英伟达据悉成功从人工智能初创公司Modal赢得CPU芯片订单
据报道，英伟达成功从快速增长的人工智能初创公司Modal赢得中央处理器(CPU)芯片订单。Modal此前完全依赖英特尔和AMD芯片，这一订单初步表明，英伟达进军长期由英特尔和AMD这两家竞争对手主导的市场已取得成效。（消息来源：财联社；原文未说明原因）
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据报道，英伟达成功从快速增长的人工智能初创公司Modal赢得中央处理器(CPU)芯片订单。Modal此前完全依赖英特尔和AMD芯片，这一订单初步表明，英伟达进军长期由英特尔和AMD这两家竞争对手主导的市场已取得成效。（消息来源：财联社；原文未说明原因）
快科技10月17日消息：新中国成立以来首条国家层面统筹建设的通江达海运河——平陆运河于2026年9月16日正式通航。海光信息以CPU+DCU双芯算力底座，为全国首条全生命周期数字孪生智慧运河提供国产算力支撑。此前西江船闸、平陆运河船闸与北部湾港长期独立调度，人工排档一套方案需20至30分钟。平陆云采用海光双芯架构：海光C86 CPU作为通用计算主力，承载工程基础调度与全域值守，凭借对x86生态的兼容实现主流操作系统与云平台零改造平滑迁移；海光DCU专项承接AI分析、数字孪生渲染等智能算力任务，支撑船闸智能调度与航道AI感知。海光CPU内置专用安全硬件，原生支持国密算法并采用抗量子密码混合架构；南宁中心与青年中心构成双中心高可用架构，保障船闸远程控制7×24小时运行。依托该算力底座，广西建成江河海一体化调度平台落地算法排档，实现一次申报、统一计划、全线通过，134.2公里航道实现可视、可算、可控。平陆运河通航后，西南地区货物出海航程缩短560公里以上，综合物流成本降低18%至30%，每年可为社会节约运输费用超50亿元。
铁器设备（Iron Device）宣布将于10月15日参与由韩国贸易产业资源部（MOTIR）主导的政府支持研究项目，开发用于机器人手的端侧AI计算模块。项目总预算约52.5亿韩元，自今年8月持续至2029年底，旨在研发低功耗SoC（集成CPU、GPU、NPU），使面积比英伟达Jetson Orin Nano降低约59%、能效提升三倍，并将传感器数据到运动控制的延迟降至20毫秒以内。公司计划独立销售该模块给国内外人形及工业机器客户，预计可降低客户机器人系统成本超过25%。
据经济日报报道，NVIDIA在加州圣何塞举行的OCP全球峰会上宣布计划推出每通道400Gb/s的光模块规范，并与思科合作开发超密集小型可插拔（USFP）规范，设计目标为支持每通道400Gb/s。两家公司表示，新设计预计可提供现有每通道200Gb/s光器件4倍的带宽密度和1.3倍的能效，并有通往12.8Tb/s总容量的路径；双方计划建立开放行业规范，可能促使主要云服务商采用，为可插拔光模块市场带来新机会，经济日报点名Luxnet与PCL Technologies为潜在受惠者。上述4倍与1.3倍数据为公司预期，事件仍处于规划/规范制定阶段。报道另提及：Meta在其下一代IcePack液冷网络机架的IceCube平台采用NVIDIA Spectrum-6交换机芯片；NVIDIA独立Vera CPU MGX机架已进入量产并开始出货，采用台积电3nm制程，据报性能较传统x86 CPU高50%、每瓦性能为其两倍；Commercial Times列出12家台湾Vera CPU MGX机架合作伙伴，包括富士康、广达旗下QCT、纬创、纬颖、英业达、仁宝、和硕、神达、华硕、技嘉、微星及华擎旗下ASRock Rack；NVIDIA并在第三代MGX 1.2规范下开放Vera Rubin机架与算力托盘设计，算力托盘模块化液冷设计移除内部线缆、软管与风扇，组装与维护时间从数小时缩短至数分钟，并支持最高5000安培以提升功率密度。
Anthropic与Akamai签署7年116亿美元算力协议，采购CPU算力。随着AI服务对通用芯片需求增长，数据中心布局加速。
通用CPU需求，验证AI算力资本开支强劲。
Akamai与Anthropic签署116亿美元七年算力协议，预计资本支出55亿美元。该订单创Akamai历史纪录，将主要用于服务器、芯片及网络设备采购。
