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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英伟达 AI 芯片 内存
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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AI 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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5G AI 爱立信 Net Feasa
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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边缘对话 AI 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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GPU架构 AI 负载 内存
人工智能技术的快速发展，正重塑关键元器件的供应格局，多层陶瓷电容（MLCC）尤为突出。48V 供电架构加速普及 —— 相比传统 12V 系统，其可降低功耗、提升板卡设计效率。同时，LLC 谐振转换器等高能效电源拓扑应用日益广泛；全新 800V 供电体系的推出，标志着 AI 服务器电源架构迈向新阶段，电源系统复杂度与精密程度持续提升。这一趋势正推动核心无源器件 MLCC 的需求剧变。全球 MLCC 市场主要由 村田（Murata）、TDK、京瓷（Kyocera AVX）、太阳诱电（Taiyo Yuden）
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AI 多层陶瓷电容 MLCC
全球工业物联网厂商研华科技宣布，于 COMPUTEX 2026 期间，首度将研华全球合作伙伴大会（World Partner Conference, WPC）与展览活动深度整合，并以「Edge Computing & AI-Powered WISE Solutions」为品牌主轴，串联国际论坛、展览展示与全球伙伴大会三大核心活动，打造横跨策略、技术与商业的整合平台，强化全球 Edge AI 生态系统链结，加速产业数字转型与AI升级。 研华董事长刘克振表示：“面对产业全面迈向
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研华 COMPUTEX 边缘 AI 生态系统
英伟达副总裁伊恩・巴克亲手将首批英伟达维拉（Vera）CPU 系统交付给Anthropic、OpenAI、甲骨文云基础设施（OCI）与 SpaceXAI—— 标志着面向智能体的专用 CPU 从发布正式迈入量产交付阶段。面向智能体 AI 而生的全新 CPU 时代智能体 AI 对 CPU 提出了全新要求。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在今年 3 月圣何塞 GTC 大会上，正式发布这款独立的维拉 CPU，将其定位为英伟达下一个价值数十亿美元的核心业务。上周五，这款 CPU 正式从英伟达实验室交付至客户手中。首批
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Vera CPU 英伟达 AI
2026年，全球存储芯片行业正经历一场前所未有的结构性剧变。在人工智能算力需求的狂飙式增长下，全球存储芯片大厂正以前所未有的力度将生产资源全面集中至HBM（高带宽内存）与先进3D NAND等高端领域，导致2D NAND、MLC NAND等传统旧型产品的供应体系面临系统性崩塌，一场由“断供”引发的产业链冲击波正在向汽车、工业、医疗、消费电子等领域蔓延。过去十年，随着TLC（三层单元）和QLC（四层单元）凭借高容量、低成本迅速占领消费级市场，SLC（单层单元）和MLC（多层单元）逐渐退居幕后，被视为低端、过时
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AI 芯片 2D NAND HBM
随着AI服务器、高性能计算、电动车与机器人等新型应用快速崛起，MLCC产业正在发生一次结构性的技术升级与市场重构，甚至有人预言MLCC市场发展将是下一个存储器。
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被动元件 AI MLCC
业内皆知，各大超大规模云厂商、云计算搭建企业与 AI 模型研发企业正全力搭建数据中心基础设施，以此落地自身人工智能发展规划。但占 AI 整体支出规模近半数的传统企业、电信服务商、政府机构、科研院校、新兴云服务商及主权机构，其布局动向却难以摸清。因此业内只能将传统原始设备制造商的销售数据，视作观察这一群体动向的参考依据。不同厂商面向超大规模云厂商的芯片及整机出货量差异显著：IBM 基本无相关业务；慧与、戴尔、联想相关业务体量更大；超微电脑客户高度集中于少数头部大厂，运营模式更贴近原始设计制造商。思科则处于中
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思科 通用商用芯片 光模块 AI
联发科AI布局由晶片端延伸至企业应用与泛在连网场景，除集团旗下「联发创新基地（MediaTek Research）」携手赛微科技（Cyberon）推动中国台湾企业专属在地化AI应用; 此外，联发科近年积极布局卫星直连手机（Direct-to-Cell，D2C）与非地面网络（NTN）技术，从生成式AI、语音模型到5G卫星通讯，勾勒「端侧AI+无所不在连线」的下一代智能装置生态系。联发创新基地与赛微科技携手，将在20日举办「AI Technology Meetup」。 本次合作将结合联发创新基地在台湾本地化生
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联发科 AI D2C NTN
AI服务器带动高容量DDR5 RDIMM与高容量QLC/TLC，成为单片晶圆产值最高的内存产品。 在高阶产能稀缺下，韩系及美系内存原厂产能配置，全面倾斜AI相关高产值产品。另一方面，随Agentic AI推动模型由训练转向推理，AI数据中心CPU需求快速提升，带动DDR5 RDIMM需求快速成长，对已高度短缺的供给，形成更大压力。法人认为，未来RDIMM、HBM、eSSD与Switch等服务器相关内存产品，将逐步摆脱过去Commodity属性，转变为AI基础建设中的核心战略资源，台系存储器制造厂如南亚科、
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存储器 AI
最近，“算力网要来了”的话题刷了屏。简单来说，国家要把分布在全国各地的数据中心、超算中心连成一张“算力版的国家电网”，让算力像水、电一样，成为即插即用的公共基础资源。为什么急？AI的“电表”转得飞快国家数据局披露，截至2026年3月，我国日均Token（AI处理信息的基本单位）调用量已超过140万亿次。相比2024年初的千亿级，短短两年增长了1000多倍；即便对比2025年底的100万亿次，三个月内又攀升了40%以上。我们正面临一个直观的数据爆炸,这种指数级爆发的刚需，直接推高了模型使用成本，也让“找算难
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