算力即权力：顶级量化机构为何纷纷自建数据中心_服务软件

1. SemiAnalysis深度报告：美国电网跟不上，AI数据中心“自建电厂”跟时间赛跑

2. 顶尖大模型“能力突变”，算力需求“系统性超越供给”--大摩：“市场乐观的程度可能还不够”

3. #算力版国家电网要来了#不用再怕阿里云、腾讯云算力涨价！当下算力需求爆发，3月日均Token调用量暴涨千倍，供需紧张带动云厂商大幅调价。这时国家重磅出手，将算力网纳入国家级六张网，全年相关投资超7万亿。统筹全国算力统一调度，打造算力版国家电网。未来算力像水电流量一样普惠平价，按需付费，彻底告别高价算力时代。

4. 谷歌是全球最赚钱的公司，其年度净收入高达1600亿美元。在人工智能领域，谷歌是唯一一家拥有完整产业链的公司：它拥有TPU芯片、Gemini模型、云基础设施、搜索与YouTube平台等资源，同时在应用端还有Waymo这一强大力量作为支撑。OpenAI从微软处租用相关设施。Anthropic则从SpaceX那里获得所需资源。而谷歌则自行构建了人工智能系统的各个组成部分，其净收入高达1600亿美元。这种全方位的竞争优势是其他公司无法复制的。全栈控制才是真正的竞争优势。谷歌1600亿美元的利润就证明了这一点。短期内，租用人工智能基础设施或许可行，但从长远来看，拥有自主的基础设施才是最佳选择。#ai创造营##DeepSeek为什么影响力大#

5. 【大爆炸】太空算力时代来临，这个小而美龙头，正在完成一场“终极跃迁”！

6. 缺电、缺水、缺人还抢地！美国数据中心建设狂潮面临阻力

7. 转：非常同意！资金后续会流入到互联，电力，机柜，数据中心。这其实跟1999年互联网泡沫时炒作的路径是一样的1.先炒上游基础设施，1999年是门户网站 → 光纤 → 网络设备，现在是GPU → HBM → 光模块 → 服务器2. 然后核心瓶颈再不断往外扩散，1999年带宽不够所以炒作光纤，现在是算力不够炒gpu，存储不够炒dram，互联不够炒光模块/cpo。3.到大后期资金流向边缘资产，1999年是机房、电信运营商、基础设施，现在是数据中心、电力、冷却、机柜。这些都是ai硬件基础设施的红利，但最终也要落实到应用上。历史总是惊人的相似哈哈哈哈#投资#

8. AI模型扎堆升级，国产算力需求狂飙，IDC将迎来新一轮爆发？

9. 龙虾越不过量化投资的“护城河”，前百亿量化机构给AI投资热潮泼冷水

10. 【#AI超算推动变压器成硬通货##国产电力心脏全球爆单#】当前，全球AI算力建设进入爆发期，高功率、高稳定的供电成为算力集群的“生命线”。我国算力中心、超算集群建设全面提速，叠加“东数西算”工程纵深推进，作为“电力心脏”的变压器肩负重任。记者在广东、江苏等地调研发现，大量变压器工厂已经处于满产的状态。江苏的一家变压器工厂，产品订单已经排到2027年底，其中，国内首台全绝缘超高压大容量变压器近日发往北美市场。AI超算集群对供电质量要求很高，我国变压器产业依托核心技术优势，针对性研发固态变压器、高频变压器，适应新能源的接入，抢占全球算力市场。全球AI算力建设、能源转型与电网升级需求叠加，推动变压器成为硬通货。国产变压器也在加快技术迭代适应新需求。从最上游的铜和硅钢冶炼，到变压器的电磁线加工、铁芯制造与绝缘纸板生产，中国已构建起全球最完整、最高效的变压器产业链。 http://t.cn/AXq35CY8

11. 人均年薪1800万的量化机构，如何看AI#AI趋势 #JaneStreet #量化交易 #算力 ##大模型

12. 近日，马斯克宣扬称将部署太空数据中心，“太空数据中心”概念在小说《天堂之泉》曾有设想，在马斯克之前，谷歌和英伟达都讨论过把算力部署到太空轨道上。#满谈科技#AI数据中心用电量大，一个大型AI数据中心，用电量相当于一个城市，数据中心建到哪，哪就用电紧张，服务器工作还会发热，显卡越多越热，进而还需要大量用水，选址需要有水有电，用地还很难批，因为涉及环保、能耗等问题。基于以上原因，马斯克瞄准了太空，AI数据中心在太空轨道，可通过太阳能持续供电，加之太空属于真空环境，没有空气阻力，可以直接辐射散热。最关键的是，太空没有土地指标，马斯克可以随意占用。当前，中美科技的较量正转向太空，马斯克有SpaceX、星舰，可实现低成本火箭发射及回收。未来，AI公司之间的竞争，本质上就是算力的竞争，马斯克部署太空数据中心，想在算力赛道上先下手为强。

