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【 #首个能与活细胞对话的人工神经元问世# #，# #机器人和人类或将融为一体# #】最近，美国马萨诸塞大学的科学家创造出一种人工神经元，其工作电压范围与活体生物神经元的相同。尽管还未能证明能与人类大脑进行直接交流，但已经证明能与真实人类活细胞进行自然交流，这模糊了机器与人之间的界限。这项研究表明，未来不仅能够实现可穿戴设备以及假肢与人体实现无缝连接，而且还能让机器人与人类融合为一体。##冷知识百科# #上涨知识# #

老黄点名了下一个将达到万亿美金市值的公司，相比这个Murphy（MRVL的CEO）今天演讲以及他与来黄的对话更值得一看。Murphy用近一个小时的时间，系统阐述Marvell如何押注数据基础设施、为什么光互联将成为AI时代的关键技术，以及这场从铜缆到光纤的转型将如何重塑整个数据中心架构，看完murphy的演讲，相信能对光互联的技术演化有更深的理解和认识，梳理下Murphy的演讲要点： 1、十年豪赌：如何成为数据中心之王 Murphy演讲从一段自我剖白开始。2014年加入Marvell 时，这家公司60%的收入来自消费电子市场，数据中心业务占比不到10%。也正是在那个时刻，他做出了一个大胆的判断——半导体行业的下一个增长周期，将由 Google、Amazon、Microsoft、Meta 等平台公司驱动，核心需求是“以大规模移动、存储、处理和保护数据的半导体技术”。 这个判断在当时并不被广泛认可。“数据基础设施”甚至还不是一个被行业承认的市场类别，只是 Marvell 用来描述未来愿景的内部术语。但 Murphy 和他的团队展现了惊人的执行力：通过一系列精准的并购和剥离，Marvell 在十年间投入了约285亿美元（225亿美元收购+60亿美元内部研发-40亿美元资产剥离），系统性地构建了从毫米到千公里、覆盖 AI 基础设施全栈的连接技术平台。 这些并购包括2018年收购 Cavium 强化计算和网络能力；2019年收购 Avera 建立定制芯片业务、收购 Aquantia 增强连接产品组合； 2021年以100亿美元收购 Inphi 获得世界级数据中心连接技术； 以及最近12个月内收购 Celestica AI 的光子结构技术和 Xcon 的 scale-up 交换能力。 结果是惊人的：Marvell 从2014年的25亿美元营收增长到2026财年预计的110亿美元，最近几年增速更是达到每年40%。根据上周财报电话会议后的华尔街共识预期，2027财年 Marvell 营收将达到164亿美元。更关键的是，数据中心业务占比已从不到10%飙升至上季度的75%以上。 2、连接性：AI 基础设施的真正瓶颈 Murphy 在演讲中抛出了一个核心问题：什么定义了 AI 基础设施的性能？大多数人会想到处理器、GPU、制程节点（3nm、2nm 甚至未来的1.4nm、1.6nm），或者高带宽内存。这些当然重要，但 Murphy 指出，这些都不是系统的决定性特征。 “因为一个处理器，无论它有多快、连接了多少内存，对于今天的 AI 工作负载来说根本不够。你需要数万个、最终是数百万个处理器作为一个单一的大规模计算引擎协同工作。这就是为什么这种规模的计算从根本上是一个连接性挑战。”Murphy 说道，“而且越来越多地，正是连接性的架构和特性定义了系统的性能。” 这个判断得到了英伟达 CEO 黄仁勋的呼应。在 Murphy 邀请下登台的黄仁勋强调，AI Agent 的计算模式是“分解和分布式的”（disaggregated and distributed）——当你把一个计算问题分解成许多部分，并分布到整个数据中心时，连接性就成为必需品。“我们分解和分布式计算，使其运行在这些巨大的集群上，这样我们就能聚合总计算量、总内存和总带宽。而使这一切成为可能的，就是连接性。”