Compute King

at Computex
Husband & Father | Lifelong Learner | Creator & Innovator
Semi · AI · HPC · GPU Computing Guru
Global Compute Infrastructure & Bare-Metal Compute

[Compute King @Compute_King]

https://t.co/HoWQWGSD6G

[Compute King @Compute_King]

FT：China-maxxing，最大化中国体验，尽可能多地探索中国，正在带动中国入境游热潮。。。

越来越多海外游客来到中国后发现：这里和西方媒体里面��容的情况完全不一样，多样的街头小吃，丰富的历史文化，秘境般的山水，充满未来感的城市，无人机送餐，安全感爆棚的社区，便捷的高铁网络，以及充满活力的消费市场。。。

当亲身体验取代刻板印象，中国正在成为越来越多海外游客的意外惊喜。。。

[FT China @ftchina]

‘China-maxxing’ helps spur an inbound tourism boom https://t.co/aI2NvN5qcT

[Compute King @Compute_King]

这两天在Computex，白天逛展台，晚上和各路大佬大快朵颐，所以发帖没有这么勤快。

据说今年是参与者最多的年份，确实从堵车可以看得出来。

在现场也得以见证了大家对AI，算力和存储的空前热情。从GPU到HBM，从光模块到液冷，从服务器到数据中心基础设施，整个产业链都在围绕AI高效运转。

很多时候，一场展会最有价值的地方就是能够感受到产业发展的方向。而Computex 2026释放出的信号非常明确：AI基建仍处于高速扩张期，算力和存储需求远未见顶。

对，老黄说的，围绕AI 工厂的投资浪潮，才刚刚开始。

#Computex

[Compute King @Compute_King]

据Gartner，2025年全球数据中心投资规模达5056亿美元（约合3.4万亿元人民币），���比增长51.6%；预计2026年将攀升至7880亿美元（约合5.4万亿元人民币），同比增长55.8%。

再回头看看中美两国的科技与算力巨头，其资本支出都在高速扩张阶段。

中国七家企业（阿里巴巴，字节跳动，腾讯，百度，中国移动，中国联通，中国电信）2025年的CAPEX合计约6586亿元人民币，同比增长16%；根据公开数据，2026年增幅也保持在高位。

美国五家大厂（亚马逊，微软，谷歌，Meta，甲骨文）2025年合计CAPEX达4500亿美元（约合3.1万亿元人民币），同比猛增70%；预计2026年将升至7600亿美元（约合5.2万亿元人民币），再增长69%。

呀，这么看起来，这五大科技巨头2026年的CAPEX规模，就已接近全球数据中心总投资规模。。。

[Omer Cheema @OmerCheeema]

Goldman Sachs see continued growth in datacenter Capex till 2031. Compute to surpass a trillion dollar by 2030.

[Compute King @Compute_King]

@XMan4RealMan 小米是后来者，恐怕是先要市场。

[Compute King @Compute_King]

近期，算力租赁市场大幅走高，H100的租赁单价已涨至~$2.4/小时。当初大手笔部署H100的各大彦祖们恐怕做梦也没想到，在H100即将下线的时间节点，二手整机居然还能卖得比当初买入价还高。。。

与之相反的是，小米还要打Token价格战。难道附加价值太低，只能冲低价嘛？

下面数据及图片来源：财经

[Compute King @Compute_King]

你们想要的来了，算力产业链的利润到底是怎么分配的？

Data and picture Credit to 财经。

请注意，财经的数据主要基于2025年的公开财务披露数据。最新的趋势是内存厂商利润大幅上涨，云服务商的现金流在大规模转换成CAPEX。

显然，从当前格局来看，这样的产业结构似乎不太健康。上游芯片厂商，存储厂商和云服务商拿走了产业链的大部分利润，而下游模型公司，应用开发商，乃至企业客户和普通用户，仍然没能获得与之的价值回报。

回过头来，算力产业链的利益分配并非简单的零和博弈。真正决定行业长期繁荣的，不是利润在产业链内部如何分配，而是整个产业链能否持续创造新的价值增量。

如今，整个行业都在等待同一件事：企业和用户真正将算力转化为生产力，并创造出可持续的商业价值。只有当需求侧能够形成正向回报，利润才会���着产业链向上游传导，最终推动从应用，模型，云服务到芯片和存储的全链条进入良性循环。

[Compute King @Compute_King]

日本品牌的产品，其供应链也越来越深度依赖中国大陆。部分产品大量采用中国大陆和中国台湾生产的零部件，另一些产品甚至完全在中国大陆制造。

自2020年以来，日本厂商推出的新消费电子产品数量明显减少。相比之下，中国大陆厂商在智能手机等消费电子领域保持着极高的产品迭代速度，每年推出多款新品。

以Balmuda于2026年4月发布的无指针，无数字时钟“The Clock”为例，其采用了中国大陆乐鑫科技的ESP32-C3通信芯片，该芯片已广泛应用于各类智能终端设备；LED驱动器则来自德州仪器（TI）。

拆解结果显示，这款产品主板上的核心芯片大部分来自中国供应链。。。

[SemiVision👁️👁️ @semivision_tw]

Taiwan, South Korea, and China are eating into Japan’s electronics industry.

