2026智算峰会直击：AI工厂建设提速与算力基建重构
6月12日，2026年高工AI智算产业峰会在深圳举行，集结了智算、IDC、电力、散热等上下游领军企业，重点探讨AI工厂打造、算力集群运营、算电结合、液冷散热等议题。目前AI算力规模持续扩大，GPU集群从千卡向万卡迈进，机柜功率密度持续走高，旧有算力设施已无法满足行业需求。电力、制冷、网络及系统工程能力，直接决定了AI工厂的成败，一场全方位的算力基础设施重塑浪潮正在席卷而来。传统IDC以机房空间、带宽、上架率为核心优势，而面向AI的AIDC，核心在于保障高密度算力集群的稳定高效运行，行业逻辑发生根本改变。当
双云巨头逆势提价，AI算力通胀潮全面来袭
点击上方『研投社』可关注并“星标”本号。所有文章仅代表《研投社》观点，不构成具体投资建议。3月18日，阿里云与百度智能云相继发布通知，宣布对AI算力、存储等核心产品实施大幅涨价，部分涨幅竟高达30%以上！自2006年亚马逊AWS问世以来，云计算领域长期遵循“规模效应+摩尔定律”带来的持续降价规律。各大厂商甚至不惜亏损，也要通过降价策略抢占市场份额。然而今日，这一延续二十年的行业惯例被彻底打破。云基础设施正式迈入“通胀时代”。为何突然调价？因为在“供需”这把剪刀差面前，巨头们已难以支撑。需求端井喷：AI A
人工智能产业价格传导链条解析
从最上游到终端的传导路径1) 电子级玻纤纱 / 电子布 / 高端Low‑Dk布（上游"受制于设备交期"的核心瓶颈）逻辑：织机/认证/高端纱三重封锁 → 布价阶梯式上涨 → CCL只能跟随调价- 宏和科技（高端Low‑Dk/超薄布、情绪锚）- 国际复材（301526）（电子布+高频高速布扩产弹性）- 中国巨石（600176）（电子纱/布产能压舱石，淮安电子纱/布项目是供给变量）- 中材科技（002080）（泰玻体系：特种玻纤布/低介电布项目路径更清晰）- 相关材料/填料：联瑞新材（68845
AI 算力驱动散热变革：氮化铝基板机遇解析
关键应用领域：光通信模块、高带宽内存及 AI 计算集群并非遥远构想，盈利已初步落地走势最弱的金博股份本账号推出的产业链盘点、行业洞察与图谱等资料，皆依据产业链中上市公司的法定公开资讯（含财务报告、审计通告、招募说明书等）及权威第三方研报汇编而成。全部内容仅供产业调研与学术交流之用，意在传播行业资讯，不构成我方绝对观点。
AI数据中心金刚石铜散热解决方案
伴随AI大模型与生成式AI技术的广泛应用，算力产业正经历前所未有的增长。作为数字经济的关键驱动力，算力正在推动各行业加速数字化转型。然而，随之而来的高功耗、高散热和高能耗问题，已成为AI数据中心进一步发展的主要障碍。为此，业界主流趋势正从传统风冷快速转向液冷技术，以应对AI高算力带来的散热挑战。当前数据中心的散热方案主要包括风冷与液冷两种。随着芯片功耗持续上升，液冷技术已逐渐成为高密度计算场景的首选。其中，冷板式液冷占据市场主导地位，占比超过95%。该技术通过液冷板与芯片间接接触，类似于为芯片敷上一层“制
AI算力瓶颈突破！金刚石液冷技术为何成为焦点？
归根结底，金刚石液冷成为焦点，是因为AI芯片性能持续攀升，热功耗密度急剧增加，传统散热手段已接近极限，而金刚石与液冷的组合恰好能有效应对这一挑战。为何偏偏是金刚石？若将AI芯片比作“一个指甲盖大小的电吹风”，传统铜、铝等散热材料确实已触及物理极限。而金刚石作为散热介质，堪称是“质的飞跃”。导热性能卓越：其导热系数是铜的5倍以上，能够迅速将芯片局部热量导出，避免芯片因过热而降频，从而充分释放算力潜能。自身特性契合：金刚石不仅导热性能优异，还是理想的电绝缘材料，可直接贴合在芯片表面而无需担忧短路风险。同时它的
AI Agent规模化应用加速！硬件产业链投资机遇全面解析
随着智能体需要持续调用工具、调取长期记忆完成自主决策，对高端芯片、服务器等底层算力基础设施形成极强依赖，驱动AI硬件全产业链迎来系统性升级。近些年，以ChatGPT为代表的AI大模型运算能力实现指数级增长，模型参数量从1.17亿攀升至1.8万亿左右，累计增幅超15000倍。大模型技术迭代持续带动下游商业化落地，LangChain、AutoGen等开源框架逐步成熟，推动AI智能体（AI Agent）行业迈入商业爆发阶段。新一代AI智能体不再局限于文本处理，具备环境感知、复杂任务自主执行能力，各垂直行业企业级
AI服务器电源系统深度解析
