這兩天，AI 產業鏈裡真正值得盯住的訊號，不在模型發佈，也不在單日股價波動，而在兩個人同時把話題推向了同一個方向：儲存。 一個是黃仁勳，一個是馬斯克。 前者站在 AI 算力供給鏈的最核心位置，後者代表著全球最激進的一批算力需求：自動駕駛、機器人、xAI、SpaceX、Starlink，以及更遙遠的太空計算基礎設施。 他們關注儲存，含義很深。

MLCC，一個普通人也許一輩子都不會聽到的詞彙，卻成為全球資本市場的熱門。今天就用十張圖來瞭解下。 產品介紹 催化劑 AI時代的價值重估。高盛指出，MLCC已躍升為AI伺服器BOM中繼GPU和記憶體後的第三大成本項。輝達Vera Rubin VR200機架的MLCC用量約4,300美元（vs GB300約1,500美元），NVL72機櫃用量可達44萬-60萬顆。

核心結論 光互聯已成為萬卡級 AI 叢集算力釋放的唯一剛性路徑：2026 年全球 AI 算力競爭的核心並非單純 GPU 算力堆疊，而是光互聯的規模化落地適配能力——GPU 算力每 18 個月實現翻倍，而光互聯頻寬需每 12 個月完成一次迭代，否則多節點叢集的算力衰減率將超過 40%，硬體投入面臨完全浪費風險。 技術端已完成路線校準：共封裝光學（CPO）是行業終極技術形態，近封裝光學（NPO）為 2026-2027 年主流過渡方案，低功耗可插拔（LPO）方案覆蓋中低端成本型需求。中國廠商憑藉精準的路線卡位、成熟的大規模量產能力、全環節成本控制優勢，拿下全球 1.6T 級光互聯模組超 70% 的有效產能份額，已成為定義下一代 AI 算力互聯標準的核心主導方，而非單純的供應方。 一、技術演進深度復盤：從 “可插拔” 到 “共封裝” 的三階躍遷與現實妥協

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。

在資料中心狂飆向1.6T的時代，除了GPU，最稀缺的可能是這顆晶片。 當所有人都在談論輝達GPU的算力時，很少有人注意到，限制AI叢集規模的往往不是計算晶片本身，而是光互聯。 如果把AI資料中心比作人體，光模組就是神經末梢。而在光模組這個精密的系統中，DSP晶片和高端光電材料，正在上演一場關於“速度”與“成本”的極限博弈。 一、 DSP晶片：被低估的“隱形巨頭”

Computex 2026 | 英特爾主題演講：以矽為基石，建構智能未來 在Computex 2026大會上，英特爾CEO陳立武發表了主題演講。 他回顧了英特爾在過去五十多年帶來的一系列創新成果，以及x86架構長期以來作出的貢獻。 陳立武 10 大觀點

當AI Agent需要的不再只是GPU，ARM等來了屬於自己的時代。 2023 年 9 月，ARM 以每股 51 美元的價格登陸納斯達克，軟銀賣掉了不到 10% 的股份，套現約 49 億美元。那是當年最大的科技 IPO，但很多人心裡其實有個問號——一家不造晶片、只賣設計圖紙的公司，憑什麼撐起 545 億美元的估值？ 不到三年，ARM 給出了一個所有人都沒猜到的答案。 2026 年 5 月 21 日，ARM 股價單日暴漲超 15%，觸及 259 美元的歷史新高。而從 4 月底的 201 美元算起，短短三周漲了 27%。到 5 月 22 日盤中，股價最高摸到 285 美元。

一場關於“玻璃”的半導體革命，正在台積電的實驗室裡悄然加速。 “預計到2026年6月底，所有相關機台裝置將完成進駐，7月正式啟動項目，2028年實現量產。” 這是一位元深度參與台積電玻璃基板項目的業內專家，在最新交流中透露的關鍵時間節點。相較於最初計畫的2029年，這一時間表提前了整整一年。 一、為什麼是玻璃？為什麼是現在？