IBM与西门子合作推进nanostack晶体管架构，目标迈向制造
IBM与西门子将开展合作研究，开发IBM的nanostack晶体管架构，目标是将该设计推向制造阶段。两家公司称该工作可能影响全球芯片性能、能效和人工智能计算，因其旨在解决7埃节点之后的设计、仿真、光刻和生产挑战。此为合作研究计划，尚未涉及实际制造。
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IBM与西门子将开展合作研究，开发IBM的nanostack晶体管架构，目标是将该设计推向制造阶段。两家公司称该工作可能影响全球芯片性能、能效和人工智能计算，因其旨在解决7埃节点之后的设计、仿真、光刻和生产挑战。此为合作研究计划，尚未涉及实际制造。
Flip Electronics与Synaptics达成授权分销协议，覆盖嵌入式计算、无线连接和传感元器件。原文未说明协议生效日期、财务条款或原因。该事件来自EE Times Asia的报道，仅为分销网络扩张消息，未涉及具体元器件型号或数量。
Clunix与NeoAI Cloud签署谅解备忘录，计划在浦合AI数据中心构建AI与HPC一体化运行环境，Clunix将把其AI与HPC管理技术集成到NeoAI Cloud正在建设的下一代GPU基础设施中，并使用其AI编排平台NovaTier建立裸金属GPU集群供给、AI与HPC一体化工作负载调度以及NVL72等机架级系统的运行环境。该数据中心为全液冷AI专用设施，项目总成本6000亿韩元，一期目标容量40兆瓦，可容纳约10000颗Nvidia下一代Vera Rubin GPU，机架功率密度超过150千瓦，完工时间定于2027年11月；NHN Cloud已预租一半可用容量即16兆瓦并将联合运营。双方还将利用Clunix在制造业和研究领域的HPC客户基础，吸引浦合钢铁、材料、二次电池产业及本地研究机构的计算需求。
Nvidia 和 Mercedes-Benz 在 10 月 15 日当地时间宣布延长战略合作伙伴关系，以共同开发下一代自动驾驶系统。合作将整合 Mercedes-Benz 的汽车工程专长及其 Mercedes-Benz Operating System (MB.OS) 与 Nvidia 的加速计算和人工智能技术，包括 Nvidia Hyperion、Alpamayo 和 Halos。双方还计划开发 Level 4 自动驾驶技术，例如机器人豪华轿车。此外，Mercedes-Benz 在其 MO360 数字化生产系统中使用 Nvidia 技术，以提升全球制造厂的效率和质量。
RAONTECH于10月16日表示，已于10月15日与SN Display签署谅解备忘录（MOU），共同开发面向增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用的下一代微显示技术。双方将研究将钙钛矿色转换技术整合到微型LED和微型OLED显示器中的可行性，以实现超细像素和全彩成像。RAONTECH专注于微显示器和驱动技术，SN Display则具备钙钛矿纳米晶体和色转换技术专长。文中提到，AR用microLED显示器面临在单面板上集成红绿蓝（RGB）像素的挑战，量子点色转换虽可在单面板实现全彩成像，但在生产小于4微米（µm）像素方面存在局限，且转换效率低会降低亮度；SN Display的钙钛矿技术可在厚度低于0.5µm时实现高色转换效率，并支持使用半导体工艺进行精细图案化。两家公司将评估该技术能否作为小于4µm的microLED像素的色转换材料，并将视研究结果考虑扩大合作，共同开发原型和AR/VR显示解决方案。
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。
首程控股宣布投资沛塬电子与元环智能：前者聚焦高密度算力场景下的供电基础设施，专注高功率密度集成电源模组，构建覆盖HVDC、IBC、VRM/VPD及高性能DC/DC的端到端产品体系，并已建成2000平方米研发办公及研发实验中试线；后者专注AI for AI递归自我改进系统研发。文中背景称，北美四大云厂商2026年合计资本开支指引达7100亿-7500亿美元，同比增长超过70%，国内头部四家云厂商AI相关资本开支合计超过4300亿元；2026年一季度国内AI算力需求同比上涨417%，而供给增速仅为128%。文中还提到，AIDC建设成本中供配电系统占比达55.6%，运营成本中电费占比达56.7%，智算中心单机架功率可达传统IDC的3至5倍。此外，首程控股在泛机器人产业链累计投资超过20亿元，覆盖宇树科技、银河通用、星海图、加速进化等20余家企业，投资组合估值增长约4倍；2026年7月战略投资烁光精密切入AI算力光互连上游环节，6月旗下基金投资智子芯元。
