“玻璃封装”从来不是一项可以被单独攻克和整体替换的技术。玻璃既可以作为临时载板，也可以成为封装基板的永久核心层、中介层、无源器件平台乃至光互连结构。
2026年，人工智能正式迈入了智能体（Agentic AI）元年。AI系统不再只是被动地回答问题，而是开始自主规划并执行复杂的任务。在这个新阶段，CPU在AI系统中的调度和编排作用变得空前重要。
至2030年市场规模有望突破794亿美元。算力需求爆发彻底重构产业链供需关系，AI训练、推理芯片带来超大尺寸封装刚性需求，先进封装产能已然成为制约高端芯片交付的核心瓶颈。
2026年半导体后道设备市场整体行情向好，但不同设备品类的增长态势分化明显。随着先进封装、高带宽内存（HBM）及AI算力基础设施产能陆续投产，各大客户现阶段优先提升设备稼动率与良率，暂缓新一轮大规模资本开支周期。
那些涌入 SK 海力士公司在纳斯达克上市，融资 280 亿美元的投资者应该意识到：这家全球领先的存储芯片制造商赖以生存的商业模式即将转变为需要更多战略和财务冒险的模式。
随着人工智能需求的增长，GPU的数量及其间连接的带宽也在不断增加。电力链路正朝着每秒太比特（Tbps）的信号传输速度迈进。然而，更高的频率会增加衰减、功耗和发热量。
本轮涨价由AI 算力电源需求、原材料涨价、成熟制程结构性产能紧缺共同驱动，属于结构性重定价周期。
芯片界又有大突破了，这次终于突破了纳米的限制，进入到了1nm以下的世界。近期，IBM发布全球首款亚1纳米（sub-1nm）芯片技术，制程节点为0.7纳米，也就是在指甲盖大小的芯片上集成近1000亿颗晶体管，密度约为其2021年2nm芯片的两倍。
IBM 制造了一款新的原型芯片，在指甲盖大小的面积上集成了大约 1000 亿个晶体管，密度是该公司 2021 年发布的上一代最先进技术的两倍。这种设计有望在未来多年推动计算机变得更快、更省电。
台积电作为全球半导体产业链的核心枢纽，其代工价格的调整势必引发连锁反应。
这一反常现象背后，是AI算力狂飙引发的设备供需的失衡——当晶圆厂的扩产速度直接决定了其能否吃下大的芯片厂商的AI订单时，“买到设备”变成了最紧急的军备竞赛。
在消费端，如果你近期想要购置电脑、手机、固态硬盘、内存等，会发现同等配置的产品普遍价格上调。这背后，其实就是存储芯片市场的大变局：内存芯片不够用了，被AI“抢”走了。
