华策影视斥资33亿购服务器，布局云算力服务新赛道
国内知名的“电视剧第一股”华策影视(9.630, 0.89, 10.18%)计划投入不超过33亿元人民币用于购置服务器，旨在为客户提供云计算能力服务。 在5月6日晚间，浙江华策影视股份有限公司（简称“华策影视”，股票代码：300133.SZ）发布公告称，公司及其下属子公司基于业务发展需要，将从多家供应商处采购服务器，并签订相应的采购合同，预计总采购金额将达到33亿元人民币。此次采购服务器的主要目的是为了向客户提供云端的计算能力服务。根据相关规定，此项交易不属于重大资产重重组，也非关联交易。本次交易的资金将
华策影视拟斥资33亿加码算力基础设施
在算力业务于2025年实现“营收1.26亿元、同比增长602.65%”的亮眼表现后，华策影视(9.630, 0.89, 10.18%)正进一步加大对算力领域的投入。华策影视于5月6日晚间发布公告，计划向多家供应商采购服务器，合同总金额预计将达到33亿元人民币，主要用于向客户提供云算力服务。作为享有“电视剧第一股”之称的企业，华策影视在传统核心业务面临持续调整的背景下，正积极寻求向科技领域拓展以实现突破。2025年，其算力板块的毛利率达到了36.02%，远高于影视内容业务的整体水平；进入2026年第一季度，
AI电源出货暴增 中国MCU罕见缺货提价
界面新闻记者 | 陆柯言 界面新闻编辑 | 林腾 伴随算力芯片带来的用电需求快速抬升，AI电源正成为继GPU之后又一轮大规模采购的重点器件。而在AI电源内部，承担核心控制功能的MCU芯片也随即走热。 5月6日，界面新闻《硬科技头条》记者从国内MCU产业链了解到，当前不少海外AI电源与光通信企业正启动新一轮大批量采购国产MCU芯片，意在跟上高速扩张下的算力与AI电源需求。 AI电源需要应对GPU/NPU在瞬时大电流、宽动态负载以及高功率密度等场景下的复杂要求；而MCU作为AI电源的核心控制中心，负责支撑AI
AMD乐观指引：AI数据中心需求持续升温
作为全球第二大计算机处理器制造商，AMD(355.26, 13.72, 4.02%)向外界给出对当前季度的积极预期，显示公司正在从人工智能投资的热潮中获得回报。 公司在周二发布的公告中指出，预计第二季度销售额为112亿美元，区间上下浮动3亿美元。根据彭博汇总数据，分析师的平均预测值为105亿美元。 AMD股价在盘后交易阶段曾一度上涨7.1%。此前该股在纽约市场收盘报355.26美元，今年以来累计上涨66%。 这一展望反映出AMD正拿下人工智能计算领域最大支出方的订单。尽管英伟达仍是AI处理器的主要供应商，
AI热潮下 内存降价恐难实现
「还盼内存降价？」美光CEO桑杰·梅赫罗特拉这次表态相当直接，短期内，存储市场想回归平价时代，恐怕不现实。据公开信息，梅赫罗特拉近期在接受媒体采访时指出，AI需求尚处于起步阶段，但已经开始改变DRAM和NAND闪存的供需格局。以往人们看待存储产品，关注的是手机、PC、服务器的更新周期。如今情况已不同，AI助手、推理服务、Token数量激增，对内存容量、速度、带宽的要求都水涨船高。存储已不再是电脑中的普通组件，它正逐渐演变为AI系统的关键资源。这番言论看似强硬，但市场已按照这一趋势运行。问题恰恰在于，需求增
英特尔有望借芯片东风腾飞 केवळWedbush看好
Wedbush发布的一份研究报告指出，随着传统服务器计算活动的逐步升温，英特尔（Intel）有望成为半导体市场需求动态变化下的重要获益者。Wedbush援引近期在台湾地区进行的供应链沟通，显示出标准化计算基础设施的订单呈现增长态势。据称，数据中心制造商广达（Quanta）已观察到与Alphabet云服务支出相关的业务活动有所提升。分析师认为，这种需求格局的变化可能为英特尔带来优势，因为企业及超大规模客户正积极寻求增加处理器产能。Wedbush同时指出，在当前的市场条件下，英特尔的处境可能优于AMD（Adv
AI算力基石：DrMOS与CXL技术革新
AI算力两大核心：DrMOS与CXL， AI服务器、高端显卡爆发，背后有两个关键技术：DrMOS管供电、CXL管数据互联，都是算力升级的刚需。 一、DrMOS：AI芯片的“高性能电源管家” DrMOS是驱动IC+上下桥MOSFET三合一的集成电源芯片，专门给CPU、GPU、AI芯片供电。 - 通俗理解：AI芯片是“超级发动机”，DrMOS就是高效、大电流、低发热的燃油泵，把电压精准、稳定地送给芯片，让算力满负荷运转。 - 核心优势：效率从传统分立方案70%-80%提升到90%-95%，体积缩小75%，发热
AI浪潮推高NOR闪存需求，供应告急成新焦点
