2025年8月22号，Nature Communications发了一篇论文。论文的第一作者是IBM Almaden实验室的一个研究员。IBM Tokyo、IBM Yorktown、还有IBM Albany的一个纳米技术中心，联合起来干了一件事。他们在一片14纳米的芯片上，用相变存储器跑了710万个

AI服务器PCB市场突破900亿：K型分化定局，高端供需缺口超20%导语：AI算力爆发式增长正重塑PCB产业格局。据中信建投测算，GPU+ASIC服务器对应PCB市场2025年将超400亿元，2026年将突破900亿元大关，同比增幅达113

英伟达AI芯片70%PCB中国造：从H100到Rubin，全球算力硬件命脉握于谁手？导语：2026年7月14日，产业链数据披露：英伟达全系AI服务器及GPU加速卡所需高端PCB，70%由中国大陆厂商供应。从H100、GB200到Rubin架

全球首款！厦门化合积电硅基金刚石散热基板通过海外GPU厂商全套封测验证，下半年启动批量供应导语：AI算力芯片功耗持续攀升，散热已成为先进封装核心瓶颈。近日，厦门企业化合积电宣布，其自主研发的硅基金刚石热沉复合基板已通过海外头部GPU、CPU

ABF载板供需缺口2028年将扩至42% 先进封装材料瓶颈卡住AI算力命脉导语：当全球目光聚焦英伟达GPU和台积电CoWoS产能时，真正的瓶颈藏在AI供应链最深处——ABF载板。多家国际投行最新预测显示，2026年至2028年全球ABF载板

一颗GPU吃掉4000W，铜皮扛不住了AI芯片功耗增长已经失控。英伟达GB200单颗超1000W，2026年Rubin拉到2500-3000W，2027年冲4000W。供电电流破3000A。传统横向供电从芯片侧面走铜皮，电流从VRM沿PCB

英伟达新机柜PCB价值暴涨233%，AI硬件"斜率之王"浮出水面导语当所有人都在关注GPU和光模块时，PCB悄悄拿下了AI硬件中涨幅最猛的细分桂冠。英伟达最新VR200 NVL72机柜BOM成本拆解显示，PCB单机柜价值量从3.51万美元飙

沪电股份调研纪要：Rubin平台已通过认证，CoWoP+mSAP双引擎卡位AI PCB导语5月25日，沪电股份接受Columbia Threadneedle Investments等机构调研，释放多个重要信号：英伟达下一代GPU平台产品已通

在高速PCB设计中，仿真已成为验证信号完整性、电源完整性的关键环节。然而，随着设计复杂度飙升，工程师常面临仿真耗时过长的问题：一个8层板的电源完整性仿真可能耗时数小时，电磁兼容性分析甚至需要数天。如何突破性能瓶颈？GPU加速技术提供了破局之

01引言人工智能基础设施的快速扩张对数据中心连接性提出了更高要求。当人工智能集群扩展至容纳 100,000 个或更多 GPU 和 XPU，达到 gigawatt 级功耗时，网络骨干必须同步演进以支撑这种转变。这个演进的基石在于 102.4T 以太网交换机搭配低功耗 1.6T 光收发器，两者共同提供现

无压纳米烧结银：AI加速器市场的隐形基石无压纳米烧结银正成为AI加速器中GPU/TPU/NPU的核心封装材料，以高导热、低温无压、高可靠、低成本四大优势，破解高算力下的散热、互连与成本瓶颈，直接驱动AI算力密度、能效与良率的跨越式提升。一

烧结银膏在CPO/LPO/NPO封装中的应用解析 一、CPO共封装光学封装：高集成度下的热管理与信号可靠性 CPO（Co-Packaged Optics）作为光电共封装技术的终极形态，将光引擎与计算芯片（如GPU、ASIC）或交换芯片共同封

一、散热技术演进：从被动风冷到主动液冷1. 风冷技术瓶颈传统风冷依赖空气流动散热，但AI芯片功率密度突破40kW/柜后，风冷效率急剧下降。例如，英伟达H100 GPU功耗达700W，紧凑封装导致局部热点温度超100℃，传统硅脂热阻高达0.5

GPU和FPGA都是加速计算的利器，但设计思路和应用场景截然不同。简单来说，GPU是“通用型选手”，擅长批量处理相似任务；FPGA是“定制型专家”，专为特定任务优化硬件。1. 硬件架构GPU：采用多核并行架构，数千个核心同时执行相同指令（S