AI 耗电惊人，破局之道何在？
给孩子的 AI 常识上期我们算过一笔账：2024 年全球数据中心耗电量达 415 太瓦时，等同英国全年用电；预计 2030 年将翻倍至 945 太瓦时，堪比日本全年总量。ChatGPT 单次回答的能耗竟是 Google 搜索的十倍。AI 是“电老虎”，这点已成共识。但关键问题尚待解答：如此高昂的电费，能否降下来？答案是：各界正在探索，且部分方案已初见成效。路线一最直观的思路——并非增加发电，而是让 AI 更省电。还记得“什么是大模型”文中提到的 DeepSeek 吗？其核心创新在于“混合专家模型”——总参
AI 前沿动态：2026 年 6 月 7 日行业速递
(1) 英伟达于台北 GTC 盛会正式公开 Cosmos3 双版本物理世界大模型，并构建全球生态联盟。6 月 6 日，英伟达在台北 GTC 大会上宣布开源 Cosmos3 全模态物理世界大模型，推出拥有 646 亿参数的 Super 高精度版及 157 亿参数的 Nano 轻量化版，同时发起 Cosmos Coalition 产业联盟，向机器人与自动驾驶厂商免费开放模型权重与仿真数据集，该模型已在物理仿真四大权威榜单中位居榜首。【点评】从产业链视角观察，上游仿真算力需求持续扩张；商业层面，中小机器人企业可
2024中国AI算力市场深度洞察
2024年，中国AI算力领域呈现迅猛增长态势，市场规模攀升至190亿美元，同比增幅接近六成。预计到2025年，这一数字将增至259亿美元。当前市场正从单纯训练向推理驱动转变，预计2026年推理算力占比将突破60%。四大核心力量推动行业前行· 政策层面：“东数西算”工程与“人工智能+”战略持续强化。 · 需求层面：大模型快速迭代，各行业智能化转型步伐加快。 · 投资层面：全球科技巨头纷纷加大算力资本投入，展开激烈角逐。 · 供给层面：国产化替代正从概念验证阶段迈向规模化应用。上游环节：AI芯片国产化进程加速
申菱环境：液冷与出海双引擎助推股价，一季报表露隐忧
来源：新浪财经上市公司研究院 撰文：郝显 2025 年，伴随 AI 算力需求的井喷式爆发，液冷技术已从数据中心建设的“备选方案”升级为“标准配置”，市场版图持续扩张，行业领军企业随之实现了业绩与市值的双重飞跃。 2025 年，申菱环境 (102.990, 5.58, 5.73%) 营收同比攀升 39.55%，归母净利润激增 87.59%。同期，自 2025 年初至 2026 年 5 月末，其股价累计涨幅突破 300%。然而，今年一季度液冷赛道财报普遍降温，申菱环境营收微跌 1.8%，净利润更是大幅缩水 4
算力升级的传导链条与投资机遇
近期在研究液冷技术的过程中，我有一个非常直观的感受，基于算力提升的演进，确实是一个漫长的过程，但同样也会有一个终点，从资本市场来看，这个终点已经隐约可见了。故事起始于那块并行计算的GPU，大模型在训练阶段不需要存储容量，只要速度快就足够。这个阶段所有人的目光都聚焦在算力芯片上，英伟达成为最大受益者。随着算力集群规模不断扩大，如何将更多算力整合起来同时不损失效率，光通信成为破局之道，于是易中天应运而生。进入推理和agent时代，大模型需要大规模的记忆能力，存储架构因此被重新定义，庞大的存储需求成为刚性需求，
AI 硬件大洗牌，物理瓶颈决定胜负
本文系小猫误触键盘生成，依据公开资料整理，不构成任何投资指引。市场充满风险，入市务必谨慎。芯片由单层转为多层，基材由普通升级为特种，散热由风冷转为 45 度温水。这非渐进式改良，而是整个 AI 硬件体系被迫进行的彻底换血。核心动力源于两方面：一是华为“韬定律”将竞争焦点从线宽移至全栈时间常数压缩，二是英伟达 Rubin 架构将工艺与材料推至物理极限。产业链中谁掌握强物理瓶颈，谁便拥有定价话语权。逻辑折叠与 3D 堆叠芯片构造从“单层”变“多层”。逻辑折叠借由垂直堆叠有源层，在同等工艺节点下使晶体管密度提升
AI算力激增散热难题破解
最近，天府永兴实验室携手四川永澈科技有限公司共同建立的“高性能计算集群热管理”联合转化中心正式启用，这标志着实验室在绿色低碳技术成果落地方面取得了重要进展，同时也为天府新区绿色算力相关产业的培育和发展注入了强大动力。借助此次合作契机，四川永澈科技正式扎根天府新区，将持续加大在该区域液冷产业领域的布局力度。科研与产业深度交融加速实验室成果走向规模化应用据悉，此次挂牌成立的联合转化中心专注于构建“成果转化+企业孵化”的产业技术平台，重点攻关芯片热管理核心技术的研发与转化工作。该中心将充分挖掘永兴实验室在新型相
液冷技术驱动AI基础设施变革
#核心观点： 液冷技术已从可选散热方案转变为AI计算能力基础设施的关键组成部分，#我们预测至2030年全球液冷市场容量将超过3500亿元，26-30年复合增长率约40%，其中NV产业链、谷歌主导的ASIC产业链以及国内超节点算力链将形成三重增长动力，坚定看好AI芯片热密度限制下液冷技术的发展前景。#重点推荐：奕东电子、银轮股份、冰轮环境、英维克、申菱环境等。后续主要推动力包括：#Rubin确认26Q3首批交付、Q4产能有望提升：今日GTC台北主题发布会、确认VeraRubin已实现全面量产，26年下半年将
