NVIDIA、超威（AMD）、英特尔（Intel）三大芯片大厂均看好AI发展，服务器供应链业者坦言，现在不缺单，最缺反而有「三力」：电力、人力与财力，其中又以「电力」与「人力」最让厂商伤脑筋，而此状况，也让供应链的抢电、抢人大战，越烧越烈。AI浪潮正从模型训练（training），进展到推论运算（inference），代理式AI应用开始百花齐放，不仅带动GPU、特用芯片（ASIC）服务器，更拉升通用型（general purpose）服务器出货。 NVIDIA首席执行官黄仁勋乐观预估，全球10亿人口，未来
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NVIDIA
英特尔
AMD
AI服务器
AI推动产业结构改变，零组件厂已「level up」成模组与系统整合商，在新赛道上领跑。 台达电就是鲜明案例，其全球扩产脚步，连带也让合作伙伴同步起跑，机柜厂JPP、电池模组厂顺达科，都在泰国积极扩产，跟紧客户脚步。台达董事长郑平日前在法说会指出，客户要的都非常、非常大，现在产能是绝对不够，所以要赶快盖，赶快找地方看，也赶快要扩厂。 目前台达电产能吃紧，全球各地都在盖厂，包括印度、中国大陆、泰国、美国都有规划。台达在全球加速扩厂，相关供应链同步扩厂、拉升产能。 机柜厂JPP表示，泰国厂产能利用率维持历史高
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NVIDIA
模块化
台达电
中国上海 – 2026年4月21日 – BlackBerry有限公司（纽约证券交易所代码：BB；多伦多证券交易所代码：BB）旗下业务部门QNX 今日宣布，进一步扩大与NVIDIA的合作，助力开发者基于NVIDIA IGX Thor 平台构建并部署下一代安全关键型边缘AI系统。此次深化合作将QNX® OS for Safety 8.0 与NVIDIA IGX Thor Halos Safety Stack 相集成，让QNX经过验证的确定性实时操作系统与NVIDIA的功能安全平台相结合，以支持机器
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QNX
NVIDIA
机器人
医疗
工业领域
安全关键型
边缘AI
「硅通膨」已反应到火热的台湾资本市场当中，台积电、NVIDIA持续引领电子业上下游营运起飞。总体经济与国际局势不稳，中国台湾资本市场却上演惊奇秀。 信骅、颖崴屡屡创下资本市场中的惊人纪录，迎来「万金世代」。 「千金俱乐部」业者也达40多家，曾经的大立光，在现阶段观察，也已不足为奇。半导体人士表示，表面上是资本市场价格飙升，然此情势，其实可看作是围绕AI算力的全球产业权力与版图重分配。业者表示，这一波「大千金时代」并非单纯资金行情，而是中国台湾供应链在AI基础建设中掌握关键技术后，所引发的结构性重估，「跟对
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台积电
NVIDIA
AI
· 西门子与 NVIDIA 实现验证领域关键突破，通过西门子 Veloce proFPGA CS 系统与 NVIDIA 性能优化芯片架构的深度结合，可在数天内完成流片前数万亿次时钟周期的验证采集。· 该解决方案可加速 AI/ML 系统级芯片（SoC）的研发进程，提升产品可靠性，助力 NVIDIA 团队在首轮流片前，即可稳定运行大型工作负载并完成设计优化。 西门子与 NVIDIA 密切合作，使西门子 Veloce™ proFP
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西门子
NVIDIA
AI芯片验证
万亿周期级
在NVIDIA GTC 2026 上，AI 的演进路径愈发清晰：AI 不再仅仅存在于虚拟世界中，它正通过更敏锐的感知和更高的能源效率，深度接入物理世界。作为英伟达的合作伙伴，安森美（onsemi）在此次盛会上，展示了智能电源产品组合如何支持 800V 汽车平台和下一代 AI 数据中心架构，以及先进的智能感知方案如何赋能汽车智能驾驶。推动AI数据中心向800V架构转型随着AI算力需求持续井喷，AI数据中心电力架构的升级正成为产业关注的核心方向。面对数据中心向 400V/800V 高压总线架构演进的技术挑战，
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安森美
NVIDIA
