AI 背后的隐形心脏：取向硅钢困局
一、你是否误以为电力从电厂直达用户，仅需一根铜线？ 近期焦点虽在 AI 数据中心、英伟达显卡及电网升级，但你是否思考过：电力产出后，如何抵达显卡？ 答案在于变压器。 所有大型电力变压器的核心铁芯，必须采用一种名为 GOES（取向硅钢）的特种钢材。 可将其视为变压器的“心脏肌肉”——缺失它，电力无法输送，犹如人体无心肌，血液无法泵至末端。 那么难点何在？ 普通钢材随处可见，钢厂皆能轧制。然而 GOES 截然不同，其晶粒需如梳头般单向排列，此即“高斯织构”。还需经历镜面退火、激光刻痕等工序，工艺之繁复，连资深
中信建投：科技趋势未变，复苏行情启动
文|夏凡捷何盛 自5月起，得益于全球科技巨头资本开支增加及业绩表现超出预期，科技板块加速上扬，产业趋势已获市场广泛认同。然而，近期受三重因素干扰出现回调：TMT交易热度过高，成交额占比突破40%高位；高利率与高油价加剧宏观不确定性；英伟达H200对华销售窗口引发对国产算力的担忧。整体而言，科技中期行情并未改变，中报业绩验证才是关键。历史经验表明，TMT成交额占比超过40%后往往波动加大，但整体仍维持震荡上行。H200事件负面影响有限，反而利好光模块等北美供应链，并短期缓解国内算力缺口，国产算力在调整后有望
AI未来之争：中美路线大不同
19世纪30年代，迈克尔·法拉第刚发明电磁感应时，一位来访的政客问他这东西有什么用。法拉第回答：“先生，我不知道它有什么用。但有一件事我完全确定——总有一天你们会对它征税。”将近两百年后，同样的问题落在了AI头上。2026年5月，德克萨斯亿万富翁约翰·阿诺德在X平台上写道：“限制AI反制的唯一方法，是开始将税基从劳动力转移到算力上。”同月，前总统候选人杨安泽在《华尔街日报》更加直白：“如果你看看最大的AI公司在缴纳多少税，这些数字与AI即将吸走的价值完全不成比例。”“算力税”这个概念，半年前在美国还只在极
AI日报 | arXiv出手整治AI灌水论文乱象 (1/20篇) · 5月16日
2026年05月16日星期六 · 20 篇精选● TechCrunch● The Verge● Ars Technica● MIT Tech Review# 1The Verge6h 前 🤖 AI著名学术预印本平台arXiv正在采取新举措，努力减少充斥"AI垃圾"的学术论文数量。最新规定明确，如果论文出现"无可辩驳的证据表明作者未对LLM生成的内容进行核查"，比如存在虚假引用或类似"作为AI，我无法……"的"元评论"，该论文将被拒稿，惯犯者可能面临封禁。arXiv要求所有共同作者必须手动确认最终提交版本。
推动AI技术深度落地 助力电力系统转型升级
近日，国网信通产业集团召开会议传达学习全国两会精神，部署“十五五”高质量发展重点工作，强调要深入推进人工智能技术应用，支撑新型电力系统构建，助力集团成为能源数字化领域的领军企业，全面提升核心功能和竞争优势。集团各部门积极落实会议要求，紧扣人工智能与电网业务融合发展这一核心方向，加速推进“三网”协同一体化建设，加强人工智能核心技术攻关与基础能力建设，深化人工智能全场景应用，做实做强国家级人工智能创新平台，全力打造能源行业人工智能创新高地和产业生态核心。5月14日，信产研发中心人工智能业务中心团队顺利完成“企
AI驱动能源变革：机遇与挑战并存
3月中旬于美国休斯顿举办的第43届剑桥能源周上，人工智能再次成为热议焦点。与会专家指出，AI的崛起正推动数据中心建设热潮，进而拉动全球能源需求持续攀升。同时，AI在能源领域的应用扩展也深刻影响着该行业，在AI时代，能源行业的发展既充满机遇也面临挑战。AI的终极追求是算力，而算力的极限在于能源：AI时代能源需求将大幅攀升。从能源视角审视，AI技术的飞跃带动了能源消耗的激增。AI本质是将电力转化为算力，当前生成式AI的训练与推理均需消耗海量电力。例如，GPT-4等万亿参数模型，单次训练耗电相当于3000户家庭
电力成为AI竞争关键瓶颈，重塑算力格局
如今，华尔街的投资者谈论人工智能时，不再纠结于“模型参数”或“GPU供应”，而是更多地关注“电网能否承受”。过去两年，生成式AI将计算任务从“偶尔发生的繁重任务”转变为“全天候高频调用”，而电力恰恰是此类新型负荷最严格的约束条件。因此，一个新的判断正在浮现——如果说数据、算法和算力构成了AI的前三个要素，那么今天的第四个要素是电力。更进一步说，电力不再仅仅是损益表上的成本项，而是决定AI扩张速度、空间分布甚至巨头生死的物理上限。美国正用现实给全球上一堂昂贵的物理课。北美最大的电网运营商PJM正被数据中心的
余承东披露鸿蒙智行业务版图：门店近2000家覆盖九成城市
新浪科技讯 5月15日下午消息，在今日举行的智界V9新品发布会上，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端BG董事长余承东出席并发表演讲。 他指出，鸿蒙智行始终秉持用户至上理念，致力于提供贯穿全生命周期的高品质服务体验。截至目前，鸿蒙智行销售网点已达1951个，售后服务站点957个，城市覆盖率高达90%，充电设施网络充电枪数量突破180万+。 此外，截至2026年5月15日，智界R7、智界S7两款车型累计交付量已超过16万辆。 责任编辑：杨赐
