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AI芯片互联技术为何成为新焦点

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05-21 12:26

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AI算力进入“光传输时代”：1.6nm芯片的蝴蝶效应英伟达GTC 2026大会昨夜开幕，黄仁勋甩出王炸：全球首款1.6nm AI芯片，并大规模集成硅光子光互连技术。这意味着AI算力正式从“电传输”跨入“光传输”时代。从铜线到光纤：一场底层革命过去芯片靠铜线传输信号，速度慢、耗电高。1.6nm芯片算力密度暴增，铜线不堪重负。硅光互连用光代替电，带宽密度提升10倍，能耗降90%。这不仅是升级，更是逻辑颠覆——光模块从“配套组件”升级为“算力核心基建”。英伟达预计2026年1.6T光模块采购量从700万只上修至2000万只，单价涨超70%，千亿市场被点燃。国产链的“弯道超车”窗口芯片制造虽受制程限制，但光模块、光芯片、封装测试等环节，国内企业已具全球竞争力。硅光技术绕开部分传统半导体瓶颈，给了国产供应链超车机会。未来3-5年趋势预判AI算力将呈现三大趋势：基建光化（光互连成标配）、场景下沉（AI从云端走向边缘）、生态重构（芯片、算法、应用层分工更细协作更紧）。中国企业虽在高端芯片受制，但在应用层、行业解决方案、光通信等环节大有可为。互动一下：你觉得“光传输”技术除了AI算力，还会在哪些领域引发革命？是通信、医疗，还是能源？我是凯文，一个爱琢磨财经、科技、商业的朋友。每天一杯咖啡的时间，和你聊聊昨天发生的那些事儿。关注我，每天一起进步一点点。#AI创造营#

#徐志胜疯狂暗示方媛不太方便# 光互连，几条重磅利好催化！CPO放量+台积电技术+大额订单，产业链要起飞AI算力需求爆发，光互连（CPO/硅光/OCS）成为当下最硬主线之一。近期催化密集：CPO提前量产、台积电COUPE光互连落地、光引擎突现大额订单、OCS从谷歌示范走向行业标准化，产业链进入业绩兑现期。一、CPO交换机提前放量，出货预期大幅上修4月13日台媒消息：鸿海集团全光CPO交换机机柜提前出货给英伟达。• 原预估：2026年出货超1万台• 最新上修：2026–2027年将超5万台• 背景：英伟达GB200平台全面采用CPO，1.6T CPO模块功耗降至9W，比传统方案降70%。CPO商用元年实锤，产业链订单、产能、良率同步爬坡。二、台积电“三层蛋糕”，COUPE光互连今年量产4月14日，台积电2026技术论坛抛出AI芯片“三层蛋糕”理论：1）运算（Compute）2）异质整合/3D IC3）光子与光互连（最重要）核心就是 COUPE光互连技术：• 用SoIC把电子集成电路（EIC）+光子集成电路（PIC）3D堆叠• 缩短距离、带宽提升、功耗下降、电耦合损耗减少• 台积电确认：COUPE硅光平台2026年进入量产，成为CPO落地关键里程碑全球首款200Gbps微环调制器已投产，比特误码率低于一亿分之一。三、光引擎突现5000万美元重磅订单，商业化落地AI光互联龙头 POET 单日大涨超20%。• 与光互连平台 Lumilens 合作，推进晶圆级光子集成• Lumilens下达5000万美元光引擎采购订单• 标志：AI光学网络晶圆级光子集成正式商业化光引擎是CPO核心部件，订单落地→业绩兑现确定性增强。四、OCS从谷歌示范走向行业标准化，市场剑指35亿美元• OCS（全光交换机）市场预计2029年超35亿美元• 增量器件：MEMS微镜、偏振分光、隔离器/环形器等精密无源• 地位升级：从边缘品类，进入AI基建核心• 谷歌已部署1.5万台OCS，成行业标杆光互连核心代表企业（A股）1）CPO（共封装光学）天孚通信、罗博特科、致尚科技、炬光科技、工业富联、太辰光、仕佳光子、蘅东光2）光芯片长光华芯、东山精密、源杰科技、永鼎股份、仕佳光子、长芯博创3）光模块中际旭创、新易盛、联特科技、剑桥科技、光迅科技、华工科技、汇绿生态4）OCS交换机腾景科技、光库科技、德科立5）法拉第旋光片/隔离器福晶科技、东田微、中润光学顺带：今年最强主线——光通信+存储海外科技股今年最强两大方向：光通信、存储。存储最新动态1）5月14日：三星减产，应对潜在罢工，供给进一步收缩。2）2026年Q2 Mobile DRAM合约价暴涨：• LPDDR4X：季增70%–75%• LPDDR5X：季增78%–83%3）机构预测：2028年AI服务器占DRAM需求55%，长期高景气。AI浪潮见顶了吗？结论：尚未进入终局疯狂阶段。• 英伟达：连涨7日，续刷历史新高，总市值5.63万亿美元• 财报：5月20日（美东）盘后发布2027财年一季报，高增长预期强声明：本文仅为信息分享，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。

