Axiomtek推出CAPA332，这是一款基于Intel N97或N150处理器的紧凑型3.5英寸SBC（单板计算机），支持三屏显示、双2.5GbE和三个M.2扩展插槽。该板尺寸为146 × 104 mm，面向工业自动化、医疗设备、交通运输、零售系统及工业IoT网关。
对于eeNews Europe读者，传统显示接口与当前显示接口的组合、多个M.2插槽和灵活电源选项，为系统集成商提供了升级既有设计的选择，而无需转向更大的板型。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">五类接口支持三屏显示</h2>
CAPA332最多可驱动三台独立显示器，并提供五种显示接口选项，包括HDMI 1.4、DisplayPort、双LVDS和eDP。这种组合让开发者无需额外转换板即可连接传统显示技术和较新的显示技术。
该3.5英寸SBC支持12 V及19至24 V DC输入，并提供可选的仅12 V配置，适用于采用固定电源架构的系统。
Axiomtek EDS事业部产品经理Michelle Mi表示：“现代嵌入式系统需要在性能、灵活性和长期可用性之间取得平衡。CAPA332为系统集成商在显示选择、电源设计和系统扩展方面提供了更大的灵活性。其紧凑的3.5英寸外形和多样化I/O架构，使平台更容易适配各类嵌入式应用，同时简化系统集成。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">M.2扩展增强连接与存储</h2>
三个M.2扩展插槽提供Key B、Key E和Key M接口，可选支持5G、Wi-Fi、蓝牙及NVMe存储。该板还包含两个Intel I226-V 2.5GbE接口。
内存通过SO-DIMM插槽最高支持32 GB DDR5-4800。其他接口包括USB、SATA、音频、RS-232/422/485和GPIO，同时板载TPM 2.0，用于基于硬件的安全功能。
Axiomtek规定其工业部署工作温度范围为-20°C至+70°C。Intel N97或N150处理器的选择为开发者带来两种处理器配置，以平衡计算需求与功耗。

Axiomtek推出CAPA332紧凑型3.5英寸SBC，搭载Intel N97/N150，支持三屏、双2.5GbE和三个M.2插槽，面向工业自动化、医疗、交通、零售及工业IoT网关。

Axiomtek推出CAPA332三屏3.5英寸工业SBC

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Crusoe 宣布其 39 亿美元 F 轮融资已完成首轮交割，投资完成后这家 AI 基础设施公司的估值达到 309 亿美元。这笔资金将同时用于超大规模项目以及旗下 Spark 模块化数据中心的更大范围部署，而这类工厂预制的小型系统尤其面向 AI 推理（inference）工作负载。Crusoe 表示，其数据中心与云基础设施的总签约容量现已超过 6 GW，其中 1 GW 已交付并投入运营。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">为什么模块化数据中心适合推理</h2>
Spark 平台本身并不新：Crusoe 于 2025 年 6 月推出该平台。变化在于公司希望制造和部署它的规模。训练前沿模型（frontier models）仍倾向于使用规模极大、紧耦合的 GPU 集群，而推理往往可以分散到更靠近用户或更靠近可用电力的较小站点。
每个 Spark 单元都是一套预制系统，集成了配电、冷却、远程监控、灭火以及面向 GPU 的高密度机架。Crusoe 表示，通过组合多个单元，部署规模可以从数百千瓦扩展到数十兆瓦甚至数百兆瓦，交付时间最短可至三个月。公司将该设计定位用于推理、本地部署 AI（on-premise AI）、主权 AI（sovereign AI）以及容量扩展，而非全面取代超大规模设施。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">工厂生产把施工搬离现场</h2>
今年 3 月，Crusoe 宣布在科罗拉多州布莱顿（Brighton）建成一座 32,700 平方米的制造工厂，专门用于 Spark 生产，同时进行了首期机队投资，使相关承诺金额超过 2 亿美元。首席执行官 Chase Lochmiller 此后表示，该工厂最终每年可生产多达 1 GW 的 Spark 容量。
其吸引力相当直接：更多电气、冷却和机械工作可以在设备运抵现场之前就实现标准化，并在工厂环境下完成组装。这并不能免除对土地、光纤、许可或电力的需求，但可以减少每个地点所需的定制化施工，并让算力容量向已经具备电力的地方迁移。
“真正的约束仍然是电力”
Crusoe 在内华达州已有一个有用的测试案例。在 Redwood Materials 位于 Sparks 的园区内，一套 12 MW / 63 MWh 的微电网利用太阳能发电和再利用的电动汽车电池为 Spark 系统供电。两家公司于 3 月宣布，该部署将从 4 个 Spark 单元扩展到 24 个。Crusoe 报告称，原系统在七个月内实现了 99.2% 的运行可用性，并配有电网电力作为备用。
这一做法契合 AI 基础设施领域更广泛的转变：能否获得电力，正日益决定数据中心可以建在哪里。正如 eeNews Europe 近期关于美国数据中心电力需求的报道所指出的，运营商正越来越多地寻求常规电网连接之外的稳定容量（firm capacity）。模块化数据中心本身并不能解决发电问题，但它们让算力更容易部署到有电力可用之处，而不必等待所有工作负载都集中到少数几个巨型园区。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">Crusoe 保留超大规模选项</h2>
该公司并未放弃大型站点。Crusoe 仍在参与最初为 Oracle 开发、供 OpenAI 使用的德克萨斯州阿比林（Abilene）园区，同时也在推进其他大型项目。其 F 轮融资公告称，新资金将同时支持大型 AI 工厂和 Spark 部署。
这使得该战略与其说是在大型和小型数据中心之间做选择，不如说是一种分工。训练仍然青睐规模巨大、紧耦合的集群；推理则更适合分布式容量。Crusoe 押注的是，把基础设施作为可重复制造的产品，能够缩短从可用电源到有用 AI 算力之间的路径。

