算力竞赛正在掏空你的钱包
昨夜翻阅POLITICO，看到一条新闻标题：AI浪潮正在推动通胀攀升。我愣了几秒，心想这个说法未免有些夸大其词。AI不是号称能提升效率、压缩成本、释放生产力的吗？怎么会反过来成为通胀的帮凶？但仔细琢磨，这件事或许并非空穴来风。先说结论：这场算力军备竞赛，正以一种极其隐蔽的手法，从你的口袋里掏钱。最具讽刺意味的是，绝大多数人至今浑然不觉。回到最基本的物理常识。当你向ChatGPT提问时，背后是成百上千块GPU在夜以继日地运转。这些芯片不喝水不睡觉，但它们耗电，而且消耗量惊人。一座数据中心的用电规模，足以媲美
全国AI数据中心建设蓝图浮现，万亿算力新周期启航
AI商业化不仅局限于模型融资和国际巨头，中国正快速将AI技术融入新基建、新零售和平台治理等关键领域。算力基础设施、电力供应、数据中心、即时零售、本地生活服务、开源模型和监管框架，共同塑造着中国AI商业化的实际进程。国际动态仍值得关注，但更多是作为参照：海外仍在融资和开发agent工具时，中国已将AI深度嵌入更厚重的产业体系。据外媒引述知情人士消息，中国正在制定一项规模约2万亿元、跨度五年的全国AI数据中心网络规划，目标是2028年前实现算力网络互联互通，并要求芯片、服务器和软件等核心技术至少80%来自国内
AI 硬件强势回归！CPO 与光纤双擎发力，十大龙头股浮出水面
AI 硬件板块，再次强势崛起！最为强劲的增长点，依然集中在 CPO 与光纤领域。底层逻辑十分坚实：2027 年光模块的市场需求预期日益清晰；上游关键元器件的缺货状况正逐步缓解。简而言之，CPO 专注于芯片与交换机间的高速连接——旨在降低能耗、提升带宽并压缩 Token 成本；光纤则承担着机柜、数据中心及 AI 集群间的数据传输重任。一个锁定近端连接，一个掌控远端传输，两者相辅相成，不可或缺。以下十家企业，是 CPO 加光纤赛道中业绩高速增长、产业地位稀缺的代表，依一季报增速从低到高排列：10、仕佳光子（+
液冷产业双盛会同日落幕 行业格局深度重塑
6月12日，深圳，液冷产业迎来本周最密集关注。持续三天的第六届深圳国际数据中心液冷技术展览会（CIME 2026）于当日下午3:30在宝安国际会展中心正式结束。与此同时，2026高工AI智算产业峰会在深圳机场凯悦酒店同步举行。两场行业活动同日收场，折射出液冷产业从"展会展示"向"产业对接"的深度转变。CIME 2026展会回顾：本届展会以"AI驱动创新，液冷赋能未来"为主题，与第十六届深圳国际导热散热材料展、深圳国际AI算力产业展三展联动，展览面积达12万平方米，1800+参展商、60场学术报告、预计15
BrandSafway首季利润锐减两成，债券市场遭遇抛售压力
受运营成本攀升及数据中心业务扩张投入加大的双重影响，工业服务领域龙头企业BrandSafway母公司Brand Industrial Services Inc.首季业绩显著承压，导致其企业债券价格出现下挫。据内部人士消息，这家由私募基金公司Clayton, Dubilier & Rice控股的企业，第一财季息税折旧摊销前利润（EBITDA）较上年同期下滑20%至7100万美元。业绩走弱主要受两方面因素制约：企业整体运营支出居高不下，以及为开拓数据中心建设市场而持续投入的资金。盈利表现低迷直接削弱了市场对B
AI 算力狂飙阿尔伯塔，民众担忧水耗与能耗激增
加拿大联邦政府近日推出了全新的国家级人工智能战略。当前，国内高性能大型数据中心建设正掀起热潮，但公众对人工智能技术潜在负面影响的忧虑也在日益加深。长期以来，数据中心在加拿大民众视野中较为隐形，然而这一局面正随行业变革而发生根本性转变。约克大学最新调研显示，加拿大数据中心正迎来跨越式升级，目前规划新建项目的算力规模已达传统数据中心的十倍。此类巨型设施将大量消耗土地、水资源及电力，相关问题已引发社会各界的广泛担忧。在这场行业浪潮中，艾伯塔省凭借丰富的能源储备、高效的审批流程及地方政府的积极支持，成为 AI 数
Sharon AI与英伟达达成六年算力合作协议，股价早盘跌幅达7.1%
澳大利亚AI云服务商Sharon AI Holdings周五宣布，已与英伟达签署一项为期六年的AI基础设施算力合作协议。受此消息提振，该公司股价盘前一度飙升超过20%，但截至发稿转为下跌7.1%。 根据协议，双方将合作在澳大利亚新增72兆瓦的数据中心容量，部署英伟达DSX AI工厂设计方案，并配备多达4万颗Grace Blackwell GB300 GPU，以满足AI初创企业、大型企业及高校科研机构日益增长的算力需求。这一合作采用收益分成与信用支持模式，Sharon AI将销售由英伟达驱动的云服务，英伟达
AI新战局：资本、基建与治理重塑行业格局
