康宁携手亚马逊，AI 数据中心光纤大单助推股价飙升
核心摘要 亚马逊计划向康宁订购价值数十亿美元的光纤设备，以支持其在美国不断扩张的人工智能数据中心网络建设。这两家位于 AI 产业链关键环节的巨头，再次签署了一项重大的长期合作协议。 双方于周一正式公布此项协定，合作跨度达数年之久；该协议预计将为康宁位于北卡罗来纳州的制造基地带来 1000 个新增就业机会。康宁提供的光纤电缆及网络方案已成为人工智能基建的必需品，能够确保数据中心、服务器机柜与计算芯片间实现高速数据交换。 周一开盘后，康宁股价急剧上扬 6.9%，而亚马逊股价则表现平稳，波动微弱。 联合声明指出
斗山集团联手英伟达推进AI制造与机器人技术协作
斗山集团宣布，将与英伟达在智能制造、物理AI、机器人技术及前沿材料等方向扩大战略合作。斗山能源的燃气轮机、小型模块化反应堆，以及斗山燃料电池的氢燃料电池产品，将为英伟达基于DSX架构的智能制造平台提供能源支持。斗山机器人正在利用英伟达Isaac机器人平台和Jetson计算单元，开发智能自主机器人系统。斗山山猫计划运用英伟达物理AI技术，将其集成到工程、园艺、农业和物流设备中，促进设备自主化运行。斗山电子部门将研究供应覆铜板（AI加速芯片关键材料），为包括英伟达MGX平台在内的下一代AI数据中心基础设施提供
边缘AI算力新机遇：2026年6月三大信号揭示行业变革
原创 · 黑心云PCDN导航 · 2026-06-072026年6月的首个星期，三件看似不相关的事件在时间线上精准交汇：台北Computex首次将边缘AI纳入展会核心议题，中国联通在DCIC2026大会上宣布智算规模突破45Eflops且日均Token供给量达万亿级别，以及一份经过脱敏处理的PCDN真实运营数据，展示了头部短视频平台通过PCDN实现带宽成本降低45.2%的完整过程。这三件事并非孤立现象——它们共同勾勒出一个正在加速成型的产业链闭环：上游，以运营商和芯片厂商为核心的算力建设方正以前所未有的速
AI基建共识形成后 科技产业投资新方向
会议主题：基于新兴产业投资框架，梳理AI基建之外的科技产业投资机会，明确不同阶段成长股的投资方法论核心内容梳理一、新兴产业研究底层逻辑全球正处于康波周期尾声，全要素生产率增长停滞，本轮AI革命的核心目标是提升生产效率，这也是中美两国当前科技布局的共同主线。新兴产业发展分阶段特征明确，主讲人将赛道划分为三类：1. 0到1主题阶段：技术尚未大规模落地，暂未贡献生产率提升，典型方向包括AI应用、脑机接口、商业航天、人形机器人、可控核聚变、低空经济、量子科技等，多数属于十五规划提及的未来产业、新兴产业范畴。2.
科技股行情波动：东吴证券深度解析
来源：东吴证券(7.510, -0.4, -0.53%) A股近日走势震荡加剧。自5月14日出现放量长阴线以来，劳动节后启动的“FOMO”行情宣告结束，全A指数由放量上涨转为存量震荡且重心下移。在两大主线方向中，创业板涨势放缓，科创板块冲高回落后，以科技硬件为核心的主线品种开始吸引市场资金。行情集中度高并不等同于结构脆弱。以5月6日至13日的大盘增量上涨阶段为例，创业板/科创50相对全A的超额收益分别为4.3%/7.1%，相对全部个股中位数涨跌幅的超额更是高达7.1%/10.0%。但该阶段增量资金来自场外
AI时代电力需求飙升,传统电网面临重建大考
今天给大家分享彭博社纪录片《电网如何为AI重建》（How the Electrical Grid Is Being Rebuilt for AI）。如果时间有限，建议先点赞收藏关注。沉默了二十年的发达国家电力需求因AI和新能源产业重新焕发生机，催生出千亿美元级别的基建投资浪潮。相比西方国家电网供应链的衰退，中国凭借持续的基建投入占据了显著的产业先机。面对急剧攀升的用电量，业界正在探索超导电缆等硬件革新，但技术落地仍需克服成本和电力企业保守思维的制约。一、AI带来的能源账单电网是人类历史上建造的最庞大、最复
AI产业新格局：推理计算需求激增，基础设施投资成关键
近期持续关注AI领域的最新动态，越来越清晰地认识到2026年的行业逻辑已经发生根本性转变：此前业界聚焦于训练算力，而如今推理需求的爆发才是真正的主导趋势，AI基础设施的投资实力直接决定了未来三年的行业竞争态势。最具说服力的迹象是tokens调用量的急剧增长，OpenRouter全平台周调用量在4个月内激增4.2倍，从6.42万亿飙升至27万亿。模型层面已形成明确的双寡头竞争格局，Anthropic凭借编程能力的绝对领先地位，年化收入在4个月内从90亿美元跃升至300亿美元，创下了软件行业增长的最快纪录，其
全球AI政策格局：五大模式与未来红利剖析
