AI算力发展遭遇地方限制
AI产业的挑战不仅来自芯片与模型，还将越来越多地受到电力、水资源、土地及社区审批等因素制约。纽约州议会通过了一项为期一年的大型数据中心审批暂停法案。若州长签署，它可能成为美国首个州级数据中心禁令。这并非一条普通的地区新闻。它标志着AI基础设施正迈入新阶段：算力建设不再仅由云服务商、芯片公司和资本市场主导，而是将受到地方电网、水资源、土地使用、污染、能源价格以及社区接受度的共同影响。AI需求越强，数据中心规模越大，地方治理就越难以将其视为普通商业项目。根据The Verge报道，纽约法案针对的是峰值需求至少
美加州拟建战略石油储备引关注
美国能源部长赖特周五表示，特朗普政府正就在加州设立石油储备项目进行深入商谈。该计划一旦实施，不仅能够改善加州石油基础设施，还将对加州民主党州长加文・纽瑟姆减少本地化石燃料使用的政策构成制约。 媒体获得了一份6月2日的文件，该文件由拥有加州近海三个石油钻井平台的萨布尔近海石油公司法务部门提交给美国能源部。文件指出，该公司建议在西海岸建立战略石油储备基地，这一方面是对特朗普政府询问的回应，另一方面也配合公司与国防部持续进行的油气供应协商，目的是确保加州的油气供应稳定。 赖特在采访中确认，相关石油储备设施项目正
AI变革下的造价咨询新趋势
一、AI革命的“宏观剧本”与“微观剧本”从宏观上看，AI革命有三个已经被证实的特点：1. 投资先行，应用滞后2026年一季度，M7资本开支同比增速高达65%，AI投资对美国GDP的拉动达1.1个百分点。但企业AI应用率仅19.8%，超过三分之一的组织仍处于探索阶段。数据质量、系统集成、员工技能是企业采用AI的三大主要障碍。这意味着：钱已经砸进去了，但真正的“用起来”还在后面。这不是泡沫即将破裂的信号，而是“基础设施建设期”的特征。对造价咨询的启示：现在不是“要不要用AI”的问题，是“等AI基础设施成熟后，
Codex封号事件背后：AI平台治理能力正在经历大考
这次Codex账号限制事件，表面上看是OpenAI的一次风险管理误判。但若仅将其视为部分用户被错误封禁，那就大大低估了问题的严重性。这不仅仅是一个普通消费产品的账户问题，而是AI生产力平台在快速扩张阶段遭遇的治理反噬。更直白地讲：OpenAI表面上向用户承诺可以将工作交付给AI，但后台却采用模糊的风险控制机制，随时可能中断用户的账户和工作链条。这才是问题的本质。一、Codex不是普通功能，它是OpenAI进入生产系统的入口Codex不是聊天框里的一个小按钮。它代表的是OpenAI从对话工具向开发者工作台、
AI基建时代来临
AI基础设施建设的春天 真正改变世界的，从来不只是技术本身。全球AI科技竞争的重心，已经开始从"大模型竞争"转向"AI基础设施"。 #AI大模型，#AI基础设施，#人工智能 上海 , 1小时前 ,真正改变世界的，从来不只是技术本身。全球AI科技竞争的重心，已经开始从"大模型竞争"转向"AI基础设施"。 #AI大模型，#AI基础设施，#人工智能上海 , 1小时前 ,上海 , 1小时前 ,
润泽科技拟融资 200 亿港元打造香港最大数据中心
有内部消息指出，润泽智算科技集团股份有限公司计划筹集约 200 亿港元（折合 26 亿美元）的贷款资金，旨在兴建全港规模最大的计算机基础设施。 据相关人士透露，润泽科技 (78.170, -3.61, -4.41%) 目前正与数家银行展开为期一年的贷款初步磋商，融资方案可能采用银团贷款或一系列双边融资模式，以助推其位于香港新界北部的数据中心项目建设。他们同时强调，目前与资方的谈判仍处在早期阶段，具体细节仍存在变数。 作为这家深圳上市企业的子公司，今年三月成功竞标，将获得香港北部一处面积达 11 万平方米的
AI集群的瓶颈转移：从芯片到网络
当几十万颗芯片协同运行时，最先遇到瓶颈的往往不是算力本身过去三年，AI行业所有人关注的核心是：芯片。谁掌握更多GPU资源，谁抢占更多HBM存储，谁具备更强的先进封装能力，谁就更有优势。似乎AI发展中的一切难题，最终都能通过“增加芯片数量”来解决。然而，谷歌近年来的一项举措揭示了一个反直觉的趋势：AI发展的主要障碍，可能正从芯片转向网络。因为当数万乃至数十万颗AI芯片同时运作时，最先出现拥堵的，往往不是计算能力，而是数据传输的通道。谷歌做了一件不同寻常的事许多人认为，AI竞争的终点是芯片性能的较量。但谷歌发
AI 架构的深度解析
能源层（Energy）作为最底层且常被忽略的部分，AI 算力消耗巨大，使得电力企业成为关键赢家。代表性企业有 GE Vernova、Vistra Energy、Talen Energy、Oklo、Bloom Energy 及 Constellation Energy。这一层级决定了 AI 能否实现规模化部署。🔩芯片层（Chips）提供算力核心，涵盖英伟达、台积电、博通、AMD、英特尔和美光等。此处是整个 AI 产业的“心脏”，直接关乎性能与效率，也是当下竞争最为白热化的领域。🌐基础设施层（Infrastr
