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三星披露HBM 革新三階段：改造基底裸片，最終實現記憶體+計算3D 直疊

在 AI 算力高速擴張之下，高頻寬記憶體 HBM 持續迭代，頻寬與堆疊層數不斷沖高，但同時也遭遇功耗暴漲、介面面積擠佔計算晶片資源、資料傳輸路徑損耗等現實瓶頸。三星完整披露一套分三步走的 HBM 演進藍圖：從cHBM 定製基底裸片改造現有 HBM 底座，逐步疊加記憶體擴展、RAS 可靠性、計算解除安裝能力，終極目標是zHBM 真正三維整合，把 DRAM 直接垂直堆疊到 xPU 計算晶片上方，拋棄傳統 2.5D 矽中介層，以此破解 AI 系統記憶體與計算之間資料搬運帶來的功耗與性能枷鎖。 HBM 迭代的現實矛盾：頻寬提升，整機功耗持續走高 自 2016 年 HBM2 到規劃中 HBM4E 的工藝演進時間表可以看出，C-die 為記憶體堆疊裸片；B-die 是 HBM 堆疊最下方的基底裸片；xPU（AI 計算 SoC）邏輯工藝從 16nm 一路演進到 2027 年小於 3nm 節點。 行業一個關鍵矛盾浮出水面：雖然每位元傳輸能效 pJ/b 持續改善，但 MPGA 封裝整體功耗卻持續走高。HBM 頻寬規格每一代翻倍，整機功耗水漲船高；到 HBM4 時代，必須在 B-die 基底裸片引入先進邏輯工藝，才能夠遏制功耗的快速增長，同時 B-die 基底裸片與 xPU 計算晶片之間工藝節點差距正在不斷縮小。
三星披露HBM 革新三階段：改造基底裸片，最終實現記憶體+計算3D 直疊
科技#HBM#三星電子#AI算力
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聚焦：AI眼鏡面臨“真考”！

