10 ключевых технологических трендов, меняющих глобальный технологический ландшафт в 2026 году

TrendForce определила 10 ключевых технологических тенденций, которые будут определять развитие технологической индустрии в 2026 году.

Ниже приведены основные выводы:

Конкуренция за чипы ИИ усиливается по мере того, как жидкостное охлаждение получает широкое распространение в центрах обработки данных

В 2026 году высокий спрос на строительство центров обработки данных ИИ, вызванный увеличением капитальных затрат со стороны крупных североамериканских CSP и ростом суверенных облачных проектов по всему миру, увеличит поставки серверов ИИ более чем на 20% в годовом исчислении.

NVIDIA, лидер в области ИИ сегодня, столкнется с более сильной конкуренцией. AMD планирует бросить вызов NVIDIA, представив свое решение MI400 full-rack, которое повторяет системы NVIDIA GB/VR и ориентировано на клиентов CSP. Между тем, крупные североамериканские CSP увеличивают объемы собственной разработки ASIC. В Китае геополитическая напряженность ускорила стремление к технологической самостоятельности, и такие компании, как ByteDance, Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei и Cambricon, активизировали усилия по созданию собственных чипов ИИ. Это приведет к обострению глобальной конкуренции.

Тепловая расчетная мощность (TDP) на чип быстро растет по мере того, как процессоры ИИ становятся все мощнее: с 700 Вт для NVIDIA H100 и H200 до более 1000 Вт для грядущих B200 и B300. Такое увеличение тепловыделения приводит к широкому распространению систем жидкостного охлаждения в серверных стойках, причем ожидается, что к 2026 году их использование достигнет 47 %.

Компания Microsoft внедрила передовую технологию микрофлюидного охлаждения на уровне чипов для повышения тепловой эффективности. В ближайшей и среднесрочной перспективе жидкостное охлаждение холодных пластин будет оставаться основным решением, при этом CDU будут переходить от систем "жидкость-воздух" к системам "жидкость-жидкость". В долгосрочной перспективе рынок, скорее всего, перейдет к более детальному тепловому управлению на уровне чипов.

Разрушение барьеров пропускной способности: HBM и оптические коммуникации пересматривают архитектуры кластеров ИИ

Стремительный рост объема данных и потребностей в пропускной способности памяти, вызванный расширением рабочих нагрузок ИИ от обучения до выводов, ставит под вопрос проектирование систем, выявляя узкие места в скорости передачи данных и энергоэффективности. Для устранения этих ограничений технологии HBM и оптических межсоединений становятся критически важными для архитектур ИИ следующего поколения.

Нынешние поколения HBM используют 3D-стекинг и сквозные кремниевые каналы для значительного сокращения расстояния между процессорами и памятью, обеспечивая более высокую пропускную способность и эффективность. Грядущее поколение HBM4 обеспечит большую плотность каналов и более широкую полосу пропускания ввода-вывода для дальнейшей поддержки огромных вычислительных потребностей графических процессоров и ускорителей ИИ.

Однако по мере того, как параметры моделей превышают триллионные масштабы, а кластеры GPU растут по экспоненте, пропускная способность памяти вновь становится основным узким местом в производительности. Производители памяти решают эту проблему путем оптимизации архитектур стеков HBM, инноваций в упаковке и интерфейсах, а также совместного проектирования с микросхемами логики, чтобы увеличить пропускную способность чипа для процессоров ИИ.

Хотя эти достижения смягчают узкие места, связанные с памятью, передача данных между микросхемами и модулями стала следующим критическим ограничением производительности системы. Чтобы преодолеть эти ограничения, производители графических процессоров и CSP уделяют стратегическое внимание оптике с совместной упаковкой (CPO) и кремниевой фотонике (SiPh).

В настоящее время в массовое производство уже поступили сменные оптические приемопередатчики на 800 Гбит/с и 1,6 Тбит/с, а с 2026 года ожидается развертывание платформ SiPh/CPO с еще большей пропускной способностью в коммутаторах ИИ. Эти оптические коммуникационные технологии нового поколения позволят обеспечить высокую пропускную способность при низком энергопотреблении, оптимизировать общую плотность полосы пропускания системы и энергоэффективность для удовлетворения растущих требований к производительности инфраструктуры ИИ.