Crusoe完成39亿美元F轮融资首轮交割，估值达309亿美元。资金将用于超大规模项目及Spark模块化数据中心部署，聚焦AI推理场景。其数据中心与云基础设施签约容量已超6GW，其中1GW已投入运营。

Crusoe完成39亿美元F轮首轮交割 估值309亿美元加码AI推理数据中心

ABB 已与 Ferrari Hypersail 建立合作，将其直流电（Direct Current，DC）技术与船舶电气化专长应用于一艘 100 英尺的全水翼帆船。这艘船完全依靠可再生能源提供动力，将采用先进的直流架构，在严苛的近海条件下完成发电、储能与配电。
对 eeNews Europe 的读者而言，该项目提供了一个真实环境下的测试平台，所涉及的技术同样用于工业微电网、可再生能源基础设施和数据中心。在极端条件下管理电力的经验，有望帮助打造更具韧性、更高效的直流系统。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">目标 800 VDC</h2>
Ferrari Hypersail 将作为一个自给自足的微电网运行，其电气系统采用 48 V 和 800 VDC。这艘帆船必须为导航、水翼控制、安全系统和推进装置管理电力，同时还要应对盐雾、晃动、压力以及极端温度。
ABB 在直流技术领域拥有超过 25 年经验，并持有该领域 700 多项专利。其团队将为该项目提供直流系统集成、智能配电、储能和船舶电气系统方面的专业支持。
ABB 电气化业务总裁 Giampiero Frisio 表示：“Ferrari Hypersail 为 ABB 提供了一个独特的平台，用来展示我们如何与合作伙伴携手，推动直流电技术的极限。Ferrari Hypersail 的设计运行条件，与我们的系统在工业领域面对的任何严苛环境一样具有挑战性。ABB 的角色表明，电气化与自动化技术如何帮助各行业实现超越并取得破纪录的表现。此类挑战带来的经验，能够帮助我们推进客户在船舶、可再生能源、数据中心和工业微电网等各领域所需的具韧性、高效电力系统。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">海上的可再生能源微电网</h2>
主要挑战之一，是在帆船长期停留在海上的同时，持续平衡可再生能源发电、储能与配电。
Ferrari Hypersail 项目负责人 Enrico Voltolini 表示：“Hypersail 完全依靠可再生能源运行。它必须在地球上最恶劣的海洋环境中连续数周实现自给自足。ABB 的电气化专业能力接入该项目，是一项宝贵的运营优势。”
在 ABB 看来，这艘帆船的意义不止于船舶应用。电力可用性、储能、配电和系统韧性方面的同类挑战，也与下一代工业微电网密切相关。
从 Ferrari Hypersail 获得的洞见，预计将支持 ABB 开发先进直流电力系统，应用于航运、可再生能源基础设施和数据中心等领域。

ABB与Ferrari Hypersail合作，将直流电技术用于100英尺全水翼帆船。该船靠可再生能源，采用48V和800VDC架构，在严苛海况下发电、储能与配电，经验将助工业微电网与数据中心。

