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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AI Token 算力
核心要点OpenAI 大语言模型（LLM）在真实急诊病例的临床推理任务中表现超越医生。研究界对 AI 临床推理的评估标准尚无共识，结果解读差异巨大。AI 存在编造信息、幻觉等风险，但人机协同是未来方向。医学计算最早目标之一，就是辅助临床推理—— 即诊断、制定治疗方案的决策过程。过去，临床决策支持系统多为专用规则引擎，人工编写症状、阈值、用药交互规则。如今 AI 能力提升，大语言模型自然成为临床推理新工具。4 月 30 日《科学》发表研究：OpenAI 大语言模型（LLM）在真实急诊记录的多项临床推理任务中
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AI 聊天机器人 推理
台积电技术论坛聚焦先进制程与系统整合布局。 台积电业务开发组织先进技术业务开发资深处长袁立本指出，AI与HPC应用正加速推动先进逻辑制程演进，台积电除持续扩充2纳米平台，也同步强化CoWoS、SoIC与COUPE光互连技术，让技术平台从单纯制程微缩，进一步迈向系统级整合。袁立本表示，AI与新兴应用持续往先进制程移动，未来不只需要更快、更省电的晶体管，也需要封装、内存、供电与光互连同步升级。 台积电2纳米家族已建立N2、N2P、N2X与最新推出的N2U技术组合，并搭配A16背面供电技术，满足客户多样化需求。
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AI HPC COUPE 光互连
全球物联网智能系统与嵌入式平台厂商研华科技宣布，与开创性的人工智能处理单元（AIPU）解决方案提供商Axelera AI开启全新战略合作，共同研发新一代搭载 Europa AIPU的边缘人工智能加速模块。这些联合解决方案将与研华现有的产品套件形成互补，瞄准低功耗、高性能的边缘应用场景。此次合作进一步彰显了研华致力于融合先进人工智能加速技术的决心，旨在领先行业，率先将高性能解决方案推向市场，助力工业自动化、机器人技术、智慧城市和医学影像等领域的客户加速边缘人工智能应用的落地。研华嵌入式事业部总监许维呈（Jo
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现在来探讨下一波浪潮——垂直供电。这背后离不开ADI公司不懈的创新。持续关注本系列的读者一定清楚当下的挑战：AI需要在更小的空间内，获得更充足的电力、更高频的供电，且绝不允许出现任何差错。多相PoL改良技术已经取得了长足进步，但倘若连这些创新技术也无法跟上新一代超高密度AI xPU的发展步伐，我们该如何应对？垂直供电的兴起：AI PCB的新范式传统供电采用横向布局，稳压器位于侧面，需要跨越宝贵的PCB空间将电流输送至负载。然而，当650A连续电流和1000A以上峰值电流成为标准需求时，即便很短的线路所产生
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垂直供电 AI PCB ADI
据The Information报道，前阿里通义千问Qwen核心负责人林俊旸正在为其新成立的AI实验室寻求融资，目标融资规模为数亿美元。高榕资本和红杉中国正在洽谈参与本轮融资，如果交易完成，这家尚处早期的新AI实验室估值可能达到约20亿美元。不过相关谈判仍在进行中，最终融资金额和估值仍可能发生变化。有分析认为，此次林俊旸开启自主创业，在无营收、无产品的情况下，纯靠团队和创业方向便被估值百亿元，这在国内非常罕见，反映出资本对中国AI顶尖人才的极度乐观。公开资料显示，林俊旸出生于1993年，硕士毕业于北京大学
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物理AI，正在成为英特尔发力AI的重点。近日，英特尔宣布任命Alex Katouzian领导新成立的客户端计算与物理AI事业部，直接向公司首席执行官陈立武汇报。此前，在2026年第一季度财报电话会议上，陈立武也表示，“物理AI是一个巨大的市场……对我们来说是一个机遇”，同时他也强调，“物理AI能从CPU中获益良多，因为CPU在性能功耗比上具有独特的优势”。所谓物理AI，指的是AI与物理系统的结合，让物理载体能够自主地与现实世界互动并进行回应。虽然已经成为业界的“当红炸子鸡”，但毋庸讳言，要想实现大规模商业
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英特尔 AI
为深度聚焦新一代高端FPGA与PSoC、人工智能和新一代存储技术三大核心方向，拟成立集成电路工程技术融合创新中心。5月12日，复旦微电发布公告称，为深度聚焦新一代高端FPGA与PSoC、人工智能和新一代存储技术三大核心方向，公司拟与复旦大学、国盛投资签署三方协议，共建“复旦大学集成电路工程技术融合创新中心”一期项目，实现在技术创新、人才培养和成果转化等方面的合作共赢。此次合作期限为协议生效后60个月（5年），复旦微电将向技术中心提供不超过10亿元合作经费，涵盖项目启动费、研发经费等，资金纳入公司年度研发预
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更高的高带宽内存（HBM）堆叠与更密的硅通孔（TSV）节距正在影响 AI 模块良率。解决方案是将测试在制造流程中进一步左移(更前端工艺)，但这种迁移也伴随着成本上升。HBM 是 AI 系统的核心组件，随着需要处理与存储的数据量持续增长，AI 系统对内存的需求近乎无限。过去十年，HBM 堆叠的裸片从 2 层增至 12 层，很快将达到 16 层。与此同时，AI 数据中心内多裸片封装中的 HBM 堆叠数量也从 4 组增至 8 组。如今，HBM 裸片成本已接近 AI 芯片总成本的一半。因此在最终测试中发现内存堆叠
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HBM 测试 AI 芯片良率
大多数企业仍在使用AI 时代之前设计的旧无线网络， successive Wi-Fi 世代才刚刚开始弥补这一差距。企业 Wi-Fi 跟不上 AI 时代思科上月发布的《企业无线现状报告》揭示：企业雄心勃勃的 AI 计划，与老旧 Wi-Fi 基础设施之间存在巨大鸿沟。目前28%企业已在运行 AI 工作负载，预计到 2027 年将超过75%针对无线网络的AI 驱动网络攻击正在增加最主流标准仍是Wi-Fi 5（802.11ac），占比43%只有不到20%企业升级到 2020 年后发布的新 Wi-Fi 标准Wi-F
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AI Wi-Fi
xcore. ai介绍
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