在当今数据驱动的时代，数据科学家在处理、扩展和处理海量数据集时面临着日益严峻的挑战。传统的基于 CPU 的系统已无法满足现代人工智能和分析工作流的需求。工作站版提供了一款变革性解决方案，提供加速计算性能，并无缝集成到企业环境中。数据科学面临的核心挑战数据准备：数据准备是一个复杂且耗时的过程，占据了数据科学家的大部分工作时间。数据扩展：数据量正以极快的速度增长。数据科学家可能会对数据集进行降采样以简化处理，这会导致结果达不到最优。硬件限制：数据中心和云服务提供商对人工智能加速硬件的需求已超过供应。当前的桌面
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NVIDIA
RTX PRO 6000 Blackwell
人工智能
工作站
数据科学
Supermicro的NVIDIA Vera Rubin NVL72与HGX Rubin NVL8系统是基于DCBBS液冷架构所设计，与NVIDIA Blackwell解决方案相比，可实现最高10倍的每瓦吞吐量，并将Token成本降低至十分之一。 Supermicro的2U HGX Rubin NVL8系统为硬件灵活性最高的计算平台，可支持NVIDIA Vera与新一代x86 CPU，并能实现每机柜72个Rubin GPU的密度。此系统也可搭配DCBB
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Supermicro
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Vera Rubin NVL72
HGX Rubin NVL8
Vera CPU
DCBBS
TI 的 800 VDC 电源架构最大限度地提高了整个电源路径的转换效率和功率密度，助力 AI 数据中心实现更高扩展性与可靠性。新闻亮点：● TI 与 NVIDIA 合作，为下一代 AI 数据中心开发了完整的 800 VDC 电源解决方案。● 作为此次合作的一部分，TI 展示了一种从 800V 到处理器供电仅需两级转换的电源架构。● TI在 NVIDIA GTC 2026 上展示了该 800 VDC 电源解决方案。中国上海（2026 年 3 月 20 日） – 德州仪器 (TI)（纳斯达克代码：TXN）近
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TI
NVIDIA
AI 数据中心
· 英飞凌与 NVIDIA 携手合作，依托数字孪生技术加速下一代人形机器人的发展· 通过集成英飞凌智能执行器、 NVIDIA Jetson Thor平台以及 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室的参考设计，实现人形机器人的规模化部署，提升机器人的安全性与可靠性· 英飞凌依托品类丰富、
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英飞凌
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数字孪生技术
安全可靠
机器人
NVIDIA GTC自2023年以来，已升级为制定AI时代「技术标准与产业规则」的核心场域。 AI革命全面爆发后，现今已从单纯硬件算力竞赛，演变为「谁能定义代理式AI（Agentic AI）」的底层规则。GTC 2026上，各方认为最具谋略的布局，莫过于NVIDIA宣布以200亿美元达成与AI芯片初创Groq的深度交易。 透过授权Groq的LPU技术、聘用其核心团队成员，让NVIDIA在不触发反垄断审查的前提下，将其推理能力整合进Vera Rubin服务器堆栈，此举也被认为是现阶段阻断Google等特用芯
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NVIDIA
GTC 2026
黄仁勋
ASIC
受惠光通讯产品需求爆发，全新光电、英特磊、稳懋、环宇和宏捷科等台系化合物半导体厂营运动能看增，供应链人士表示，磷化铟（InP）材料面临基板短缺，AI数据中心需求强劲，亦加剧市场供不应求的状况，成为AI追求高速传输必须克服的供应瓶颈。NVIDIA于GTC 2026首度定调，随着AI算力需求持续攀升，未来数据中心互连将同时需要更多铜缆、光通讯与共同光学封装（CPO）产能，也就是明确抛出了「光铜并行」说法。 业界表示，目前市场主流的光模组技术为800G，未来也将朝向1.6T更高规格发展。产业人士指出，随着芯片运