ABB与Ferrari Hypersail合作 800VDC技术赋能全水翼帆船

分销市场正面临一代人以来最大的挑战。AI数据中心热潮造成缺货和价格急剧上涨，促使行业发生重大变化——从并购整合交易，到Analog Devices（ADI）终止与Mouser的分销协议。
但这些变化也在为新的商业模式打开机会：从采购更低成本的引脚兼容器件，到利用AI识别并创造新机会。
“这是一个艰难的市场，而且很平，”Anglia Components首席执行官Steve Rawlins表示。“有增长，但增长是平均售价（ASP）的增长。我们按单元衡量，我们的单元增长10%，但通常增长是20%、25%，所以某个时候会出现大规模崩盘。”
资深分销高管Nigel Watts还在创办一家名为IdentifAI的新公司，利用定制AI模型识别新机会并构建物料清单（BoM）；与此同时，英国分销初创公司Zel Components正以更低成本引入来自中国的、知名度较低的元器件。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">分销与供应链承压</h2>
“市场正在变化，我认为未来六到十二个月只会更艰难，”Zel销售总监Chris Withers表示。他曾就职于Astute和Avnet Silica。“内存价格仍在逐季度上涨，接下来是被动器件、MLCC和电阻，甚至连接器，而PCB是下一个热点。”
为应对这一局面，Anglia去年成立了一家名为Adios的子公司，从中国的合作伙伴采购主流元器件，目前拥有78万个料号。这直接源于Analog Devices（ADI）和Texas Instruments（TI）等公司减少所用分销商数量，以便更直接地接触客户。
“Adios源于客户问‘你能帮我买这个吗？’如果你看看由两大主要厂商控制的模拟器件，那就是起点。ADI刚刚终止与Mouser的合作，这是一个重大举措，并开启了这场对话，”Rawlins说。
ADI在一份声明中表示：“作为其电商战略持续演进的一部分，ADI已决定终止与Mouser的分销关系。”“通过ADI eStore及其电商战略，ADI正在扩展数字客户体验并扩大客户覆盖。与此同时，ADI正在优化其电商合作伙伴生态，以支持其长期数字增长和客户互动目标。我们的首要任务仍是确保平稳过渡并继续为客户提供支持。”
因此，Adios正从中国的分销商和制造商采购元器件。
“我们不做停产器件或最后一次采购（last-time buys）。我们在亚洲采购已有30多年，我早就该这么做了，”Rawlins说。“制造商减少销售渠道，是他们自己造成了这一切。我们给客户选择。我们认为，英国非授权渠道元器件市场为2亿英镑（£200m），占DTAM的20%，这是一个巨大市场。但我不会破坏我们已有的任何关系，所以我们不考虑任何新的中国初创公司，不过外面有很多选择，而且价格非常好。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">TI在法兰克福建设配送中心</h2>
Zel正与那些知名度较低的中国公司合作，以大幅降低的价格采购连接器、显示器和引脚兼容器件。
“市场现在正处于完美风暴中，”Withers说。“买家越来越难为其生产批次拿到合适的产品，无论是电容、内存、模拟器件、电源，甚至PCB和连接器。我现在正与三家公司在PCB方面洽谈，因为PCB变得越来越难获得，所以我们正在与一家英国制造商和两家中国制造商谈，他们供应汽车和航空航天，因此质量很高。”
“我们为英国和欧洲备货，并为大多数合作伙伴持有库存，因为当客户需要解决方案时，我们必须确保扫清障碍。大多数人都希望尽快拿到样品，”他说。公司还支持直接从中国代发货（drop shipping），因为制造商希望预付款，而Zel作为经纪商Avant Electronics的子公司，可以提供信用账户。
“Avant是控股公司，定位为独立经纪商，他们希望进入授权分销模式，而不必成为混合模式，”Withers解释道。“我们从中国、台湾、日本采购，也正在与印度公司洽谈，这些公司为成本优化型替代方案制造产品。”
该公司库存并供应来自NAND存储器供应商Xsemitron、微控制器设计公司Difmicro、MDD Microdiode Semiconductor以及连接器制造商Kinghelm Electronics的元器件。
Zel最近还新增了SG Wireless，提供一系列预认证的Wi-Fi、蓝牙、蜂窝CAT 1和LoRaWAN模块，以及Hongda和UF Capacitors。Hongda供应电阻、电容和电感，提供对主要品牌的成本效益替代品；UF Capacitors则扩展了该公司的多层陶瓷电容（MLCC）产品范围。
