2026年3月最后一周，半导体市场上演了一出荒诞剧：Micron股价先因财报强劲大涨，HBM和DDR5需求被形容为”史无前例”；紧接着Google发布TurboQuant算法，宣称AI推理内存需求可降低6倍，Micron一周内又暴跌12%。同一时间，一家名不见经传的瑞士半导体公司Kandou AI以4亿美元估值拿下2.25亿美元A轮融资，只为解决一个大多数人甚至没意识到的问题——芯片与芯片之间的铜互连瓶颈。而在大宗商品市场，分析师已经在讨论铜价从当前1.3万美元/吨飙升至3万美元/吨的可能性，因为每座300MW的AI数据中心需要6000到9000吨铜。

这些看似零散的事件，指向同一个被市场严重低估的现实：AI基础设施的瓶颈从来不只是GPU。从内存带宽到芯片互连，从光学组件到基础金属，整条供应链都在同时拉响警报。 而真正危险的是，这些瓶颈彼此耦合——解决一个，往往暴露另一个。

一、内存墙：AI真正的”隐形天花板”

1.1 Micron的双面人生

2026年3月30日，Micron的财报数据讲述了一个需求侧的疯狂故事。HBM（高带宽内存）和DDR5的出货量同比增长超过预期，AI数据中心客户的采购量推动内存芯片价格在过去12个月内飙升了6倍（来源: Handelsblatt, 2026-03-30）。英伟达在同期预测2027年AI收入潜力将达到1万亿美元，而这个天文数字背后的物理基础，很大程度上依赖于HBM的产能扩张。

但仅仅几天前，3月28日，Google Research发布了TurboQuant算法，整个叙事就被颠覆了。TurboQuant包含两项核心技术：PolarQuant和量化Johnson-Lindenstrauss变换。前者通过极端量化压缩KV缓存（Key-Value Cache），后者则利用随机投影降低注意力机制的计算维度。结果是：AI推理阶段的内存需求降低6倍，注意力运算速度提升8倍，且无需对现有模型进行任何重新训练（来源: Pulse2, 2026-03-28）。

市场的反应是即时且剧烈的：SK Hynix当日下跌6.4%，三星下跌5%，Micron在随后一周累计下跌12%（来源: NewsBytesApp, 2026-03-28; turk3.org, 2026-03-28）。

1.2 效率悖论：Jevons再次敲门

但这里存在一个华尔街分析师激烈争论的核心问题：内存效率的提升，最终是减少还是增加整体内存需求？

看空逻辑很直观：如果同样的推理任务只需要1/6的内存，那么HBM的需求量将断崖式下降，Micron 250亿美元的资本开支计划就变成了一场灾难。这是Micron股价暴跌12%背后的恐慌叙事。

但历史站在Jevons悖论一边。1865年，William Stanley Jevons观察到蒸汽机效率的提升并没有减少煤炭消耗，反而因为使用成本下降而大幅增加了总需求。在AI领域，这个逻辑同样成立：当推理成本降低6倍时，之前因成本过高而无法部署的应用场景会被解锁。一个需要1TB HBM才能运行的模型，现在只需要170GB——这意味着它可以在更小、更便宜的硬件上运行，部署密度可以大幅提升。

我的判断是：TurboQuant类技术短期利空内存股，但中期（12-18个月）反而是利好。 原因有3个：

第1，推理是AI计算中增长最快的部分。训练是一次性的，推理是持续的。当推理成本下降，推理的总量会指数级增长。OpenAI的API调用量在过去12个月增长了超过10倍，这个趋势在成本下降后只会加速。

第2，TurboQuant解决的是推理内存，不是训练内存。下一代模型的参数量仍在膨胀，训练阶段对HBM的需求不会因为推理优化而减少。

第3，边缘AI部署将成为新的增量市场。当推理内存需求降低6倍，原本只能在数据中心运行的大模型可以部署到边缘设备，这打开了一个全新的内存芯片市场。

但Micron面临的真正风险不是需求，而是其250亿美元资本开支计划带来的利润率压力。在需求增长曲线可能因效率提升而暂时放缓的窗口期，大规模资本开支意味着折旧成本会吞噬利润。这是一个时序错配问题，而不是方向性问题。

