瑞士投資銀行 UBS 大幅上修 DRAM 與 NAND 價格預測，指出記憶體需求成長將超越供給達 17%，缺貨狀況恐延續至 2028 年，市場價格面臨劇烈波動。

UBS 與 TrendForce 大幅上調 DRAM 估值

投資銀行 UBS 近期釋出報告，直言 DRAM 記憶體價格在 2026 年第 3 季仍有大幅上漲的空間，UBS 在報告中明確指出，整體 DRAM 記憶體市場的供給吃緊狀況，恐怕要一路延續到 2028 年第 2 季才有機會緩解。

無獨有偶，市場研究機構 TrendForce 也在同一時間點出，DRAM 市場在 2026 年第 3 季將持續面臨嚴重缺貨的窘境。不過 TrendForce 也提醒，消費市場對高價位產品的接受度變低，加上先前漲幅已墊高的「高基期效應」，這兩項因素多少能替接下來幾個月的價格漲勢踩下一點煞車。

根據 UBS 最新報告，該行透過產業內部查訪後發現，DDR 合約價格在 2026 年第 3 季的季增幅度，預估將從原先的 17% 大舉上調至 32%，等於直接翻倍。而在第 4 季的部分，UBS 也將季增幅預期從原本的 12% 上修至 18%。值得留意的是，UBS 特別強調實際漲價幅度會因記憶體品牌不同而有所差異，並非所有廠商都會採取一致的調漲步調。

除了價格漲幅之外，UBS 這次也把記憶體供需之間的落差攤開來看。報告預估，2027 年整體記憶體需求成長率將達到 36.2%，但供給端的成長幅度僅約 19.3%，兩者之間足足有 17% 的落差，這也正是本波記憶體缺貨與漲價的核心關鍵。至於 NAND 快閃記憶體的部分，UBS 同樣看漲，預估 2026 年第 3 季的季增幅度可達 30%，遠高於先前預估的 17%；進入第 4 季後，漲幅則預期收斂至 12%。

累計來看，UBS 認為此波記憶體價格上漲，將帶動整個記憶體產業在 2026 年創造高達 992 億美元的營收規模。UBS 也點出一個值得關注的產業現象：記憶體價格持續墊高，將迫使包括雲端服務業者在內的各大 AI 巨頭持續回頭向資本市場尋求資金，藉此支應龐大的伺服器與資料中心採購計畫。

值得一提的是，UBS 這次報告聚焦的是 DDR 記憶體，而 TrendForce 的研究則是針對更廣泛的 DRAM 市場進行分析，根據 TrendForce 的估算，DRAM 記憶體價格在 2026 年第 3 季的季增幅度預估為 18%，而 NAND 價格的季增幅度則約為 15%。

和 UBS 的看法一致，TrendForce 同樣認為，DRAM 市場的嚴重供給短缺情況將會持續下去。研究機構同時補充，消費端需求轉趨疲軟，加上先前墊高的價格基期，這兩項因素預期能為接下來的漲價速度發揮一定的抑制效果。

而談到 NAND 價格的部分，TrendForce 特別提到，由於目前 NAND 價格已經來到歷史新高的水位，買家對於後續價格再往上衝的「吸收能力」恐怕相當有限。正因如此，TrendForce 才會將 NAND 價格的季增幅度預估設定在相對溫和的 15%。

綜合 UBS 與 TrendForce 兩份報告來看，無論是 DRAM 還是 NAND，記憶體產業在接下來這一年半載內，價格恐怕都很難明顯下降，消費者與下游廠商的採購成本壓力，勢必會持續一段不小的時間。

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Jefferies 警告 DRAM 第 3 季狂飆 50%，2028 年前恐無解

Reddit 網友在二手交易市集意外挖到一張罕見的 AMD RX 7900 XTX 工程樣品顯卡，特殊的紅色 PCB 上還多了除錯專用埠口，沒想到實際用 GPU-Z 檢測後，顯示的 VRAM 容量卻只有 16GB，並非零售版應有的 24GB，記憶體通道疑似遭到刻意鎖定。