将显著提振公司云业务收入预期及股价表现。
欧康诺与海光信息联合开发国产化内存存储芯片测试平台，预计年底发布。该项目以海光CPU为核心，结合存储厂商底层技术与欧康诺自研整机，旨在解决国产化测试瓶颈。
该合作有助于提升国产存储芯片测试能力，加速国产替代进程。
英特尔14A制程获苹果、英伟达等八家巨头评估，旨在分散供应链风险。该技术融合RibbonFET与High-NA EUV，相比18A节点功耗降低25%-35%。
目前处于技术验证期，尚未转化为确定性订单，台积电短期仍主导。
AMD深化区域AI战略，聚焦边缘AI与AI PC，以应对Nvidia因出口管制退出中国高端AI加速器市场。此举标志着AMD从传统CPU/GPU销售转向边缘平台及本地开发者生态。
AMD AI产品需求。
OpenAI计划让三星代工其下一代AI芯片，与台积电形成双供应商模式。现有Jalapeño芯片已在台积电量产，下一代芯片研发接近流片。
表明AI算力需求巨大，利好三星代工产能利用率及台积电长期订单。
AMD收购AI芯片初创公司Taalas，其HC1芯片在TSMC 6nm工艺下实现每秒16,960 tokens的推理速度，性能较Nvidia GPU提升48倍。该技术通过将模型权重直接蚀刻进硅片，旨在提升AI推理效率并降低功耗。
此举强化了AMD在AI硬件领域的竞争力，可能改变未来AI加速器市场的供需格局。
英特尔与Fortinet合作在Intel 4节点代工SP6防火墙ASIC，Fortinet成为英特尔4nm首名外部客户。该芯片采用Chiplet设计，区别于现有单芯片SP5，预计2026年Q3-Q4量产。
标志着英特尔4nm节点正式获得外部订单，验证了其先进封装与设计能力，利好英特尔代工业务。
Chips&Media与北美科技巨头签署AV2解码器IP授权协议，涵盖H.264/AVC、H.265/HEVC及AV1标准。
AV2生态商业化，但短期对现货价格无直接影响。
AMD与Rackspace签署协议，计划在2026年至2028年间部署30兆瓦的AMD AI算力，涵盖Instinct GPU和EPYC CPU。该合作旨在为医疗等受监管行业提供受控的AI基础设施，整合了AMD的硅层技术与Rackspace的云运营模式。
AMD AI芯片需求，验证了MI355X及MI350P等产品的市场潜力。
高通正与字节跳动洽谈定制芯片设计，目标于今年年底前启动量产。受智能手机市场低迷影响，高通正加速布局数据中心ASIC业务。
高通未来ASIC市场份额，有助于对冲手机业务下滑风险。
SpaceX与Anthropic及谷歌签署算力租赁协议，年化收入达260亿美元，涉及超33万块英伟达GPU。此举旨在为750亿美元IPO提供资金支持，并证实了AI算力基础设施的强劲需求。
算力租赁业务爆发式增长，直接利好英伟达等AI芯片供应商的出货与估值。
英特尔CEO Lip-Bu Tan获英伟达50亿美元注资，14A节点进度提前。此前破产担忧曾导致人才流失，但资金注入与18A良率月增7%已扭转局面。
资金到位与产能路线图优化，预示英特尔晶圆代工业务复苏前景向好。
英特尔EMIB封装技术良率突破90%，谷歌TPU v8e及Meta自研CPU计划采用。随着台积电CoWoS产能持续紧张，英特尔正通过先进封装技术缩小与台积电的差距。
英特尔先进封装订单落地情况，台积电亦计划2027年扩产60%以应对需求。
Meta与AWS签署协议采购Graviton5 CPU。随着AI从模型训练转向自主代理，CPU在复杂计算中的重要性提升。
CPU市场需求预期。
英特尔CEO Tan表示将与SpaceX及特斯拉合作，TeraFab项目拟授权英特尔14A节点以降低制造成本。
战略合作尚无明确价格影响。
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All teardowns| Analog | $0.68 | −5.9% |
|---|---|---|
| Connector | $0.75 | +0.2% |
| CPU | $386.74 | −21.3% |
| DDR4 | $88.40 | −0.2% |
| 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 |