Over the past 40 years, Japan’s electronic components industry has continued to grow, but its global market share has fallen from 43% in 2006 to 32% in 2025, a loss of 11 percentage points.

The reason is not that Japanese companies have completely lost their competitiveness. Rather, China, Taiwan, and South Korea have rapidly built up powerful supply chains.

China has leveraged its massive smartphone and electronics manufacturing base to continuously improve its technology capabilities and supply scale. Taiwan has benefited from its strong electronics manufacturing cluster and has aggressively expanded through acquisitions, with companies such as Yageo and Foxconn acquiring Japanese firms. South Korea, driven by major conglomerates such as Samsung and LG, has gradually built a complete supply chain system spanning memory, displays, and related components.

Under competitive pressure, Japanese companies are also adjusting their strategies. In the past, companies such as Murata Manufacturing and Taiyo Yuden focused on high-end, high-margin markets, effectively leaving the mid- to low-end mass market to competitors. That situation is now beginning to change.

Murata has decided to increase its exposure to mid- and low-end products, aiming to reduce the opportunity for Chinese and Taiwanese manufacturers to accumulate technology and scale through high-volume shipments. Nippon Chemi-Con, Japan’s leading electrolytic capacitor maker, also plans to raise its overseas production ratio in an effort to regain market share in standard products.

Although Japanese companies still maintain a technological lead, the long-dominant Japanese electronic components industry is now facing its most intense challenge in decades, as Chinese firms gain more funding and policy support, while Taiwanese and Korean players expand rapidly through global acquisitions.

[Compute King @Compute_King]

@tphuang 🫰
https://t.co/Zf3PJiovJk

[Compute King @Compute_King]

今天来看看这张PPT，���续研究一下Huawei在Logic Folding上的进展。

在ISCAS 2026论坛上，Huawei Fellow及Chief Architect夏京（Xia Jing）分享了关于Kunpeng 960 CPU的设计思路，信息量非常的大。

今天就和小伙伴们一起来解读一下其中这张极具含金量的PPT页。

这次分享的题目叫：Kunpeng 960 Targets 4GHz via Circuit Folding。

好家伙，Huawei这次释放出的信号已经非常明确，未来的大规模XPU性能提升，不会再依赖于New Process Node，而是通过LogicFolding实现突破。换句话说，下一代大颗计算Die的频率提升，核心路径也会从传统的FEOL Scaling，转到了Topology Scaling。

和Kunpeng 950相比，Kunpeng 960仅通过LogicFolding，就能在2.6GHz基础上的实现54%频率提升（54% improvement over Kunpeng 950 at 2.6GHz）。。。

这不是��提升，而是巨大的Frequency Jump！尤其是在：
🔹 功耗墙，
🔹 wire delay墙，
🔹 clock tree墙，
非常严重的今天。

真正牛b的是，我了个去，这是一个three-die stack，记得我之前聊过3层堆叠在散热这块会非常非常难？

怎么样，Kunpeng 960的新结构是，

Top Die: Core
|||||
Middle Die: Core
|||||
Bottom Die: UnCore

夏京说，Kunpeng 960的Top + Middle是W2W Hybrid Bonding (Face-to-Face)，这是华为的Circuit Folding。而Bottom Die是Chip Folding，仍然用的是C2W uBump，也就是传统chiplet连接。这至少意味着，华为的芯片设计大神们已经开始区分真正高密度逻辑层和低密度系统层。

记得之前有小伙伴说DSP这种能做Folding，但是CPU/NPU复杂很多难度很大；现在华为把这个大的CPU摆上了货架让大家观摩。

当然，这里页���藏着蛮重要的热设计思路，大家注意，这里堆叠的方式是，

Core
Core
UnCore

而不是把不那么热的UnCore层放在中间，类似于，

Core
UnCore
Core

笔者看来，华为的架构师们正在把高频逻辑聚集，而把包含IO，memory fabric，system logic的UnCore放下面，这其实已经很非常像Compute Cube设计。

话说回来，笔者还是很想看华为到底怎么解决三层堆叠的散热问题。

好吧，再往右边看，42 Metal Layers Total，这个数字放在CPU里面还是非常恐怖的存在。因为今天先进CPU/GPU一般20层metal layers已经不少了，华为直接搞到了42层，这已经是将Kunpeng 960视为了一个通过互连扩展的完整的3D Physical Design系统。

额，左下边，夏老师这是要以退为进，跟大家解释一下为什么之前只能做到2.6GHz，无法推到4GHz？

因为之前HB Pitch > 2μm，TM Pitch = 0.72μm；这意思是Hybrid Bonding pitch之前远大于on-die metal pitch。

