HBM4量产在即、ZAM架构蓄势、金刚石散热突破：AI芯片三大瓶颈突围路径明确_CPU

1. 英伟达Rubin将要规模量产，金属3D打印的大机会来了？

2. #用智搜高效看懂ces2026#看了下智搜下面的内容，我觉得还有一些内容需要补充一下：在2026年CES这场算力战争的暴风眼中，AMD首席执行官苏姿丰向英伟达的AI霸权发起了最强冲击。面对黄仁勋刚发布的、试图封锁未来的Vera Rubin平台——其Rubin GPU算力较前代暴涨5倍，AMD祭出了代号“太阳神”的Helios AI机架。这头算力怪兽集成72颗MI455X GPU，以2.9 Exaflops总算力和31TB海量HBM4内存，用“暴力美学”实现单代性能跃升10倍。更致命的是，AMD携微软、Meta、OpenAI组成“反黄联盟”，以开放生态直击英伟达封闭软肋。UALink开放互联标准支持千卡直连，Ultra以太网方案将组网成本压降27%。当英伟达试图用私有NVLink将数据中心变为黑色方尖碑时，AMD正修建一条全行业共享的算力高速公路。战火同时烧向终端。Ryzen AI Max以128GB统一内存成为“Mac Studio杀手”，让本地运行2350亿参数模型成为现实，开发者首次在x86平台上获得对抗苹果M芯片的武器。苏姿丰更预言：五年内全球50亿人将每日使用AI。用智搜高效看懂ces2026

3. 真正的科技竞争，拼的不是单个环节的领先，是整个生态的闭环。 #大咖观察 #红衣聊AI #电力 #芯片

4. 单卡双芯 48G 显存！打造 20L 紧凑型 AI 算力怪兽：DeepSeek 70B 实测 19 tokens/s

5. 我国太空算力网建设迈入关键阶段，2800 颗卫星将打造全球太空算力底座，这到底是算力格局的彻底颠覆，还是噱头大于实际？近地轨道建起太空数据中心，十万 P 级推理算力 + 百万 P 级训练算力实现天数天算，零成本太阳能供电、极寒高效散热，看似破解 AI 能源困局，却又无法替代地面能源，这波突破到底有多少含金量？更被吹为低空经济救星，号称能让个人飞行从概念落地，真能打破低空算力通信瓶颈，实现全民飞行的未来吗？太空算力 VS 地面算力，谁才是未来算力的核心？#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqHvkEL

6. 【大爆炸】超级妖股，狂涨4倍的液冷新锐，关键市值依然超级小

7. AI已经不再是虚拟技术的故事，而是一场彻底的“物理化革命”。 #大咖观察 #红衣聊AI #电力 #能源

8. 当英伟达逐步缓解芯片供应压力，AI 行业的核心瓶颈已悄然从算力短缺转向电力不足；数据中心约 40% 的电力消耗于散热冷却，英伟达新一代机架设计功耗较前代激增 100 倍，单机架功耗达常规设备的 10 倍。训练一个大型语言模型的耗电量相当于普通美国家庭 462 年的用量，GPT-4 的训练电力可支撑 10 万人小城运转一年。微软 CEO 纳德拉直言，公司库存堆满 AIGPU 却因电力短缺无法启用，核心难题是缺乏具备充足供电和冷却能力的数据中心外壳。谷歌、Meta 等企业同样受困于电力审批延迟，已建成机房被迫低负荷运行，大量高端芯片闲置。#AI生活指南##AI创造营##微博兴趣创作计划# 种斌Marco的微博视频

9. 中美AI芯片博弈啥情况？国产芯片到底能达到什么水平？ #零距离看懂财经 #芯片

10. 天玑 9500首发评测，属于发哥的 AI 大年

11. 奥特曼最新访谈：我为什么要如此激进地建算力中心，AI研究和商业化的最新进展#山姆奥特曼 #openai #Ai #世界模型 #Sora

12. 228 GB/s！高通最强笔记本芯片骁龙 X2 Elite Extreme 采用系统级封装方案，内存带宽比标准版高 50%科技媒体 Wccftech 昨日（9 月 26 日）发布博文，报道称高通发布了其最强笔记本芯片 —— 骁龙 X2 Elite Extreme，该芯片最引人注目的特性是采用了系统级封装（SiP）内存设计，让其内存带宽高达 228 GB/s，比标准版 X2 Elite（152 GB/s）高出 50%。系统级封装（SiP）是一种将内存、存储等多个独立芯片集成在同一个封装基板上的技术。对于笔记本电脑这类内部空间寸土寸金的产品而言，SiP 设计首先能有效节省主板面积。

