June 11, 2026 ---- 根据TrendForce集邦咨询最新Enterprise SSD产业调查,受到AI Agent服务普及与CSP(云端服务提供商)强劲订单带动,2026年第一季全球前五大Enterprise SSD品牌厂营收再度创下新高,单季营收较前一季度成长86.1%,突破184.6亿美元。
太阳诱电株式会社实现了符合车载用被动元件的可靠性认证测试标准“AEC-Q200 ”的多层陶瓷电容器(以下简称“MLCC”)“MAASA32MAD7227MP1D71”(3.2x2.5x2.8mm,高度为最大值)的商品化。
2026年6月11日,中国上海 — 思特威(上海)电子科技股份有限公司(股票简称:思特威,股票代码:688213)于6月9日至11日,携多款车载(AT)系列图像传感器及全场景车载视觉解决方案重磅亮相美国底特律亨廷顿广场的AutoSens USA 2026,全面展示其在车载前视、360°全景环视、舱内OMS、DMS等核心智能驾驶场景的前沿技术成果与应用解决方案。
Arm 控股有限公司(纳斯达克股票代码:ARM,以下简称 Arm)近日发布与游戏工作室 Sumo Digital 联合打造的《光影新生》手游,用以展现 Arm® 神经技术 (Arm Neural Technology) 在真实生产工作流中的强大实力。该游戏展示了神经图形技术如何助力开发者在移动设备的功耗限制内,实现如虚幻引擎 (Unreal Engine) MegaLights 的实时电影级光照技术、光线追踪效果以及高质量帧输出。
【2026 年 6 月 11 日,德国慕尼黑讯】全球功率系统和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司(FSE代码:IFX / OTCQX代码:IFNNY)推出三款CoolSET™ 系统级封装(SiP)新型号:ICE188LM、ICE189LM 和 ICE180LM,进一步扩展其支持的输出功率范围,助力白色家电制造商满足日益严苛的欧盟能效及待机功耗法规要求。CoolSET™ SiP将高压MOSFET、一次侧PWM控制器、二次侧同步整流(SR)控制器、增强型电气隔离以及全面保护功能集成在单一封装中。这种高度集成化设计可减少系统损耗、降低元器件用量,并简化家电(功率最高150W)节能辅助电源的设计。
【2026年6月11日, 德国慕尼黑讯】绿色出行、机器人、人工智能等大趋势,对功率系统的负载电流可靠处理能力提出了愈发严苛的要求。为应对这些挑战,全球功率系统和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司(FSE代码:IFX / OTCQX代码:IFNNY)推出OptiMOS™ 8 100V功率MOSFET技术,针对电机控制和电池保护等以RDS(on)为核心指标的应用进行了专属优化。
2026年6月11日,中国——服务多重电子应用领域、全球排名前列的半导体公司意法半导体 (STMicroelectronics,简称ST) (纽约证券交易所代码:STM) 推出一款智能振动传感器,以满足工业状态监测市场的高准确度、高可靠性和低功耗需求。
伊利诺伊州莱尔市 – 2026年6月11日 – 全球电子设备领军企业暨连接技术创新企业 Molex 莫仕推出最新的热管理创新成果,重磅首发全新多通道液冷母排。随着高强度 AI 工作负载将机架功率需求推向 1 兆瓦 (MW) 阈值,传统的风冷基础设施已达到物理极限。Molex 莫仕通过将液冷技术延伸至配电层,弥合这一 “AI 热管理鸿沟”,目前可支持高达 15,000A 电流,同时根据战略设计规划,未来将可支持 25,000A 电流。
台湾新竹 – 2026 年 6 月 11 日 ––– 面对量子运算对现行加密体系带来的潜在威胁,物联网安全正迎来转型关键期。后量子加密(Post-Quantum Cryptography, PQC)是为因应未来量子计算机可能破解 RSA、ECC 等现行公钥密码系统而发展的新一代资安技术,目标是在后量子时代持续保护装置身分认证、数据通讯与韧体更新的安全性。
对安全功能电路进行首次失效模式、影响与诊断分析(FMEDA)后,结果只有两种。第一种结果是系统完整性等级(SIL)要求得到满足,第二种结果是要求未能满足。对于后者,要在不进行重大架构变更的情况下解决问题,系统集成商可以提高诊断覆盖率、调整运行条件和/或采用额外安全措施。ADI公司安全应用笔记中的信息可以帮助系统集成商实施此类设计改进,从而达到每小时危险失效概率(PFH)/按需危险失效概率(PFDAVG)和安全失效比率(SFF)要求。因此,本系列的第3部分深入探讨系统集成商如何使用功能安全(FS)型器件的安全应用笔记,来提升IC在系统中的功能安全性能。
该本地化网站彰显 DigiKey 对支持越南活跃且快速增长的电子和自动化行业的承诺
GPU单卡功耗已经突破2000W,一整柜的功率负荷超过100kW,未来还会冲到兆瓦以上。传统的48V供电架构,已经快要顶不住了。电流太大、铜耗很高、发热严重、布线复杂、机柜利用率也上不去,这些问题严重限制了AI算力的进一步扩张。
从大模型训练到推理部署,GPU集群规模快速增长,单机柜功率也从过去的10kW、20kW,迅速迈向50kW甚至100kW以上。数据中心的耗电量也开始成为AI产业链最现实的问题之一。
AI数据中心的发展正在不断突破功耗、内存与带宽边界。随着GPU功率持续攀升、HBM带宽持续增长以及高速互联不断升级,系统设计挑战也正在从单一模块优化转向系统级协同优化。对于今天的工程师而言,真正需要解决的问题已经不再是某一个高速接口是否能够正常工作,而是整个系统能否在高功率、高带宽以及高动态负载环境下持续稳定运行。这也正是为什么,PI与SI正在成为AI数据中心时代最关键的底层能力。