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1. AI算力进入“光传输时代”：1.6nm芯片的蝴蝶效应英伟达GTC 2026大会昨夜开幕，黄仁勋甩出王炸：全球首款1.6nm AI芯片，并大规模集成硅光子光互连技术。这意味着AI算力正式从“电传输”跨入“光传输”时代。从铜线到光纤：一场底层革命过去芯片靠铜线传输信号，速度慢、耗电高。1.6nm芯片算力密度暴增，铜线不堪重负。硅光互连用光代替电，带宽密度提升10倍，能耗降90%。这不仅是升级，更是逻辑颠覆——光模块从“配套组件”升级为“算力核心基建”。英伟达预计2026年1.6T光模块采购量从700万只上修至2000万只，单价涨超70%，千亿市场被点燃。国产链的“弯道超车”窗口芯片制造虽受制程限制，但光模块、光芯片、封装测试等环节，国内企业已具全球竞争力。硅光技术绕开部分传统半导体瓶颈，给了国产供应链超车机会。未来3-5年趋势预判AI算力将呈现三大趋势：基建光化（光互连成标配）、场景下沉（AI从云端走向边缘）、生态重构（芯片、算法、应用层分工更细协作更紧）。中国企业虽在高端芯片受制，但在应用层、行业解决方案、光通信等环节大有可为。互动一下：你觉得“光传输”技术除了AI算力，还会在哪些领域引发革命？是通信、医疗，还是能源？我是凯文，一个爱琢磨财经、科技、商业的朋友。每天一杯咖啡的时间，和你聊聊昨天发生的那些事儿。关注我，每天一起进步一点点。#AI创造营#

2. #徐志胜疯狂暗示方媛不太方便# 光互连，几条重磅利好催化！CPO放量+台积电技术+大额订单，产业链要起飞AI算力需求爆发，光互连（CPO/硅光/OCS）成为当下最硬主线之一。近期催化密集：CPO提前量产、台积电COUPE光互连落地、光引擎突现大额订单、OCS从谷歌示范走向行业标准化，产业链进入业绩兑现期。一、CPO交换机提前放量，出货预期大幅上修4月13日台媒消息：鸿海集团全光CPO交换机机柜提前出货给英伟达。• 原预估：2026年出货超1万台• 最新上修：2026–2027年将超5万台• 背景：英伟达GB200平台全面采用CPO，1.6T CPO模块功耗降至9W，比传统方案降70%。CPO商用元年实锤，产业链订单、产能、良率同步爬坡。二、台积电“三层蛋糕”，COUPE光互连今年量产4月14日，台积电2026技术论坛抛出AI芯片“三层蛋糕”理论：1）运算（Compute）2）异质整合/3D IC3）光子与光互连（最重要）核心就是 COUPE光互连技术：• 用SoIC把电子集成电路（EIC）+光子集成电路（PIC）3D堆叠• 缩短距离、带宽提升、功耗下降、电耦合损耗减少• 台积电确认：COUPE硅光平台2026年进入量产，成为CPO落地关键里程碑全球首款200Gbps微环调制器已投产，比特误码率低于一亿分之一。三、光引擎突现5000万美元重磅订单，商业化落地AI光互联龙头 POET 单日大涨超20%。• 与光互连平台 Lumilens 合作，推进晶圆级光子集成• Lumilens下达5000万美元光引擎采购订单• 标志：AI光学网络晶圆级光子集成正式商业化光引擎是CPO核心部件，订单落地→业绩兑现确定性增强。四、OCS从谷歌示范走向行业标准化，市场剑指35亿美元• OCS（全光交换机）市场预计2029年超35亿美元• 增量器件：MEMS微镜、偏振分光、隔离器/环形器等精密无源• 地位升级：从边缘品类，进入AI基建核心• 谷歌已部署1.5万台OCS，成行业标杆光互连核心代表企业（A股）1）CPO（共封装光学）天孚通信、罗博特科、致尚科技、炬光科技、工业富联、太辰光、仕佳光子、蘅东光2）光芯片长光华芯、东山精密、源杰科技、永鼎股份、仕佳光子、长芯博创3）光模块中际旭创、新易盛、联特科技、剑桥科技、光迅科技、华工科技、汇绿生态4）OCS交换机腾景科技、光库科技、德科立5）法拉第旋光片/隔离器福晶科技、东田微、中润光学顺带：今年最强主线——光通信+存储海外科技股今年最强两大方向：光通信、存储。存储最新动态1）5月14日：三星减产，应对潜在罢工，供给进一步收缩。2）2026年Q2 Mobile DRAM合约价暴涨：• LPDDR4X：季增70%–75%• LPDDR5X：季增78%–83%3）机构预测：2028年AI服务器占DRAM需求55%，长期高景气。AI浪潮见顶了吗？结论：尚未进入终局疯狂阶段。• 英伟达：连涨7日，续刷历史新高，总市值5.63万亿美元• 财报：5月20日（美东）盘后发布2027财年一季报，高增长预期强声明：本文仅为信息分享，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。

3. 光通信全线大涨！6G突破叠加AI算力狂飙，产业进入加速期

4. 如何看待华为最新发布的昇腾系列超节点算力，是超越英伟达了吗？和阿里的平头哥算力芯片比如何？

5. 下一个“AI卖铲人”：算力调度是推理盈利关键，向量数据库成刚需

6. 高盛展望2026大中华区科技趋势：ASIC成AI服务器增量核心，光模块迈向1.6T，果链领跑智能手机.......

7. 黄仁勋可能真的开始疯狂自救了，AI算力的游戏规则变了！对中国来说，这反而是一个窗口期。#红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #芯片 #大有学问

8. 今天在2026阿里云峰会上，阿里发布基于平头哥新一代AI芯片真武M890的128卡超节点服务器，搭载互联芯片ICN Switch 1.0，通信时延低至百纳秒级。国内CSP厂商做自己ASIC的不只是阿里一家，未来会有越来越多的厂商做自己的AI ASIC。

9. #微博声浪计划##听见微博# 2026年4月24日，DeepSeek V4正式发布并开源，华为昇腾同步完成全链路适配，实现国产大模型与算力深度融合。技术上迁移至CANN框架，昇腾950PR芯片优化性能，8K场景推理延迟低至10ms，能耗降40%。产业端打破英伟达垄断，推动国产算力规模化，全球竞争格局生变。闫跃龙的微博音频

