印度CleanMax与苹果、Meta合作,为AI数据中心供应绿色电力
CleanMax与苹果(Apple)、Meta及其他科技公司建立合作,为其AI数据中心供应绿色电力。原文指出,此类合作凸显人工智能(AI)数据中心正在加剧全球对可再生电力的需求。原文未说明供应规模、时间表或交易金额。
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CleanMax与苹果(Apple)、Meta及其他科技公司建立合作,为其AI数据中心供应绿色电力。原文指出,此类合作凸显人工智能(AI)数据中心正在加剧全球对可再生电力的需求。原文未说明供应规模、时间表或交易金额。
UMC与AP Memory于10月22日宣布一项技术与制造合作伙伴关系，共同为AI数据中心开发下一代供电解决方案，结合UMC的深沟槽电容（DTC）技术与晶圆制造能力以及AP Memory的硅电容设计与系统集成专长。该合作发布的背景是AI与高性能计算（HPC）芯片功耗上升，正加速向近芯片供电与先进封装集成转变。此为双方宣布的合作计划，内容涉及为AI数据中心开发下一代供电解决方案。
美东时间22日周四，卡塔尔国有油气公司卡塔尔能源（QatarEnergy）宣布，与美国最大LNG出口商切尼尔能源（Cheniere Energy）达成二十余年内每年最高采购400万吨LNG的长期协议，据报道为卡塔尔首份对美LNG承购协议。双方签署两份长期购销协议（SPA）：卡塔尔能源将从切尼尔位于美国路易斯安那州Sabine Pass与得州Corpus Christi的两座液化厂每年各采购200万吨，其中Sabine Pass工厂每年100万吨的供应量取决于该设施扩建阶段的最终投资决定，协议整体框架已经确立；交付方式为离岸价（FOB），预计交付于2031年开始，持续至2054年。促成交易的原因（据原文）是卡塔尔自身供应体系断裂：其国内Ras Laffan工业城在美以伊冲突期间受损，LNG、氦气及尿素等生产持续中断，且霍尔木兹海峡通航安全形势恶化、出口量大幅减少，卡塔尔需向亚洲客户维持合同承诺，不得不借助美国产能填补缺口。原文提到，美以伊冲突以来已有超110艘船舶在海峡及周边遭袭，至少24名海员遇难；10月5日至11日报告12起船只遇袭事件，创2月底以来单周最高纪录，仅11日单日就有6艘遇袭；有统计显示海峡航运量已降至冲突前的不足一成。卡塔尔能源已将LNG交付的不可抗力条款延长至11月。此外，卡塔尔财政部公布今年第二季度政府预算赤字达212亿里亚尔（约合58亿美元），为2016年底以来最高水平，几乎是第一季度赤字的两倍；卡塔尔能源同时也是得州Golden Pass LNG出口项目大股东，埃克森美孚为另一股东，该项目正处于启动阶段。
2026年10月12日，应用材料公司总裁兼首席执行官Gary Dickerson在加利福尼亚州桑尼维尔的EPIC中心揭幕仪式上发表主题演讲，旨在通过早期合作伙伴参与和共同创新，推动半导体技术栈的创新。该中心旨在将应用材料与行业合作伙伴聚集在一起，共同开发下一代材料、工艺和设备。
英飞凌于10月21日在柏林举行的NVIDIA GTC开发者大会上宣布，与英伟达扩大在AI数据中心电力输送方面的合作。双方将共同开发基于氮化镓（GaN）功率器件的高压中间母线变换器（IBC）解决方案，用于800V直流（800V DC）架构。该扩展合作建立在两家公司于2025年启动的800V DC电力输送计划基础上，聚焦高功率AI机架的功率转换，并将支持服务器机架热插拔维护。英飞凌将利用其CoolGaN产品组合，采用高频开关技术应对多种转换配置，包括800V转50V和800V转12V；方案面向英伟达用于AI工厂的MGX开放式模块化参考架构。该电力架构面向每机架功耗高达1 MW的AI计算系统，部署预计于2027年开始逐步推进。双方最早于2025年5月宣布就800V DC数据中心电力输送开展合作，初期计划涵盖碳化硅（SiC）和GaN两种技术；最新扩展更侧重GaN用于中间母线变换。除GaN IBC外，英飞凌还在为英伟达的800V DC生态系统提供SiC器件、功率保护元件及其他功率产品，覆盖从电网到AI处理器的电力输送链。方案目标是提高功率密度、降低输送链功率损耗、降低散热硬件要求，并支持服务器主板受控预充放电及机架运行中热插拔，以降低数据中心维护期间服务中断风险。
英飞凌于10月21日表示，公司正在扩大与Nvidia在面向AI数据中心800伏直流供电架构方面的合作，重点聚焦中间总线转换器（IBC）中使用的氮化镓（GaN）芯片。该合作仍属计划/推进中的合作事项，原文未披露具体时间表、出货安排或原因。
