文章深入分析Engram技术：将序列嵌入存储到可卸载至DRAM的嵌入表中，节省HBM内存、减少FLOPs，从而降低AI推理成本。在参数和训练预算相同的对照实验中，Engram-27B相比MoE-27B不仅没有降低性能，反而显著提升（MMLU从57.4升至60.4）。作者指出Engram参数分配存在约20-25%的最优区间，过高会挤占MoE专家参数损害性能，且不能完全替代FFN（FFN负责概念运算）。结论认为Engram确实是一种'免费午餐'，DeepSeek、美团LongCat、Qwen等已采纳该技术。
The Information 报道称，华为最早将于 2026 年 Q4 向 DeepSeek 大规模交付 16 万枚老款 950DT 芯片，用于内蒙古新数据中心，总价值约 26 亿美元，将是已知规模最大的华为 AI 芯片集群之一。文章分析指出，DeepSeek V4 延迟发布与华为芯片供应延迟有关，确定性比性价比更重要。华为昇腾芯片 2026 年实际产量受 HBM 短缺制约预计仅 20-30 万枚，远低于 75 万目标，封装产能也紧张。DeepSeek 同时自研推理芯片以避免依赖外部供应。文章认为中国大模型厂商在算力缺口下仍紧咬美国，值得尊重。
本文从GPU算力与内存速度不匹配的问题出发，深入分析AI推理中KV缓存的内存占用与复用机制，说明为什么给GPU扩容后计算芯片仍在等待数据。文章以Qwen3-32B为例量化KV缓存大小，比较本地缓存与远端缓存的传输开销，指出连接在缓存共享、跨机器传输中的关键作用。随后分析了铜互连与光互连各自的适用场景，介绍NPO/CPO技术路线，并以Marvell的CXL内存扩容控制器、交换芯片、信号调节芯片和Photonic Fabric为例，梳理连接芯片厂商的商业逻辑与验证进度，最后从客户成本账角度论证互联市场的价值，认为这是一个被低估的万亿级机会。
文章解析英伟达8月26日发布的NVHBM技术：将自研内存控制器移入HBM底座，带宽最高提升30%、功耗降低15%，并推动多家内存厂商共同供货。作者对比三星zHBM（Memory-on-Logic垂直堆叠）与SK海力士的3D堆叠、混合铜键合路线图，拆解内存厂商的利润公式：出货量×份额×单位毛利，指出NVHBM可能压缩独有设计溢价、提升制造能力与良率的重要性。对三星的机会在于进入更多采购名单，海力士则需证明客户有得选时仍选自己。行业增长未必等于每家公司都受益。
文章指出AI建设真正短缺的不是晶圆产能而是封装良率，CoWoS分配已成为AI算力的配给机制。作者从光刻曝光场858mm²的物理上限讲起，解释Chiplet兴起的必然性，并纠正了良率分拆的错误理解——真正的收益来自KGD（已知合格裸片）分拣。文章分析利润从OSAT转移到代工厂再转移到设备与材料供应商的逻辑，探讨3D堆叠散热难题、HBM演进路径，以及面板级封装转型带来的设备重置机会，揭示先进封装背后隐藏的制造供应链投资机会。
文章分析AI基础设施供应链中的牛鞭效应：从2023年GPU短缺开始，压力依次传导至内存、服务器CPU，再到2026年的大容量存储短缺。HBM生产挤占传统DRAM产能导致SSD价格暴涨，Agent工作流推动CPU需求上升。同时数据中心建设成本高达每吉瓦200亿美元，变压器和涡轮机交付周期长达数年。作者警告，若终端软件收入无法匹配巨额资本支出，2027-2028年新增产能交付时或将面临产能过剩危机。
文章以供给稀缺、客户认证、竞争扩产与股价回撤四个维度，重新审视AIDC产业链30家瓶颈公司。结论是：真正具备产能、认证、交期或锁量证据的公司只占少数；瓶颈增强的同时竞争普遍加剧；回撤最大的小票往往瓶颈地位尚未验证。第一梯队包括AXT（InP衬底）、Tower（硅光代工）、联亚、AAOI、古河电工、Micron等，而Sivers、上诠等高热度小票仍属潜在瓶颈。回调提供了更便宜的价格，但没有自动提供更高的确定性。
本文梳理了英伟达2022至2028年从Hopper到Feynman的架构演进。指出存储曾是过去产品迭代的主线，但随着内存遇墙，互联已成为未来的核心解药与投资主线。文章拆解了GPU、CPU、组合系统与机架四条业务线，澄清了GB200、NVL72、NVL576等极易混淆的概念，详解了scale-up高速域的扩张，并深刻分析了内存容量与带宽如何推动AI算力系统的升级。
本文深入拆解了CXL技术在打破内存墙中的作用。文章回顾了内存墙的历史，分析了AI时代内存成本与容量的双重压力，指出CXL并非为取代NVLink而生，而是为了扩展内存容量和实现内存池化。通过Meta的Vistara项目案例，阐述了利用退役内存的经济效益，并分析了从控制器、交换机到光互连的投资机会，重点提及了Marvell的布局。
文章由Kova撰写，提出了一个基于2026年超大规模企业$300B+资本开支流向的AI投资4层模型（半导体制造、核心芯片、DC物理层、DC建造层）。基于此模型及Picks-and-shovels、Anti-correlation等原则，作者筛选出了包含LRCX、MU、VRT等在内的10只长线底仓股票，并详细阐述了每只标的的Thesis、权重配置及具体的退出与监控策略。
文章复盘了AI算力产业链瓶颈的演变路径，指出限制已从单一GPU供应扩散到电力、存储、光互连等多维集体紧张。详细解析了从计算（GPU）、存储（HBM）、光互连到电力/液冷的四阶段传导逻辑，强调了供应链互补约束下的价值重分配。
本文深入分析了AI推理时代HBM（高带宽内存）成为新主角的原因，指出推理过程中数据搬运的耗时往往超过计算。文章详细解释了HBM的3D堆叠技术优势、HBM4采用先进逻辑工艺带来的产业链变化，以及SK海力士、三星、美光三大厂商的市场份额与技术路线竞争，并探讨了内存厂商在AI基础设施中获取超高利润的商业逻辑。
文章深入解读了台积电2026年技术研讨会报告，指出半导体行业已进入由AI驱动的超级周期，预计2030年市场规模将达1.5万亿美元。核心观点包括：先进制程从单纯的节点微缩转向平台优化（如A16、A12的背面供电技术）；竞争维度从“谁的晶体管更小”升级为“谁能把算力系统造出来”；以及算力增长的真实引擎在于CoWoS、SoIC等先进封装技术与HBM的系统级集成。
本文详细拆解了 AI 时代先进封装（CoWoS/EMIB）的产业链现状与竞争格局。文章从底层概念出发，分析了台积电、英特尔、三星三条技术路线的差异，并深入探讨了硅中介层、ABF 载板、HBM 及上游设备与材料的供应瓶颈。随着 AI 芯片需求爆发，封装产能已成为制约出货的关键因素。
