估值修复在即：中天科技(600522)受益AI与新能源双轮驱动
作为国内被低估的科技龙头，中天科技（600522）正面临基本面拐点与估值提升的双重利好。受益于AI算力浪潮对数据中心互联的强劲需求，以及海上风电、特高压建设迈入“十五五”新周期，这家全球光电海缆领军企业正蓄势待发，开启增长新篇章。2026年一季度财报显示，中天科技业绩表现抢眼。期内营收达131.42亿元，同比激增34.71%；归母净利润录得9.19亿元，同比增长46.42%，体现了量价齐升与内生增长的强劲态势。增长动力源于两方面：一是AI数据中心及无人机应用拉动高带宽光纤消耗；二是电信市场回暖带动光通信行
AI算力咽喉：DSP芯片突围，裕太微能否独领风骚？
最近，有读者建议我深入探讨DSP芯片。原计划将优讯与大唐通信一同纳入对比，但因工作量巨大，暂且简化处理，先分享此部分内容……纵观全局，光芯片上游面临严重的涨价与缺货问题……作为AI算力基石的“光传输通道”——光模块，正受制于一枚不起眼的芯片。它并非昂贵的激光器，而是至关重要的DSP电芯片。在AI竞争日趋激烈的当下，算力的瓶颈在于带宽，而带宽的关键在于光通信。作为光模块的“中枢神经”，数字信号处理器（DSP）芯片正遭遇前所未有的供应短缺。预计2026年第一季度，全球800G光模块的物料供需比仅维持在60%-
深耕AI算力赛道，胜宏科技凭何称王
忽视它，你将错失AI算力核心基础设施的绝佳机会。当人们谈论人工智能时，目光往往首先聚焦于英伟达的芯片，或者大模型的迭代升级。任何卓越的算法与芯片，若缺乏优质的"承载体"，终将沦为空中楼阁。这个承载体，正是被誉为"电子产品之母"的PCB（印制电路板）。形象地看，如果芯片是大脑，那么PCB就是神经系统，负责将电流与信号精确、高速地传递至各个单元。今日我们要深入剖析的这家企业——胜宏科技，正是该"神经系统"领域的全球翘楚。其投资逻辑在于，它不仅生产电路板，更是当前全球AI算力产业链中，技术壁垒最高、卡位最为精准
行业转折点:AI驱动光纤光缆"四强"迎来新增长周期
近期，长飞、亨通光电、烽火通信、中天科技等国内光纤光缆领军企业相继发布2025年及2026年第一季度财务报告，从这两份业绩数据来看，AI算力基础设施领域的"竞赛"正推动光纤光缆行业迈入新的增长阶段。2023年至2025年前三季度，受全球电信行业网络部署周期性因素影响，光纤光缆市场需求总量及普通单模光纤平均价格持续面临压力，2025年全球光缆需求总量仍未达到三年前规模。国内市场方面，三大电信运营商已连续多年压缩资本支出，投资重点从"网络"向"计算"转移，传统移动网络、FTTx等领域投资规模持续收窄。长飞、亨
AI算力短缺产业链解析：从3D堆叠到玻璃基板
核心逻辑光模块→HBM（高带宽内存）→堆叠：AI算力短缺正沿供应链逐级向上扩散。AI算力需求促使芯片堆叠（HBM/3D DRAM/Chiplet）成为必要，堆叠的核心工艺（打孔/填充/键合）刺激了上游设备和封测需求。台积电CoWoS生态系统带动了一批国内供应商。玻璃基板是堆叠技术的长期演进方向，目前处于早期产业化阶段。一、为何堆叠成为短缺环节？AI芯片的实际瓶颈不在于计算，而在于数据搬运。将处理器与存储器垂直堆叠以缩短物理距离，是目前最有效的解决方案。目前三大堆叠方向均显示短缺：HBM：通过TSV堆叠的多
非洲大陆天然气储量崛起，成为AI算力基础设施核心动力，多国部署气电数协同发展路线
非洲大陆天然气储量崛起，成为AI算力基础设施核心动力，多国部署气电数协同发展路线在人工智能驱动的数据运算需求呈现爆发式增长的当下，能源供给已演变为全球AI基建扩张的核心制约因素。数据中心作为AI的实体依托，急需海量、稳定且持续的电力支撑。对非洲而言，这一困境正与历史性契机相互交织：大陆已探明天然气储量超过60万亿立方英尺（约1.7万亿立方米），在全球总储量中占比超过一成，尼日利亚、阿尔及利亚、埃及储量位列前三；莫桑比克近海大型液化天然气项目年产能将突破1300万吨；塞内加尔与毛里塔尼亚也在崛起为新兴天然气
电力成算力关键！四部门定调：2030年算电协同见成效
四部门联合发布方案 推动AI与能源双向赋能 作者丨费心懿 编辑丨曹恩惠 张明艳 国家四部门联合发文，进一步明确了算力与电力协同的顶层战略方向。 2026年5月8日，国家发改委、能源局、工信部及国家数据局四部门共同发布了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。 针对该文件，一位业内专家向记者指出，这实际上是将电力和算力进行了双向捆绑，其核心逻辑已从单纯的算力中心供电，转变为构建一个能源赋能AI、AI反哺能源的闭环生态系统。 算电深度协同的新阶段，不再是两个产业的简单叠加，而是一场关乎中国AI全球竞争力
AI算力核心：CPU产业链深度剖析与全球供应商梳理
