人工智能浪潮中热设计人才的转型与升级
AI时代下，热设计工程师的能力重构思考写在热设计网第27期热设计工程师培训开课前01.AI时代，热设计工程师最大的风险不是不会用AI，而是被产业迭代淘汰最近两年，经常有工程师问我一个问题：AI会不会取代热设计工程师？我认为这是一个问错了的问题。未来五到十年，许多热设计工程师面临的主要风险，或许不是被AI替代，而是因产业技术升级或市场需求变化而导致的岗位价值下降。AI若成为通用工具，其易用性必会降至几乎人人都能操作的程度，热设计工程师凭借自身的专业素养，学会使用它又有何难？但问题在于，会用AI并不等于能应对
AI下半场：材料才是核心竞争力
看完英特尔CEO陈立武的一段访谈，未来真正的AI，不再只是回答问题，而是像智能员工一样主动工作——调用工具、访问数据库、管理任务、协同多个模型达成目标。这一过程中，大量工作并非由GPU执行，而是靠CPU统筹调度。这意味着未来不是CPU取代GPU，或反之，而是二者协同构建完整系统：GPU算力，CPU组织。AI越强大，对系统整体的要求也越高。 更值得关注的是封装技术。 过去半导体行业痴迷于更先进制程，但当晶体管逼近物理极限，产业开始转向另一路径：将不同芯片整合为一个系统。 从前比拼的是谁做出最强单芯片，未来或
AI芯片散热破局之战：培育钻石迎十倍级爆发机遇
1、缘何断言其将是下个🔟倍级风口/市场剖析 A、人造金刚石跃升AI芯片终极冷却方案的底层动因，在于AI算力飙升与散热瓶颈间的深层矛盾。伴随AI大模型持续演进，AI芯片算力密度急剧攀升，功耗亦水涨船高。传统冷却手段（风冷、水冷、液冷）已逼近物理边界，难以为继未来AI芯片的降温诉求。举例而言，液冷虽较风冷效能更佳，却伴有系统繁杂、运维高昂及漏液隐患等痼疾。同时，液冷散热上限约在1000W/cm²，当AI芯片功耗密度越此红线，液冷便束手无策。而金刚石冷却技术则可跨越此鸿沟。 B、金刚石导热率高达铜的五倍，能将芯
AI PC引领个人电脑产业迈入新纪元
（本文刊登于《先探投资周刊》，2026年6月14日，作者●吕泰德）近两年市场热议AI PC时，关注点往往围绕处理器性能提升、NPU架构发展，以及品牌商展示的各种生成式AI应用场景。然而当时市场最大的疑虑在于，消费者和企业客户是否愿意为AI功能额外付费，导致AI PC一度停留在概念推广和产品演示阶段。AI PC进入规模生产阶段步入2026年后，随Windows换机潮开启及生成式AI应用逐步落地，产业竞争核心已从硬件规格升级，转向设备端AI运算能力、NPU性能、内存容量配置，以及AI软件生态系整合实力。根据惠
从AI新手到产业链专家：半年蜕变与AI机柜投资洞察
去年底，我对投资逻辑的理解仅仅停留在“跟着圈内提示去查公司背景”的浅显层面。那时候，我连英伟达的业务范畴都不清楚，更别提剖析复杂的AI产业网络了。幸运的是，AI时代赋予了我们普通人加速成长的利器。借助AI工具，我的学习效能相比2019年那会儿“独自啃研报、硬着头皮总结”的模式，提升了不止一个档次。从最初到处搜罗操作指南，到现在能指挥AI为我生成指令；从对专业词汇一脸迷茫，到现在能系统拆解AI机柜这类精密产业链。这些本领并非一夜练成。重复百次，似乎毫无起色；重复三百次，仿佛仍在原地；但突破某个阈值后，能力会
AI服务器核心技术壁垒最深厚的五大龙头
你可能以为AI服务器的核心就是堆GPU，但真正的门槛远不止于此。一台AI服务器的价值量是传统服务器的数十倍，而其技术复杂度的跃升更是指数级的。2026年一季度，全球AI服务器出货量同比增长超50%，产业链上每一家真正掌握核心技术的公司，都在用业绩证明一件事：在AI算力时代，技术壁垒就是最硬的通货。以下五家公司，是A股AI服务器产业链中技术壁垒最深、护城河最宽的龙头。第一家、工业富联：从"代工之王"到"AI算力基础设施之王"工业富联是全球AI服务器ODM的绝对龙头，全球AI服务器市占率超过40%，是英伟达、
端午时节,再度启程 | 2026 AI智算全国巡回活动启动
端午节到来，又正值年中时分。在这个关键节点回顾，2026年的人工智能领域正迅猛发展。从大型模型进化到计算能力设施建设，从技术革新到实际应用，AI正快速深入行业核心。面对新出现的机遇和考验，产业界前所未有地渴求沟通、协作与共识。为深刻理解产业现状，掌握市场动向，高工智算将发起“2026 AI智算中国行”全国巡回盛会。随后，我们将踏入国内关键智算产业地带，深入行业前沿，与公司、专家和业界同仁直接交流，共同探讨AI基础设施构建、智算中心演进、液体冷却技术、电力供应、AI服务器及行业应用实践等热门议题。通过走访洞
AI算力散热需求激增，液冷技术成关键，全产业链2026年布局前瞻
