谷歌秘密研发Frozen芯片，AI算力效率将提升十倍
根据两位内部消息人士的说法，谷歌(352.385, 6.26, 1.81%)正秘密开发一款新型服务器处理器，能将Gemini大模型的核心框架直接嵌入芯片硬件，从而显著加速面向用户的AI服务响应速度。 这款内部命名为Frozen v2的处理器，目标是缓解谷歌当前面临的严重AI计算资源短缺。算力不足已导致内部资源争夺，甚至迫使谷歌云婉拒了不少外部客户的合作请求。消息人士透露，研发团队预估，该芯片正式投入使用后，每单位能耗可处理的词元（Token）量，会比谷歌现有自研AI芯片最新一代产品高出6至10倍，能效实现
Zurn Elkay并购Intellihot 强化智能热水业务
水处理及卫浴设备企业Zurn Elkay Water Solutions于周一公布，已签署协议收购智能热水系统厂商Intellihot。此次交易将进一步完善Zurn Elkay在商业建筑水处理领域的产品阵容。 Zurn Elkay在公告中称，收购金额约为3.2亿美元现金，预计交易于2026年第三季度完成，尚需监管部门批准。Intellihot为私营企业，专注为商业及工业建筑提供即热式、高效能的热水方案，其产品运用先进智能控制技术，实现精准温控与能耗优化。 Intellihot的技术与Zurn Elkay现
谷歌推Frozen v2芯片，AI算力效率提升十倍
两名知情人士透露，谷歌正在开发一款全新服务器芯片，该芯片将 Gemini 大模型的底层架构直接固化在硅基硬件中，能够极大提升谷歌向用户提供 AI 服务的运行效率。 这款内部代号为 Frozen v2（固化二代）的芯片，旨在缓解谷歌当前严峻的 AI 算力缺口。算力不足不仅引发了谷歌内部各部门的矛盾，还导致谷歌云不得不回绝大量外部客户的算力采购订单。参与该芯片研发的工程师测算，按单位功耗可处理的 Token 数量（AI 算力核心计量指标）计算，该芯片正式落地后，其能效可达谷歌现有最新一代自研 AI 张量处理器
WAIC2026现场聚焦|让AI反哺AI:深度智控重磅推出算电协同AI平台
7月19日，2026世界人工智能大会（WAIC）迎来第三天议程。深度智控以"物理AI重构全球算力与能源底座"为核心议题，持续呈现Physical AI在算力中心及工业制造能源场景中的创新应用成果。展会现场，深度智控重磅推出L4级算电协同AI平台，并亮相L4.5级能效智能体DeepBot 3.0，进一步延伸PhyAI物理AI引擎在AI基础设施范畴的应用版图。伴随人工智能迈入规模化发展新阶段，算力基础设施已跃升为全球AI角逐的关键底座。如何达成算力与能源体系的智能协同，拔升基础设施运转效能，成为产业前行的核心
AI终局需电力支撑：从算力竞赛转向能效之战 能源智能基础设施崛起
人类文明正以不可逆转的速度全面迈入AGI（通用人工智能）时代。然而，在这场波澜壮阔的智力军备竞赛背后，一个沉重的物理铁律正悄然成为扼住算力咽喉的无形之手——算力的尽头是电力，AI的终局是能源。AI进入产业化深水区，能源已成为下一代智能基础设施的核心变量。过去，行业探讨如何设计更快的芯片、部署更多的服务器；今天，最顶级的科技巨头和全球产业资本，已经开始悄然下注一个新的万亿级超级赛道：能源智能基础设施（Energy Intelligence Infrastructure, 简称 EII）。本文将深度解密，在这
AI时代CPU的重构：从辅助到核心编排
人工智能 (AI) 基础设施正迈入全新关键阶段。生成式 AI 的初始阶段以加速器规模化为核心，聚焦 GPU、NPU 与定制 AI 加速器的部署、供电、散热与互联能力。该阶段虽未终结，但已难满足当前演进需求。下一阶段的核心是机架级系统协同：通过异构 AI 机架，将不同计算资源分别优化至智能体 AI 工作流的各环节。由 CPU、加速器、内存、网络设备构成的专用机架，正被整合为吉瓦级 AI 超级集群，每台机架作为高密度计算单元，承担特定任务。AI 推理正从单次模型调用，演变为多步骤智能体流水线。基础设施设计重心
ComEd能效计划帮十万小企省电超2.6亿美元
面对持续上涨的运营成本，美国伊利诺伊州最大电力公司ComEd周二宣布，其面向小企业的能效项目已取得重要里程碑：超过10万家小企业完成了免费设施评估，并通过能效改造累计节省年度能源成本2.628亿美元，获得6.07亿美元激励资金以抵消升级开支。 ComEd总裁兼首席执行官Gil Quiniones表示，小企业是当地社区不可或缺的一部分，提供就业并贡献社区活力，公司对能效项目能够降低小企业成本、增强财务安全并改善当地空气质量感到自豪。 该设施评估是ComEd能效计划的重要组成部分，该计划还提供即时折扣、返利、
全国产十万卡集群加速落地：AI基础设施进入发展新阶段
