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猫眼影戏记者 冯遐 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
智通财经APP获悉 ，集邦咨询体现 ，2026年沾恩于北美大型CSPs提高资笔僻出 ，以及各国主权云兴起 ，对AI数据中心建置需求兴旺 ，预估全球AI Server出货将同比增添逾20%。随着AI芯片算力提升 ，单芯片热设计功耗(TDP)将从NVIDIA H100、H200的700W ，上升至B200、B300的1,000W以上或更高 ，Server机柜须以液冷散热系统对应高密度热通量需求 ，推升2026年AI芯片液冷渗透率达47%。
11月27日 ，由全球高科技工业研究机构TrendForce集邦咨询主理的“MTS 2026存储工业趋势钻研会”在深圳举行；嵘 ，TrendForce集邦咨询宣布了“2026十大科技市场趋势展望”：
PART： 1 AI芯片逐鹿战升级 ，液冷散热大规模渗透AI数据中心
2026年沾恩于北美大型CSPs提高资笔僻出 ，以及各国主权云兴起 ，对AI数据中心建置需求兴旺 ，预估全球AI Server出货年增将逾20%。AI市场霸主NVIDIA(英伟达)将面临更高强度竞争 ，首先 ，AMD(超威)将效法NVIDIA GB/VR机柜计划 ，推出MI400整柜式产品 ，主攻CSPs客户；其次 ，北美CSPs自研ASIC力道一连增强；最后 ，受国际形势影响 ，ByteDance(字节跳动)、Baidu(百度)、Alibaba(阿里巴巴)、Tencent(腾讯)自研ASIC ，以及Huawei(华为)、Cambricon(寒武纪)等强化AI芯片自主研发 ，将AI市场竞争推向白热化。
随着AI芯片算力提升 ，单芯片热设计功耗(TDP)将从NVIDIA H100、H200的700W ，上升至B200、B300的1,000W以上或更高 ，Server机柜须以液冷散热系统对应高密度热通量需求 ，推升2026年AI芯片液冷渗透率达47%。Microsoft(微软)亦提出新一代芯片封装层级的微流体冷却手艺。整体而言 ，短中期市场仍以水冷板液冷为主 ，CDU架构将自L2A (Liquid-to-Air)转向L2L (Liquid-to-Liquid)设计 ，恒久则朝更细腻化的芯片级散热演进。
PART 2： 突破带脱期制、实现高速传输 ，HBM与光通讯建构智能运算新系统
AI运算从训练到推理的数据量与存储器带宽需求呈爆炸性生长 ，导致传输速率与能耗瓶颈浮上台面。为解决AI运算受存储器带宽与数据传输速率限制的问题 ，HBM与光通讯手艺逐渐成为次世代AI架构的焦点突破口。
现在HBM通过3D客栈与TSV手艺 ，有用缩弊端理器与存储器之间的距离 ，并在即将量产的HBM4中 ，导入更高通道密度与更宽I/O带宽 ，以支持AI GPU与加速器的超大规模运算。然而 ，当模子参数突破兆级、GPU集群规模成倍数扩张时 ，存储器的传输瓶颈又重新被凸显出来。现在各家存储器厂商通过HBM客栈结构优化 ，封装与接口立异 ，并且与逻辑芯片协同设计 ，藉由各方面的起劲来提升了AI芯片的外地带宽。
解决了存储器的传输瓶颈之后 ，跨芯片、跨模组间的数据传输仍成为限制系统效能的新瓶颈 ，为突破此限制 ，光电整合与CPO(Co-Packaged Optics)手艺逐步成为主流GPU厂商与云端供应商的研发重点。现阶段800G/1.6T pluggable光模组已启动大宗生产 ，而2026年起预期将有更高带宽的SiPh/CPO平台导入AI 交流机(Switch)之内。借由新型的光通讯手艺来实现高带宽、低功耗的数据互连 ，并优化系统整体带宽密度与能源效率。
综观趋势 ，存储器工业正迈向以「带宽效率」为焦点竞争力。而处置惩罚跨芯片、跨？榧涞男滦凸馔ㄑ妒忠 ，也是突破电性接口在长距离与高密度数据传输上的局限的最佳计划。因此高速传输手艺将成为AI基础架构演进的要害偏向。
PART 3： NAND Flash供应商强化AI计划 ，加速推理事情、降低贮存本钱
AI 训练与推理事情需要高速存取具有不可展望I/O模式的重大数据集 ，与现有手艺间爆发效能差别。为此 ，NAND Flash供应商加速推进专门的解决计划 ，包括两项要害产品：贮存级存储器(SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF手艺 ，定位介于DRAM与古板NAND间 ，提供超低延迟与高带宽特征 ，为加速实时AI推理事情负载的理想选择。