RX 7900 XTX 工程樣品意外流入二手市場

一張紅色 PCB 的顯卡照片，最近在 Reddit 上掀起討論。這不是什麼客製化改裝品，而是貨真價實的 AMD Radeon RX 7900 XTX 工程樣品，而且還是外界第一次親眼目睹這張卡的「原型機」樣貌。更妙的是，照理說應該搭載 24GB VRAM 的旗艦卡，GPU-Z 讀出來卻只有 16GB，讓不少硬體玩家看得一頭霧水。

這張卡的主人是 Reddit 網友 Shav_tech，他表示自己是在網路二手交易市集用相當低廉的價格入手這張卡，完全沒想到會挖到這麼稀有的東西，RX 7900 XTX 身為 AMD RDNA 3 世代 RX 7000 系列的旗艦作，直到現在都還是 AMD 桌上型遊戲顯卡陣容中的效能王牌，能拿到它的工程樣品，對顯卡收藏玩家來說可說是可遇不可求。

從照片可以清楚看到，這張原型卡採用整片紅色 PCB，和市售零售版的配色完全不同，卡片頂端還多出了幾組額外埠口，這些接頭一般用於研發階段的偵錯與驗證用途，零售版產品是不會保留的。仔細看其中那組藍色埠口，裡頭其實整合了 I2C、PMBus 以及 JTAG 三種介面，其中 JTAG 特別關鍵，能讓工程師直接從 GPU 核心或記憶體控制器擷取診斷資料，方便在開發階段抓出問題。

PCB 上可以看到熟悉的 Navi 31 核心，周圍環繞著 12 顆記憶體封裝顆粒。照理說，如果每顆都是 2GB 的 GDDR6 模組，加總起來應該會是 24GB 的完整配置，這也是零售版 RX 7900 XTX 的標準規格。但奇怪的是，Shav_tech 實際用 GPU-Z 檢測後，系統卻只認出 16GB 的容量，他還進一步跑了測試，結果發現效能表現反而比較接近 RX 7900 XT，規格特徵卻又更貼近 RX 7900 GRE，整體表現相當矛盾。

好奇心驅使下，這位網友嘗試用 RX 7900 GRE 的 BIOS 對這張卡進行刷機，結果卻以失敗收場。這其實頗耐人尋味，畢竟 GPU-Z 讀出來的規格明明比較接近 GRE，而不是 XTX，GPU-Z 顯示的記憶體匯流排寬度是 256-bit，容量 16GB，但我們都知道正式版 RX 7900 XTX 用的是 384-bit 匯流排、24GB 記憶體容量。綜合這些線索來看，這張工程樣品很可能是刻意關閉了部分記憶體通道，用來讓 AMD 內部工程師測試不同規格組合下的效能表現，這在晶片開發過程中其實並不罕見。

對一般玩家來說，工程樣品或許只是張「特別版」的顯卡，但對硬體愛好者和研究者而言，這類原型機其實是了解晶片廠商如何在正式量產前反覆調校規格、驗證良率與效能表現的珍貴線索。像這次曝光的紅色 PCB 樣品，不只讓外界一窺 AMD 在 RDNA 3 世代顯卡開發初期可能測試過的不同記憶體配置方案，也再次證明二手市場偶爾真的會出現讓收藏家眼睛一亮的稀有品項。

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AMD 於 RX 7900 XTX 顯示卡上首次展示 Work Graphs 技術

NVIDIA GeForce RTX 5090D 在液態氮超頻下創下 4GHz 驚人紀錄，成為全球首張達成此門檻的 Blackwell 架構 GPU。

全球首發！NVIDIA GeForce RTX 5090D 飆速突破 4GHz 大關

距離發售已一年半的 NVIDIA GeForce RTX 5090D，終於在近日寫下 Blackwell 架構 GPU 歷來最快的核心時脈紀錄。這次刷新紀錄的幕後功臣，是來自希臘的超頻團隊 Team OGS，他們透過資料庫 HWBOT 公開了這項令人驚豔的超頻成績。

