AI产业链7月迎来涨价潮
功率半导体：AI算力需求激增士兰微：自7月1日起，全面上调产品价格至15%以上。表示AI电源功率相关订单应接不暇。扬杰科技启动年内第二轮价格调整，全部产品再涨10%-15%，原因是上游晶圆、金属材料、封装成本全面攀升。英飞凌年内第二次提价，华润微、宏微科技均已启动第二轮涨价。全球近20家模拟及功率半导体企业同步调整价格，AI算力需求与成本压力形成叠加效应，功率芯片交付周期已延长至30周以上，部分高压器件出现严重缺货。MLCC：高端产品涨幅惊人村田7月1日起上调AI高容、车规级MLCC价格10%-40%，同
AI时代最核心的赛道：HBM材料产业链深度解析
本文仅为个人行业复盘与产业链资料整理，文中涉及的上市公司、行业逻辑及供需分析不构成任何投资建议或个股推荐。半导体行业波动剧烈，投资风险较高，读者应结合自身风险承受能力独立判断，自主决策，盈亏自负。GPU决定AI算力上限，HBM决定GPU算力释放效率，而材料则决定HBM能走多远。当前，SK海力士、三星、美光几乎垄断全球HBM市场。随着HBM从HBM3E向HBM4演进，产业重心正加速向先进封装、电子材料与高端耗材转移。简单来说，HBM是将多层DRAM像‘千层蛋糕’一样垂直堆叠，通过TSV（硅通孔）互联，再与G
AI 六月回溯：算力博弈中，有人手握旧船票
06 月的最后一周，Andrej Karpathy 在 Slack 上建了一个群。他说 X 平台的技术讨论质量已经烂到“无法忍受”的程度，干脆走人。这不是一个孤立事件。同一天，Anthropic 的 CEO Dario Amodei 正坐在美国商务部的办公室里，试图把自己从“国家安全威胁”的名单上捞下来。一周前，同样是 Amodei，亲手发布了 Claude Fable 5——一款在数学基准上超越人类顶尖专家的模型，然后又亲手给它加上了层层安全锁。两天后，他飞到华盛顿为这套锁链辩护。这两个场景放在一起，就
AI时代：量化竞争的真正护城河
量化行业初期，核心在于发现他人未察觉的信号。那时算力昂贵，每个有效信号都价值连城，护城河极为简单——将信号严密封锁，不让对手知晓。传闻中，昔日部分量化公司仅凭数个均值回归信号便足以支撑整个团队运转。后来算力成本下降，仅靠隐藏信号已难以为继，竞争转向了"谁的系统更复杂"——信号数量激增、执行速度加快、风控日趋精密、中央流动性账簿应运而生。今日的量化巨头，大多在此阶段奠定优势。但保密仍未过时，因为"如何构建这套系统"本身仍是核心竞争力。如今局势再变，大语言模型仅需一次提示，便能
算力与储能深度融合：AI驱动能源结构新变革
AI算力离不开储能配套，其根本逻辑在于化解"高波动负荷与不稳定绿电"之间的冲突，同时满足毫秒级供电可靠性与经济性降本的双重刚性需求。1. 确保极端场景稳定性：规避算力中断与设备损毁风险2. 契合清洁能源特性：消解风光发电的随机性波动3. 强化电网支撑功能：从被动负载向主动调节转型超大规模智能计算集群（百兆瓦级乃至吉瓦级）的用电量堪比一座中等城市，若直接接入电网将对局部配电网络形成显著冲击。构网型支撑作用：新型构网型储能可模拟同步发电机惯性特性，主动提供电压与频率支撑，抑制高比例新能源接入引发的电网振荡，甚
KKR联手英伟达并购潮，加速破解AI算力瓶颈
新成立的AI基础设施企业赫利克斯基础设施合伙公司正式切入AI基建赛道，越来越多私募机构正抓住算力需求激增的机遇，为超大规模云厂商快速建设数据中心资源。 赫利克斯由KKR、英伟达等巨头联合出资，前亚马逊云科技CEO亚当・塞利普斯基出任掌舵人。公司摒弃自建模式，转而收购已有数据中心开发企业，快速实现业务落地，目标标的多为服务大型云客户的定制化机房项目。高管透露，公司已锁定超100亿美元资金，并拟定一份美国本土数据中心企业的潜在收购清单。 据CEO亚当・塞利普斯基与KKR数字基建负责人、赫利克斯首席投资官瓦尔德
创纪录！今晚67家A股企业集中发布风险警示
【编者按】67家A股企业发布股票交易异常波动及风险提示公告，回应玻璃基板、人工智能、存储等行业热点 中国基金报记者 闻言 6月30日晚间，共计67家A股企业披露股票交易异常波动公告或风险提示公告，包括寒武纪(1595.550, 113.55, 7.66%)、屹唐股份(43.000, 4.91, 12.89%)、德龙激光(96.010, 8.13, 9.25%)、晶升股份(88.550, 4.70, 5.61%)、东芯股份(203.700, 10.40, 5.38%)、芯源微(439.050, 39.41,
银联携手平安银行腾讯云推出AI智算卡