13. #一分钟视频创作季# 突破 AI 算力瓶颈：英伟达 Spectrum-X 如何重构数据中心网络当万亿参数大模型训练时，数千张 GPU 协同产生的海量数据传输，常让传统以太网陷入带宽浪费困境，利用率仅 35%~40% 的网络成为算力释放的关键瓶颈。Spectrum-X 以太网解决方案破解了这一难题，将成为AI工厂的高性能神经系统。Spectrum-X三重突破：无损传输通过 PFC 流量控制与 ECN 拥塞通知，实现微秒级反馈避免数据包丢弃，彻底告别传统网络的丢包重传延迟；自适应路由采用逐包动态负载均衡，由 Spectrum-4 交换机实时选择最优路径，配合 BlueField-3 SuperNIC 完成乱序重组，让带宽利用率飙升至 95%。硬件级拥塞控制依托交换机内置遥测技术，精准调节数据注入速率，根除多 GPU 同步引发的 Incast 拥塞。在实际场景中，Spectrum-X 已展现硬核价值，在 Israel-1 超级计算机上将 800 GPU 集群的读带宽提升 48%，使 TB 级模型 Checkpoint 保存时间大幅缩短，避免训练中断导致的算力浪费。Oracle 用其构建十亿瓦级 AI 工厂，实现数百万 GPU 高效互连，加速生成式 AI 部署；Meta 则将其集成到 FBOSS 系统，为数十亿用户的 AI 服务提供稳定低延迟的网络支撑。对于检索增强生成场景，Spectrum-X 使向量数据库的检索延迟显著降低，助力多租户 AI 服务每秒处理数千查询。#有点东西##AI创造营##微博兴趣创作计划# 种斌Marco的微博视频

14. Rubin 是首代大规模搭载 HBM4 的架构。在技术层面，训练主要是 Compute-bound（计算受限），Batch比较大，而推理，尤其是长文本和高并发，是极度 Memory-bound（带宽受限）的，Batch小，延迟要求高，毕竟是服务大量群众的。Rubin 把带宽拉到 20TB/s 以上，本质上就是为了解决推理时的吞吐瓶颈。 Rubin 当然能训练，英伟达的卡从来不偏科。但为什么要强调推理？因为 HBM4。训练吃算力，推理吃带宽。Rubin 把内存带宽拉到 Blackwell 的两倍多，摆明了是要在推理端降维打击，能训练是保底，推理成本降一个数量级才是 Rubin 让大厂掏钱的主要原因。。现在大厂手里囤了那么多 H100 还没跑满，为什么还要盯着还没出的 Rubin？就是因为推理太贵。训练是研发投入，咬牙也就过了；但推理是日活开支，那是每天都在烧的钱。Rubin 的 HBM4 就是避免长期烧钱，没有谷歌的TPU也就算了，现在有个魔鬼TPU在边上，TPU 推理每 Token 成本比 H100 低 4 倍，不求变是不行的，不买是不行的。。我厂有很多V100，也有H100，AMD 的MI250，300X 等，现在GB200还太贵，TPU要用谷歌云不方便，Rubin还没发布，我作为厂长，当然要了解和学习这里面的名堂。。当然我肯定没写过实际代码，就像老黄也没写过，不妨碍我们吹牛啊，对不对。

15. AI液冷需求井喷，金属3D打印微通道给散热和节能带来新破局

16. 英特尔掌门人警告：AI内存危机彻底爆发！别再盯着算力了，这才是真卡点。#大咖观察 #红衣聊AI #内存 #算力 #英特尔

17. AI最烧钱的战场：数据中心的真实账单【硅谷101】

18. 东大和漂亮国，AI实力的全面对比#AI #Deepseek #chatgpt #Gemini #AI技术

19. 谁能想到，一场吃炸鸡、喝啤酒的聚会，居然炸出了全球AI圈的世纪联姻？表面是网红餐厅打卡，实则是资源互换局。英伟达缺啥？缺HBM内存啊！现在AI芯片抢破头，三星和SK海力士握着全球70%的HBM产能，尤其是三星刚搞出的HBM4，速度比行业标准快一大截，这不正好给英伟达的GPU喂饭？而韩国缺啥？缺算力啊！之前想搞主权AI却没足够芯片，现在英伟达直接甩来26万颗加速器，三星建AI工厂、现代搞自动驾驶、SK搭工业AI云，瞬间从算力贫困户变身土豪，你更看好哪一方的长期收益？

20. 这不是某家企业的胜利，是我们整个民族在“科技博弈”里的翻身仗 #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #国产芯片

21. 谁能控制芯片供应链，谁就能主导AI的未来。 #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #芯片

22. SK 海力士在 2025 Q3 以 **34.1%** 的份额继续压过三星 **33.7%**，靠的不是传统 DRAM，而是 **HBM 的绝对碾压**。这一轮领先已经连续三个季度，意味着 DRAM 市场 30 年格局第一次真正被撼动。但差距其实只有 **0.4 个百分点**，并非绝对优势。报道也明确提到：**从 2026 年起，三星将在 HBM3E / HBM4 大幅扩产，随时可能反超**。也就是说，海力士的领先是当下的，三星的反击是必然的。这件事的核心意义很简单：**未来的内存竞争，不再看传统 DRAM，而是看谁掌握高带宽内存（HBM）。AI 时代的性能瓶颈在带宽，不在算力。**

23. 【国金证券：AI服务器出货量带动电子氟化液需求快速提升】财联社8月22日电，国金证券研报认为，英伟达GB300 NVL72服务器算力进一步提升，液冷散热需求迅速提升。现有液冷方案众多，主要包括冷板式、浸没式及喷淋式，高效液冷方案对氟化液材料依赖较高。AI服务器出货量带动电子氟化液需求的快速提升，龙头退出带来结构性新机会。配合高效TIM材料液态金属，两相冷板散热方案优势明显。液冷方案将会是未来AI服务器主流的散热方式，建议关注冷板式、浸没式液冷上游原材料氟制冷剂、电子氟化液的国内龙头企业；以及高效TIM材料液态金属的相关企业。

