AI产业链日报 v3.0

IBM Research发布Nanostack晶体管架构，瞄准7Å（0.7nm）制程。核心技术突破是通过晶圆垂直堆叠（wafer stacking）将逻辑电路各部分向上构建，而非继续横向缩小。IBM认为该技术不仅能突破1nm物理极限继续缩小晶体管，还将成为未来至少十年的制造节点基础。目标是2030年代量产。

Qualcomm投资者日公布数据中心路线图：Dragonfly C1000 ARM架构服务器CPU、AI加速器路线图、以及名为"High Bandwidth Compute"的HBM替代方案。Qualcomm还宣布收购Modular以加强AI软件生态。标志着移动芯片巨头正式大举进入数据中心AI芯片市场，将直接与NVIDIA/AMD/Intel竞争。

ServeTheHome在Wiwynn展台首次看到800V DC液冷母线排实物。下一代AI加速器功耗爆发式增长，传统48V/400V配电无法满足需求，800V直流配电+液冷母线排成为新方向。TE Connectivity展示的解决方案包括液冷母线排和ELCON MICRO+电源连接器，Wiwynn展示了为下一代加速器设计的服务器机架。

OpenAI与Broadcom联合展示Jalapeño推理平台，这是OpenAI首款自研AI芯片的首次实物亮相。Sam Altman与Hock Tan同台展示，从封装照片可见加速器两侧各有HBM堆栈（推测6个HBM位）。OpenAI称利用自有模型，仅用9个月即完成芯片流片。平台专为模型推理(inference serving)优化，应对海量模型服务需求。

AWS发布SageMaker AI上Blackwell架构训练优化指南，详解如何利用Blackwell扩展内存选择批次大小和序列长度、配置FP4精度训练以获得最佳性能。AWS上的Blackwell实例正在大规模铺开。

The Next Platform分析认为AI需求正在终结存储市场传统的繁荣/萧条周期。HBM持续供不应求，DDR5/DDR6在AI服务器中的配比不断提高，云计算和企业级SSD需求同步增长。AI算力扩张的长期确定性使存储厂商敢于持续扩产而非周期性收缩。

NVIDIA发布Nemotron 3 Ultra模型的NVFP4量化检查点，使用NVIDIA Model Optimizer工具实现。随着上下文窗口不断增长，高效传输大模型权重对性能至关重要，NVFP4格式在Blackwell上提供显著推理加速和内存节省。

NVIDIA TensorRT新增多设备推理支持，生成式AI工作负载正在迅速超越单GPU的内存和计算预算。新的多GPU推理方案使开发者能在多个GPU上扩展推理，适用于媒体生成等大规模推理任务。

中国"LineShine"（线耀）全CPU超算在ISC 2026 TOP500榜单登顶，实现无GPU的纯CPU亿亿次级计算。该系统完全基于国产处理器构建，展现了在美国芯片出口管制背景下中国自主超算的技术路径和能力。