情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
NVIDIA发布Rigel CPU核心：单线程性能成Agentic AI新控制点
NVIDIA首次披露Rosa CPU架构，采用自研Rigel核心（Arm v9.2），专为Agentic AI工作负载优化单线程性能，配套Feynman GPU（1.6nm，50 PFLOPS）于2028年推出。该战略将CPU从核心数量竞赛转向串行延迟优化，直接威胁AMD EPYC和Intel至强数据中心基本盘。
AMD亮出Zen 6/7与MI400/500路线图，以HBM4和2nm向NVIDIA Rubin发起总攻
AMD在2026年财务分析师日上公布Zen 6/7 CPU和MI400/500 GPU路线图，采用台积电2nm制程和HBM4内存。MI400系列内存容量达432GB，带宽19.6TB/s，FP4算力40PFLOPs，直接对标NVIDIA Vera Rubin架构，意图通过年度迭代和高性能指标打破AI市场垄断。
NVIDIA Vera Rubin定档2026年7月出货，AI算力迭代但架构未变
NVIDIA确认其下一代AI计算平台Vera Rubin将于2026年7月启动出货，面向微软、谷歌等大型云厂商。该平台采用先进制程，旨在提升AI训练与推理性能，是继Hopper、Blackwell之后的又一迭代产品，但未引入根本性架构变革。
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。
三星重启1.4nm制程：追赶台积电，提前绑定设备供应链
三星电子重启1.4nm（SF1.4）制程商业化，已要求设备厂商提前研发配套工具。该节点将采用高NA EUV光刻机和GAA晶体管，产线落地NRD-K园区。此举意在追赶台积电和英特尔，但量产时间未定。
Etched发布Transformer专用ASIC Sohu：推理性能声称达H100的20倍，正面冲击NVIDIA垄断
AI芯片初创公司Etched推出首款Transformer专用ASIC芯片Sohu，采用台积电N4P工艺，搭载144GB HBM3E。通过将注意力机制固化于电路，实现8卡服务器运行Llama 70B吞吐量达H100的20倍，每美元性能为140倍。累计融资8亿美元，首批机柜今夏出货，直接挑战NVIDIA推理市场地位。
OpenAI联合博通发布Jalapeño推理芯片，9个月流片，2027年量产，直指GPU替代
OpenAI与博通合作推出首款定制推理芯片Jalapeño，采用自研大模型辅助设计，9个月完成从架构到流片。早期测试显示性能/瓦特显著优于现有方案，计划2027年规模化量产，标志着AI模型公司垂直整合芯片进入新阶段。
三星电子加速1.4nm制程研发，引入High-NA EUV光刻机
三星电子重新加速1.4nm（SF1.4）工艺研发，计划2028-2029年量产，已从ASML引进High-NA EUV光刻机并部署于NRD-K研发中心。同时针对第12代V-NAND订购设备，采用晶圆堆叠结构。此举旨在追赶台积电和英特尔，争夺AI芯片代工订单。
TSMC联合ASML/imec首次实现300mm晶圆二维材料CMOS集成，50nm CPP破冰
TSMC、ASML与imec在VLSI 2026上首次展示300mm晶圆二维材料晶体管集成工艺，实现50nm接触栅极间距（CPP）的MoS₂ nFET和WS₂/WSe₂ pFET，沟道长度28nm，良率94%。这标志着二维半导体从实验室走向产业化的关键里程碑。
台积电引入华邦电子入WoW封装供应链，打破三大DRAM厂垄断
华邦电子(Winbond)加入台积电晶圆对晶圆(WoW)3D堆叠先进封装供应链，成为继三星、SK海力士、美光后的新DRAM晶圆供应商。此举旨在降低对国际三大记忆体巨头的依赖，增强AI芯片封装供应链韧性。华邦提供DRAM晶圆与台积电逻辑晶圆垂直堆叠，其CUBE方案提供8GB容量和256GB/s带宽。