值得一提的是，這次締造紀錄所使用的顯卡並非最新的 GALAX RTX 5090D V2 版本，而是採用與一般 RTX 5090 相同規格 GPU 核心的初代版本；後來推出的 V2 版本，其核心與記憶體配置都經過刪減。Team OGS 在 HWBOT 上的分享中提到，這是首張達成 4GHz 核心時脈的 RTX 5090，外部時脈板頻率來到 28.7 MHz，相當於提升了 106.3%，並使用 Bitspower Strata 液態氮顯卡冷頭搭配 Kryonaut Extreme 導熱膏進行散熱，同時特別感謝 Galax、ASUS、Corsair 與 Thermal Grizzly 等廠商的支援。

此次立下大功的顯卡型號，正是先前曾寫下 3.27 GHz 超頻紀錄的 GALAX HOF OC LAB，這張旗艦級顯卡配備雙 16pin 供電，並搭載高達 36 相供電設計，堪稱超頻玩家的夢幻裝備。而讓這次超頻成功的核心技術，則是 Team OGS 採用了知名極限超頻高手 Elmor 所設計的 ECB (External Clock Board，外部時脈板)，來取代顯卡原廠內建的 27 MHz 石英振盪器。這款外部時脈板是極限超頻玩家常用的硬體改裝工具，能夠繞過顯卡內建的時脈來源，改用可調整的外部參考時脈訊號。

透過這項技術，Team OGS 成功將時脈拉高至 28.7 MHz，等同提升 6.3%，進而讓 GPU 相關的所有頻率同步提升 6.3%。同樣受惠的還有顯卡記憶體，時脈從原本的 1750 MHz 提升至 1860 MHz。更有趣的是，若搭配同一款 ECB 時脈板，極限超頻玩家甚至能將 GDDR7 記憶體時脈推高到 2400 MHz，換算下來相當於 38.4 Gbps 的傳輸速度，遠超一般 RTX 5090 的 28 Gbps 水準。

在正式測試環節中，這張 NVIDIA GeForce RTX 5090D 使用了 GPUPI v3.3 - 32B 這款純 GPU 導向的合成基準測試工具。最終測試結果相當驚人，顯卡核心時脈成功達到 4002 MHz，也就是俗稱的 4GHz 超頻門檻，而記憶體則同步運作在 1860 MHz (接近 30 Gbps) 的高速狀態。

憑藉這次超頻成果，Team OGS 以 35 秒 377 毫秒的完賽時間登上排行榜冠軍寶座，比先前的紀錄快了超過 1 秒鐘，成績相當亮眼。

回顧過去的紀錄，NVIDIA RTX 5090D 一直是極限超頻玩家熱衷挑戰的對象之一，多次刷新各項紀錄。在這次 4GHz 紀錄誕生之前，先前最高紀錄由知名超頻玩家 Splave 保持，成績為 3.88GHz，因此這次 Team OGS 達成的 4GHz 可說是相當亮眼的里程碑突破。

不過若論及 GPU 頻率之王的頭銜，目前仍由 AMD 穩坐寶座。AMD 就在幾個月前，透過 Radeon RX 9060 XT 顯卡寫下 4.769GHz 的驚人紀錄，仍是目前 GPU 頻率的世界最高紀錄保持者。展望未來，這支超頻團隊預計還會帶來更多突破性的紀錄成績，值得玩家們持續關注。

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RTX 5090 使用者每月定期檢查 12VHPWR 接頭，仍難逃燒毀命運

開源函式庫 ZLUDA v6

ZLUDA v6 正式帶來 PhysX 支援

長期以來，NVIDIA 的 PhysX 物理運算技術幾乎是 NVIDIA 顯示卡用戶的專屬特權，讓許多 AMD 玩家在面對舊經典遊戲時只能望洋興嘆。然而，一個名為 ZLUDA 的開源函式庫正在悄悄打破這道高牆。ZLUDA 的核心目標，是將 NVIDIA 的 CUDA 運算能力移植到非 NVIDIA 的硬體平台上，讓更多用戶能夠享受原本只屬於 GeForce 生態系的功能。

