1.英飞凌 5.7 亿欧元收购艾迈斯欧司朗非光学传感器业务；
2.2026年全球半导体销售将达1万亿美元！
3.AI算力集群的“光速公路”：OCS光交换机开启互联新蓝海 | VIP洞察周报；
4.英伟达今年不推GPU 30年来首见；
5.英特尔争夺AI话语权 挑战不少；
6.CoWoS不够用！封测厂改走FOPLP抢单 力成拼2027量产、日月光矽品卡位
1.英飞凌 5.7 亿欧元收购艾迈斯欧司朗非光学传感器业务
近日，英飞凌科技与艾迈斯欧司朗（ams OSRAM）正式达成协议，英飞凌将以5.7 亿欧元（约合人民币 46.8 亿元） 的企业价值，收购后者非光学模拟 / 混合信号传感器业务，交易采用无负债、无现金、无晶圆厂资产模式。
本次收购标的覆盖面向汽车、工业、医疗影像与传感接口等场景的传感器产品组合，包含相关知识产权、核心研发能力、测试与实验室设备；同时双方签订长期供货协议，保障业务平稳衔接。该业务预计 2026 年实现营收约2.3 亿欧元，交割后将立即增厚英飞凌每股收益，并与现有传感与射频业务形成协同。
交易完成后，约230 名研发及业务管理人才将转入英飞凌传感与射频事业部，进一步补强英飞凌在高精度模拟传感、信号处理领域的技术与交付能力。
本次收购为英飞凌在汽车电子、工业自动化与医疗传感的系统级方案布局再添关键拼图，巩固其在全球传感器市场的领先地位。交易尚需通过常规监管审批，预计于2026 年第二季度完成交割。
2.2026年全球半导体销售将达1万亿美元！
近日，行业权威预测显示，受人工智能、卫星通信、量子计算等多重技术浪潮驱动，2026年全球半导体市场规模将持续攀升，有望突破1万亿美元大关，实现产业发展的里程碑式跨越。其中，SIA总裁约翰·诺伊弗表示：2025年行业创下历史最高销售额，逼近8000亿美元，2026年预计达1万亿美元；人工智能、物联网等新兴技术将持续推动芯片需求。
据悉，半导体产业此次增长打破了传统周期性波动规律，进入结构性增长新阶段。不同于以往依赖消费电子需求的增长模式，当前AI与数据中心已成为核心增长引擎，北美四大云厂商2026年在AI基础设施领域的投资将达6000亿美元，重点布局AI芯片、高带宽存储及算力集群，直接带动上游半导体需求持续攀升。同时，边缘AI、汽车电子化、工业智能化等多元场景加速渗透，为产业增长提供了坚实支撑。
产业细分领域呈现多点开花态势。在芯片领域，随着AI应用从训练向推理下沉，ASIC芯片能效比和定制化优势凸显，渗透率加速提升，预计2026年全球AI服务器对应AI芯片需求将达1600万颗，ASIC渗透率将达40%，形成“GPU+ASIC”双轨并行的算力供给新格局；存储芯片方面，产能吃紧态势将贯穿全年，AI服务器对存储的需求为传统服务器的8~10倍，推动DRAM、NAND闪存价格持续上涨，其中第一季度传统DRAM合约价预计环比上涨55%~60%。
此外，卫星通信组网提速为半导体产业开辟了全新增量空间，我国及SpaceX等企业加速卫星部署，拉动基带芯片、射频芯片等品类需求增长；量子计算则迈入产业化关键期，中等规模量子处理器的发展推动其应用场景从“演示验证”向“实用探索”转型。在国产替代方面，国产算力芯片已实现量产并在多行业落地，2026年将进入大规模应用关键期，更多企业有望进入业绩兑现期。
业内人士表示，随着先进逻辑产能爆发式增长、技术路线持续突破，半导体产业将在2026年迎来全方位升级，万亿美元规模的达成将进一步巩固其在全球科技产业中的核心地位。