另一项是Nearline QLC SSD ，QLC手艺正以亘古未有的速率被应用于AI的温/冷数据贮存层 ，例如模子检查点与数据集归档。QLC的每晶粒贮存容量较TLC将横跨33% ，大幅降低贮存巨量AI数据集的单位本钱。预估至2026年 ，QLC SSD于Enterprise SSD的市场渗透率将达30%。
PART 4： 储能系统跃升AI数据中心能量焦点 ，需求将迎爆发式生长
AI数据中心朝向超大规模集群化生长 ，其负载波动大 ，严酷要求电力稳固度 ，促使储能系统由「应急备电」转为「AI数据中心的能量焦点」。预估未来五年内 ，AI数据中心储能除了现有的短时UPS备电和电能质量改善 ，2至4小时的中长时储能系统占比将迅速提升 ，以同时知足备电、套利和电网效劳需求。安排方法也将从数据中心级的集中式BESS (battery energy storage system) ，逐步向机柜级或猬集级的疏散式BESS渗透 ，如电池备用单位 ，以提供更快的瞬时响应。
预期北美将成为全球最大AI数据中心储能市场 ，由超大规模云端厂商主导。中国「东数西算」战略将推动数据中心向绿电富厚的西部迁徙 ，AI数据中心+储能将成为西部大型基地的标准配备。预期全球AI数据中心储能新增容量将从2024年的15.7GWh ，激增至2030年的216.8GWh ，复合年平均生长率达46.1%。
PART 5： AI数据中心迈向800V HVDC架构 ，推升第三代半导体市场需求
数据中心正履历彻底的电力基础设施厘革 ，效劳器机柜功率从千瓦级(kW)迅速攀升至兆瓦级(MW) ，供电模式正转向800V HVDC(高压直流)架构 ，以最大限度地提高效率和可靠性 ，大幅镌汰铜缆用量 ，并支持更紧凑的系统设计 ，第三代半导体SiC/GaN正是实现这一转型的要害 ，多家半导体供应商已宣布加入NVIDIA的800V HVDC妄想。
SiC主要应用于数据中心供电架构的前端、中端环节 ，认真处置惩罚最高电压和最大功率的转换操作。只管现在SiC功率半导体在最高电压额定值方面仍落伍于古板Si ，但其具备卓越的热性能和开关特征 ，关于下一代的固态变压器(SST)手艺至关主要。
GaN则依附高频率、高效能优势 ，在供电链路的中端和最后施展主要作用 ，追求极致的功率密度和动态响应。预估第三代半导体SiC/GaN在数据中心供电中的渗透率在2026年将上升至17% ，至2030年有望突破30%。
PART 6 ：2nm GAAFET刷新 ，2.5D/3D封装突破
随着2nm进入量产 ，在先进制程商业竞逐中 ，形成了向内追求更高晶体管密度、向外追求更大封装尺寸的趋势 ，同时强调异质整合 (Heterogeneous Integration)能力 ，通过差别功效的多芯片客栈与差别手艺节点的连系 ，知足高效能运算与人工智能应用需求。
在追求更高晶体管密度的部分 ，半导体晶圆制造正式由FinFET转进GAAFET ，通过Gate-Oxide完整包覆硅通道 ，在追逐高强度算力同时实现更高效的电流控制。向外部分 ，2.5D与3D封装手艺提供多重芯片客栈的高密度封装解决计划 ，使芯片间互连更快速、功耗更低 ，为下一代数据中心及高性能运算领域带来突破。
随着各家2nm GAAFET进入量产 ，TSMC(台积电)、Intel(英特尔)与Samsung(三星)则划分推出CoWoS/SoIC、EMIB/FOVEROS、I-Cube/X-Cube等2.5D/3D封装手艺 ，提供前后段整合代工效劳。怎样在产能使用率、可靠性、本钱与良率间取得平衡与商业优势 ，将是各大晶圆代工与封装厂的焦点挑战。
PART 7 ：2026年人形机械人出货生长逾700% ，聚焦AI自顺应与场景应用性
2026年将是人形机械人迈向商用化的要害一年 ，全球出货量预估年增逾七倍、突破5万台 ，市场动能聚焦于两大主轴：AI自顺应(AI Adaptivity)手艺与场景应用导向。AI自顺应手艺连系高效AI芯片、感测融合与大型语言模子(LLM)的进化 ，使机械人能在非结构化情形中实时学习与动态决议 ，展现「谋定此后动」的行为能力。
于此配景下 ，2026年的人形机械人新品将不再以规格或无邪度为唯一卖点 ，而是自设计阶段即锁定特定场景价值 ，从预期最早切入之制造搬运、仓储分拣到检测辅助等 ，皆能支持场域完整使命。2026年将是人形机械人正式进入以AI为驱动、以应用为焦点之工业新阶段。
PART 8： 笔电显示高阶化提速 ，折叠机主流化历程迎要害节点
