微软Build 2026开发者大会于6月2日开幕，执行长 Satya Nadella 亲自开场。开场第一句话就定了调：「Windows 不再只是人类用户的平台。 Agent（智能体）现在是运行时、工具链和分发模型中的一等公民。」这句话翻译一下：以后操作 Windows 的不只是你，还有 AI。 而且 AI 的地位跟你一样高。微软这次不是发布一个产品，而是一整套 Agent 生态。此次的Build 2026开发者大会，微软抛出了四个重量级成果，环环相扣，彰显了与OpenAI深度解绑之后，微软拥抱AI的决心。
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2026年6月1日，GTC Taipei 2026大会现场，英伟达CEO黄仁勋穿着标志性的黑色皮衣，从口袋里掏出一颗小小的芯片 —— RTX Spark。站在全球观众面前用两个多小时传递了一个极其清晰的信号：英伟达正在经历一场深刻的身份转变。如果说过去两年市场对英伟达的认知还停留在“GPU霸主”，那么这场演讲彻底撕掉了这层标签。黄仁勋提出了一套“全栈AI基础设施”理念：从Vera Rubin AI工厂平台（GPU+CPU+DPU+网络+存储），到Vera CPU（专为AI Agent设计的88核自研处理器
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英伟达正式推出一套大型开源工具集与功能组件，旨在提速面向机器人、自动驾驶、工业数字孪生、机器视觉领域的实体人工智能项目研发。相关成果于台北英伟达 GTC 大会发布，此举进一步落地英伟达在智能体 AI 领域的布局，依托英伟达各类软件库、预训练模型与开发框架，AI 智能体可自主完成复杂的实体人工智能全链路作业，有效降低机器人与工业 AI 产品的开发成本、缩减落地难度。对于嵌入式、汽车电子、机器人、工业自动化领域从业者而言，本次发布标志着 AI 智能体不再局限于软件代码编写，开始落地实体工程业务；开源模式也将助
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随着半导体制造逐步转向知识密集型产业，知识产权与商业秘密保护上升为企业战略要务。全球龙头晶圆厂台积电跳出传统信息安全管控模式，将人工智能技术落地于商业秘密全生命周期管理。此次变革是企业涉密资产防护发展的里程碑，依托 AI 实现核心专有信息的智能识别、分级归类、动态监控与风险处置。商业秘密是半导体企业价值最高的无形资产之一：制程工艺、设计方案、设备配方、良率优化诀窍、新材料研发成果、量产实操经验构筑起数十亿美金级别的行业竞争壁垒。伴随先进制程产线数字化信息体量暴涨、业务链路日趋复杂，依靠权限管控、文档分级、
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智能化创新
半导体动力（Semidynamics）与西珀（SiPearl）携手打造欧盟主权级整机柜 AI 算力平台，其意义早已超脱技术范畴。该合作是欧洲实现 AI 基础设施自主可控的关键一步，既能降低对海外技术厂商的依赖，也助力欧洲在高速扩张的全球 AI 经济中构筑自身竞争优势。当前全球 AI 基础设施市场主要由美国企业主导，中国厂商的市场份额也在持续攀升。高端 AI 算力系统所用处理器、加速芯片、软件生态与云基建大多掌握在非欧洲企业手中，致使欧洲在产业竞争力、国家安全、供应链韧性、数字主权层面暗藏战略隐患。而 Se
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AI
超算平台
美国加州埃尔塞贡多市高效功率转换公司（EPC）主营硅基增强型氮化镓（eGaN）功率 MOSFET 与电源管理集成电路，近日发布 EPC91123 评估板详细参数：这是一款800V 直流转 12.5V 直流、额定 6kW 隔离式电源变换器，专为新一代 AI 数据中心供电架构开发。作为英伟达 MGX AI 算力工厂生态合作厂商，EPC 依托氮化镓先进电源变换方案适配新型 800V 直流服务器供电架构，助力下一代 AI 机柜电源实现更高功率密度、转换效率与规模化供电部署。该方案省去 48V 中间变压环节，实现
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EPC
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电源变换
AI技术正深刻重塑半导体产业的竞争格局。过去的单一芯片竞争已演变为涵盖CPU、GPU、专用芯片（ASIC）、先进封装及系统架构的全面较量。据供应链人士分析，企业间的关系正从单纯的买卖转向“竞合”模式，生态系统的构建成为行业核心。以ARM为例，据消息透露，其近期推出了首款面向数据中心市场的自主设计量产产品“ARM AGI CPU”。这标志着这家成立35年的IP授权巨头首次直接参与芯片市场竞争。随着智能体AI（Agentic AI）的发展，海量AI智能体的并行运作对CPU的工作调度与数据管理能力提出了更高要求