Vihontek Technology以具有成本竞争力的照明和电子应用元器件扩展了Zel的LED产品组合；DWIN是一家商业显示器制造商，专注于嵌入式显示器。
另一项合作包括日本定时器件专家Kyushu Dentsu（KDK），以及连接器领域的Liaxin Electronic Technology。“这些合作都是为了给客户更多选择，”Withers说。“一些制造商提供对既有品牌的直接替代品，另一些则引入传统分销渠道中并不广泛可得的技术。”
“我们在系统中内置了交叉参考，覆盖1万个料号，我们希望扩展它。最大的挑战是品牌认知度，”他说。
Zel只接纳具备汽车资质的合作伙伴，以确保质量，这也是从中国采购的挑战之一。“如果他们为中国那些汽车公司供货，我们就有信心他们质量更高，”Withers说。
“在制造商工作时，你对自己的产品和所见有隧道视野。对分销商来说，你同时有很多事情在做，能看到更多应用和客户。这正是TI和ADI错过的地方，他们看不到更广泛的机会。我们有很多人询问TI和ADI的器件。”
“例如，有太多公司提供ADI的直替产品。对大众市场来说，这已成为挑战。大型分销商也一样，他们无法和每个人对话，而且有KPI要完成。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">整合并购</h2>
行业也在发生整合：大型电子制造服务（EMS）公司Jabil收购了分销商Rebound。
“这可能会杀死分销，”Anglia的Rawlins说。“全球EMS能拿到最好的价格，而且他们无处不在，所以可能已经有一个网络在那里。这让制造商与分销商的协议变得可笑，意味着非授权分销商可以在任何国家销售产品，并以低价冲击授权分销商。这绝对是一个新趋势。”
“危险在于，制造商将失去对一切走向和定价的视野，”他说。
Zel已经通过Avant与EMS公司建立关系。“我们正在通过Avant体系与两家最大的EMS合作批量业务。我们可能会为其中一家供应约140万件，”Withers说。
“EMS拥有自己的分销商是一种有趣的模式，但这很可能反过来咬他们一口，因为其他分销商会警惕为这些业务报价，其他EMS公司也不会乐意与那家分销商合作。我理解他们为什么想这么做，但我认为这不会对我们的业务构成挑战，”他补充道。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">AI驱动的需求创造</h2>
AI是IdentifAI活动的核心。该公司旨在识别需要接触的客户和联系人，培育并拓展现有合作伙伴Amulet Technologies、Advanced Thermal Systems（ATS）和MNR Technology的新设计机会。
“这是一个独特的AI驱动引擎，专为需求创造和收入生成而设计，聚焦于此，利用数字技术但保留人性化触感，”Watts说。该AI引擎专为需求创造和电子行业开发，而不是姊妹公司Searching for Silicon所使用的Wizerr AI工具。
“AI有吐出一堆废话的习惯，”Zel的Withers说。“它对某些事情有用，适合给出一些替代解决方案；它可能不会给你所需的信息，但你可以挖掘，而且它有助于与中国制造商合作，因为他们使用AI翻译。”
“像Wizerr这样的工具可能不错，但有些工具有一级和二级品牌供应商，却没有我们的供应商，也没有连接器和被动器件。它可能更适合从数据手册中采购元器件。我们没有找到适合我们的东西。”
“中国制造商也对他们分享的数据保持警惕，在他们的网站上找东西很难，我必须使劲催他们给数据手册，”他说。
“需求创造被谈论很多，但我真的质疑需求创造是什么。每年大型制造商都想要更大的项目管道，因为转化率越来越低。聚焦的方法才是赢的地方，”他补充道。
“我们有更广泛的方法。例如，对于EV充电器设计，我们以剩余电流传感器切入，然后扩展。显示器总是很好的聊天话题。我们以连接器、接线端子和被动器件切入，因为这些更容易用于重新设计，所以我们挑选一些更容易谈论的选项。我通常对客户说我们可以节省高达80%，但有些器件可节省多达96%。”
Anglia也在将AI同时用于库存管理和需求创造。
“我们在网站上广泛使用AI。在分析数据、库存配置、采购库存方面，我有一个庞大的软件团队，我们用自己的AI工程师预测需求，”Rawlins说。
“我们知道一个器件用于某个市场，然后开始推荐器件，这样你可以在联系客户之前构建虚拟BoM，这是一种新的需求创造方式，更加智能。这随后会让AI取代现场应用工程师，”他说。
还有其他挑战。“这非常令人兴奋，但也可能相当危险，需要签订NDA来确保客户安全，但它带来了很多机会，可实现更高效的设计并更快推向市场。客户要么喜欢要么讨厌，但我们积极参与其中，”Rawlins说。
但每个人都面临定价挑战。“甚至我在中国和日本的合作伙伴也在涨价，但我们起步的价格水平低得多，交期也好得多，”Zel的Withers说。

