SpaceX携手AI新贵Reflection 签下巨额算力供应大单
SpaceX已与AI初创企业Reflection AI达成一项价值数十亿美元的合约，为其供给计算能力。这家马斯克掌控的企业正逐步演变为AI基础设施服务商。 Reflection于周一披露，自2025年7月起直至2029年，每月将向SpaceX旗下AI机构SpaceXAI支付1.5亿美元。Reflection将动用SpaceX设在田纳西州孟菲斯市Colossus 2数据中心的设备。任何一方提前90天告知即可终止该合作。 在华尔街挂牌交易前数周，SpaceX先后与两大劲敌谷歌(346.03, -21.43,
格力亮相链博会，推出液冷方案将PUE压至1.1
专题：第四届中国国际供应链促进博览会（链博会） 新浪科技讯 6月22日下午消息，今日举办的第四届中国国际供应链促进博览会（简称“链博会”）上，格力电器(36.990, 0.27, 0.74%)发布AIDC数据中心全场景液冷解决方案，核心新品“冰立方”磁悬浮一体式CDU同步揭幕，凭借100%自主可控的技术体系与极致能效、精准温控、高可靠运行多重优势，为AI算力时代的数据中心绿色升级带来全新方案。 据格力建筑环境与节能研究院技术负责人陈旭光介绍，该方案实现了从核心部件到系统架构的100%全栈自研。依托十余年磁
格力CMO朱磊：算力极限由电力决定，制约因素是制冷技术
新浪科技讯 6月22日下午消息，在今日开幕的第四届中国国际供应链促进博览会（简称"链博会"）上，格力电器(36.990, 0.27, 0.74%)正式推出AIDC数据中心全场景液冷解决方案，核心新品"冰立方"磁悬浮一体式CDU同步亮相。该方案依托100%自主可控的技术架构，在能效表现（PUE低至1.1）、温度精准调控以及高可靠运行等方面具备显著优势，为AI算力时代的数据中心绿色转型提供了创新路径。当前，算力产业高速扩张正带来严峻的能源挑战。格力电器CMO朱磊在现场分享中指出，2024年全球数据中心总耗电量
罗宾汉创始人：跑车执念与其人生中最冒险的太空豪赌
这位商业领袖回忆了创立罗宾汉时连续碰壁数十次的坎坷历程、为纪念敲钟上市而买下的珍藏座驾，以及他为何将下一个重注下在了太空赛道 打造顶级超跑和创立公司究竟有何相似点？在身价亿万的创业家拜朱・巴特眼中，两者的共通点不胜枚举。 二十多岁那年，巴特花3.1万美元购入了一辆二手BMW(29.2, 0.00, 0.00%)YY>宝马（当年他还请父亲出面帮忙压价），这辆车彻底唤醒了他的汽车梦，也极大点燃了他建功立业的雄心。历经两次创业折戟后，他与弗拉德・特涅夫开启了一场横跨美国的自驾之旅，随后两人携手打造了罗宾汉
摩根士丹利推杠杆贷款新赛道押注AI数据中心
摩根士丹利(223.17, -1.79, -0.80%)是数据中心融资领域最活跃的投行之一，如今正向一批老客户推介一个原本用于杠杆收购的资本市场。这一动向反映出，在AI基础设施融资热潮中，开发商与财务顾问正积极拓展多元融资路径。 一位不愿透露姓名、参与过相关私密沟通的知情人士表示，过去数月，摩根士丹利多次建议客户：若需为数据中心项目融资，应优先考虑杠杆贷款市场，而非传统债券渠道。 杠杆贷款主要面向信用评级未达投资级的企业，这类企业通常现金流紧张或负债率高，OpenAI、CoreWeave等AI与云服务企业
【ArtiAI】八座数据中心落成，中国电信京津冀算力中心四期加速构建
（ArtiAI讯）2026年6月22日消息，中国电信京津冀智能算力中心建设循序渐进、成果斐然。目前，项目一、二、三期工程已全部建成并投入使用，四期建设多点同步、全速推进。2月26日拍摄的中国电信京津冀智能算力中心四期建设现场（图源：新华社）作为国家“东数西算”工程关键布局节点及京津冀核心算力基础设施，中国电信京津冀智能算力中心依托京津产业新城高村数智创新园，持续稳健迭代建设，为区域数字产业发展夯实硬件基础。据悉，该项目四期A3、A4楼栋主体结构已圆满完工，现已全面进入内部装饰、机电安装及外立面幕墙施工阶段
天岳先进股价飙升逾一成 里昂重申增持评级
天岳先进（02631）早盘一度涨幅突破10%，截至今日收盘，股价累计上涨6.13%，现价报104.80港元，成交金额达5.15亿港元。 据Yole数据，全球功率半导体市场规模预计将于2030年增长至433亿美元，其中AI数据中心相关市场有望达到106亿美元，占比接近四分之一，SiC与GaN在数据中心领域的年复合增长率分别高达29.5%与46.3%。此外，英飞凌预测其2027财年AI数据中心业务收入将超过25亿欧元，三年间实现十倍增长；意法半导体则预计2027年该领域收入将达到20亿美元。 里昂证券此前表示
聚焦“AI+”新契机|云酷智能参展2026银川AI产业供需对接大会