3.AI算力集群的“光速公路”：OCS光交换机开启互联新蓝海 | VIP洞察周报
当AI大模型的参数规模以万亿计，当算力集群需要连接数十万颗GPU协同工作，一个超越芯片本身的全新瓶颈已然浮现：如何构建一张能够支撑如此海量数据实时、无损、高效流动的“内部网络”？传统的电交换机正面临带宽、功耗与延迟的物理极限，而一场以“光”代“电”的网络架构革命，正在全球顶级数据中心悄然发生。
爱集微VIP频道近日上线华安证券发布的产业报告《OCS光交换机：AI算力集群时代的新蓝海》。本报告系统解析了光交换机（OCS） 如何从一项前沿技术，演进为解决AI算力集群内部互联瓶颈的核心基础设施，并全景描绘了其技术路径、爆发性应用前景与正在重构的产业链格局。
核心洞察：为何是OCS？从技术优势到刚性需求
一、技术本质：从“繁忙邮局”到“智能铁路”的范式跃迁
OCS（Optical Circuit Switch，光交换机）是基于全光信号的交换设备，通过配置光交换矩阵在输入与输出端口间建立光学路径，实现信号无转换交换。报告通过一个精妙类比揭示了OCS的颠覆性：传统电交换机如同繁忙的邮局，每个数据包都需经历“光-电-光”转换、被读取地址、分类再转发，过程复杂、耗电且产生延迟。而OCS则如同一个高度自动化的铁路调车场，通过控制微型反射镜等装置，直接在物理光路上为数据建立专属通道，实现“光速直达”。
由此带来的三大核心优势，直击AI算力痛点：
-低时延与低功耗：免除光电转换与数据包处理，延迟极低，功耗仅为同类电交换机的几分之一；
-高可靠与长寿命：无复杂计算单元，故障率低，且通过软件重配置光路即可兼容不同代际设备，规避硬件频繁迭代；
-强扩展适配性：其工作原理天然契合算力集群的规模化扩展（Scale-Out） 需求，为构建万卡乃至更大规模集群提供网络基础。
二、需求爆发：AI集群规模化催生确定性强应用报告明确指出，OCS并非未来技术，其规模化应用已由谷歌、微软、Meta等巨头率先开启，直接服务于其最前沿的AI算力集群：
-谷歌：TPU v4/v5集群已大规模部署OCS，构建了高效的Jupiter光互联网络。报告预测，2025年谷歌OCS采购量超2.3万台，2026年伴随TPU放量，需求或逼近3.5万台；
-微软与Meta：Azure数据中心已部署相关设备，Meta亦计划在2026年建设全光互联数据中心；
-三大核心场景：OCS正深入AI算力体系的每个层级，包括强化单节点性能（Scale-Up）、连接成百上千节点（Scale-Out），乃至实现跨数据中心协同（Scale-Across）。
产业图谱：技术路线竞逐与供应链价值分布
一、技术路线：MEMS主流领跑，多元方案并存目前，基于MEMS微镜的技术路线凭借成熟的工艺、良好的扩展性与性价比，占据超过70% 的市场份额，是谷歌等厂商采用的当前主流。此外，数字液晶、直接光束偏转及尚在孵化期的硅光波导技术，为不同场景提供了多元选择。全球市场预计将从2025年的7.8亿美元快速增长至2031年的20.2亿美元。
二、产业链：上游核心器件构筑高壁垒OCS的价值链高度向上游集中，技术壁垒呈现阶梯式分布：
-上游（高价值核心）：MEMS微镜阵列、光纤准直器阵列等光学元件是核心命脉，直接决定设备性能与成本，单台设备中价值占比最高。
-中游（集成与方案）：由少数具备高端光模块与设备集成能力的厂商主导，完成系统整合。
-下游（需求驱动）：以超大规模云与AI公司为主导，需求明确且集中。
