铠侠推出LD4系列E1.L QLC固态硬盘，面向超大规模数据中心

就在5月15日，泽石科技官宣完成C+++轮融资。距离它上一次公布C++轮融资，仅仅过去了不到两个月。 这轮追投来自两家老股东：蔷薇资产管理有限公司（华山投资基金）和北京分众恒盈创业投资基金。资金将用于核心技术研发、产能扩张及市场生态深化。至此，这家公司的C+轮融资圆满收官，正式迈入下一发展阶段。 | 为什么资本愿意密集加注？ 2017年，泽石科技由中科院微电子所发起成立。在存储芯片这个高壁垒赛道，

当GPU算力以每季度翻番的速度狂飙，当HBM成为AI服务器的“硬通货”，一块被严重低估的核心部件——面向AI工作负载优化的SSD，正站在产业矛盾的中心点。而当前市场的主流存储方案HDD与HBM，各自存在难以突破的发展掣肘，正是这一局面的关键成因。 | HBM、HDD，均不是最优解 先看**HBM**，随着GPU算力的爆发式增长，本质上是“数据处理能力”的指数级提升。从单卡到集群，从百亿参数到万亿参

点击下方关注公众号：电源漫谈 关注，分享，点赞，赞赏，在看，支持优质内容！ 在大型数据中心训练越来越大的人工智能模型，需要日益强大的计算能力，并且要将多达 10 万个处理器集群到一台虚拟机中。这将在三个层面带来挑战： 为现代处理器供电，使其能承受更高的负载电流和强烈的瞬时负载变化。预计，在本十年内，每个处理器的安培数将达到 10,000 安培，这与当今的需求相比是数量级的增长。 为人工智能

长期以来，能源消耗一直是数据中心运营商关注的重要问题，随着AI的兴起，这一挑战变得更加严峻。为了支撑AI工作负荷的爆发式增长，数据中心对电力的需求逐年攀升，因此实现尽可能高的能效至关重要。 英飞凌提出了一项战略，旨在提升从电网到核心的整个能源系**统性能**。本文将重点探讨AI如何推动数据中心架构升级，以及这些变化对服务器和机柜技术带来的影响。具体而言，我们将介绍数据中心通过向48V架构转型以提升

点击下方关注公众号：电源漫谈 关注，分享，点赞，赞赏，在看，支持优质内容！ 根据相关分析，服务器主板将采用高压直流（HVDC）供电。随着现代GPU功耗不断攀升，且每个机架需要集中更多的GPU，机架功率水平将很快扩大到1兆瓦及以上。这些功率等级使得向HVDC架构转变成为必要，这将取代成熟的48V生态系统,这里似乎具有和车载电源相似的发展趋势。 从48V总线架构到800V或±400V架构的过渡将在每

Molex 大电流解决方案： 赋能高效数据中心的未来 2026年6月11日 10:00-11:30 座谈简介 随着 AI 、云端运算与高带宽应用的爆炸性成长，数据中心正面临能耗与效能的双重挑战。如何在有限空间中提供稳定、高效且安全的电力传输，成为下一代数据中心竞争力的关键。 本次直播将深入解析 Molex 完整大电流连接器与电源分配解决方案，如何协助下一代数据中心： 1. 提升能源效率，降低散热压

当AI从云端向边缘和终端设备迁移，一场以“端侧AI”(Edge AI)为核心的技术应用革命正悄然到来。 在这场变革中，我们必须思考的是，数十亿乃至数百亿台终端设备的未来发展方向——特别是打破它们依赖云端连接才能运行AI任务的固有模式。这些设备必须成为真正具备AI能力的端侧系统，能够以更高效率执行端侧推理，其计算能力以每瓦特所能达到的万亿次运算次数(TOPS/W)来衡量。 与AI数据中心不同，对于端

这段时间，由于各种因素，市场确实很难做，但Memory（主要是海外）和光却都表现的不错，OFC期间，各家公司都展示对未来乐观的预期。这篇文章我们聊一下本周讨论度非常高的XPO，解析一下Arista XPO的White Paper，看下有哪些市场可能忽略的一些细节。 “光"话题的讨论向来是比较激烈，海外某个大V因为写了CPO进展超预期的文章，被骂的已经删除了自己的专栏。笔者之前因为转了一篇citi对

过去两年，人工智能的叙事几乎被数据中心所主导。超大规模算力集群、千亿参数模型、以及不断攀升的功耗曲线，构成了这一轮AI浪潮的主舞台。 但在云端之外，另一条同样重要的技术路径正在逐渐清晰——AI正从集中式计算，走向分布式部署，从数据中心下沉到边缘设备，最终进入真实世界的各类物理系统之中。 AI不光是依赖云端的极致算力，同时也需要在本地完成低时延推理或者与云端进行分布协同。这已经成为了一个关于性能、功

