英伟达：Rubin平台不仅是算力，更是对“记忆”的重新定义
黄仁勋的帝国不仅确认了AI基建需求的持久性，更展示了其对下一代计算形态的绝对掌控。备受瞩目的Rubin平台确定将于2026年下半年（2H26）迎来强劲的产量爬坡。这里有一个极具震撼力的生产细节：Rubin托盘的组装时间仅需约5分钟，相比之下，Blackwell托盘则需耗时约2小时。这种生产效率的跃升意味着供应瓶颈将被彻底打破，管理层已明确表示，GB200/300目前没有主要的供应限制。
但真正的“杀手锏”是关于存储的。为了加速“代理AI”的落地，英伟达推出了一种利用SSD扩展工作上下文内存的新平台。在此之前，每个GPU仅能访问约1TB的上下文内存；而有了该平台，每个GPU可访问的上下文内存激增至16TB。这对NAND市场构成了直接且巨大的利好。此外，在物理AI领域，英伟达发布了用于L4级自动驾驶开发的开源模型“Alpamayo”，引入思维链和基于推理的视觉语言动作（VLA）模型，试图让车辆具备人类般的思考能力。
AMD：苏姿丰的追赶战，锁定2027年决战
AMD正在拼命缩小差距，苏姿丰同样将“代理AI”和“物理AI”视为下一波增长的关键。其路线图异常清晰：搭载MI400系列GPU的Helios机架将于2026年推出，但这只是前菜。真正的重头戏是计划于2027年推出的MI500系列，它将基于下一代CDNA-6架构，采用2nm工艺节点并使用HBM4E内存。
在企业级与PC端，AMD试图通过性价比突围。推出了面向企业的MI440XGPU，以及在PC端推出了RyzenAIMax（对标英伟达DGXSpark但成本更低）。
此外，RyzenAIHalo开发平台将于2026年第二季度可用，支持本地运行高达2000亿（200B）参数的模型，试图在边缘计算领域抢占先机。
美光：DRAM不仅是缺货，是配给制；NAND迎来新引擎
如果你想寻找“卖方市场”的教科书案例，看看美光就够了。DRAM的供应/需求环境极其强劲，定价坚挺。美光预计2026年行业比特供应增长约20%，但这对于当前不受约束的市场需求而言简直是杯水车薪，公司甚至已经进入了配给供应模式。
更值得注意的是NAND市场。虽然之前市场的目光集中在HBM上，但受英伟达发布的新型上下文内存存储控制器推动，AI数据中心对SSD的需求将出现显著增量。这意味着NAND不再是AI盛宴的旁观者，而是获得了HBM之外的额外增长引擎。
Marvell：激进的并购与扩张，互联是核心护城河
Marvell正在通过资本手段加固其在数据中心互联领域的堡垒。公司宣布以5.4亿美元收购XConnTechnologies，旨在通过XConn的PCIe和CXL交换技术增强其Scale-up网络能力。这笔交易预计2026年下半年开始贡献收入，2027年达到1亿美元。
增长指引方面，Marvell显得非常激进。重申了2026/2027自然年（CY26/27）的目标：数据中心业务同比增长25%/40%，定制计算业务同比增长20%/100%。管理层特别提到12月的订单势头强劲，显示出其在互联市场的统治力。
模拟芯片：库存见底后的静默，复苏之路漫长
与数字芯片的狂热不同，模拟芯片板块正处于一种令人窒息的“磨底”状态。以ADI（亚德诺）为例，其渠道库存目前低于6周，远低于历史正常水平的7-8周。这是ADI首次出现渠道卖给渠道超过渠道卖出的情况，意味着库存已经过低，无法满足当前需求。然而，即便如此，OEM客户目前仍未开始重新补充资产负债表上的库存，复苏显得异常谨慎。
ON（安森美）预计2026年定价环境正常，会有低个位数的降价，但遗留产品收入在2026年将面临约3亿美元的阻力。Skyworks（思佳讯）则寄希望于其最大客户（暗指Apple）在高端市场的抗压能力，以抵御智能手机整体市场的需求破坏。
Synopsys：设计与物理仿真的深度融合
芯片设计的战场正在转移。
Synopsys展示了与Ansys整合后的协同效应，双方的首款联合产品针对先进封装领域，预计将于2026年上半年发布。这标志着芯片设计正从单纯的逻辑设计走向物理仿真集成的深水区，未来的EDA不仅仅是画图，更是对物理世界的精确模拟。
VIP复盘网