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磷化铟
基板
NVIDIA
光铜并行
化合物半导体
据报道，NVIDIA在2026年GTC大会上不仅发布了Vera CPU产品，还正式推出了基于Groq技术的Groq 3 LPU芯片及配套的Groq 3 LPX平台。该平台由128颗Groq 3 LPU芯片组成，可直接与Vera Rubin解决方案整合，标志着NVIDIA已成功将Groq技术融入其生态系统。 Groq一直以来专注于为大型语言模型（LLM）提供优化的推理芯片技术，其通过SRAM存储器的特性，实现了极低延迟的LLM输出表现。对于NVIDIA而言，这种技术填补了其在特定AI推理场景中成本
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NVIDIA
Groq
AI芯片
随着AI带动数据中心高速传输需求，近来科技巨擘针对硅光、铜缆两大技术路线出现分歧看法，NVIDIA于GTC 2026首度定调，随着AI算力需求持续攀升，未来数据中心互连将同时需要更多铜缆、光通讯与共同光学封装（CPO）产能，预料「光铜并行」的双轨策略，成为未来产业发展主轴。部分业界人士原本认为，虽然1.6T CPO在2026年确实仅有小量试产，但仍预期GTC 2026大会期间，NVIDIA执行长黄仁勋可能将针对CPO进入6.4T提出技术路线与展望。不过黄仁勋在会中明确指出，在未来AI数据中心架构中，铜缆仍
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NVIDIA
GTC 2026
光铜并行
CPO
光互联
这款高性能 Agilex™ 5 FPGA 参考设计，可实现面向边缘 AI 系统的超低延迟传感器数据传输 近日，全球最大专注于 FPGA 的解决方案提供商Altera 宣布，其基于 Agilex™ 5 SoC FPGA 打造的 25GbE Holoscan 传感器桥接器演示方案，荣获Embedded Computing Design颁发的人工智能与机器学习最佳展品奖。该奖项旨在表彰 2026 国际嵌入式展（Embedded World 2026）期间展出的卓越嵌入式系统与创新产品，由编辑团队围绕设
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Altera
Holoscan
传感器桥接器
随着人工智能在整个电子市场中的重要性不断提升，英伟达的 GPU 与数据中心处理器已成为市场主流。为推动开发者开展创新研发，英伟达推出了 Jetson AGX Orin 开发套件。这是一套可用于量产的 AI 开发平台，包含 Jetson AGX Orin 64GB 模块、散热片与载板。该套件让工程师能够基于 Jetson Orin 开发 AI 设计原型、AI 机器人及其他自主设备。以下是对该开发板的部分深度拆解内容。规格总结64GB 移动 LPDDR5X 内存2048 核心英伟达安培架构 GPU，含 64
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Nvidia
Jetson AGX Orin
开发套件
AI 开发
TI 的实时控制、传感与电源产品组合结合 NVIDIA 技术，推动更安全的人形机器人开发进程TI 的实时控制、传感与电源技术与 NVIDIA AI 基础设施相结合，使人形机器人能够在复杂环境中安全、高效地运行。新闻亮点：· TI 与 NVIDIA 正展开合作，加速人形机器人从仿真到在现实世界安全部署的进程。· 作为此次合作的一部分，TI 将其毫米波雷达技术与 NVIDIA Jetson Thor 平台及 NVIDIA Holoscan 平台相结合，助力物理 AI 应用实现低延迟 3D 感知与安全感知能力。
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英伟达
AI世代，一线芯片设计大厂之间的技术竞争持续火热。 博通（Broadcom）早在2024年就曾宣布，和台积电合作推出「3.5D eXtreme Dimension System in Package（XDSiP）」平台，相关产品将在2026年正式出货。 博通近期公告，证实这款采用2纳米制程与3.5D系统级封装的产品，已准时启动出货，主系提供给客户富士通（Fujitsu）。博通强调，公司自2024年推出3.5D XDSiP平台技术以来，已进一步扩展3.5D平台的效能，以支持更广泛的客户群开发XPU