液冷领域：76.9亿资本涌入液冷赛道！AI算力散热成硬需求，全产业链2026年投资契机何在？市场动态与行业概览大盘波动中液冷板块全面上涨，行业主力资金净吸纳76.9亿，工业富联独自斩获45.7亿资金领衔。AI高性能芯片发热量猛增，液冷散热效率达传统方式10倍，机构预测未来三年行业将迈入高速增长期，IDC、交换机、储能液冷设施订单同比增长41%，全产业链迎来景气上扬周期。热点事件驱动：液冷工艺革新：新型微通道液冷散热效能为旧方案10倍，领先企业投资3亿扩大液冷生产线，设备试样订单环比猛增36%。行业规范加速
人工智能浪潮中镁合金的崛起
透过2026年春晚密集的人形机器人表演不难发现，在技术革新与国家政策双重驱动下，AI正迅猛发展。智能技术的深度渗透，正重构材料行业生态。凭借轻盈质量、极高比强度、卓越导热及成型优势，镁合金在战略资源调控、人形机器人规模化生产与算力设备散热换代三股力量推动下，迈入大规模应用的爆发期，化身支撑AI产业高效跃升的核心底层材料。近期，伴随国家强化对铜等关键资源的管控，镁合金替代进程大幅提速。国内铜资源高度依赖进口，在保障供应链安全背景下，“铝替铜”已成电力、家电及新能源等行业的首选。伴随铝材普及，轻量化诉求再升级
AI权力格局重塑：开源突围与终端落地的中国式进击
美国限制Anthropic模型出口引发G7峰会激烈交锋，马克龙与莫迪联手呼吁确保AI供应不中断；Goodwater资本合伙人警示AI模型层正快速商品化，真正的赢家并非AI供应商；Snap天价AR眼镜发布后股价暴跌；中国国务院再度推进"人工智能+"战略，GLM-5.2荣登全球开源模型榜首——国际科技版图正经历深刻的权力重构。G7峰会刚落幕，法国总统马克龙与印度总理莫迪在午餐会上向特朗普发出罕见联合警告，核心关切只有一个：美国能否在毫无预警的情况下，直接切断其他国家接入顶级AI模型的"通道"。此次风波的起因是
突破算力散热瓶颈：金刚石冷板开启AI服务器商用新篇
近期，英伟达重要ODM伙伴、纬创旗下企业纬颖（Wiwynn）宣布，在6月1日开幕的2026年台北国际电脑展（COMPUTEX 2026）上，将向全球首发专为英伟达下一代Vera Rubin AI平台设计的金刚石复合材质服务器冷板方案。此举标志着，金刚石液冷技术正式走出实验室与试点期，大步跨入AI服务器大规模商业应用的新纪元。业界普遍认为，金刚石复合材料是攻克当前高端算力散热困境的最佳选择，相比传统铜材，它拥有超高导热与轻量化两大关键优势。优质人造金刚石的热导率高达铜的四至五倍，能迅速排散CPU、GPU等高
东岳集团股价强势上扬 年内涨幅近九成
东岳集团(20.32, 1.78, 9.60%)（00189）早盘涨幅超8%，年内股价累计攀升近90%。截至发稿，股价上涨7.55%，报19.94港元，成交额达10.07亿港元。 近期，国内制冷剂价格持续攀升，行业景气度维持高位。氟务在线6月15日数据显示，三代制冷剂主流产品价格再创新高，空调核心原料R32含税出厂价达63000元/吨；新能源汽车常用制冷剂R134a市场报价为64000元/吨。 另据东岳集团2025年年报，公司已完成电子氟化液FC-3283的研发，产品已通过验证并实现稳定量产，广泛应用于半
AI服务器易损部件清单
AI服务器易损部件清单1. 散热风扇 / 模组在风冷服务器中最为普遍。诱因：全天候高转速运转、积尘、轴承损耗。2. 电源供应单元 PSU / Power ShelfAI服务器耗电巨大，以英伟达GB200整柜系统为例，其用电量极高。根据NVIDIA DGX GB200 SuperPOD参考架构，单个GB200 NVL72机柜配备8个Power Shelf，每个含6个5.5kW PSU，最高可提供33kW电力。易损部位：PSU、PDU、电源线、背板、Power Shelf、控制模块。3. 光模块 / AOC
AI数据中心详解
★新知识百科★人工智能数据中心（Artificial Intelligence Data Center）2026年4月28日，国家正式把算力网划入“六张网”（水网、新型电网、算力网、新一代通信网、地下管网、物流网）的战略基建序列。5月9日国务院会议又强调算力网是扩大有效投资的关键抓手，万亿级基建大潮全面开启。作为算力网体系中的核心载体，AIDC正成为支撑大模型训练、推理服务及产业智能化转型的关键底座，并被列入四部门联合发布的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》重点推进名单。1基本释义人工智能数据中
嘉定企业推石墨烯新品，赋能AI算力芯片散热
在上海举行的2026未来产业新材料博览会上，嘉定区中科悦达（上海）材料科技有限公司推出了高导热柔性石墨烯垫片。凭借超高导热和良好柔性的特性，该产品被广泛应用于AI算力、消费电子、汽车电子、通信及航空航天等领域，帮助高端设备提升效率并降低成本。用铅笔在纸上书写，留下的印记其实是由多层石墨烯组成的。作为由碳原子构成的单原子层二维材料，石墨烯的厚度仅为头发丝的二十万分之一，是目前已知最薄的物质，被称作“新材料之王”。针对大尺寸、大功率AI算力芯片面临的散热挑战，中科悦达研发团队致力于实现纵向高导热和界面低热阻，