JEDEC定硅光标准，TSMC量产200Gbps调制器
JEDEC发布首个硅光可靠性标准JESD264，规范调制器与波导测试。该标准填补光学测试空白，解决多芯片模块的热应力与对准问题。
关注
（技术标准化推动行业应用，短期供需无显著变化）。
- 相关厂商
- JEDEC、TSMC、Samsung Electronics、MAtek
- 影响评分
- 10 / 100，低影响
JEDEC发布首个硅光可靠性标准JESD264，规范调制器与波导测试。该标准填补光学测试空白，解决多芯片模块的热应力与对准问题。
（技术标准化推动行业应用，短期供需无显著变化）。
台积电LC Lu在OIP论坛提出AI芯片设计路线图，聚焦纳米片晶体管与先进封装。为解决AI训练与推理的功耗瓶颈，路线图强调逻辑与内存集成及光互连技术。
长期技术演进利好先进封装与HBM产业链，但短期无具体供需数据。
AMD在Linux驱动中增加GDDR7支持，确认RDNA 5架构开发。此次更新涉及IH 8.0、NBIF 7.10等新IP模块，但未提及具体产品发布时间。
虽为技术预研，但预示未来GPU及高带宽内存需求预期。
小米玄戒O3芯片已实现PC级BCn纹理格式硬件级支持。该功能允许在移动设备上原生渲染PC游戏纹理，无需CPU中转，解决了兼容性障碍。
这表明小米正在为全场景生态（手机、平板、迷你主机）进行战略布局，但短期内对现货市场无直接影响。
文章描述了一种单一软件控制内核的处理器架构，在一个执行流水线中处理矩阵、向量和标量代码。这是半导体工程报道的一种新型处理器技术趋势。
该技术有望推动未来处理器架构创新，但短期内对现货价格无直接影响。
Velaura公司宣称其技术可将AI算力功耗降低2X至4X。该技术主要针对算术计算单元，占XPU功耗的40%-70%。
随着算力成为AI瓶颈，能效提升有望刺激相关芯片需求。
英特尔18A-P工艺通过Power Boost和应变工程，将RibbonFET和PowerVia性能提升至第一代以上，功耗降低18%，开关速度提升12%。该工艺在保持设计兼容性的前提下，通过优化接触电阻和互连层，实现了更高的晶体管驱动电流。
该技术升级将增强英特尔代工服务的长期竞争力，但短期内对现货市场价格无直接影响。
Architect Labs在两周内完成了名为Redwood的AI加速器验证，该芯片专为边缘设备设计。尽管基于三星8nm工艺的模拟数据显示其性能优于Nvidia Jetson Orin Nano，但目前仍为FPGA原型。
Keysight首席技术官Jonathan Wright探讨多物理场工作流与AI的融合，指出当前工程团队在AI验证方面存在盲区。
工程软件领域的技术演进趋势。
三星代工宣布推迟1.4nm工艺量产至2029年，并坚持使用2nm工艺三年。TSMC计划在2026年H2量产1.6nm A16工艺，三星则推迟High-NA EUV的应用。
该消息属于技术路线图调整，对当前现货价格无直接影响。
神经形态芯片因融合存储与计算架构而面临侧信道攻击等安全挑战。与传统处理器不同，这种脑机架构使硅片和时序电路暴露于新型网络威胁之下。对当前交易决策无直接影响。
AMD Zen7架构（代号Snowmass）预计2028年年中发布，采用台积电1.4nm工艺，核心数达384个，IPC提升15-25%。该架构将采用台积电A14工艺及3nm/4nm混合芯粒设计，进一步强化AMD在服务器领域的竞争力。
长期技术路线图确认，强化AMD在高端服务器市场的竞争力。
Blaize推出Graph Streaming Processor (GSP)架构，旨在减少AI推理中的数据移动。该公司主张通过混合AI策略，利用硬件调度器优化数据流，而非单纯堆砌算力。
目前仅处于技术概念阶段，对短期现货价格无直接影响，属于AI芯片架构创新趋势。
吕贝克大学研究人员发布SPARC框架，用于预硅片电源侧信道泄漏的自动化根本原因分析。该工具利用宏单元级信息流跟踪增强阴影逻辑，以标记开关活动并定位泄漏源。
此技术进展属于研发范畴，目前对现货市场价格及供应链无直接冲击。
英伟达部署Vera处理器加速下一代CPU和GPU的EDA流程，旨在应对日益增加的芯片设计复杂度挑战。
（关注）：提升研发效率，但无直接供应影响。
BEOL集成磁技术通过在CMOS晶圆上沉积磁薄膜和导电绕组，将无源元件嵌入半导体制造工艺。该技术利用标准金属互连步骤和低温沉积工艺，制造平面螺旋或环形微型电感器，减少寄生电阻和电感。
第3部分详解CXL内存扩展器验证流程，涵盖系统RAM与设备DAX集成模式及调试工具使用。文章回顾了引导路径以区分传输缺陷与配置错误。
CXL内存扩展器技术验证进展。
SK海力士通过美国子公司招聘3D堆叠DRAM-on-Logic工程师，并与客户合作开发。该技术旨在解决移动AI的高带宽与低功耗瓶颈，SK海力士正与台积电推进HBM4及下一代架构研发。
（技术路线图更新，短期供需无直接影响）。
文章指出触觉感知是物理AI的关键瓶颈，机器人需通过多模态传感实现安全交互。这预示着触觉传感器和力传感器在机器人领域的需求将显著增长。
触觉传感器需求前景看好。
台积电A14工艺性能与256Mb SRAM良率逼近90%，较四月提升约5%与10%。得益于N2代GAA技术的经验积累，A14开发进度显著快于N2。
AI与HPC客户强劲需求，但良率提升可能缓解未来供应压力。
爆款新品里，到底装了谁的芯片？拆开，一颗一颗给你看。
全部拆解| Analog | $0.68 | −5.9% |
|---|---|---|
| 连接器 | $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%异常波动 |
| MLCC | $0.01 | +54.0%异常波动 |
| MOSFET | $0.12 | −82.8%异常波动 |
| PMIC2026-W13 | $0.44 | −12.5% |
| SSD/HDD | $288.43 | 暂无 |