AI产业投资全景图谱
黄仁勋早已将 AI 的投资框架阐述清楚了。我将此框架划分为 5 个层级： Layer 1 能源 缺了电力，AI 就是空中楼阁 火电、核电、电网升级、储能等领域，都是 AI 发展的根基 Layer 2 芯片 GPU、晶圆代工、半导体装备、光通信、存储器 这些构成 AI 的"大脑" Layer 3 基础设施 数据中心、服务器、液冷散热、电力系统、算力租用，这是 AI 商业化的核心环节 Layer 4 模型 负责训练、部署、运营大模型的企业把控着 AI 的核心竞争力 Layer 5 应用 最终实现盈利的，可能并
AI制药一二级市场的估值鸿沟
今年关注AI制药领域的人士，会注意到一组耐人寻味的数字：18.39 VS 150-200——这是两家AI制药公司在不同市场获得的估值，单位为亿美元。这背后折射出两套截然有别的定价逻辑。在一级市场，Isomorphic Labs斩获21亿美元融资，创下全球AI制药单笔融资新高，将其估值推升至约150亿至200亿美元区间。而在二级市场，Recursion的当前市值仅为18.39亿美元。仅一步之遥，估值却相差一个量级。这其中的逻辑是什么？未来是否会趋于收敛？起源于AI算法、成长于药物研发落地、又将回归AI应用拓
AI算力需求推动海上数据中心建设
你可能很难相信——OpenAI竟然与韩国造船厂展开了合作。它们的目的不是造船，而是打造海上数据中心。2025年10月，三星电子、三星SDS、三星物产和三星重工四家子公司联合与OpenAI签署协议，共同参与其主导的“星际之门”（Stargate Project）超大规模AI基础设施项目。你或许会疑惑：造船厂和数据中心能有什么关联？关系可大了。因为AI对算力的极度渴求，正迫使数据中心从陆地走向海洋。先来看一组数据，感受AI的耗电程度。谷歌、亚马逊、微软、Meta这四大科技巨头计划在2026年向AI领域投入72
老牌科技股借AI东风强势反弹，七骑士年内涨幅超英伟达
21世纪经济报道记者 刘夏菲 在90年代互联网泡沫时期炙手可热、随后失落于产业迭代浪潮的老牌科技巨头们，正乘着AI基建扩张的东风，以“逆袭”之势回归资本舞台中央。 截至6月2日美股收盘，以美光科技、戴尔科技、英特尔、联想集团、诺基亚、德州仪器、思科为代表的老牌科技巨头“七骑士”，年内股价平均涨幅超170%，远超同期英伟达、苹果等科技新贵“七巨头”5.57%的平均涨幅。 科技“旧势力”回归的背后，是AI产业逻辑演进的“新阶段”。受访的机构人士指出，随着AI基建从单纯“买GPU”迈入“买一切配套”的全面扩容期
【PODCAST】AI时代的幕后英雄：能源、算力基础设施与全球人工智能竞争格局
【主持】肖茜清华大学战略与安全研究中心副主任【嘉宾】陈澍（George Chen）清华大学苏世民书院杰出访问教授，香港大学公民社会与治理研究中心高级研究员，前Meta大中华区公共政策董事总经理本期要点人工智能竞争的本质是基础设施竞争06:11影响人工智能基础设施投资布局的核心要素10:00人工智能发展面临的碎片化趋势与数字殖民风险数据中心的战略价值与数字主权的三种路径17:21地缘政治对人工智能基础设施投资的深远影响：以海湾地区为例亚太区域的数据中心发展态势28:43中国技术方案对全球南方国家的独特价值3
AI 技术永存，但大批企业或将退场
近期关于 AI 行业存在泡沫的争论日益激烈。一方观点指出，大模型厂商年亏损高达数百亿美元，仅靠融资维系生存，行业泡沫已显而易见；另一方则坚信，AI 是继蒸汽机、电力及互联网后最重大的技术变革，此刻谈论泡沫毫无意义。其实这两种看法并不冲突。回望历史可知，几乎所有颠覆世界的技术革命，在走向成熟前，都必然经历一场巨大的资本泡沫。提及“泡沫”，人们常联想到欺诈、崩盘与血本无归。然而从产业演进视角审视，泡沫未必全是坏事。十九世纪英国掀起铁路建设狂潮，海量资本涌入，催生无数铁路公司，许多线路最终无法盈利，致使投资者损
AI竞争迈入重资产阶段
AI军备竞赛进入资本开支时代 最近 Google 计划通过股权融资加大 AI 投入，引发市场关注。 真正值得重视的，不只是 Google 又要投 AI，而是连 Alphabet 这种现金流极强的公司，也开始需要通过股权融资来支撑 AI 基础设施建设。 这说明 AI 竞争已经不再只是模型能力和产品体验的竞争，而是进入了资本开支、数据中心、芯片、电力和云基础设施的重资产竞争阶段。 Google 不是没钱，也不是发不了债，而是 AI 开支规模已经大到不适合继续单纯靠发债解决。 发债虽然不会稀释股东，但会增加利息