13. #算力价格# 算力价格上涨，本质上是一场新的资源争夺战。过去全球竞争能源、矿产和制造能力，如今竞争的对象正在变成GPU、数据中心和电力网络。因为AI已经从实验室技术变成生产工具。越来越多国家意识到，未来经济增长的一部分将由人工智能驱动，而人工智能运行的基础就是算力。于是我们看到各国开始建设超级计算中心，争夺先进芯片供应链，扩建数据中心，布局新能源发电。从某种意义上说，今天的算力就像二十世纪的石油。谁掌握更多资源，谁就拥有更大的发展主动权。所以算力价格上涨不仅是市场现象，更是全球科技竞争加速的信号。未来决定国家竞争力的，不只是人才数量，也不仅是技术创新能力，而是能否持续提供充足且低成本的算力供给。

14. 云计算调价潮来袭！腾讯云宣布AI算力服务等涨价5%！

15. 周末发酵最厉害的还是“算电协同”概念。“算电协同”指的是将算力基础设施（如数据中心、智算中心）与电力系统（发电、输电、配电）进行有机整合，通过智能调度实现两者在资源、调度和市场层面的动态匹配与优化。简单来说，就是让“算力”和“电力”不再是两个独立运行的系统，而是深度融合、相互支撑，以达到提升能源效率、保障算力稳定和推动绿色低碳发展的目的。有人喊出:“AI的尽头是电力”。在此背景下，算电协同成为破解算力产业高能耗难题、推动数字基础设施绿色转型的关键路径，已上升为国家战略部署。上一个上升到国家战略的是商业航天，想想那会整个板块涨了多少呢？算力协同概念目前发酵出来的个股有限，如果情绪到位，后续会有更多相似个股被发掘出来。主要还是电力、电网相关的概念股。#算力趋势##电力算力融合##全国算力枢纽#

16. 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

17. 从算力到存储，谁能掌握AI时代的“口粮”？ #大咖观察 #红衣聊AI #算力 #存储 #硬件

18. 川普把七巨头（微软、谷歌、OpenAI、亚马逊、Meta、xAI和甲骨文）叫到白宫开会，签署自主供电承诺。意思就是，你们这些科技巨头搞数据中心，自己找电，别用民众的电，不然电价涨太多，中期选举就噶了。这从侧面也反应出来，美国搞的这个大规模数据中心建设，对居民用电的挤出效应很大，必须要想办法，不然的话电费涨天上去了。但是科技巨头自己供电也不现实啊，要大家一起出钱，改造美国这个老旧的电网，有人估算了一下起码要1000亿美元吧。美国电网基础设施严重老化，平均已经使用超过35年了，70%的变压器使用超过25年，60%的断路器使用超过30年，输电线路老化比例70%。王坚院士也说，他们要改造电网，难度比上火星还大，因为大量的设备零部件都要从中国买，他们没有。在改造之前，这些老化的设备难以支持大规模数据中心的建设。有的地方数据中心因为供电不足，停机能达到50%。所以说再多的GPU出来也没用啊。最好的办法就是把数据中心全部建设到中国来，电也便宜。不过他们肯定不会这么干。。。

19. #华为发表半导体演进新定律##中国芯片为全球合作开辟新路径# 2026年，全球AI竞争正从“大模型参数竞赛”转向“算力基础设施竞赛”。包括Anthropic、Google Cloud、xAI等企业，开始围绕数据中心、AI芯片和电力资源展开长期合作。业内分析认为，未来AI公司的核心竞争力，不只是模型效果，还包括谁能长期稳定获得低成本算力。与此同时，越来越多科技公司尝试自研AI芯片，以减少对NVIDIA GPU的依赖。业内预测，AI行业未来十年的重点将是“每瓦性能提升”，即更低能耗下提供更强AI推理能力。华为正式发表命名为“韬（τ）定律”的半导体研制新定律，并表示预计到2031年，基于该定律的高端芯片晶体管密度将达到1.4纳米制程的同等水平。