黄仁勋说，“这就是为什么 Matt 做得这么好，为什么 Marvell 如此关键。” Murphy 进一步解释了连接性瓶颈的演变逻辑：过去几年，AI 基础设施先后解决了计算瓶颈（英伟达引领的 GPU 革命）和内存瓶颈（HBM 高带宽内存的规模化），现在瓶颈正在再次转移。“现在是连接性将定义基础设施的极限，就像计算和内存一样。”他引用了与最大客户的对话：“世界上最大的超大规模云服务商现在正在重新构想他们的整个网络架构。他们认识到，扩展 AI 基础设施现在首先是一个连接性挑战。” 随着推理模型、专家混合架构（mixture of experts）、生成式 AI 的持续演进，更多数据必须在基础设施中移动，需要更高的带宽和更低的延迟。当工作负载不再适合单个数据中心时，就需要建设更大的数据中心或整个数据中心园区，以及它们之间的所有高速连接。“因此，连接性成为扩展计算的关键推动力，我们的客户越来越认识到光学是前进的方向。”Murphy 说。 3、从千公里到毫米：Marvell 的全栈连接布局 Murphy 用一张图展示了 AI 基础设施跨越的所有距离——从数据中心之间的数百甚至上千公里，到封装内部的毫米级距离。每一个距离都需要不同的解决方案、不同的技术、不同的工程团队，甚至不同的供应链。“这些不是同一问题的变体，而是根本不同的工程挑战。” 1）跨数据中心连接（数百至上千公里） 这需要非常专门的相干调制（coherent modulation）技术，核心是专用的数字信号处理器（DSP）。Marvell 是全球少数几家能够构建这种相干 DSP 的公司之一，已经领导了从100Gbps 到400Gbps 再到800Gbps 的代际演进。Murphy 在现场展示了一个相干光模块实物——这是一个极其复杂的工程产品，包含了 Marvell 最复杂的先进制程 CMOS DSP 芯片、第四代硅光子技术（已量产十年），以及用硅锗工艺设计的自研宽带模拟组件。“今年晚些时候，我们将采样世界上首个1Tbit、2nm 制程的相干光学解决方案。”Murphy 宣布。 2）数据中心内部连接（数百米） 数据中心内部包含成排的计算服务器，每个机架顶部通常有一个交换机，机架级交换机连接到脊柱和核心交换机，通过光纤电缆形成整个数据中心的网络结构。这部分使用的是更节能的 PAM4调制技术。Marvell 构建了业界领先的 PAM4 DSP 解决方案，以及高速模拟组件（包括跨阻放大器 TIA 和激光驱动器），并引领了从25Gbps、100Gbps、200Gbps、400Gbps 到800Gbps 的每一次重大转型。去年，Marvell 开始量产业界领先的1.6Tbps PAM4解决方案。在以太网交换方面，Marvell 拥有从51.2Tbps 到51.2Tbps 的完整产品组合，并在 ComputeX 当天宣布了专为 AI 数据中心设计的新一代102.4Tbps 以太网交换机，具有业界最低功耗。 3、机架内部连接 目标是以全互联（any-to-any）配置连接尽可能多的处理器——每个处理器都能直接与其他每个处理器通信。英伟达的 NVLink 72（因机架内连接72个 GPU 而得名）首次将这种架构推向市场。这需要完全不同的交换类别，以及通过机架内铜背板驱动超高速信号的能力。“今天，这不是光学的领域，这是铜的领域。”Murphy 说。核心差异化因素是电气 SerDes 技术而非光学。Marvell 拥有目前领先的200Gbps 电气 SerDes，并已在过去几年中演示了面向未来的400Gbps 技术，这些 SerDes 被集成到客户的定制芯片、XPU 以及 Marvell 自己的 scale-up 交换机中。 4）封装内部连接（毫米级） 当今最先进的芯片内部有多个 chiplet，2.5D 或3D 封装本质上是一种连接技术，允许这些 chiplet 在封装内非常靠近地放置，并通过超高速短距离 die-to-die 接口通信。Marvell 拥有领先的 die-to-die SerDes 和先进封装能力，使客户能够构建业界最复杂、最独特的多 die 芯片。 