报告特别关注了国内产业界的快速跟进，指出在MEMS工艺代工、精密光学元件、光开关模块等领域，已有本土企业切入全球供应链或具备替代潜力，有望在这波AI基础设施浪潮中占据一席之地。
产业前瞻与审慎观察
报告在展望OCS这片“新蓝海”的同时，也提示了行业需观察的变量：包括技术路线的长期演进、市场需求增长的持续性、以及产业链各环节企业技术突破与商业落地的不确定性。
然而，其核心结论清晰肯定：在AI对算力集群规模无止境的追求下，OCS所代表的全光互联方向，已成为不可逆的必然趋势。
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4.英伟达今年不推GPU 30年来首见
知情人士透露，受人工智能（AI）热潮造成全球存储芯片短缺影响，英伟达（NVIDIA）今年将不会为游戏玩家推出新的绘图处理器（GPU）芯片，为30年来首见。
美国科技媒体The Information报道，英伟达通常每两年应对新款芯片重大设计改版，推出新款游戏GPU，今年原定推出代码“Kicker”的产品，是2025年GeForce RTX50系列的升级版，并已完成新设计。
但英伟达管理阶层去年12月改变计划，通知员工与供应商将延后推出Kicker，未提供新的时程表。知情人士透露，英伟达主管说原因包括存储短缺导致已推升价格，以及优先把存储芯片供应给AI芯片。
这次延后推出，连带也将使英伟达下一代游戏GPU的上市时间往后延。知情人士表示，这款新品可能命名为RTX60系列，原本预定2027年底开始量产。RTX50系列采用最新的Blackwell芯片架构，RTX60系列则采用即将推出的Rubin芯片架构。
英伟达不推游戏显卡的消息在市场上已传一阵子。先前外媒报道，英伟达今年将减少供应游戏GPU，去年第4季起英伟达GeForce RTX 5080、旗舰版GeForce RTX 5090报价全大涨，游戏用显示卡面临缺货与涨价冲击，显示卡厂包括华硕、微星、技嘉等，今年运营持续警戒。知情人士指出，虽然游戏和AI芯片使用的存储芯片类型不同，但都采用相同原料、也都出自三星电子、SK海力士及美光等三大供应商。
英伟达发言人表示，“GeForce RTX GPU需求强劲，存储供应受限”，英伟达会继续出货所有GeForce产品，正与供应商密切合作尽可能取得存储，未评论新款产品的延后规划。（文章来源：经济日报）
5.英特尔争夺AI话语权 挑战不少
英特尔要加大AI加速器的投资力度，瞄准数据中心应用的庞大市场，外界认为，面对强敌英伟达与AMD，还有不少挑战。
英特尔在CPU领域的地位，虽然持续遭遇AMD与安谋阵营的挑战，不过目前依然稳居龙头地位。其利用自家18A制程打造的CPU产品，正要在今年展现销售力度，如果能够顺利打下更多江山，可为英特尔其他业务发展提供基本支撑。
英特尔这几年其实已经发展过几代AI芯片产品，只是在市场上的声势不敌英伟达与AMD，所以目前在AI芯片市场的地位，不如在CPU市场上来得有话语权。
英特尔想在AI芯片重振声威，首先必须考虑要利用自家制程，还是要利用台积电等外部制程。目前英伟达与AMD的芯片大致上都是利用台积电制程，如果英特尔想用自家制程来打造AI芯片，就得评估相关产品推出后是否能与竞争对手匹敌。
此外，英伟达AI芯片生态系已相当强大，并把触角延伸到周边元件，英特尔想在AI芯片市场杀出一条血路，也需更积极拉拢供应链伙伴，打造更健全的生态系统。（文章来源：经济日报）
6.CoWoS不够用！封测厂改走FOPLP抢单 力成拼2027量产、日月光矽品卡位
