算力需求引爆电子产业利润：建筑企业如何精准捕捉扩产红利
2026年上半年，AI算力从资本市场概念，转化为电子产业链实实在在的盈利。截至7月18日，深市已有900家公司发布半年报预告。以净利润区间均值估算，总计净利润约2307亿元，同比增长147%。其中，电子板块表现最为亮眼：已公布预告的相关企业净利润合计约585亿元，同比增长176%，预盈企业占比达75%。但对建筑行业而言，关键并非电子板块涨幅几何，而是这些盈利最终能否转变为新建厂房、产线、数据中心和产业园区订单。答案是：会，但不会均匀分配给所有企业，也不会均匀分配给所有建筑类型。AI扩产真正驱动的，是少数高
国产算力崛起！Kimi引爆六大AI龙头
国产算力全面爆发！7月16日，月之暗面发布Kimi K3，在匿名盲测中以1679分超越Claude Fable 5与GPT-5.6 Sol，斩获7个前端细分赛道中的6项第一，全球开源模型首次在前端编程领域击败顶级闭源模型。7月中旬，七部委联合印发《2026—2028算力基础设施行动方案》：自9月起，国资与财政出资新建智算中心，国产算力硬件采购比例不得低于75%，未达标不予审批；采购国产设备最高可获30%专项国债补贴。2026年全国算力基建直接投资将突破4000亿元，‘十五五’期间全产业链总投资达6万亿元；
国产AI迎来实质拐点：从概念到落地
AI大会重磅来袭国产AI产业链AI迎来新一轮拐点？YOUR LOGO智慧课堂很多人都在问：AI是不是又要起行情了？这一轮到底是短期题材反弹，还是真正的产业级拐点？（一）国产算力底座彻底突围：过去压制国产AI估值、限制产业发展的最大瓶颈，从来不是模型算法，而是高端算力的外部依赖。此前国内大模型训练、高端推理、智算集群搭建，高度依赖海外高端芯片。不仅采购成本高、供货不稳定，更存在极强的供应链安全隐患。也正因如此，过去几年国产AI一直处于“有模型、无底座、难落地”的尴尬状态，资本市场始终不敢给高估值。但2026
每日一咖 | CCSA赵慧玲：AI驱动下信息网络技术行业标准动态解读
CCSA赵慧玲：聚焦AI时代信息网络技术行业标准热点与最新进展CCSA TC3主席Q：为何AI网络的标准化工作如此关键？AI大模型从训练阶段迈向推理落地，网络的容错空间从够用即可收窄为零容忍——不同厂商的GPU、交换机、网卡必须无缝配合，标准正是打通壁垒的关键所在。近两年，全球主要运营商、云服务商、设备厂商纷纷加大对AI网络标准领域的布局力度，国际标准组织也密集成立相关工作组。这并非单一企业的事，而是整个产业链在铺路：主动投入标准制定，共同推动下一代AI基础设施高速发展。📌 演讲主题聚焦AI信息网络技术行
AI算力集中催生液冷基建新机遇
近期海外科技社区HackerNews热议AI数据中心扩张加速算力资源向巨头集中的趋势。目前顶尖科技企业凭借资本与供应链优势，已掌控全球超七成高性能GPU资源，新建智能计算中心算力普遍突破百P FLOPS，每部署一个百P级AI中心，即可带动相关资产增值超十亿元，中小厂商因资源门槛难以入局。这一趋势的核心驱动源于AI大模型快速迭代对高密度算力的持续攀升，全球先进GPU封装产能长期紧张，核心产能优先向头部企业倾斜。同时，智算中心对绿色节能要求显著提高，PUE必须低于1.15，仅具备液冷技术能力的企业方可获取能耗
AI“上海时刻”到来，普通人身边的变革
公众号调整了推送规则，不再按时间线排列，设为星标⭐，就能第一时间获取最新精彩内容，不错过任何推送。你有没有留意到，最近在上海，“AI”这个词出现的频率就像梅雨季节的雨水一样密集？地铁上刷到的新闻、公司群里转发的链接、饭桌上突然冒出的“模型”“算力”“智能体”，甚至连小区业主群，都有人在问：“临港那边又招人了？”以前我们聊“风口”，多半是投资圈的热闹；现在不一样了，AI这股风，已经刮到了普通人的通勤路、工作台和生活细节里。说得更直白一点：全球人工智能，正在迈入“上海时刻”。别被“全球”“时刻”这种大词唬住。
AI驱动下企业算力瓶颈全面显现
近期虎嗅刊发行业最新观点提到，AI时代企业数字化转型持续深入，原有业务系统、数据流程在AI多维度深度校验下，暴露出明显的算力承载不足问题，所有传统系统都无法支撑无限深度的内容审查、数据核验需求。不少企业尝试对现有系统的全量数据开展AI审查核验，单轮全量审查的推理算力需求，较常规业务提升8到12倍，部分中大型企业单月审查推理算力消耗甚至超过此前全年的AI算力总量。此前企业部署的AI应用大多停留在轻量化场景，仅对小批量数据做抽样审查，算力需求仅为单点需求，并未要求全流程全量算力支撑。随着大模型落地逐步深入，企
iCONEC展会回顾 | AI+ 2026 数字金融创新发展大会
会议概要：7月9日至10日，“AI+ 2026 数字金融创新发展大会”于上海圆满落幕。大会汇集了来自银行、保险、证券、基金等金融机构的信息科技部、金融科技部、IT运维部、软件开发部、网络安全部、数字金融部、数据管理部等相关部门负责人，深入交流AI时代金融机构数字化转型的最新技术创新与发展趋势，挖掘市场优质合作伙伴。01品牌殊荣本届大会颁奖环节中，iCONEC 凭借在金融行业的深厚积累与技术创新实力，荣获 2026 数字金融创新机构奖项。02专家分享大会期间，iCONEC技术专家高有明带来《高速光互联筑基金
