3月8日10点，千问AI眼镜G1正式现货开售。这款AI眼镜采用双旗舰芯片双系统设计，内置64GB存储空间，叠加国补等优惠后起售价为1997元。作为一款结合高性能与实用性的智能设备，其上市吸引了广泛关注。

2026年3月6日，国产GPU厂商云天励飞董事长陈宁提出未来5到10年AI竞争将从“谁最聪明”转向“大规模应用落地”，并强调当前AI落地瓶颈在于成本。他放言将在5年内将Token成本降低100万倍，目标是2030年实现百亿Token仅需1分钱。为达成这一目标，云天励飞推出GPNPU芯片路线图，兼容CUDA，支持一行代码完成迁移。其系统架构分离prefill与decode，P芯片专注计算密集任务，D芯片侧重访存密集任务，提升推理效率与性价比。公司计划在2026年推出对标NVIDIA Hopper的第一代超节点P芯片，2027年推出对标Blackwell的D芯片，2028年第二代D芯片有望对标NVIDIA Rubin，实现毫秒级推理时延。

3月6日，据媒体披露，美国拟扩大AI芯片出口管制至全球范围。新规草案要求企业出口英伟达、AMD等公司生产的AI加速器时，需向美国申请许可。此举旨在赋予美国决定他国是否能建设用于训练和运行AI模型设施的权力。目前，该管制措施已覆盖约40个国家，未来将扩展至全球。这一动向显示出美国对AI技术出口的进一步限制，可能对全球AI产业发展带来深远影响。（第一财经）

3月5日，博通美股盘前上涨6%，因公司预计明年AI芯片收入将突破1000亿美元，并宣布了新的股票回购计划。这一乐观预期推动股价显著上扬，显示出市场对博通在AI领域发展的高度认可。

博通首席执行官Hock Tan在3月5日表示，预计公司人工智能芯片销售额将在明年突破1000亿美元大关，并称‘我们有信心’在2027年实现这一目标。他透露，博通已确保实现该目标所需的供应链支持。本季度，博通人工智能芯片营收预计达107亿美元，这意味着要实现全年1000亿美元的营收目标将需要显著增长。受此消息推动，博通股价在尾盘交易中上涨约4%。

3月4日，花旗集团大中华区首席经济学家余向荣表示，中国头部AI大模型实力已与美国顶尖模型相当。数据显示，过去十年中国芯片自给率翻倍，全球约七成AI专利来自中国，顶尖AI研究人才数量也超过美国。余向荣认为，中国完整的工业体系为AI技术落地提供了丰富场景，特别是在人形机器人产业链中占据有利位置。他对中国的科技创新前景充满信心，认为其发展潜力巨大。（财联社、中国日报）

3月2日至4日，苹果发布iPhone 17e等新品，搭载旗舰级A19芯片，售价599美元起（国行4499元）。该机型定位中端市场，却支持Apple Intelligence全功能AI，存储规格提升至256GB，新增MagSafe和Ceramic Shield 2代。苹果通过自研组件降低成本，精准功能取舍，强化生态粘性，直指三星、谷歌及中国厂商的中端竞争区间。分析认为，iPhone 17e不仅是廉价替代品，更是苹果AI生态的技术下沉试验田，旨在吸引更多用户进入其生态系统，形成正向循环。市场表现需待3月11日开售后揭晓。

2026年3月，英伟达将在圣何塞GTC大会上发布全新AI推理系统，核心为一颗基于Groq LPU架构的推理优化芯片。这是英伟达首次在核心AI算力产品线中引入外部架构设计，背后是其200亿美元收购Groq核心技术与团队的结果。首位大客户为完成1100亿美元融资的OpenAI，计划使用3GW专用推理算力。LPU架构采用高密度片上SRAM，降低延迟与能耗，更适合低延迟推理场景，理论速度比GPU快100倍。随着AI算力重心从训练转向推理，英伟达面临来自Cerebras、AMD及国产芯片厂商的竞争压力。此外，黄仁勋还预告将发布‘世界前所未见’的新系列产品，或包括Rubin系列新一代GPU及其他全新架构芯片。

3月3日，受AI需求推动，PCB产业链涨价行情持续。日本半导体材料巨头Resonac自3月1日起将CCL及粘合胶片价格上调30%，业界预计涨价将传导至MLCC、HDI板、IC载板等高端制造环节。同时，英伟达LPU推理芯片或成PCB行业超级催化剂。市场人士指出，随着AI应用规模快速增长，专用AI推理芯片需求激增，将推动PCB行业实现量价齐升、工艺升级与材料革新，并提升行业集中度。这不仅提升PCB在AI芯片中的价值和重要性，还为行业打开全新市场空间。（上证报）

2026年3月，全球AI行业因一种名为T-glass的超薄玻璃纤维布短缺陷入困境。这种材料是高端AI芯片的关键组件，能保证高频信号传输的稳定性，但全球仅日本公司Nittobo能生产。目前，T-glass价格飙升至每公斤80-100美元，且Nittobo明确表示未来几个月不会扩产。英伟达等大厂通过长期合同锁定了大部分供应，导致其他厂商面临严重短缺，连苹果也受波及。专家指出，2025年起，AI产业已进入‘材料驱动领导力时代’，关键材料的重要性超越算法和设计。尽管多家公司在评估替代供应商，但技术认证和产能提升需耗时多年，短期内难以缓解瓶颈。此次危机或成为AI产业发展的重要分水岭。