1.3 大多数人没看到的：内存瓶颈不只是容量问题

市场对内存的讨论几乎完全聚焦在”容量”上——需要多少GB的HBM。但真正的瓶颈在于带宽。

当前最先进的HBM3E提供约1.2 TB/s的带宽。英伟达Blackwell架构的B200 GPU配备192GB HBM3E，总带宽约8 TB/s。听起来很多，但考虑到一个万亿参数模型在推理时需要持续从内存中读取权重矩阵，这个带宽仍然是限制因素。GPU的计算单元有相当比例的时间在”等待”内存数据到达。

这就是为什么TurboQuant的真正价值不在于”省内存”，而在于”省带宽”。当KV缓存被压缩6倍，从HBM读取的数据量也减少了6倍，GPU的计算利用率可以显著提升。这意味着同样的GPU可以处理更多的并发推理请求，直接降低每次推理的成本。

而这个带宽瓶颈，恰恰引出了下一个被严重低估的供应链危机。

二、铜互连：芯片内部的”高速公路堵车”

2.1 Kandou AI的2.25亿美元赌注

2026年3月28日，Kandou AI（前身为Kandou Bus）完成了2.25亿美元A轮融资，估值4亿美元。领投方是Maverick Silicon，跟投方包括软银、Synopsys、Cadence和Alchip（来源: TNW / The Next Web, 2026-03-28）。

对于一家A轮公司来说，2.25亿美元是一个极其罕见的数字。作为参考，2025年全球半导体初创公司A轮融资的中位数约为3000万美元。Kandou AI拿到了7.5倍于中位数的金额，而且投资方阵容几乎涵盖了半导体EDA和IP领域的所有关键玩家——Synopsys和Cadence是全球两大EDA巨头，Alchip是领先的ASIC设计服务商。

Kandou AI的核心技术是什么？芯片间（chip-to-chip）铜互连优化。 具体来说，他们开发了一种基于AI的信号编码和均衡技术，可以在不更换物理铜线的情况下，大幅提升芯片间数据传输的速度和能效。

2.2 为什么芯片互连是下一个瓶颈

要理解Kandou AI的价值，需要理解现代AI芯片的物理架构正在发生什么变化。

过去10年，半导体行业遵循的是”单片式”（monolithic）设计：一颗芯片上集成所有功能。但随着制程逼近物理极限（台积电的2nm预计2025年量产，1.4nm在路线图上），单片芯片的良率和成本问题变得越来越严峻。行业的解决方案是Chiplet架构——将一颗大芯片拆分成多个小芯片（Chiplet），通过高速互连封装在一起。

英伟达的Blackwell GPU就是这种架构的代表：两个GPU die通过10 TB/s的NVLink-C2C互连。AMD的MI300X更为激进，将多个GPU Chiplet和HBM堆叠在同一个封装内。

但Chiplet架构有一个致命问题：互连带宽成为新的瓶颈。 芯片内部的晶体管之间通信速度极快（皮秒级），但芯片与芯片之间的通信要慢几个数量级。而这些芯片间互连，绝大多数仍然依赖铜线。

铜的物理特性在高频信号传输中面临严峻挑战：随着频率升高，铜线的信号衰减急剧增加（趋肤效应），串扰和反射也变得难以控制。当数据速率超过112 Gbps/lane时，铜互连的信号完整性问题成为系统设计的主要障碍。

Kandou AI的技术本质上是用”软件定义”的方式来弥补铜的物理局限。通过更智能的信号编码（类似于通信领域的调制技术），在相同的物理铜线上传输更多数据，同时降低误码率和功耗。这不是一个增量改进——在某些场景下，他们声称可以将铜互连的有效带宽提升2-3倍。

2.3 Synopsys和Cadence同时下注意味着什么

这是本文最关键的洞察之一：Synopsys和Cadence作为直接竞争对手，同时投资了同一家公司。

在半导体EDA领域，Synopsys和Cadence的竞争关系堪比可口可乐和百事可乐。它们几乎从不共同投资。当这两家公司同时出现在Kandou AI的投资方名单中时，这传递了一个极其强烈的信号：芯片互连问题已经严重到行业必须放下竞争、共同解决的程度。

从商业逻辑推断，Synopsys和Cadence投资Kandou AI的目的很可能是将其互连IP集成到各自的EDA工具链中。这意味着Kandou AI的技术不会只被一两家芯片公司采用，而是有可能成为整个行业的标准互连方案。

