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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 NVIDIA 博通 台积电 3.5D封装
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 NVIDIA CPO
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 NVIDIA 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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NVIDIA 硅光子 光铜并存
《半导体工程》杂志邀请西门子 EDA 验证知识产权总监戈登・艾伦、迈威尔科技网络交换产品营销副总裁里希・丘格、阿斯特拉实验室专用集成电路设计与验证高级总监萨拉瓦南・卡利纳加斯瓦米，以及西门子 EDA 产品工程负责人贾拉杰・古普塔，共同探讨数据中心扩容（纵向扩展）与扩展（横向扩展）过程中的挑战与解决方案。以下是本次小组讨论的精华摘要。（左起：西门子戈登・艾伦、迈威尔科技里希・丘格、阿斯特拉实验室萨拉瓦南・卡利纳加斯瓦米、西门子贾拉杰・古普塔）半导体工程（SE）：对于数据中心架构而言，纵向扩展和横向扩展哪种验
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芯粒 共封装光学 数据中心 英伟达 NVLink OCP
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 NVIDIA
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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NVIDIA AI 芯片 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 Nvidia FrameView
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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NVIDIA 仿真
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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NVIDIA 显存
2025 年是 PC 端 AI 发展的突破之年。PC 级小语言模型 (SLM) 的准确率相比 2024 年提高近 2 倍，显著缩小与前沿云端大语言模型 (LLM) 之间的差距。AI PC 开发工具，如 Ollama、ComfyUI、llama.cpp、Unsloth 等日趋成熟，受欢迎程度同比翻倍，下载 PC 级模型的用户数量也较 2024 年增长 10 倍。上述进展将推动生成式 AI 在 2026 年全面走向大众 PC 创作者、游戏玩家和生产力用户。在 CES 上，NVIDIA 宣布为 GeForce
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NVIDIA RTX CES 2026 AI
基于ARM架构的处理器在PC领域正加速发展。据《科技新报》（TechNews）援引The Verge报道，英伟达（NVIDIA）可能很快将推出自家基于Arm架构的芯片，用于驱动面向消费者的Windows笔记本电脑。消息人士透露，该公司计划推出两款系统级芯片（SoC）型号——N1和N1X，这两款芯片摒弃了传统的“x86 CPU + 独立GPU”组合，转而将CPU与GPU集成于单一SoC之中。联想与戴尔据称率先采用英伟达Arm SoC报道称，业内消息指出，联想已基于英伟达即将推出的N1和N1X处理器开发了六款
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NVIDIA ARM SoC
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