24. 电化学3D打印芯片散热板，中山仲德科技获得数千万A轮融资

25. 谁能掌握能源、算力，还有应用生态，谁就能定义未来。 #大咖观察 #红衣聊AI #能源 #算力

26. 全球最强算力！华为算力大阅兵，AI芯片碾压全球#华为 #算力底座 #人工智能 #AI #昇腾AI

27. 你以为铜只是一块金属，但在AI时代它就是新的“石油”。 #大咖观察 #红衣聊AI #铜

28. 终有一天，中国芯片公司会成为英伟达的噩梦#英伟达 #阿里巴巴 #芯片 #科技 #AI

29. OpenAI囤的不是算力，是未来10年的AI门票。 #大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #算力 #芯片

30. #一条音频告别2025##微博声浪计划# 英伟达发布新一代GPU Rubin平台，算力实现跨越式升级，NVFP4推理算力达50 PFLOPS，是前代5倍，训练算力提升3.5倍。平台为全栈硬件生态，集成多款芯片，扩展能力强大。战略转向物理AI，开启机器人与自动驾驶新赛道，2026下半年交付，同时面临市场竞争与地缘政治挑战。#英伟达发布新一代GPU# http://t.cn/AXbJpSJw

31. #一分钟视频创作季# 黄仁勋韩国之行：英伟达的救命稻草还是临时缓冲？黄仁勋携 26 万块 GPU 布局韩国的算力盟约，看似为悬崖边的英伟达筑起防线，但结合商业机构预警与财务数据，这更像是权宜之计而非终极保障。英伟达的左手出右手进困局已现端倪：2026 财年 Q1 虽录得 441 亿美元营收，同比增 69%，但 H20 芯片出口受限导致 45 亿美元库存计提，毛利率从 78.4% 骤降至 60.5%。更严峻的是，谷歌、微软等超大规模客户贡献近半数据中心收入，却同步推进自研 GPU，谷歌 Axion 芯片能效较 x86 芯片高 60%，微软自研芯片已用于 Azure 算力集群，CFRA 分析师警告，这种去英伟达化将直接拖累英伟达的收入增长。黄仁勋的韩国之行带来的好处都是在明面上的。26 万块 Blackwell 架构 GPU 部署可弥补约 105 亿美元中国市场损失，推动韩国成为美国外最大 AI 计算枢纽。但这无法化解英伟达的核心风险。Gartner 预测 2027 年 AI 芯片市场达 1400 亿美元，AMD、英特尔及科技巨头自研芯片已形成围剿；中国市场大门紧闭，而韩国合作的长期收益依赖产业链落地，短期难以对冲 49% 的客户集中风险。Cathie Wood 的预警尤为刺耳，科技巨头自研芯片将瓦解英伟达的垄断优势。黄仁勋的韩国布局虽暂缓危机，但要真正脱险，仍需打破依赖单一客户、单一市场、单一产品的三重枷锁，否则这道保险终将难抵行业变革的洪流。#有点东西##AI创造营##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

32. 得半导体技术者得天下在三星这里体现得淋漓尽致。三星推出业界首款商用HBM4，为人工智能计算提供极致性能HBM4 正式量产，传输速度稳定在 11.7Gbps，最高可达 13Gbps。采用 4nm 制程工艺的先进 DRAM，最大限度地提升了下一代数据中心的性能、可靠性和能效。可靠的制程技术和供应能力，进一步巩固了三星在 HBM4 之后的 HBM 产品路线图。全球领先的先进存储技术公司三星电子今日宣布，其业界领先的HBM4内存已开始量产，并已向客户交付商用产品。这一成就开创了行业先河，巩固了三星在HBM4市场的早期领先地位。通过积极利用其最先进的第六代 10 纳米 (nm) 级 DRAM 工艺 (1c)，该公司从量产之初就实现了稳定的良率和业界领先的性能——所有这些都是无缝完成的，无需任何额外的重新设计。三星电子执行副总裁兼存储器开发负责人黄相俊表示：“三星没有沿用传统的成熟设计，而是大胆创新，采用了最先进的制程节点，例如用于HBM4的1c DRAM和4nm逻辑工艺。凭借我们在制程方面的优势和设计优化，我们能够确保巨大的性能提升空间，从而满足客户日益增长的高性能需求。”树立性能和效率的最高标准三星的HBM4显存可提供高达11.7 Gbps的稳定处理速度，比业界标准的8Gbps提升约46%，树立了HBM4性能的新标杆。这比其前代产品HBM3E的最高引脚速度9.6Gbps提升了1.22倍。HBM4的性能还可以进一步提升至13Gbps，有效缓解随着AI模型规模不断扩大而日益严重的数据瓶颈问题。此外，与 HBM3E 相比，每个堆栈的总内存带宽提高了 2.7 倍，最高可达每秒 3.3 太字节 (TB/s)。三星采用12层堆叠技术，提供容量从24GB到36GB的HBM4固态硬盘。该公司还将通过采用16层堆叠技术，将容量选择扩展至最高48GB，以满足客户未来的需求。为了应对数据I/O引脚数量从1024个增加到2048个所带来的功耗和散热挑战，三星在核心芯片中集成了先进的低功耗设计方案。与HBM3E相比，HBM4通过采用低电压硅通孔（TSV）技术和电源分配网络（PDN）优化，实现了40%的能效提升，同时热阻降低了10%，散热能力提高了30%。三星 HBM4 为未来的数据中心环境带来卓越的性能、能源效率和高可靠性，使客户能够最大限度地提高 GPU 吞吐量并有效管理其总体拥有成本 (TCO)。全面而敏捷的生产能力三星致力于通过其全面的制造资源（包括业内最大的DRAM产能之一和专用基础设施）推进其HBM路线图，以确保具有弹性的供应链，以满足预计的HBM4需求激增。公司晶圆代工和存储器业务之间紧密整合的设计技术协同优化（DTCO）机制，确保了最高的质量和良率标准。此外，公司在先进封装领域拥有丰富的内部专业知识，从而简化了生产流程，缩短了交货周期。三星还计划扩大与主要合作伙伴的技术合作范围，这是基于与全球 GPU 制造商和专注于下一代 ASIC 开发的超大规模数据中心运营商的密切讨论而做出的。三星预计其HBM产品销量在2026年将比2025年增长三倍以上，并正积极扩大HBM4的产能。在HBM4成功推向市场后，HBM4E的样品预计将于2026年下半年开始发放，而定制的HBM样品将根据客户的具体规格于2027年开始交付。