软银的参与则指向另一个维度：规模化部署。软银旗下的Arm架构在AI推理芯片中的份额正在快速增长，而基于Arm的Chiplet设计同样需要高效互连方案。软银投资Kandou AI，很可能是为了确保Arm生态系统在互连技术上不落后于x86/CUDA生态。

2.4 铜互连vs光互连：一场正在发生的范式之争

Kandou AI押注的是优化铜互连，但另一条技术路线——光互连（optical interconnect）——正在从数据中心的机架间通信向芯片间通信渗透。

2026年3月30日，光学组件巨头Lumentum宣布在美国建设新制造设施，专门为AI数据中心生产高速光学连接组件（来源: StockTitan, 2026-03-30）。这个时间点并非偶然：随着AI数据中心的规模从数百MW向GW级别扩张，机架间的铜缆连接在距离超过3米后就面临严重的信号衰减和功耗问题，光学连接成为唯一可行的替代方案。

但光互连在芯片间（短距离，< 10cm）的应用仍然面临成本和集成度的挑战。Intel的硅光子技术和台积电的COUPE（Compact Universal Photonic Engine）项目都在推进，但距离大规模商用至少还需要3-5年。

我的判断：未来5年是铜互连和光互连共存的过渡期。 在芯片封装内部（< 10cm），铜互连仍将是主导方案，Kandou AI的技术在这个尺度上具有明确的成本和集成优势。在机架间和数据中心间（> 3m），光互连已经是事实标准，Lumentum的新工厂正是为了满足这个需求。而在10cm到3m的”中间地带”（如机架内服务器间连接），铜和光的竞争最为激烈，最终胜负取决于成本曲线的交叉点。

这意味着Kandou AI和Lumentum并非直接竞争对手，而是AI基础设施互连链条上的互补环节。但从投资角度看，Kandou AI的风险在于：如果光互连的成本下降速度超过预期，铜互连优化的窗口期可能比预想的短。

三、铜危机：AI基础设施的”元素周期表瓶颈”

3.1 每座数据中心6000-9000吨铜

当我们讨论AI供应链时，大多数分析聚焦在半导体制造（台积电产能）、先进封装（CoWoS）、HBM产能（SK Hynix、三星）这些”高科技”环节。但有一个极其基础、却被严重忽视的瓶颈：铜。

根据Pareto Investor的分析，每座300MW的AI数据中心需要6000到9000吨铜（来源: Pareto Investor / Substack, 2026-03）。这些铜用于电力传输（变压器、母线、电缆）、冷却系统（铜管散热器）、网络连接（铜缆）以及芯片本身（铜互连层）。

让我们做一个简单的算术：

  • Elon Musk的xAI正在田纳西州Memphis建设Terafab，规划算力超过1GW
  • 按300MW数据中心需要7500吨铜（取中间值）计算，1GW级别的Terafab需要约25000吨铜
  • Microsoft、Google、Amazon、Meta各自规划了数十GW的数据中心扩张
  • 仅美国市场，未来5年AI数据中心的铜需求可能达到数百万吨

而全球铜矿年产量约为2200万吨，其中已有大量被电动车、电网升级、建筑等领域消耗。AI数据中心的增量需求，正在一个本就紧张的市场上火上浇油。

3.2 铜价3万美元/吨：疯狂还是保守？

当前铜价约为1.3万美元/吨。Pareto Investor的分析师给出了3万美元/吨的目标价（来源: Pareto Investor, 2026-03），这意味着铜价还有130%的上涨空间。

这个预测乍看疯狂，但从供需基本面来看并非不可能：

需求侧：AI数据中心（新增需求）+ 电动车渗透率持续提升（每辆电动车用铜量是燃油车的3-4倍）+ 全球电网升级（可再生能源并网需要大量铜缆）+ 国防和基建支出增加。这些需求叠加在一起，可能在未来3-5年内创造每年300-500万吨的增量需求。

供给侧：新铜矿从发现到投产平均需要15-20年。过去10年，全球铜矿资本开支不足，新发现的大型铜矿越来越少。智利（全球最大铜生产国）的铜矿品位持续下降，意味着开采同样数量的铜需要更多的矿石、更多的能源、更多的水。刚果（金）是全球第二大铜生产国，但其政治稳定性和ESG风险持续困扰供应链。