AI数据中心热潮致元器件缺货涨价，分销市场承压。ADI终止与Mouser合作，Adios、Zel等转向中国采购低成本兼容器件，并借AI进行需求创造与BoM构建，行业整合加速。

AI数据中心热潮下，ADI终止Mouser合作，分销市场承压

Arteris 扩展了其 multi-die chiplet（多裸片小芯片）产品组合，推出 FlexGen Multi-Die。这是一款 network-on-chip (NoC，片上网络) IP 产品，旨在将数据移动扩展至 die-to-die（裸片间）链路。该技术面向采用多个裸片而非 monolithic SoC（单片系统级芯片）的非一致（non-coherent）AI 和高性能计算（HPC）架构。
对 eeNews Europe 读者而言，这一进展解决了 chiplet 集成中的一项实际挑战：当片上通信跨越物理裸片边界时，如何维持带宽、服务质量（QoS）和可预测的流量。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">NoC 跨越 UCIe 边界</h2>
在传统 SoC 中，NoC 技术连接处理器、加速器、内存子系统和其他 IP 模块。将这些功能拆分到多个裸片上会引入物理接口，从而可能使数据移动和系统集成复杂化。
FlexGen Multi-Die 将 NoC 扩展至这些边界之上，并通过单个 UCIe PHY 支持双向事务。Arteris 表示，与每个方向使用独立 PHY 资源相比，这可将 PHY 面积、功耗和 I/O 需求最多降低 50%。
该技术还使用 virtual channel links（虚拟通道链路）来提高可用 chiplet I/O 的利用率，并提供 QoS 机制，旨在共享的 die-to-die 连接上为更高优先级流量维持吞吐量。
“Multi-die 架构是自 SoC 问世以来半导体设计领域最重要的变化之一，”Arteris 总裁兼首席执行官 K. Charles Janac 表示。“随着系统扩展到单块硅片边界之外，挑战不再只是连接 chiplet；而是要在这些 chiplet 之间保持架构的智能。我们的目标是帮助工程团队获得 multi-die 架构的优势，而不必每次将系统拆分到另一块硅片时都重新发明系统。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">产品组合覆盖一致与非一致设计</h2>
FlexGen Multi-Die 补充了该公司的 Ncore Multi-Die 技术，后者面向缓存一致（cache-coherent）计算架构。Arteris 还将其 NoC 产品与 Magillem 集成自动化技术以及 Cycuity 硬件安全保证相结合。
此次扩展正值半导体开发者越来越多地将大型 AI 和 HPC 系统拆分为可使用不同工艺技术的专用 chiplet。这可以帮助设计人员突破实际单裸片尺寸限制，但也带来了互连、集成和互操作性方面的额外挑战。
Arteris 正与 AMD、Cadence、Socionext、Synopsys、Silitronics 和 UniVista 等公司合作，推进 multi-die 技术和互操作性。该公司表示，扩展后的 multi-die 解决方案已面向早期访问合作伙伴和战略客户提供。

Arteris 推出 FlexGen Multi-Die，将 NoC 扩展至裸片间链路，借单个 UCIe PHY 支持双向事务，PHY 面积、功耗与 I/O 需求最多降低 50%，面向非一致 AI 与 HPC 多裸片架构。

