EE Times 刊文指出，AI 硬件的下一前沿是系统级集成。文章以 2026 年 LID 世界峰会为背景，认为 AI 的进步如今越来越依赖于内存、封装、光子学和电源等系统层面的创新，而非单纯依靠芯片本身的性能提升。

报道称，随着 AI 模型规模持续扩大，传统上以晶体管微缩为核心的芯片进步正遭遇瓶颈，系统级设计成为突破关键。内存带宽、先进封装技术、光互连以及高效供电方案，正在成为决定 AI 系统性能与能效的核心要素。

文章强调，这种趋势意味着 AI 硬件竞争的重心正在从单一芯片转向整个系统的协同优化。对于产业链而言，内存厂商、封装服务商、光模块供应商以及电源管理企业，都可能在这一轮系统级创新中获得更多话语权。

EE Times 的报道并未给出具体数据或公司案例，但传递出明确信号：AI 硬件的发展已进入新阶段，集成能力将成为衡量技术进步的新标尺。