6月16日，由宁夏回族自治区数据中心携手银川市人民政府联合主办的2026人工智能产业供需对接大会在银川圆满落幕。大会全面落实数字宁夏战略规划，围绕人工智能助力实体经济提质增效展开，汇聚了160余家区内外的AI核心企业及科研机构，共商产业发展新方向。作为浸没式液冷行业的新锐力量，杭州云酷智能科技有限公司受邀参会，与业内同仁、生态合作方一同剖析AI时代算力基建的新增长点。紧扣产业核心诉求，共启“人工智能+”新征程当下，AI技术正快速渗透至各行各业，算力已然成为推动产业变革的核心驱动力。宁夏凭借清洁能源禀赋与地
亚马逊Trainium芯片撬开AI算力市场，获两千亿美元订单直追英伟达
近日亚马逊正实施关键战略调整，拟将原本仅服务于自家云平台的自研AI芯片Trainium推向公开市场，正式投身全球人工智能芯片硬件领域，向英伟达的主导地位发起挑战，消息公布后亚马逊市值迎来显著攀升。当前Trainium已形成稳固的客户群体，顶尖AI企业OpenAI、Anthropic以及出行领域领军企业Uber均已纳入合作版图，其中Anthropic达成最高5吉瓦算力的长期供货合约，OpenAI亦敲定2吉瓦Trainium算力用于大型模型训练。今年4月亚马逊官方透露，Trainium系列芯片已斩获逾2250
美国AI数据中心遭遇广泛抵制
近期，美国对数据中心的反对声愈发强烈，已从社区层面的抵制演变为围绕土地利用、电力开支及水资源获取的政策之争。近几个月来，美国针对数据中心的反对声浪急剧高涨，已从最初的社区抵制演变为围绕土地利用、电力成本和水资源获取等问题展开的政策博弈。随着各地社区直面人工智能热潮在全国范围内留下的庞大物理足迹，反对之声正从市政厅蔓延至各州立法机构。数据中心——承载着训练与运行人工智能模型所需计算系统的设施——对于推动该技术的扩展至关重要。它们还需要大量资源，如电力、土地和水。不断增长的需求正日益与当地民众对水电费、环境、
AI算力"卖水人"深度解析：通信测试设备如何筑牢AI运力根基
一 、光通信测试从模组向晶圆推进，测试环节不断前移1 . 1 光通信测试主要包括通信测试、光电子器件测试、电性能测试光通信测试设备主要包括：1）通信测试设 备，2）光电子器件测试设备，3）电性能 测试仪器。通信测试仪器按产品构成主要包括：①采 样示波器，②时钟恢复单元，③误码分析 仪，④快速波长计。光电子器件测试设备主要包括：①CoC光 芯片老化系统等老化测试系统，②光芯片 KGD分选测试系统，③硅光晶圆测试系统。电性能测试仪器主要为精密源表。光通信 测试设备的下游产品主要应用于数据中心 以及电信网络。1
AI竞赛何时终结
一、疯狂的技术竞赛近一年AI技术迅猛发展，大家已见识到其威力。AI算力数据中心相关的业务和产业也是股价暴涨，生产线满负荷运转。背后最大的买家是一线互联网大公司，在美国就是美股七姐妹。这些大公司以前靠电商广告等业务日子过得比较惬意。但自从开始AI基础设施大投资以来，经营现金流已跟不上，开始举债融资了。最近谷歌发行了到期日为2126年的100年期超长债券，这是科技行业近30年来首次有人发行世纪债。谷歌（Alphabet）2025年发债377亿美元，2026年上半年已达518亿了。亚马逊(Amazon)去年15
人工智能浪潮下，这两只工业股值得重点关注
当人们撰写关于2020年代中期科技与商业趋势的书籍时，可以肯定的是，许多人会将人工智能（AI）作为典型案例。人工智能不仅是一个热门话题，对越来越多的人来说是一种有用的工具，而且对于每一家未来的公司来说，无论其业务如何，AI都是一种急需且必要的技术。但强大的技术并不便宜，大量资金正被投入用于建设和发展数据中心，以支持大规模的人工智能计算。秉承传统“挖坑式”投资的精神，以下是两家深度参与这一领域并从中获利的工业公司——卡特彼勒和Vertiv控股。1. 卡特彼勒尽管卡特彼勒是一家历史悠久且广为人知的企业，但许多
港中大首创光讯号处理器，为AI数据流通铺设光速通道
AI当你沉浸于AI带来的便利与灵感之际是否曾遭遇漫长的等待甚至为了一张图像耗费十数小时？随着人工智能技术日新月异，当代AI系统早已突破单机或单数据中心的范畴。现今诸多大型生成式AI模型，动辄需要数以千计的图形处理器（GPU）及专用加速器，分散于各地协同作业。欲使这些系统高效运转，各运算单元间必须实现海量数据的快速、稳定交换。故而，除却运算效能本身，高带宽、低时延及低能耗的通信技术，已然成为AI演进的核心支撑。香港中文大学（港中大）主导的研究团队日前成功开发出一款新型集成式全光信号处理器（all-optic
AI亲手制造了关于自身的恐慌：数据中心崩盘论竟是模型的幻觉
SemiAnalysis——这家在半导体与 AI 基础设施领域颇具话语权的研究机构——发布了一份报告，核心观点非常明确："2026 年美国半数数据中心取消"这一令市场恐慌的论调，是 AI 自己虚构出来的。这不是夸大其词，更非断章取义。实际情况是，AI 工具大规模抓取了未经证实的新闻稿，再借助模型生成结论，结论又被媒体二次放大，最终演变成一条令整个行业惶恐不安的"事实"。这件事要追溯到 4 月 1 日。彭博社发布了一篇报道，引用了 Sightline Climate 的统计数