Murphy 强调，拥有所有这些能力“在一个屋檐下”是不寻常的、独特的。“当我们去竞争时，通常在每个类别中我们面对的是不同的竞争对手。但这就是我们的独特之处——我们是一站式商店，是整个连接堆栈的领导者。” 4、铜墙将移：光互联的物理必然性 Murphy 演讲的核心洞察集中在一个概念上：铜墙（Copper Wall）。他用一张图清晰地展示了当前 AI 基础设施中的连接分界线——左侧是光学连接（使用光纤电缆传输光信号，两端有复杂的电子设备驱动和调制激光），右侧是电气连接（使用铜缆、PCB 上印刷的铜走线，或封装内部的微观铜布线）。中间是“铜墙”，定义了信号在必须转向光学连接之前可以通过铜传输的最长距离。 “这是一个重要的区别，因为铜很简单、成本低，正如 Jensen 所说，你想尽可能长时间地使用它，这非常实用。但光学更复杂，需要激光器、光子学、复杂的电子设备。”Murphy 说，“而铜墙，我今天要告诉你们的是，它即将移动。它将再次移动，并将接管机架本身。这正在为光学行业创造需求的爆炸式增长。” 这不是偏好问题，而是物理定律。信号通过铜缆传输的距离与带宽成反比——每次带宽翻倍，距离就必须减半。Murphy 给出了具体数据：当今世界上最高速的生产系统运行在每通道200Gbps。在这个带宽下，电缆长度限制在大约1.5米。相比之下，100Gbps 系统可以使用约3米的电缆。而机架的高度约为2米，考虑到机架内部的所有布线，2.5米正好是极限。“所以当我们转向1.6Tbps 时，我们不能再用铜完全连接机架了。墙正在移动，而且是现在。” Murphy 强调，这不是遥远的未来：“今后，即使是机架内的连接也将变成光学的。整个行业都知道这一点即将到来，所以我们一直在为这一刻做准备——不仅仅是 Marvell，而是整个行业。你可以在台湾看到这一点，在供应链和正在发生的产能爬坡中。” 铜墙每向右移动一步，连接数量至少增加一个数量级。“这正在创造我提到的需求爆炸，光学供应链需要大规模扩展并做好准备。”Murphy 回顾了20年前的类似转型：当时数据中心内部的最先进技术是10Gbps，整个数据中心都使用铜缆，光学基本上只是电信技术，保留用于非常长的距离。但当墙移动时，光学行业迎接了挑战，今天世界上所有的超大规模数据中心都是光学连接的。这次转型催生了新的解决方案——针对数据中心内部优化的 PAM4技术，而 Marvell 是那里的关键创新者之一。 5、CPO：光互联的下一个前沿 当光学进入机架内部时，需要的新技术叫做共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）。Murphy 花了相当篇幅详细阐述这一技术：“CPO 是一种将光学连接一直带到封装本身、紧邻计算的技术，无论是定制计算还是交换芯片。” CPO 要解决的根本挑战是密度和功耗。机架内的连接数量是机架之间连接数量的10倍。“如果我们只是尝试使用数据中心机架间使用的相同光学技术，你不会有足够的功率，不会有足够的物理空间，无法容纳所有这些标准光学模块和电缆——这根本行不通，不可能。”Murphy 解释道。 CPO 的概念是将光纤直接带到封装，将驱动光纤信号的电子设备与定制计算或交换芯片紧密耦合。“这是一个巨大的变化，而且很难，因为你要结合芯片行业中一些最先进的技术：领先制程 CMOS、硅光子学、先进封装、光互连，所有这些都在一个小型紧密集成的系统中制造。复杂性非常高，但这是继续扩展带宽并克服我谈到的铜限制同时降低功耗的唯一方法。” Murphy 强调这不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。他在现场进行了实物展示：一边是传统的以太网交换机——当天宣布的102.4Tbps Teralink 交换机，可以看到板中央的交换芯片，PCB 内部的铜走线将信号传输到前面板，所有光学模块都插在那里。另一边是基于 CPO 的交换机——封装中央仍然是交换芯片（51.2Tbps 交换机），但边缘周围是16个3.2Tbps 光学引擎。