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随着 AI 数据中心向更高功率密度和更高效能源分配演进，高压中间母线转换器 (HVIBC) 正逐渐成为下一代云计算供电架构中的关键器件。本文针对横向 GaN HEMT、碳化硅 MOSFET 及 SiC Cascode JFET (CJFET) 三类宽禁带功率器件，在近 1MHz 高频开关条件下用于高压母线转换器的性能展开对比分析。重点评估了导通损耗、开关特性、栅极电荷损耗及缓冲电路需求等关键指标。同时，本文亦探讨了三种谐振转换器拓扑 —— 堆叠式 LLC、单相 LLC 与三相 LLC—— 对其系统效率与元
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AI
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高速连结芯片大厂Marvell执行长Matt Murphy，在本次COMPUTEX 2026特别来台进行主题演讲，由于Marvell过往行事风格一向相当低调，这次愿意公开演讲，也让外界高度期待。作为AI龙头NVIDIA投资的重点公司，NVIDIA执行长黄仁勋不仅在Marvell主题演讲站台力挺，高呼「光铜并进」，黄仁勋更点名直指，Marvell可能会是「下一家市值突破1兆美元」的公司，到底Marvell的关键地位为何？ Murphy在本次主题演讲中，并未针对话题性特别高的特用芯片（ASIC）业务
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黄仁勋
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电力设计如今已是系统开发的核心环节，其影响力覆盖 AI 数据中心、电动汽车、无人机、机器人等全赛道。本届 6 月于德国纽伦堡举办的 PCIM 电力电子展览会，集中展出面向多元场景的高集成、高效率电力系统方案：从 AI 数据中心庞大供电需求，到电动汽车动力系统，再到人形机器人轻量化高效电池与驱动电机，前沿电力技术悉数亮相。沟槽型碳化硅（SiC）器件正在降低 AI 数据中心功率器件的综合成本；全新架构氮化镓（GaN）芯片则提升电力系统可靠性，同时缩小设备体积、减轻重量，十分适配机器人应用。瑞萨电子便是典型代表
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NVIDIA和联发科共同开发的AI PC处理器芯片DGX Spark，在历经两年的鸭子划水后，终于在COMPUTEX 2026正式对外公开。 这也意味着，NVIDIA和联发科的联军，确定进入AI PC以及Windows on Arm的市场，首波产品预计将在2026年秋天推出进入市场，包括戴尔（Dell）、惠普（HP）、联想（Lenovo）、MSI等品牌，都已确定会推出相关机种。 对此消息，外界普遍预估，最受冲击的会是在WoA领域耕耘许久的高通（Qualcomm）。不过，高通对于这样的事情，仍抱持和过去两年
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OpenAI 首席执行官萨姆・奥特曼正式宣布公司战略全面转向实体硬件领域，此举将与埃隆・马斯克主导的特斯拉擎天柱人形机器人项目形成直接竞争。奥特曼在公开声明中证实，过去一年里，OpenAI 旗下的 “世界仿真” 研究项目正式独立，成立全新事业部 ——OpenAI 机器人事业部。该部门的核心任务就是研发、量产实体机器人，让人工智能走出数字世界，为人类提供实体场景服务。奥特曼表示：“人工智能理应在现实物理世界中为人类提供帮助。” 他同时公布了一份宏大发展路线图，短期目标聚焦工业劳动场景，长期愿景则面向个人家用
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OpenAI
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人机交互的精准度，取决于设备识别人脸并捕捉面部关键特征点的能力。该技术是情感分析的基础，也为基于人类真实行为的机器学习模型研发提供支撑。机器人通过解析面部特征，读懂人类情绪反馈，实现更自然的交互沟通。人脸追踪还可实现实时互动与联动动作。但想要精准捕捉上百个面部特征点，以此分析表情与情绪，依旧存在不小挑战。高端机器人系统需要实时监测 100 个以上面部点位并做出响应，例如同步转动头部、模拟自然对视等。图 1：本文原型机器人实时追踪人脸并标记面部特征点 本系统依托MediaPipe 算法实现人脸特征
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随着智能体式编码工具与企业级 AI 工作流，将词元(Token)使用从简单提示拓展至长周期、多步骤的推理任务，AI 词元成本已不再是可忽略的小数目。高盛研究报告指出，受消费者与企业端应用普及推动，到 2030 年，智能体式 AI 或将使词元消耗量激增 24 倍，达到每月 120 万亿词元。该行本月早些时候发布的分析认为，若推理成本降幅持续快于需求增速，这一趋势或将改善超大规模云厂商与模型提供商的经济效益。AI 词元成本：从行业热词到预算大头对企业用户而言，单位成本下降并不直接等于账单金额减少。智能体工具可
