NVIDIA與杜克大學研究團隊發表「SCALE」自監督佈局生成技術，目的是解決先進節點物理設計規則違反問題，透過AI輔助提升晶片設計效率與良率，為EUV光刻時代的複雜設計提供新解方。

在AI基礎設施方面，NVIDIA推出網路路由器方案以降低企業AI部署成本，試圖緩解投資回報不確定性帶來的採購遲疑。與此同時，AI雲端運算供應商CoreWeave營收翻倍，但負債已達356億美元，反映產業在擴張與財務風險間的掙扎。另一家NVIDIA支援的雲端商Lambda也完成9.26億美元槓桿貸款，顯示AI算力融資需求依然旺盛。

先進封裝技術持續演進，東京理科大學開發的「BBCube」晶圓級晶片整合平臺，結合高密度互連與散熱管理，為下一代AI晶片整合提供新路徑。在人才培育方面，裝置大廠Lam Research與紐約州機構合作，啟動半導體人才培訓計畫，以因應產業人力短缺。

地緣政治與市場動態方面，NVIDIA高達5000億美元的融資計畫引發市場對客製化晶片前景的擔憂，Alphabet股價因此承壓。此外，臺灣大學研究團隊在光學與奈米壓印光刻的缺陷預測框架取得進展，有助於提升先進製程良率。整體而言，AI驅動的算力需求持續推動半導體產業在技術、資本與人才等多維度競逐。