“16乘以3.2，你得到51.2Tbps。所以光纤现在直接连接到这些引擎，而不是前面板。我们完全消除了 PCB 上的铜走线。光直接从封装中出来。这是一个非常非常复杂的工程作品。”Murphy 说。 Marvell 为 CPO 投入了十多年：硅光子学、光学 DSP、所有周围的模拟宽带组件，以及实现这一切所需的所有先进封装。“这一切实际上都需要在 CPO 中汇聚。”Murphy 说。 6、英伟达的背书与 NVLink Fusion 合作 Murphy 特别强调了与英伟达的战略合作扩展。几个月前宣布的合作中，英伟达向 Marvell 投资了10亿美元，双方正在扩展跨多个维度的合作，包括光学、光子学和 NVLink Fusion。黄仁勋亲自登台与 Murphy 对话，这本身就是一个强有力的信号。 黄仁勋详细解释了 NVLink Fusion 的战略意义：“有时候，也许云服务提供商想要设计自己的定制芯片。在我们之间，我们也在 NVLink Fusion 上合作，这使得你可以使用相同的系统架构，内部有 Marvell 的一些半定制芯片、大量互连、硅光子和光学技术。我们可以创建一个本质上分解、分布和异构的数据中心。” 关键是系统架构保持一致。“他们的网络技术可以利用大量英伟达的堆栈。CPU 可以是 Vera，但它可以利用大量你们的堆栈。所以 NVLink Fusion 是关于采用英伟达的技术和我们的平台、Marvell 的技术和平台，然后我们融合它。这就是为什么它被称为 fusion。”黄仁勋说。 Murphy 追问了铜到光学的转型时间表。黄仁勋的回答非常务实：“我们应该尽可能长时间地使用铜，但铜有其限制——带宽和距离的限制。所以最终正确的策略是：尽可能长时间地用铜进行 scale up。之后，用光学进一步 scale up，用光学 scale out，用光学跨越连接。所以你在必须的地方使用光学，在可以的地方使用铜。” 但黄仁勋随即给出了乐观的市场预测：“底线是，在未来五到十年，我们将使用大量的铜，也将使用大量大量的光学。这些数据中心现在是基础设施的一部分。我说 AI 现在有用、有用的 AI 已经到来的原因是，现在 AI 是有利可图的，token 是有利可图的。当 token 生产有利可图时，每个人都想制造更多 token，这就是为什么 Marvell 的需求如此之高，我们的需求也如此之高。因为每个人都想生产更多 token，因为它被 Agent 到处使用。” 7、无距离数据中心：光互联的终极愿景 Murphy 在演讲的最后部分描绘了一个激进的未来愿景：他当数据传输全部变成光学时，距离实际上不再重要。“这是一个深刻的变化。”说。 今天的服务器、机架和整体数据中心架构都是围绕距离的约束设计的，软件工作负载也围绕这些相同的约束进行了优化。但如果距离不再重要呢？ 首先，scale-up 网络的规模可以从72个或144个 XPU/GPU 扩展到1000个或更多，全部光学互连。“对工作负载的影响是巨大的。今天，AI 工作负载必须分解成适合 scale-up 集群的更小子问题，因为在集群外部通信今天更慢、带宽低得多。但光学互连系统可以管理数量级更大的工作负载。” 其次，服务器本身可以被解构。现代 AI 服务器由一定数量的 CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们都在同一系统上的原因是距离——CPU 和 XPU 需要以非常高的带宽访问内存，这意味着它们需要紧挨着坐在板上，铜走线作为它们之间的连接。“但在这些连接都是光学的未来，距离实际上不重要。你可以想象一个完全解构的架构——XPU 在一个系统中，内存在另一个系统中，巨大的 CPU 在另一个系统中。” 这解锁了另一种可能性：今天系统中 CPU 和 XPU/GPU 的比例是固定的，必须在系统构建和部署时定义。但没有两个工作负载需要完全相同的比例，这意味着在任何给定时间，计算或内存的某些部分可能未被充分利用——这要花钱。