Arteris 推出 FlexGen Multi-Die，将 NoC 扩展至裸片间

AI封装热潮正在重塑韩国 HBM（高带宽内存）出口流向，马来西亚在其中的角色日益重要。据 Chosun Biz 报道，韩国对马来西亚的 HBM 相关出口在短短一年内增长 5.7 倍。四年前，这类年度出口额仅约 1300 亿韩元，如今已增至台湾这一主要先进封装枢纽的大约一半。
据该报道，韩国关税厅（Korea Customs Service）数据显示，归入 HS code 8542.32.3000 的多芯片集成电路（multichip integrated circuits）——该类别包含 HBM——8月对马来西亚出口额就达到 16.2 亿美元。出口量也同比从 1.4 吨增至 3.8 吨，增幅约为 2.7 倍。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">马来西亚扩大在先进封装中的角色</h2>
马来西亚在 HBM 供应链中角色上升，建立在其长期半导体后道产业基础之上。报道称，马来西亚投资发展局（MIDA）数据显示，该国约占全球半导体组装、测试和封装活动的 13%，近期正扩展至面向 AI 与高性能计算（HPC）的先进封装。
马来西亚扩张之际，台湾正面临日益严峻的先进封装产能约束。Chosun Biz 指出，AI 加速器需求激增使以台积电（TSMC）为中心的台湾先进封装生态产能吃紧，为马来西亚承接更多后道工作创造机会。
《经济日报》（Economic Daily News）8月的一篇报道也指向这一趋势。据悉，台积电 CoWoS 订单已排满，部分后道先进封装工作据称由英特尔（Intel）马来西亚工厂支持。英特尔也一直在扩大其在马来西亚的先进封装布局。TechPowerUp 指出，该公司去年年底进入耗资 70 亿美元的 Project Pelican 最后阶段，该工厂支持其 EMIB 与 Foveros 封装流程的晶粒分类（die sort）和晶粒准备（die preparation）。
不过，Chosun Biz 援引一位产业官员的话称，英特尔的封装量仍然相对较小。该官员表示，与其说马来西亚从台积电手中抢走订单，不如说更广泛的趋势反映出：随着 AI 加速器需求激增推动先进封装需求上升，马来西亚正崛起为替代供应链枢纽。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">马来西亚构建 AI 封装产能</h2>
在此背景下，全球芯片制造商也在扩大在马来西亚的先进封装布局。据 Chosun Biz 报道，全球最大半导体封装与测试服务商 ASE（日月光）去年在槟城开设第五座工厂，以增强先进封装能力。与此同时，AMD 与通富微电（Tongfu Microelectronics）的合资公司 TF-AMD Microelectronics 计划到 2026 年底在其 Batu Kawan 厂区增加凸块（bumping）和先进封装服务。
马来西亚也在投资本土先进封装技术。据 Chosun Biz 报道，由五家本地企业组成的马来西亚先进封装联盟（Malaysia Advanced Packaging Consortium，MAPC）正在政府支持下研发面向 HBM4 的测试芯片和先进封装原型。该联盟计划在 2026 年底前建立测试设施，并于 2027 年验证原型制造工艺。报道补充称，马来西亚的目标是到 2035 年占据全球先进封装市场 7% 的份额。

韩国对马来西亚HBM相关出口一年增长5.7倍，8月多芯片集成电路出口额达16.2亿美元；马来西亚借台湾先进封装产能紧张扩大角色，目标2035年占全球先进封装市场7%。

韩国HBM出口转向马来西亚 先进封装供应链加速重塑

阿里巴巴正通过新的自研芯片加速布局 AI 基础设施。据集微网报道，阿里巴巴旗下平头哥发布了真武 V900，这是一款同时面向训练与推理的 AI 芯片。CEO 吴泳铭称，该芯片是目前中国最强的 AI 芯片，计算性能达到 M890 的三倍。据 EE Times China 报道，真武 V900 计划于 2027 年第一季度进入量产并开始大规模部署。平头哥同时公布了下一代真武 J900 的时间表，该芯片将于 2027 年第三季度推出。
据集微网报道，真武 V900 配备 216GB 内存和 1,200GB/s 的芯片间互连带宽，并原生支持低精度 FP8 与 FP4 计算。除芯片本身外，阿里巴巴还瞄准围绕 V900 构建大规模 AI 集群。EE Times China 指出，平头哥自研的 ICN Switch 可在单个集群中连接多达 50 万颗 V900 芯片，提供足以训练和运行 5 万亿至 10 万亿参数前沿 AI 模型的计算能力。
阿里巴巴还在准备基于 V900 的新一代超节点系统。据 IT 之家报道，该公司计划于 2027 年第一季度推出搭载真武 V900 与 ICN Switch 的新款磐久超节点服务器。与此同时，阿里云灵骏真武 M890 超节点 GP9A 已向客户开放，成为中国首个成功运行超过 2 万亿参数模型的超节点计算平台。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">平头哥扩展服务器 CPU 路线图</h2>
除 AI 加速器外，阿里巴巴也在推进其服务器 CPU 路线图。据 IT 之家报道，该公司首次公布了两款新的平头哥倚天服务器 CPU 计划，倚天 720 和倚天 730 均定于 2027 年第三季度推出。报道指出，倚天 720 旨在提升单核性能、核心密度和能效。倚天 730 则更进一步，将引入平头哥首个完全自研的 CPU 微架构。
据 IT 之家报道，平头哥计划在未来数年继续推进自研 CPU 微架构。即将推出的倚天 750 基于其第二代自研 CPU 核心，将支持平头哥专有的 ICN 互连协议，使倚天 CPU 与真武 AI 芯片能够直接连接，从而改善两者之间的协同。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">阿里巴巴构建完整数据中心芯片组合</h2>
随着 AI 加速器与服务器 CPU 路线图并行扩展，阿里巴巴正在为 AI 数据中心构建更广泛的自研芯片栈。EE Times China 指出，平头哥的产品组合目前涵盖四大类：真武 GPU、倚天 CPU、磐脉（Panmai）智能网卡以及 ICN 互连芯片，覆盖构建超大规模 AI 集群所需的所有核心芯片组件。
在扩展自研芯片组合的同时，阿里巴巴还公布了其计算基础设施的长期计划。EE Times China 指出，阿里巴巴计划到 2032 年将其全球数据中心的合计容量扩大至 20GW 以上。为支持这一扩张，该公司承诺未来三年在 AI 基础设施上投资超过 530 亿美元，约合人民币 3800 亿元。

