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亚德诺15亿美元收购Empower Semiconductor，加码AI电源管理赛道

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05-20 16:16

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英伟达200亿美元收购推理芯片新贵Groq12月24日，英伟达（Nvidia）宣布以200亿美元全现金收购AI芯片初创公司Groq，创下该公司史上最大收购纪录，是其2019年收购以色列芯片设计商Mellanox（69亿美元）的近三倍。这笔交易来得异常迅速——仅在三个月前，Groq刚完成7.5亿美元融资，估值69亿美元，投资方包括贝莱德、三星、思科等巨头，以及小特朗普担任合伙人的1789 Capital。英伟达将收购Groq的所有硬件资产、知识产权和核心工程团队，但不包括其新兴的Groq Cloud云业务。交易完成后，Groq创始人兼CEO Jonathan Ross（谷歌TPU芯片发明者之一）及其精英工程团队将加入英伟达。这笔收购的深层逻辑在于AI市场正经历历史性转折——2025年，全球AI推理（inference）营收首次超越AI训练（training）营收，行业重心从”如何构建AI”转向”如何大规模运行AI”。Groq的核心技术LPU（语言处理单元）专为AI推理优化，运行大语言模型速度比传统GPU快10倍，能耗仅需1/10，使用创新的片上SRAM架构避开全球内存短缺难题。虽然英伟达在AI训练市场占据统治地位，但在推理领域面临AMD、Intel以及Groq、Cerebras等专业初创公司的激烈竞争。英伟达CEO黄仁勋在2025年最重要的主题演讲中，大部分时间都在论证英伟达能在这一转型中保持领先，而收购Groq正是将竞争对手变为自己武器的关键一步。据领投Groq最新一轮融资的Disruptive CEO Alex Davis透露，Groq本无出售意向，但英伟达主动接触后交易”进展极快”。200亿美元的价格是Groq三个月前估值的近三倍，对于一家2025年营收目标仅5亿美元的初创公司而言，这是惊人的溢价。英伟达将交易结构化为”非排他性授权协议”，保留Groq Cloud独立运营，这种设计可能是为规避反垄断审查——2020年英伟达曾试图以400亿美元收购Arm但因反垄断失败。这种”聘用团队+授权技术”而非完全收购的模式，已成为2025年科技巨头的新常态，微软、Meta、亚马逊都采用过类似策略，目前尚未有交易被监管机构撤销。此次收购在AI芯片行业引发连锁反应。对英伟达而言，这是在推理市场的”平安夜政变”——消除最强劲的专业竞争对手，巩固从训练到推理的全栈统治；对Groq投资者而言，三个月3倍回报堪称暴利；但对AMD和Intel来说，这是沉重打击，它们原本将推理芯片视为挑战英伟达的突破口。Groq的直接竞争对手Cerebras（原计划2026年IPO）面临更大压力，而云巨头谷歌、亚马逊的自研芯片项目也遭遇更高标准。更深远的影响在于市场信号：当推理营收首次超越训练，英伟达用200亿美元现金向全行业宣告——下一个十年的AI增长将由模型执行效率和速度驱动，而它决心在这个新战场上继续称王。截至2025年10月，英伟达手握606亿美元现金，这笔交易只是其资本攻势的开始。

英伟达访华引爆电源赛道！800V HVDC+SST成AI电力瓶颈破局关键英伟达CEO黄仁勋访华，叠加算力+能源全栈战略落地，800V HVDC（高压直流）与SST（固态变压器）迎来爆发窗口，成为破解AI数据中心电力瓶颈的核心方案，国内产业链迎重大催化。一、技术革命：AI算力狂飙，传统供电全面触顶AI服务器单机柜功率从30kW飙升至1MW+，传统54V低压直流架构面临铜耗高、效率低、散热难三重困境。英伟达明确将800V HVDC+SST定为下一代数据中心供电标准：• 800V HVDC：中压交流电直转800V高压直流，减少45%铜材用量，供电效率提升至98.5%• SST固态变压器：融合电力电子与高频变压器，体积缩减70%、效率超98%，可直接实现10kV交流转800V直流二、800V HVDC产业链：国产厂商卡位核心，份额快速提升核心供应商格局• 台达：英伟达生态份额60%-70%，主导800V架构标准制定• 麦格米特（002851）：大陆唯一英伟达认证核心电源商，GB200/GB300份额10%-20%，800V/90kW电源已落地英伟达项目，2026年AI电源订单预计50亿元+• 通合科技：英伟达供应链份额突出，高功率模块批量供货• 中恒电气、阳光电源、动力源：800V HVDC系统方案成熟，适配数据中心兆瓦级供电需求• 科华数据（002335）：HVDC国内市占约80%，算电协同全链路闭环• 优优绿能：加速推进800V产品落地，适配高密度数据中心价值量爆发800V架构下，单AI服务器电源价值量提升3-5倍，5.5kW模组单价超1.6万元，单柜电源成本占比达15%-20%。三、SST固态变压器：量产落地加速，中国厂商全球领先第一梯队（已量产）• 四方股份（601126）：2026年4月全球首发数智SST 1.0，10kV/2.4MW，效率98.5%，苏州基地年产能200台+，订单储备超30亿元，英伟达一级候选供应商• 中国西电（601179）：2.4MW级产品规模化应用于贵安数据中心，4MW光伏直挂型SST效率97.5%+，高端数据中心市占60%+第二梯队（研发/送样）• 金盘科技（688676）：2.4MW样机适配英伟达架构，2026年Q1送样北美，预计下半年批量供货• 伊戈尔（002922）：2026年4月发布SST整机，规划2028年量产• 京泉华：高频变压器绑定伊顿、台达，新一代液冷方案送样测试商业化价值SST替代传统变压器可降低30%成本，单2.4MW设备年节省电费超1200万元，2026年有望成为规模化商用元年。四、配套环节：巴拿马电源+储能+超级电容协同发力• 巴拿马电源（中压整流器）：中恒电气、科华数据等布局，效率98%+，适配800V HVDC前端供电• BBU/超级电容：伊戈尔、江海股份等完成产品布局，解决GPU瞬时功率冲击，维谛、台达已推出集成方案五、投资逻辑与风险提示核心逻辑1. 算力瓶颈转移：AI竞争核心从芯片转向电力供给，800V HVDC+SST成必选路径2. 国产替代加速：麦格米特、四方股份等突破技术壁垒，进入英伟达核心供应链3. 访华催化落地：黄仁勋访华有望加速技术认证与订单落地，2026年迎来业绩兑现期风险提示• 技术研发进度不及预期，SST大规模商用存在不确定性• 行业竞争加剧，价格战导致毛利率下滑• 地缘政治风险影响技术合作与供应链稳定