“但一旦我们将系统分解为独立的计算池和内存池，并且它们都是光学互连的，我们就可以动态组合专用系统，然后针对任何工作负载进行优化。” Murphy 的终极愿景是“全球光学互连的数据基础设施”：“我们今天拥有的这些系统中的刚性边界开始消失。计算现在可以被池化，内存可以被池化，基础设施可以大规模动态组合。架构师第一次可以开始围绕模型的需求设计 AI 系统，而不是围绕互连的限制。” 他将这个愿景命名为“无距离数据中心”（data center without distance）：“计算、内存、网络和光子学作为一个统一系统运行，数据中心中的数百万资源可以像一台机器一样协同工作，一个由工作负载需求定义的架构，而不是连接性的限制。我们相信这是计算基础设施的下一个时代，Marvell 正在帮助构建使这一切成为可能的连接基础。” 最后再多说点， Marvell的核心竞争力集中在两个细分领域。 1、定制芯片（ASIC/XPU）设计。 Marvell与博通是全球两大定制AI加速器设计巨头。大厂自研芯片的趋势正在加速——比如微软的Maia 200推理芯片、亚马逊的Trainium系列，背后都有Marvell的参与。TrendForce的预测数据值得留意：2026年定制AI芯片销售增速预计为45%，而同期GPU的增速仅为16%。不是GPU不行，而是超大规模云厂商在推理端的成本压力正在推动它们加速自研定制方案。 2、数据中心互连产品线。 这是Marvell更深的一条护城河。根据其财报，光学互连产品收入保持两位数季度环比增长，数据中心交换机业务预计2027财年将突破5亿美元。Marvell过去十年通过一系列并购累计投入约360亿美元，围绕连接搭建了涵盖定制芯片、高速交换器、光模块、硅光子和先进封装的完整技术平台。

Every团队评价Grok 4.5：快、便宜，终于好用了 Grok 4.5是SpaceX收购Cursor之后双方合作的首个成果，由Cursor与SpaceXAI联合训练，训练数据来自真实的代码库和软件工具交互。 在Every团队的内部评测中，大家的共识是这已经是一个Opus级别的模型。 在Mike Taylor的最新基准测试中，它甚至略微超过了Claude Opus 4.8：Grok完整执行了每一个步骤并交出打磨完善的结果，而Opus中途停止或跳过了部分任务。 Kieran Klaassen用Every的复合工程工作流跑了一遍后，把它定位在Claude Opus 4.5到4.6的区间，评价是“算不上最先进，但很多事情都能做得不错，而且非常快”。 Grok 4.5最大的竞争优势可能在于成本。xAI称它的运行速度约为每秒80个token，token效率约为领先模型的两倍。价格上，输入每百万token收费2美元、输出6美元，远低于Claude Opus 4.8的5美元和25美元，以及GPT-5.6 Sol的5美元和30美元。 在实际测试中，它在vibe coding和生成式交互方面表现稳健，做出了可用的语音访谈表单、社区地图应用，还成功克隆了Mike的写作风格，PPT制作水平约在Opus 4.6到4.7之间。不足之处在于地图应用不如最新前沿模型精致，写作方面Mike仍然更偏爱Sol。 总体结论：你大概不需要更换日常主力模型。但如果你本来就在Cursor里工作，Grok 4.5触手可及，在那些看重速度、价格和执行完整度的长链条多步骤任务上，它已经赢得了一席之地。