這個計畫雖然充滿理想，但也並非一帆風順。過去 ZLUDA 團隊曾因法律合規問題遭受打壓，開發工作一度陷入停滯，商業支援也因此中斷。儘管如此，主要開發者仍選擇以「週末個人計畫」的形式繼續推進，展現出令人欽佩的開源精神與堅持。

隨著 ZLUDA v6 的發布，最受矚目的新功能終於到來，也就是對 PhysX (32 位元 CUDA) 的初步支援正式加入。雖然相關的 Pull Request #651 尚未完全完成，但這次的版本已足以讓 AMD Radeon 顯示卡在不需要額外 PhysX 顯示卡的情況下，順暢執行大量依賴 PhysX 運算的舊款遊戲。

開發者在官方部落格中寫道：「隨著 PC 零件價格居高不下，我們都被迫重新拾起那些經典老遊戲，而 ZLUDA 正是為此而生。」這段話不只說出了許多玩家的心聲，也點出這項技術最直接的應用場景。

實測結果中，在搭載 AMD Ryzen 9 9950X3D 處理器與 AMD Radeon RX 9070 XT 顯示卡的測試平台上，經典遊戲《四海兄弟 2》在未啟用 ZLUDA 的情況下，PhysX 模式平均僅能跑出 26.2 FPS，是勉強能動、根本無法流暢遊玩的狀態，評等慘列 D 級。

啟用 ZLUDA v6 之後，同樣的遊戲、同樣的硬體，平均 FPS 直接飆升至 80.2，評等躍升為 A 級。這將近 3 倍的效能提升，讓遊戲從勉強能動變成流暢可玩，A 卡使用者終於能夠以正常的方式體驗這些 PhysX 經典之作。

而除了 FPS 提升之外，PhysX 所帶來的進階視覺特效，例如碎片飛散、火焰模擬等物理粒子效果等，也在 ZLUDA 的加持下首次出現在 AMD 平台的畫面中，讓遊戲體驗更加完整與震撼。

在 ZLUDA 出現之前，想在非 NVIDIA 平台上流暢執行 PhysX 遊戲，唯一的主流解法是在主機內額外安裝一張支援 PhysX 的 NVIDIA 顯示卡來專門處理物理運算。雖然這個方法確實有效，但需要額外採購舊款 NVIDIA 顯示卡、處理相容性問題，整體成本與設定複雜度都相當可觀，對一般玩家而言門檻偏高。

值得一提的是，NVIDIA 自家的新一代 Blackwell 架構顯示卡 (RTX 50 系列) 一開始也曾取消對 32 位元 CUDA 的支援，後來才又針對特定遊戲重新開放。即便是 NVIDIA 用戶也曾短暫面臨 PhysX 相容性問題，可見 ZLUDA 所解決的並不只是「非 NVIDIA 平台」的困境，而是整個 PhysX 生態系的延續問題。

當然，ZLUDA v6 的 PhysX 支援目前仍處於早期階段，並非毫無缺陷，使用者可能會遇到流體模擬出現異常、畫面破圖的情形，而透過 Steam 平台將 ZLUDA 載入遊戲的流程也尚未完全順暢，有待進一步最佳化。不過，由於 ZLUDA 是完全開源的專案，任何有能力的開發者都可以直接取得原始碼進行修改與最佳化，這讓社群的參與能夠大幅加速整體進展。

除了 PhysX 之外，ZLUDA v6 這次也帶來多項值得關注的改進。在 Windows 支援方面，開發者表示過去 ZLUDA 主要針對 Linux 環境進行最佳化，而這次將開始認真打磨 Windows 平台的使用體驗，包括改善安裝流程、在缺少必要函式庫時提供更清楚的提示訊息。