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1. 英伟达200亿美元收购推理芯片新贵Groq12月24日，英伟达（Nvidia）宣布以200亿美元全现金收购AI芯片初创公司Groq，创下该公司史上最大收购纪录，是其2019年收购以色列芯片设计商Mellanox（69亿美元）的近三倍。这笔交易来得异常迅速——仅在三个月前，Groq刚完成7.5亿美元融资，估值69亿美元，投资方包括贝莱德、三星、思科等巨头，以及小特朗普担任合伙人的1789 Capital。英伟达将收购Groq的所有硬件资产、知识产权和核心工程团队，但不包括其新兴的Groq Cloud云业务。交易完成后，Groq创始人兼CEO Jonathan Ross（谷歌TPU芯片发明者之一）及其精英工程团队将加入英伟达。这笔收购的深层逻辑在于AI市场正经历历史性转折——2025年，全球AI推理（inference）营收首次超越AI训练（training）营收，行业重心从”如何构建AI”转向”如何大规模运行AI”。Groq的核心技术LPU（语言处理单元）专为AI推理优化，运行大语言模型速度比传统GPU快10倍，能耗仅需1/10，使用创新的片上SRAM架构避开全球内存短缺难题。虽然英伟达在AI训练市场占据统治地位，但在推理领域面临AMD、Intel以及Groq、Cerebras等专业初创公司的激烈竞争。英伟达CEO黄仁勋在2025年最重要的主题演讲中，大部分时间都在论证英伟达能在这一转型中保持领先，而收购Groq正是将竞争对手变为自己武器的关键一步。据领投Groq最新一轮融资的Disruptive CEO Alex Davis透露，Groq本无出售意向，但英伟达主动接触后交易”进展极快”。200亿美元的价格是Groq三个月前估值的近三倍，对于一家2025年营收目标仅5亿美元的初创公司而言，这是惊人的溢价。英伟达将交易结构化为”非排他性授权协议”，保留Groq Cloud独立运营，这种设计可能是为规避反垄断审查——2020年英伟达曾试图以400亿美元收购Arm但因反垄断失败。这种”聘用团队+授权技术”而非完全收购的模式，已成为2025年科技巨头的新常态，微软、Meta、亚马逊都采用过类似策略，目前尚未有交易被监管机构撤销。此次收购在AI芯片行业引发连锁反应。对英伟达而言，这是在推理市场的”平安夜政变”——消除最强劲的专业竞争对手，巩固从训练到推理的全栈统治；对Groq投资者而言，三个月3倍回报堪称暴利；但对AMD和Intel来说，这是沉重打击，它们原本将推理芯片视为挑战英伟达的突破口。Groq的直接竞争对手Cerebras（原计划2026年IPO）面临更大压力，而云巨头谷歌、亚马逊的自研芯片项目也遭遇更高标准。更深远的影响在于市场信号：当推理营收首次超越训练，英伟达用200亿美元现金向全行业宣告——下一个十年的AI增长将由模型执行效率和速度驱动，而它决心在这个新战场上继续称王。截至2025年10月，英伟达手握606亿美元现金，这笔交易只是其资本攻势的开始。

2. 英伟达访华引爆电源赛道！800V HVDC+SST成AI电力瓶颈破局关键英伟达CEO黄仁勋访华，叠加算力+能源全栈战略落地，800V HVDC（高压直流）与SST（固态变压器）迎来爆发窗口，成为破解AI数据中心电力瓶颈的核心方案，国内产业链迎重大催化。一、技术革命：AI算力狂飙，传统供电全面触顶AI服务器单机柜功率从30kW飙升至1MW+，传统54V低压直流架构面临铜耗高、效率低、散热难三重困境。英伟达明确将800V HVDC+SST定为下一代数据中心供电标准：• 800V HVDC：中压交流电直转800V高压直流，减少45%铜材用量，供电效率提升至98.5%• SST固态变压器：融合电力电子与高频变压器，体积缩减70%、效率超98%，可直接实现10kV交流转800V直流二、800V HVDC产业链：国产厂商卡位核心，份额快速提升核心供应商格局• 台达：英伟达生态份额60%-70%，主导800V架构标准制定• 麦格米特（002851）：大陆唯一英伟达认证核心电源商，GB200/GB300份额10%-20%，800V/90kW电源已落地英伟达项目，2026年AI电源订单预计50亿元+• 通合科技：英伟达供应链份额突出，高功率模块批量供货• 中恒电气、阳光电源、动力源：800V HVDC系统方案成熟，适配数据中心兆瓦级供电需求• 科华数据（002335）：HVDC国内市占约80%，算电协同全链路闭环• 优优绿能：加速推进800V产品落地，适配高密度数据中心价值量爆发800V架构下，单AI服务器电源价值量提升3-5倍，5.5kW模组单价超1.6万元，单柜电源成本占比达15%-20%。三、SST固态变压器：量产落地加速，中国厂商全球领先第一梯队（已量产）• 四方股份（601126）：2026年4月全球首发数智SST 1.0，10kV/2.4MW，效率98.5%，苏州基地年产能200台+，订单储备超30亿元，英伟达一级候选供应商• 中国西电（601179）：2.4MW级产品规模化应用于贵安数据中心，4MW光伏直挂型SST效率97.5%+，高端数据中心市占60%+第二梯队（研发/送样）• 金盘科技（688676）：2.4MW样机适配英伟达架构，2026年Q1送样北美，预计下半年批量供货• 伊戈尔（002922）：2026年4月发布SST整机，规划2028年量产• 京泉华：高频变压器绑定伊顿、台达，新一代液冷方案送样测试商业化价值SST替代传统变压器可降低30%成本，单2.4MW设备年节省电费超1200万元，2026年有望成为规模化商用元年。四、配套环节：巴拿马电源+储能+超级电容协同发力• 巴拿马电源（中压整流器）：中恒电气、科华数据等布局，效率98%+，适配800V HVDC前端供电• BBU/超级电容：伊戈尔、江海股份等完成产品布局，解决GPU瞬时功率冲击，维谛、台达已推出集成方案五、投资逻辑与风险提示核心逻辑1. 算力瓶颈转移：AI竞争核心从芯片转向电力供给，800V HVDC+SST成必选路径2. 国产替代加速：麦格米特、四方股份等突破技术壁垒，进入英伟达核心供应链3. 访华催化落地：黄仁勋访华有望加速技术认证与订单落地，2026年迎来业绩兑现期风险提示• 技术研发进度不及预期，SST大规模商用存在不确定性• 行业竞争加剧，价格战导致毛利率下滑• 地缘政治风险影响技术合作与供应链稳定

