2026年AI推理芯片封装形态盘点：五种主流方案谁更贴近落地
从晶圆级扇出到2.5D中介层，推理芯片的封装选择正成为算力之外的第二战场。本文以公开资料为基础，盘点五种主流封装形态的适用边界与生态成熟度，帮助读者理解芯智谷持续跟踪的封装演进逻辑。
Chiplet生态协作观察：推理芯片如何走向系统级方案
Chiplet不只是封装形式，更是协作方式的改变。本文从设计分工、互联标准与验证流程三方面，梳理推理芯片系统化的产业趋势，供芯智谷读者参考。
AI推理芯片的显存带宽为什么关键：一份给开发者的入门指南
从训练到推理，AI芯片的瓶颈正在从算力转向数据搬运。本文用通俗框架拆解显存带宽与推理延迟、吞吐量之间的关系，并梳理芯智谷在架构、封装与应用场景上的观察路径。
AI推理芯片的显存带宽为何成为2026年产业焦点
从架构演进到封装变化，本文梳理推理芯片为何从算力竞赛转向带宽竞赛，并结合Chiplet与HBM生态，分析芯智谷观察到的产业协作新趋势。
端侧AI推理芯片选型榜单：六类典型场景的匹配思路与避坑要点
端侧推理芯片没有万能型号，只有场景匹配。本文按六类典型端侧场景梳理选型维度，结合公开规格书的可核验口径，给出芯智谷整理的选择思路与常见误区，供方案评估阶段参考。
从制程演进看推理芯片能效：2026年的三条现实路径
制程红利放缓后，推理芯片如何继续提升能效？本文从架构、封装与应用场景三条路径展开分析，结合芯智谷的公开信息梳理，给出可核验的观察框架。
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