AI芯片

短期内 RNGD 将从初版的 48GB HBM3 升级到 72GB HBM3E，从内存侧增强推理性能。而迭代产品将于 2028 年面世。

Rebellions 接下来将专注在美国市场的扩张，实现 Rebel100 NPU 平台的规模化生产，并为未来的 IPO 做准备。

机构认为 GB300 已在上一季度成为英伟达出货主力，而新一代 VR200 系统有望从 2026Q3 末开始逐步实现出货。

英伟达预计将把单一 LPX 机柜 / 机架中的 LPU 数量从当前的 64 颗提升至 256 颗，新型 LPX 系统预计 2026Q4~2027Q1 量产。

AI ASIC 阵营 HBM 需求的最重要推动者还是谷歌与其 TPU 芯片。HBM3E 仍将是 AI ASIC 阵营的主力高带宽内存品类。

推理预填充属于并行工作负载，要求大算力和适中的内存带宽；推理解码本质上是串行的，算力需求较小但内存带宽要求高。组合使用能发挥两款 AI 芯片各自的长处。

JetCool 开发了一种单相芯片级 DLC 解决方案，可支持下代 AI XPU 的 4 W/mm² 发热密度与数千瓦总功耗。

博通拥有全面的芯片设计服务能力，能迅速以出色良率实现大规模量产，缩短 AI XPU 设计从实验室到数据中心的用时，这是现阶段 COT 模式所无法做到的。

博通已确保 AI XPU 订单在 2027~2028 所需的先进制程、HBM、基板产能；预计 OpenAI 从 2027 年开始部署其首代 XPU，首年计算能力将超过 1GW。

《华尔街日报》称一些大型客户发现某些智能 AI 工作负载在仅使用 CPU 运行时比搭配 GPU 的混合方案更高效。