10. 英伟达和康宁的合作催生一个新概念，TGV玻璃基板TGV玻璃基板是先进封装的革命性材料，核心逻辑是玻璃替代硅/有机，解决AI/高速光模块的高带宽、低损耗、高互连密度、低成本痛点。2026年是量产拐点，海外巨头领跑，国内沃格、兴森、京东方加速追赶，设备与材料国产化推进。长期看，TGV将成为AI芯片、HBM、CPO的主流基板技术，市场空间千亿级。

11. 算力税第二波，CPU涨价

12. 野村：AI需求意外强劲，内存超级周期预计将至少持续到2027年

13. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

14. CPO概念震荡反弹瑞斯康达7天4板早盘CPO概念震荡走强，个股集体反弹，其中瑞斯康达斩获7天4板，天孚通信、源杰科技、德科立、深科达、新易盛、光迅科技等板块内个股涨幅居前。消息面利好催化，当地时间3月16日，英伟达全新发布Feynman芯片，首次将光通信技术应用于芯片间互联，可大幅降低AI数据中心传输能耗，降幅超70%，直接利好CPO产业链。

15. 最火芯片研究机构! SemiAnalysis创始人：算力瓶颈从CoWoS转移到EUV，存储吃掉30%资本开支

16. 美国放宽售华芯片禁令，是玩了20年的老把戏。 #大咖观察 #红衣聊AI #芯片 #H200

17. #追觅连发三款芯片#追觅生态企业芯际穿越的天穹系列芯片正式量产了！这款芯片马上就要搭载到追觅泛机器人系列产品里。作为行业集成度最高的SOC，它靠异构平台支撑起超精准的导航避障，扫地机卡困问题直接被解决。更让人惊喜的是，芯际穿越还官宣了太空算力布局，近期要发射瑶台系列太空算力盒，攻克地面数据中心的瓶颈。背靠追觅的技术和场景积累，芯际穿越从地面智能终端到太空算力中心的全场景布局太亮眼，中国智造的硬核实力狠狠彰显了#追觅拟发射200万颗算力卫星#

18. 【#打赢AI算力规模战# 国产“高速路”填平“隐形门槛”】当AI大模型参数冲向万亿级，决定算力效率的已不只是单卡性能，集群网络的“高速互联”成了新战场！新华网最新报道，国产算力迎来关键突破——中科曙光推出首款全栈自研的400G原生RDMA高速网络scaleFabric。⚠️传统以太网难满足AI训练的低延迟、高吞吐需求，进口方案又贵又受限。在大规模训练中，网络通信耗时竟能占到50%-70%，成为算力释放的“隐形门槛”。⚡scaleFabric基于原生RDMA技术，实现端到端时延低于1微秒，从根本上避免数据丢包。它“即插即用”，大幅降低组网复杂度与成本。目前已在国家超算互联网核心节点支撑3万卡集群稳定运行，服务超万名用户，成本降低30%，并可平滑扩展至10万卡以上！在“智能经济”战略部署下，万卡集群已成滩头阵地。这项技术突破，为国产算力从万卡向十万卡自主扩展铺平了“高速路”，是打赢算力规模战的关键一环！ #国产技术突破##AI算力##新质生产力#

19. 全国首个！超3万卡国产AI算力上线，喂饱万亿参数大模型

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25. 【部分#内存条价格暴涨超300%# 报告称#存储市场进入超级牛市#】“内存条跟硬盘一天一个价，越来越高，跟去年相比涨了三四倍”“现在每天大约涨40元”。近段时间，内存条大幅涨价的话题引发了广泛关注。有数据显示，2025年9月以来，DDR5内存条价格上涨超300%，DDR4内存条涨幅也超150%。有业内人士表示，此轮内存条涨价源于AI引爆的存储需求浪潮。行业调研显示，AI服务器对内存的需求量是普通服务器的8-10倍，如此庞大的需求，使得AI服务器目前已消耗全球内存月产能的53%，海量高端存储需求直接挤压了消费级内存的产能分配。全球头部云服务商纷纷抛出巨额采购订单。有报告指出，存储市场已进入“超级牛市”阶段，当前行情甚至超越了2018年的历史高点。央视财经的微博视频

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30. 最让英伟达害怕的，是华为的这个大家伙！昇腾384超节点，是华为打造的超大算力集群，单节点集成384颗昇腾NPU与192颗鲲鹏CPU，由12个计算柜和4个总线柜组成。它打破传统冯诺依曼架构，采用对等计算架构，凭借高速总线互联，通信带宽较传统方案提升15倍，单跳时延降至200纳秒，大幅突破算力互联瓶颈。其稠密算力达300PFLOPs，千亿大模型训练性能较传统集群提升2.5倍以上，MoE模型性能提升可达3倍。该超节点可灵活扩展为数万卡规模集群，支持训推共池、错峰调度，算力利用率更高，能高效支撑超大规模AI模型训练与推理，是国产高端算力的核心标杆方案。#第九届数字中国建设峰会# 通信老柳的微博视频