В целом, индустрия памяти стремительно развивается в направлении повышения эффективности полосы пропускания как основного конкурентного преимущества. Достижения в области оптических коммуникаций, предназначенных для передачи данных между чипами и модулями, становятся наиболее эффективным решением для преодоления ограничений традиционных электрических интерфейсов при передаче данных на большие расстояния и с высокой плотностью. В результате высокоскоростные технологии передачи данных станут ключевым элементом эволюции инфраструктуры ИИ.

Поставщики флэш-памяти NAND продвигают решения для хранения данных ИИ, ускоряя процесс вывода и снижая затраты

Задачи обучения и вывода данных ИИ требуют быстрого доступа к массивным массивам данных с непредсказуемым поведением ввода-вывода, что приводит к увеличению разрыва в производительности с существующими вариантами хранения данных. Производители NAND Flash решают эту проблему, ускоряя разработку специализированных решений и концентрируясь на двух основных типах продуктов.

К первой категории относятся твердотельные накопители с памятью класса storage, твердотельные накопители с кэшем KV и HBF, которые занимают место между DRAM и традиционной NAND Flash. Эти варианты отличаются крайне низкой задержкой и высокой пропускной способностью, что делает их идеальными для ускорения задач вывода ИИ в реальном времени.

Вторая категория включает твердотельные накопители QLC с ближней линией, которые быстро используются для теплых и холодных уровней хранения данных ИИ, таких как контрольные точки моделей и архивирование наборов данных. QLC значительно снижает стоимость одного бита при хранении больших наборов данных ИИ, обеспечивая на 33 % более высокую плотность хранения в расчете на один кристалл, чем TLC. По прогнозам TrendForce, к 2026 году твердотельные накопители с QLC составят 30 % рынка корпоративных SSD, что подчеркивает их растущее значение для увеличения емкости хранения и повышения эффективности затрат в инфраструктуре ИИ.

Энергетические системы хранения данных становятся ядром энергоснабжения центров обработки данных ИИ и ожидают взрывного роста

По мере превращения центров обработки данных ИИ в крупномасштабные кластерные системы, их переменные рабочие нагрузки требуют гораздо более стабильной мощности. Этот сдвиг превращает системы хранения энергии из простого резервного источника в основную энергетическую инфраструктуру центров обработки данных искусственного интеллекта.

В ближайшие пять лет центры обработки данных искусственного интеллекта, как ожидается, значительно изменят системы хранения энергии. В дополнение к традиционным ИБП для резервного питания на короткое время и стабилизации качества электроэнергии резко возрастет доля систем хранения энергии на среднее и длительное время (2-4 часа) для одновременной поддержки резервного питания, арбитража энергии и сетевых услуг.

Модели развертывания также будут меняться от централизованных аккумуляторных систем хранения энергии на уровне ЦОД к распределенным архитектурам на уровне стоек или кластеров, включающим модульные блоки резервного питания, способные мгновенно реагировать на запросы. Такой переход позволит повысить отказоустойчивость и энергоэффективность систем, удовлетворяя все более жесткие требования к стабильности электропитания инфраструктуры, управляемой искусственным интеллектом.

Ожидается, что Северная Америка станет крупнейшим мировым рынком систем хранения энергии для центров обработки данных, управляемых искусственным интеллектом, во главе с поставщиками облачных вычислений. В Китае инициатива "Восточные данные, западные вычисления" направляет центры обработки данных в западные регионы, богатые возобновляемыми источниками энергии, где центры обработки данных с искусственным интеллектом в сочетании с системами хранения энергии станут стандартной инфраструктурой для крупных кампусов. По прогнозам, в глобальном масштабе установленная мощность энергонакопителей для центров обработки данных искусственного интеллекта вырастет с 15,7 ГВт-ч в 2024 году до 216,8 ГВт-ч к 2030 году, что составит 46,1 % в год.

Центры обработки данных искусственного интеллекта переходят на архитектуру 800 В HVDC, стимулируя спрос на полупроводники третьего поколения

Центры обработки данных переживают серьезное обновление инфраструктуры электроснабжения, поскольку мощность серверных стоек увеличивается с киловаттов до мегаватт. В отрасли быстро внедряются 800-вольтовые архитектуры HVDC для повышения эффективности, надежности, сокращения количества медных кабелей и поддержки более компактных системных конструкций. Передовые полупроводники третьего поколения, такие как SiC и GaN, играют решающую роль в этом переходе, и многие поставщики полупроводников уже участвуют в проекте NVIDIA 800V HVDC.