阿里巴巴旗下平头哥发布真武V900 AI芯片，兼顾训练与推理，性能达M890三倍，配216GB内存与1200GB/s互连带宽，计划2027年一季度量产，并公布下一代J900及倚天CPU路线图。

阿里巴巴发布真武V900 AI芯片，算力达M890三倍

随着台积电为2026年底的A16风险试产做准备，其下一代A14制程据传进度超前。《工商时报》（Commercial Times）援引IC设计消息人士称，新竹宝山的试产最早可能在2027年第一季度（1Q27）启动，几乎与英特尔将14A投入生产的时间表持平。
Wccftech报道，英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）预计14A风险试产将在1Q27进行，而18A-P已处于该阶段。不过报道补充，英特尔官方时间表更为保守，目标是在2027年下半年推出内部14A产品，并在2028年进入大规模量产。
台积电A14的推进已初见轮廓，其时间表与英特尔14A攻势紧密对齐。据工商时报，台积电于2026年第二季度（2Q26）推出A14 CyberShuttle服务，预计将在宝山Fab 20开始试产。该制程的主要生产基地——台中Fab 25计划于2027年第二季度完工，试产可能最早在2027年第三季度启动，报道称。
在14A/A14竞赛中，双方制程成熟度似乎都在提升，但衡量方式不同。Wccftech报道，截至2026年6月，英特尔14A缺陷密度已降至0.5，目标是在1Q27将D0降至0.1–0.2。工商时报称，台积电A14测试芯片已达到目标器件性能的近90%，同时256Mb SRAM良率接近90%。
工商时报还强调，智能手机、HPC和AI客户已对台积电A14表现出强烈参与意愿，新的设计流片进度提前。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">台积电A14成形：性能与产能规划</h2>
对台积电而言，A14意义重大。MoneyDJ报道，与作为2nm家族子节点的A16不同，A14是全新制程，基于第二代GAAFET纳米片晶体管和新的NanoFlex Pro标准单元架构。MoneyDJ补充，与N2相比，A14预计在相同功耗下性能提升10–15%，或在相同速度下功耗降低25–30%，同时逻辑密度提高近20%。
据MoneyDJ，台积电新竹Fab 20与台中Fab 25的A14合计产能预计将达到每月约6万至7万片晶圆。值得注意的是，报道称台积电还计划最终在高雄Fab 22和美国Fab 21引入A14。

台积电A14据传进度超前，新竹宝山试产或2027年一季度启动，与英特尔14A时间表接近；A14采用第二代GAAFET，预期同功耗性能提升10–15%或同速度功耗降低25–30%，客户参与积极。

台积电A14试产传2027年启动，与英特尔14A展开竞逐

个人 AI 智能体（personal AI agents）的兴起，可能改变 AI 工作负载背后的计算需求。据 Wccftech 报道，类似 Meta 旗下 Muse 这样的个人 AI 智能体，能够像人类一样与网站和应用程序互动，或将成为 AI 驱动生产力提升的下一个重要阶段。报告估计，部分智能体工作负载的 CPU-to-GPU ratio（CPU 与 GPU 比例）可能约为 4:1，最高可达 40:1，这有望为 Intel、AMD 和 Arm 带来新的潜在需求驱动因素。
一个关键因素在于，此类智能体依赖基于云的虚拟机（virtual machines，VMs）。Wccftech 指出，以 Meta 的 Muse 为例，其使用多个 VM，即使用户关闭应用后，这些 VM 仍可能保持活跃，因此需要持续的 CPU 资源来管理操作系统、内存和后台进程。
AI 智能体还需要依靠 CPU 协调日益复杂的工作流。TrendForce 指出，智能体 AI（agentic AI）需要一个编排层（orchestration layer），用于安排任务、路由工具调用、在子智能体之间移动数据，并评估请求是否已经完成。这些协调工作负载主要由 CPU 处理，从而构成另一个 CPU 需求来源。
随着个人 AI 智能体获得更多用户，其潜在影响可能进一步扩大。TechCrunch 援引 Apptopia 的估计称，Muse 在上线后的前 12 天内，于美国和加拿大录得 180 万次 iOS 下载；相比之下，ChatGPT 在推出后同一时期为 130 万次。
CPU 需求上升之际，供应已经承压。Barron’s 指出，Intel CEO 陈立武（Lip-Bu Tan）表示，公司目前只能满足约 50% 的客户需求。与此同时，AMD 预计，受智能体 AI 推动更高计算需求影响，服务器 CPU 市场到 2030 年将以超过 35% 的年增速增长至超过 US$120 billion（1200 亿美元），高于此前预测的 18% 年增速。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">个人 AI 智能体竞争升温</h2>
除 Meta 的 Muse 外，其他个人 AI 智能体也在涌现。Wccftech 指出，Spear Street Technology 的 Instinct 使用一台持久化云端计算机来执行现实任务，但采取了不同方式：用户完全通过消息和电话与智能体互动，而非依赖传统应用或仪表盘。
竞争可能进一步加剧。Wccftech 称，市场传言 OpenAI 正在准备一款 Muse 竞品，最早可能于本周发布；在 Sam Altman 近期暗示将有一系列即将发布的产品之后，这一动向更受关注。OpenAI 已经朝这一方向采取行动。Digital Today 指出，该公司今年早些时候聘请了热门开源 AI 智能体 OpenClaw 背后的一名开发者，参与下一代个人智能体工作。