31. 就是它，互连芯片第一股，订单狂飙730%！要说当下最火的造富领域，AI服务器绝对算得上一个。而撑起这个领域的隐形功臣，除了我们熟知的存储芯片，还有一个容易被忽略但至关重要的角色——高速互联芯片。可能有人会问，存储芯片我们都懂，这高速互联芯片又是什么？说白了，它就是AI服务器里的“数据搬运工”，让海量数据在“工厂”（算力单元）与“仓库”（存储单元）之间精准、高速传输。也正因为AI的爆发式增长，到2030年全球高速互联芯片的市场规模有望冲到490亿美元。不过，这杯羹也不是随便就能吃到的。伴随着服务器从DDR4向DDR5迭代、高速互联架构持续升级，只有那些真正掌握核心技术的玩家，才能吃到红利。而澜起科技，就是在这一轮行业升级中脱颖而出的企业！公司产品聚焦互连类芯片，包括内存互连芯片及PCIe/CXL互连芯片等。按2024年销售额统计，其不仅是全球最大的内存互连芯片供应商，还是全球第二大PCIe Retimer供应商。更让人佩服的是，澜起科技不光市场份额高，赚钱能力也强。2025年前三季度其毛利率高达61.46%，比聚辰股份、兆易创新等同行都要高，堪称AI界的“茅台”。很多人会好奇，在高速互联芯片这个高手如云的跑道上，澜起科技凭什么能脱颖而出，既坐稳龙头，又能保持高盈利？原因不外乎以下三个。一是，手握话语权，既是玩家，也是规则制定者。作为全球微电子行业标准制定组织JEDEC董事会中唯一的中国企业，澜起科技参与了DDR2至DDR6全代际内存标准制定，主导DDR4“1+9”、DDR5“1+10”架构规范。这就让公司提前预判技术迭代方向，率先推出适配新一代内存接口芯片，抢占市场先机。二是，全品类覆盖，给客户“一站式配齐”的省心体验。澜起科技从来没有局限于单一产品，而是构建了“内存接口+高速互连”的全栈解决方案。客户采购DDR5接口时，也能顺手把PCIe Retimer、MXC一起打包进AI服务器。更关键的是，它的产品不光“全”，还足够“强”。就拿内存接口来讲，从DDR3世代开始，行业里的参与者就越来越少；到DDR5世代，全球就只剩下澜起科技、瑞萨电子和Rambus三家企业，堪称“三足鼎立”。在DDR5世代中，澜起科技的的技术迭代节奏更是领先一步，几乎保持着每年推进一个子代的步伐，到2024年第四季度其第五子代RCD芯片已向客户送样。除此之外，它还是全球两大PCIe Retimer提供商之一，也是首家推出CXL MXC芯片的公司，这样的实力，放眼全球都屈指可数。当然，有这样的实力，背后离不开持续的研发投入。2021年到2024年，澜起科技的研发费用从3.7亿元一路涨到7.63亿元，为产品迭代提供了坚实的支撑。三是，构建全链条生态，把护城河挖得更深、更宽。内存接口及互联芯片的性能，直接决定了服务器的整体算力表现，而它的产品适配性，离不开整个产业链的协同配合。澜起科技很清楚这一点，所以早早就在布局。上游与晶圆代工及封测厂商建立稳定合作，保障产品产能与品质；下游与服务器厂商、三大内存模组巨头等绑定，既保障了产品的适配，也实现了对核心市场的把控。有技术、有客户，订单自然源源不断，业绩提升也就水到渠成了。 2024年公司合同负债达2209万元，同比飙升1268%，当年净利润也直接同比大增213.1%至14.12亿元，直接扭转了2023年的颓势。而这种增长势头，在2025年得以延续，前三季度澜起科技的合同负债达到2692.52万元，同比猛增727.25%。公司更是预计，2025年全年的净利润将在21.5亿元至23.5亿元之间，同比增幅最高约66%，用一场漂亮的战绩，为2025年画上了圆满的句号。就在大家以为澜起科技会放松一下时，它又有了个大动作——2026年2月9日，其正式登陆港交所，成为港股高速互连芯片领域的第一股，给2026年开了个好头。不少人好奇，公司业绩这么好，为何还要赴港上市？是缺钱吗？其实，澜起科技不仅不缺钱，反而现金流充裕。截至2025年9月末，其货币资金达到88.99亿，占总资产的64.71%。并且，公司经营活动现金流净额长期保持正向流入，2023年、2024年净现比还都大于1.2，说明其创造的收入都实实在在地变成了现金。既然不缺钱，澜起科技此次港股上市募资的目的又是什么？答案很简单：抢占下一代技术制高点，抓住AI服务器的升级周期。据招股书披露，澜起科技此次募资净额约69亿港元，其中70%将在未来五年内用于互联类芯片的研发。说得更具体一点，就是两条腿走路：一方面，持续提升DDR5/MRDIMM的代际优势，守住内存接口芯片的龙头地位；另一方面，横向拓展，补齐PCIe/CXL、以太网及光互联芯片等产品线，把“互连全家桶”做得更大更全。毕竟，在科技行业，技术迭代从来都是残酷的，速度决定生死。澜起科技此次赴港上市，看似是多了一个融资渠道，实则是为自己的未来加码，以持续在高速互联芯片这个领域跑下去。

32. 在线模型推理部署经常遇到多模态模型支持复杂，性能难以优化的问题。vLLM-Omni 基于高效的 KV cache 管理和流水线执行，专为支持包括文本、图像、音频、视频等多模态输入的模型设计，轻松实现异构模型推理和服务。它不仅兼容主流 Hugging Face 开源模型，还支持分布式推理、多阶段流水线调度、流式输出和 OpenAI 兼容接口，极大提升多模态模型在线推理的效率和灵活性。GitHub: github.com/vllm-project/vllm-omni主要功能：- 支持多模态数据（文本、音频、图像、视频）处理与生成；- 支持非自回归架构如扩散模型，实现高效的并行生成；- 基于 KV cache 优化自回归模型推理性能；- 异构流水线抽象，管理复杂多阶段模型工作流；- 分布式推理支持，涵盖张量并行、数据并行和专家并行；- 开箱即用的 OpenAI 兼容 API 服务器，方便集成；- 支持主流平台（CUDA/ROCm/NPU/XPU），广泛适配多硬件环境。适合AI开发者、研究人员和企业级应用场景的多模态AI模型推理部署。#AI开发# #多模态模型# #机器学习#

