Lumentum演示1060nm VCSEL光互联
Lumentum、Astera Labs和Corning在OCP峰会演示1060nm VCSEL光互联技术，专为AI机架级架构设计。该技术结合了Astera Labs的智能交换机和Corning的多模光纤。
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新光互连技术验证将推动未来AI服务器对高速光模块的需求。
- 相关厂商
- Lumentum Holdings Inc、Astera Labs Inc、Corning Inc
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Lumentum、Astera Labs和Corning在OCP峰会演示1060nm VCSEL光互联技术，专为AI机架级架构设计。该技术结合了Astera Labs的智能交换机和Corning的多模光纤。
新光互连技术验证将推动未来AI服务器对高速光模块的需求。
ClockEdge CTO Zakir Syed介绍其专用于半导体时钟网络的仿真技术，旨在解决复杂设计中保持晶体管级精度的难题。时钟分布网络通常占芯片总功耗的约30%，且电源噪声和波形失真会严重影响时序裕度。
该技术有助于工程师区分真实电气风险与保守假设，从而优化PPA（性能、功耗、面积）目标。
行业正向30GHz以上的毫米波频段及波导技术转移以克服信号损耗。传统互连技术在高频下失效，工程师需重新设计信号路径。
GaN 与 GaAs 在射频领域的替代趋势。
SK海力士HBM混合键合技术遇阻，尚未量产样品。作为全球HBM营收第一的厂商，技术滞后或致客户流失。
SK海力士供应链竞争力，或利好三星先进封装份额。
KnowMade报告显示2026年第二季度功率GaN专利由工业受让人主导，中国大学在创新方面保持强劲。该趋势反映了工业界与学术界在功率半导体领域的研发竞争加剧。
专利布局对长期供应链格局的潜在影响。
Aerix等公司联合启动MOSAIC-5G项目，整合Antevia、AttoCore等组件，获Innovate UK资助310万英镑。旨在解决英国5G组件整合的工程复杂性，通过AI和信号处理技术提升效率。
该研发项目虽提升特定组件技术指标，但尚未对现货市场供需产生直接冲击。
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）。
Altman支持的初创公司Volantis计划利用光子中介层将AI加速器内存带宽提升至240 TB/s，容量达10 TB。该技术通过光波导替代电气互连，突破传统GPU受限于芯片边缘的容量瓶颈。
技术概念，短期无供需影响。
Nvidia正在测试PTFE和HC树脂用于Rubin Ultra NVL576 Switch Tray，计划2027年下半年量产。此举旨在寻找玻璃基板替代材料以优化AI服务器性能。
PTFE及HC树脂材料供应商。
台积电与日月光在OCP APAC及SEMICON峰会强调3D IC量产就绪与生态合作。行业重心从未来趋势转向生产现实，聚焦混合键合与SoIC技术。
先进封装产能布局与供应链整合。
英特尔于2022年提交专利，拟将Micro LED集成至CPU封装。该方案基于玻璃基板与TGV技术，旨在实现动态光效与状态指示。
英特尔玻璃基板技术长期布局，但当前无现货交易影响。
英国半导体加速器重组并聚焦AI硬件、RF及SST等关键技术。该中心旨在通过支持先进封装、光子学和量子技术，增强主权能力和供应链韧性。
（中性影响）。
海光芯诚与北大等共建光互联实验室，聚焦硅光芯片与封装。该实验室旨在构建全链条研发体系。
光通信技术长期研发投入增加，利好硅光产业链。
慕尼黑工大等机构与Applied Materials合作发表技术论文，对比A7 CFET与A10 Nanosheet FET。研究利用物理模型评估从寄生RC到芯片可靠性的系统-技术协同评估流程。
该技术进展属于研发背景，短期内对现货市场供需无直接影响。
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。
AMD在Linux驱动中添加GDDR7支持，为RDNA 5显卡做准备。GDDR7速度可达36-48 Gb/s，远超当前GDDR6的20 Gb/s，旨在提升带宽和能效。
GDDR7长期需求，但当前现货市场影响中性，需关注后续产能规划。
ChipAgents与ADI展示AI验证加速，Bug定位缩短至分钟级。面对芯片设计复杂度激增与工程人力不足的矛盾，Agentic AI通过多智能体系统优化验证流程。
该技术趋势主要提升研发效率，对短期供需与价格影响有限。