據最新消息，英特爾已向主機板廠商發佈修訂後的Z990晶片組供電設計指南，要求為雙計算晶片的Nova Lake處理器預留高達474W的PL2功耗配置。 作為酷睿Ultra 400系列，Nova Lake-S旗艦型號預計採用52核心設計（16個性能核+32個能效核+4個低功耗能效核），相比當前Arrow Lake-S系列最高24核心的規格翻了一倍還多。 此前爆料顯示，雙計算晶片配置的PL1基礎功耗可達150W，PL4瞬時峰值上限甚至能達到854W。Jaykihn明確指出，超過474W的功耗屬於雙計算晶片超頻範疇。 為支撐如此高的功耗，英特爾修訂後的Z990供電方案要求配備三組8針CPU供電介面。不過爆料者Jaykihn隨後補充道，三組介面並非硬性規定。

NVIDIA 將在 2027 年繼續保持其作為台積電最大客戶的地位，但 AMD EPYC Venice 的性能可能會超過其 Vera CPU。 隨著人工智慧的興起，CPU的需求也隨之成比例增長，CPU正迅速成為先進封裝技術的主要應用領域。迄今為止，2026年對於整個科技行業來說可謂跌宕起伏，而2027年預計同樣充滿挑戰。2027年，隨著人工智慧對計算能力的需求持續增長，各大公司要麼會推出新產品，要麼會提高現有產品的產量。 摩根士丹利的一份報告指出，輝達將繼續作為台積電CoWoS產能的主要客戶。台積電預計將於2027年實現每月20萬片晶圓的產能。 據摩根士丹利介紹，NVIDIA正採用台積電的CoWoS封裝方案為其兩款關鍵產品進行封裝：CoWoS-L用於Blackwell和Rubin等AI GPU，CoWoS-R用於Vera CPU。CoWoS-L的產能預計將達到約91萬顆，較上年增長40%；Vera的出貨量預計將翻一番。這將使NVIDIA的營收較上年增長52%。

前面幾篇文章我們一直在講 DRAM 的位置。它不是 SSD 那樣的長期倉庫，也不是 SRAM 那樣貼在 CPU 旁邊的快取記憶體。 它更像系統執行階段的大容量工作台：程式執行起來以後，程式碼、資料、臨時狀態，都會放到 DRAM 裡，方便 CPU/GPU 快速訪問。 那在這篇文章，我們要進入 DRAM 晶片內部， 瞭解 DRAM 內部是怎麼個工作原理？很多人一聽“儲存晶片”，腦子裡可能會想像成一個個小盒子，裡面裝著 0 和 1。但真實的 DRAM 不是這樣。DRAM 並不是把資料像檔案一樣“裝進去”。 它存一個 0 或 1，本質上靠的是：一點點電荷。有電，可能表示 1。沒電，可能表示 0。當然，真實晶片裡不會這麼粗糙，它需要一整套電路來讀、寫、放大和恢復。

在酷睿Ultra 200系列（Arrow Lake）因遊戲性能全面倒退遭遇口碑崩塌後，Intel正在用最務實的方式挽回市場。 據多家權威外媒及可靠爆料人Jaykihn證實，Intel正在籌備代號為Raptor Lake Next的第三代猛禽湖處理器，本質上是14代酷睿的最佳化重製版，預計2027年第一季度正式上市，主打極致性價比與DDR4記憶體相容性。 這一波是從Raptor Lake到Raptor Lake refresh再到Raptor Lake Next，明年還會出現在主流CPU市場上，看樣子要跟全新18A工藝和架構的Nova Lake形成高低配。 此次推出的Raptor Lake Next將沿用P+E混合架構，繼續採用LGA1700插槽，與現有的600系和700系主機板完全相容。產品線覆蓋移動和桌面平台，最高提供125WTDP的桌面型號和HX系列移動處理器。

6月11日，美國銀行（Bank of America）發佈了一份顛覆市場共識的半導體行業報告，核心觀點直指AI算力架構正經歷歷史性重構。美銀分析師Vivek Arya在報告中指出，隨著智能體AI（Agentic AI） 的崛起——即AI從被動回答問題的"問答機器"演進為能夠自主規劃、決策、呼叫工具和執行多步任務的"數字員工"——CPU不僅不會被GPU邊緣化，反而將迎來過去十多年最大的一輪增長周期。 一、報告核心觀點 美銀將2030年全球伺服器CPU市場規模預測從原先的1250億美元大幅上調至1700億美元，較2025年的352億美元增長近5倍，未來五年複合增長率高達37%。報告還同時上調了AMD、Arm和Intel的目標股價。報告發佈後，半導體類股應聲大漲：AMD收漲約8%，英特爾漲超9%，Arm漲近11%。 二、核心邏輯：從"GPU獨奏"到"CPU指揮的交響樂"

過去兩年，AI硬體的核心幾乎只有一個：GPU。 從大模型訓練，到推理叢集，再到端雲算力，整個行業都在討論誰能拿到更多GPU、誰能把更多算力卡塞進資料中心。可以說，整個AI行業都在圍著GPU打轉，這也推動輝達股票價格屢創新高。 但在COMPUTEX2026上，英特爾給出了一個不同的判斷：AI的下一階段，不能只看GPU。這個判斷的核心，就是陳立武在主題演講中反覆強調的關鍵詞：AgenticAI，也就是我們常說的智能體。 圖源：英特爾

從 GPU 到 CPU、儲存、網路與安全：美銀與 Evercore 科技大會公司要點彙總 AMD 美國銀行 2026 年全球科技大會 AMD 認為，最近幾個月最重要的變化是智能體 AI 的快速興起。AI 需求正從訓練轉向推理，並從實驗性採用走向規模化部署；智能體工作流需要資料庫訪問、工具執行、後處理和多步驟編排，因此會顯著拉動高性能、高核心數 CPU。

過去三年，GPU 幾乎承包了所有關於 AI 基礎設施的想像。 輝達的市值、雲廠商的資本開支、模型公司的訓練節奏，最後都被折算成同一個問題：誰能拿到更多 GPU，誰就更接近下一輪 AI 競賽的入場券。 但在剛過去不久的 2026 年 COMPUTEX 主題演講的舞台上，輝達創始人黃仁勳講出的新故事，已經不只圍繞 GPU 展開。 他一邊推出面向個人 Agent 的 RTX Spark 處理器，把 PC 從「打開應用」重新定義成「提出需求、電腦執行」的新裝置；另一邊，又把輝達第一顆自研資料中心 CPU Vera 推到台前，稱它將成為新的主要增長動力，並指向一個 2000 億美元規模的 CPU 市場。