据36氪报道，近日具身智能大算力芯片企业辉羲智能宣布，随着Pre-B+及B轮融资相继完成，公司2026年内累计股权融资规模已超25亿元。本轮融资由北京市人工智能产业投资基金领投，北京机器人产业发展投资基金、隐山资本、正心谷资本、金浦投资、建投投资、华泰宝利、慧目圆轮、上河动量基金、国家人工智能产业投资基金等政府基金及市场化投资机构共同参与；顺为资本、元生资本、凯辉基金、商汤国香资本、博华产投、国汽投资、朗玛峰创投、三七互娱、盛奕资本、星连资本、卓源亚洲资本等老股东持续加码。公司表示本轮融资将重点用于新一代具身智能大算力芯片研发，并加快规模化交付及产业生态建设。该事件为融资完成的消息披露，属投资类背景信息，对具体芯片价格与供给的直接影响原文未说明。
总部位于德国慕尼黑的英飞凌科技股份公司正在推进与英伟达（NVIDIA）在面向AI数据中心的800V直流（VDC）电力架构方面的合作。该公告的发布时间恰逢英伟达于10月20日至22日举行的GTC柏林开发者大会，公告聚焦于高压中间总线转换器（IBC）——AI数据中心供电链中最关键、要求最严苛的转换环节之一。原文未说明原因（未说明合作推进的具体原因）。该事件为公告性质，不等于合作成果已实现。
10月21日，英飞凌宣布深化与英伟达的合作，推进面向AI数据中心的800伏直流（800 VDC）供电架构，重点开发高压中间总线转换器（IBC）。英飞凌将利用氮化镓（GaN）功率半导体技术，提高电源转换效率和功率密度，降低能量损耗及散热需求。此次合作延续双方自2025年启动的800伏直流供电架构项目，涵盖中间总线转换及电源路径保护等环节，旨在支持更高功率密度的AI数据中心，并提升服务器机架带电插拔维护能力。
BOS Semiconductors将于10月21日与LG电子和Hana Micron合作开发基于芯片的汽车半导体，涵盖从设计到商业化的整个开发周期。BOS将供应用于自动驾驶的NPU芯片，LG将提供用于车辆控制的基础芯片，Hana Micron将负责封装和测试。
Infineon Technologies与美国碳化硅(SiC)厂商Wolfspeed于10月15日宣布一项新的多年期8英寸SiC晶圆供应协议。该协议将双方现有的供应合作从6英寸衬底技术过渡到8英寸衬底技术，使两家公司能够满足电动汽车(EV)、可再生能源系统以及AI数据中心电力基础设施的未来需求。原文说明此举旨在削减成本并满足不断上升的AI电力需求；该协议为已宣布的供应协议，8英寸过渡的实施完成情况原文未说明。
AMD与Intel于当地时间10月20日宣布，将把双方在PyTorch中的x86 CPU优化工作整合到oneAPI深度神经网络库（oneDNN）中，以简化x86中央处理器（CPU）的人工智能开发。该举措旨在减少AI生态系统的碎片化，并使优化技术更易于获取，让开发者能够更轻松地在AMD和Intel CPU上构建、维护和部署AI应用。oneDNN是一个开源深度学习加速库，最初由Intel开发，现由Linux基金会旗下的UXL基金会管理。此外，AMD与Intel还在AI计算扩展（ACE）方面开展合作，这是x86指令集架构（ISA）的下一代扩展，旨在加速AI计算中的基本运算——矩阵乘法，该技术将通过未来的oneDNN更新集成到PyTorch中。
CoolIT Systems与Stäubli宣布将直插式液冷技术扩展至AI数据中心使用的高功率光收发器。该方案结合CoolIT的CP-OSFP冷板与Stäubri的Mini Quick Disconnect（Mini QD）技术，后者是与Ciena合作开发的，旨在满足下一代OSFP光模块的散热需求。原文未说明该方案是否已量产或部署，属于合作方案公布。
NVIDIA与Cisco宣布联合开发超密小型可插拔（USFP）新型光收发器封装规格，面向下一代AI工厂，旨在支持每通道400 Gb/s的连接。该技术宣称带宽密度为现有每通道200 Gb/s可插拔光模块的四倍，同时提升能效，容量最高可达12.8 Tb/s。此为联合开发与发布性质，尚未表明已实现量产或部署。
据快科技10月21日报道，在x86生态咨询小组（EAG）的推动下，AMD与Intel近日宣布了一项合作：AMD将把其ZenDNN优化技术全面整合进Intel主导的oneDNN开源深度学习库，整合后oneDNN成为PyTorch在x86 CPU上的默认加速后端，开发者不再需要为两家处理器分别维护两套软件路径。此前oneDNN由Intel开发并针对自家芯片深度调优，AMD另维护兼容oneDNN API但内核专为Zen架构编写的ZenDNN分支，混合部署AMD与Intel CPU的服务器集群中开发者需按硬件选择不同库构建。整合后AMD的Zen专属优化将向上游合并至oneDNN主干，开发者依赖一个统一库即可在任意x86芯片上获得最优执行路径。AMD同时以指导委员会成员身份加入管理oneDNN的UXL基金会，从外部贡献者变为核心决策方之一；Intel数据中心战略项目副总裁Jeff McVeigh表示开发者不应为发挥x86 CPU最佳性能而被迫思考独立的软件路径。两家公司还正在联合推进AI Compute Extensions（ACE）矩阵乘法扩展指令集，借助统一的oneDNN，ACE在PyTorch中的支持只需集成一次，而非在两家各自代码路径中重复实现。