33. 4月15日，中国移动在云网智联大会牵头发布全球首个《单通道400G以太网物理层白皮书》，系统性提出单通道400G以太网物理层技术框架，是我国在下一代高速互连技术领域的重要突破。该白皮书由全球固定网络创新联盟（NIDA）下设的单通道400G多源协议组（MSA）编制完成，汇集了中国移动等二十余家全球领先企业与机构的技术贡献，涵盖单通道400G光互连、电气通道、SerDes、FEC架构、调制格式等关键技术，填补了全球单通道400G以太网底层技术体系的空白。随着AI大模型参数突破十万亿，智算中心GPU之间的高速互连需求迅速增长，亟需更大的互连带宽。GPU互联带宽已达1.6Tbps，实现3.2Tbps智算中心互联带宽有“提升单通道速率”和“增加通道数量”两条路径：现有200Gbps单通道需16路聚合，端口、散热、布线压力大，落地困难；单通道400Gbps 仅需 8 路聚合，是唯一可行方案。单通道 400Gbps并非简单速率翻倍，而是突破物理传输极限的系统性创新，面临理论、材料、集成、产业协同等多重挑战，关乎未来十年智算网络发展。在此背景下，中国移动联合阿里、腾讯等全球二十余家领先机构，依托 NIDA 发起成立单通道 400G MSA，旨在凝聚产业合力，加快推进相关技术的标准制定、生态完善与规模化部署，为下一代高速以太网高质量发展筑牢技术根基。

34. #互联网技术[超话]##个重磅信号！#黄仁勋 #AI #人工智能#机器人 #自动驾驶 #CES2026 #英伟达#新年演讲# 黄仁勋在2026年CES展会上的新年首场演讲，以"物理AI"为核心主题，宣告人工智能正式迈入从理解数字世界到改造物理世界的新阶段。以下是演讲的核心内容整理：一、时代定调：双重平台转移开启AI新纪元黄仁勋指出，计算机行业正经历十年一遇的"平台重置"，同时发生两大平台转移：一是应用程序全面构建于AI之上，软件开发从"编程"转向"训练"，运行载体从CPU迁移至GPU；二是软件的开发与运行逻辑彻底革新，AI应用不再是预编译的固定程序，而是能理解上下文、实时生成内容的智能系统。这一变革正驱动全球价值约十万亿美元的计算机基础设施进行现代化改造。二、物理AI的ChatGPT时刻已至物理AI成为演讲的核心焦点。黄仁勋认为，AI的演进可以分为四步：感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。当模型能够理解重力、摩擦、惯性、动量守恒等物理定律，AI才能真正走出屏幕，进入物理世界执行任务。支撑物理AI战略的三大技术支柱已全面成型： Newton物理引擎：实现低于0.01秒的实时物理计算响应 Cosmos基础模型平台：以1000亿参数达成1毫秒级推理延迟，支持多模态物理世界理解 GPU+LPU混合架构：算力效率提升100倍，成本降低90% 三、Rubin计算架构全面量产英伟达推出新一代Vera Rubin计算架构（简称Rubin架构），该平台已进入全面量产阶段。Rubin架构通过CPU与GPU协同设计，AI训练性能较前代Blackwell提升3.5倍，推理性能提升5倍，token生成成本最高降低10倍。该架构包含六款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-X以太网交换机。四、自动驾驶与机器人突破自动驾驶领域：英伟达发布全球首个开源端到端AI系统Alpamayo，这是业界首个具备思考推理能力的自动驾驶AI模型。2025款梅赛德斯-奔驰CLA将首发搭载该技术，计划2026年第一季度在美国上路，随后推广至欧洲和亚洲市场。机器人领域：黄仁勋宣布"机器人领域的ChatGPT时刻已经到来"。英伟达发布了专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6视觉语言行动模型等开源工具，同时推出Cosmos Reason 2推理型视觉语言模型。特斯拉Optimus人形机器人已通过Omniverse数字孪生平台完成90%以上的训练，自主运行比例达85%，2026年第一季度将实现5万台量产，成本降至2万美元以下。五、开源生态战略加速黄仁勋强调，开源模型与前沿闭源模型的差距已缩短至约6个月，且仍在持续缩小。英伟达不仅开源模型，还开源用于训练这些模型的数据，以建立真正的"系统信任"。现场展示的多款开源模型包括三家中国开源模型：Kimi K2、Qwen和DeepSeek V3.2。黄仁勋特别提到，DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革进程。六、全栈AI体系构建英伟达的角色已从芯片供应商转变为"全栈AI体系"的构建者。通过"三台计算机"的架构——训练（DGX超级计算机）、仿真（Omniverse与RTX）、推理（AGX系列边缘设备），英伟达构建了从云端训练到现实部署的完整闭环系统。同时，通过开源模型、数据及NeMo开发库，英伟达正推动技术民主化，让更多开发者和企业能够参与到物理AI的创新浪潮中。黄仁勋在演讲结尾强调，物理AI的落地将重塑全球千万家工厂与数十万个仓库的运作逻辑，开启AI与实体经济深度融合的新时代。 http://t.cn/AXb9Z9MM