AI驱动储能爆发：2030年AIDC电池需求或达267GWh
导语丨mybattery乐观情境下，EVTank预测，到2030年数据中心用电占比将升至6%，推动AIDC专用储能电池（BESS）新增需求攀升至267.0GWh，累计存量达607.0GWh。近日，EVTank联合伊维经济研究院与中国电池产业研究院发布《中国AIDC储能电池行业发展白皮书（2026年）》。白皮书指出，2025年AI全球热潮推动大模型参数指数级扩张，智算中心（AIDC）快速扩张，单机柜功耗从数千瓦跃升至数十甚至上百千瓦，配储已成为保障供电稳定、通过绿电认证、缩短交付周期的关键设施，带动BESS
AI算力激增，光纤量价齐升，多家厂商启动扩产
近期，随着生成式AI技术快速演进，全球AI算力需求急剧攀升，带动光通信上游光纤产品出现需求和价格同步上涨的局面。据行业机构统计，二季度国内主流光纤厂商出货量同比增长超过30%，主流产品报价涨幅接近10%，多家头部光纤企业已陆续启动产能扩充计划，总规划扩产规模超过千万芯公里。本轮光纤扩产的主要驱动力，来自全球智算中心建设浪潮下的算力互连需求升级。当前大模型训练需要数千颗GPU组成集群，推理端也需要大规模分布式算力部署，无论是智算中心内部的机架互连，还是跨数据中心的算力网络调度，高速光纤需求量较传统数据中心提
AI算力DeepSeek核心路线剖析！41.7亿资金单日逆流涌入！本土大模型加速部署，12家算力龙头谁能尽享AI基建红利？
首篇：AI算力DeepSeek核心路线深度剖析41.7亿资金单日逆流涌入！本土大模型加速部署，12家算力龙头谁能尽享AI基建红利？张庭大白话开场：各位朋友欢迎来到北京时间会客厅！AI领域出现分化走势，海外芯片板块下滑，资金逆势集中投向国产DeepSeek大模型算力生态链，开放计算大会推出基建新策略，多家金融机构布局AI算力金融支持，国产算力独立可控逻辑持续增强，今日精选12家主力资金大幅增持标的，剖析芯片、服务器、通信、配套电源全链条。12家DeepSeek算力龙头逐一剖析海光信息深度剖析：国产高端算力C
算力需求爆发：AI服务器产业链核心标的梳理
浪潮信息：预计上半年净利润26亿元-31亿元 同比增长226%-288%，据此计算，Q2净利润预计环比增长229%-312%。昨日盘中，有券商观点认为：本轮算力链的变化，不只是订单增加，更重要的是价值量提升。AI训练和推理需求加速释放后，服务器形态从单机设备走向整柜交付、超节点、高速互联和液冷配套，对电源、散热、网络、系统集成能力提出更高要求。也就是说，服务器环节正在从传统硬件交付，升级为高复杂度算力系统集成，龙头公司的收入规模和盈利质量都有望同步改善。相关个股一、整机（国产超节点+英伟达HGX双线，13
长江计算斩获邮储银行AI算力大单
近日，中国邮政储蓄银行公布2026年AI算力集群采购项目中标候选人名单，长江计算以首位份额成功中标。作为六大国有银行之一，邮储银行推进AI算力国产化部署，具有显著的行业示范作用，此次中标充分印证了长江计算产品技术成熟度与市场竞争力获得权威认可。本次中标的长江计算G940K V2是一款专为大规模AI场景打造的旗舰超节点服务器，专为高密度、高带宽、低时延智算中心设计。该服务器采用高密度机架架构，搭载鲲鹏处理器与昇腾NPU双核心引擎，算力可支撑千亿级参数大模型全量运行，具备高算力密度、强扩展性、高能效比与卓越稳
AI算力基建新纪元：浪潮信息邀您共赴OCTS 2026
7月9日，2026年开放计算技术大会（OCTS 2026）将在北京召开。本次大会由OCP开放计算社区与中国电子工业标准化技术协会开放计算标准工作委员会联合主办。作为中国开放计算领域规模最大、影响力最强的年度盛会，该大会已成功举办七届。本届大会将进一步贯通全球开放组织、顶尖AI创新企业与中国IT供应链全链条，聚焦AI基建新方向，共探产业创新路径。大会汇聚OCP、OCTC、SPEC、CXL联盟、UCle联盟、固件产业技术创新联盟等国际开放组织，以及浪潮信息、阿里云、字节跳动、三星、百度、立讯技术、庆虹电子、晶
从Anthropic解禁透视美国AI监管的困境
全球大模型行业升级提速，AI训练和推理的计算需求不断攀升，美国的AI监管政策正在深刻重塑全球计算产业布局。此次Anthropic放宽限制，揭示了美国AI监管的内在冲突：一方面为保住技术优势而约束高端AI算力外流，另一方面本土领先大模型企业的成长迫切需要释放算力资源以推动发展。从计算产业视角来看，解禁后顶尖大模型的更新速度将提升，训练环节需更多顶级GPU支持万亿级参数大模型的预训练，推理环节随着用户群体扩大也会带来持续增长的算力消耗，监管的困境本质上表明AI产业演进对计算基础设施的依存度已大幅超越预估，全球