AI对内存永无止境的需求
“内存墙”一词最早出现于20世纪90年代中期，当时弗吉尼亚大学的研究人员William Wulf和Sally McKee合著了“Hitting the Memory Wall: Implications of the Obvious”(撞上内存墙：显而易见的影响)一文。该研究揭示了由于处理器速度与动态随机存取存储器(DRAM)性能之间的差距而导致的内存带宽瓶颈问题。 这些发现指出了工程师们在过
产业分析
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产业分析技术
磷化铟→光模块：这家广东企业握住 AI 算力命门
AI算力的边界在哪里？过去两年，AI大模型的军备竞赛让全球科技巨头疯狂抢购GPU。然而，英伟达CEO黄仁勋却不止一次指出：“未来十年，算力的天花板将由光传输效率决定。”这句话道出了一个被市场长期忽略的真相——即便你手握百万张GPU，如果数据在它们之间的流转速度跟不上，庞大的算力集群不过是一堆昂贵的电子砖头。AI基础设施的内部革命，正悄然转向一个更底层、更隐秘的战场。在这个战场上，一种名为磷化铟（I
为何全网AI内卷，唯有新紫光敢做全产业链“践行者”？
现在的AI圈，说一句“卷疯了”一点不夸张。不管是刚起步的小公司，还是手握资源的大厂，全都挤在AI风口上不肯下来。小公司一门心思做垂直小模型，啥教育、办公、剪辑，每个细分领域都挤得满满当当；大厂则忙着做表层应用，换个皮、加个功能就敢说是新产品；资本更直接，只看短期能不能赚钱、有没有流量，根本不管长期发展。 有行业报告统计，超过70%的AI相关企业，都在盯着单一赛道死磕——要么在某个细分场景的小模型上
大基金或将领投DeepSeek？算力拐点将至
5月6日，一则报道引发市场高度关注：国家集成电路产业投资基金（简称“国家大基金”）正在洽谈领投DeepSeek首轮融资，估值约450亿美元。 几周前，这一数字还停留在200亿美元左右，短短数周翻倍有余，市场用真金白银给出了答案。 国家大基金向来被视为中国半导体产业的“国家队”，重点投向材料、设备、芯片制造等产业链，此前从未公开投资任何一家大语言模型公司。一旦本轮投资落地，这将是大基金首次公开注资本
SEMI预计：亚洲将新增64座晶圆厂
亚洲需要更多晶圆厂 SEMI表示，尽管受中东危机、贸易不确定性及原材料短缺影响，半导体需求激增势头仍将持续；受AI数据中心推动，今年全球半导体销售额预计达1万亿美元，2035年将翻倍至2万亿美元。地缘政治风险今年难抑行业繁荣，但原材料短缺可能影响长期前景，各国正解决关键矿物及溴、氦等关键气体的短缺问题，其中氦气因中东局势3月价格大幅上涨，溴也面临短缺风险。 SEMI首席执行官建议：东南亚未来十年多
博通助力 CPU 与 XPU 厂商迈向计算架构垂直堆叠
为降低芯片组件间延迟，同时在单封装内为计算引擎及网络专用集成电路集成更多电路，芯片设计厂商跳出二维平面架构、开启元器件垂直堆叠已是大势所趋。 高带宽内存（HBM）堆叠已率先实现 DRAM 内存的垂直化。相较于负责数据传输与运算的专用芯片，内存芯片功耗更低，因此 HBM 堆叠的实现难度相对更低。业界现已采用 2.5D 堆叠技术，通过中介层将 GPU、XPU 等计算芯片与 HBM 堆叠内存互连；AMD
DRAM短缺下的边缘AI：以有限资源实现更高性能