AI眼鏡正成為今年“雙11”最受關注的新興硬體。從小米、夸克到雷鳥、影目，多家品牌密集上新，帶動搜尋與預約量持續攀升。業內人士認為，今年下半年廠商密集上新，主要得益於Meta與雷朋合作的Ray-Ban Meta眼鏡在海外市場的示範效應。該系列自2024年底推出以來，全球出貨已超200萬台，佔據七成市場份額，並計畫到2026年將產能擴大至1000萬台。然而熱度的另一面，是退貨率居高不下的冷現實。據XR Vision監測資料，京東、天貓平台AI眼鏡平均退貨率約30%，抖音管道更高達40%至50%。熱度與質疑並存，這一被寄予厚望的“AI入口裝置”，正迎來它的第一次消費真考。▌從熱搜到退貨：AI眼鏡的體驗困局AI眼鏡的退貨原因集中在續航不足、佩戴不適、AI響應延遲等體驗層面。有使用者對《科創板日報》記者表示，產品存在“畫面果凍效應”“監控級畫質”“語音延遲”等問題：“鏡框厚重、夾頭髮熱，佩戴半小時便感到不適。”此外，語音識別率不足、AI響應延遲、功能割裂等，也成為消費者頻繁提及的“槽點”。XR Vision在最新調研中指出，受訪使用者對AI眼鏡的整體滿意度不足七成，夜間拍攝、續航及顯示亮度為集中痛點。報告認為，產品仍停留在早期驗證階段，使用者期望與體驗落差明顯。線下管道的表現也出現分化。《科創板日報》記者在深圳實地走訪多家數位門店及眼鏡門店發現，AI眼鏡在3C門店多被擺放於角落，部分樣機處於電量耗盡狀態，顧客無法體驗；而在傳統眼鏡店，則被陳列在顯眼位置，多個品牌同時展示，但鮮有顧客體驗。博士眼鏡的店員告訴《科創板日報》記者，近期有顧客諮詢產品的AI翻譯、提詞器及耳機功能，但多以體驗為主，購買比例不高，“問得多、下單少”。《科創板日報》記者觀察發現，體驗者以年輕男性消費者為主，多為影像或AI產品愛好者。潮電智庫董事長孫燕飈認為，AI眼鏡目前仍處在“功能試驗階段”，“消費者花兩千元買到的是‘耳機+相機’的組合，而不是一款能解決實際問題的工具。熱度是真實的，但復購率更能反映產品質量。”▌供應鏈尚處於磨合期退貨潮的背後，是供應鏈與技術尚未成熟的現實。在輕量化機身中同時容納攝像、語音、顯示與算力模組，仍是業內普遍的技術難點。有分析師對《科創板日報》記者表示，目前AI眼鏡的生產仍主要依託傳統3C製造產線，部分核心元件沿用手機與耳機工藝，缺乏針對性測試環節。“同時沒有形成獨立供應鏈，就談不上成本最佳化，”該名分析師稱，“目前不少項目仍處在試生產階段，良率和品控都在摸索中。”“要做到全天佩戴和超低延遲識別，需要毫瓦級功耗晶片，當前市場主控晶片仍多沿用AR/VR通用方案，尚無專為AI眼鏡最佳化的SoC，這也是廠商難以突破續航瓶頸的重要原因。”他坦言。一位參與多款AI眼鏡研發的從業者對《科創板日報》記者表示，目前AI眼鏡整機成本“不到千元”，其中晶片成本佔比最高。“看起來賣到兩三千元，但真正抬高價格的，其實是AI服務呼叫費、研發投入和管道推廣成本，”他說，“硬體本身並不貴。”這位人士透露，廠商普遍採取基礎功能免費、AI呼叫按量計費的方式，例如語義識別、通義問答等服務都需要按Token付費。分析師認為，這種“低成本堆料+高成本AI服務”的結構，使AI眼鏡陷入了兩難：售價高於功能預期，難以形成普及；而壓價促銷，又容易觸發伺服器端虧損。在核心技術尚未突破之前，行業很難通過規模攤薄成本。▌AI眼鏡進入“真考時刻”儘管短期挑戰重重，業內普遍認為，AI眼鏡仍處於“早期驗證—使用者教育”的關鍵階段。光大證券在研報中指出，AI硬體正進入“輕終端化”階段，AI眼鏡、AI耳機、AI筆記本等形態將形成“多點入口”生態。“相比手機，AI眼鏡在視覺採集與AI伴隨互動上的價值更突出，預計將在運動拍攝、出行導航等垂直場景率先落地。”天風證券通訊行業分析師唐海清認為，高退貨率反映的是創新硬體在使用者教育階段的正常陣痛。“從嘗鮮到復購，是每個新形態硬體的必經階段。關鍵是廠商能否在第二階段前完成體驗閉環。”隨著低功耗晶片、光學模組與大模型最佳化的推進，AI眼鏡產業正在穿越從概唸到產品的過渡期。國信證券在研報中指出，2025年將成為AI眼鏡供應鏈的“驗證年”，若主控晶片、光波導與功耗方案實現量產，2026年起行業有望迎來第二波增長窗口。XREAL創始人徐馳也認為，目前產業鏈成熟度仍不足，“真正的AI眼鏡可能要到2027或2028年才能顯現”；但他補充稱，中國完整的製造體系是最大底氣，“製造成本若在美國，將是現在的數倍。”對於廠商而言，這場“雙11”的真考，是一場必要的陣痛。當熱度散去，AI眼鏡的真正競爭，才剛剛開始。 (科創日報)
聚焦：AI眼鏡面臨“真考”！
科技#AI眼鏡#低功耗晶片#光學模組
Rokid Classes這支AR智慧眼鏡技術最強，自己去看視頻及爬文就知道。
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【DeepSeek】從手機PC到汽車AIoT，DeepSeek卷爆端側AI

端側AI變革加速，模型進化正顛覆行業認知。 DeepSeek的出現可以說引爆了整個科技產業，在科技賽道的各個領域掀起波瀾。 成本更低、性能更高、規模更小，“不可能三角”被徹底打破。這樣的表現可以說顛覆了AI大模型行業的傳統認知。隨之而來的，是各行各業迅速接入DeepSeek，由DeepSeek蒸餾而來的各類小模型也開始在端側裝置中廣泛落地。 Meta首席AI科學家楊立昆就提到過，蒸餾技術可以讓模型快速應用到產品中，這也是開放原始碼的優勢所在，每個人都能從技術進步中獲益。
【DeepSeek】從手機PC到汽車AIoT，DeepSeek卷爆端側AI
科技#DeepSeek#晶片#高通
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輝達RTX 5090顯示卡再曝，功耗大寫的誇張

YouTube 頻道RedGamingTech 在最新一期影片中，分享了關於英偉達（輝達）RTX 5000 系列顯示卡的相關資訊。 RedGamingTech 影片中表示，英偉達Blackwell 的時脈頻率可能比Lovelace 更快，加速時脈頻率可以超過3 GHz，但目前尚未清楚哪些顯示卡機型可以達到。 IT之家從影片獲悉，RTX 5090 顯示卡配備192 個串流多處理器（SM），在架構上將超過Lovelace 旗艦，此外GB102 與AD102 相比，光柵化效能提高了60%。 RedGamingTech 也表示在光線追蹤方面，InfindaRTX 5090 的效能目標是提高2.5 倍，運算能力將提高2 倍，功耗可能高達520W。
輝達RTX 5090顯示卡再曝，功耗大寫的誇張
科技#輝達#RTX 5090#顯示卡