情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
台积电研发quasi-EMIB封装方案，旨在突破CoWoS产能瓶颈并降低成本
台积电正与景硕科技合作开发quasi-EMIB先进封装方案，以应对CoWoS产能严重受限的问题。该方案有望简化制造步骤、缩短生产周期并降低封装成本，帮助台积电在先进封装领域应对英特尔和三星的竞争。
台积电加速1.4nm制程，联手欣兴开发类EMIB封装防守Intel
台积电将1.4nm（A14）量产提前至2028年中，采用第二代GAA晶体管NanoFlex Pro，继续使用EUV而非High-NA EUV。同时与欣兴电子合作开发类EMIB封装技术，以缓解CoWoS产能瓶颈，防止AI芯片客户流向Intel封装平台。
三星锁定六成产能至长期协议，HBM4E样品交付，存储短缺延至2028
三星2026年Q2营业利润暴增1814%，DS部门贡献99.7%利润。HBM4E样品已交付主要客户，HBM4收入预期环比增长3倍。三星将60-70%产能锁定5年长期供货协议，存储短缺预计持续至2028年，2027年将更严重。
NVIDIA联手SK集团锁定HBM4供应链，主权AI工厂模式开启国家级投资
NVIDIA与SK集团宣布超5000亿美元AI合作，涵盖SK Telecom 2GW AI工厂（采用Vera Rubin+HBM4，2027年投运）、SK Hynix HBM4长期供应锁定，以及NVIDIA投资Naver 10亿美元（Brookfield追加90亿美元）。三星与博通另签2000亿美元协议。此举标志着AI基础设施投资进入国家级规模，并深度绑定供应链。
三星电子追加46万亿韩元投资扩建温阳HBM内存生产设施
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AMD反向投资Anthropic 50亿美元，绑定2GW MI450部署，重构AI算力生态
AMD与Anthropic达成战略合作，Anthropic将部署最多2GW AMD Instinct MI450系列GPU，AMD反向投资$50亿。双方将联合优化ROCm软件栈，并利用Claude优化Instinct负载。此举标志着AMD从芯片供应商升级为AI生态投资者，加速AI算力多元化，直接挑战NVIDIA的垄断地位。
NVIDIA千亿投资OpenAI共建10GW AI工厂，Vera Rubin平台深度绑定
NVIDIA与OpenAI签署战略合作，部署至少10GW基于Vera Rubin平台（Rubin GPU、Vera CPU、HBM4、NVLink 6）的AI算力设施，NVIDIA投资最多$1000亿。首批设施2026下半年上线，支撑OpenAI下一代模型训练推理，标志AI算力进入超GW时代。
三星、SK海力士和美光缩减自研CXL控制器计划
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NVIDIA Vera Rubin GPU+CPU完整披露：3360亿晶体管、88核Olympus，智能体AI能效10倍
NVIDIA完整披露Vera Rubin GPU与Vera CPU规格。Rubin GPU基于3nm工艺，3360亿晶体管，HBM4 288GB，智能体AI能效达Blackwell 10倍。Vera CPU搭载88核Olympus，智能体AI任务较Intel Sapphire Rapids快2.2倍。全栈策略强化，对AMD/Intel构成直接竞争。
微软Azure部署AMD Helios全栈AI机架，打破NVIDIA云AI独占生态
微软Azure正式引入AMD Helios机架级AI基础设施，每机架搭载72颗MI455X GPU（432GB HBM4，19.6TB/s带宽）、Venice EPYC CPU和Pensando DPU，并推出ND MI455X v7（推理）、HDv2（预处理）、HXv2（HPC）三个新实例，标志着Azure AI计算从NVIDIA独家转向多供应商策略。
AMD与OpenAI达成6GW算力供应历史性协议 1.6亿认股权证可获10%股权 股价盘前涨35%
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NVIDIA+Nokia联盟打破RAN生态：GPU加速AI RAN 2027年商用
NVIDIA与Nokia联合开发AI RAN技术，利用NVIDIA GPU加速基带处理，通过AI优化波束赋形和频谱管理，目标2028年频谱效率翻倍。该合作标志着电信RAN从专用硬件向GPU通用计算和AI软件定义的重大转型，预计2027年商用部署。
IBM发布0.7nm纳米堆叠技术，三维晶体管架构突破摩尔定律极限
IBM发布业界首个亚1纳米（0.7nm）芯片技术，采用纳米堆叠三维晶体管架构，在指甲盖大小芯片集成近1000亿晶体管，密度是2nm芯片的2倍。该技术实现50%性能提升或70%能效提升，并支持40% SRAM缩放，为AI芯片存储墙提供新解。
英特尔18A良率突破85% 获NVIDIA等大单 挑战台积电代工地位
英特尔宣布其18A工艺良率从65%提升至85%，接近台积电N2水平，并已获得NVIDIA、AMD、OpenAI等多家巨头代工订单。其EMIB先进封装良率也达98%，用于NVIDIA Feynman GPU、谷歌TPU等产品。这标志着英特尔代工业务取得实质性突破，可能改变AI芯片制造格局。
Meta Iris芯片9月量产：6个月迭代周期颠覆NVIDIA GPU霸权
路透社确认Meta Iris AI芯片9月量产，2026年底达2.5GW，2027年目标14GW。Meta采用6个月一代的MTIA四代路线图，以自研ASIC节奏对抗NVIDIA年度更新，标志着超大规模厂商从GPU依赖向定制芯片自主的范式转移。
Meta斥资91.7亿美元建加拿大AI数据中心，自研芯片Iris量产启动MTIA四代路线图
Meta宣布在加拿大建设1GW AI数据中心，总投资91.7亿美元。同时披露首款自研AI芯片Iris将于9月量产，标志着MTIA四代路线图启动。Meta计划2027年达到14GW算力，自研芯片以6个月迭代节奏挑战NVIDIA年度更新，旨在削弱对GPU的依赖。
三星GAIA芯片供样，存储中心型NPU能效提升40%挑战AI PC格局
三星发布GAIA AI PC处理器，采用4nm制程和存储中心型NPU设计，将LPDDR5X控制器与NPU紧耦合，实现近存计算，能效比提升40%，算力达50 TOPS，已获微软Copilot+认证，联想计划Q4搭载。
Anthropic启动自研AI芯片，三星2nm代工，算力自主战略加速
Anthropic正式启动自研AI芯片研发，并与三星洽谈2nm代工合作。此举旨在降低对NVIDIA GPU的依赖，优化推理成本，并在IPO前强化技术护城河。加入OpenAI、Google等自研芯片行列，标志AI算力从软件竞赛转向硬件圈地。
Anthropic启动自研AI芯片：软硬一体化锁定推理成本控制权
Anthropic发布Claude Sonnet 5的同时，被曝启动自研AI芯片计划，采用三星代工。此举旨在降低对NVIDIA的依赖，控制长期推理成本，标志着Anthropic从纯软件公司向软硬一体化基础设施企业转型。
Meta转投三星2纳米代工：MTIA ASIC供应链生态重构
Meta与三星合作，将下一代MTIA ASIC代工从台积电转向三星2纳米工艺，计划数十万组规模量产。此举旨在支撑2030年5吉瓦数据中心目标，每六个月推新一代芯片，重构AI芯片供应链生态。