中国设备供应商AMEC（中微公司）正通过与SK Keyfoundry和Magnachip进行MOCVD设备测试，寻求进入韩国功率半导体市场，目前处于试验阶段，尚未形成确定的供货合作。AMEC在其国内MOCVD市场占有较大份额，但至今仍无法向三星电子和SK海力士的韩国工厂供货。原文未说明导致其无法供货的具体原因。
电池储能供应商Sungrow正在采用onsemi的SiC功率模块技术，以实现逆变器级效率提升0.4%。来源标题称该技术将公用事业级电池储能效率提升至99%以上。原文未说明除效率提升之外的其他原因或条件。
DeepSeek正与华为展开深度合作，参与影响华为未来人工智能芯片的设计，华为工程师分阶段进驻DeepSeek办公地点，将大模型训练中的实际需求纳入芯片设计决策，相关反馈涉及模型计算任务分配、处理器间数据传输等底层细节，并将被纳入计划于明年年初推出的芯片设计。双方合作的下一步是训练环节的全面切换：DeepSeek计划最早于今年年底开始使用华为昇腾950DT进行预训练，目前相关测试仍在推进。华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，后者将同时用于训练和推理；DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司的最高优先事项之一。软件生态方面，DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，训练中每一个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现。市场份额方面，IDC数据显示2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额已降至34%，华为以28%紧随其后，差距缩至6个百分点；华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。
ASML与Xanadu宣布开展合作，研究先进光刻工艺能否抑制光子量子计算中最关键的工程限制之一——光子损耗。双方将针对Xanadu的光子量子硬件研究先进光刻工艺，重点考察更严格的图形化控制能否抑制损耗机制并改善容错、实用规模机器的前景。该合作计划特别将光学损耗与线边缘粗糙度（LER）联系起来：光刻定义波导及其他纳米光子结构的横向边界，实际边缘中的纳米级偏差会扰动波导折射率边界，将导光耦合到辐射模式或产生背散射，导致传播损耗。ASML贡献光刻成像、工艺窗口、计量和计算校正方面的专长，Xanadu贡献器件需求、光子电路设计和量子级性能数据。原文明确指出：该合作并不意味着ASML在制造量子计算机，公告也未指定生产节点、工具平台或数值损耗目标；这是一项研究工作，旨在理解哪些光刻手段可以制造更低损耗的光子结构，近期成果是工艺知识而非成品容错机器。成功还将取决于封装、光纤到芯片耦合、探测器效率和光源质量，这些仅靠光刻无法解决。
总部位于美国加州El Segundo的Efficient Power Conversion Corp（EPC）表示，其EPC2361 100V eGaN FET已被用于Analog Devices Inc（ADI）的一款高性能降压-升压转换器参考设计，该设计支持4kW功率、高效率。EPC主营用于电源管理应用的增强型氮化镓硅（eGaN）功率场效应晶体管（FET）及集成电路。此为设计应用合作信息，原文未给出价格、供应或需求数据。
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| DDR52026-W13 | $14.89 | −11.2% |
| GPU | $478.20 | +8.2% |
| MCU | $0.68 | −61.7%Unusual |
| MLCC | $0.01 | +54.0%Unusual |
| MOSFET | $0.12 | −82.8%Unusual |
| PMIC2026-W13 | $0.44 | −12.5% |
| SSD/HDD | $288.43 | n/a |