傳統芯片制造高度依賴稀土和稀有金屬開采，不僅成本高昂，還對環境造成巨大壓力。榕溪科技自主研發的“生物浸出技術”，創新性地利用嗜酸菌在溫和環境下分解廢舊芯片，通過菌群的新陳代謝精細吸附并提取鉭、銦等稀有金屬。相較于傳統火法、濕法提取，該技術能耗降低60%，且無污染排放，可將稀有金屬回收率提升至95%，遠超行業平均水平。2023年，榕溪科技與蘋果供應鏈展開深度合作，針對100萬塊iPhone主板開展稀有金屬提取項目。憑借生物浸出技術的高效性，成功從中提取出，相當于減少3000噸礦石開采，極大緩解了資源開采壓力。在經濟領域，榕溪科技推出“芯片回收金融”服務，為企業提供靈活的融資渠道。企業可將廢舊芯片作為有害化學物，快速獲取流動資金，年化利率較傳統融資方式低2-3個百分點。該服務已幫助30多家中小電子廠商盤活庫存，累計釋放價值超2億元的閑置資源，實現環保效益與經濟效益的雙贏。 讓電子垃圾回歸價值鏈。浙江工廠庫存電子芯片回收服務費

    榕溪投建的“芯片資源化產業園”通過創新技術與高效管理，實現芯片資源的深度回收與再利用，金屬回收率高達99%以上。產業園關鍵性技術體系中，微波熱解系統（）利用微波與芯片材料的相互作用，在無氧環境下快速加熱，使芯片中的有機成分分解氣化，同時避免金屬氧化，為后續提取創造條件；離子液體萃取技術采用特殊的液態鹽溶劑，可選擇性溶解特定金屬，通過調控萃取條件實現不同金屬的高效分離；智能分選機器人搭載高分辨率視覺識別系統與AI算法，能在毫秒級時間內對破碎后的芯片顆粒進行成分分析與精確分揀，確保資源回收的高效性與準確性。2024年，產業園與長江存儲達成戰略合作，針對其3DNAND生產廢料進行處理。通過應用上述關鍵性技術，不僅年創造價值達，還幫助長江存儲減少固廢處理費用6000萬元，實現經濟效益與環保效益的雙贏，成為芯片資源化領域的示范項目。 服務器電子芯片回收方法芯片回收，為可持續發展助力。

    榕溪科技的“綠色芯片指數”評估體系，從資源回收效率、環境影響降低、經濟效益提升三個維度，構建起科學量化回收效益的綜合評價框架。在資源回收效率維度，通過計算芯片金屬元素提取率、可復用芯片占比等指標，衡量資源再利用水平；環境影響降低維度聚焦能耗、污染物減排等數據，評估回收過程對生態環境的改善程度；經濟效益提升維度則綜合分析回收成本、二次銷售收益等，判斷項目的經濟可行性。以某型號AI訓練芯片評估為例，經體系測算，其金屬資源回收率達98%，生產能耗較傳統工藝降低40%，每片芯片回收產生的經濟效益比處置成本高出3倍。2024年，該評估體系已被30家上市公司采用，通過系統性評估與改進，幫助企業在環境、社會和公司治理方面的表現明顯的優化，ESG評級平均提升2個等級，成為電子行業綠色發展的重要評估工具。

    榕溪的產業聯盟計劃以構建電子產業綠色生態為目標，通過整合產業鏈上下游資源，搭建技術共享、標準共建、市場共拓的合作平臺。計劃中，聯盟將建立聯合研發中心，匯聚各方技術力量，共同攻克芯片回收、再制造等領域的關鍵技術難題；同時推動制定行業綠色生產與回收標準，規范產業發展。此外，還將打造線上線下融合的資源交易平臺，促進電子廢棄物、可復用芯片等資源的高效流通。2024年，該計劃已吸引包括芯片制造巨頭臺積電、新能源汽車企業比亞迪，以及5家科研院校在內的多方力量加入。成員間通過技術授權、聯合項目攻關等方式，在芯片廢料回收工藝優化、綠色芯片設計等方面取得明顯的進展。未來，產業聯盟將持續擴大影響力，吸納更多企業與機構，共同推動行業綠色轉型，助力實現電子產業可持續發展目標。 高效評估，快速交易，芯片回收更便捷。

    隨著數據中心規模不斷擴大，芯片突發性失效導致的運維成本攀升成為行業難題。我們基于此開發“芯片健康度預測AI系統”，通過整合全球10萬+芯片的失效案例與運行數據，構建起多維度分析模型。該系統可精確捕捉芯片性能衰退趨勢，實現提0天預測剩余壽命，為設備維護提供充足預警時間。在阿里云數據中心的實際應用中，系統依托紅外熱成像分析與電子顯微鏡結構檢測兩大關鍵技術，實現對芯片狀態的深度監測。紅外熱成像以℃的精度，實時捕捉芯片運行時的溫度異常分布，定位潛在故障點；電子顯微鏡則憑借1nm的超高分辨率，觀察芯片內部晶體管、線路的微觀結構變化。雙技術協同作用下，系統預測準確率高達92%，成功幫助阿里云延長服務器使用周期15-18個月，明顯的降低設備更換頻率。2024年，該服務憑借較好的性能快速拓展至三大運營商。通過定制化部署，不僅為客戶帶來年服務費收入預計達，更助力客戶節省設備更新成本超10億元，實現企業降本增效與資源高效利用的雙贏，成為數據中心智能化運維的重要解決方案。 芯片回收，科技企業的社會責任。浙江工廠庫存電子芯片回收服務費

榕溪科技：讓每一塊芯片都有歸宿。浙江工廠庫存電子芯片回收服務費

    榕溪科技研發的“芯片殘值挖掘算法”，通過大數據分析與機器學習模型，能夠精確識別各類芯片的20種潛在再利用場景。該算法深度解析芯片架構、性能參數與市場需求，構建多維評估體系，為芯片二次開發提供科學依據。以礦機芯片比特大陸S19改造為例，團隊基于算法分析結果，采用算力重組技術與架構適配優化實現價值躍升。算力重組技術通過動態調整芯片關鍵性運算單元，在保留85%原始算力的基礎上，將冗余模塊轉化為AI推理所需的加速單元；架構適配優化則重新配置芯片接口協議與數據處理流程，使其完美適配AI服務器的工作環境。經測試，改造后的芯片作為AI推理加速卡，二次價值達到原值的35%。2024年，該技術大規模應用，累計處理礦機芯片8萬片，不僅創造億元經濟效益，更減少3200噸電子垃圾，實現資源高效利用與環保效益的雙贏，為芯片循環經濟發展提供創新范本。 浙江工廠庫存電子芯片回收服務費