AI算力需求刺激光纤行业步入景气上升期
【热点导读】>AI算力建设推动光纤行业进入景气上行周期>脑机接口行业正处于迈向商业化落地的关键阶段>全球首台5兆瓦级全碳型锂离子超级电容试验成功>英伟达最新发文详解Rubin全面液冷技术>第41届国际超算大会聚焦AI、量子计算>产能提高三倍，日企Granopt计划扩产光通信材料【主题详情】AI算力建设推动光纤行业进入景气上行周期受算力基建、通信网络升级带动，今年以来，高纯四氯化硅市场需求持续回暖。高纯四氯化硅下游主要应用于光纤预制棒、合成石英玻璃的生产。据了解，受益于全
永贵转债：AI光环虚实几何
本人从事信用分析工作15载，现已退休，愿与各位探讨转债投资之道，彼此切磋，共同进步。文章难免枯燥，初衷乃是记录复盘、自我提升，幸而分享过程中与诸多朋友相互启迪，颇有收获，欢迎交流指正。近期机缘巧合，先后捕捉到祥和转债与永贵转债这两只沾边AI概念的转债。实则入手之际，并未对二者抱有太高期待，未曾想竟双双迎来一波涨幅。这也促使我再度搜寻市场中AI相关的转债标的。上一篇已完整罗列所发现的AI概念债，原文附于此处：收藏！A 股人工智能相关转债名录（附概念划分）细察筛选结果，这些转债大多已远离债底保护，买入无异于博
AI算力狂飙，散热成生死命门
业内早有共识——算力的尽头是能源，能源的尽头是散热。当AI把单机柜功率拉到传统机房的十几倍，热管理已经从不起眼的“配套工程”，变成了决定算力天花板的“AI算力阀门”。就在今年6月，施耐德电气热管理创新实验室在上海浦东正式揭牌，这家法国能源巨头把全球三大核心热管理研发基地之一落在上海，背后藏着整个AI产业最真切的变局。放在十年前，机房散热还是件很“粗放”的事。机架功率普遍只有三五千瓦，机房全天恒温，运维人员夏天甚至能进去蹭空调纳凉。但现在走进AI算力中心，扑面的热浪让人根本待不住，更别提纳凉。中科院计算技术
AI算力散热需求激增，液冷技术成关键，全产业链2026年布局前瞻
液冷领域：76.9亿资本涌入液冷赛道！AI算力散热成硬需求，全产业链2026年投资契机何在？市场动态与行业概览大盘波动中液冷板块全面上涨，行业主力资金净吸纳76.9亿，工业富联独自斩获45.7亿资金领衔。AI高性能芯片发热量猛增，液冷散热效率达传统方式10倍，机构预测未来三年行业将迈入高速增长期，IDC、交换机、储能液冷设施订单同比增长41%，全产业链迎来景气上扬周期。热点事件驱动：液冷工艺革新：新型微通道液冷散热效能为旧方案10倍，领先企业投资3亿扩大液冷生产线，设备试样订单环比猛增36%。行业规范加速
突破算力散热瓶颈：金刚石冷板开启AI服务器商用新篇
近期，英伟达重要ODM伙伴、纬创旗下企业纬颖（Wiwynn）宣布，在6月1日开幕的2026年台北国际电脑展（COMPUTEX 2026）上，将向全球首发专为英伟达下一代Vera Rubin AI平台设计的金刚石复合材质服务器冷板方案。此举标志着，金刚石液冷技术正式走出实验室与试点期，大步跨入AI服务器大规模商业应用的新纪元。业界普遍认为，金刚石复合材料是攻克当前高端算力散热困境的最佳选择，相比传统铜材，它拥有超高导热与轻量化两大关键优势。优质人造金刚石的热导率高达铜的四至五倍，能迅速排散CPU、GPU等高
AI工厂浪潮下：集装箱数据中心如何重塑全球算力版图
当全球焦点汇聚于大模型、GPU与人工智能时，一个更为紧迫的挑战正摆在所有AI企业面前：算力或许可以采购，但算力中心未必能同步落成。过去十年，数据中心常被视为IT基础设施的基石。而如今，伴随AI时代的降临，数据中心正经历根本性变革。它不再仅仅是简单的机房，而是逐步演化为智能生产工厂——AI Factory（人工智能工厂）。在此背景下，一种崭新的数据中心形态正迅速崛起：Container AIDC（集装箱式人工智能数据中心）。它正在重新定义全球算力基础设施的构建逻辑。以往，人们认为制约AI发展的核心瓶颈在于G
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