AI服务器市场的角逐，表面上聚焦于GPU、HBM及交换机，但究其根本，离不开一个更为底层的支撑：电源系统。伴随AI算力密度的爆发式增长，单机柜功率已由几十kW跨越至百kW级别。此时，电源系统已不再是简单的辅助部件，而是制约AI基础设施发展的关键瓶颈。相较于普通服务器的稳定供电，AI服务器电源必须兼顾高功率、高能效、高密度、低损耗、优异散热及长寿命等多重严苛指标。剖析AI服务器电源系统的成本构成，主要由八大板块组成：功率半导体、控制与驱动芯片、磁性元件、电容与机械件、PCB及连接器、散热与结构件、电源管理监
算力芯片进入2300W时代，散热系统成最关键瓶颈
算力芯片进入2300W时代，散热系统成最关键瓶颈一粒芝麻大小的芯片，发热量几乎赶上一台电热水壶——这不是夸张描述，而是英伟达下一代Rubin GPU的实际功耗水平。2300W，相比上一代Blackwell的1200W几乎翻番，相当于一台空调全速运转的能耗。更值得关注的是，芯片的发热强度正以远超散热技术更新的速度攀升。2019年一款旗舰GPU的热流密度约为50W/cm²，现已突破150W/cm²，而Rubin时代将超过200W/cm²。传统风冷已经触及天花板，高导热纯铜散热片也接近极限。那么，究竟谁能解决A
算力高温正迫使AI“停摆”
从手机发烫到数据中心“泡澡”，散热已成为比机器本身更紧迫的瓶颈你是否经历过躺在床上刷视频，手机提示“温度过高，停止充电”，背部感觉像在煎蛋。手机过热只是阻止充电；AI机房过热可能会让数十亿美元的GPU停摆。原因很简单：无论数字世界跑得多快，物理定律都不会让步。一个“土”气的事故，唤醒了一群“高”端人士去年感恩节周末，芝加哥郊区的一个数据中心冷却系统故障导致全球最大的衍生品交易所之一CME的交易平台停摆近十个小时。事后分析很令人惊讶：不是黑客攻击，也不是模型崩溃，而是冷却塔操作不当 -> 冷水机组连锁停机
AI降本新趋势
周五美国非农数据大幅优于预期，市场预计12月将加息一次，导致美股重挫。纳斯达克指数暴跌4.18%，创下自2025年4月以来最大单日跌幅，费城半导体指数跌幅超过10%。5月新增就业大幅增加主要得益于休闲酒店业和地方政府，前者主要源于世界杯招聘需求，并非趋势性增长。世界杯结束后，美国非农数据是否还能保持强劲？基于利益考量：美国债务高企&付息压力巨大；经济增长更多依赖投资，投资又需要低成本资金，高息将刺破泡沫；无论从哪个方面，加息都弊大于利。今年内美联储很难会加息。高盛：关税、高油价及AI需求三重推力将
HBM4量产加速：存储芯片行业迎来"散热制胜"新阶段
📅 2026年6月7日 · 星期日当HBM4的功率密度逼近100W/cm²，传统的风冷方案已经彻底失效——谁掌握了散热，谁就掌握了下一代AI芯片的命脉。6月5日，英伟达CEO黄仁勋在韩国接受采访时抛出重磅消息：全球三大存储芯片制造商——SK海力士、三星电子和美光科技——为英伟达最新AI平台Vera Rubin送样的HBM4均已通过认证并投入生产。与此同时，黄仁勋还提到将"更明智地使用内存"并"争取更多供应"，暗示HBM供应端的紧张程度仍未缓解。而在技术层面，三大存储厂商之间
散热革新推动AI算力基础设施升级
AI算力下半场的核心在于散热能力，而3D打印微通道冷板正成为关键突破点。在全球AI算力快速扩张、芯片功耗不断攀升的背景下，算力“热悬崖”问题日益突出，传统散热方案已无法满足超高密度算力设备的需求。因此，具备卓越散热性能的3D打印微通道冷板（MLCP）已从高端定制配件转变为智算中心的标准基建，成为支撑高端AI算力稳定运行的关键，并催生了千亿级散热新市场。 一、行业变革：算力功耗激增，散热技术亟需全面升级 （一）传统散热方案已不适用于高端算力场景 随着大模型训练和超算集群的规模化部署，AI算力设备的功耗呈指数
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
AI PC产业链全景解析
本文将从上游核心部件、中游整机生产、下游品牌及软件生态三个层面进行剖析，并介绍相关企业情况。上游：核心芯片及关键组件处理器芯片（CPU+GPU+NPU）这是AI PC最关键的环节，决定了端侧AI运算能力的极限。目前形成了英特尔、AMD、高通、英伟达、苹果五大阵营的格局：英特尔（Intel）：2024年发布酷睿Ultra 200V系列（Lunar Lake架构），CPU+GPU+NPU整体平台运算能力达120 TOPS，功耗降低50%；2026年1月推出基于Intel 18A制程的酷睿Ultra3（Pant