考是什么？

李钢江： 赛美特做智能制造，高端 ERP 本身就在我们的版图内。中国的高端制造业和大型央企的 ERP 基本被国外垄断。现在出了个新变化，国外巨头开始推公有云方案，不卖私有化部署了。

这就导致中国必须要求 " 数据本地化 / 私有化 " 的高端制造业无软件可选。我们的客户选了赛美特的 CIM 方案后，ERP 方案却选不下来。所以我们在高端制造业发现了一个蓝海：策略上，我们会采取混合经营模式，一方面与成熟的国际巨头合作代理，去了解和掌握客户需求；另一方面同步推进自研，希望若干年后变成全部自研的产品。

02 攻坚内核：晶圆厂 " 大脑 " 的自主进化与 AI 赋能

证券之星：12 寸晶圆厂 CIM 系统是赛美特的王牌。在当前产能爆发的背景下，你们在产线调度和良率管理上做了哪些升级？是不是正在从流程执行向具备自主决策能力的大脑演进？

李钢江：12 寸晶圆厂投资巨大，对效率和良率的要求极高。芯片加工可能需要 1~2 个月，几百道工序，用哪台机器、走哪条路径，混合生产时的排程极其复杂，需要大量 AI 技术和算法。

良率方面，首先是推进全自动化 ( 无人化生产 ) ，避免人为污染。其次，芯片良率影响因素太多。我们要做的就是收集整个工厂几百台设备产生的 PB 级数据，分析出到底是温度波动了 0.1 度，还是设备老化造成了良率下降。

赛美特的软件是协调整个工厂运行的 " 大脑 "。目前还谈不上完全自主决策，因为生产目标还是确定的，但我们正通过整合系统数据和 AI 能力，让系统能自动、快速地排查出影响良率的问题。

证券之星：在您看来，人工智能会对这种硬核工业软件带来什么样的冲击？

李钢江：AI 能替代部分通用软件开发，但赛美特的工业软件是 "70% 的工业知识 +30% 的软件能力 "。AI 能帮我提升 30% 写代码工作，让开发速度更快。

但是那 70% 的工业知识，是需要在行业内积累多年，我自己作为清华科班出身，如果不懂产线条件，都不知道怎么给 AI 写良率提示词。懂产线经验的老师傅是 AI 替代不了的，AI 只是帮他们把经验变成更好产品的加持工具。

证券之星：国产 CIM 行业在加速替代海外巨头的进程中，最难跨越的挑战是什么？

李钢江：第一，现在对国产设备有比例要求，但对软件没有硬性要求，行业痛感还没达到 EDA 被禁时那么强烈。第二，也是最难的一点——试错成本太高。设备可以单独放一台测试，但 CIM 是工厂的 " 大脑 "，换大脑需要工厂停产两个月。没有人敢轻易拍板替换。

03 价值重构：定义国产工业软件的估值逻辑

证券之星：目前公司净利润已跨过盈利拐点，但大客户结算周期长、应收账款周转天数增加。在持续高研发投入下，如何平衡规模化增长与经营现金流？

李钢江：单看应收账款意义不大，要看整体的经营现金流。我们 2025 经营现金流是正的 6500 来万元。一般大项目通常是 "3-3-3-1" 的付款节奏，我们在 90% 验收时才确认收入，所以前期的预收款已经在账上了，只是未确认为收入。

因为业务高速增长，确实会占用一些流动资金，但我跟同行讲过：" 我们业务上不烧钱，，融来的钱更多是去支持研发与团队整合 "，2025 年的研发投入为 8167 万元，同比增长了 35.9%。

证券之星：赛美特已经在新加坡、马来西亚和日本设立了站点。面对海外巨头竞争及数据合规要求，出海布局的核心策略是什么？

李钢江：海外业务分两类，一类是服务当地的半导体企业；二类是跟着出海的中国优势制造业，。未来为了加强海外服务能力、解决语言文化差异，我们也会考虑并购海外当地的软件企业。