33. 【站稳AI存储C位？HBM紧缺恐成定局但这一技术正“虎视眈眈”】《科创板日报》10月3日讯，AI时代，存储芯片已从配角跃升为核心瓶颈与突破口。随着大模型参数规模与训练数据量的爆炸式增长，传统内存技术已成为制约算力发挥的“内存墙”，而HBM凭借其超高带宽、低功耗和小体积特性，正成为AI芯片的主流选择。全球科技巨头纷纷将HBM作为战略要地。站稳AI存储C位？HBM紧缺恐成定局但这一技术正“虎视眈眈”

34. 午间突发三大利好！16只液冷龙头集体涨停，高盛新进布局2只标的今日为A股节前倒数第二个交易日，市场交投依旧活跃。盘面呈现分化走势，港股互联网科技股大幅下挫，而A股整体强势上涨，其中液冷板块表现尤为亮眼，板块内多只个股大幅走高，共计16只液冷龙头股直接封死涨停。此次液冷板块全线爆发，核心受三大利好逻辑驱动，同时外资巨头高盛也新进布局2只液冷龙头股，足见外资对板块景气度的认可。液冷板块周四盘面复盘优刻得-W大涨20%，为AI液冷云服务核心服务商；申菱环境大涨20%，AI液冷CDU市占率位居行业第一；方盛股份上涨16%，是液冷板核心供应商；依米康上涨12%，主营液冷数据中心解决方案；网宿科技上涨11%，为边缘液冷算力服务商；利欧股份上涨11%，是液冷泵及系统核心供应商；川润股份涨停，为液冷换热设备龙头；东阳光涨停，主营液冷散热材料核心供应；博杰股份涨停，为液冷测试设备龙头；宁波精达涨停，主营液冷换热器设备；英维克涨停，是液冷温控系统龙头；大元泵业涨停，为液冷循环泵核心供应商；宏盛股份涨停，主营液冷板及换热设备；科士达涨停，主营液冷储能温控系统；双良节能涨停，为液冷板式换热器龙头；锐捷网络上涨9%，是液冷交换机核心供应商；朗进科技上涨9%，主营液冷散热系统；欧陆通上涨8%，提供液冷服务器散热方案；同飞股份上涨8%，为工业液冷温控龙头；科华数据上涨8%，主营液冷数据中心解决方案。液冷板块爆发核心逻辑 1. 短期情绪引爆：海外龙头业绩超预期，联动催化A股行情英伟达核心液冷供应商维谛技术，2025年第四季度液冷订单同比暴增252%，股价大涨24%并创下历史新高，直接印证液冷行业高景气度，利好传导至A股液冷板块。叠加AI算力板块对市场情绪敏感度较高，短期资金大幅涌入，推动板块集体异动。2. 底层需求刚性：AI算力爆发，液冷成高密场景唯一解决方案新一代AI芯片功耗突破千瓦，单机柜功率飙升至50-180kW，传统风冷技术已达散热极限。液冷散热效率是风冷的3-5倍，且能满足严苛能效要求，成为高密度算力场景的刚需技术。叠加国内智算中心建设、“东数西算”工程持续落地，液冷行业需求迎来持续爆发。3. 政策强力护航：能效红线倒逼，液冷从自愿选配转为强制标配国内数据中心能效政策持续收紧，“东数西算”工程及核心算力区域均明确PUE能效红线，液冷是唯一能稳定达标的散热技术，政策倒逼下成为数据中心强制配套设施。目前三大运营商液冷集采占比已超50%，订单批量落地进一步强化市场乐观预期。高盛新进布局2只液冷龙头在板块持续利好的背景下，外资巨头高盛已提前布局两只液冷龙头股，具体标的如下： 1. 高澜股份高盛最新新进174万股，位列公司第四大股东；瑞银新进242万股，位列第三大股东；摩根士丹利新进123万股，位列第六大股东。公司是国内纯水冷却设备龙头，在特高压冷却领域市占率领先，同时AI算力液冷业务布局超前，是冷板、浸没式液冷核心供应商，行业龙头地位突出。2. 澄天伟业高盛最新新进98万股，位列公司第八大股东。公司为AI液冷核心部件新锐供应商，具备液冷板、管路、接头全套自主制造能力，已切入美系头部算力供应链，技术与成本优势显著，目前处于业绩快速放量阶段。作品声明：个人观点、仅供参考

