从能源到应用：AI技术栈全解析
算力=能源、芯片、基础设施你每天都在使用AI，但你可能根本不了解——你每提一个问题，背后都在启动一整套"工业体系"。从你按下回车键的那一瞬间，一场跨越物理世界的资源调配就开始了。先说结论AI并非单一技术，而是一套从能源到应用的多层体系，理解它才能真正用好它。01实时计算让AI成为"现场答题"而非"查资料"，这使电力消耗达到惊人规模。从查资料到现场答题传统软件是"查资料"——答案早已计算好存储在数据库中。而现在的AI是"现场答题"——先通过离线计算训练模型，在你提问的那刻，实时生成答案。这就是实时计算和离线
谷歌斥巨资签约 SpaceX：月付 9.2 亿打造算力集群
SpaceX 与谷歌 (365.76, -3.51, -0.95%) 正式签署云服务合作协定。依据条款，谷歌承诺在 2026 年 10 月至 2029 年 6 月期间，每月向 SpaceX 支付高达 9.2 亿美元的费用。 此次交付的算力资源涵盖约 11 万块英伟达 GPU，以及配套的 CPU、内存和其他关键组件。 预计相关算力将在今年 9 月前逐步扩容，届时费用也将随之调整降低。 若 SpaceX 未能在 2026 年 9 月 30 日前足额交付约定的 GPU 数量，在经历一个月宽限期后，谷歌有权选择即
LG 拟采购万台英伟达 Blackwell GPU，创历史纪录
IT 之家 6 月 5 日讯，据韩国媒体《每日经济》今日报道，LG 集团计划引入 1 万块采用 NVIDIA（英伟达）Blackwell 架构的 GPU，以推动其人工智能转型（AX）战略。 这不仅是该集团历史上单次最大规模的英伟达 GPU 采购行动。据内部人士透露，此次 GPU 购置及相关配套设施建设的总投资额预计将达数万亿韩元。 LG 集团内部多个部门对 GPU 算力需求迫切：LG 人工智能研究院正致力于 EXAONE 系列大语言模型的持续研发；LG 电子则全力加速人形机器人的商业化落地；LG U+ 作
AI对话背后的水资源危机
你是否曾意识到，每次向ChatGPT提问——"帮我写个周报""解释一下量子纠缠""推荐一个周末去处"——背后都隐藏着一个看不见的代价：一瓶矿泉水的蒸发量。这并非危言耸听。2026年加州大学河滨分校的一项研究评估了AI推理的"水足迹"：完成一次GPT-4级别的对话，用于冷却数据中心的蒸发水量，大约相当于一瓶500毫升的矿泉水。假设全球每天产生10亿次AI对话——这个数字在2026年完全可能实现——那就意味着5亿升水被消耗掉，足够供给一座中等城市
星环科技涨停，深度解析 AI 基础设施新机遇
人工智能应用落地步伐不断加快，AI Infra 作为大模型训练、推理及海量数据处理的坚实基座，正享受着产业升级与需求井喷的双重利好。今日，星环科技的认知数据库在英伟达官网 showcased 详细技术参数，有力证明了全链路 GPU 原生架构正在驱动基础设施技术革新，持续拓展行业发展的上限。2026 年 6 月 4 日，英伟达官网公布了相关技术细则。不同于业界主流的 CPU-GPU 混合架构或传统数据库外挂 GPU 的改良路径，星环这款认知数据库选择了从底层重构架构，实现了全链路 GPU 执行方案。在 50
英博数科亮相 CCIG 发布 EBFlex 私有算力平台
6 月 4 日讯，在近期召开的 2026 中国图象图形大会（CCIG 2026）期间，英博数科正式对外展示了其 EBFlex 私有化算力管理平台。借助 EBCloud 公有云智算服务与 EBFlex 私有化平台的协同联动，英博数科旨在为高校科研领域打造涵盖“本地算力统筹 + 云端弹性扩展”的一站式算力解决方案。 英博数科副总裁秦伟俊在主题演讲中指出，当前高校科研算力主要遭遇三大瓶颈：一是算力供给不足，二是算力获取困难，三是算力管理复杂。针对上述挑战，英博数科提出，高校算力建设正由传统的“资源采购模式”向“
AI Agent黎明将至，CPU重掌计算中枢
多一个点在看多一条小鱼干当众人仍聚焦算力峰值时，芯片巨头已悄然转移战场若你今日查阅英伟达、高通、英特尔的官网，或研读其近期技术发布会记录，会发现一个意味深长的共同焦点——AI Agent。更确切地说：它们不约而同地强调同一观点——在即将到来的AI Agent时代，CPU的地位将变得空前关键，甚至可能再度成为整个计算架构的“总调度”。众所周知，过去两年多，GPU一直是AI领域无可争议的核心。从大模型训练到对话推理，GPU算力几乎等同于“AI国力”。英伟达的H100、B200一度被炒至单块4万美元，黄仁勋的皮
奥尔特曼回应 AI 巨额投入质疑：承认存在浪费与回报风险