💬 #PANews# 出品 | 对话南方东英副行政总裁兼首席投资官王毅：香港最大ETF发行方入局RWA，代币化基金只是第一步 香港最大ETF发行方南方东英 @CSOPAsset_ETF，今年6月初上线其首个货币市场基金代币化产品。 在本期专访中，南方东英副行政总裁兼首席投资官王毅系统拆解了这一产品背后的时机选择、合规框架、链上技术路径，以及RWA、港元稳定币与传统金融机构入局的下一步可能。同时，他也从投资视角分享了对AI CAPEX、半导体与全球科技资产配置的判断。 🌏 亮点速览： - RWA进入合规落地阶段：南方东英选择此时推出代币化产品，核心原因是香港监管、托管、持牌交易平台与合作伙伴生态正在逐步成熟。 - 为什么先做货币市场基金？在DeFi收益率下降的背景下，传统货币市场基金的稳健收益开始对Web3投资者具备吸引力。 - 代币化不是“完全链上化”：当前框架下，Token更多承担凭证和记录功能，最终仍以托管行簿记为基准。 - 以太坊是首选主链：核心原因是市场接受度高、生态兼容性强。 - 二级市场与港元稳定币是下一步想象空间：如果未来监管允许交易，基金Token或可延伸至抵押、流动性管理等场景，并成为港元稳定币的重要应用入口。 - AI仍是全球资金主线：市场关键仍在AI CAPEX的持续性；除英伟达外，存储、HBM及日韩台半导体产业链瓶颈环节也值得关注。 - 半导体机会向下游延伸：相比只看英伟达，存储、HBM，以及日韩台半导体产业链中的瓶颈环节，可能更值得关注。 🎥 时间轴 00:01:00 为何此时推出首支代币化产品？ 00:03:30 为什么首选港元货币市场基金，而不是股票或债券？ 00:08:50 代币化基金如何运作？申购、赎回、收益与传统基金有何不同？ 00:10:45 Web3钱包、合规分销与持牌交易平台的角色 00:12:00 为什么选择以太坊和ERC-20？ 00:15:30 代币化基金未来是否可能开放二级市场和零售用户？ 00:18:50 赎回是否能做到24小时？传统基金后台限制在哪里？ 00:20:00 香港金融机构为何加速进入RWA？ 00:28:00 香港RWA市场与欧美路径有何不同？ 00:30:50 港元稳定币能否成为RWA交易入口？ 00:34:00 代币化产品会如何影响结算周期、流动性与TradFi/DeFi连接？ 00:41:30 投资主线切换：AI CAPEX、半导体与全球资金流向 00:58:50 AI科技股的可持续性怎么看？

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太劲爆了！SpaceX IPO放水30%额度，首家万亿级大饼概念巨头来袭 CNBC分析师在最新节目中甩出重磅炸弹：即将进行世纪IPO的SpaceX，史无前例地计划将高达30%的股票份额定向预留给散户！这彻底颠覆了以往散户在打新时只能捡华尔街残羹冷炙的残酷现实。 他明确指出，包括Robinhood、Schwab在内的多家主流交易平台都将拿到这波天量配额。这意味着数百万普通投资者，将破天荒地在巨头上市的绝对红利期就能重仓杀入，真正意义上与顶级机构同台分食这块巨大的财富蛋糕。 更炸裂的底层逻辑在于，SpaceX的资产负债表上早就囤积了海量的大饼。这波向散户疯狂派发的上市筹码，将直接让无数人通过买入 $SPCX 股票，变相持有了巨额的大饼资产敞口。这股滔天巨浪，势必将把SpaceX直接推上全球首个万亿美元级别的大饼概念巨头宝座！

最近这段时间一直在体验一个新的 WEB3 社交产品 ClawChat 。 总体感受：简单、好用、很适合币友交流使用。 @clawchatglobal 与其他社交产品有很大的区别，这是首个 BTC 原生社交协议。 分享下我的使用感受，ClawChat 的功能不多，但均很实用，分为四大板块： 聊天：支持单聊和群聊，可以自由创建群组，聊天的每条信息都是端到端加密的。 喵：社交广场，每个人都可以分享生活动态，所见所闻，发起讨论，是陌生人之间自由互动的聚集地。 奖励：ClawChat 设计了一套积分体系，鼓励用户使用的同时还能赚取积分，而积分关联未来的代币空投。 个人：个人主页和 X 很像，可以设置自己的信息以及形象，让其他用户快速认识你。 我要夸一夸一个我很喜欢的「打赏」功能，可以直接打赏 BTC 给喜欢的用户，直接到对方的钱包中。 ClawChat 是 BTC 原生链上社交平台，我们发出的每一条消息都会上链，不会丢失，这对于币圈用户交流来说太实用了。 在参与内测的过程中，团队对于反馈不仅迅速还很重视，目前内测期间我看到的所有反馈问题都给解决了，这种被重视的感觉真好。 接下来迫不及待的等待正式公测上线了，邀请小伙们一起来玩！#ClawChat# #AlphaLab# #BugHunter# #OPCAT#