35. 安森美多系列产品硬核破局！攻克AI数据中心能效难题

36. 在AI时代，算力决定速度，内存决定高度。 #大咖观察 #红衣聊AI #GPU #内存

37. 自研才是终极底气！ #大咖观察 #红衣聊AI #谷歌 #芯片

38. 中国科技企业在全球半导体舞台上，将发出越来越响亮的声音。 #大咖观察 #红衣聊AI #半导体 #芯片

39. 你买不起的 Micro LED 电视，咋成了数据中心的“救命稻草”【X.PIN】

40. 英伟达 B30A 中国特供芯片！2.4万美元一片！国内大厂还得抢着要？「超极氪」

41. TrendForce信息，HBM4 将于 2025 年底至 2026 年由 SK 海力士、美光量产，因设计复杂（I/O 翻倍至 2048、堆叠 12-16 层）、依赖台积电等代工厂，成本溢价超 30%。混合键合可以实现更薄的堆栈、更多的层数、更低的信号损耗和更高的良率，未来在HBM5 20hi堆栈技术会采用。端侧AI加速芯片是混合键合技术率先商用的产品，中国厂商应该率先采用。

42. 昨夜，高通发布面向数据中心的下一代AI推理优化解决方案，包括基于云端AI芯片Qualcomm AI200和AI250的加速卡及机架。Qualcomm AI200推出一款专用机架级AI推理解决方案，旨在为大语言模型和多模态模型（LLM、LMM）推理及其他AI工作负载提供更高的内存容量、更低的总拥有成本（TCO）和优化的性能，支持每卡768GB LPDDR。Qualcomm AI250解决方案将首次采用基于近存计算的创新内存架构，通过提供超过10倍的有效内存带宽和更低的功耗，不仅支持分解式AI推理，还能高效利用硬件资源，同时满足客户对性能和成本的要求。两种机架解决方案均采用直接液冷以提高热效率，采用PCIe进行纵向扩展，采用以太网进行横向扩展，采用机密计算以确保安全的AI工作负载，机架级功耗为160kW。

43. 知情人士透露，NVIDIA已通知包括三星电子与封测厂商安靠科技（Amkor Technology）在内的零组件供应商，暂停特供AI芯片H20相关的生产计划。其中，而星电子为该型号供应HBM高带宽内存芯片，安靠科技负责该芯片的先进封装。此举是回应中方近期施压本土企业、要求暂缓采购H20芯片，导致需求前景不明，NVIDIA才决定暂停相关生产动作。

44. AI从来不是空中楼阁，是算力，是电力。是一座座数据中心实实在在托起来的。#大咖观察 #红衣聊AI #算力 #基建 #电力

45. 嘿嘿，终于可以正大光明地说了啊自研HBM？准确的说：华为和NV都意识到——HBM标准是内存厂制定的，不符合未来AI计算卡的需求既然本质上是为了超大带宽，并且平衡功耗和内存控制器难度，那么搞计算核心的为什么要跟着内存厂走？大爹应该自己制定超高位宽内存的私有标准，这才叫大爹下面，请昇腾950登场！

46. 马斯克最新访谈（上）：去太空建算力集群纯属是被逼的#马斯克 #太空算力集群 #AI #XAI #特斯拉Optimus机器人

47. 据韩国“电子新闻”今日报道，高带宽内存（HBM）的发展，正在推动存储大厂 SK 海力士攻克新的性能瓶颈 —— 研发高带宽存储（HBS）。这项新技术有望让未来的智能手机和平板电脑具备更强大的 AI 算力。SK 海力士计划采用一种名为垂直导线扇出（VFO）的封装工艺，将最多 16 层 DRAM 与 NAND 芯片垂直堆叠，从而显著提升数据处理速度。IT之家从报道中获悉，VFO 封装是 HBS 能否成功的关键。SK 海力士早在 2023 年就首次展示这项技术，之后随着生成式 AI 普及，HBS 正逐渐进入智能手机和平板电脑。直线连接堆叠的 DRAM 和 NAND 芯片，VFO 取代了传统的弯曲导线连接方式，既缩短了布线距离，又减少信号损耗与延迟，并能支持更多 I/O 通道，使整体数据处理性能大幅提升。未来 HBS 将与手机芯片组一起封装，再安装到设备主板上。外界普遍认为，骁龙 8 至尊版 Gen 6 Pro 具备同时兼容 LPDDR6 与 UFS 5.0 的能力，因此被视为 HBS 的潜在首发平台。与 HBM 相比，HBS 无需采用硅通孔（TSV）工艺，意味着芯片制造不必穿孔，成本更低、良率更高。对于希望在设备中采用这种新型存储方案的厂商而言，这无疑是一大利好。据悉，苹果正计划在未来的设备中使用 HBM 和 TSV，让 iPhone 能够在本地运行更复杂的 AI 模型，因此苹果开始研究 HBS 也在情理之中。

48. #iPhone17散热能力或提升# 从邀请函看，苹果logo有点像热成像的液态玻璃效果，结合之前消息，估计iPhone17系列要重点改进散热了。有消息说，iPhone17 Pro系列会首次用上安卓常见的VC均热板散热系统，还有块铜制散热片，专门为大面积散热设计，能盖住主板和相邻模块，替代现在的石墨烯散热片。

49. 只有把产业链攥在自己手里，才能真正站在世界科技的前沿。 #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #芯片