3. 以前说过AI在中国会成为基础设施。前几天皮衣黄也是这个观点。搞基础设施中国肯定是强项。关键是过去基础设施基本上是对内的，非贸易品。现在AI基础设施变成了可贸易品。这就把中国服务贸易的竞争力和份额提升了。过去Google模式，中国是无法竞争的。AI时代中国可以参与竞争。

4. 【马斯克：当前AI发展的真正瓶颈既不是资金也不是算法而是算力和电力】11月20日消息，在美沙投资论坛上，马斯克与沙特人工智能公司Humain、英伟达高管当地时间11月19日同台亮相。马斯克在台上强调，当前人工智能发展的真正瓶颈既不是资金，也不是算法，而是算力和电力，“全球现在缺的不是钱，而是能给AI用的电和机房”。

5. 马斯克最新访谈：AI的真正瓶颈是能源，太空是唯一出路

6. 今天最火的文章分享：《AI Is a 5-Layer Cake》#黄仁勋系统定义AI的五层架构#五层架构自下而上依次由能源、芯片、基础设施、模型和应用构成，每一层相互支撑、相互拉动，任何成功的上层应用，都必须完全依赖底层设施乃至发电厂的持续支撑。在AI五层架构中，最底层的能源层，被黄仁勋定义为AI基础设施的第一性原理，也是系统能产生多少智能的绝对约束条件，他强调，实时生成的智能需要实时产生的电力，生成的每一个Token都是电子移动、热量管理以及能源转化为计算能力的结果，不存在任何抽象层，而当前能源供给已成为AI规模化发展的紧迫瓶颈。能源层之上是芯片层，作为算力的物理基础，这也是英伟达的核心领地，黄仁勋指出，AI工作负载需要极其庞大的并行计算能力、高带宽内存以及快速的互连，芯片层的进步直接决定了AI的扩展速度，以及智能成本的下降程度，当前芯片技术的迭代速度，仍难以完全匹配AI算力需求的爆发式增长。芯片层之上是基础设施层，黄仁勋将其定义为"AI工厂"，这一层涵盖土地、电力输送、冷却系统、建筑施工、网络，以及将成千上万个处理器协同编排为一台机器的系统，其设计初衷不是为了存储信息，而是为了制造智能。他强调，当前全球正大规模兴建三类设施：芯片制造厂、超级计算机工厂以及AI工厂，这正在成为人类历史上最大规模的基础设施建设，而目前这一建设进程才刚刚起步。基础设施层之上是模型层，黄仁勋指出，AI模型可以理解多种类型的信息，包括语言、生物学、化学、物理学、金融、医学以及物理世界本身，ChatGPT这类大语言模型仅仅是其中的一个类别，而行业对模型的应用仍局限于表面，其深层潜力尚未被挖掘。他特别强调了开源模型的关键角色，并以DeepSeek-R1为例，指出当强大的推理模型被广泛可用时，它不仅改变了软件本身，更激活了整个架构栈的需求，加速了应用层的技术采用，并增加了对底层训练、基础设施、芯片和能源的需求。最顶层的应用层，是AI创造经济价值的核心领域，涵盖药物发现平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车等，同样的底层架构，可以支撑不同的应用输出，当前应用层的创新的空间仍十分广阔。他预判，未来几年，传统的软件和APP形态或将消失，一种全新的软件范式AI Agent（智能体）极有可能成为主流。每一个成功的应用都会向上拉动其下方的每一层，从模型、基础设施、芯片，一直延伸到最底层的发电厂，形成强大的产业拉动效应。针对AI发展带来的就业担忧，黄仁勋认为，AI非但不会削减岗位，反而会创造大量新的就业机会，尤其是在基础设施和熟练技术工种领域，支持AI基础设施建设所需的劳动力极其庞大，AI工厂需要电工、水管工、钢铁工人、网络技术人员、安装工和操作员等，这些都是高技能、高薪酬的岗位，且目前供不应求。AI正在填补全球范围内卡车司机、护士、会计等岗位的巨大劳动力缺口，而非制造失业。

7. 半导体爆发！头部企业订单排至2027年，全产业链龙头名单曝光，AI算力+国产替代双主线拉满AI算力革命席卷全球，半导体产业链迎来史诗级订单潮！从AI芯片、存储芯片到晶圆制造、封测、设备，全环节龙头订单排期已至2027年，国产替代加速兑现，业绩增长确定性拉满！一、AI芯片：国产三强订单爆满，算力刚需爆发AI芯片作为算力核心，国产替代进入收获期，三大龙头订单均超25亿，排期直达2027年。• 寒武纪：在手订单超35亿元，交付排至2027年二季度，思元370/590推理芯片稳居全球前三，深度绑定数据中心与智能驾驶，12万颗芯片交付锁定未来18个月业绩。• 海光信息：订单超40亿元，DCU芯片对标英伟达A100，x86兼容生态优势显著，覆盖国内头部云厂商，排期至2027年一季度。• 沐曦股份：曦云C500 GPU订单超25亿，主打大模型训推一体，万卡级智算集群落地，2026年有望盈亏平衡。二、模拟/功率半导体：高景气赛道，龙头订单超30亿AI终端与新能源需求共振，模拟、功率、射频芯片量价齐升。• 圣邦股份：模拟芯片龙头，订单超30亿，覆盖AI电源管理、车载芯片，国产替代率持续提升。• 闻泰科技：功率+射频双轮驱动，订单超30亿，车规级IGBT、MOSFET绑定新能源车企，AI服务器电源芯片批量供货。三、先进封测：全球三强卡位AI，订单均超80亿Chiplet、HBM成AI芯片性能关键，国内封测三强全面绑定英伟达、AMD，订单排至2027年。• 长电科技：全球第三大封测厂，订单120亿+，2.5D/3D先进封装良率99.95%，国内唯一英伟达认证封测企业，HBM3e绑定三星、SK海力士。• 通富微电：订单超100亿，5nm CPU/GPU封测量产，Chiplet专利超170项，AMD核心封测伙伴，Meta 6GW算力订单带来百亿营收增量。• 华天科技：订单超80亿，2.5D/3D封装加码，覆盖消费电子、汽车电子，无单一赛道依赖，抗风险能力强。四、全产业链龙头名单（AI算力+国产替代双主线）1. 芯片设计：寒武纪、海光信息、沐曦股份、圣邦股份、闻泰科技2. 晶圆代工：中芯国际（订单900亿+，排至2027年中）3. 半导体设备：北方华创（订单排至2027年，市占35%）4. 先进封测：长电科技、通富微电、华天科技5. 存储芯片：长江存储、澜起科技五、投资核心逻辑：订单是底气，质量定高度订单是半导体企业的“业绩底气”，但不是股价上涨的“免死金牌”。• ✅ 优质订单：高毛利（AI芯片/先进封装毛利率15%+）、高确定性（长协锁单占比超70%）、快速兑现（2026-2027年集中交付）、赛道景气（AI算力+国产替代双爆发）、估值合理（PEG<1.5），才能驱动股价持续上涨。• ❌ 劣质订单：低毛利（<5%）、长周期（排期超3年）、透支预期（订单金额远超产能），易成“利好出尽”陷阱。投资半导体，永远要敬畏周期、锚定业绩，而非被“订单满”的表象迷惑。当前AI算力需求爆发+国产替代加速，全产业链龙头订单高增，业绩确定性拉满，聚焦高毛利、高兑现度的核心标的，方能把握半导体超级周期红利。