onsemi与Sungrow宣布将onsemi的EliteSiC混合功率模块技术集成到Sungrow的PowerTitan 3.0储能平台，用于电网级储能系统的高功率DC-AC转换。据onsemi称，与上一代平台相比，新架构将逆变器级效率提升0.4个百分点，支持额定功率最高450 kW的功率转换单元，峰值效率超过99.3%。onsemi的分析显示，在100 MW电池储能装置中，0.4%的效率提升每年可节省超过475 MWh电量（与上一代模块相比）。该SiC混合技术结合碳化硅与硅功率器件，采用三级逆变器架构，提供更高功率密度和更好热性能。双方曾在平台开发、系统优化、工程验证和资格认证方面合作，此次采用建立在两家公司既有的战略关系之上。
据36氪从多位产业人士处了解，物理AI算力芯片公司新芯航途XHEART近日完成战略轮融资。本轮融资引入雷诺集团首次投资，奇瑞汽车追加投资，长鑫科技也参与了本轮融资。据悉，新芯航途XHEART已获历史总融资额约50亿元。原文未说明原因。
HD Hyundai Electric于10月16日表示，其于前一天在韩国京畿道城南市的HD Hyundai全球研发中心与LG CNS签署了谅解备忘录（MOU），就数据中心电力基础设施和智能工厂开发展开合作。双方将建立系统，以整体包形式供应AI数据中心所需的电力设备和配电设施，并将共同寻找商机、争取韩国国内及海外的数据中心电力基础设施项目合同。双方还考虑将LG CNS的AI、云和数据分析技术整合到HD Hyundai Electric的电力监控平台中。在制造方面，合作将聚焦HD Hyundai Electric清州配送园区（Cheongju Distribution Campus）的生产和物流自动化，HD Hyundai Electric提供制造现场数据，LG CNS应用其制造AI及工艺和物流自动化技术。合作尚属签署MOU阶段，属于计划性合作，具体合同和落地尚未实现。
Gaonchips于10月15日宣布加入Arm Total Design for Physical AI，成为首家参与该倡议的韩国设计解决方案提供商，作为技术合作伙伴支持Arm-based半导体在物理AI应用中的实施，并将通过硅到系统的合作提供从芯片设计到系统实施的全过程支持。原文未说明原因。
沃尔沃汽车与英伟达正在扩大双方的合作关系，为未来沃尔沃车型开发自动驾驶技术。该系统设计用于处理高速公路、城市街道和停车场景，并将逐步引入eyes-off（脱眼）和mind-off（脱心）驾驶功能，结合沃尔沃的安全专长与英伟达的传感器、计算和软件能力。原文未说明原因。
2026年10月16日，西班牙深技术初创公司Qilimanjaro Quantum Tech宣布完成其Series A融资首轮闭环，金额约为2000万欧元（实际为1960万欧元），由Indra Group通过IndraMind领投1000万欧元，西班牙技术转型协会（SETT）再投资960万欧元。公司表示新资金将用于扩大和工业化其量子计算机，推进新一代芯片研发，提升制造和部署能力，并计划在2026年第四季度完成剩余融资，引入Avançsa及其他现有投资者。
三星在印度的半导体研发中心三星半导体印度研究院(SSIR)与印度科学理工学院(IISc)于2026年10月15日在IISc位于Bengaluru的校园内共同为量子研究实验室举行启用仪式，该实验室旨在建设印度在量子技术与先进半导体领域的研究能力。
kt cloud 宣布将于10月7日参与位于仁川清na的50兆瓦人工智能数据中心项目，担任设计、建设和运营（DBO）合作伙伴。项目计划于本年第四季度开工，2030年第一季度完工。kt cloud 负责数据中心设计咨询、主要机电管道工作、调试以验证可靠性和运行性能以及后续运营。现代工程将作为联合施工承包商，负责建筑、土木、园林、景观、电信以及机电管道施工。kt cloud 称数据中心将有两层地下室和十一层地上楼，而现代工程则称有四层地下室和十一层地上楼，完工时间分别为2030年第一季度和2029年下半年。