AI算力激增！数据中心液冷杀菌，首选国标工业级UV灯
01行业背景：AI算力普及推动液冷需求，细菌黏泥成机房隐患伴随着人工智能大模型与高密度算力集群的广泛落地，液冷技术已成为高端数据中心的关键散热手段。相较于传统风冷，液冷散热效能更强，更契合高负载运算，但其补液箱、管道及丙二醇冷却液的封闭环境，极易滋生细菌和生物黏泥。长期运行中，黏泥会堵塞管路、降低换热效率，导致机房散热异常、算力波动甚至停机，造成巨大损失。因此，针对数据中心补液箱、管道及冷却液的在线杀菌，已从选配变为AI算力机房必备的运维措施。市面上普通UV杀菌灯多为民用级，防水耐压不足、辐照不均且缺乏国
算力赛道核心标的盘点
本篇梳理AI算力全产业链核心标的（2026年度更新），按"上游→中游→下游"架构呈现，涵盖：核心产品+技术护城河+投资亮点+最新动态，简洁明了、实用高效。一、上游：芯片/存储/封测/设备（高壁垒、高毛利）1）AI芯片（GPU/DCU）• 海光信息(688041) 产品：DCU（深算1/2号）、x86 CPU 壁垒：CUDA兼容、国产x86生态主导地位 看点：大模型训练核心供应商，国内市场份额超50% 催化：深算2号产能释放、AI服务器订单激增• 寒武纪(688256) 产品：思元590/690（训练+推理
品原AI一体机Station：液冷工作站重塑企业桌面生产力
从微软Copilot+PC到英伟达宣告“PC新时代”，计算机产业正经历架构层面的深刻变革。AI PC不再仅仅是传统电脑叠加AI功能，而是推动PC从通用办公终端，进化为能承载本地大模型、AI智能体、多模态应用及智能生产力的新型计算平台。对企业用户来说，AI PC的价值不仅在于提升个人效率，更关键在于能否支持本地化部署、保障数据安全、运行大模型、接入知识库并落地业务场景。特别是在政企办公、科研实验、研发中心等环境，AI能力需在安全可控的本地环境中运行，切实服务于企业实际业务流程。作为深耕行业客户二十余年的科技
AI 服务器垂直供电技术深度解析：散热、电容与模组化趋势
AI 服务器 VPD 电源技术专家研讨会议记录摘要：此次研讨聚焦于 AI 服务器 VPD（垂直供电）电源技术，深入探讨了散热解决方案、MLCC 电容、硅电容应用、电感模组化发展方向、功率器件市场竞争态势以及当前的行业涨价情况。核心洞察：液冷散热是 AI 高功耗 GPU 的必由之路；预埋电容技术各厂商差异微小，硅电容则是应对未来超高功率场景的升级关键；电感模组化已成定局，英伟达预计在 3000W 功耗节点切换至模块方案；功率器件市场格局稳固，英飞凌与 MPS 持续领跑；全行业正经历涨价周期。研讨结论：一、散
智能PDU：AI时代电力管理的核心支柱
人工智能与PDU（电源分配单元）的关联紧密，关键点在于智能PDU凭借卓越的电力调控能力，为AI计算基础设施构建了稳固、高效、可靠的能源基础，堪称AI发展的“电力守护者”。AI模型训练和推理运算依赖大规模GPU集群及服务器集群，这些硬件对供电的稳定性、持续性有着极高标准。智能PDU作为数据中心末端的“电力中枢”，能够将输入电源安全、精确地输送至每一台设备，确保其持续稳定运行，防止因电力异常引发的停机或数据损失，为AI业务连续性奠定基础。一种智能PDU的外观和原理图智能PDU具备实时监测电流、电压、功率等参数
高管为子女教育高位减持，两千亿机器人概念股承压
每经记者|闫峰峰每经编辑|吴永久 头顶A股“具身智能”光环的三花智控(46.340, -2.27, -4.67%)，近期因一份《投资者关系活动记录表》里高管们“为了子女教育及日常开销”的减持理由，陷入舆论漩涡。在股价经历2025年的狂飙后，多名核心高管在高位套现，而今年一季度公司业绩增速明显放缓，这与市场对公司机器人(14.790, -1.09, -6.86%)业务的高期望大相径庭。 在2026年5月26日的业绩说明会上，有投资者询问高管为何减持。面对质疑，公司解释称，董事长减持主要是个人资金需求，资金将
海悟出席EAC数据中心液冷论坛，展示全栈液冷方案破解AI算力散热难题
5月28日至29日，EAC数据中心液冷及AI芯片散热论坛暨展览会在上海盛大召开。会议期间，海悟液冷技术专家彭琰发表了《破解AI算力散热难题的全栈液冷方案》专题演讲，就液冷技术创新与场景化实践展开深度分享，全面呈现了面向未来算力中心建设的系统性解决方案。针对AI算力高速增长所产生的高密度散热、绿色低碳以及快速部署需求，数据中心热管理正面临全新考验。针对此，海悟提出"全栈液冷"方案，即打造从芯片散热到环境排热的端到端热管理闭环系统。该系统涵盖器件层、机柜层、机房层、冷源层及运维层，通过冷板、CDU、液冷管网、