EE Times 刊文指出，AI 硬體的下一前沿是系統級整合。文章以 2026 年 LID 世界峰會為背景，認為 AI 的進步如今越來越依賴於記憶體、封裝、光子學和電源等系統層面的創新，而非單純依靠晶片本身的效能提升。

報道稱，隨著 AI 模型規模持續擴大，傳統上以電晶體微縮為核心的晶片進步正遭遇瓶頸，系統級設計成為突破關鍵。記憶體頻寬、先進封裝技術、光互連以及高效供電方案，正在成為決定 AI 系統性能與能效的核心要素。

文章強調，這種趨勢意味著 AI 硬體競爭的重心正在從單一晶片轉向整個系統的協同最佳化。對於產業鏈而言，記憶體廠商、封裝服務商、光模組供應商以及電源管理企業，都可能在這一輪系統級創新中獲得更多話語權。

EE Times 的報道並未給出具體資料或公司案例，但傳遞出明確訊號：AI 硬體的發展已進入新階段，整合能力將成為衡量技術進步的新標尺。