算力领域的粗放式扩张模式正在终结。年初，政府工作报告首次提及“超大规模智算集群”与“算电协同”发展路线，2026年将部署50+万卡集群、3万卡集群较上年增长233%、10万卡集群实现从无到有的突破。然而，AI基础设施的建设节奏远超预期。7月10日，中国首个完全自主研发的十万卡AI超算系统——曙光8000（登峰）正式投入运营。同期，中科曙光还与北京科学智能研究院建立合作关系，着手第二套全国产十万卡超智融合算力系统的研发与建设工作。“十万卡”从零起步到成双成对，AI算力集群建设已然迈入高速发展期。如此引人瞩目
Positron冲刺50亿美金估值，7.5亿融资加速AI芯片突围
AI推理芯片初创企业Positron正与多方投资者磋商分两阶段融资约7.5亿美元，首轮融资估值预计为35亿美元，第二轮有望达50亿美元。若交易达成，这家仅成立三年的公司将在五个月内实现估值翻两倍以上。 Positron成立于2023年，总部设于内华达州里诺，专注打造高能效推理芯片，用于部署AI模型，是挑战英伟达市场主导地位的新兴力量之一。截至目前，公司已累计获得约3.09亿美元融资，投资方包括Arm Holdings、卡塔尔投资局、Valor Equity Partners与Atreides Manage
Willdan公布2026年Q2财报发布日期，7月30日美股盘后揭晓
专业能源与工程解决方案提供商Willdan Group今日对外披露，计划于2026年7月30日美国股市交易结束后公布第二季度财务报告。公司高管团队将在当日傍晚5点举行电话会议，全面解读业绩成果及业务发展动态。 Willdan专注于为政府机构和商业领域提供专业工程及能源相关服务，业务范围涉及能效优化、基础设施升级改造、电网智能化改造及可持续发展战略咨询等。其主要服务对象包括地方政府部门、公用事业运营商以及商业地产开发商。根据截至3月31日的第一季度财务数据，公司实现营收约6200万美元，较去年同期增长约6%
能效新标落地，冰箱企业如何破局
中国作为世界最大的冰箱生产国和消费市场，近期，新版《家用电冰箱耗电量限定值及能效等级》国家标准(GB 12021.2—2025）正式落地，能效标准显著提高，行业迎来重大考验。 中国家用电器协会秘书长王雷指出，能效新国标对能效等级提出了更高要求，这不仅是产业升级、推动行业迈向高质量发展的重要抓手，更是企业参与全球市场竞争、比拼核心技术实力的关键赛场。冰箱企业应当积极响应、扎实落实，将节能理念融入研发、生产全链条。 家用电冰箱是使用频次最高的家用电器之一，也是节能减排的重点领域。我国电冰箱保有量超过5亿台，年
OpenAI发布自研AI芯片突破算力瓶颈
News国防科技要闻【据美国趣味工程网站6月24日报道】OpenAI发布首款自研AI芯片‘墨西哥辣椒’，专为大语言模型推理优化，由OpenAI主导架构，博通实现芯片设计与互联，Celestica完成板卡与机架集成。该芯片摒弃传统通用芯片改造模式，采用软硬协同设计，精准优化数据流路径，实现算力、内存与网络资源的高效协同，硬件利用率逼近理论极限。初步测试表明，其能效显著超越当前顶尖水平，相较主流AI图形处理器可降低50%成本。借助AI模型辅助设计，芯片从立项到流片仅用九个月，刷新高性能半导体ASIC开发速度纪
人工智能洞察录 | 2026年6月
人工智能洞察录"青山常驻，岁月流转。"导读本月人工智能的核心基调是「受限」——Fable 5 上市短短4天便因美国出口限制遭强制停售；OpenAI 携手博通推出了 LLM 推理专用芯片 Jalapeño；Artificial Analysis 平台引入了 Agent 容量及 Harness Comparison 指标，智能体评估迈入'工具即能力'新时期。06.01MiniMax M3 问世，借助 MSA 稀疏注意力实现 1M 上下文，原生多模态，SWE-Bench Pro
AI机柜能耗飙升25倍，英伟达力推HVDC重塑供电格局
随着英伟达将单颗GPU功耗推高至1.4kW，困扰业界的已不仅是晶体管集成度的瓶颈。AI机柜的功率需求正由20至30kW量级飙升至500kW乃至1MW级别，传统数据中心冗长的供电路径弊端尽显：电流自电网引入，历经变压器、UPS、PDU、服务器PSU、VRM等多重转换，多达四到五级环节，即便单级效率高达97%，累积下来端到端效率也仅剩85%-88%。这意味着每100千瓦的机架容量中，有12至15千瓦的电能无端转化为热能耗散。若您近期关注AI基建领域，想必频繁接触到一个热词——HVDC。且慢跳过——其全称为Hi
人脑与AI智能本质差异深度解析
摘要 随着超级计算机、大模型AI与量子计算技术不断演进，数字系统理论算力迅猛提升，催生出‘AI算力碾压人脑’的片面观点。本文融合神经生理数据、睡眠梦境神经活动、超算仿真实验与量子计算原理，从运算架构、算力规模、能效比、智能模式、创造与意识五大层面，系统对比碳基人脑与硅基AI的核心差异。研究发现：AI在高精度数值计算与标准化任务中优势显著，而人脑凭借模拟并行神经网络、超低能耗、原生主观意识与无监督自演化机制，在通用智能、情感共鸣、即兴创作与混沌环境适应方面具备AI无法复制的底层能力；即便拥有无限算力的经典超