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ASIC
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AI革命下一波明确趋势逐渐浮现，继联发科先前宣布入股美系硅光子新创公司Ayar Labs，与其有深度合作关系的大厂NVIDIA，也宣布同步对Lumentum及Coherent两家美系光通讯大厂，各投资20亿美元，这持续带动了台湾光通讯、化合物半导体如三五族晶圆代工、磊晶片业者等供应链，营运展望趋于正向。NVIDIA对于美系两大光通讯大厂的这些投资，将用于支持研发、未来产能扩充与美国在地制造能力建设，同时也包涵数十亿美元的长期采购承诺，以及未来高阶激光与光网络产品的产能优先取得权。NVIDIA大动作进行投资
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联发科
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AI爆发带动内存紧缺远超过传统供需模式，俨然成为无限扩张的「需求黑洞」。内存供应链指出，现货价与合约价的价差，已经高达40~50%，将促使内存原厂持续调涨合约价的走势，逐渐向与现货市场的价差靠拢。近期传出，两大韩厂提前预告，2026年第2季将大幅提高DRAM合约价约40%，然而供应链预估，依照走势第2季涨幅恐将上看40~70%，NVIDIA GTC 2026更将推动AI记忆体动能加速攀升。NVIDIA GTC 2026即将到来，全球AI盛会将再掀高潮，执行长黄仁勋预告，将在大会上发表「前所未见」的全新芯片
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内存
涨价
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GTC 2026
在数据中心算力需求持续扩大之下，高速传输架构正面临新的技术转型压力。 随着高速运算平台规模提升，数据传输交换时的带宽及能耗问题逐渐成为关键瓶颈，使得光纤连结与硅光子技术的重要性也快速提升。 再加上AI芯片龙头NVIDIA的号召，「光进铜退」的说法因此逐渐受到市场关注。业界相关人士普遍认为，光传输在高速与长距离环境下，具备较佳带宽扩展能力与能效表现，已成为数据中心跨机柜与交换器之间互连的重要发展方向。因为，相较于铜线，光纤在高速传输下可降低讯号衰减与重整需求，并具备较长传输距离，及较低能耗等优势，随着800
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硅光子
光铜并存
据金融时报（FT）报道，NVIDIA正计划向OpenAI注资300亿美元，取代此前双方拟定的千亿美元长期架构协议，转而采用更为直接的股权投资模式。这一调整表明，在AI产业快速发展的背景下，科技巨头正寻求更为稳定的合作关系。 OpenAI正进行新一轮融资，目标总额预计超过1000亿美元。若不计入新资金，其投前估值已飙升至7300亿美元。除NVIDIA外，软银和亚马逊等重量级企业也参与其中，分别计划注资300亿美元和500亿美元。然而，市场对AI产业健康状况的担忧促使合作模式从复杂架构转向直接注资。
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NVIDIA
OpenAI
几十年来，传统数据中心一直是摆放服务器的庞大空间，功耗与散热问题往往被置于次要位置。然而，生成式人工智能的兴起已将这些设施转变为专门的AI 工厂，彻底改变了原有的建设模式。过去，电力基础设施是决定新部署规模、选址及可行性的关键因素。我们正处在一个关键的转折点，行业已无法仅靠渐进式改进持续发展，必须转向根本性的架构变革。这一新的蓝图需要具备更高的效率、更强的可扩展性，并能有效应对现代人工智能带来的电力需求挑战。该解决方案采用双管齐下的策略：一方面部署800伏直流（VDC）配电系统，另一方面整合多时间尺度的能
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202601
AI工厂
800VDC
NVIDIA MGX
800 VDC