关键不确定性：铜价是否真能到3万美元/吨，取决于AI数据中心的建设速度是否如当前规划般激进。如果OpenAI的财务危机（预计2026年亏损140亿美元，基建计划从1.2万亿砍半至6000亿美元，来源：今日亮点汇总）导致行业整体放缓，铜需求增速可能低于预期。

但我的判断是：即使AI数据中心建设速度放缓50%，铜价在2027-2028年仍有很大概率突破2万美元/吨。 原因是AI只是铜需求增量的一部分，电动车和电网升级的需求增长更为确定。而供给侧的响应速度（15-20年开矿周期）根本无法匹配需求增速。

3.3 铜危机对AI供应链的二阶效应

铜价上涨的直接影响是数据中心建设成本增加。但更深层的影响是：铜成为AI基础设施扩张的物理约束。

当铜价从1.3万美元涨到2万甚至3万美元时：

第1，数据中心的建设成本会显著增加。铜成本在数据中心总建设成本中的占比目前约为5-8%，如果铜价翻倍，这个比例会上升到10-15%，直接侵蚀运营商的投资回报率。

第2，电力基础设施的扩建成本也会增加。AI数据中心需要大量的变压器和输电线路，这些都是铜密集型设备。铜价上涨会减缓电力基础设施的建设速度，反过来限制数据中心的电力供应。

第3，铜互连芯片的制造成本会上升。虽然芯片中铜的用量相对较小（以克计），但铜靶材（用于芯片制造中的溅射工艺）的价格与铜价挂钩。更重要的是，先进封装（如CoWoS）中的铜再分布层（RDL）使用了大量高纯度铜，其成本对铜价更为敏感。

第4，这会加速铝替代铜的趋势。在电力传输领域，铝已经在部分场景中替代铜（铝的导电率是铜的61%，但密度只有铜的30%，且价格远低于铜）。在数据中心内部，铝缆可能会在部分短距离、低功率场景中取代铜缆。但在芯片互连层面，铝的电阻率太高，无法替代铜——这也是为什么Kandou AI的铜互连优化技术如此重要。

四、光学组件：数据中心的”神经系统”

4.1 Lumentum的战略押注

Lumentum宣布在美国建设新制造设施，专门生产AI数据中心所需的高速光学连接组件（来源: StockTitan, 2026-03-30）。这个决定的时机值得深思。

过去3年，AI数据中心对光学收发器（optical transceiver）的需求呈指数级增长。800G光学收发器已经成为主流，1.6T产品正在导入，3.2T已经在路线图上。每台配备8颗GPU的AI服务器通常需要8-16个光学收发器，而一座大型AI数据中心可能部署数万台这样的服务器。

光学收发器市场的竞争格局高度集中：Coherent（前II-VI）、Lumentum、Broadcom（通过收购Brocade和博通光电部门）以及中国的中际旭创、光迅科技等少数几家公司占据了大部分市场份额。

Lumentum选择在美国建厂，而非在成本更低的东南亚，反映了两个趋势：

第1，地缘政治驱动的供应链本土化。美国CHIPS法案提供了大量补贴，鼓励半导体及相关组件的本土制造。对于AI数据中心这样的”关键基础设施”，客户（Microsoft、Google、Amazon等）越来越倾向于采购本土制造的组件。

第2，技术迭代速度要求制造与研发紧密耦合。光学收发器的技术迭代周期已经从过去的3-4年缩短到18-24个月。将制造设施靠近研发中心（Lumentum的研发总部在加州San Jose），可以大幅缩短从设计到量产的周期。

4.2 光学组件的隐藏瓶颈：InP晶圆

大多数人不知道的是，高速光学收发器的核心组件——激光器和调制器——依赖于磷化铟（InP）材料。与硅不同，InP晶圆的生产高度集中，全球只有少数几家供应商（如Sumitomo Electric、AXT等）能够提供符合光通信标准的InP衬底。

InP晶圆的尺寸也远小于硅晶圆：目前主流是4英寸，6英寸正在导入。相比之下，硅晶圆已经普遍使用12英寸（300mm）。更小的晶圆意味着更低的产出效率和更高的单位成本。

当AI数据中心对光学收发器的需求从每年数百万个跃升到数千万个时，InP晶圆的产能将成为新的瓶颈。这是一个几乎没有人在讨论的供应链风险——因为它太”小众”了，不在任何主流分析师的雷达上。