機器學習方面，透過編譯器錯誤修正與效能函式庫的改善，ZLUDA 在 ML 工作負載上的穩定性也有所提升。材質支援的加入，則讓 ZLUDA 能更完整地應對包含 Blender 渲染在內的多種運算場景，使整體功能更加成熟。

對於未來的開發計畫，開發者也坦誠表示，ZLUDA 的更新頻率將會降低，不再像過去那樣穩定釋出新版本。但這並不代表計畫終止，開發工作仍會持續，只是步調會更像一個「有熱情的業餘專案」而非全職開發。對於期待 ZLUDA 能繼續演進的玩家與開發者來說，這個消息雖然略帶遺憾，但能夠看到這個計畫持續走下去，仍是令人振奮的事情。

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AMD 下世代 Threadripper Mustang Peak 確認！2nm Zen 6 架構、升級 PCIe Gen 6

DRAM 漲勢恐怕還沒完

科技產業的缺記憶體之痛看來還沒到盡頭，隨著 DRAM 缺貨潮持續蔓延，全球三大記憶體廠 Samsung、SK Hynix 與 Micron 都沒能端出讓市場安心的解方，而原本被外界寄予厚望、認為能殺出一條血路的廠商 CXMT，如今也被證實只是市場上的一場誤會。在這樣的背景下，知名投資銀行 Jefferies 旗下的股票研究團隊，對接下來幾個季度的記憶體價格走勢，給出相當令人緊張的預測。

根據 Jefferies Equity Research 最新報告，記憶體價格將在 2026 年第 3 季相較當前季度大漲 40% 到 50%，緊接著在第 4 季，市場還得再消化一波 30% 到 40% 的漲幅。報告同時提到，進入 2027 年後，整體價格仍可能呈現 40% 到 45% 的年增幅。真正出現緩解的時間點，恐怕得等到 2028 年，屆時新增產能 (預估增加 15% 到 20%) 才會逐漸反映到平均售價上。不過，即便供給端真的放量，在 AI 與高效能運算需求持續攀升的拉力之下，這波新產能恐怕也難以真正打平市場缺口。

關鍵預測一次看

• 2026 年第 3 季：季增 40% 至 50%
• 2026 年第 4 季：季增 30% 至 40%
• 2027 年全年：年增 40% 至 45%
• 2028 年 ASP：因 15% 至 20% 新增產能上線，可能出現小幅回落，但需求增速仍是最大變數

值得注意的是，目前全球記憶體總產能中已有高達 50% 被各大科技廠商以長期合約的方式提前鎖定。以 Micron 為例，該公司已簽下 16 份「策略客戶協議」作為其 5 年產能規劃的一部分。隨著這類長約佔比未來可能進一步攀升至 70%，留給 PC、筆電、遊戲主機與智慧型手機等消費性產品的可用記憶體供給，勢必會被進一步壓縮，終端售價自然也只會持續走高。

Jefferies 分析師在報告中也直言，這波漲勢之所以超乎市場預期，主要是全球供給短缺與製程節點轉移所共同造成的結果。雲端服務供應商在長約市場中的主導地位，正在重新定義供給分配的遊戲規則，至於中國產能擴張這項變數，目前看來仍只是長期因素，短期內還不至於撼動市場格局。

在這波漲價潮中，連 Apple 都未能置身事外。有消息指出 Apple 正積極遊說美國川普政府，希望能取得採購 CXMT 記憶體的許可，藉此緩解成本壓力，畢竟旗下產品近期已經歷一波明顯的零售價調漲，記憶體成本的失控顯然是壓力來源之一。

不過，市場普遍期待中國 DRAM 與 NAND 將顛覆市場格局的劇本，目前看來仍是一個美好的誤會。中國廠商的記憶體售價，其實與其他競爭對手相差無幾，真正的優勢僅在於供給量，而這部分產能也主要用於滿足中國本地市場需求，對全球供給格局的實際影響相當有限。