证券之星：外部看赛美特跑得很快，但您内部常提 " 沉淀 " 与由快转稳，这是基于什么样的行业预判？

李钢江：既要谨慎，又要积极扩张。看项目很积极，比如我们同期看的企业有 20 家，但出手较为谨慎，非常看重文化契合度和产品互补性，最终收购的可能只有一两家。

另外，当前的全球地缘政治博弈 ( 例如美国曾威胁禁用所有工业软件 ) ，确实为国产替代创造了极佳的历史机遇。

证券之星：目前 12 寸晶圆厂在更先进制程上的硬件突破好像动力不足，您怎么看这个阶段的发展？

李钢江：宏观上受限于监管和国内材料、装备的追赶周期。但这反而是好事，一旦未来几年装备和材料突破了，现有的工厂可能要重新建一遍。此外，我国的 6/8 寸成熟制程竞争力极强，未来大概率会像新能源汽车一样横扫全世界，这部分的产能扩张依然极其强劲。

赛美特正是基于这种极其稀缺的并购整合能力以及随之产生的高人均效能，走出一条不一样的发展之路。

04 关键抉择：从幕后到一线，家国情怀的终极动力

证券之星：您过去在微软、英特尔、谷歌、百度等互联网大厂有着耀眼的履历，从互联网跨界到 CIM 工业软件，再到 2020 年巅峰期重返清华读博，支撑您不断去创业的终极动力是什么？

李钢江：读博算是弥补当年的一个遗憾，当时是为了早点就业放弃了直博。现在我读的创新领军工程博士，研究方向也是基于 AI 和大数据提升半导体良率，正好跟目前的业务紧密结合，算是实现了学以致用。

至于不断拼搏的动力，第一是清华学生的家国情怀，为祖国健康工作 50 年，接下来还有 24 年继续奋斗。另一个是自我价值的实现，追求的不再是存款多几个零，而是 " 行业地位 "。希望打造出平台型工业软件企业，目前看来我有机会做成。

证券之星：回望创立和管理赛美特的这段历程，哪一个决策是您觉得压力最大、但对今天影响最深远的？

李钢江：最大的决策是决定 All in。早期赛美特成立时，我本来只想在后面做个董事长负责战略和资本，让职业经理人去管。但我发现涉及并购整合，如果实控人不亲自下场，根本协调不了。最后我忍痛辞去了另一家公司的所有职务，离开北京的家人，孤身长驻上海，从董事长兼任了实质上大量处理日常管理的 CEO。

证券之星：目前赛美特的强项高度依赖您个人的管理和并购经验，未来随着规模达到五千甚至上万人，如何通过制度沉淀下来，避免陷入管理失控？

李钢江：这是个很现实的问题。清华校训说 " 为祖国健康工作 50 年 "，我才工作了 26 年，还有时间去解决这个问题。目前的应对策略有三：第一，加大高管的轮岗和培养，让他们具备管理千人团队的能力；

第二，尽量控制人员规模，赛美特的终局是做 " 产品公司 "，未来会考虑联动生态伙伴解决一部分交付工作，要避免人员规模过大带来的巨额摩擦管理成本；

第三是，我最近一直在思考一个行业缺失的环节：并购辅导。大家知道公司上市要走 " 上市辅导 "，花半年甚至一年去规范化，但现在行业里其实没有 " 并购辅导 " 这个说法。很多被并购的小公司非常不规范，缺制度，甚至觉得很多草莽的做法是理所应当的。

但赛美特是要准备上市的企业，我们的流程非常严。比如采购，哪怕我是老板，我一个人批了都不行，因为有内控要求，必须走比价、对价甚至招标流程，防止利益输送。这些流程虽然慢，但必须要做。

所以我就在想，能不能建立一套 " 并购辅导 " 制度？在整合前期就派团队进去待几个月，帮那些 " 原始状态 " 的企业理顺财务、内控甚至是员工社保。如果不经过这种改造就直接并进来，肯定会出问题。如果有这种规范化的并购辅导，才能更好的实现 1+1>2。