50. SK海力士近日警告，DRAM供应短缺将持续至2028年。根据分析，除高带宽内存（HBM）和小型化压缩内存模组（SOCAMM）外，通用型DRAM的产能增长将受限。主要存储厂商已将重心转向满足AI服务器需求，导致面向消费市场的产能增长空间有限。SK海力士预计，AI服务器将在2025年至2030年间大幅增加其市场份额，从38%飙升至53%，推动DRAM需求大幅增长。同时，受服务器端需求激增影响，消费级NAND闪存的供应增长可能无法满足需求。

51. 【#曝三星成苹果内存芯片最大供应商#，#曝三星揽苹果超60%内存芯片订单#】最近三个月内存价格大涨，苹果今年的iPhone 17升级内存容量之后也没涨价，似乎不受影响，这主要是之前的长期供应协议带来的好处。然而这个长期订单明年初就到期了，苹果也要重新谈订单，iPhone 18内存价格也不可能不受影响了，这非常考验苹果的供应链水平。12月22日，韩国媒体爆料称，新的长期协议中三星应该成为了最大赢家，将拿到60-70%的内存芯片订单，取代之前的SK海力士的第一大供应商地位。这跟当前的局势有关，SK海力士这两年把重心转向了HBM市场，凭借NVIDIA的大单还超越了三星成为内存一哥，因此通用内存的产量就会减少。苹果的iPhone手机每年还有2.3亿部左右，不论是价格还是产量要求都很高，SK海力士现在底气赢了，苹果就把更多的订单给了三星。10多年前苹果跟三星打手机专利战的时候，也这么惩戒过三星，内存芯片订单更多地给了SK海力士，减少了对三星的采购，现在不过是轮回罢了。苹果自己不会公布订单的配额，三星这次拿到了最大份额，但还有30-40%的订单会给SK海力士及美光两家。现在的iPhone 17还在用LPDDR5X内存，但标准版还是8GB，只有高端型号才是12GB起，明年的iPhone 18系列据说起步都是12GB，而且会支持6通道，主要是为了满足AI的需求。（快科技）

52. 华为云碾压局，最强算力全家桶发布！

53. 史上首次：SK 海力士终结三星 33 年霸主地位，成为全球最大 DRAM 制造商得益于 AI 带动的 HBM 需求，以及与英伟达的独家供货合作，SK 海力士在 2025 年上半年超越了保持 33 年霸主地位的三星电子，成为全球最大 DRAM 制造商。根据三星周四发布的半年报，其 DRAM 营收市占率在 2025 年上半年降至 32.7%，较 2024 年底的 41.5% 下滑 8.8 个百分点，这是自 1999 年公司开始披露该数据以来的最大跌幅。这也是三星 DRAM 市场份额近十年来首次跌至 40% 以下，上一次还是 2014 年（39.6%）。三星虽向 AMD 和博通供应 HBM3E，但尚未进入主导 AI 市场的英伟达供应链。相比之下，SK 海力士的市占率在生成式 AI 浪潮中稳步提升：从 2022 年的 27.7% 上升至 2023 年的 29.9%，2024 年进一步增至 33.4%，并在 2025 年上半年达到 36.3%，时隔 33 年首次超越三星。#马天宇啥也不会只会哭#

54. 三星、SK海力士正加速扩产存储芯片，应对AI需求。三星提升产线利用率、扩大HBM等高端产品产出，还重启平泽五厂建设；SK海力士推进清州新厂投产，力争提前完成龙仁晶圆厂。随着AI需求激增，产能成关键，预计2026年全球DRAM市场规模将达1700亿美元。

55. 【韩美半导体推出新型宽幅热压键合设备为HBM5与HBM6铺平道路】本周，随着“Semicon Korea 2026”半导体展览会于 2 月 11 日在韩国盛大开幕，业内目光纷纷聚焦于韓美半導體（Hanmi Semiconductor）即将揭晓的尖端存储制造设备。据韩国媒体报道，该公司在展会现场新设立的展位上展示了其最新的“Wide TC Bonder”设备，相关宣传资料显示，这项新技术被定位为高带宽存储器（HBM）大规模生产中混合键合（Hybrid Bonder）技术的有力替代方案。

56. 全球首款1.8nm芯片亮相！华人CEO打响关键一战，英特尔杀回来了

57. 打破HBM垄断！英特尔首次展示全新DRAM技术--ZAM RAM原型！

58. 打破HBM垄断？英特尔携ZAM原型机亮相

59. 英特尔全球首秀ZAM内存原型，剑指HBM垄断格局

60. 全球首秀！英特尔亮出ZAM内存原型

61. 比HBM便宜！英特尔携手软银开发下一代内存技术；南亚科技

62. 英特尔ZAM 能否终结HBM的垄断？

63. 最新存储封装架构ZAM能取代HBM吗?Intel加码压注

64. 巨头联手破局！英特尔&软银押注ZAM，剑指HBM垄断

65. 软银+英特尔杀入AI存储赛道！ZAM技术或开启存储“超级周期”