12V和6V解决方案完善了意法半导体已有的800VDC转50V转换级解决方案未覆盖的电压区间，并在英伟达GTC 2026大会上亮相 现在，意法半导体拥有完整的800VDC配电链路的全链方案组合，能够满足千兆瓦级计算基础设施的电力需求 这些解决方案融合了意法半导体的功率、模拟和混合信号技术，并在芯片和封装级采用定制化设计 近日，意法半导体（ST）宣布扩展其800VDC功率转换解决方案

存储器行业素以强周期性著称，如今再次站在十字路口。这一切始于几年前的人工智能(AI)热潮：当时，高带宽内存(HBM)与AI加速器一同成为训练模型的首选。作为DRAM的一种特殊形式，HBM的利润率远高于NAND闪存。面对NAND价格下跌、利润缩水的困境，三星和SK海力士等大型厂商在扩大NAND产能上变得愈发谨慎。 技术层面同样挑战重重。随着NAND闪存层数突破200层大关，每一代新产品都需要先进的制

人工智能 (AI) 正通过前所未有的硬件驱动型投资超级周期重塑全球技术格局。到 2030 年，用于 AI 优化数据中心的资本支出 (CapEx) 预计将超过 7 万亿美元，这一规模是以往任何计算转型都无法比拟的。这一激增反映了两大结构性转变的融合：生成式 AI 模型的产业化以及能够训练和服务万亿参数系统的超大规模计算园区的物理建设。仅超大规模数据中心运营商就占了其中的 3200 多亿美元，亚马逊投

AI技术应用正在深刻影响各行各业，而且呈现出愈加割裂的群体态度。 近日，OpenAI CEO奥特曼的家先后遭受燃烧瓶和枪击袭扰，公众对于以ChatGPT等为代表的AI助手应用，对其生活、工作以及职业发展、生存挑战的「声讨」已经上升到真实社会层面的暴力事件程度。 美国并不是孤例。今年2月，数百名反人工智能抗议者在伦敦国王十字发起抗议活动，这里是OpenAI、Meta和谷歌DeepMind英国总部所在

季度收入创下 816 亿美元的纪录，较去年同期增长 85% 数据中心季度收入创下 752 亿美元的纪录，较去年同期增长 92% NVIDIA 宣布新增 800 亿美元股票回购授权，季度现金分红从每股 0.01 美元增至每股 0.25 美元 NVIDIA 今日宣布，截至 2026 年 4 月 26 日的第一季度收入为 816 亿美元，较上一季度增长 20%，较去年同期增长 85%。

去年，代表英国和爱尔兰授权分销商的电子元件供应网络（ecsn）报告称，其成员对2025年的前景“极其谨慎”。由于贸易问题和客户内部库存水平高企，客户需求难以判断。 其对 2026 年的预测与全球贸易问题类似，例如贸易关税、汽车制造业下滑、欧洲经济增长放缓以及中国经济增长速度放缓，所有这些都造成了不确定性。 ecsn的市场分析师奥布里·邓福德（如图）表示，有迹象表明，内部库存正在被消耗以降低库存

最开始紧缺的是GPU，随后是内存，而如今紧缺的矛头转向了CPU。据半导体行业分析机构Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云厂商的瓶颈，这一角色现已转移至CPU。 受Agentic AI爆发式增长影响 此前，用于AI的GPU仅执行简单推理任务，随着新模型推出，任务形态发生根本性变化 —— Agentic AI如今被大量用于数据库调用，以及物理仿真、模拟运算等高度依赖C

贸泽电子开售Allegro MicroSystems AHV85003和AHV85043隔离式SiC栅极驱动器芯片组，其采用Power-Thru™设计，可同时传输PWM信号和偏置功率，且符合AEC-Q100 1级标准。

从ITRS到IRDS，半导体路线图正从晶体管微缩转向系统级集成与新材料探索。作为三维集成典范，3D NAND通过垂直堆叠与多值存储持续提升密度，但电荷俘获、横向迁移等失效机制对可靠性提出新挑战，需结合失效建模与预测策略加以应对。 半导体发展概述 国际半导体技术路线图（International Technology Roadmap for Semiconductors, ITRS）由美国半导体工业

今年三月的洛杉矶，OFC 大会再次刷新了规模纪录。走在展厅里，你能明显感受到一种兴奋的氛围——光通信技术正在从幕后走向台前，成为 AI 数据中心架构中不可或缺的核心要素。 Coherent 的 CEO Jim Anderson 在会上开门见山地说了一句话：“我觉得现在可能是光通信行业有史以来最好的时候。”这不是客套话，从他们展示的技术路线图和产品时间表来看，这家公司确实站在了一个关键的转折点上。

‍‍‍‍‍‍‍‍ ● 2026年第一季度净营收31.0亿美元 ● 美国通用会计准则（U.S. GAAP）毛利率为33.8%。剔除收购恩智浦（NXP）微机电系统（MEMS）传感器业务所产生的购买价格分摊（PPA）影响后，非美国通用会计准则（non-U.S. GAAP）毛利率为34.1% ● 美国通用会计准则（U.S. GAAP）营业利润为7000万美元；非美国通用会计准则（non-U.S. GAAP