——从IPO热潮到G7治理议题，资本力量正重塑人工智能日期：2026-06-12（星期五）过去24小时内，人工智能领域显现出一个值得高度关注的转变：竞争的核心焦点，正由模型性能转向资本实力。OpenAI与Anthropic相继谋求上市，谷歌持续注资，G7启动AI治理研讨，全行业算力投入已迈入“千亿美元纪元”。许多人仍在争论谁的模型更智能。但资本市场已开始思考“谁能笑到最后”。📊 核心信息：💡 我的解读：不少人认为OpenAI的最终目标是AGI（通用人工智能）。但市场现实表明：OpenAI首要任务是成为一家
英伟达牵手澳洲 Sharon AI 共建数据中心，股价冲高回落
近日，芯片巨头英伟达与澳大利亚小型 AI 云服务商 Sharon AI Holdings(SHAZ) 正式签订了一份长达六年的战略协作合约。受此利好刺激，该公司股价在盘前交易中曾飙升逾 20%，然而到了周五早盘，走势发生逆转。截止本文撰写时，Sharon AI 股价下跌 4.98 美元，跌幅达 6.96%，最终报收于 66.53 美元。 依据双方共识，英伟达将协助 Sharon AI 在澳洲本土打造拥有 72 兆瓦算力的新型数据中心。该项目将沿用英伟达 DSX AI 工厂的设计蓝图，并计划安装逾 4 万颗
AI资本开支迈向万亿美元时代
今天这条 AI 动态，我想谈一个不在产品发布会上、但会左右整个行业步伐的问题：AI 投资正迈入万亿美元压力区。MarketWatch 和 Business Insider 均报道了 Goldman Sachs 最新研判。核心结论很明确：市场对 2027 年大型云服务商资本支出的预估或许过于保守。当前华尔街预期约为 9200 亿美元，而 Goldman 更为实际的判断是 1.1 万亿美元，乐观情形下甚至可能触及 1.4 万亿美元。这并非单纯的财经资讯。因为这些资金最终会转化为芯片、服务器、数据中心、电力、网
AI电源龙头麦格米特股价飙升背后：业绩增长为何难追涨幅？
出品：新浪财经上市公司研究院 作者：郝显 2025年，AI算力需求呈现爆发式增长态势，AI服务器能耗呈现指数级攀升，电源从幕后走向前台，俨然成为算力发展的关键瓶颈。 麦格米特(135.240, -4.17, -2.99%)作为AI电源领域代表性企业，依托"英伟达供应商"这一身份获得资本市场高度关注，近一年内股价从约42元攀升至163.63元，累计涨幅接近300%。6月9日，公司发布公告，计划发行H股股票并在香港联合交易所上市。 然而与资本市场的追捧形成反差，业绩释放明显滞后。2025年麦格米特营收增长15
AI 浪潮推高燃机需求 欧企付费抢购产能
西门子能源指出，伴随欧洲在数据中心及电气化工程中对电力资源的争夺日趋白热化，客户现阶段甚至甘愿额外付费，以求在燃气轮机的生产队列中占据一个席位。 “需求旺盛程度已促使欧洲买家愿意缴纳预订金，”首席执行官克里斯蒂安·布鲁赫坦言。该企业与 GE Vernova 及三菱电力共同跻身全球三大燃气轮机制造巨头之列。 一台西门子能源出品的燃气轮机正在汉堡装车，即将启运。 鉴于科技巨头争相为高能耗数据中心筹措发电能力，此类现象早先在美国显现，继而蔓延至欧洲与中东地区。因欧洲数据中心并网面临漫长延误，部分企业转而筹划自建
SpaceX上市：资本押注太空AI数据中心
专题：本周史上最大IPO登场 马斯克SpaceX计划融资750亿 SpaceX定于本周五正式登陆资本市场，投资者情绪高涨。据悉，此次750亿美元的融资规模引发抢筹狂潮，部分机构投资者甚至斥资百亿美元，重仓买入这家马斯克旗下的企业。 从投资视角审视，质疑声此起彼伏：大盘新股上市后常现下跌、公司至今仍处于亏损期，若换作其他科技巨头CEO，这般多变的网络言论足以让市场保持警惕。然而，这些顾虑并未浇灭投资者的热情。科技界投资者已形成共识：无论逻辑如何，永远别去赌埃隆・马斯克会失败。 然而，抛开市场情绪，理性审视S
Claude开发商Anthropic拓展数据中心租赁版图，谷歌承诺财务担保
Anthropic 正推进自主建设服务器算力的战略规划，从长远角度看有望显著削减自身算力开支。 多位知情人士透露，这家 Claude 大模型开发企业近几个月已与多家美国数据中心建设方签订十余份意向书，打算租赁数据中心机房。相关人士称，Anthropic 管理层私下探讨了一项合作方案：谷歌(356.56, 3.24, 0.92%)将为 Anthropic 的租金支付提供财务担保，谷歌还参与联合研发这批机房计划使用的服务器芯片。 目前 Anthropic 主要通过亚马逊(241.51, 3.51, 1.47%
智能时代的能源新思维:算力与电力如何协同,企业怎样将电能转化为新价值
近几年，人工智能正以惊人的速度重塑整个世界。从ChatGPT引发全球大模型热潮，到DeepSeek等本土大模型持续突破，再到人工智能逐渐渗透到制造、金融、医疗等行业，人们见证的是算法能力的飞速提升，而潜藏在表象之下的，却是一场深刻的能源转型。图1因为所有人工智能的运转都依赖算力，算力的根基，实际上就是电力。无论是模型训练、数据处理还是智能推理，每一次运算都需要消耗能源。随着大模型规模持续扩大，数据中心数量不断增长，电力已经从支撑数字经济发展的基础资源，逐渐转变为影响产业竞争力的关键要素。未来，一个日益突出