看到OKX 有新动作，第一反应 @Wangduanniao 要麻! 今天发布的Exchange OS 白皮书， 6 月份将上线 OKX 自营的首个 Exchange OS 市场。任何人都能在上面开自己的市场。目前支持现货（含 RWA）、永续合约、预测市场三大类。 部署者通过质押 OKB 获得创建交易场所的权限，可在协议硬限制内自定义参数（杠杆上限、保证金模式、准入规则等），并可选择 CeDeFi 混合模式（带 KYC 的机构服务）或完全自托管模式。所有 Venue 运行在同一个共享执行环境中，实现统一账户、统一保证金、流动性与订单流共享。 Exchange OS 是 OKX 在 2026 年做出的最具野心的基础设施开放尝试之一。试图在性能、开放性、自托管与合规之间找到新平衡点。“把市场创建权从平台手中释放给生态”。 CEX们大力布局 Web3 钱包，本质是为了抢占未来“链上流量入口”。随着 AI Agents和DeFi的普及，谁能成为用户进入链上的“操作系统”，谁就能卡住未来的生态命脉。

三星电子实现全球首个“900层 V-NAND”，1000层时代进入倒计时 三星电子已成为全球首家成功实现 900 层级 V-NAND 技术原型的公司，向“1000 层 NAND”时代又迈进一步。在与竞争对手围绕堆叠层数的竞争日益激烈之际，这一成果被认为是三星一次性取得了决定性的技术领先优势。 据半导体行业 25 日消息，三星近期通过“Cell Multi Bonding（CMB，单元多重键合）”技术，将两片 450 层单元晶圆接合为一体，成功实现了集成式 900 层级 V-NAND 系统。 NAND 闪存用于存储数据，是 AI 服务器、智能手机以及数据中心存储设备 SSD 的核心组件。它的原理类似于在公寓楼中不断向上增加楼层：堆叠层数越高，就越能在有限的芯片面积内塞入更大容量，从而存储更多数据，并最大化电力效率。因此，在需要高容量、高效率零部件的 AI 服务器和端侧 AI 市场中，NAND 被视为争夺主导权的关键技术。 在当前量产市场中，SK 海力士凭借 321 层 4D NAND 掌握最高堆叠层数。不过，三星在准备今年量产第 10 代 V-NAND（V10，400 层以上）的同时，也已在研发阶段一举跃升至 900 层级，使其在下一代 NAND 市场中占据有利位置。 对于这项研究成果，三星表示已经“验证了正常的单元工作特性”，强调这不仅仅是理论上的堆叠，而是证明了实际可运行的技术能力。 自 2013 年全球首次实现 3D V-NAND 商业化以来，三星持续推动工艺演进，以突破堆叠极限。过去，三星采用的是“一次性单堆叠”方式，即一次性钻出并堆叠微细孔洞；但随着层数不断提高，晶圆翘曲、对准误差等物理极限开始显现。 在实现 900 层器件的过程中，三星通过采用先进的上部吸盘设计，解决了最大障碍——晶圆翘曲问题。键合过程中产生的对位误差，则通过其专有的“新型 overlay 校正”技术克服。同时，新引入的位线（BL）和字线（WL）结构也带来了显著改善，在降低功耗的同时缩小了芯片面积。 从全球来看，以长江存储（YMTC）为代表的中国企业，正在 300 层级 NAND 量产门槛附近追赶韩国厂商。在政府支持和设备国产化推动下，中国企业正同时推进产能扩张和技术升级。 如果长江存储年内成功量产 300 层以上 NAND，价格竞争可能进一步加剧，并对韩国企业的盈利能力造成压力。因此，三星此次 900 层成果被高度评价为一项中长期战略举措，意在构筑技术壁垒。 一位行业人士表示：“900 层 NAND 技术并不是简单地把 300 层乘以三，而是会改变堆叠工艺范式的技术。”他还补充称：“这向全球客户传递了一个信号：三星仍然是技术领导者，同时也会在一定程度上限制中国企业的产能和价格攻势。”