4.3 硅光子：终极解决方案还是遥远的承诺？

硅光子技术（Silicon Photonics）试图用标准硅制造工艺来生产光学组件，从而绕过InP的瓶颈。Intel是这一领域的先驱，其硅光子产品已经在部分数据中心场景中商用。台积电的COUPE平台也在推进光电共封装（Co-Packaged Optics, CPO）技术。

但硅光子面临一个根本性的物理限制：硅是间接带隙材料，无法高效发光。这意味着硅光子芯片仍然需要外部激光源（通常是InP激光器），只是将调制器和探测器集成在硅芯片上。这降低了对InP的依赖，但没有完全消除。

真正的突破可能来自异质集成（heterogeneous integration）——将InP激光器直接键合到硅光子芯片上。Intel的方案和台积电的COUPE都在朝这个方向发展。但从实验室到大规模量产，仍然需要解决键合良率、热管理和可靠性等一系列工程挑战。

五、供应链耦合效应：为什么”解决一个瓶颈会暴露另一个”

5.1 系统性视角

让我们把前面讨论的所有瓶颈放在一起看：

  • GPU产能（台积电CoWoS封装）→ 正在扩产，2026年下半年预计缓解
  • HBM产能（SK Hynix、三星、Micron）→ 大规模扩产中，但TurboQuant等技术可能改变需求曲线
  • 芯片互连带宽（铜互连）→ Kandou AI等公司正在用软件方法优化，但物理极限逼近
  • 光学组件（Lumentum、Coherent等）→ 需求激增，InP晶圆可能成为隐性瓶颈
  • 铜供应（全球铜矿）→ 15-20年开矿周期，短期内无法大幅增产
  • 电力供应（变压器、输电线路）→ 变压器交付周期已从12个月延长到36个月以上

这些瓶颈之间存在深度耦合关系。例如：

  • 解决GPU产能瓶颈 → 更多GPU需要更多HBM → HBM产能成为新瓶颈
  • 解决HBM产能 → 更多GPU+HBM需要更高的互连带宽 → 铜互连成为新瓶颈
  • 解决互连带宽（用光学替代铜）→ 需要更多InP晶圆 → InP产能成为新瓶颈
  • 所有这些都需要更多数据中心 → 需要更多铜和电力 → 铜和电力成为终极瓶颈

这就是为什么AI基础设施的扩张不是一个线性问题，而是一个系统性瓶颈管理问题。 任何单一环节的突破都不足以解除整体约束——它只会将瓶颈转移到下一个环节。

5.2 谁在做系统性布局？

从这个视角来看，当前最具战略远见的布局者是：

英伟达：不仅做GPU，还通过NVLink和NVSwitch控制了芯片互连标准，通过Networking部门（前Mellanox）控制了数据中心网络，通过CUDA生态锁定了软件层。英伟达是唯一一家在GPU、互连、网络、软件四个层面同时布局的公司。

台积电：不仅做芯片代工，还通过CoWoS、InFO等先进封装技术控制了Chiplet集成的关键环节。台积电正在成为事实上的”AI芯片系统集成商”。

Microsoft：通过Azure云平台控制了AI基础设施的需求侧，同时通过自研Maia AI芯片和Cobalt CPU减少对英伟达的依赖，还通过投资OpenAI控制了AI应用层。Microsoft是唯一一家从芯片到云到应用全栈布局的公司。

相比之下，纯粹的内存公司（Micron、SK Hynix）和纯粹的光学公司（Lumentum）面临更大的风险，因为它们只控制供应链中的一个环节，容易被上下游的变化（如TurboQuant）冲击。

5.3 Kandou AI的战略位置

从系统性瓶颈的角度看，Kandou AI占据了一个极其有趣的位置：它处于GPU和HBM之间的”连接层”，这恰恰是Chiplet架构中最关键、也最缺乏标准化解决方案的环节。

Synopsys和Cadence同时投资Kandou AI，意味着这项技术有可能被嵌入到整个行业的设计流程中。如果Kandou AI的互连IP成为Chiplet设计的事实标准，它的价值将远超4亿美元的估值。