SiC играет важную роль в преобразовании энергии на переднем и среднем этапах в архитектурах центров обработки данных, управляя самыми высокими напряжениями и нагрузками. Хотя в настоящее время SiC-устройства имеют меньшее максимальное напряжение по сравнению с традиционными кремниевыми, их повышенная тепловая эффективность и коммутационные характеристики необходимы для разработки твердотельных трансформаторов (ТТ) нового поколения.

В то же время GaN, известный своими высокочастотными и высокоэффективными свойствами, становится все более популярным в преобразовании энергии на среднем и конечном этапах. Он поддерживает сверхвысокую плотность мощности и быстрый динамический отклик. По прогнозам TrendForce, использование SiC и GaN в системах питания центров обработки данных достигнет 17% к 2026 году и превысит 30% к 2030 году.

Гонка полупроводников нового поколения: производство 2 нм GAAFET и 2.5D/3D гетерогенная интеграция возглавят следующий прорыв

В настоящее время полупроводниковая индустрия переживает две одновременные тенденции: переход на 2-нм технологический процесс в массовом производстве для достижения более высокой плотности транзисторов и увеличение размеров корпусов благодаря достижениям в области гетерогенной интеграции. Такой подход позволяет объединить несколько микросхем с различными функциональными возможностями и технологическими узлами для удовлетворения требований к производительности и эффективности приложений искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

При производстве пластин происходит переход от архитектуры FinFET к архитектуре GAAFET, при которой оксид затвора полностью окружает кремниевый канал. Такая конструкция обеспечивает улучшенный контроль тока при сохранении высокой производительности. В области упаковки технологии 2,5D и 3D обеспечивают плотную укладку нескольких чипов, что приводит к ускорению межсоединений и снижению энергопотребления. Эти инновации необходимы для будущих центров обработки данных и систем высокопроизводительных вычислений.

КомпанииTSMC, Intel и Samsung используют уникальные решения по упаковке 2.5D/3D -SMC с CoWoS и SoIC, Intel с EMIB и Foveros, а Samsung с I-Cube и X-Cube - для обеспечения интегрированных услуг переднего и заднего литейного производства по мере наращивания производства 2-нм GAAFET. Их главной задачей станет эффективное управление мощностями, надежностью, стоимостью и выходом продукции, чтобы обеспечить устойчивые конкурентные преимущества на следующем этапе развития полупроводников.

Поставки гуманоидных роботов вырастут более чем на 700 % в 2026 году благодаря адаптивности ИИ и сценарным приложениям

2026 год станет переломным моментом в коммерциализации гуманоидных роботов: ожидается, что мировые поставки вырастут более чем в семь раз и превысят 50 000 единиц. Рыночный импульс будет опираться на две основные составляющие: Адаптивность ИИ и дизайн, ориентированный на применение.

Развитие адаптивности ИИ, обусловленное мощными чипами ИИ, слиянием датчиков и интеграцией LLM, позволяет роботам-гуманоидам обучаться на месте и принимать гибкие решения в непредсказуемых условиях, достигая новых высот ситуационной осведомленности и рассуждений до начала действий.

В соответствии с этой тенденцией следующее поколение роботов-гуманоидов в 2026 году сместит акцент с демонстрации технических характеристик или ловкости. Вместо этого они будут приспособлены к конкретным операционным сценариям, таким как производственная логистика, сортировка на складе и инспекционная поддержка, причем каждый из них будет способен выполнять полноценные, ориентированные на конкретную задачу функции. Это свидетельствует о формальном переходе гуманоидной робототехники в новую фазу - индустриальную эволюцию, ориентированную на применение ИИ.

OLED вступает в новую фазу: Премиализация дисплеев для ноутбуков и появление складных смартфонов

ТехнологияOLED претерпевает значительные изменения в различных сегментах устройств. По мере того как китайские и корейские производители панелей расширяют производство AMOLED-дисплеев Gen 8.6, улучшение структуры затрат и повышение производительности ускоряет внедрение OLED как в маленькие, так и в большие дисплеи. Этот сдвиг также приводит к росту цен и укреплению позиций на рынке таких компонентов, как микросхемы драйверов, TCON, сенсорные модули и терморешения.