報告進一步指出，在 2026 年到 2027 年這段時間裡，中國記憶體產品基本上不太可能對全球市場造成實質衝擊或帶來價格上的緩解。但這個情況可能會在 2028 年出現轉折，屆時 CXMT 與 YMTC 將進入 Epic Expansion 擴產計畫的下一階段，新建晶圓廠與產線陸續到位，讓中國有機會建立起足以供應海外市場的庫存實力。

整體而言，在全球供給短缺、AI 需求強勁以及新增產能有限這三大因素夾擊下，記憶體市場的漲價趨勢恐怕將貫穿 2026 年到 2027 年。各大供應商與雲端巨頭之間的長期合約，也將進一步壓縮消費性電子產品可取得的記憶體供給，讓 PC、智慧型手機等終端產品的價格持續承壓。儘管 2028 年可能因 15% 至 20% 的新增供給帶來些許喘息空間，但中國 DRAM 與 NAND 廠商短期內難以成為市場救星，整個產業恐怕得在高成本的陰影下，一路撐到 2020 年代末期。

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LLW DRAM 借鏡 HBM 架構設計，智慧型手機 AI 效能有望大躍進

Windows 系統安裝碟製作工具 Rufus 發佈 4.15 Beta2 版，改善使用靜默 (silent) 選項的防護機制。

Rufus V4.15 Beta2 更新內容

• 新增 RISC-V 64 對 UEFI:NTFS 的支援。
• 改善使用靜默 (silent) 選項的防護機制。
• 改善寫入重試期間取消操作的能力。
• 改善壓縮映像檔解壓縮時的進度顯示。
• 修復 ezxml 剖析器中無限制 XML 實體擴展與整數溢位漏洞。
• 修復 Windows 靜默安裝在大多數情況下於 75% 失敗的問題。
• 修復在採用 Snapdragon X 的 ARM64 平台上使用 UEFI:NTFS 時，開機時發生當機的問題。
• 修復第一個 WUE 選項總是預設勾選的問題。
• 修復使用包含多個 WIM 的 Windows ISO 時發生無限迴圈的問題。
• 修復啟用 UEFI 媒體驗證選取方塊未必會正確啟用的問題。
• 其他 WUE 改善與修正，包括 OneDrive 移除功能及使用者名稱驗證

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[更新] 多系統開機碟解決方案 Ventoy V1.1.16

Windows 11 25H2 正式發佈，官方 ISO 已開放下載

開放原始碼的多系統 USB 開機碟製作工具 Ventoy 最近更新頻繁，昨日發佈 1.1.15 後不久又發佈 1.1.16 版。本次更新修復在舊電腦 UEFI 模式中停用 Secure Boot 造成的開機問題，並更新語言翻譯。

Ventoy V1.1.16 更新內容

• 修復停用 Secure Boot 時，部分舊硬體 UEFI 模式的開機問題。
• 修復最新版 Kicksecure 的開機問題。
• 修復進入 VentoyPlugson 時，VTOY_WIN_UEFI_RES_LOCK 選項會被重設的問題。
• 更新語言翻譯。

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IBM 發表 0.7 奈米 Nanostack 製程技術，採用晶圓鍵合打造 3D 堆疊電晶體，效能與功耗表現大幅超越 2 奈米製程，展現美國半導體技術實力。

從奈米片到 Nanostack IBM 製程演進之路

在半導體產業競爭日益激烈之際，IBM 突然宣布該公司成功開發出 0.7 奈米的晶片製造技術，成為全球第一家突破 1 奈米製程門檻的廠商。據 IBM 的說法，該技術能讓晶片在指甲大小的面積內塞入多達 1000 億個電晶體，背後的關鍵功臣，是被稱為「Nanostack」的奈米堆疊技術，而這項技術其實是建立在奈米片 (nanosheet) 結構的基礎之上。

回顧歷史，IBM 並不是第一次在製程技術上跑在世界前頭，早在 2021 年，IBM 就率先在晶片製造中導入奈米片技術，並推出當時號稱 2 奈米的製程節點。據官方說法，那一代 2 奈米技術相較於當時最先進的 7 奈米製程，效能最高可提升 45%，或者把功耗降低 75%，表現相當驚艷。