AI工作负载的指数级增长正在增加数据中心的功率需求。传统的54 V机架内配电专为千瓦（KW）-scale 机架设计，无法支持即将进入现代AI 工厂的兆瓦（MW）-scale机架。从2027 年开始，NVIDIA 正在率先向800 V HVDC数据中心电力基础设施过渡，以支持1 MW 及以上的IT 机架。为了加速采用，NVIDIA 正在与数据中心电气生态系统中的主要行业合作伙伴合作，包括：● 芯片提供商：Infi neon、MPS、Navitas、ROHM、STMicroelectr
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202601
NVIDIA
AI工厂
HVDC架构
NVIDIA掌控AI话语权，中国台湾供应链顺势以NVIDIA最强「AI军火库」乘风起飞。 在中国台湾，NVIDIA 2023年以「AI创新研发中心计划」取得新台币67亿元补助款，2025年5月则宣布新据点「NVIDIA Constellation」将设立在北士科，北市府预计近日正式签约。 更进一步，供应链人士透露，NVIDIA已经在竹北台元园区设立的「硅光子验证测试实验室」，规模正持续扩大中。据了解，NVIDIA的硅光子验证测试实验室不仅有美国总部技术团队与高层长驻，也有不少中国台湾半导体大厂人才加入，设
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硅光子
GTC 2026
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NVIDIA 的爆发式发展及其 GPU 引发的持续旺盛需求，推动了全球 AI 处理器领域的热潮。然而，一众专注研发专用 AI 芯片的初创企业，其发展浪潮已迎来拐点，或正无限接近顶峰。2016 年以来，全球 AI 处理器初创企业的数量已翻倍，截至 2025 年底，该领域独立运营企业的数量激增至 146 家，这一规模已难以为继。迄今为止，这些企业累计获得 280 亿美元的投资，投资者均被 AI 处理器市场的巨大前景所吸引。市场预估，2026 年 AI 处理器市场规模将突破 4940 亿美元，其中硬件出货量的增
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处理器
准备好迎接MFG 6x的未来了吗？这对游戏基准测试爱好者来说是个喜庆的日子，包括我们自己。在上次更新后搁置了一年，英伟达的FrameView 1.7现已可供下载，带来了一系列全新的改进。或许与英伟达近期通过帧生成提升帧率的关注相呼应，FrameView 1.7声称在游戏帧率极高（800+ FPS）情况下，提供“提升FPS计算的准确性”。这种精度提升可能只适用于启用6倍及以下分辨率的制作机，或者在现代硬件上能超高速运行的老游戏。FrameView 1.7还包含了更好地自定义与应用并行运行的游戏内叠加层的选项
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MFG 6x
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用于加速工业和计算工程的开放模型系列 NVIDIA Apollo 于近日举行的 SC25 大会上正式发布。这些由 NVIDIA AI 基础设施加速过的全新 AI 物理模型，可以让开发者将实时功能集成到各类行业的仿真软件中。NVIDIA Apollo 系列将包括多个物理优化过的模型，每种模型均为提高可扩展性、性能和精度而开发，适用于以下领域：电子设备自动化和半导体：缺陷检测、计算光刻、电热和机械设计。结构力学：汽车、消费电子和航空航天领域的结构分析。天气和气候：全球和区域预报、降尺度、数据同化和天气模拟。计
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开发者、工程师和设计师的桌面 AI 解决方案正在不断升级。NVIDIA RTX PRO 5000 72GB Blackwell GPU 现已全面上市，将基于 NVIDIA Blackwell 架构的强大代理式与生成式 AI 能力带到更多桌面和专业用户手中。这款全新 GPU 配置为 AI 开发者、数据科学家和创意专业人士提供了满足现代高显存需求工作流的硬件选择，恰逢全球对 Blackwell 级算力的需求空前高涨。AI 开发者可灵活选择 72GB 版本或现有的 NVIDIA RTX PRO 500
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