OLED может похвастаться самоэмиссионными пикселями, обеспечивающими лучшую контрастность, более тонкий дизайн и адаптируемую частоту обновления. Они преодолевают физические ограничения ЖК-дисплеев по толщине и энергопотреблению, что соответствует стремлению Apple к качеству изображения и энергоэффективности. Ожидается, что OLED-панели появятся в линейке MacBook Pro в 2026 году и, скорее всего, приведут к переходу от мини-LED к OLED в ноутбуках премиум-класса. По прогнозам TrendForce, доля рынка OLED-ноутбуков достигнет 5% к 2025 году и увеличится до 9-12% в период с 2027 по 2028 год благодаря внедрению технологий Apple.

В то же время, запланированный Apple запуск складных смартфонов в конце 2026-2027 годов может изменить рынок, используя синергию аппаратного и программного обеспечения, сильный бренд и надежную цепочку поставок. Внимание индустрии, вероятно, переместится с эстетической привлекательности на повышение производительности и улучшение пользовательского опыта, а мировые поставки складных устройств, по прогнозам, превысят 30 миллионов единиц к 2027 году.

Тем не менее, массовое внедрение продолжает сталкиваться с такими препятствиями, как прочность шарниров, инкапсуляция гибких панелей, нормы выхода и управление затратами. Тщательный подход Apple к проверке продукции подчеркивает ее внимание к качеству и срокам, что говорит о том, что развитие рынка складных устройств в конечном итоге будет зависеть от технологических достижений и надежных производственных возможностей.

Meta ускоряет глобальное развитие дисплеев для ближнего глаза, поскольку LEDoS набирает обороты

Meta представила AR-очки Meta Ray-Ban Display, поскольку интеграция ИИ становится все более совершенной. Эти очки предназначены для приложений по доставке информации, которые интегрируют ИИ в повседневную жизнь, изменяя способы взаимодействия человека и ИИ. Собирая и анализируя данные с видом от первого лица, они улучшают двустороннюю связь между пользователями и ИИ.

В современных дисплеях используется LCoS, обеспечивающий надежную полноцветную производительность и зрелость. Такой подход поддерживает все еще развивающуюся технологию LEDoS и помогает повысить узнаваемость рынка благодаря доступному и отшлифованному пользовательскому опыту.

Если смотреть в будущее, то ожидания рынка и дорожная карта продуктов Meta выравниваются в сторону дисплеев LEDoS, которые обеспечивают более высокую яркость и контрастность и позволяют расширить спектр приложений. Такие компании, как Apple, Google, RayNeo, INMO, Rokid и Vuzix, активно инвестируют в эту технологию, и ожидается, что стоимость производства быстро снизится, что сделает ее более доступной. По прогнозам TrendForce, к 2027-2028 годам в отрасли появятся более продвинутые полноцветные LEDoS-решения, а компания Meta, вероятно, выпустит AR-очки следующего поколения с LEDoS-дисплеями.

Автономное вождение ускоряется: Пассажирские автомобили стандартизируют систему вспомогательного вождения, а Robotaxi расширяется по всему миру

По прогнозам, к 2026 году доля систем вспомогательного вождения уровня L2 и выше превысит 40 %, что сделает интеллектуальные системы вождения следующим после электрификации ключевым фактором роста в автомобильном секторе. По мере распространения технологии L2 акцент будет смещаться в сторону снижения стоимости, а интегрированные SoC и контроллеры для управления автомобилем в кабине начнут массово производиться в 2026 году. В первую очередь это касается китайского рынка автомобилей среднего класса. Традиционные автопроизводители также повышают уровень интеллектуальности автомобилей с внутренним сгоранием, чтобы стимулировать широкое внедрение ADAS в качестве стандартного оборудования.

В то же время сектор роботакси вступает в фазу глобального расширения, поскольку он стремится к автономности L4. Более мягкие правила, растущий энтузиазм среди операторов автопарков и поставщиков услуг мобильности, а также достижения в моделях искусственного интеллекта, таких как архитектуры E2E и VLA, ускоряют рост рынка. Ожидается, что к 2026 году сервисы Robotaxi будут стремительно развиваться в Европе, на Ближнем Востоке, в Японии и Австралии, выйдя за пределы своих нынешних опорных пунктов в Китае и США, что станет сигналом к началу новой главы в автономной мобильности.