IT 之家 6 月 2 日讯，OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼针对投资者关于 AI 核心风险的顾虑作出了回应：庞大的资金投入究竟能否获得相应的收益。 奥尔特曼在周一接受 CNBC 专访时指出，企业持续向基础设施、芯片及软件领域注入数十亿美元，外界对于如此大规模的 AI 开支能否最终收回成本持有疑虑，这种担忧并非没有依据。“在我看来，这是当下针对 AI 领域最中肯的批评。你会听到某些公司声称在 AI 上投入巨大。我清楚许多了不起的事情正在发生，但我也知晓其中存在不少浪费。” 随后，奥尔特曼总结了业界普
AI算力“心脏”升级：芯片电感市场迎来爆发
2026年6月，尽管市场焦点仍锁定在GPU与算力芯片的角逐中，但作为AI服务器“三次供电”核心的芯片电感，正迎来需求激增。随着算力性能逼近极限，传统铁氧体软磁电感已显疲态，而以金属软磁粉为磁芯的电感凭借高饱和电流、低损耗等优势，成为行业必选项。这不仅激起了产业链上下游的产能争夺，更预示着AI算力硬件正加速向高功率、高价值量方向演进。AI芯片电感产业链涵盖上游磁性粉末材料、中游制造及下游AI服务器应用。以下是在A股市场中与该逻辑深度绑定的核心标的：1. 芯片电感核心制造商 作为产业链中枢，此类企业直接受益于
AI 引爆用电狂潮，产业链首波红利花落谁家？
单枚 GPU 芯片的功耗已突破 1000 瓦。这意味什么？家用空调全速运行时，功率也不过 1000 至 1500 瓦。英伟达最新的 B200 芯片，单颗热设计功耗已超越此数值，更高阶的 Rubin 系列更是持续攀升。若将成百上千颗此类芯片集成于单一机柜，其功率密度便从昔日的 10 千瓦，激增至 100 千瓦乃至 1 兆瓦量级。这已非单纯算力之争，而是电力之战。一组数据足以揭示规模预计到 2026 年，我国 AI 及数据中心耗电量将达 2790 亿千瓦时。这是何种概念？约等于全国居民一个多月的生活用电总和。
映宇宙拟折价19.81%配售3.87亿股 筹资3.28亿港元
映宇宙（03700）披露，计划在2026年5月27日盘后与投资者签署认购协议，同意向其定向增发总计3.87亿股新股，每股定价0.85港元。 此次发行规模占公司当前总股本的20%，若按增发后股本计算，占比约为16.67%。 每股0.85港元的发行价，较协议签署当日1.06港元的收盘价折让幅度约为19.81%。 预计此次融资总额约为3.29亿港元，扣除费用后净额约3.28亿港元。资金将主要用于采购高性能GPU，以此搭建并壮大集团的算力基础设施，同时也将作为海外团队运营及日常资金补充。 责任编辑：卢昱君 新浪财
映宇宙股价飙升拟募资超3亿港元押注GPU基建
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 映宇宙(1.1, 0.04, 3.77%)（03700）盘中涨幅逾6%，截至今日发稿，股价上升3.77%，报1.10港元，成交额达706.75万港元。 映宇宙披露，计划配售3.875亿股，每股定价0.85港元，预计配售所得净额约3.28亿港元。其中约75%将用于购置高性能GPU，以构建并扩展集团的GPU计算基础设施；剩余约25%将作为未来12个月GPU计算基础设施的营运资金，以及集团海外团队的日常
IREN与戴尔达成16亿美元英伟达系统采购协议
数据中心服务商IREN在周二宣布，已达成协议，将以大约16亿美元的金额向戴尔购买英伟达风冷Blackwell系统，以增强计算能力，更好应对日益增长的AI算力需求。IREN在一项声明中指出，该协议是其与AI服务器供应商戴尔此前公布的34亿美元云AI服务五年计划的一部分。IREN计划将采购的Blackwell系统安装于其位于德克萨斯州奇尔德里斯园区的现有数据中心，预计2027年初开始运行。协议执行后，IREN的年经常性收入（ARR）将从37亿美元增长至44亿美元，显示出其在GPU部署方面的持续进展。IREN表
花旗上调联想目标价至20港元 维持买入评级
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 花旗发布研究报告指出，将联想集团(18.1, 2.35, 14.92%)（00992）的目标价从12.6港元大幅提升至20港元，并重申“买入”评级。该行同时上调公司2027及2028财年的盈利预测，分别增长53%和47%，并新增2029财年的经调整每股盈利预测为27.57美仙。该行认为，联想在关键零部件短缺和产能受限的背景下，仍能占据市场份额优势。此外，随着收购Infinidat后持续展现出色的执
AI 重塑芯片智造新范式
点击上方蓝色字“初芯控股集团”关注我们！当下，人工智能（AI）正驱动着众多行业的深刻变革。一个引人注目的现象是：AI 技术反过来推动了 AI 专用芯片的迭代升级。早在 2021 年 6 月，谷歌便借助 AI 完成了其 TPU 芯片的设计。谷歌方面指出，利用人工智能，原本需要人工耗时数月才能完成的芯片设计任务，如今仅需不到 6 小时即可搞定。《Nature》刊发的一篇评论将该研究誉为“重大突破”，并强调此类成果有望缓解摩尔定律失效带来的挑战。与此同时，英伟达已着手利用 AI 优化并加速 GPU 设计流程；三