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40. 2026年AI最大的叙事变化是什么？

41. 【硬核教程】教你搭建Mac AI集群！4台M3 Ultra，运行万亿参数大模型！

42. 芯片大咖访谈：英伟达最怕的不是AMD，而是华为，中国是半导体供应链最全的国家#AI #芯片 #半导体 #英伟达 #黄仁勋

43. DeepSeek新论文来了！联手清华、北大，优化智能体大模型推理

44. #算力版国家电网要来了#简单说，国家要花7万亿，把全国大大小小的数据中心、超算中心，像电网一样连成一张大网，统一调度、按量计费，让算力变成像水电一样随取随用的公共资源。现在的痛点很直白：AI爆发，算力需求两年涨了1000多倍，价格跟着疯涨，不少中小企业直接用不起。更浪费的是“算力孤岛”——东部不够用、排队涨价，西部风光电便宜、机房却闲着，资源错配严重。这张“算力电网”，就是来解决这件事。 - 统一调度：全国一张网，1个国家总节点+8大枢纽+无数边缘节点，哪儿有空就调度到哪儿。- 像用电一样用算力：不用自己买服务器、搭机房，企业按需“买算力”、按量付费，成本大幅下降。- 跟着绿电走：优先把算力放在风光水电丰富的西部，既降成本又减碳，新建大型数据中心绿电占比要求很高。- 速度够快：市内延迟约1毫秒，东西部枢纽之间也控制在20毫秒内，不影响大模型训练和AI应用。政策已经明确：算力网和水网、电网、通信网并列，成国家“六张网”重点工程。目标是2025年搭好框架，2028年全面成型。对普通人来说，以后AI服务更便宜、更普及；对企业，尤其是中小AI公司，门槛大幅降低，不用再被高昂算力成本卡住脖子。一句话：算力从“奢侈品”变成“日用品”，中国数字经济的底座，要彻底升级了。

45. #微博声浪计划##听见微博# 英伟达宣布与康宁建立长期合作关系，聚焦AI算力集群传输瓶颈。康宁将新建三家工厂扩产CPO专用光纤，产能提升10倍；英伟达投资5亿美元，双方升级为利益共同体。 AI催生光纤替代铜缆需求，全球光互连市场2028年预计达650亿美元。资本市场反应剧烈，A股光纤板块联动上涨，同时需警惕产能与估值风险。 http://t.cn/AXJgTMQL

46. #通信# 华为迎最强对手？英伟达野心曝光：以AI Grid、AI-RAN重塑2万亿美元通信网络产业。近期，英伟达全面加速进军电信领域的战略布局引发通信行业广泛关注。在GTC 2026及MWC 26上，英伟达系统性披露"AI Grid"新型基础设施构想：将地理分布的AI算力节点与蜂窝基站深度融合，通过AI-RAN（人工智能无线接入网）实现通信功能与算力的协同。英伟达还表示，若运营商部署AI RAN架构，未来6G将只需一次软件升级即可实现，无需大规模硬件更换。目前英伟达已与德国电信、T-Mobile、BT集团等全球运营商签署合作协议，其Aerial平台的部署进程大幅加速。英伟达跨界进军电信市场，意味着全球最大AI芯片厂商将成为华为、爱立信、诺基亚等传统电信设备商的直接竞争者，也为运营商提供了AI化转型的新路径，行业格局面临重塑。

47. 【解说｜AI芯片、服务器厂商纷纷推出的超节点为何重要？】超节点正迅速成为国产算力厂商的新卖点。2025年下半年以来，中国AI芯片厂商、服务器厂商和云服务商密集发布超节点相关产品或规划，节点规模不断被刷新。网页链接　　所谓超节点（Scale-up），是指在一台服务器内部集成大量GPU或AI芯片，通过高速互联形成一个超级计算节点，也被称为纵向扩展；与之相对的是横向扩展（Scale-out），即通过多台服务器组成算力集群。由于芯片位于同一物理节点内，超节点可以显著降低通信延迟和能耗，在特定场景下具备更高的效率优势。

48. CPO量产引爆AI算力底层革命，硅光与互连成最大赢家？

49. 美光警告：AI引发的存储芯片短缺“前所未有”，将持续到2026年以后

50. #为何内存涨价潮愈演愈烈# 核心原因，总结下来就俩字：供需失衡，而背后最大的推手就是 AI。一方面，现在 AI 服务器对内存的需求简直是 “吞金兽” 级别，单台 AI 服务器的存储配置能达到 1.7TB，是传统服务器的 3 倍多，而且像 OpenAI 这样的巨头，一个月的晶圆订单就占了全球 DRAM 月产能的 53%。另一方面，三星、SK 海力士、美光这三大存储巨头为了赚更高的利润，它们把 70% 的产能都转向了 AI 专用的 HBM 高带宽内存。造一片 HBM 内存不仅得消耗 3 倍于普通内存的晶圆，而且良率还只有 60%-70%，这进一步挤占了本就紧张的产能，直接导致 DDR4、普通 DDR5 这些消费级内存的产量大幅减少。而且建一座晶圆厂要 2-3 年，新产能 2027 年前难以落地，供给端跟不上，价格自然居高不下。另外，华强北还有商家集资 5 亿囤货惜售，更是让价格涨得更离谱。科技醒醒的微博视频

51. 英伟达重磅布局“服务器CPU”，黄仁勋：将推出Vera CPU

52. APEC2026前瞻洞察: AI数据中心供电架构 | 48V/800V、IBC/POL/VRM、垂直供电、混合变换器、功率封装、系统架构重构

53. 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

54. Meta的秘密项目居然偷师千问？偷早啦！千问发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking#Qwen3 #千问 #科技改变生活 #AI新星计划 #玩个很新的东西

55. #阿里真武芯片曝光#阿里平头哥官网上线AI芯片真武810E，规格方面采用自研并行计算架构和ICN片间互联技术，单卡采用96GB HBM2e内存，支持7个独立ICN链路，片间互联带宽达到700GB/s。这也意味着阿里成为全球第二家具备“大模型+云+芯片”全栈自研实力的公司，第一家是谷歌。据报道称，这款芯片已在阿里云实现多个万卡集群部署，并服务了国家电网、小鹏汽车等400多家客户。阿里真武芯片曝光

56. 超DeepEP两倍！无问芯穹FUSCO以「空中变阵」突破MoE通信瓶颈，专为Agent爆发设计

57. 预售25.98万起，千问大模型+全线控转向！全面解析“智己LS8”