6月30日，中国银联携手平安银行及腾讯云正式发布了“AI智算卡”。该卡专为个人AI算力消费者设计，整合了基础金融服务与专属算力权益。用户开卡即有机会获得银联云计算平台提供的AI大模型快捷接入服务及TokenPlan算力套餐，同时享有腾讯WorkBuddy带来的AI办公学习工具。通过日常消费等用卡行为即可累积算力权益，打造集“AI算力消费、AI工具应用、日常金融”于一体的全链路体验。 三大核心能力 让AI触手可及 银联云计算平台——提供便捷、智能且优惠的AI大模型接入服务。持有AI智算卡的用户，可一键连接银
菜鸟发布科技出海定制物流方案，服务AI算力与机器人企业
新浪科技讯 6月30日上午消息，菜鸟宣布正式推出“科技出海定制化全链路物流解决方案”，面向AI算力、智能制造、机器人(19.330, 1.23, 6.80%)等科技企业的全球化布局，提供端到端、定制化的全链路物流服务。 据悉，菜鸟已将AI算力、智能制造、高端装备、机器人等科技企业列为跨境物流重点服务方向，后续将持续扩展科技出海专属物流产品矩阵。
华存案例 | 智谷方案破解AI大模型存储瓶颈，释放千卡集群算力
面对千亿参数大模型的训练挑战，存储系统需具备何种速度方能匹配GPU算力？某人工智能研究院在集群规模不断扩大的过程中，遭遇传统存储受限于以太网带宽、网络丢包及冷热数据统一存储成本高昂等难题，极易引发GPU算力闲置及训练任务中断。华存智谷助力该研究院成功落地训推大模型存储实践，采用高效分层数据存储方案。该方案基于TGStor 9800高性能并行文件系统与RoCE无损RDMA网络构建存算分离底座，利用HSM分层技术连通高性能存储与大容量对象存储，全面支撑大模型预训练、数据集处理及推理业务。目前，该方案已完成全流
灵晟超算LX2芯片部署助推AI算力市场扩容
当下AI大模型训练与推理需求不断走高，算力基础设施更新提速，行业对高性能算力芯片的聚焦程度日益增强。此次灵晟超算投入应用的LX2芯片，天生契合AI训练与推理全链条场景，并行运算效能相较传统通用芯片实现大幅跃升，既可承载更大参数体量AI模型的推理部署，亦能压缩中小型模型的训练时长。国产化算力芯片的批量化应用，不但削减了算力核心组件的供应隐患，更契合了国内市场各场景下的分层化算力诉求——无论是大模型训练环节的高并发算力保障，还是推理应用环节的低时延算力供给，均能获得更契合的硬件支持，进一步拓宽了国内AI算力市
算力狂潮中的"缝隙"生意：中小厂商的AI时代生存法则
在科技变革的汹涌浪潮下，一家企业“愿不愿意转变”、“应不应该转变”和“向哪个方向转变”是三个不同维度的思考。面对“愿不愿意转变”的问题时，应当始终维持积极的心态，而非沉溺于当下舒适区的安逸中，消磨了进取心，错失发展良机。但“愿意转变”并不代表“应该立刻转变”，更回答不了“向哪个方向转变”，后两个问题需要更开阔的眼界、更深入的研究和更精准的判断力，结合时势和自身禀赋，寻找切实可行的方向，让企业能固本拓新、既往开来。在一轮又一轮的时代浪潮下，无数企业因此而兴，也因此而亡，共同构成了半导体行业兴衰沉浮的历史。2
AI浪潮助推电子产业利润飙升
本报记者贾丽 据国家统计局最新发布的统计信息显示，今年1月份至5月份，全国规模以上工业企业实现利润总额31439.6亿元，同比增长18.8%，增速较1月份至4月份加快了0.6个百分点。 其中，电子行业的支撑作用尤为突出。受全球人工智能（AI）技术革新带动，高端算力芯片及存储芯片需求呈井喷态势，有力推动了电子行业利润的迅猛增长。数据显示，1月份至5月份，电子行业利润同比增长103.9%，对全部规模以上工业企业利润增长的贡献率达到43.1%。 首都企业改革与发展研究会理事肖旭在接受《证券日报》采访时指出，电子
AI算力测试盛会：今日直播聚焦基础设施创新
1直播抽奖2026-6-30（周二 13:30）在强劲的市场需求和多样应用场景推动下，全球人工智能领域持续扩张，成为各行业智能化转型的关键力量。通用大模型及芯片、算力基础设施等底层技术不断优化，促使人工智能在应用场景多样性和深度上持续提升，最终形成产业基础与应用场景间的良性互动，并在正向循环中加速全球AI产业发展。 在此契机下，我们诚邀您参与6月30日举行的AI x Compute算力基础设施测试论坛。本次会议将专注AI算力设施的核心技术难题与创新方向，深入探讨Chiplet先进封装、高速运算PCIe 6
AI算力迎来分时计费时代
AI算力迎来分时计费时代 今天科技圈最值得关注的新闻：DeepSeek V4 正式版官宣7月中旬上线，同时引入峰谷定价机制。每天上午9-12点、下午2-6点为高峰时段，API 调用价格直接翻倍。 以V4Pro为例：平时输出6元/百万 tokens，高峰时段涨到12元。DeepSeek 方面表示，此举旨在“更合理地配置资源、提升服务稳定性”——用价格杠杆把非紧急需求分流到低峰期，优先保障高优先级任务和核心业务稳定性。 但 DeepSeek 并不是第一个这么干的。 阿里云 QoderWork6月24日就推出了