AI电力投资热潮为何在2026年退烧
2025年最流行的说法是，AI的终极约束不是芯片、不是存储、不是数据，而是电力。一台H100功率700瓦，万卡集群达7兆瓦，十万卡集群更是70兆瓦。华尔街的逻辑清晰：AI需要电力，电力需要电网升级，电网升级需要铜和铀。这条逻辑链在2025年引爆了一整条产业链，铜价飙升57%，铀矿巨头Cameco三年涨幅300%，独立电力生产商Vistra一年涨298%，超越了英伟达223%的同期涨幅（2023年5月至2024年5月）。高盛预测数据中心电力需求到2030年将增长两倍，每份研报都把AI用电需求描绘成“指数级增
英伟达算力场景被严重低估
TD 考恩投行指出，英伟达技术体系的实际落地场景远超市场普遍认知，具备显著配置价值，建议投资者纳入重点持仓。 该机构给予英伟达买入评级，列为首选标的，目标价设定为 275 美元，较周三收盘价有约 35% 的上行空间。 分析师约书亚・布哈尔特在周三研报中表示："英伟达正清晰传递一个信号——算力供给仍严重不足；市场对其技术栈与商业潜力的理解仍显局限。" 他指出，AI 应用正从通用大模型向行业专用模型和定制化智能方案演进，而英伟达具备强大的适配能力。 此外，约 20% 的营收来自为 OpenAI、Anthrop
算力狂潮下的七年之痒：AI企业如何穿越生死线
如果说过去两年，AI浪潮是由无限遐想编织的盛宴，那么眼下，一场关乎“时间与存亡”的冷酷倒计时已然启动。画面的一侧，是金融巨擘黑石悄然从亚太数据中心资产中撤离，在高位套现离场；另一侧，是存储巨头美光以破釜沉舟之势，在全球范围内追加巨额投资布局HBM高带宽内存。这“一退一进”之间，全球资本市场猛然意识到，一张触目惊心的倒计时表已然浮现：AI大数据的通电时间，需要等待长达84个月。7年。这并非迫在眉睫的技术瓶颈，而是现实世界给数字野心开出的最严苛的罚单。更关键的是，在这84个月的漫长等待期里，AI行业正被三座大
王雷：Token流通效率仅六成，算力网亟待升级
IT之家 7 月 9 日消息，第二十五届中国互联网大会 7 月 8 日在北京国家会议中心开幕。本届大会主题为“智启新程 · 融创未来 —— 以数智合力谱写‘十五五’发展新篇章”。 华为技术有限公司副总裁、数据通信产品线总裁王雷在大会“业界之声”环节发表题为《以 Token 为中心的算力网加速智能价值释放》的主题演讲。 王雷指出，国内算力基础设施建设整体居于全球前列。据行业预测，2030 年中国 AI 智算相关产业规模将突破 30 万亿元，占全国 GDP 比重超 20%，有望成为国民经济核心支柱。目前，国内
智谱完成314亿港元融资加码，持续深耕大模型技术研发
新浪科技讯 7月9日上午消息，智谱宣布完成约314.1亿港元融资，募集的资金将主要用于基础模型研究、算力平台建设、市场拓展及国际化战略布局。这笔资金将为智谱下一阶段的模型研发和技术创新提供更加充足的资源保障。 行业观察人士指出，大模型企业的核心竞争优势最终还是要看能否不断实现技术突破。此次融资进一步夯实了智谱长期研发的资源基础。在GLM-5.2已跻身全球领先模型行列的背景下，新增资金也为后续模型性能的进一步提升创造了更广阔的空间。
FlagOS获联合国AI对善奖，推动全球算力普惠
由联合国国际电信联盟（ITU）与50多个联合国机构合作主办的AI for Good全球峰会于7月7日至10日在瑞士日内瓦召开。北京智源人工智能研究院（BAAI）牵头研发的众智FlagOS——面向多种AI芯片的开源统一系统软件栈——荣获全球AI for Good优秀案例大奖。作为支撑全球开放AI计算基础设施的重要技术底座，FlagOS让最新AI模型不再受限于单一高端算力平台，而是能够运行在多厂商、多代际、多类型的AI计算资源之上，为全球用户提供更加开放、多元、可负担的算力选择；同时，也让上一代和异构算力资源
AI算力巨头业绩亮眼，上半年净利润有望同比翻倍
作为全球AI算力赛道的关键参与者，工业富联的业绩表现始终被市场当作衡量AI算力行业景气走向的重要参考。业内人士指出，工业富联此次披露的经营数据从侧面印证了全球AI基础设施投资依然处在快速扩张阶段，AI产业链的高景气状态得到进一步确认与延续。就业绩预增的核心原因，工业富联表示，在云计算业务板块，公司产品矩阵持续优化，经营效益同比实现显著增长。2026年上半年，云服务商AI服务器营收同比增长超过230%，AI相关产品已成为公司主营业务的关键增长动力。公司在核心客户处的市场份额稳步攀升，与大客户联合研发的下一代
福建省AI+制造三年行动计划申报指南：20个工业垂模、50个智能体、100个场景
福建省八个部门联合发布人工智能+制造三年行动计划！目标在2028年前打造20个工业垂直模型、50个智能体、100个应用场景。覆盖七大产业集群，购买算力可获补贴，企业可通过供需对接平台寻找人工智能解决方案。有效期至2028年12月31日，目前即可开始申报。7月初，福建省工信厅、省发改委等八部门联合发布《福建省"人工智能+制造"行动计划（2026—2028年）》。这份文件不仅是一份政策指导——它明确了到2028年的具体目标、七大产业集群的人工智能赋能路径、八大重点工程的企业参与方式，以及算力补贴、供需对接等实