目前，各国在人工智能领域的治理策略尚未形成统一范式，其差异主要聚焦于四个核心维度：资金源头（政府主导还是市场驱动）、投向重点（算力基建、前沿研发、产业渗透或直接持股）、实施工具（财政补贴、股权注入、信贷担保、政府采购及监管松紧度）以及最终诉求（技术领跑、主权独立、普及应用或地缘绑定）。基于这些要素的组合，全球大致呈现出五种典型模式：一、市场主导配合政府作为“采购方”与“清道夫”（美国模式）。联邦层面极少直接注资，转而动员私人及外部资本，自身专注于解除监管束缚并扮演大买家角色。Stargate项目即为典范：
特朗普颁布 AI 新规与英伟达开启智能体芯片新篇
今日资讯干货满满，囊括政策动向、硬件革新，以及多篇探讨“智能体究竟能攻克多难任务”的硬核学术成果。最受瞩目的新闻莫过于特朗普于 6 月 2 日正式签署 AI 行政命令，强制要求各大 AI 企业在推出最强模型前，需提前 30 天向政府开放安全测试权限，此举引发了监管与创新之间博弈的热烈讨论。同期，英伟达在台北 COMPUTEX 展会上推出了七芯合一的 Vera Rubin 平台，标志着智能体 AI 时代的算力基建正式迈入量产阶段。学术领域方面，一篇论文评估了 17 个前沿模型是否具备“持续迭代”以解决长链条
AI赋能基建：中交如何将合同审批从一月缩至一周
中交华中财务共享中心，有一组数据经常被提及。合同审查周期从30天缩短至7天。26个AI数字员工在此运行，每年处理会计凭证超200万笔，每月节省工时约3000小时，每年节省人力成本超1000万元。2025年中国交建全年营收7311亿元，新签合同额18837亿元。如此规模的央企，财务流程的微小效率提升，折算后都是巨额数字。但这里真正值得关注的，不是省了多少钱，而是节省下来的时间流向何处。法务人员无需再花一周通读一份50页的合同了。AI承担了80%的重复性工作——自动识别风险条款，标注金额不一致和日期逻辑错误，
老牌科技股集体爆发！美光、戴尔、英特尔年内涨幅超200%，AI基建浪潮重塑科技股格局
传统科技蓝筹的股价表现，正在全面超越新兴科技势力！ 截至美股最新收盘，以美光科技、戴尔科技、英特尔、联想集团、诺基亚、德州仪器、思科为代表的传统科技巨头"七骑士"，年内股价平均涨幅超过170%，大幅跑赢同期英伟达、苹果等新兴科技势力"七巨头"5.57%的平均涨幅。 科技"旧势力"复兴的背后，是AI产业逻辑迈入"新阶段"。受访的机构人士指出，随着AI基建从单纯"采购GPU"进入"采购全配套"的全面扩展期，掌握成熟制造与交付能力的硬件厂商，正成为AI物理世界的关键"建设者"。相关标的的"稀缺溢价"，也正在获得
AI 驱动工厂基建：三阶段数智化升级实战
专题连载33 个核心场景AI 驱动制造数智化连载 2人工智能在工厂数字基础设施建设场景中的应用数字基础设施是助推企业数智化转型的“生命线”，囊括算力、网络、安全三大关键领域，直接支撑智能制造全场景落地。引入人工智能技术，分阶段打造融合算力动态调度、网络自适应调节、安全主动防御的智能数字基础设施体系，依托深度学习实现资源自优化、网络自愈合、安全自防护，成为制造企业突破瓶颈的关键。核心实施逻辑：结合企业数字化基础差异，按“基础适配—智能升级—融合赋能”分阶段推进，聚焦算力、网络、安全三大核心，以 AI 技术为
黄仁勋访韩携手蓝洞：共筑机器人生态与 AI 游戏新篇
本次会谈主要围绕两大核心议题展开：首先是深化人形机器人全链条的战略合作，其次是借助英伟达最新推出的 RTX Spark AI PC 平台，推动游戏软件与硬件的协同创新。早在去年 4 月，Krafton 便前往英伟达总部奠定了合作基础，并于今年年初成立了专注于具身智能的子公司 Ludo Robotics，由社长金昌汉出任美国区 CEO，李康旭兼任韩国区负责人，这构成了此次会晤的重要契机，双方着重探讨了在 AI 研发领域的资金投入及算力基础设施的落地实施。相关资讯指出，黄仁勋于 6 月 1 日在台北 GTC
AI光模块风口再起
在今年的COMPUTEX大会上，MarvellCEO登台致辞，黄仁勋亲临助阵，并抛出一个重磅判断：Marvell有望成为下一家市值万亿的企业。消息一经发布，Marvell股价单日飙升32.52%，市值凭空增加624亿美元，全球光通信板块随即掀起热潮。其实达子早在三月便着手布局，斥资20亿美元战略投资Marvell，提前锁定仓位，只为等待最佳时机。众所周知，在全球数据中心芯片领域，博通是老牌巨头，其交换芯片与定制ASIC长期占据八成市场份额，始终掌控着达子上下游供应链的定价权。达子此次扶持Marvell，旨
AI 狂投 1.4 万亿未回本？仅英伟达盈利，基建热潮面临回报拷问
有个网站名为 Is AI Profitable Yet?（AI 盈利了吗？）主页仅展示两个大字：NO.紧接着是一句更扎心的：EVERYONE'S BROKE.（全员破产。）▲ isaiprofitable.com 首页——监控前沿 AI 企业的收支状况（2026 年 5 月数据）该仪表盘做了一件简单直接的事：汇总各大 AI 企业在模型研发、算力、数据中心、芯片及网络上的总投入，并与 AI 直接营收进行对比。结果令人震惊——支出高达 1.4 万亿美元，仅收回 6130 亿美元。资金缺口接近 8000