OLED显示迎来跨世代的转折时刻。中、韩面板厂的高世代(8.6代)AMOLED产线一连扩产 ，随着本钱结构与良率一连改善 ，OLED显示手艺正加速笼罩从小到大的全尺寸产品 ，同步发动相关供应链如驱动IC、TCON、触控？橛肷⑷壬杓频雀呓琢悴考骄ゼ(ASP)与供应商议价能力。
OLED以自觉光、高比照、轻薄化与可变刷新率等特征 ，突破LCD在厚度与能耗的物理瓶颈 ，切合Apple(苹果)对影像精度与能源效率的双主要求。Apple预计2026年正式将OLED面板导入MacBook Pro ，将发动高阶笔电显示规格由mini-LED转向OLED ，预估2025年OLED笔电渗透率可望来到5% ，2026年之后 ，在Apple发动下 ，2027–2028年可望提升至9–12%。
另外 ，随着Apple有时机于2026下半年至2027年间正式进入折叠手机市场 ，将以软硬整合、品牌信任与供应链协同优势重新界说折叠手机价值 ，推动市场焦点由「外观炫技」转向「生产力与体验深化」 ，预估将发动全球折叠手机出货量于2027年突破3,000万支。现在折叠手机仍面临迈向主流的最后障碍—铰链可靠度、柔性面板封装、良率与本钱控制。Apple对产品验证与质量的审慎 ，反应其对进场时机与使用体验的重视 ，也凸显折叠手神秘真正跨入成熟期 ，仍需时间与实力跨越鸿沟。
PART 9： Meta 驱动全球近眼显示跃进 ，LEDoS手艺蓄积生长能量
陪同AI应用深化 ，Meta推出具显示功效的Meta Ray-Ban Display AR眼镜 ，锁定「信息提供」应用 ，让AI更贴克一样平常、重塑用户使用行为 ，通过第一视角的数据搜集与反响 ，强化AI与用户的双向互动体验。显示手艺接纳在全彩化与成熟度体现稳健的LCoS ，既为尚未完全成熟的LEDoS 争取手艺生长时间 ，也藉由优异的用户体验累积市场声量。
随着市场预期与Meta迭代产品妄想的推进 ，趋势正指向具备更高亮度、比照度的LEDoS 手艺 ，以拓展应用场景 ，加上Apple、Google(谷歌)、RayNeo(雷鸟立异)、INMO(影目科技)、Rokid(乐奇)、Vuzix等厂商一连结构 ，本钱有望加速下探至公共预期的甜蜜点 ，有利于LEDoS生长。预估2027-2028年将泛起更成熟的全彩LEDoS解决计划 ，Meta也预计推出新一代搭载LEDoS的AR眼镜。
PART 10： 2026年辅助驾驶渗透率提升 ，Robotaxi 开启全球多区域扩张
预估2026年L2(含)以上辅助驾驶的渗透率将逾40% ，智能化将接续电动车成为汽车工业生长动力。L2辅助驾驶手艺已趋成熟 ，普及要害转向本钱 ，有助降低系统总本钱的舱驾一体单晶片与控制器将于2026年进入规模量产 ，初期主攻中国中阶汽车市场。古板车厂同时起劲推动燃油车智能化转型 ，也是辅助驾驶周全成为车辆标配的驱动力。
另一方面 ，以L4级为目的的Robotaxi正迎来全球性的扩张浪潮。除了各地规则松绑 ，车队平台商、效劳商对Robotaxi的接纳态度转为起劲 ，以及开发商探索端到端(E2E)、VLA(Vision Language Action)等泛化性更强的AI模子 ，皆有助Robotaxi市场扩大。预计至2026年 ，Robotaxi将加速笼罩欧洲、中东、日本、澳洲等市场 ，不再仅限于中国、美国。
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一是学风不浓。 现在我国正在打造学习型社会 ，各级党政主要向导一再强调增强学习的主要性。要求我们下层干部必需增强党的目的、政策的学习 ，增强对市场经济的学习 ，增强对科学知识的学习 ，而在我镇上下 ，学习民俗不是很浓 ，尤其是我们的一些同志整天围着杯子转、围着牌桌转 ，围着鱼杆转 ，有的甚至围着裙子转 ，不思学习 ，不想学习。整天无所事事 ，终日无所作为 ，相反 ，对社会上的一些无聊的工具 ，好比千变万化的麻将扑克新赌法 ，飞来飞去的黄色短讯 ，我们一些干部倒是学得很快 ，一看就懂 ，一学就会。我说这些人心事都没有用在正经的学习上面 ，大宗的时间被铺张了。他们对党的目的政策明确不透 ，对新知识、新履历一知半解 ，对新问题、新情形麻木不仁 ，造成的直接效果就是素质很差、眼界狭窄、境界低下、头脑守旧 ，不可很好地完成党和人民交给的使命。当今时代知识奔流 ，信息麋集 ，科学手艺迅速转化为生产力 ，知识经济越来越直接地融化为综合实力。我们若是不学新知识 ，不学人家的先进履历 ，没有与时俱进、开拓立异的精神 ，面临新形势、新情形、新问题 ，便会一筹莫展 ，不知所措 ，干不可大事业。
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