Meta于10月15日发布开放权重人工智能模型Muse Spark Open，并与苹果合作，针对Mac Studio优化该模型的本地运行方案。该模型拥有8160亿个总参数，采用稀疏激活设计，每次推理实际激活约420亿参数，支持长达100万Token的上下文窗口，重点面向编程、复杂推理和AI代理任务。用户可通过两台搭载M5 Ultra芯片、各配备512GB统一内存的Mac Studio运行该模型，系统约1TB统一内存，每台设备的M5 Ultra芯片具有最高1.2TB/s的内存带宽；苹果的MLX机器学习框架提供支持，Meta对模型进行了相应调整。需注意：配备512GB统一内存的Mac Studio尚未正式推出，预计将在10月底上市；现有配备256GB统一内存的高端Mac Studio价格已超过1万美元，两台512GB版本组成的系统预计将是一项昂贵的投入。该模型也可通过Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter和Together AI等云端平台调用，权重文件可通过Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face和Microsoft Foundry Models获取；其许可仅允许有限商业使用，商业部署前需确认符合许可条款。原文未说明此次合作之外的价格或供需原因。
据韩国ZDNet援引业内人士，三星电子正考虑为OLED版Galaxy手机的显示驱动芯片（DDI）增加第二家代工供应商，以降低对台湾联电（UMC）的依赖，并可能从2027年底起在部分中低端Galaxy A系列手机中采用格芯（GF）生产的DDI。目前相关芯片由三星系统LSI部门设计、全部交由UMC以22纳米制程代工；三星据称正评估让GF使用22纳米或28纳米制程代工，候选产能涉及新加坡和德国工厂，但具体设计导入、验证及量产安排尚未公布，三星和GF也未正式确认合作，2027年底的时间点仅为业内预计。报道称此调整与存储器需求旺盛带动成熟制程产能吃紧有关：三星7月推出Galaxy Z Fold8后市场需求高于预期，曾要求UMC加急生产，但UMC的22纳米产线已接近满载，三星因此将原定9月Fold8零部件生产计划中的约10%顺延至10月，并据称动用了原本留给下一代产品开发的部分DDI库存。此次调整针对OLED Galaxy手机DDI的晶圆制造，并不意味着三星将把自家芯片设计业务或全部手机处理器转交给GF。
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%。
媒体从知情人士处获悉，德国联邦政府计划与美国芯片厂商英伟达开展大规模合作，目标是奠定实体人工智能（可用于机器人、自动驾驶车辆训练）落地基础，并训练具备国际竞争力的高性能工业大模型。德国联邦政府准备投入数亿欧元推进该项目，资金将用于采购算力、训练全新AI模型，英伟达方面显然也将提供配套支持，包括派驻工程师。约12家德国企业计划参与该项目，包括西门子、奥迪以及AI企业黑森林实验室（Black Forest Labs）。联邦政府计划于下周在“投资德国”投资峰会上正式公布这项合作；英伟达CEO黄仁勋预计周一抵达柏林，总理默茨与英伟达总裁将于周一晚间在柏林发电厂活动现场的招待会上会面，闭门会谈后还将与梅赛德斯集团首席执行官奥拉·凯勒纽斯举行三方会晤。该协议将依托尚处于起步阶段的Soofi项目展开，Soofi是“Sovereign Open Source Foundation Models（主权开源基础模型）”联盟的缩写，该联盟于2025年9月由科研机构、高校与AI企业共同发起，目标是开发并训练新一代高性能人工智能基础模型。此项合作目前仅为计划，尚未正式公布。
Navitas Semiconductor宣布与NVIDIA合作开发一款24 kW、800 VDC转12 VDC的电源传输板(PDB),面向下一代AI数据中心基础设施，基于Navitas的GaNFast技术，支持NVIDIA MGX生态系统，可将电源直接传送给高性能计算处理器(xPU)。该方案计划在2026年OCP全球峰会的NVIDIA AI Factory MGX Wall合作伙伴展示区展出。此板为Navitas此前与NVIDIA合作发布的20 kW、800 V转6 V电源板的后续产品，两者均支持高压直流配电过渡及GaN和SiC技术在AI基础设施中的应用。新板设计目标为最高24 kW输出、满载效率97%、功率密度超过2,000 W/in³,采用NVIDIA 400 mm × 60 mm外形规格，可集成在计算主板靠近xPU处；采用单级转换架构，直接将800 VDC转换为12 VDC,省去常规50 V转12 V中间总线转换器(IBC)级，减少转换步骤、功率损耗和元件数量；12 V输出向VRM供电。初级侧功率级使用16颗NV6034 GaNFast FET(650 V耐压、18 mΩ导通电阻)，采用堆叠半桥拓扑和8 mm × 8 mm双冷却DFN封装。
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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 |