8. 都在问泡沫何时破，老黄直接下了更大的赌注 #英伟达#黄仁勋#ces2026#GPU#AI新星计划

9. 你买不起的 Micro LED 电视，咋成了数据中心的“救命稻草”【X.PIN】

10. 算力革命的总设计师！英伟达未来10年的AI蓝图！如何重构全栈生态？「超极氪」

11. #黄仁勋称 AI 反而会增加就业# 黄仁勋发布重磅长文：传统的软件和APP形态或将消失，AI 反而需要更多就业。英伟达CEO描绘AI“五层蛋糕”，称能源已成智能生产最大瓶颈黄仁勋在3月10日发表的长文中，将AI定义为如同电力和互联网一样的通用基础设施，并提出了重塑产业的“五层架构”。他认为，尽管行业已投入数千亿美元，但AI的真正潜力远未释放，未来还需数万亿美元投资，一场人类历史上最大规模的基建浪潮才刚刚开始。AI产业的“五层蛋糕”在文章中，黄仁勋将AI产业架构形象地比喻为“五层蛋糕”，从下到上依次是：能源层：驱动一切的基础芯片层：算力的物理载体基础设施层：数据中心、网络等模型层：各类大模型应用层：面向用户的产品和服务这五层相互依存，形成一个正向循环：任何顶层的应用创新，都会向下拉动对算力、芯片乃至电力的巨大需求。“AI工厂”：制造智能的新物种黄仁勋特别强调，我们正在以前所未有的规模建设三类关键设施：芯片厂、计算机组装厂，以及一个全新的物种——“AI工厂”（也就是我们常说的数据中心）。与传统数据中心不同，AI工厂的设计初衷是“制造智能”。而在这场智能生产中，能源供给已成为决定生产规模的绝对瓶颈。谁掌握了能源，谁就掌握了智能生产的主动权。应用层剧变：APP将消失？最引人关注的是黄仁勋对应用层的预判。他明确提出：未来几年，传统的软件和APP形态或将消失，取而代之的将是能够自主推理、执行任务的AI智能体（AI Agent）。这意味着：我们不再需要“打开”某个APP不再需要在不同应用间切换不再需要学习复杂的软件操作你只需要告诉AI你要做什么，它就能自动调用资源、完成任务。黄仁勋特别提到，以DeepSeek-R1为代表的开源模型正在加速这一进程。AI时代的新岗位针对AI取代人类的担忧，黄仁勋给出了截然不同的视角。他认为，AI非但不会消灭就业，反而将创造大量高薪岗位。未来的AI工厂急需的不是博士，而是：电工、水管工、网络技术人员、系统维护工程师。AI正在填补劳动力缺口，提升人类的生产力，而非简单取代。

12. 大手笔并购，液冷寡头，惊天一步！领益智造，又甩出了一个王炸。12月22日晚，公司发布公告称，拟以8.75亿元拿下立敏达52.78%的表决权，同时也取得对立敏达的控制权，并纳入公司合并报表范围。企业并购，并不是新鲜事。但是，对领益智造来说，这看似普通的一个并购，却隐藏着一个深远布局！这，还要先从收购的这家公司，立敏达说起。从公告来看，立敏达这家公司主要是做热管理产品硬件的，面向服务器厂商，核心产品涵盖了服务器液冷快拆连接器、服务器液冷板及光模块冷板、服务器均热板等热管理核心硬件，专攻服务器液冷。而公开资料显示，立敏达正是英伟达AVL/RVL认证供应商，为其提供液冷板、液冷歧管以及NVQD系列快接头散热硬件产品，可见其技术实力。这样一来，领益智造通过并购立敏达，直接切入AI服务器液冷赛道，并直接进入英伟达供应链体系，可谓是惊天一步。此前，领益智造已成功晋升为AMD、谷歌核心供应商，此次控股立敏达，也一举让公司成为国内少数同时进入英伟达、谷歌、英特尔、AMD供应链的企业，在供应链中的核心地位短期难以撼动。那么，为何领益智造，要强势攻入AI服务器液冷领域呢？其实，这一点也不意外，也不冲突。领益智造本身就是全球最大的精密部件巨头之一，核心产品就是精密功能结构件，涵盖了消费电子、新能源汽车、AI眼镜、服务器等众多领域。这几年，领益智造通过积极调整产品结构，满足AI爆发的需求，开始全面拥抱AI。2025年半年报数据显示，公司AI终端业务营收占比已经超88%，已经成为AI硬件领域的寡头。这其中，液冷业务是个不可忽视的成长力量。2024年，公司热管理业务营收已经攀升到41.07亿元，已初具规模。并且，通过业务结构重塑，领益智造的盈利能力也得到了有效的提升，公司毛利率从2024年的15.77%提高到了2025年三季度的16.61%，净利率也从3.98%提高到了5.23%。在热管理领域，领益智造有两个突出表现；1，深耕技术壁垒，拓展产品线。公司已全面具备CDU、液冷模组、液冷板以及石墨片等系统性热管理产品研发、生产能力，其中散热模组更是全面出货，并积极布局了GPU、CPU等散热产品。尤其是领益智造在Micro Configuration微结构领域的系统化探索，已经让热管理迈向系统化、全栈式管理。目前，公司以Micro Configuration 为核心抓手，构建了覆盖多热负载区间的系统化热管理方案：当功率≤1kW：以3DVC、Big MAC大麦克及VC均热板/热管技术拉满风冷效率；当功率0.5–1.5kW：采用封闭式液冷架构，以水泵搭配冷板，实现快速部署；当功率1–10kW/节点、机列300kW+：切换至开放式液冷系统，满足AI集群高密度算力需求。2、打入头部客户。早在2025年年初，领益智造就成功进入AMD核心供应体系，证明了公司在高端散热技术上的突破，现在已经同时进入英伟达、谷歌、英特尔、AMD供应链。所以，领益智造本身不仅仅是液冷硬件供应商，更已经成为液冷全方案系统解决商。而并购立敏达，依然是公司对液冷业务的积极拓展和布局。那么，拿下立敏达，对领益智造有何影响？第一，加强技术和战略协同。此次交易，有助于领益智造快速获得立敏达服务器液冷散热业务的技术储备，也能够降低公司服务器电源产品的开发成本和产品验证周期。这不但能和公司现有的服务器相关业务形成战略协同，也有望提升公司在AI服务器硬件领域的市场规模。第二，满足市场需求。AI时代的算力爆发，首先带来的就是热管理的挑战，机柜热密度突破100KW、芯片功耗大幅提升等，让热管理成为AI发展的瓶颈。而液冷，由于具备能耗低、延长设备寿命、效率高、节约成本等优势，正成为AI技术加速渗透的领域。当前，数据中心正在加速扩建、AI手机正加速渗透，人形机器人正加速商业化落地，带来的都是对液冷的迫切需求。市场预测显示，英伟达GB300 AI服务器机柜2026年出货量有望突破5.5万台，同比增长129%；Vera Rubin200也预计在2026年四季度出货。而领益智造通过收购立敏达，有望凭借“散热+电源”双业务协同，精准承接英伟达GB300与Vera Rubin 200两代旗舰平台的出货红利。另外，预计谷歌2026年TPU芯片出货量将实现翻倍以上增长，达到400万片以上。12月份谷歌开始进行供应链“审厂”，液冷系统会是核心，也会奠定未来几年AI硬件的技术门槛。领益智造有望凭借技术优势，继续巩固其核心供应商地位。2024年全球数据中心热管理市场规模为165.6亿美元，2029年有望达到345.1亿美元，需求正在加速爆发。领益智造的动作，也是为了加速满足下游用户需求。立敏达不但有英伟达这样的核心客户，还覆盖了海内外众多服务器厂商，有望给领益智造带来新的增量需求。同时，立敏达拥有超3万平方米的液冷模组产线，具备年产50万套液冷系统的产能。这让领益智造，一举收获了客户和产能，加快满足爆发的需求。第三，增强竞争力。传统液冷领域，基本上都是液冷企业的垂直深耕。而此次收购，不仅能让领益智造在液冷领域实现形成“液冷+服务器”双布局，也能形成“大平台+大客户”的产业链布局。这种谋划，也改变了液冷行业的竞争格局，不再是细分领域纯技术的竞争，而变成了技术+平台+客户的竞争。当然，在技术变革中，从来不是一招鲜吃遍天，而是谋定而后动、厚积而薄发。显然，领益智造的谋划和布局，还会继续……

