AI 算力终局：台积电押注光子互联，中国光引擎企业二十年磨一剑
AI 军备竞赛激战至今，GPU 一货难求、HBM 库存见底、CoWoS 先进封装产能被英伟达与 AMD 长协锁定，全市场为 AI 芯片市占率暴涨而狂热。然而在这场狂欢的最深处，一道被众人刻意忽略的物理鸿沟正在崩塌——当数百万颗 AI 加速器互联成超级训练集群时，传统铜线传输的衰减与延迟将导致系统瘫痪。这并非成本问题，而是物理定律对电子传输的无情裁决。就在这道鸿沟之上，台积电副共同营运长张晓强在 2026 技术论坛上抛出一颗重磅炸弹：AI 芯片架构正从“算力至上”转向“三层架构”——底层是运算，中层是由 S
AI硬件迈向物理极限：2026年材料新纪元
过去三年，AI投资的重心在于“订单驱动”——谁能获得订单，谁就能在市场上脱颖而出。然而，从2026年英伟达Rubin架构投入量产开始，这一逻辑将发生根本性转变，转向“物理瓶颈驱动”。当算法的算力需求每3.5个月翻一番，而材料的物理特性难以轻易突破时，那些能够解决瓶颈问题的“关键物料”将获得极高的附加价值。这并非市场炒作，而是由物理限制所带来的确定性重塑。深层原理：电信号的频率越高，介质损耗就越大。在高达1.6T的超高频率下，普通的玻璃纤维（E-glass）中的极性分子在交变电场作用下会剧烈振动并产生热量。