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AMAT：AI芯片瓶颈不在算力，在数据移动，3D微缩成关键路径
AMAT表示，AI芯片性能提升的关键已不只是算力，更在于数据移动效率。面对“内存墙”带来的系统瓶颈，行业正围绕逻辑、DRAM、HBM及2.5D/3D封装全面推进3D微缩，并推动HBM堆叠由微凸点向混合键合演进。公司同时公布，2026财年第三财季营收为91.2亿美元，同比增长25%。
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SK hynix披露CPO路线 剑指AI超大规模集群“带宽墙”
SK hynix表示，公司已与全球研究团队在《Nature Electronics》发表有关CPO（共封装光学）的研究论文。论文指出，随着由数千块GPU和HBM组成的AI超大规模集群加速落地，跨系统数据传输正面临“带宽墙”挑战。研究据此提出下一代AI基础设施的关键目标，并梳理了从2D封装、2.5D中介层到3D异构集成，以及光互连持续演进的技术路径。
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Applied Materials推6款新设备，发力HBM与Chiplet良率提升
随着AI芯片带动3D堆叠需求升温，Applied Materials发布6款面向先进封装与DRAM工艺的新设备，并升级“Centura Prime”外延（Epi）系统。相关产品覆盖CMP、ECD、PECVD及电子束量测等关键环节，重点提升HBM和Chiplet制造中的工艺稳定性与良率。