继DRAM和NAND闪存之后，又一存储领域面临供应紧缺，而人工智能（AI）的崛起正成为NOR闪存供应紧张的关键因素。AI服务器对NOR闪存的需求呈现爆炸式增长：过去每个服务器机架仅需约3到5颗NOR闪存，如今已激增至30余颗。据中国台湾《商业时报》消息，在英伟达GB200 NVL72系统中，每个机架的NOR闪存成本已突破600美元，并预计在两年内可能攀升至900美元。这种需求的爆发式增长，使得嵌入式应用与AI服务器之间对NOR闪存产能的争夺日趋白热化。NOR闪存以其在严苛的原地执行（XIP）应用中提供的高
AI硬件成本飙升：覆铜板涨幅超20%，存储巨头利润激增
AI服务器需求激增正重塑上游硬件产业链的定价体系。7天内，台耀、台光电、联茂三大覆铜板（CCL）厂商接连上调价格，AI服务器核心硬件成本压力持续向中下游传导——这已成为近期财经自媒体讨论度最高的产业链话题，累计阅读量超2.3亿次。作为AI服务器PCB（印制电路板）的关键基材，覆铜板占据了单台AI服务器硬件成本的8%-12%。以英伟达DGX H100服务器为例：单台需使用12层高阶覆铜板约8平方米，涨价前成本约1.2万元，涨价后增至1.68万元，单台服务器硬件成本上升4.8%。 国内服务器厂商浪潮信息、新华
AI推理与Agent时代产业链龙头全景梳理
AI推理与Agent时代产业链龙头全景梳理紧扣文章核心脉络，融合AI产业链底层逻辑、市场潜在机会、需求演变及供给刚性约束四大视角，锁定AI产业由训练向推理及多智能体主导的范式转移主线，梳理出产业链领先企业的三大梯队，深入挖掘在服务器底层架构重塑阶段，CPU、内存接口、整机系统等关键环节所蕴含的业绩爆发力及估值修复契机。一、底层核心逻辑四大维度的深度剖析1. AI产业链底层逻辑AI行业正处于底层范式转换期：从训练期的单一GPU驱动，演进至推理与多智能体时期的CPU与GPU并驾齐驱，服务器底座的价值权重正经历
2026年全球AI基建投资将超7000亿美元，国产算力产业链迎来机遇
供需矛盾激化迫使科技巨头高价竞购芯片与服务器等核心资源，持续抬升资本开支水平。这场资本竞赛本质上是一场算力资源的激烈争夺。相比之下，国内投资步伐更为稳健，虽受美国制裁限制难以获取尖端算力芯片，但依托华为及其深度合作伙伴DeepSeek，仍具备发展动能。市场普遍认为A股半导体设备、材料、光模块等板块估值已处高位，尽管相较底部涨幅可观，但面对海外巨头真金白银的巨额投入，当前价位似乎又具备合理性。国内AI算力产业链全景图：AI芯片设计环节：华为海思(昇腾)、燧原科技、寒武纪、平头哥、百度昆仑芯、中昊芯英、鲲云科
人工智能软件与云服务关键公司解析
品高股份：作为一家AI算力和云计算服务提供商，该公司与国内顶尖的AI企业建立了紧密的合作关系，主营AI模型训练平台及算力租赁业务，有望充分受益于AI大模型训练需求的激增。润建股份：在算力网络建设领域处于领先地位，积极布局AI数据中心和边缘计算，将从“东数西算”工程以及AI算力基础设施的建设浪潮中获益。盛视科技：专注于AI与安防解决方案的提供，其人脸识别和智能通关系统在国内处于领先水平，随着AI技术在公共安全领域的应用拓展，公司将迎来发展机遇。利通电子：在新兴的液冷服务器和算力租赁市场崭露头角，并积极投身于
国产AI算力链景气上行
一、核心：两大趋势锁定主线，行业景气度持续抬升1. 国产AI芯片加速崛起：国内AI芯片市场份额持续扩大，本土供应链关键环节的竞争力不断增强，国产替代进程稳步推进；2. 超节点放量可期：国产超节点相关技术已基本成熟，正迈向批量交付阶段，或将成为驱动行业演进的关键主轴。二、四大核心逻辑：支撑算力链长期走强逻辑1：AI需求全面释放，算力消耗与商业化同步突破AI需求的加速增长，是算力链保持向好的根本动力，主要体现在以下三方面：✅ Token消耗显著上扬：豆包大模型日均Token用量突破120万亿，短短3个月实现翻
国产AI迎新篇：算力拐点已至
DeepSeek V4的正式发布，是预示着短期利好出尽，还是将引爆国产AI算力新一轮的强劲增长？许多人内心忐忑：追涨，担心高开低走被套牢；不追，又怕错过行情，事后追悔莫及。今天，我将直接阐述核心逻辑，明确指出本轮行情的主要受益方向，聚焦于四大主线。首先，核心AI算力芯片。芯片作为AI产业的基石，是硬核资产的代表。特别是那些能够深度适配并原生兼容国产大模型的算力芯片，将摆脱纯粹的概念炒作，全面进入商业化落地阶段，成为本轮产业升级最直接的受益者。其次，国产服务器整机。高端芯片的价值实现离不开服务器的支撑。那些
芯片初创瞄准AI内存瓶颈突破路径
超大规模的人工智能模型让服务器负荷剧增，高端芯片也更容易出现闲置。谷歌以及元宇宙领域（Meta）的多位资深从业者表示，他们已经摸索出可行的破解思路。 内容摘要 Majestic Labs AI 打造了新一代服务器系统“普罗米修斯”，核心目标是在运行超大 AI 模型时，打破由内存容量与带宽带来的性能瓶颈。 由谷歌（Alphabet 旗下）与 Meta 过往关键高管组成的团队，研发了一套新的服务器架构，意在应对当前 AI 模型规模持续膨胀、技术复杂度不断上升所带来的部署与运行难题。 Majestic Labs