内存市场今年面临严峻挑战。由于制造商优先为数据中心和大规模AI工作负载供应DDR5和高带宽内存(HBM)，内存供应趋紧，成本大幅飙升：与2025年第三季度相比，价格已上涨了3至4倍，且市场信号表明价格峰值尚未到来。 据报道，即便是通常处于市场优先级的超大规模云厂商，也仅获得了约70%的分配容量。分析师预计，这种紧张局面将贯穿2026年全年，甚至可能延续至2027年。 这种压力并非均匀分布。价格涨幅
全球芯片股彻底疯狂，华尔街却拉响警报
2026年5月6日，全球半导体资本市场迎来一场罕见的集体狂欢。 美股层面，截至北京时间5月6日19:00左右，道指期货涨1.13%，纳指期货涨1.59%，标普500期货涨0.96%。半导体股盘前走势尤为强劲：AMD飙涨近20%，ARM涨超12%，英特尔、蓝博士半导体（Rambus）涨超5%；存储概念巨头继续走强，美光科技、闪迪涨超5%，西部数据涨超3%，希捷科技涨超2%。前一交易日（5月5日），费
谁是本土MCU盈利王？2025年报撕开真相
2025年，全球半导体产业在人工智能算力需求爆发、云计算基础设施升级及存储市场全面复苏的推动下，交出了一份历史性的答卷。根据美国半导体行业协会（SIA）基于世界半导体贸易统计组织（WSTS）的数据，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，较2024年的6305亿美元同比增长25.6%，创下历史最高年度销售纪录。 其中，逻辑半导体增长39.9%至3019亿美元，存储半导体增长34.8%至22
面向边缘AI工作负载的AI优化DRAM解决方案
随着高性能计算(HPC)工作负载日益复杂，生成式人工智能(AI)正逐步集成到现代系统中，从而推动了对先进内存解决方案的需求。为了满足这些不断变化的需求，业界正在开发下一代内存架构，旨在最大化带宽、最小化延迟并提高能效。 DRAM、LPDDR和专用内存解决方案的技术进步正在重新定义计算性能，其中AI优化内存发挥着关键作用，有助于提升效率和可扩展性。本文将探讨内存技术的最新突破，以及AI应用对内存设计
2026年半导体行业的七大趋势
2026年，新一代智能机器将崭露头角。 我们关注的多项趋势，正是2025年初所强调方向的自然延伸。随着现有技术广泛落地，新一年的突破将由此加速驱动。 工业制造、机器人、汽车、消费电子与智能家居领域将借助专用芯片平台和先进算力，在增强的自主性中共同实现发展。 专用芯片平台为机器人、汽车、消费电子及智能家居的自主化发展提供技术支撑。 半导体材料创新将持续成为技术发展的根基。碳化硅（SiC）、氮化镓（G
一场不被看好的收购，赌出万亿算力网络巨头
时间是个魔术师。 2016年，当山东烟台一家做电机绕组装备的上市公司掏出28亿元，要收购苏州一家名不见经传的光模块公司时，外界几乎一边倒地摇头。 那家叫“中际装备”的公司，上市四年营收始终在1亿元徘徊，扣非净利润仅剩45万元，主业基本凉了。而被收购的苏州旭创，刚刚冲击纳斯达克折戟，正处于“缺钱续命”的生死关口。 一个江河日下，一个前途未卜。这28亿的跨界豪赌，怎么看都像是困兽之斗。 然而十年后的今
2026年半导体行业的七大趋势
2026年，新一代智能机器将崭露头角。 我们关注的多项趋势，正是2025年初所强调方向的自然延伸。随着现有技术广泛落地，新一年的突破将由此加速驱动。 工业制造、机器人、汽车、消费电子与智能家居领域将借助专用芯片平台和先进算力，在增强的自主性中共同实现发展。 专用芯片平台为机器人、汽车、消费电子及智能家居的自主化发展提供技术支撑。 半导体材料创新将持续成为技术发展的根基。碳化硅（SiC）、氮化镓（
内存争夺战：AI虹吸下的供应危机