个人AI智能体兴起改变AI计算需求，部分工作负载CPU与GPU比例可达4:1至40:1，为Intel、AMD和Arm带来新需求；Meta Muse前12天iOS下载180万次，服务器CPU市场预计2030年超1200亿美元。

个人AI智能体兴起推高CPU需求，Intel、AMD、Arm迎新机遇

英特尔近期公开了一项最初于2022年提交的专利，披露了一种集成Micro LED的IC封装架构。
该架构将半导体裸片（die）直接嵌入玻璃基板中，基板内的玻璃通孔（Through-Glass-Via, TGV）把电力直接输送至裸片上的Micro LED；电力和信号连接随后通过封装基板（package substrate）布线至主板。
根据专利，Micro LED可采用纳米线（nanowire）结构发出红、绿、蓝（RGB）光。潜在应用包括DIY电子产品的个性化装饰、封装内部电气测试指示，以及CPU表面发光字样，为芯片同时增加功能指示与美学效果。
在制造方面，先通过激光诱导蚀刻（laser-induced etching）与化学蚀刻在玻璃基板中形成通孔和裸片腔体；再通过铜电镀形成TGV，之后将带有Micro LED的裸片嵌入腔体。氮化硅（silicon nitride）层将两侧的聚合物封装基板键合，完成信号与电力传输的垂直互连。
专利还详述了结构变体，包括裸片的水平/垂直放置以及反射器（reflector）集成。
英特尔长期投资玻璃基板技术。公司自2013年开始研究以玻璃替代有机基板（organic substrate），积累了大量知识产权，并于2023年展示首批玻璃基板样品。
其商业化进程已显著提速。
在NEPCON Japan上，英特尔展示了一款工程样品，采用厚玻璃芯并结合嵌入式多芯片互连桥（Embedded Multi-die Interconnect Bridge, EMIB）技术，在约78×77 mm的大尺寸封装上实现无裂纹切割。
随后在ECTC 2026上，英特尔展示了玻璃芯基板的高量产（High-Volume Manufacturing, HVM）技术验证。该验证覆盖端到端工艺能力——包括通孔形成、金属化、多层布线和光电集成——并突出无缺陷的24层结构和精确翘曲控制。
生态系统合作也在扩大。蓝思科技（Lens Technology）的一家全资子公司与英特尔签署谅解备忘录（MOU），将TGV先进封装列为联合开发的首要领域。
在这一合作中，英特尔提供架构规格、可制造性设计（Design for Manufacturability, DFM）指南和验证方法，蓝思科技负责通孔形成、高精度激光加工、金属化沉积和多层互连布线。蓝思科技已向北美和韩国的一级（Tier-1）客户交付了包含数百万个通孔、非导通率为0 ppm的样品。
此外，英特尔还与总部位于美国的半导体技术公司3D Glass Solutions（3DGS）合作，在印度推进一座投资33亿美元的玻璃基板制造厂。该规划工厂的目标年产能约为70,000片玻璃基板、5000万个组装单元，以及近13,000个先进3D异质集成模块。
该项目旨在满足AI芯片和高性能计算（HPC）对高密度、大尺寸封装的需求，计划于2028年至2030年间开始高量产发货。

英特尔公开2022年提交的专利，披露将Micro LED集成至玻璃基板IC封装，利用TGV供电，并推进玻璃基板量产及TGV先进封装生态合作。