三星与SK海力士十年4.4万亿投资，AI存储与代工军备竞赛升级
三星电子与SK海力士宣布未来十年超1000万亿韩元（约4.4万亿人民币）投资计划，重点用于HBM4内存扩产、3nm GAA工艺良率提升及新建AI芯片工厂。此举旨在巩固HBM双寡头地位，并缩小与台积电在先进制程代工市场的差距，全球AI基础设施供应链成本结构将受深刻影响。
台积电押注CoPoS与玻璃基板：封装范式从晶圆级转向面板级，AI芯片TCO迎来拐点
台积电正以CoPoS（面板级封装）技术取代CoWoS，采用750x620mm方形面板和玻璃芯基板，单位面积成本降低20-30%，计划2028年量产。此举将根本改变AI芯片封装的经济性和产能规模，AMD Zen 7将率先采用。
谷歌TPU v9转单联发科，博通AI芯片霸权遭系统性拆解
谷歌将TPU v9改版Humufish独家设计整合订单从博通转向联发科，后者负责I/O芯片设计及封装整合。此举配合分芯代工策略（台积电N2计算裸片、三星2nm I/O裸片），标志着谷歌正系统性构建多供应商、多制程的弹性AI芯片供应链，直接瓦解博通在定制ASIC领域的统治地位。
Arm自研AGI CPU联合Meta，生态位从授权商转向芯片供应商
Arm发布首款自研数据中心CPU——136核、3纳米AGI CPU，专为AI推理设计，Meta作为联合开发者将全面部署。该芯片基于Neoverse V3平台，声称比x86机架性能高2倍，降低数据中心AI资本支出。Arm生态从IP授权转向直接芯片销售，重新定义与超大规模客户的协作模式。
Apple打破封闭：Private Cloud Compute扩展至Google Cloud，采用NVIDIA机密GPU
Apple在WWDC 2026宣布将其Private Cloud Compute（PCC）扩展至Google Cloud，利用NVIDIA GPU的Confidential Computing能力进行安全AI推理。这标志着Apple AI基础设施从自有数据中心向第三方云的策略性转变，同时M6 Neural Engine性能提升。
Arm自研AGI CPU需求翻倍，直指AI推理控制权争夺，x86阵营面临架构级威胁
Arm将其首款自研数据中心CPU——AGI CPU的需求预期翻倍，预计2027-2028财年收入超20亿美元。该芯片基于136核Neoverse V3平台，采用3nm工艺，专为智能体AI推理设计，声称每机架性能比x86高2倍以上。Meta为主要合作客户，OpenAI、Cloudflare等已确认采用。这标志着ARM从IP授权商向直接芯片供应商的战略转折。
台积电三重压力：客户分流、专利诉讼与EUV路线抉择
台积电面临运营、法律和商业三重压力：谷歌将下一代AI芯片Icefish部分生产分给三星，美国ITC专利调查威胁进口限制，以及熟练工人、水电等资源瓶颈。台积电确认2029年前不购买高NA EUV，通过多重图案化实现2纳米，节省数十亿美元。
三星3nm GAA良率破80%获英伟达订单：台积电垄断遭挑战
三星电子宣布其3纳米GAA工艺良率突破80%，并成功获得英伟达部分中端GPU订单。这是三星在先进制程商业化的重要里程碑，标志着其SF3工艺达到可量产水平，旨在降低英伟达对台积电的依赖。
Arm自研AGI CPU营收目标翻倍，从IP授权商到芯片直供商的战略转折
Arm 2026财年营收49.2亿美元创纪录，将AGI CPU（136核，3nm，300W）收入预期翻倍至2028年超20亿美元。该处理器与Meta联合开发，专为AI Agent设计，已获OpenAI等关注。此举标志Arm从IP授权向自研芯片转型，并引发FTC反垄断调查。
台积电产能告急引发代工格局重塑：谷歌AMD特斯拉转向三星先进制程
由于台积电先进产能持续吃紧至2027年，谷歌、AMD、特斯拉等巨头转向三星寻求3nm/2nm代工服务。三星代工市场份额有望从6.5%获得结构性突破，全球芯片供应链从单一依赖走向多源化，但良率和信任仍是关键挑战。