Gear Ratio > 3；意思仍然是HB density不足以匹配logic routing density，于是必须fanout。这会导致congestion，detour（布线绕路），routing redundancy。。。

这部分我们在之前的推文聊过，小伙伴们其实可以参考附上的第二个图片。

回到夏老师的这页PPT，信息也比较明确，也就是如果HB density不能提高的话，虽然vertical routing变短，但所有收益会被detour（布线绕路） offset。最终的结果就是Folding的RC gain被吃掉。

所以诸位看出来了没，这不是在批评其他的代工大厂吗？比如说，TSMC量产工艺的HB pitch还在~6um徘徊。。。所以你们的HB pitch都不够细，现成的3D堆叠工艺还是小辣鸡，都还玩不起LogicFolding。。。

所以，夏老师借势指出了，Solution Path嘛，也很简单，那就是Gear Ratio要趋��于1。再看第二张图片，之前我们也聊过，理想的是cell to cell键合，这样HB layer就会变成真正metal layer extension，那就可以任芯片设计师编排了。

这里还有个关键信息：Direct Through-Connection，No Routing Detours，这里的意思就是“直接透连，布线不再绕路”，意味着，Gear Ratio≈1的时候，logic wire就可以直接垂直穿透，变成真正的3D Routing Fabric。

这样，Kunpeng 960就能利用所有LogicFolding带来的好处，达到4GHz的运行频率。

再说一次，这是一张非常的实在的，信息量爆表的PPT。

在笔者看来，Hybrid Bonding不再是“封装技术”，它已经成了一种新的“互连层（Interconnect Layer）”。所以，华为真正想做的比3D Stacking复杂多了，他是要用超高密度垂直互连，重构CPU的物理设计与时钟/数据路径结构，从而重新开启Frequency Scaling。

@teortaxesTex
@fi56622380
@zephyr_z9
@chontang
@SeohyeongW70998
@smithandai
@strike_U_back
@fengyihan6

[Compute King @Compute_King]

随着资本开支持续攀升，亚马逊已接近现金流转负；

Alphabet，Meta到2027年也差不多同样情况。。。

Thanks for sharing, @OmerCheeema

https://t.co/qtNp33ALCd

[Omer Cheema @OmerCheeema]

Amazon is going cash flow negative. Alphabet and Meta not so far.

[Compute King @Compute_King]

你们想要的来了，算力产业链的利润到底是怎么分配的？

Data and picture Credit to 财经。

请注意，财经的数据主要基于2025年的公开财务披露数据。最新的趋势是内存厂商利润大幅上涨，云服务商的现���流在大规模转换成CAPEX。

显然，从当前格局来看，这样的产业结构似乎不太健康。上游芯片厂商，存储厂商和云服务商拿走了产业链的大部分利润，而下游模型公司，应用开发商，乃至企业客户和普通用户，仍然没能获得与之的价值回报。

回过头来，算力产业链的利益分配并非简单的零和博弈。真正决定行业长期繁荣的，不是利润在产业链内部如何分配，而是整个产业链能否持续创造新的价值增量。

如今，整个行业都在等待同一件事：企业和用户真正将算力转化为生产力，并创造出可持续的商业价值。只有当需求侧能够形成正向回报，利润才会沿着产业链向上游传导，最终推动从应用，模型，云服务到芯片和存储的全链条进入良性循环。

[Compute King @Compute_King]

@Carrie_CengWong 然也！😀

[Compute King @Compute_King]

19年不丢数据，擦写6万次不坏：原子级材料或重塑未来非易失性存储器

Non-volatile Memories Based on Patterned Metal–Semiconductor Heterostructures of Niobium Disulfide (NbS₂) and Molybdenum Disulfide (MoS₂)

链接：https://t.co/hWky9VwuKC

近日，上海大学王震宇副教授联合瑞士，意大利团队在《自然·电子学》发表成果，利用两种原子级厚度的二维材料：二硫化钼（MoS₂）和二硫化铌（NbS₂），研制出一种兼具存储与计算功能的新型非易失存储器。。。

实验显示，该器件数据保持时间可达约19年，可承受超过6万次编程擦除循环，同时具备高性能晶体管特性。研究团队通过在二硫化钼表面原位生长金属性二硫化铌，解决了二维半导体长期面临的高接触电阻难题，使器件开态电流提升最高9倍，良率达到95.8%。。。

与传统NAND闪存不同，这种器件能够在同一物理单元内同时完成数据存储和计算，有望显著降低AI计算中的数据搬运能耗，特别适用于可穿戴设备、智能传感器、机器人和边缘AI等低功耗场景。。。

研究还表明，该结构具备进一步微缩至10纳米级别的潜力，为未来存算一体和原子级制造技术提供了新的发展方向。。。

[Compute King @Compute_King]

@i_loder 对的，我记得叫Intel傲腾系列（Optane SSD）。

[Compute King @Compute_King]

@CuiMao 越来越抽象了。。。

[Compute King @Compute_King]

@RJDAIGOGO 这人是哪根葱?