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Marvell Technology公布了 2027 财年第一季度业绩，受益于人工智能（AI）基础设施及数据中心网络技术的旺盛需求，季度营收创下历史新高。公司当季营收达 24.18 亿美元，同比增长 28%，超出此前预期指引。非公认会计准则（Non-GAAP）下净利润为 7.18 亿美元，稀释后每股收益 0.80 美元；经营性现金流创历史新高，达 6.388 亿美元。这一业绩再次印证：AI 基础设施投入正持续重塑半导体行业格局，高速网络、光学器件及定制加速器技术领域尤为显著。数据同时显示，超大规模 AI
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这款业界最快的DDR5客户端芯片组搭载第二代客户端时钟驱动器（CKD02）、PMIC5120和SPD集线器，可提供高达9600 MT/s的突破性性能。· 支持新一代台式机和笔记本电脑中的先进代理式AI、游戏及内容创作工作负载· 支持高带宽、大容量的CUDIMM、CQDIMM和CSODIMM内存模块规格· &
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CUDIMM
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客户端芯片组
2026 年 5 月 28 日 – MediaTek 以“ AI Without Limits ”为主题，将于 Computex 2026 展出在 AI 时代下从边缘到云端的次世代技术与解决方案，包括先进的 Wi-Fi 8 系列产品，Agentic AI 赋能的平板电脑、车用、物联网等多元边缘计算平台，也涵盖 6G 和卫星通信等前瞻技术，以及先进数据中心技术等，展现 MediaTek 在 AI 时代的研发实力与无限创新动能。MediaTek 董事、总经理暨营运长陈冠州表示：“MediaTek 在
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云端
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边缘 AI 将数据运算部署到无人机、机器人等复杂严苛的工作环境中。这类场景下的连接器必须兼顾坚固耐用、小型化与大电流承载能力，在满足体积、重量、功耗、成本（SWaP-C） 限制的同时，保障设备安全稳定运行。人工智能运算正逐步走出环境可控的数据中心，落地到无人机、工业机器人、智能工厂传感器等边缘终端。搭载 AI 功能后，这类设备工作模式变得更加复杂，内部元器件也面临全新挑战。设备空间、重量、成本都受到严格限制，却还要集成高算力、高功耗的 AI 处理器。不少场景属于安全关键领域，设备一旦故障会引发严重后果。例
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边缘 AI
连接器
SWaP-C
高密度连接器
大电流连接器
抗振连接器
混合信号连接器
工业连接器
设备可靠性
2026年5月26日，芯原通GUC官宣，将在台积电欧洲技术峰会上，展示与VSORA合作打造的Jotunn8新一代数据中心AI推理处理器。该产品结合先进AI架构与高端ASIC实现、封装技术，面向数据中心场景提供高性能、可扩展的AI推理解决方案。产品定位：数据中心专用推理芯片Jotunn8是VSORA旗下旗舰级AI推理处理器，专为AI推理算力场景设计。芯片针对行业普遍存在的内存墙瓶颈做了优化，具备超低延迟、超高吞吐能力，可支撑大规模AI模型的低成本落地部署。GUC全套ASIC定制技术支持在本次合作中，GUC为
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AI
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CoWoS-S
根据TrendForce最新发布的NAND闪存行业调查，由于高速数据传输的需求以及构建AI服务器基础设施所需的海量数据存储容量，全球通信服务提供商（CSP）在2026年第一季度经历了企业级固态硬盘（SSD）需求的指数级增长。此外，传统硬盘（HDD）持续的结构性短缺也导致大量存储相关订单转向QLC企业级SSD。在需求激增和供应受限的背景下，NAND闪存供应商的平均售价普遍超出预期。因此，全球前五大NAND闪存供应商的总营收环比增长83.7%，超过389亿美元。进入2026年第二季度，供需失衡的局面预计将持续
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川崎重工在硅谷圣何塞成立实体 AI 研发中心，旨在加深日美企业在人工智能、半导体及机器人领域的合作，加快实体 AI 技术落地应用。该机构命名为川崎圣何塞实体 AI 中心，将联合英伟达、亚德诺、微软、富士通等企业开展技术研发。项目初期重点面向医疗与养老领域，应对多地人口老龄化、劳动力不足的现状。 川崎圣何塞实体 AI 中心相关场景图川崎重工社长桥本泰彦在揭牌仪式上表示，中心将打造医院一站式解决方案，依托实体 AI 与机器人技术，覆盖入院、检查、诊断、治疗、手术及术后护理全流程。研发目标并非替代人力
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川崎重工