58. 国盛证券爆出光通信大变局！光模块需求量要从千万级干到数亿级，PIC正在把铜缆的饭碗彻底端掉？国盛证券最新研报指出一个关键转折点：PIC（光子集成电路）正在重塑整个光通信的产业格局。光通信以前主要是连接数据中心那几台大机器（Scale out），但现在PIC技术要开始渗透进芯片与芯片之间的短距离连接了（Scale up）。这意味着，光互联的战场直接从户外拉到了芯片旁边。这PIC到底是个啥？说白了就是“硅光的灵魂核心”。以前大家搞光模块，主要拼的是组装手艺和产能。现在PIC把光器件都刻在一个小芯片上了，价值完全向设计和工艺倾斜。谁掌握了PIC的设计能力，谁就捏住了未来光通信利润的命根子。重点看这个数据，非常夸张：以前光模块/光引擎的需求量是几百万只级别，AI爆发后冲到了几千万只。国盛证券现在给的预判是：未来要到数亿级别！从千万到数亿，这是10倍级别的需求裂变。更关键的是逻辑变了。以前需求猛增，大家担心的是产能跟不上、成本压不住。而PIC的出现，正好提供了解决功耗和成本的新产能形态。谁会受益？两个隐形方向值得盯着：1. 硅光设计龙头：PIC重构利润分配，谁家设计能力强、流片工艺成熟，谁就能拿走最厚的利润。2. 全场景光互联布局者：光互联不再只是数据中心那点事，以后芯片内部都要用光，这市场空间天花板被彻底打开了。AI的算力竞赛打到这个份上，光进铜退已经不是口号，而是实实在在的量级碾压。当需求量级从千万跃升至数亿，这里面会不会诞生下一批光通信的隐形冠军？你看好PIC这个新赛道吗？

59. 大摩：苹果悄然囤积台积电产能，或为自研AI服务器芯片

60. 亚马逊云科技2026年Q1营收创15季新高，CEO：自研芯片收入破200亿美元

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63. 英伟达为何持续押注VASTData？AI存储正在成为新的“算力”｜甲子光年

64. OpenAI 与 Cerebras 达成价值 100 亿美元的 AI 基础设施协议OpenAI 同意从 Cerebras 购买高达 750MW 的计算能力，用于运行 AI 模型的推理。Cerebras 采用晶圆级引擎技术，将计算和内存集成在单个巨型芯片上，大幅减少了多 GPU 集群中常见的互连瓶颈问题，从而实现更低的延迟和更高的效率。OpenAI 将分阶段将这一低延迟计算能力整合到其推理栈中，覆盖不同工作负载。该计算容量将分多个批次上线，一直持续到 2028 年。类似于英伟达与 xAI的合作，OpenAI 和 Cerebras 都在通过非传统 GPU 或专为推理优化的技术，来加强低延迟推理能力。这标志着 AI 基础设施竞争进入新阶段，重点转向更快、更自然的实时 AI 交互体验。#AI芯片##人工智能##芯片#

65. 台积电封装垄断格局悄然松动：SK海力士联手英特尔测试EMIB技术，AI芯片供应链或迎重大变局

66. 17000 token/s，比B200快48倍！Taalas AI 芯片能否颠覆英伟达GPU？

67. AI芯片2025：巨头血拼，权力鼎革

68. 核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年

69. 美光等又上调HBM价格20%，除了已涨5倍的代理销售商香农芯创，还有哪些公司值得长期关注？这次我们聊一家掌握核心技术的公司，澜起科技:毛利率长期维持60%超过美光超过易中天稳居国内芯片公司顶流，净利率40%接近茅台但是净利润增速有望从今年四季度开始加速不直接做HBM颗粒，不直接做内存，作为全球最强内存接口芯片公司（绑定美光海力士等龙头，市占率超40%），长期逻辑清晰:“带宽扩容→互连芯片升级→澜起长期受益”以本次HBM涨价为例，澜起科技是JEDEC董事成员，主导HBM3E协议制定，产品迭代与HBM技术路线深度绑定。绑定SK海力士、美光等HBM龙头，高性能运力芯片（MRCD/Retimer/MXC）2025年上半年收入同比增155%，毛利率超60%。HBM带宽越高、与CPU/GPU距离越长，对接口芯片、Retimer的性能要求越高，需求与价值量同步提升现在为什么萎靡不振的样子呢？按照上个周期的经验，他的量价齐升，要滞后于美光等9个月现在是内存全线涨价已经传递给了整个下游，明年手机都要因为内存涨价，但是还没有传导到内存的上游各环节没有一点耐心，可能会觉得他太肉三季度员工激励费用过高，员工持股计划减持，都是短期干扰，澜起科技处于萎靡不振中#电车财经#

70. 面向大模型推理的模型与系统协同优化

71. 【#存储价格上涨原因#】2025年下半年以来，存储芯片价格涨幅惊人，内存、闪存的价格翻了1倍以上，#内存条价格涨幅远超金条#。本轮存储价格上涨，主要是受到AI算力需求激增影响。“内存条跟硬盘一天一个价，越来越高，跟去年相比涨了三四倍”“现在每天大约涨40元”。近段时间，内存条大幅涨价的话题引发了广泛关注。有数据显示，2025年9月以来，DDR5内存条价格上涨超300%，DDR4内存条涨幅也超150%。有业内人士表示，此轮内存条涨价源于AI引爆的存储需求浪潮。行业调研显示，AI服务器对内存的需求量是普通服务器的8-10倍，如此庞大的需求，使得AI服务器目前已消耗全球内存月产能的53%，海量高端存储需求直接挤压了消费级内存的产能分配。全球头部云服务商纷纷抛出巨额采购订单。有报告指出，存储市场已进入“超级牛市”阶段，当前行情甚至超越了2018年的历史高点。（每日经济新闻综合）微博证券的微博视频

