AI芯片

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。

这一架构以 3D DRAM 为核心，首创 3.5D 异质异构集成方案，可基于国内领先供应链规模化量产。

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。

特斯拉此前此前集中了车用与数据中心 AI 芯片开发团队的人力资源来攻关 AI5。由于 AI5 现在表现良好，Dojo 3 的开发也重新启动。

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。

Rivian 发布了 LDM 大型驾驶模型、表示第二代 R1 将支持通用离手辅助驾驶、推出 Autonomy+ 自动驾驶订阅服务、预告 2026 年初推出 Rivian Assistant 语音界面。

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。

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 在此之前已向韩国国内的两大科技企业 KT Cloud 和 SKT 供应 ATOM 和 ATOM Max 芯片，还完成了对 Meta 的芯片出样。

LPX 的设计目标是低延迟和高 Token 速率，但吞吐量和容量都比较低，更适合软件编程场景的上下文处理。