2、AMD亮相新款 Instinct MI430X GPU，全球两大超级电脑集群均采用（Technews）
AMD日前发布全新 Instinct MI430X GPU，不仅展现 AMD 在 HPC 与 AI 融合领域的领导地位，也重新定义未来超级计算系统的性能极限。AMD 表示，Instinct MI430X 预计将提供超过 200 TFLOPs 的原生 FP64 性能，相较于 NVIDIA 下一代 Rubin 架构，预计可带来超过 6 倍的 FP64 性能优势，有望成为史上性能最强大的 FP64 GPU。AMD 指出，随着 AI 系统朝代理模型与自动化实验室发展，未来 AI 模型将高度依赖高逼真度物理模拟数据进行训练，包括气候研究、流体力学与核工程等领域，若采用低精度数据将限制模型准确度；而 MI430X 通过在单一封装中整合顶尖 FP64 算力与低精度 AI 处理能力，可确保科学底层真实结构的准确性，成为“科学 AI（AI-for-science）”体系的重要基础。MI430X 的性能也已获得全球重大 HPC 基础设施采用，未来将部署于两大下一代超级计算机系统，包括预计于 2028 年在美国橡树岭国家实验室（ORNL）上线、隶属于美国能源部“Genesis Mission”项目的 Discovery 系统，以及由法国国家计算中心主导、提供超过 1 Exaflop HPL 性能的欧洲 Alice Recoque 超级计算机，两者都将结合 MI430X GPU 与下一代 EPYC CPU，用于大规模 AI 训练与科学模拟。AMD 强调，在“科学 AI”与 HPC 融合时代，精度将成为科学探索的核心基础，而凭借 Instinct MI430X 的性能领先地位，AMD 将持续推动全球开放式高性能计算生态的发展。3、芯片价格恐上涨20%！传高通、联发科提前导入 2 奈米制程，旗舰 SoC 普及面临挑战 （Technews）
根据市场消息，高通与联发科计划采用 台积电N2P 2 奈米制程，以在性能上取得优势，对抗苹果 A20 与 A20 Pro 晶片，但代价是旗舰 SoC 的大规模普及难度上升。市场指出，今年 2 奈米晶片价格较上一代上涨约 20%，意味着 Android 旗舰 SoC 的成本压力显著增加。以 Snapdragon 8 Elite Gen 5 为例，单颗成本约 280 美元，市场普遍认为高通后续的 Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro 在商用推广上可能面临挑战，因此更可能优先推广价格较低、适合大规模出货的标准版 Snapdragon 8 Elite Gen 6。联发科方面也面临类似情况，天玑 9600 虽然性能提升，但在导入手机品牌时可能因成本压力而受限。整体来看，先进制程虽有助于提升单核与多核性能，但 2 奈米晶片成本上升将推高终端价格，使手机品牌在导入时更加谨慎，同时在 DRAM 供应紧张压缩利润的背景下，厂商对高价 SoC 的接受度进一步下降。据传高通已提前布局产品线，在 2 奈米与 3 奈米之间做分层策略，例如保留 Snapdragon 8 Elite Gen 5，同时推出新的 Snapdragon 8 Gen 6，以替代上一代产品。至于联发科，目前策略尚未明确，但市场推测其可能在非旗舰产品线导入 3 奈米制程，以平衡成本与营收结构。
全球記忆体半导体产业为因应 AI 需求，正将产能全面集中至 HBM 与先进 3D NAND，导致传统 2D NAND 等旧制程供给快速萎缩。三星电子与铠侠相继退出低获利旧制程市场，其中三星已于 2026 年起逐步关停华城 2D NAND 产线并转向 1c DRAM，并计划在 2026 年中停止 MLC NAND 出货；铠侠则预计在 2026–2029 年间逐步退出 2D NAND 与旧版 BiCS Flash，并同步停产相关封装产品。美光科技 也缩减消费性业务并将产能转向 AI 数据中心记忆体，使低容量 NAND 供给进一步收缩。由于主要厂商撤出速度快于新产能补位，MLC 与 SLC NAND 出现明显供需失衡，市场预计 2026 年 MLC NAND 产能将较 2025 年大减约 40%。在供给急剧收缩下，部分 MLC 产品价格短期内快速飙升，其中 64Gb MLC 现货价格从约 6 美元上涨至 20–28 美元，涨幅高达 300%，并引发市场恐慌性囤货。整体来看，AI 带动的资源过度向高端记忆体集中，正在加速传统 NAND 供应体系崩解，并可能持续推高车用、工业与消费电子成本压力至 2027–2028 年。
5、新版微软合作协议将在 2030 年前为 OpenAI 节省约 9700 亿美元成本（Digitimes）
OpenAI 与 Microsoft 于 4 月修改合作协议，将营收分润总额上限定在 380 亿美元，远低于原协议可能达到的约 1350 亿美元规模。根据知情人士信息，原协议中 OpenAI 需向微软支付约 20% 营收分润，按长期营收目标推算累计可能高达 1350 亿美元，而新协议设定上限后，预计 OpenAI 最快将在 2028 年触及该上限，之后不再新增分润支出，从而在长期为其节省约 970 亿美元成本。不过，新协议也带来短期现金压力上升。原本的递延付款安排被取消，OpenAI 预计 2026 年需向微软支付约 60 亿美元，高于此前预估的 40 亿美元，同时其整体现金消耗预计在 2026 年从 250 亿美元上修至 270 亿美元，2027 年进一步升至约 630 亿美元。对微软而言，此次调整意味着以数百亿美元换取更清晰的合作期限与商业框架，同时将分润安排延续至 2030 年，并延长相关技术授权至 2032 年；双方也借此弱化围绕通用人工智能定义的不确定性，使合作关系更具可预期性。