13. 从「模型」到「部署」，如何理解 AI 技术进步背后的基础设施挑战？

14. OpenAI和富士康宣布达成战略合作，主要内容包括： 1. 多代数据中心硬件设计：共同设计AI数据中心机架，OpenAI提供基础设施需求洞察，富士康提供工程和制造专业知识。 2. 强化美国AI供应链：改进机架架构，适应美国本土制造；扩大芯片组和国内供应商采购；扩展本地化测试和组装 3. 美国本土制造关键组件：富士康在美国制造电缆、网络、散热、电源系统；支持高性能计算基础设施快速部署。不过这只是初步协议，无采购承诺或财务义务。OpenAI有优先评估权和选择购买权，专注于AI基础设施硬件的设计和美国本土制造此次合作意味着OpenAI进一步渗透到实体制造业，不只是软件公司。富士康通过AI升级传统制造业，应对人力成本上升。与此同时，这可能与OpenAI的机器人项目（如之前投资的Figure AI）有关。AI#智能机器人##AI软件##AI智能#

15. PCB投资价值深度解析：AI算力与国产替代双轮驱动，核心标的一览作为电子行业的“万能骨架”，PCB（印制电路板）正站在AI算力爆发与国产替代加速的双重风口，2026年行业高景气持续，高端产品量价齐升，投资价值全面凸显。一、核心投资逻辑：三大主线，高增长确定1. AI算力驱动：价值量翻5-8倍，供需缺口20%+• 单机价值跃迁：传统服务器PCB约800-2000元；AI服务器（Rubin/GB300）达8000-19500元，层数从8-12层跃至28-80层。• 市场爆发：2026年AI服务器PCB规模突破900亿元，年增速超110%；全球有效产能仅满足75%-80%，头部厂商订单排至2026年底。• 材料升级：M9/M8.5级高速低损材料、ABF载板、CoWoS基板成为核心增量。2. 国产替代加速：全球产能东移，高端突破• 中国占全球PCB产值57.5%，稳居第一。• 高阶HDI国产化率2026年破50%；高多层、IC载板进入英伟达、谷歌供应链。• 生益、深南、胜宏在材料、载板、算力板全面替代台日韩。3. 多场景共振：AI+汽车+通信三驾马车• 新能源车单车PCB1500-2000元，智能化拉动高增。• 通信、工业控制、卫星通信持续升级。• 行业从周期制造，升级为科技成长赛道。二、核心标的精选（2026年4月最新）1. 胜宏科技（300476）——AI PCB绝对龙头• 核心优势：英伟达、字节核心供应商，显卡PCB市占>40%。• 业绩：2025年净利43.12亿（+273.5%）。• 订单：AI订单排至2026Q3；2026年扩产200亿，惠州新厂年产值270亿。2. 沪电股份（002463）——高阶服务器板龙头• 核心优势：英伟达Rubin 28层+主力供应商，AI业务占比>30%。• 业绩：2025年营收189亿（+42%）、净利32亿（+50%）。• 看点：高阶板毛利率34.8%，机构目标价100-115元。3. 深南电路（002916）——ABF/FC-BGA载板龙头• 核心优势：AI服务器载板市占>20%，全球第四。• 业绩：2025年净利32.76亿（+74.5%）。• 扩产：2026年资本开支+60%，载板产能翻倍。4. 生益科技（600183）——覆铜板（CCL）全球龙头• 核心优势：高端CCL全球市占>70%，AI级极低损耗材料供不应求。• 业绩：2025年净利28.5亿（+92%）。• 协同：与生益电子打通“材料+PCB”全产业链。5. 东山精密（002384）——算力板+光模块双主线• 核心优势：英伟达、微软主力供应商，2026年AI PCB产能行业第一。• 表现：近期两连板，总市值2415亿。三、风险提示• AI需求不及预期、行业扩产致产能过剩• 原材料涨价、技术突破不及预期• 国际贸易摩擦、地缘风险四、投资策略（2026年）• 短期（1-3月）：聚焦胜宏、沪电，看订单与业绩兑现。• 中期（6-12月）：布局深南、生益，把握国产替代与载板放量。• 长期：优选技术壁垒+客户壁垒+产能扩张的龙头。总结PCB已从“电子之母”升级为AI算力核心底座。AI算力+国产替代双轮驱动，2026-2027年仍是最强科技主线之一。重仓龙头，就是拥抱确定性高增长！免责声明：本文仅供参考，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。

16. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

17. 英伟达本周交出了一份关键财报，不仅没有暴雷，反而堪称炸裂：平均每日收入飙升至惊人的22亿。#大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #黄仁勋 #财报

18. 中国科技企业在全球半导体舞台上，将发出越来越响亮的声音。红衣大叔周鸿祎的微博视频

19. 英伟达最新AI数据中心电源架构的全景解析：从GaN/SiC芯片到先进封装、从单级拓扑到HVDC/SST高压架构

20. IDC最新预测：2026年全球智能手机销量暴跌13%，出货量只剩11亿部，内存短缺比关税等影响都更致命。核心原因是——厂商全把产能倾斜给AI服务器HBM，消费级DRAM严重缺货、价格疯涨，供应链紧张到2027年中才可能缓解。低端安卓机成本扛不住直接被重创，苹果靠高利润和供应链硬扛，但是iPhone17用的LPDDR5X内存，向三星拿货价直接是其他厂商两倍。库克也坦言，2026年一季度成本压力会明显放大。另外，就算缺芯缓解，手机内存价格也回不去2025年，手机涨价基本成定局。以前说早买早享受，晚买享折扣，但是今年可就不一定了。

21. AI最烧钱的战场：数据中心的真实账单【硅谷101】

22. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

23. 黄仁勋最新访谈（一）：AI商业化拐点来了，Anthropic2030年收入可能达到1万亿美元#黄仁勋 #英伟达 #AI #GTC #AI商业化

24. AI数据中心会参加电力需求响应吗？

25. SK海力士近日警告，DRAM供应短缺将持续至2028年。根据分析，除高带宽内存（HBM）和小型化压缩内存模组（SOCAMM）外，通用型DRAM的产能增长将受限。主要存储厂商已将重心转向满足AI服务器需求，导致面向消费市场的产能增长空间有限。SK海力士预计，AI服务器将在2025年至2030年间大幅增加其市场份额，从38%飙升至53%，推动DRAM需求大幅增长。同时，受服务器端需求激增影响，消费级NAND闪存的供应增长可能无法满足需求。

26. 狂揽1200亿，AI服务器巨头，一鸣惊人！一场全民“养龙虾”的热潮，或许正在悄然重塑算力世界。 2026年，OpenClaw掀起了全球AI智能体应用的浪潮。按照IDC的预测，2030年全球活跃AI智能体数量将达到22.16亿，年度Token消耗量更是大幅增加，这显然也对AI服务器提出了更高的要求。而说到AI服务器，浪潮信息值得一提。 2025年下半年，浪潮信息推出了元脑SD200超节点AI服务器和元脑HC1000超扩展服务器。前者主打让大规模AI芯片像单一处理器一样高效协同，后者则围绕降低Token成本设计。根据Gartner、IDC发布的数据，浪潮信息服务器、存储产品市场占有率持续保持全球前列。2024年，公司服务器市场占有率位居全球第二，中国第一。同样是做服务器，为何浪潮信息能一骑绝尘，成为全球市占率第一的AI服务器厂商？这就要看公司高度集中的业务模式。业务高度集中是浪潮信息实现全球领先的前提。与中科曙光、紫光股份的多元化布局不同，浪潮信息始终将服务器产品作为核心主业。财报显示，2025年上半年，浪潮信息93.88%的营收来自服务器产品。这种极致的聚焦让公司能够将所有资源集中投入到服务器领域，最大化发挥规模效应与优势。 2025年前三季度，浪潮信息实现营收1207亿元，同比增长44.85%。不过，作为中游服务器厂商，公司的议价能力是有限的。从产业链上游来看，服务器的上游为处理器和零部件厂商，由具有极强技术壁垒的厂商主导，技术壁垒决定了其具有较高议价能力。而服务器下游主要是互联网、运营商等，互联网厂商占据主要份额。头部客户集中度高、采购份额较大、定制化需求高，同样具有较高的议价权。在这样的产业链格局下，浪潮独创了JDM模式，深度绑定上下游供应链，形成规模效应。 JDM模式与ODM和OEM模式最大的不同在于客户的参与程度，通常强调客户参与研发、设计以及面向大客户的大规模交付能力。一方面，浪潮信息能够与客户共同参与研发，深入了解客户在技术上的需求，提高研发效率，缩短交付周期。根据浪潮信息官网披露的数据，新产品的研发周期从18个月降低到8个月，同时，在定制化业务占比95%以上的情况下，客户订单在7天内交付。除了研发和交付时间缩短，公司产品的需求也呈现出增加趋势。 2025年前三季度，浪潮信息的合同负债金额达到315.45亿元，较2024年末增加178.92%，主要是预收的客户货款增多。另一方面，公司能够提前了解客户采购规模，并据此进行前瞻性备货布局。截至2025年前三季度，公司存货规模已攀升至576.5亿元，同比增长49.72%。并且，根据2025年半年报数据来看，浪潮信息的存货中原材料和在产品合计占到57%。备货力度的加大，也为后续订单快速交付、保障市场供应能力奠定了坚实的物资基础。这种业务模式虽然帮助浪潮信息快速扩大了市场份额，却也直接挤压了公司的盈利空间。通常来说，AI服务器产品的生产成本高度集中在核心硬件环节，CPU、GPU等关键零部件占据了整机成本的大部分。但浪潮信息并不具备这些零部件的自研与生产能力，主要依赖外部上游供应商，间接影响公司的产品竞争力与成本控制水平。这也使得公司毛利率持续承压，截至2025年前三季度，其毛利率已从2021年的11.44%降至4.91%，盈利空间被压缩。至于接下来浪潮信息能不能修复盈利能力，提升盈利空间，大概还要看几个因素。一方面，互联网厂商资本开支持续高增，AI服务器需求旺盛。而浪潮信息的AI服务器产品研发起步较早，与大厂之间达成了紧密合作，有望在大厂进行大模型竞赛之际接到更多AI服务器订单，快速上量并再次形成供应链良性循环。另一方面，当前，AI计算向高密度、高功耗方向发展，能高效解决散热问题的液冷方案，正成为数据中心的主流选择。 IDC报告显示，2023年全年中国液冷服务器市场销售额14.2亿美元，预计到2028年这一市场规模将达到102亿美元，年复合增长率将达到45.8%。早在2022年，浪潮就将“Allin液冷”上升为发展战略，进行了全栈式布局。目前公司全系列服务器均支持冷板式液冷，并从零部件、整机到数据中心层面持续推进技术创新。并且，浪潮在液冷领域已拥有800余项核心专利，参与制定20余项行业技术标准。 2025年初投入运营的元脑算力工厂，风冷机柜负载上限达50kW，液冷机柜更是高达130kW，智算中心PUE降至1.1以下。截至2024年，浪潮信息已连续四年位居中国液冷服务器市场首位。最后，总结一下。聚焦主业创造的JDM模式，助力浪潮信息稳居坐稳全国服务器市场第一的位置，彰显了核心竞争力。当下，AI算力爆发催生新需求，浪潮有望凭借前瞻性的液冷全栈布局，叠加AI服务器的旺盛需求，持续抢占算力带来的产业需求。未来，浪潮信息能否在全球算力竞争中占据更有利地位，续写发展新篇，有待时间检验。