Meta砸667亿加码阿尔伯塔：全球第33座数据中心落子加拿大
Meta平台公司披露了其位于加拿大阿尔伯塔省的全新数据中心建设规划。这座数据中心被视为Meta全球人工智能算力布局的关键一环，项目总投资初步估算为91.8亿美元（约合667.6亿元人民币），整体电力容量将达到1吉瓦规模。 该设施将成为Meta在全球范围内的第33座数据中心。此前，Meta已在瑞典、爱尔兰、丹麦及新加坡等海外地区建立了数据基础设施网络。根据Meta官方发布的资料，项目施工期间预计为当地提供约3000个建筑行业岗位，进入稳定运营阶段后将长期雇佣约300名技术专业人员。同时，Meta承诺额外投入
地缘冲突与算力需求的双重冲击：全球能源格局重塑下的市场变局
日期：2026年07月09日 |密级：核心参考 |撰写：CIO 不可说美伊军事冲突升级 霍尔木兹海峡封锁风险 全球能源价格上涨 通胀预期反弹/美联储维持鹰派 贴现率上升/科技股估值承压 AI算力电力缺口 变压器/电力设备供应瓶颈 资产定价：从软科技转向硬基建今日全球市场的最核心焦点在于“动能的错位”：一方面是中东战火引发的传统动能（石油）的剧烈重定价；另一方面是人工智能革命对新型动能（电力）的无限需求。当这两者在同一个时间窗口交汇，我们看到的不仅是油价的攀升，更是全球信用体系在“能源稀缺性”面前的集体震荡
华为2026四川峰会：算电协同驱动智能经济新引擎
【中国，成都，2026年7月9日】以‘数智天府 算电兴川’为主题的华为中国行2026·四川算电协同与人工智能创新发展峰会在成都成功举办。本次峰会汇聚政府、企业、科研机构及行业伙伴千余位代表，共探AI赋能四川科技创新路径，共商数智技术助力千行百业的策略，为四川智能经济注入新动能，助力‘十五五’开局，加速建设西部智能经济高地。共谋新局：共启算电协同与AI发展新征程以‘算电协同’为核心的下一代数智基础设施，正成为经济高质量发展的新动力。四川作为国家‘东数西算’成渝枢纽核心区域，具备发展算电协同的天然优势。成都市
助力数字经济发展！廊坊润泽AI配电中心规划方案出炉
廊坊产业基础设施进一步优化！润泽人工智能项目供电中心规划已获批准并公示廊坊经济技术开发区自然资源和规划局，对润泽人工智能应用中心项目B-10供配电中心工程进行建设方案批后公示。项目核心信息项目位置：润泽道（四号路）北侧，杏林路西侧建设单位：润泽科技发展有限公司建筑规模：总建筑面积2756.30平方米规划指标：容积率3.46，建筑密度57.02%，绿地率2.11%设计单位：北京新纪元建筑工程设计有限公司公示日期：2026年6月26日项目概况本项目为润泽人工智能产业园区专属配套供电中心建筑，全面保障片区人工智
国产AI芯片崛起：五大核心赛道解析
2025年，中国AI加速卡总出货量约为400万张，其中国产加速卡出货165万张，同比增幅达65%，市场份额从2024年的34.5%上升至41.3%。预计2026年，国产AI加速卡出货量将增至230万张，市场份额首次跨过50%大关，达到51.1%。国产芯片正逐步从“备选方案”转变为“主力军”。以下是AI芯片国产化进程中必须关注的五大关键方向。芯片（算力、存储）行业，中报预期机构高看谁方向一：GPU——国产算力的主战场GPU是AI大模型训练与推理的基石，也是国产替代最核心的受益领域。当前市场呈现“一超多强”格
先进封装迎爆发期：算力底座材料全面突围
AI算力需求持续升温，光模块与AI芯片轮动上涨后，资金正转向更具确定性、估值更低、景气周期更长的细分领域。进入后摩尔时代，算力提升不再仅靠制程进步，先进封装已成为核心突破口。而产业链中最具涨价潜力、最紧缺的环节，正是先进封装材料与头部封测代工。先进封装材料已从普通新材料跃升为半导体自主可控的关键‘卡脖子’环节，国家扶持力度空前。1. 顶层规划明确聚焦。‘十五五’规划将2.5D/3D堆叠、Chiplet、HBM封装列为重点方向，ABF载板、光敏聚酰亚胺、高端塑封、键合材料等关键耗材全部纳入进口替代清单。2.
AI浪潮背后：算力、能源与资本投入成产业决胜关键
算力角逐模型能力的每一次突破，背后都是芯片、服务器、机房、电力与现金流的协同作战。最近围绕 NVIDIAAI 加速芯片新一代 GPU以及数据中心扩容的报道不断涌现市场关注的并非某家企业的股价而是 AI 产业究竟需要多少算力谁能提供成本能否降低AI 的应用大规模落地不仅取决于软件层面的创新还取决于算力供给是否充足推理成本是否降低企业能否承受长期使用的支出企业推进 AI 项目时必须把成本模型梳理清晰训练开销推理开销调用规模峰值负载私有化部署云端服务之间的权衡都将决定商业模式能否走通深度解读：算力成本决定 AI