AI算力

AI算力竞赛正将半导体先进封装推向产业战略制高点。随着芯片功耗与集成度飙升，传统硅基材料在散热环节频频"亮红灯"。国内化合物半导体龙头三安光电，正依托碳化硅、金刚石等宽禁带材料的全链布局，从材料源头切入先进封装，直击高功率芯片的散热痛点。

过去两年，AI算力的叙事几乎被一家公司垄断。无论是大模型训练，还是推理部署，市场默认的答案只有一个——堆GPU，尤其是高端GPU。但一个被忽略的事实是：真正决定AI规模化落地的，不是训练端的峰值算力，而是推理侧的成本结构与部署方式。

2025年以来，全球半导体与通信产业正在经历一场隐形的AI技术军备竞赛。外界看到的是GPU、AI服务器、1.6T光模块、Chiplet封装以及超大规模AI集群，但在这些系统背后，还有一个极其关键却往往被忽视的基础设施——测试测量设备。

在人工智能、大模型及高性能计算需求不断攀升的背景下，算力基础设施的重要性不断提升。作为 AI算力核心载体，GPU市场正处于快速扩张周期，尤其在国产替代与技术自主可控趋势推动下，国产通用GPU企业迎来了前所未有的关键发展窗口期。

AI的计算、数据传输与存储已经成为当下数据中心和服务器端最为关注的问题之一。在有限的空间和成本内如何实现更高的收益，如何让存储方案给计算单元提供充足的数据支持，加速数据交换，节省电力和散热成本都值得探讨，其中就包括闪存技术如何扮演起关键角色。

近日，软通动力旗下软通智算科技（广东）集团有限公司（以下简称"软通智算"）完成超亿级A轮融资，本轮融资由盛景嘉成创投领投，广发信德、毅达资本等多家知名机构跟投。

3月27日，英特尔举办了名为“‘至’绘未来，锐炫来袭”的创新解决方案研讨会，与生态伙伴共同分享最新AI算力一体机方案。

易飞扬800G QSFP-DD DR8++ 10km硅光模块使用四个1310nm的CW激光器；最大功耗小于18W；TDECQ小于2dB