27. #闪迪股价飙涨559%#驱动闪迪增长的核心因素：1、AI数据中心需求大爆发，导致NAND闪存持续供不应求。2、从以移动设备为中心转向深耕数据中心等市场。3、BiCS8闪存技术加速渗透。4、2026财年Q1营收23.1亿美元，营业利润环比激增878%。

28. 据美国《华尔街日报》3月1日报道，大规模建设人工智能数据中心除可能引发地区供电紧张风险外，如果数据中心突然大量脱离电网，所致电力需求骤降也将成为电网运行的新威胁。美国电力研究所2月26日的估算显示，到2030年，弗吉尼亚州多至57%的用电量可能由数据中心消耗。虽然当前全美各州中，仅弗吉尼亚州的数据中心用电量超过其用电总量的20%，但到2030年，亚利桑那、印第安纳、艾奥瓦、内布拉斯加、内华达、俄勒冈和怀俄明等多州也将达到这一水平。届时，美国总用电量中，最多将有17%被数据中心消耗，当前这一比例仅为4%至5%。

29. 高盛：即使项目延迟、取消，美国数据中心用电需求仍将在两年内翻倍

30. 2026年AI主线换了！这5大趋势必须看清。 #大咖观察 #红衣聊AI #趋势风口 #人工智能

31. 既然AI不是泡沫，你打算怎么搭上这趟车？ #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #财报 #AI泡沫

32. 算力王冠易主！ #零距离看懂财经 #2026经济风向标 #财经 #芯片

33. 众所周知，芯片是智能科技产业的核心命脉，自主可控的芯片技术，是科技产业快速发展的重点之所在。那么国产芯片到底发展到什么程度了？这次2026新紫光集团创新峰会上，多款自研芯片技术与产品集中亮相，给出了答案。紫光展锐T9系列端侧AI芯片实现技术迭代，大幅提升解码效率、降低模型存储成本。紫光展锐芯片年出货量超16亿颗，远销全球多国，打响了中国端侧芯片的国际口碑。自研紫弦三维近存架构，突破国外技术壁垒，性能赶超国际旗舰产品，有效破解AI算力与存储瓶颈。此外，芯片设计智能体“紫灵”全新发布，以AI重构芯片研发全流程，重构传统研发模式。从硬件迭代到技术研发的升级，新紫光这是真的要用自主创新为国产半导体产业保驾护航了。 #新紫光集团创新峰会#

34. 英伟达供应商暂停 H200 芯片生产，背后原因可能是什么？

35. 【AI数据中心建设如火如荼供电系统如何应对挑战？】2025年起，国内外AI数据中心（AIDC）蓬勃发展，其高能耗的需求将给供电系统带来新挑战。AI数据中心建设如火如荼供电系统如何应对挑战？　　4月2日，在第十四届储能国际峰会暨展览会上，中移能源科技(北京)有限公司智算能源业务中心能源产品部副主任郭云峥指出，AI数据中心高能耗的需求给供电系统带来三个新挑战，即高功率、高波动、高容量。　　随着GPU（图形处理器）芯片功耗持续攀升，单机柜功率不断提升，将对配电容量和散热系统造成压力。郭云峥指出，国内服务器功率密度正在从单柜40千瓦向兆瓦级迈进，预计2028年扩大至250千瓦，当单机柜功率突破这一水平后，现有不间断电源系统的供电能力将面临瓶颈，不仅难以满足高功率需求，还会因线路传输电流增大导致损耗显著增加，新增损耗程度或在60%左右。　　同时，AI数据中心的高频峰值也会给供配电带来新挑战。郭云峥介绍，大模型训练同步计算，AI负载功率瞬态波动，会导致供电线路过载、超配，对电网形成冲击等风险，影响长期运行可靠性。

36. 从电网到GPU：安森美以SiC与垂直GaN突破AI数据中心能效极限

37. 安森美多系列产品硬核破局！攻克AI数据中心能效难题

38. Waymo据称洽谈新融资，估值至少近千亿美元

39. 全球最大并购案，背后是马斯克的什么顶级"阳谋"？ #零距离看懂财经 #马斯克

40. 自研才是终极底气！ #大咖观察 #红衣聊AI #谷歌 #芯片

41. 内存暴涨，到底怪谁？

42. 美股半导体股，集体大涨

43. 算电协同：底层逻辑全解析+核心赛道龙头梳理AI算力爆发式增长，电力供需矛盾凸显，算电协同成为数字经济与新型电力系统融合的核心方向。本文通俗拆解底层逻辑，梳理产业链核心赛道与头部企业，不构成投资建议，仅作行业科普。算电协同的本质是算力与电力双向赋能、时空动态匹配，核心逻辑为“电支撑算、算优化电”。过去是“电跟算走”，算力中心刚性用电；现在通过智能调度、虚拟电厂、源网荷储算一体化，让算力成为柔性负荷，低谷多算、高峰错峰，既保障算力稳定运行，又提升绿电消纳、降低电网压力，同步实现降本与减碳。从技术架构看，算电协同覆盖三大环节：电网智能调度是“大脑”，负责统筹算力与电力匹配；绿电与储能是“底座”，提供清洁稳定能源；算力供电与节能是“终端”，优化数据中心能效。三大环节协同，构成完整产业闭环。产业链核心赛道与头部企业（仅按业务属性分类，非荐股）：1. 电网调度龙头：深耕电力AI调度、虚拟电厂，技术壁垒高，是算电协同核心中枢。2. 绿电+算力一体化企业：布局西部算力枢纽，依托绿电直供优势，打造源网荷储算样板。3. 供电与节能解决方案商：专注IDC电源、液冷温控，助力数据中心降低PUE，提升能效。4. 输变电装备龙头：支撑特高压与电网升级，保障跨区域算力电力调配。算电协同是政策支持、产业刚需的新基建方向，长期受益于AI发展与双碳目标。理解其底层逻辑，才能看清产业趋势。投资需结合自身研究，谨慎决策，本文仅为行业知识分享。