事實上，奈米片技術並非 IBM 獨家專利，而是整個產業都在投入研究的方向。就在 IBM 發表 2 奈米技術一個月後，台積電也公開分享了自家的奈米片研發進度，台積電研發部門資深副總經理米玉傑院士在一場研討會上指出，公司新一代的奈米片電晶體成功降低了電壓變異程度。

IBM 表示 Nanostack 可視為奈米片技術的進階升級版，顧名思義，這項技術會把電晶體垂直堆疊起來並錯位排列，透過 3D 整合的設計方式，在同樣的晶片面積中塞進更多電晶體，大幅提升晶片密度。IBM 特別強調，Nanostack 架構是透過「超薄介電質鍵合」(ultra-thin dielectric bonding) 技術，在 CMOS 製程整合中經過實驗驗證的，鍵合過程需要極為精準的電晶體對位技術，技術難度不容小覷。

數字往往最有說服力。IBM 表示，相較於 2 奈米製程，採用 0.7 奈米技術製造的晶片，能源效率最高可提升 70%，或者效能最高提升 50%，無論是哪一種表現都相當亮眼。

對 AI 領域而言，這項技術的意義更加深遠。IBM 指出，若採用 0.7 奈米 (也被標記為 7A) 製程技術，AI 晶片的運算效能有望從目前的 4500 TOPS 大幅躍升至 9000 TOPS，幾乎翻倍成長。換算下來，原本需要 3 個月才能完成的 AI 模型訓練工作，未來可能只需要短短 2 週就能搞定，對於 AI 算力競賽來說無疑是一大助力。

至於 IBM 究竟是如何打造出這種堆疊電晶體的？該公司也透露了部分製程細節。IBM 研究團隊開發出一套全新技術，能將兩片晶圓鍵合在一起，形成一種全新的多層結構，進而打造出真正的 3D 電晶體架構，為下一代電腦晶片的發展鋪路。

整體來看，IBM 這次的 0.7 奈米 Nanostack 技術不僅是製程節點數字上的突破，更代表著晶片架構設計思維的轉變，從傳統的平面排列，走向真正的三維堆疊整合。隨著美、台兩地的半導體巨頭持續在先進製程上競逐，這場攸關全球科技產業話語權的競賽，顯然還會持續升溫下去。

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TSMC 3nm 產能突破每月 17.5 萬片仍供不應求，AI 浪潮讓晶圓荒愈演愈烈

高通正式公布 Dragonfly 全堆疊資料中心生態系，涵蓋 AI300 加速器、HBC Gen2 記憶體技術、客製化晶片與高速連接方案，目標打造下世代 AI 工廠的一站式解決方案，效能功耗比最高可提升 8 倍，預計 2028 年開始送樣。

高通正式揭開 Dragonfly 神秘面紗

在 Computex 2026 上首次亮相預告後，高通終於把「Dragonfly」這個品牌的完整面貌端上桌，這是一整套全堆疊 (full-stack) 資料中心解決方案，目標直指下世代 AI 與通用運算需求，內容囊括連接技術、CPU、AI 加速器以及客製化晶片，可說是高通在資料中心市場最具野心的一次出擊。

高通的 AI 運算平台陣容去年已經先推出 AI200 與 AI250 兩款加速器，目前 AI200 已進入送樣階段，AI250 則預計 2027 年到位。值得一提的是，AI250 將是第一款搭載 HBC Gen1 技術的加速器，在風冷與直接液冷兩種設計下，最高可提供 43TB 的 LPDDR 容量。雖然容量規格與 AI200 (同樣採用 LPDDR5X) 相同，但導入 HBC 技術後，AI250 的有效頻寬可提升達 18 倍，每瓦頻寬表現更是來到 5 倍之多。