但风险在于：英伟达和AMD等大公司可能选择自研互连技术（英伟达的NVLink-C2C就是自研的），而不是采用第三方IP。Kandou AI的市场机会更多在于那些没有能力自研互连技术的中小型芯片公司——而这个市场正在因为AI定制芯片（ASIC）的兴起而快速扩大。Google的TPU、Amazon的Trainium、Microsoft的Maia，以及大量AI初创公司的定制芯片，都需要高效的Chiplet互连方案。

六、对立视角与综合判断

视角一：乐观派——技术进步会持续解决瓶颈

乐观派认为，TurboQuant证明了软件优化可以大幅降低硬件需求。类似的，铜互连的效率可以通过Kandou AI这样的技术提升2-3倍，光学组件的成本会随着硅光子技术的成熟而下降，铜的需求也会因为铝替代和材料效率提升而低于预期。历史上，每一次”资源瓶颈”的预言最终都被技术进步化解——从石油峰值论到硅晶圆短缺。

视角二：悲观派——物理定律不可谈判

悲观派指出，与软件不同，物理基础设施的扩建有不可压缩的时间常数。铜矿开发需要15-20年，变压器制造需要18-36个月，InP晶圆产能扩张需要3-5年。而AI需求的增长曲线是指数级的。当指数增长遇到线性供给响应，结果必然是瓶颈和价格飙升。更重要的是，这些瓶颈是耦合的——你不能只解决其中一个。

我的综合判断

两个视角都有道理，但时间尺度不同。 短期（2026-2028），悲观派更接近现实：物理基础设施的瓶颈将导致AI基础设施扩张速度低于当前的规划（这也是为什么OpenAI将基建计划从1.2万亿砍半至6000亿），铜价和光学组件价格将显著上涨。中期（2028-2030），乐观派的逻辑会逐渐生效：新的铜矿投产、硅光子技术成熟、替代材料（如石墨烯互连）进入实用阶段，瓶颈会逐步缓解。

但最重要的洞察是：瓶颈的存在并不意味着AI发展会停滞，而是意味着AI基础设施的价值分配会发生重大变化。 当GPU不再是唯一的稀缺资源时，内存、互连、光学、铜、电力等”配套”环节的定价权会上升。这对投资者意味着：2026年之后，AI供应链的投资机会正在从”GPU独占”向”全栈分散”转移。

七、So What：这对你意味着什么

如果你是AI公司的技术决策者：不要只关注GPU的获取，开始评估你的内存带宽、互连带宽和光学连接是否匹配。TurboQuant这样的推理优化技术应该立即纳入你的技术路线图——不是为了省钱，而是为了在同样的硬件上服务更多用户。

如果你是投资者：关注AI供应链中被低估的”配套”环节。Kandou AI的融资信号表明，芯片互连正在成为机构资本的新焦点。铜矿公司（Freeport-McMoRan、Southern Copper）和光学组件公司（Lumentum、Coherent）可能是AI主题下被严重低估的标的。但要注意TurboQuant类技术对内存股的短期冲击——Jevons悖论需要时间才能显现。

如果你是政策制定者：AI供应链的安全不仅仅是半导体制造的问题。铜、InP晶圆、变压器、光学组件——这些都是AI基础设施的关键环节，且高度集中在少数国家和少数公司手中。一个全面的AI供应链安全战略，必须覆盖从矿产到芯片到光学到电力的完整链条。

2026年3月的这一周，市场给出了一个清晰的信号：AI的下一个十年，不再是一场GPU的战争，而是一场供应链的战争。 胜出者不是拥有最多GPU的人，而是最早理解并解决全栈瓶颈的人。

参考资料

  1. Google Unveils TurboQuant: Cutting Inference Memory Sixfold, Chip Stocks Tumble — NewsBytesApp, 2026-03-28
  2. Google TurboQuant Breakthrough Shows 8x AI Memory Speed Gains and Major Cost Reductions — Pulse2, 2026-03-28
  3. Micron Stock Slump Explained: Will AI Demand Save the Day? — turk3.org, 2026-03-28
  4. Kandou AI Raises $225M Series A — The Next Web (TNW), 2026-03-28
  5. Copper Crisis 2026: Supply Shortage Meets Surging AI and EV Demand — Pareto Investor, 2026-03
  6. Lumentum Announces New U.S. Manufacturing Facility for AI Data Center Optics — StockTitan, 2026-03-30
  7. Federal Judge Halts Pentagon’s Supply Chain Risk Label on Anthropic — OpenTools, 2026-03-28

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