人工智能（AI）和高性能计算（HPC）芯片需求强劲，台积电CoWoS先进封装供应今年持续吃紧，包括力成、日月光、矽品等封测台厂，扩充扇出型先进封装分食大饼；扇出型封装在成本及大尺寸面积等具有竞争优势，预期最快2027年初量产商机可期。
台积电在1月中旬法人说明会指出，预期今年在先进封装投资规模持续增加，今年先进封装营收占台积电整体业绩比重可超过10%。
由于台积电先进封装供应吃紧，其他半导体大厂积极扩充先进封装产能分食大饼，其中，扇出型封装布局成为重点项目。
产业人士分析，中国台湾半导体厂商包括台积电、日月光、力成、群创、矽品等，积极布局扇出型面板级封装（FOPLP）；此外，安靠（Amkor）、Nepes及韩国三星电子旗下三星电机（SEMCO）等，也已投入面板级封装技术。其中安靠的硅晶圆整合扇出型技术（S-Swift），积极扩大抢攻人工智能（AI）芯片大厂英伟达（NVIDIA）订单。
半导体封测厂力成积极扩充扇出型面板级封装，董事长蔡笃恭指出，力成可提供FOPLP先进封装为核心的AI芯片封装完整方案，相关技术锁定人工智能芯片、中央处理器（CPU）、特殊应用芯片（ASIC），也扩及至光学引擎（Optical Engine）、AI芯片整合硅光子（CPO）等应用。
蔡笃恭预期，力成目标今年底完成FOPLP所有客户端验证，规划最快2027年年初FOPLP进入量产阶段，预期到2028年年中，FOPLP产能满载。
蔡笃恭指出，台积电目前布局的CoWoS-L和CoWoS-R先进封装，与力成长期深耕的FOPLP类似，力成的FOPLP尺寸较大，对于力成来说是很好的机会。
力成说明，自身FOPLP先进封装技术大致可分为4大类，其中chip-last扇出型面板技术整合玻璃基板重布线（RDL），与台积电的CoWoS-R技术类似；chip-middle扇出型面板技术与台积电的CoWoS-L类似。力成看好扇出型面板技术未来在AI芯片整合平台应用发展。
产业人士分析，由于台积电CoWoS供应吃紧，主要产能供应给英伟达所需，其他AI芯片客户对先进封装需求，就成为力成FOPLP先进封装的潜在商机。
日月光半导体持续布局VIPack先进封装平台，整合6大核心封装技术，包括扇出型堆叠封装（FOPoP）、扇出型基板上芯片封装（FOCoS）、扇出型基板上芯片桥接（FOCoS-Bridge）、扇出型系统级封装（FOSiP）、硅穿孔（TSV）的2.5D/3D IC、以及共同封装光学元件，锁定高效能运算（HPC）、AI、机器学习等芯片整合高频宽存储（HBM）及光学元件的先进封装应用。
其中在FOCoS-Bridge，日月光指出，AI和HPC电力传输需求複杂，需要具备硅穿孔TSV的先进桥接芯片，日月光FOCoS-Bridge高密度封装平台可嵌入被动和主动芯片，提高电源完整性并提供直接存取来增进效能。
产业人士分析，日月光和力成等积极布局扇出型封装，采用重布线RDL制程，可降低成本，且不受晶圆尺寸（Wafer Size）限制，可扩充大尺寸封装，异质整合更多的HBM存储和多功能芯片，有助切入未来AI服务器芯片平台升级与整合发展趋势。
日月光投控旗下矽品精密在扇出型多芯片组（FO-MCM），以及扇出型嵌入式桥接多芯片组（FO-EB）封装技术，布局许久。法人指出，矽品与英伟达长期在HPC和AI芯片后段封装合作关係密切，矽品的晶圆凸块制程也采用英伟达AI检测系统，双方在AI芯片先进封装合作可期。（文章来源：中央社）
