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。
MediaTek联手阿里云，天玑平台端侧部署通义千问小模型
MediaTek与阿里云合作，在天玑9300/8300移动平台上完成通义千问大模型小尺寸版本的端侧部署，支持离线多轮对话。此举旨在通过NPU优化和SDK整合，抢占端侧AI推理控制权，直面高通竞争。
英伟达否认Kyber NVL144延期，但78层PCB工艺瓶颈暴露AI硬件物理极限
英伟达官方否认Kyber NVL144机架延期至2028年的报道，但SemiAnalysis披露的78层超高密度PCB中板制造瓶颈及Rubin Ultra取消，揭示了下一代AI集群在信号完整性与物理制造上的硬性天花板，为AMD与Google留下战略窗口。
NVIDIA Kyber NVL144延迟至2028年：PCB中板制造瓶颈暴露AI规模扩展隐形天花板
半导体研究机构SemiAnalysis披露，NVIDIA下一代机架级AI架构Kyber NVL144因78层正交背板（PCB中板）制造工艺挑战延迟超12个月至2028年。过渡方案NVL72x2因运维负担被取消，4芯片版Rubin Ultra也已取消，NVIDIA在规模扩展域出现产品空白期。
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。
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。
英伟达RTX 5080公版显卡将在BW2026限量发售，售价8299元
...
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。
Anthropic与三星洽谈2nm AI芯片代工，意在打破NVIDIA CUDA控制
Anthropic正在与三星洽谈采用2nm工艺及先进封装技术定制AI芯片，并已招募OpenAI芯片核心工程师。此举旨在减少对NVIDIA GPU的依赖，掌握底层基础设施主动权，标志着AI模型公司向芯片架构控制层发起冲击。
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。
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。
OpenAI联手博通9个月流片自研推理芯片Jalapeño，剑指NVIDIA生态
OpenAI与博通联合发布首款自研推理ASIC芯片Jalapeño，采用TSMC 3nm工艺，专为Transformer推理优化，目标推理成本降低50%。从设计到流片仅9个月，计划2026年底部署于千兆瓦级数据中心，标志着OpenAI向全栈AI基础设施提供商转型，直接挑战NVIDIA在推理市场的控制权。
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。