继续深入解析AI算力服务器，上一期我们探讨了GPU——作为算力的"引擎"，它依靠大规模并行运算解决了大模型中最繁重的矩阵运算任务。然而，GPU无法独立运行，它必须依赖一位"指挥官"来分派工作、统筹数据流向、管控存储与网络。这位指挥官正是CPU。作为AI算力产业链深度拆解的第二部分，本篇将重点探讨CPU在AI基础设施中的关键地位，并梳理其产业链的整体布局。CPU位于"芯片层级"，主要职责是调度GPU、存储及网络资源，起着衔接上游制造端与下游应用端的桥梁作用。整
AI算力基建产业全景解析
从GPT到DeepSeek，AI技术作为颠覆性创新，近年持续在自然语言处理、深度学习、神经网络等维度实现跨越式进展。当前AI产业演进速度显著加快，模型泛化性能持续增强，促使大模型依托出色的迁移能力在各行业深度渗透。这种普适性特征也赋予了大模型显著的规模效益与成本优势。通用大模型及底层芯片、算力设施等关键环节的技术迭代，推动AI应用范畴与场景复杂度双向拓展，进而形成产业基础与应用场景的良性互动，在正向循环机制下加速全球AI产业整体跃迁。受强劲市场需求与多元应用场景牵引，全球智能算力（特指基于AI芯片的加速计
深入解析AI光模块：从原理到英伟达算力的关键
光模块详尽解析：揭秘底层原理及英伟达“算力命脉” 一、何为光模块？（一句话精髓+生活化比喻） 光模块是实现光电信号转换的核心部件，是光纤通信网络及AI算力集群的“神经网络末梢”。 - 核心功能：发送端将电信号转化为光信号，经光纤传输；接收端则将光信号复原为电信号，达成数据的高速、远距离传输。 - 生活化比喻：它好似互联网与AI世界的“超级信使”——电信号是“包裹”，光纤是“运输通道”，而光模块则扮演着将包裹装载上通道、再从通道卸载下来的“装卸工兼驾驶员”。若无它，再强大的GPU、再宽的带宽也形同“孤岛”。
算力时代的认知突围与抉择
实际案例显示，2024至2025年间，全球科技业已历经数轮由AI驱动的裁员潮，客服、基础编程、内容审核等职位规模显著收缩。Deepfake技术泛滥：音视频造假的成本近乎归零，对政治选举、金融欺诈、个人声誉构成系统性威胁。AI产出内容泛滥淹没真实资讯：搜索引擎与社交平台充斥低质AI生成内容，导致"信息筛选"成本陡增。认知操纵实现自动化：精准微定位结合生成式AI可实施大规模个性化宣传攻势，侵蚀民主决策根基。技术封建化现象：掌控算力与数据的巨头平台实质上成为"数字领主"，中小企业及个体用户则沦为"数据佃农"。监
AI算力关键不只芯片，超级集群靠基建落地
AI芯片完成封装之后会走向GPU，GPU再与CPU搭配成服务器形态，多块GPU与CPU协同起来就形成超节点，超节点进一步规模化后便对应超级算力集群。xAI打造的Colossus1，是一套配备22万张H100的超算集群。当这么多卡汇聚在同一系统中时，并不是把硬件堆到位就能立刻投入使用。它本质上是一项高度复杂的系统工程，目标在于把海量、离散的计算资源整合成一个像巨型计算机一样高效、可靠、可协同运转的整体。GPU可以说是集群的“筋骨”，但最终能跑出怎样的效果，关键却在于把这些“肌肉”连起来的“神经”，以及让系统
AI浪潮催生存储芯片“超级周期”，五大潜力股值得关注
各位关注者请注意，五月即将迎来重大的市场机遇！全球存储芯片行业正经历前所未有的变革。可以说，未来十年内，存储芯片的爆发将带来巨大的投资机会！这并非空泛之谈，而是有扎实数据支撑的商业前景预测！根据ZDNet的报道，新一代服务器内存标准MRDIMM已进入最终开发阶段，其“1颗MRCD+10颗MDB”的架构将带来40%的性能提升，同时接口芯片的价值将从7美元激增至70美元以上。预计到2026年，该技术在高端算力场景的应用渗透率将超过40%-50%，成为存储芯片领域新的增长引擎。在需求层面，单台AI服务器所需的D
消息称 Anthropic 与阿卡迈签18亿美元算力合作
IT之家 5 月 9 日消息，据彭博社今天报道，知情人士透露，人工智能初创公司 Anthropic 与美国 CDN 巨头阿卡迈科技（Akamai Technologies）已签署 18 亿美元（现汇率约合 122.68 亿元人民币）的算力协议，主要用于满足 AI 软件侧需求快速增长带来的算力压力。 据报道，阿卡迈此前在财报中曾提到，公司已与某前沿模型提供方形成成长线合作。该消息发布后，阿卡迈股价周四上涨 25%。周五继续走强约 28%，股价报 149.05 美元（IT之家注：现汇率约合 1016 元人民币
AI算力与数据中心液冷趋势报告
前言Preface在人工智能大模型持续迭代的带动下，全球数字经济正在进入新一轮基础设施重塑阶段。AI产业的发展进一步推动算力、数据中心、液冷散热、供配电、储能以及能源系统等环节同步升级。可以说，AI算力基础设施已从传统“IT系统”逐步发展为一套更具工业属性的新型基础设施体系。随着GPU集群规模持续扩大，智算中心建设不断加快，同时低空经济、人形机器人、工业AI等新兴方向加速落地，全球算力需求也正由过去以集中式云计算为主，向高密度、分布式与场景化协同的模式转变。与之对应，数据中心也在由传统IDC向AIDC（A