而真正的重頭戲，是預計 2028 年開始送樣的次世代 AI300 加速器系列。AI300 同樣保留風冷與直接液冷兩種機架設計，最大的突破在於導入第二代 HBC 技術 (HBC Gen2)。相較於 AI200，AI300 的有效頻寬最高可提升 54 倍；和採用 HBM 的方案相比，每瓦頻寬表現也能達到 8 倍之高。

針對 AI300，高通也同步投資擴展架構，導入 UALink (Ultra Accelerator Link) 與 ESUN (Ethernet Scale-Up Networking) 技術，並透過銅纜與光纖基礎設施支援 Scale-Out 擴展。這是繼去年 10 月 AI200、AI250 之後的第三代風冷／直接液冷機架級 AI 推論平台；AI300 整合突破性的 HBC Gen2 技術，將運算加速與記憶體整合在一起，並針對分散式推論部署設計 (AI250 則採用 HBC Gen1)；在記憶體容量與有效頻寬上具備業界領先優勢，能為大型語言模型、多模態模型推論以及代理型 AI 工作負載，帶來高吞吐量、低延遲的表現；相較於現有 GPU 架構，每張卡的每瓦記憶體頻寬效能可望提升 4 到 8 倍；商業送樣時程預計落在 2028 年。

連接技術方面，高通的野心也不小，打算透過晶片間互連、銅纜、光纖以及校園級 (campus reach) 互連方案，把整個產品線拉得更廣。藉助先進製程節點，高通能在機架內與機架之間，透過主動電纜提供 112Gbps、224Gbps，最高到 448Gbps 的 SerDes 傳輸速度。

時程上，2026 到 2027 年間，Dragonfly 連接產品線將新增 O200 (1.6T 光學模組／ACO) 與 CU200 (1.6T AEC)；到了 2028 年，則會推出次世代的 CO1600 (1.6T-LR／3.2T-FR2)、O400 (3.2T 光學模組) 以及 CU400 (3.2T AEC)。整體而言，這套連接組合可支援橫跨銅纜、光纖到校園級互連的廣泛場景，同時涵蓋 800G 與 1.6T 等高頻寬規格，無論是資料中心內部連結還是長達 20 公里的校園級部署都能應付。高通也整合了自家的 SerDes、PAM4、coherent-lite DSP、訊號完整性以及遙測 (telemetry) 能力，目標就是解決 AI 資料中心日益分散、解耦、頻寬密集所帶來的資料搬移瓶頸問題。

除了加速器和連接技術，高通在客製化晶片領域也下了重注，公司打算提供效能優化的晶片設計、端到端協同設計能力、先進封裝方案、成熟的 IP 技術庫以及從設計到量產的完整執行能力，讓客戶能夠一站式取得所需的客製化晶片服務。

事實上，先前已經有報導指出高通正在與中國廠商洽談客製化晶片設計合作，而這次的官方公告，等於坐實了高通正在與多家業者談判客製化晶片開發案的消息。整體服務內容包括針對下世代 AI 與雲端資料中心基礎設施，提供規模化、效能最佳化的晶片方案；為代理型 AI 與其他特殊工作負載打造專屬客製化晶片；橫跨晶片、系統、軟體的端到端協同設計能力，滿足客戶在效能、功耗、整合上的特殊需求；先進封裝與模組化架構設計，提升效能、功耗效率與擴充性；成熟的 IP 與精簡的設計流程，加快產品上市時間並降低執行風險；從設計到大量生產的完整執行，並有完整的生態系與供應鏈關係支撐。

整體來看，高通的 Dragonfly 平台標誌著公司正式、全面地進軍 AI 資料中心市場，這套真正意義上的全堆疊方案，把高效能 AI 加速器、次世代連接技術、先進記憶體以及客製化晶片整合在同一套架構之下，等於一次性補齊了高通在資料中心領域過去欠缺的拼圖。

隨著 Dragonfly 生態系在 2027 到 2028 年間持續成熟，它有機會成為超大規模業者與企業客戶在追求高效能、高能源效率 AI 解決方案時，一個具有成本優勢的替代選項。可以說，這隻「龍」已正式進場，準備在 AI 運算這個戰場上一較高下。

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