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人工智能热潮推动数据中心建设浪潮，带动光通信产业链企业股价飙升，部分公司年度涨幅创下历史纪录。一、行业涨幅创纪录自 2006 年首次发布以来，《化合物半导体》年度股价排行榜（统计周期为前一年 4 月底至当年 4 月底）多次见证行业暴涨暴跌：历史高光：2006 年 Anadigics 涨幅超 600%，2010 年 Veeco 涨幅超 560%；历史低谷：2012 年行业普跌，2009 年 AXT 暴跌 83%，2025 年 Wolfspeed 暴跌 87%；2026 年巅峰：前六大企业涨幅均超 400%，
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估值
光通信
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英伟达首席财务官科莱特·克雷斯近日在接受采访时表示，当前席卷行业的内存短缺，本可以通过更早下单来规避，并暗指不少竞争对手对价格飙升的预判严重不足。 她强调，英伟达很早就意识到高性能 AI 芯片将推高高带宽内存（HBM）和 DDR 内存价格，因此提前锁定了大批供给，在其他公司为高价抱怨时，英伟达已相对从容。随着 AI GPU 对内存带宽和容量的需求飙升，HBM 与 DDR 市场双双陷入动荡。 有测算显示，仅英伟达的 Rubin AI 平台在 2027 年对 LPDDR 内存的需求，就可能超过苹果与
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在 AI 重构科技产业当下，测试测量行业正迎来一次深刻的技术跃迁。在 NI Connect 首日的主题演讲中，NI 高管团队与来自Amentum、NVIDIA等企业的行业专家齐聚一堂，共同探讨了 AI 如何重塑测试的边界。正值 NI 成立 50 周年与 LabVIEW 诞生 40 周年的重要里程碑，NI 提出了未来演进方案：通过将开放的软件、模块化硬件、互联的数据以及繁荣的生态系统深度整合，NI 打造出了“ AI就绪（AI-Ready）平台”，持续赋能广大科学家与工程师客户。高燃时刻！NI联合创始人兼前首
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LabVIEW
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如果你还沉浸在去年“谁家模型跑分最高”的叙事中，那么今年的谷歌I/O大会可能会让你有些不适应。整场大会最核心的武器，并非某个仅仅存在于演示视频中的AGI（通用人工智能），而是一个定位为“中杯”的模型 —— Gemini 3.5 Flash。AI竞赛的下半场，不再是“谁的模型跑分更高”，而是“比谁更便宜、更可执行、更能嵌入现实工作流”。Gemini 3.5 Flash以不到同类前沿模型一半的成本，提供了前沿级别的能力，打开了一场关于定价权与竞争范式的深层博弈。价格上涨了三倍，仍然有“极致性价比”？在Term
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谷歌
Gemini
GPT
Claude
爱立信与Net Feasa达成战略合作，面向全球海事领域推出融合运营商级 4G/5G 通信与智能体 AI的一体化互联方案，率先落地集装箱船舶场景，后续逐步拓展至整个航运行业。双方表示，该系统已在全球范围开展部署，首批应用场景涵盖冷藏集装箱状态监测、危险品货运管控以及船上热源隐患检测。当前航运企业愈发追求海上全天候稳定联网，力求提升货物全程可视性、推进航运作业自动化，此次合作正是顺应这一行业需求。此次合作印证了专网 5G、边缘智能与 AI 数据分析技术，正从工厂、园区场景走向环境严苛、位置偏远的各类工业领域
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早在 2025 年，语音行业就达成一个共识：语音是最自然的交互方式，这一理念至今依旧适用。语言是人类最早学会的沟通方式，也是日常生活里最顺手的交流途径。但想要实现真正流畅的语音对话，绝不止是把语音转成文字这么简单。恩智浦认为，人类日常交流中自带的各类隐性社交沟通能力，想要和人类顺畅交流的机器人，尤其是人形机器人，也必须全部具备。人类沟通时会同步接收多层信息：看懂对方情绪、肢体动作、视线方向；分清说话停顿和语句结束；多人聊天时自然把控发言次序；自动屏蔽环境噪音、回声杂音；还能根据场合氛围、对方年龄身份灵活调
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语音人机交互
多模态感知
AFE 注意力前端
UWB 超宽带定位
本地语音识别
人形机器人交互
语音降噪
当前 AI 基础设施存在核心架构矛盾：GPU 仍是大规模 AI 训练和推理的主流计算引擎，但前沿大语言模型的计算特性正在发生变化，逐步暴露 GPU 原始设计的固有缺陷。内存墙成为 GPU 效率核心瓶颈内存墙指处理器计算速度与内存数据供给速度之间不断扩大的差距，导致强大的计算单元长期处于闲置状态，等待数据传输。以英伟达 H100 为例，其纸面 FP8 张量算力可达数 PetaFLOPS，高带宽内存吞吐量达数 TB/s。但在万亿参数级大语言模型推理场景中，系统通常受限于内存而非计算，算术强度常低于 10 FL
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