原本分处半导体产业链不同环节的巨头，正在光芯片领域加速汇合。光芯片的战略价值，也正逐渐从传统的数据传输器件，向影响AI计算系统架构、能耗乃至未来扩展方式的关键技术演进。
IBM研究人员首次通过多条量子信道连接两块120量子比特芯片，平均传输保真度达99%。四条超导线缆每根长31.5英寸，经历三次冷热循环后仍正常工作，并可传输量子纠缠。该技术兼容IBM Quantum Nighthawk及计划于2029年推出的容错量子计算机Starling。
过去，CoWoS是先进封装的重要技术路线之一。但随着GPU与HBM集成规模不断扩大，传统晶圆级封装在面积利用率方面的局限逐渐显现，产业开始将目光投向CoPoS，即Chip-on-Panel-on-Substrate。
9月下旬发布的一份产业研究甚至预计，2027年高端云端AI加速器市场中，ASIC出货颗数将超过GPU。
CPU市场正迎来新一轮涨价潮。英特尔、高通、AMD三大厂商接力调价，涨价压力从晶圆制造端一路传导至PC、服务器及终端整机。
芯片越堆越高，性能未必越好，利润也未必越多。决定 3D 集成能否规模商业化的，不只是键合精度，而是每颗合格芯片最终要花多少钱。
近期，有报道称南亚科陆续通知客户将再度上调DRAM合约价，最高涨幅可达20%。 对于涨价传闻，南亚科官方口径是“针对客户报价相关事宜，不予置评”，但业界普遍认为，新一轮合约价上调将逐步传导落地，抬升公司平均售价与获利水平。
如今，国产AI芯片到底发展到什么程度了？目前争议不小：有人认为差距仍然很大，产业链上不少关键环节还被卡着。也有人认为国产AI芯片已经跑出来了
随着芯片越做越大，原本使用的圆形晶圆在切割方形芯片时，产生了越来越多的边角料浪费，效率瓶颈愈发凸显。为了打破这一局限，台积电推出了颠覆性技术——CoPoS。
在这一背景下，曾被视作“工业牙齿”或“珠宝替代品”的金刚石，以其5倍于铜的热导率、优异的绝缘性及与半导体兼容的热膨胀系数，从实验室走向产线。它被产业界共同确认为“金刚石散热商业化导入元年”。
随着对人工智能基础设施的投资不断扩大，全球半导体市场正日益转向存储芯片。人工智能基础设施的瓶颈曾经集中在图形处理器（GPU）上，如今正蔓延至高带宽内存（HBM）和服务器DRAM等存储领域。
AMD近日在内部技术研讨会上披露了一项令人振奋的实验数据：基于混合键合（Hybrid Bonding）技术的3D DRAM架构，其能效相比传统HBM堆栈最高可提升17倍。这意味着在相同功耗下，数据传输效率可实现数量级的飞跃。