AI 基建狂潮致美最大电网电价暴涨 76%
受数据中心电力需求急剧攀升的驱动，美国规模最大的电网在今年第一季度录得了 76% 的电价涨幅，这使得电网运营方在缓解居民用电成本压力方面面临更严峻的挑战。据电网独立市场监测机构发布的分析报告显示，由宾州 - 新泽西 - 马里兰互联电网公司（PJM）运营、横跨美国 13 个州的电网系统，今年首季的平均批发电价已达每兆瓦时 136.53 美元；相比之下，2025 年同期的均价仅为每兆瓦时 77.78 美元。这一状况再次表明，人工智能数据中心能耗的爆发式增长正推高电费持续上行。AI 数据中心巨大的能耗需求，给美
AI算力抢电：万亿蓝海开启，谁在闷声发财？
5月13日，A股电力板块突然集体爆发。华电辽能6天5涨停，大唐发电斩获6连板，韶能股份与晋控电力亦同步封板。不明就里的还以为盛夏提前降临，全民都在疯狂开空调。但真正引爆这轮涨停潮的，实则是国家能源局、发改委、工信部及国家数据局四部门联合发布的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。该文件将一个万亿级的新赛道推至台前：“算电协同”。简而言之，此前AI军备竞赛中，各方皆红着眼争夺芯片与算力。如今猛然醒悟：算力的尽头，实则是电力。谁能确保数据中心获取廉价、稳定且环保的电力，谁便是这场AI淘金浪潮中最稳健的
泰韩购得DOF电缆船，加码海上风电版图
韩国泰韩电缆与解决方案公司近期宣布，已成功从挪威DOF集团手中购入第二艘电缆铺设船，旨在应对全球电网互联基础设施需求的不断攀升，进一步巩固其在海上风电及海底电力电缆安装领域的竞争优势。 双船队架构确立 本次购入的船只为万吨级“Skandi Connector”号，建造于2016年，配备DP2动力定位系统，单次可装载约7000吨海底电缆。该船由荷兰达门船厂设计，此前已在全球27个项目中累计完成约1300公里电缆铺设。预计该船将于2026年8月交付韩国，并随即正式投入运营。 Skandi Connector将
算力新范式：英伟达携手电网打造变电站旁微型集群
点击蓝字 关注我们SUBSCRIBEto USStuart Bradford作者：Emily Waltz, Dina Genkina随着数据中心能耗激增，人工智能产业被迫在电力获取途径上寻求突破。其中一种创新方案是：在公用变电站邻近区域部署微型数据中心，并实施协同调度，依据电力盈余状况动态迁移计算负载。这正是英伟达及其合作伙伴计划于年内晚些时候启动试点项目所遵循的理念。他们拟在美国五家公用电力公司的管辖范围内，构建约25座此类小型数据中心，单座规模介于5至20兆瓦之间。一旦某座变电站负荷过载或遭遇停电，计
AI 爆发背后的电力危机
【核心摘要】▸美国最大电网运营商PJM互联公司首次遭遇电力采购不足，缺口高达6,600兆瓦，其中94%的增量需求源自人工智能数据中心。▸AI 浪潮受困于滞后于需求的基础设施：大型电力变压器交付需两年半，燃气轮机订单已排至2020年代末期。▸供应链管理铁律再次验证：面对长交期与不确定需求，关键决策须提前数年布局——涵盖产能扩张与供应商深度绑定。▸垂直整合成为破局关键：GE Vernova斥资53亿美元全资收购变压器商Prolec GE，牢牢掌控核心瓶颈环节。▸AI 的「炒作周期」（按月计）与「硬件周期」（按
算电协同：AI时代的新基础设施命脉
算电协同：AI时代的新基础设施命脉——六大投资主线与20个核心标的深度解析 开篇——算力与电力的深度融合 2025年，中国数据中心全年用电量达到1933亿度。2026年前两个月，这一数字同比飙升46.2%。如果这个增速维持，到2027年底，数据中心用电量将超过四川省全省的年用电量。这不是危言听从，而是正在发生的现实。当OpenAI训练GPT-5消耗的电力足以供一座中型城市运转一整年，当字节跳动在内蒙古的智算中心单园区功耗逼近吉瓦（GW）级别，一个被长期忽视的瓶颈浮出水面——算力的尽头是电力。2026年政府
AI能耗五年翻五倍，30家算电协同龙头股全景揭秘
5月13日，算电协同概念全面爆发，协鑫能科、科士达、中恒电气、城地香江、同力科技等多只个股涨停，科威尔、中国能建、金开新能等紧随其后强势上涨，板块单日成交额突破500亿元，成为A股市场最热门赛道。消息面上，《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》正式实施，国内首个大规模算电协同绿电直供项目——大唐中卫云基地50万千瓦光伏电站顺利投运，标志着算电协同正从产业概念加速迈向实体落地阶段。瑞银集团最新研报发出震撼预警：2025年中国AI及数据中心用电量已达235太瓦时（即2350亿度），占全社会总用电量的2.