44. 重磅利好！新主线！阿里、腾讯上调 AI 开支预算预算，利好哪些具体？相关概念股核心有哪些？#AI算力行情##AI算力产业# 一、事件核心解读腾讯、阿里集体宣布下半年加大AI资本开支，本质是国内互联网巨头AI基建进入“加速期”，重点利好三大方向：1. 算力基建（服务器/IDC/液冷）：最直接受益，巨头扩产带来硬件订单爆发2. 国产AI芯片/算力国产化：腾讯明确“更多国产芯片投入”，阿里力推平头哥生态3. 云服务与AI应用生态：巨头算力扩张后，将带动大模型、行业AI应用落地二、核心利好板块与标的1. 服务器与IDC（最直接受益）• 浪潮信息（000977）：腾讯、阿里双巨头核心服务器供应商，为腾讯元宝提供超50%算力，拿下阿里新增机柜50%以上订单，液冷技术领先。• 华勤技术（603296）：腾讯云战略级合作伙伴，提供NVL32架构液冷服务器，占腾讯AI服务器订单30%以上；同时适配阿里平头哥芯片服务器。• 数据港（603881）：阿里云定制化IDC核心供应商，营收80%以上来自阿里，独家承建张北、河源两大智算中心，承接腾讯元宝约30%推理算力。• 奥飞数据（300738）：国内IDC龙头，深度绑定阿里、腾讯数据中心项目，受益算力需求扩容。2. 液冷与电源配套（算力高密化刚需）• 英维克（002837）：阿里数据中心液冷方案市占率超40%，腾讯智算中心核心温控供应商，高功率液冷适配高密度AI集群。• 科华数据（002335）：腾讯数据中心液冷与微模块核心供应商，获腾讯“最佳绿色算力平台”认证，为混元模型提供算力支撑。• 中恒电气（002364）：阿里HVDC电源主供商，适配平头哥AI服务器，受益数据中心电源升级。3. 国产AI芯片与算力国产化• 海光信息（688041）：国产DCU芯片龙头，适配腾讯混元模型训练与推理，腾讯明确增加国产芯片使用，订单弹性大。• 寒武纪（688256）：思元系列推理芯片适配阿里、腾讯大模型推理场景，与平头哥生态协同推进。• 平头哥生态伙伴：宝德计算机（002236）首批倚天服务器合作方，深度参与阿里AI服务器推广。4. 云服务与AI应用生态• 腾讯生态：金山办公（688111）WPS AI接入混元大模型、微盟集团（02013.HK）企业微信AI应用、腾讯云生态伙伴• 阿里生态：恒生电子（600570）金融AI、税友股份（603171）财税AI、冷芸科技（688309）工业AI等阿里云行业应用伙伴三、一句话总结与重点跟踪核心主线是“算力基建+国产替代”，优先关注！！#金晨眼泪把面膜冲没了#

45. 超120款芯片落地！PFC电源芯片生态持续繁荣

46. 【机构：全球数据中心电力需求未来十年预计年均增长11%】2025—2035年，全球数据中心电力需求预计年均增长11%，中国年均增长预计10.5%。网页链接　　在12月17日举行的2025光伏行业年度大会上，睿咨得能源（Rystad Energy）光伏产业链分析师陈菲称。　　陈菲表示，当前数据中心占全球电力需求比例相对较小，约1.5%。到2035年该比例将增长至4%，整体增量达到1100太瓦时（TWh）。　　全球分区域看，陈菲介绍，数据中心用能增长以美国为首，中国、欧洲紧随其后。据睿咨得能源测算，2025年数据中心约450 TWh电力需求中，美国占比约40%—50%，中国占比20%—25%，欧洲占比约20%。

47. 黄仁勋可能真的开始疯狂自救了，AI算力的游戏规则变了！对中国来说，这反而是一个窗口期。#红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #芯片 #大有学问

48. 东大和漂亮国，AI实力的全面对比#AI #Deepseek #chatgpt #Gemini #AI技术

49. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

50. 失控的内存：AI为何被困在“内存墙”中？未来四大技术风口深度解析！

51. 拿下1亿美元种子轮！SGLang团队创立RadixArk，打造下一代开放AI基础设施

52. 不光电池和内存，按照现在的态势，SiC（碳化硅）的价格也要开始飙涨了。Wolfspeed从3月底到现在涨了接近2倍，市场重新开始定价：AI时代，功率半导体可能进入新周期。过去两年，SiC行业最大的问题是新能源车增速放缓、库存高企、价格战严重。尤其中国厂商大规模扩产后，市场一度担心SiC会像传统功率器件一样快速陷入过剩。现在出现了一个很大的变量——AI基础设施。AI服务器、800V高压电源，数据中心高效电源模块，对高频、高效率、低损耗的需求都在快速提升，而这恰恰是SiC最擅长的领域。SiC（碳化硅）行业逻辑已经开始从“新能源车单一驱动”，转向“汽车+AI电源+数据中心+工业能源”的多场景驱动。AI不仅拉动HBM和GPU，也在重构整个电力电子产业链。中国在衬底、外延、器件、设备多个环节都已经具备全球竞争力，尤其6英寸之后，中国厂商扩产速度极快。当然中国企业也会卖给更有购买能力的Ai行业，汽车的客户确实难了。#SiC可能要涨价了##大v聊车#

53. 理想新一代马赫M100芯片的详细介绍在谢炎这篇访谈里，值得阅读。网页链接马赫M100芯片不叫自动驾驶芯片，而是AI推理芯片，因为它的数据流架构是面向AI时代的全新架构，英伟达去年花200亿美元收购的Groq公司，就是专注数据流AI推理芯片的公司。

54. 别人跟着老特来中国，都是带书本，英伟达皮衣哥带着真家伙。 GB300是用来AI 训练的旗舰产品，对比上代 GB20性能增加 50%；对比 H100：算力x8 、能效大幅度提升；号称是2025–2026 年全球最强量产 AI 训练平台。 Rubin是下一代全新架构，3nm制程，比GB300的算力、推理速度和能效还要搞很多倍，他手里这2个箱子，基本上代表了人类在AI上最强硬件水平了。但是，你这东西也不能买卖，拎过来和特朗普访华是展示一下自己有多强？

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