厄尔尼诺炙烤数据中心：全球 AI 产业迎高温大考
在欧洲中部的易北河床深处，几块刻有铭文的巨石曾于 2018 年及 2022 年因极端高温导致河水干涸而重见天日，其上德语碑文警示道：“若君见我，请君垂泪。” 这是千年来民间对酷热灾害的古老预警。而今，当温饱不再是首要难题，人们惊觉 2026 年的烈日，正猛烈蒸发着人类新掘出的“硅基河流”。 依据国际能源署（IEA）的统计与推测，2023 年至 2025 年间，AI 数据中心耗电量占全球总发电量的比例稳定在 1.8% 上下。然而踏入 2026 年，这一比例将骤然攀升至 3.7% 到 4%。 业界普遍认为该预
Arista发布7060XE7系列1.6T平台，助力AI基础设施升级
Arista Networks近日宣布推出7060XE7系列产品，这是一套全新的1.6T网络平台，专为机架级AI基础设施而设计。随着AI工作负载从数千个XPU扩展到数十万个，网络已从独立层演变为紧密集成的AI超级系统的关键背板。 7060XE7系列标志着Arista从提供高性能交换机向提供全面机架级系统的转变。该系列平台满足了AI时代对极高密度、功率和热效率的要求，支持客户构建针对风冷、液冷和混合冷却环境优化的扩展型AI网络，最大化每千瓦功率的计算密度。 该平台利用最新的SerDes技术，提供每秒100太
液冷赛道爆发：依米康如何乘风而上？
2025年，随着AI算力需求的激增，液冷技术从数据中心建设的“可选项”转变为“必选项”，市场前景持续扩大，液冷行业领先企业也迎来业绩与股价的同步上扬。成功转型的依米康（2025年）借助风冷、液冷及风液混合等业务实现扭亏为盈，此前公司已连续三年亏损。2026年第一季度继续保持两位数增长。在AI浪潮推动下，依米康的高增长背后有哪些驱动力？是否具备持续性？液冷热潮中的依米康 三大因素推动增长依米康业绩激增主要得益于AI算力爆发、政策推动及三大产品线的逐步放量。从行业角度看，进入大模型时代后，高性能GPU单芯片功
深化算电协同，破解数据中心能耗难题
数据中心作为集成了计算机场地、各类基础设施、软硬件系统、数据资源、专业人员及管理制度的实体，是承载人工智能、云计算、物联网及区块链等前沿信息技术的关键底座。伴随我国数字经济的迅猛崛起，数据中心等数字基建设施的能源消耗问题日益成为关注焦点。 业内专家指出，促进数据中心等数字基础设施的节能降碳，对于推动数字经济高质量发展及达成“双碳”愿景具有深远的现实意义。若缺乏强有力的节能降碳举措，算力的迅猛扩张将逐渐触及能源供应的上限，进而反制数字经济的拓展空间。 数据中心的能耗挑战已成为数字经济发展中无法回避的痛点。统
算力芯片进入2300W时代，散热系统成最关键瓶颈
算力芯片进入2300W时代，散热系统成最关键瓶颈一粒芝麻大小的芯片，发热量几乎赶上一台电热水壶——这不是夸张描述，而是英伟达下一代Rubin GPU的实际功耗水平。2300W，相比上一代Blackwell的1200W几乎翻番，相当于一台空调全速运转的能耗。更值得关注的是，芯片的发热强度正以远超散热技术更新的速度攀升。2019年一款旗舰GPU的热流密度约为50W/cm²，现已突破150W/cm²，而Rubin时代将超过200W/cm²。传统风冷已经触及天花板，高导热纯铜散热片也接近极限。那么，究竟谁能解决A
散热革新推动AI算力基础设施升级
AI算力下半场的核心在于散热能力，而3D打印微通道冷板正成为关键突破点。在全球AI算力快速扩张、芯片功耗不断攀升的背景下，算力“热悬崖”问题日益突出，传统散热方案已无法满足超高密度算力设备的需求。因此，具备卓越散热性能的3D打印微通道冷板（MLCP）已从高端定制配件转变为智算中心的标准基建，成为支撑高端AI算力稳定运行的关键，并催生了千亿级散热新市场。 一、行业变革：算力功耗激增，散热技术亟需全面升级 （一）传统散热方案已不适用于高端算力场景 随着大模型训练和超算集群的规模化部署，AI算力设备的功耗呈指数
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