66. 日本神秘厂商，要替代HBM？

67. 全球首秀！Intel首次展示ZAM原型

68. Intel计划复活内存业务

69. 钻石散热引爆千亿赛道！七只A股核心龙头锁定AI芯片散热红利

70. 黄河旋风大突破！8英寸金刚石散热片量产，芯片散热迎巨变

71. 黄河旋风，8英寸金刚石热沉片量产

72. 黄河旋风

73. 黄河旋风8英寸热沉片量产在即，半导体散热赛道迎来新风口？

74. 金刚石，芯片散热的破局之选

75. 32页ppt|金刚石行业深度报告

76. 中信建投

77. 【沃尔德】调研反馈

78. GaN器件热管理中金刚石的潜力如何

79. 散热

80. 【研究】热导率突破237.9W/(mK)！面向高效热管理的液态金属、金刚石三明治结构热界面材料

81. 热导率突破237.9W/(mK)！面向高效热管理的液态金属、金刚石三明治结构热界面材料

82. 导热材料大比拼，为何金刚石后来居上

83. 导热材料Top 5

84. 十大常用的导热材料相关介绍

85. #金刚石 #导热 #导热金刚石

86. 金刚石薄膜新突破

87. 金刚石热性能

88. SiC在HPC中的战略跃迁

89. 英伟达钻石铜破解AI芯片散热瓶颈，千亿赛道开启国产供应链新机遇

90. 台积电突破芯片散热极限

91. 对标HBM！软银联手英特尔开发"ZAM"

92. HBM，碰壁了

93. HBM

94. 3D 堆叠 HBM × 先进封装

95. AI算力的“黄金赛道”HBM疯涨背后

96. HBM之争，升级

97. HBM，太难了

98. 美光

99. 半导体产业突围核心-先进封装

100. 先进封装，必争之地

101. 你以为 HBM 拼的是存储，其实拼的是封装

102. 半导体“后摩尔时代”的破局者

103. 内存的瓶颈，早已不在 DRAM 单元

104. 异构封装的战争，打到 Chiplet 和 HBM 这条线上了

105. AI芯片的“冰铠甲”

106. 散热破壁

107. 散热破壁

108. 热沉材料

109. HBM是AI时代的必备品,重要性不亚于GPU/TPU

110. HBM终极指南!

111. HBM理解与应用

112. 热沉系统

113. 热沉散热片是不是就是一个导热垫块?

114. HBM概念

115. HBM终极指南!

116. UC Berkeley团队突破AI内存瓶颈:让大模型推理快7倍的神奇方法

117. 烦人的内存墙

118. 先进封装专题,HBM需求井喷,国产供应链新机遇

119. HBM技术进化史:从HBM到HBM3e,性能逆袭,见证飞跃

120. 市场断章取义了,我扒拉到的原文是:来看看事件本人怎么说作为DeepSeek

121. AI从GPU席卷至MCU,内存的重要性与算力等同

122. 华为云 AI 存储推理解决方案,构建 AI 云存储新范式

123. 英伟达推出AI推理上下文NVMe SSD存储解决方案

124. 【AI系统】内存分配算法

125. 在本地高效运行完整版AI模型并降低GPU成本

126. HBM技术

127. 2023年半导体设备行业专题报告:算力驱动HBM需求,先进封装乘风而起

128. 存算一体芯片技术

129. 2025年内存市场展望与技术趋势分析

130. SK海力士已建立HBM4量产体系！

131. 由HBM看AI芯片“以存代算”&“存算一体”

132. 黄河旋风（600172）——金刚石散热技术突破开启AI算力新周期

133. 三雄争霸HBM4

134. 黄河旋风8英寸金刚石散热片量产芯片散热要变天

135. 芯观察｜AI 引爆存储芯片超级周期，HBM4 量产竞赛全面打响，三星 / SK 海力士 / 美光三强竞争格局深度拆解【附HBM4 产业链核心公司】

136. SK海力士完成HBM4研发：单颗带宽2.5TB/s，AI 核心硬件进入量产倒计时

137. 英伟达将于2026年敲定HBM4供应商

138. 消息称美光痛失英伟达HBM4大单，韩系双雄SK海力士、三星瓜分市场

139. HBM4行业深度分析与投资策略

140. AI芯片散热卡脖子？英伟达、台积电用碳化硅破局

141. 先进封装成为半导体核心竞逐领域

142. 半导体研究机构：美光或无缘Rubin首年订单 HBM4成韩系寡头内战

143. 赶超HBM，英特尔与软银合作开发AI存储

144. 三星将率先量产HBM4：抢下AI存储的"下一张门票"