全球半导体行业正经历重大变革，分析师称之为“存储器大转型”。2026年伊始，市场呈现两极分化：AI驱动的基础设施领域蓬勃发展，而消费电子市场则面临供应短缺和价格上涨的困境。 这种分化源于硅晶圆产能分配的巨大转变。高利润的AI组件，尤其是高带宽内存(HBM)，挤占了原本用于笔记本电脑、智能手机和游戏机芯片的产能空间。 超级周期的经济效益 对于全球领先的存储器制造商——SK海力士、三星电子和美光科技而
Chiplet技术是什么？
本文介绍了Chiplet技术对芯片体积减少的作用，及其关键互连技术。 传统芯片设计依靠不断缩小晶体管尺寸来提升性能，但这一路径正面临越来越高的成本和良率压力。Chiplet技术提供了一种新的思路：将原本集成在一颗芯片上的不同功能模块拆分为多个独立的小芯片，再通过先进封装技术将它们重新集成为一个完整的系统。从外部看，它仍然是一颗芯片；但从内部看，它已经是一个由多个芯粒组成的系统。 为什么需要Chip
边缘AI应用爆火 集成NPU的SoC成为市场新宠
AI技术的普及不仅推动着以大模型训练为核心应用的大算力基础设施市场繁荣，同时也极大推动了边缘AI应用的快速普及。随着边缘AI应用场景的不断丰富，终端设备对核心处理器的要求已不再局限于基础的计算与控制功能，而是升级为“AI推理算力、低功耗、高集成、高可靠”的综合能力比拼。在此行业变革背景下，集成NPU的SoC产品异军突起，通过将CPU、NPU、GPU、ISP、存储控制器、接口模块等核心组件集成于单一
ASIC vs GPU：算力时代怎么选？看完这张对比表就不纠结了
数字时代里，算力就是推动技术进步的核心引擎。ASIC芯片和GPU作为两种最核心的算力载体，各自在特定领域都有着不可替代的优势。 今天就把两者的技术差异、性能特点和适用场景说透，不管你是挖矿、做AI还是搞高性能计算，都能得到专业的参考。 1. 先给核心结论 ASIC是为单一任务优化的专用芯片，GPU是面向通用并行计算的灵活方案，两者没有绝对好坏，只看你用在什么地方。核心差异我整理了一张对比表，一目了
全球第一！69岁海归博士，一手打造 2100 亿芯片巨头
澜起科技创始人 杨崇和 澜起科技的办公室墙上，挂着一句诗：“止为潭渊深，动作涛澜起。”这是创始人杨崇和从苏辙诗作中摘下的句子，也是公司名字的由来。 2026年春天，这家公司迎来了它的高光时刻。4月30日收盘，澜起科技A股市值锁定在2118亿元。三个月前，公司刚登陆港交所，实现“A+H”上市，首日市值就冲到2121亿港元。 鲜为人知的是，站在2100亿市值背后的掌舵者，是一位69岁的“芯片老兵”。从
国产存储芯片公司，赚疯了！
进入2026年，全球半导体行业在AI算力、存储芯片国产替代与消费电子温和复苏的多重作用下，呈现出更为复杂的结构性分化。 据集微网统计数据显示，A股236家半导体上市公司在2026年第一季度交出了一份“营收普涨、利润分化”的成绩单：头部存储与AI芯片公司继续高歌猛进，而部分传统设计与封测企业则面临增收不增利的阵痛。在这场由技术迭代与库存周期共同驱动的业绩大考中，谁在真正兑现增长，谁又仍在蓄力？ 从营
别再盯着算力，AI芯片下半场的胜负手是……
[ ](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MDk2NTEwNQ==&mid=2656510277&idx=1&sn=8b196489488c2621d143b38b6eaa1b09&scene=21#wechat_redirect) 当英伟达CEO黄仁勋在2026年GTC大会上抛出"The Inference Inflecti