72. AI服务器需求坚挺，鸿海Q4销售额同增22%超预期，12月单月大增31.8%

73. 面向AI芯片VPD(垂直供电)封装技术方案的全景解析 | APEC2026前瞻技术洞察

74. 马斯克最新访谈：AI的真正瓶颈是能源，太空是唯一出路

75. 【推理计算的真正瓶颈已经转移：从芯片问题变成系统问题】NVIDIA在CES发布的Rubin架构规格引发了一场关于AI推理未来的深度讨论。+ 核心数据揭示的趋势Rubin的关键参数耐人寻味：- 每GPU的scale-out带宽达到1.6 TB/s- 72个GPU可作为单一NVLink域协同工作- HBM容量仅提升1.5倍，但带宽提升2.8倍，算力提升5倍这组数据传递的信号非常明确：算力增长速度远超内存容量增长。这意味着我们无法再简单地“加载更大的模型”然后静态推理，而必须利用超高带宽动态调度和交换数据。+ 业界的深度解读有从业者指出，这一趋势其实早已显现。大模型推理性能受限于内存带宽和互联带宽。具体而言：1. 分布式KV缓存成为刚需：当前的Agent工作负载中，大量请求使用相同的长上下文窗口。单节点处理效率低下，必须采用分布式KV缓存，这正是NVIDIA推出Inference Context Memory Storage平台的原因。2. 高批量处理的网络挑战：为最大化吞吐量需要运行超大batch size，这要求将模型切分到多节点，节点间需要极快的互联。3. Prefill与Decode的分离趋势：Prefill阶段计算密集且高度并行，Decode阶段则受内存带宽限制。Rubin CPX的设计正是针对这一点——移除昂贵的HBM，堆叠更多算力专门处理Prefill。实践中可以将两个阶段拆分到不同集群，根据用户工作负载动态调整资源分配。+ 历史视角与生态变化有人提醒，总线和网络作为瓶颈并非新鲜事——从大型机时代就是如此。每一代互联技术更新后瓶颈会暂时缓解，直到其他组件再次超越容量上限。值得注意的是，NVIDIA也在发布交换芯片，对于NVLink后端网络，他们通过销售完整机架系统将占据大量市场份额。+ 核心洞察黄仁勋的话点明了方向：“未来是在推理链的每一步协调多个优秀模型。”这意味着从“静态推理”到“系统编排”的范式转变。如果软件栈不是为这种编排而生，再强大的Rubin集群也不过是昂贵的暖气机。

76. 阿里自研AI芯片亮相，由通义实验室、阿里云、平头哥组成的“通云哥”体系，有哪些信息值得关注？

77. 李想官宣理想自研马赫 M100 芯片，号称「全球最强算力」，其技术实力如何？

78. 后摩尔时代算力突围

79. 光模块，光互联芯片为什么在AI大模型中如此重要？

80. 先进封装的下一个风口

81. AI算力三大支柱——算力芯片、互联系统、存储系统

82. DesignCon2026 光互联论坛OIF

83. 英伟达发布 Feynman 光互联芯片，AI 数据中心能效革命全产业链梳理

84. AI×先进封装

85. ISSCC 2026揭示AI芯片未来方向

86. 台积电力挺光学互联，AI芯片架构迎来关键突破

87. ISSCC2026 Forum

88. ISSCC 2026

89. 10.5.3 片上光互连，On-chip Optical Interconnect

90. 多芯粒不是把芯片拆开，而是把“系统约束”重新放进互连里

91. 2026超节点报告

92. 一文深度梳理NVLink对比UALink发展趋势

93. ASIC 即将超越 GPU？NVIDIA的纵向扩展布局与长远格局

94. 从能连到可控

95. 从铜到光

96. 硅光子大拐点

97. 通信技术

98. AI 基建三元素—通信

99. 共封装铜互连（CPC）

100. 30年性能差6万倍，CPO+薄膜铌酸锂联手破解AI“互连墙”

101. 448G互连的难点，不在芯片，而在它根本跑不起来

102. 448Gb/s互连深度解析

103. AI算力扩容的新瓶颈竟是铜缆，英伟达押注光互连

104. 光子互连，正在重写 AI 算力的底层规则

105. 3D集成光学破局万亿参数MoE训练

106. 算力扩展场景下，为什么Chiplet IO Die架构优于传统SoC集成？

107. 月之暗面王炸！普通网线跑万亿模型，延迟暴降64%，AI算力围城被攻破了

108. AI芯片综述

109. CXL

110. CXL生态全面爆发！AI 算力的 “高速公路”，这四大赛道将诞生下一批巨头

111. CXL 内存革命

112. 专家纪要

113. 谷歌CXL全局内存池化新架构技术

114. 从 PCIe 到 CXL

115. 阿里云亮相 2026 Open AI Infra Summit --- 以 UALink 2.0 与 CXL 推动 AI 超节点内互连架构革新

116. 突破 DRAM 上限

117. UCIe学习和验证笔记

118. 芯粒革命的基石

119. 面向人工智能应用的异构集成技术

120. 电子制造下一增长点

121. imec

122. Chiplet通信桥接技术介绍及大厂方案分析(一)

123. 400Gbps单纤传输！英特尔这款异构集成硅光DWDM发射器，解锁AI算力互联新可能

124. 英特尔公司，Nature Reviews Electrical Engineering！

125. 刘胜院士披露芯片异质异构集成封装技术，明确三大“卡脖子”突破路径

126. 行业现状与趋势

127. AI芯片“光明顶”之争再度升级产业链投资引发争议

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