145. 【语音播报】ZAM能否取代HBM？

146. 美光推出史上最快 HBM 内存

147. 从 GaN 到 CMOS：金刚石散热技术获台积电、三星加持

148. HBM新材料国产替代进程电话会议纪要

149. 黄河旋风涨停引爆全网！8英寸钻石散热片量产？英伟达真下单了？

150. 先进封装已进入AI 芯片算力竞争的核心

151. NVIDIA AI霸业基石！SK海力士率先搞定HBM4内存：带宽轻松2.5TB/s

152. 英伟达下一代GPU中自研HBM方面的布局和进展

153. 英特尔ZAM内存原型首秀：功耗暴降50%，单芯片512GB

154. 芯观察｜NVIDIA 点燃 HBM4 竞赛：12 层加速推进，SK 海力士、三星、美光竞逐 16 层

155. 三大存储巨头HBM4差异

156. 【产业信息速递】HBM4争霸战：美光开发受挫、SK 海力士领跑、三星急追

157. 美光HBM4明年量产：12层堆叠实现2.8TB/s带宽

158. HBM新材料国产替代进程研讨会会议纪要

159. 全球领先！HBM4芯片详细参数首次亮相

160. 金刚石散热，获台积电、三星加持

161. 全球HBM4芯片竞争，美光科技遥遥领先

162. 软银与英特尔合作推进ZAM内存技术商业化，2029财年落地，可降低AI数据中心功耗超50%

163. AI算力产业链的重构（九）：先进封装、内存智能与计算架构互补

164. 即将量产！国内最大8英寸金刚石热沉片来了

165. HBM，变了

166. HBM4霸权争夺战：美光受挫、SK海力士领跑、三星急追！

167. 英伟达Vera Rubin芯片性能暴涨三倍，AI算力格局或将重写

168. 国内最大8英寸金刚石热沉片，即将量产！

169. 黄河旋风突破8英寸金刚石热沉片量产，芯片散热迎来革命性升级！

170. 英特尔首次展示“ZAM内存”原型，揭示具备突破性热性能与计算性能的Z-Angle架构

171. 国内可量产的最大8英寸金刚石热沉片来了，即将量产！

172. 三星加快定制HBM4E设计，预计2026年中完成，SK海力士、美光同步跟进

173. 英特尔亮出“玻璃芯”王牌！新型基板助力AI算力突破封装极限

174. 英伟达“Rubin”平台遇阻 HBM4规格升级导致量产延迟

175. 全球首款HBM4量产：2.5TB/s带宽超越JEDEC标准，AI存储迈入新纪元

176. 英特尔首次展示ZAM内存原型设计：基于Z-Angle架构，功耗更低，容量更大

177. HBM4争夺战白热化！SK海力士、三星、美光量产竞速

178. 国内最大8英寸金刚石热沉片即将量产

179. 美光确认HBM4将在2026年Q2量产

180. 三星HBM4通过所有认证，最快6月导入英伟达Vera Rubin

181. [手把手喂饭指南]之：从HBM到3DIC演进，提升AI算力

182. 存储三巨头HBM4争霸战：技术、产能与市场格局的全面角逐

183. 家用电脑要装钻石芯片？AI服务器发烫还耗电，散热难题这下有救了

184. 微软攻克数据中心芯片散热瓶颈

185. 消息称三星明年 2 月发布 HBM4 内存，与 SK 海力士同台竞技，容量 36GB、带宽 3.3TB/s

186. 对标HBM！软银联手英特尔开发"ZAM"：要让AI内存更便宜、更省电

187. 钻石芯片成新宠？不是为了炫富，而是为了散热

188. 英伟达怕AMD加速器要求供应商为其更快地生产HBM4

189. 软银旗下SAIMEMORY与英特尔签署协议，携手推动ZAM内存商用化

190. 英特尔联手软银推出ZAM内存，性能颠覆HBM！

191. 黄河旋风：热沉片切入半导体赛道

192. EMIB赋能，英特尔ZAM挑战HBM：功耗减半、密度飙升

193. HBM：AI算力新引擎！价格暴涨300%背后，国产替代能否打破三星/海力士垄断？

194. 微软攻克数据中心芯片散热瓶颈：微流体 + AI 精准降温

195. HBM存储产业链全解析

196. 性能大幅优于HBM！英特尔推全新内存，或重返DRAM

197. 英特尔开发的一种新内存，旨在替代HBM

198. 培育钻石 / 钻石散热概念股

199. 英特尔股价上涨受ZAM内存技术首秀及半导体板块回暖提振

200. Rubin”应为英伟达新一代AI计算平台Vera Rubin，并非独立公司订单，目前三星+海力士拿下其约90% HBM4份额（海力士约70%、三星约20%）

201. 英特尔重返DRAM！携手软银合推ZAM技术，能战胜HBM吗？

202. SK海力士投入量产HBM4 供应英伟达

203. HBM4的第二赢家！

204. 储存HBM深度拆解：国产替代机会到底在哪里？

205. HBM4量产被推迟！

206. HBM4量产，正式送样！

207. HBM高带宽内存

208. SK 海力士抢先发布 HBM4：AI 芯片性能直接飙升 69%

209. HBM4受规格提升与英伟达策略调整影响，预估量产时程延至2026年第一季度末

210. 他们抛弃了HBM！

211. 巨头抢滩，HBM4倒计时

212. HBM国产替代进程

213. SK海力士展示全球首个HBM4内存：单颗36GB 带宽飙升近3倍

214. 下一代 HBM 架构详解

215. HBM4已完成开发并准备量产，2TB/s带宽来了

216. 芯观察｜HBM4 技术路线图——容量、带宽与功耗演进详解

217. 研报 | HBM4受规格提升与英伟达策略调整影响，预估量产时程延至2026年第一季度末

218. HBM（高带宽存储器）介绍及其上下游相关产业链

219. 科学传播 | 刷新纪录！室温热导率比肩金刚石

220. 金刚石散热破解芯片高热危机

221. 84倍！金刚石散热，又一重磅新成果

222. 2027年问世三星预告下一代HBM4e内存：带宽3.25TB/s

223. 研报 | 英伟达尝试调升HBM4规格，预期2026年SK海力士仍是最大供应商

224. 传美光HBM4开发遇阻，量产或将推迟

225. HBM最新模式！存储芯片大调整

226. 传美光HBM4开发延误，或推迟量产

227. 机构：预计SK海力士在HBM4量产初期将维持其最大供应商的优势

228. HBM4芯片！三大原厂激烈争夺

HBM4量产在即、ZAM架构蓄势、金刚石散热突破：AI芯片三大瓶颈突围路径明确

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