20. 【大爆炸】太空算力终极解！钧达股份抢先掌控核心技术，摇身变为关键卖铲人

21. 每天140万亿算力消耗到底藏着什么机会？这场大会可能有答案#移动云智能新空间

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

23. AI算力爆发带火液冷，10家高增长硬核龙头干货梳理，最高预增323.74%！AI大模型迭代加速、超算算力集群持续扩容，高密度服务器功耗飙升，传统风冷已触及性能天花板。液冷技术凭低PUE、高能效、低成本优势，站上行业风口，订单爆发式落地，多家龙头业绩预增超250%，硬核成长逻辑凸显！一、液冷赛道爆发核心逻辑（3大硬支撑）1. 算力功耗暴涨，散热刚需倒逼升级：高端AI服务器功耗翻倍，风冷无法承载高密度散热需求，数据中心全面从风冷转向液冷，行业渗透率快速抬升。2. 政策强加持，低PUE成硬性指标：国家节能降碳政策落地，新建智算中心PUE指标严控，液冷成为行业标配，政策红利持续释放。3. 大厂算力基建集中落地，订单批量兑现：互联网巨头、云厂商加速算力布局，液冷订单集中释放，企业营收、净利润迎来实打实高速增长。二、10家液冷高景气绩优企业详解（按预增排序）1. 商络电子｜业绩预增323.74%（榜单增速第一）• 核心亮点：连接器+铝电解电容双核心，深度配套液冷散热全系统，是液冷方案关键零部件供应商，深度绑定AI算力液冷产业链，订单随行业爆发式增长。2. 润泽科技｜业绩预增187.66%（AIDC算力+液冷双龙头）• 核心亮点：全国布局7大顶级智算中心，提前落地全套高效液冷解决方案，长单储备充足，客户覆盖互联网、金融、央企，业绩增长确定性拉满。3. 高澜股份｜业绩预增153.66%（液冷老牌实力派）• 核心亮点：双技术路线全覆盖（浸没式+冷板式），可将数据中心PUE压至行业低位，技术落地案例丰富，深度服务英伟达、阿里、腾讯等头部客户。4. 依米康｜业绩预增135.57%（算力温控+液冷综合服务商）• 核心亮点：液冷业务占比跨越式提升，预计后续翻倍至35%，成长弹性十足；覆盖全国八大算力枢纽，订单放量持续提速，深度受益算力基建浪潮。5. 中光防雷｜业绩预增132.87%（液冷技术创新先锋）• 核心亮点：自研泵驱两相冷板液冷方案，PUE优化至行业顶尖1.1水平，已实现大规模商业落地，适配高密度AI算力集群散热需求。6. 弘信电子｜业绩预增128.81%（英伟达官方精英级合作伙伴）• 核心亮点：自研液冷漏液智能监测全套方案，技术获英伟达官方认可，深度绑定全球顶级算力生态，随英伟达订单扩张同步受益。7. 康盛股份｜业绩预增122.38%（全品类液冷方案提供商）• 核心亮点：冷板式+浸没式双产品线，标准化液冷机房方案成熟，适配多样化高密度AI算力场景，覆盖CPU/GPU冷板、CDU单元等全环节。8. 远东股份｜业绩预增117.29%（产业链配套优势突出）• 核心亮点：拿下英伟达合规官方供应商资质，重点推进高速铜缆、专用液冷板在AI算力场景落地，产业链协同效应显著，订单稳步增长。9. 博敏电子｜业绩预增107.84%（PCB+液冷双线布局）• 核心亮点：高端PCB广泛应用于AI服务器，提前布局全系列AI芯片适配液冷产品，双线受益算力扩容，业绩增长双轮驱动。10. 申菱环境｜业绩预增95.13%（国内液冷标杆龙头）• 核心亮点：液冷数据中心市占率稳居前列，深度服务字节跳动、腾讯等头部互联网大厂，客户资源稳固，订单饱满，业绩稳健增长。⚠️ 风险郑重提示本文所有内容均为公开行业信息、企业官方业绩预告的客观整理与科普解读，仅供参考，不构成任何投资建议。股市波动极大，理财入市请保持理性，谨慎独立决策。

24. 全球首个GW级算力集群！马斯克宣布xAI旗下Colossus 2投入运行，距离开工建设不到1年！

25. 英特尔掌门人警告：AI内存危机彻底爆发！别再盯着算力了，这才是真卡点。#大咖观察 #红衣聊AI #内存 #算力 #英特尔

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27. 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

28. 建设太空数据中心是必然，因为地面方案无论如何优化，比如将数据中心沉入海底，利用海水散热，或依赖地热与风电在冰岛部署低温数据中心，虽然能一定程度降低能源与散热成本，但终究受制于地球可再生能源的地理分布与总量约束，只有太空才是可持续计算的终极答案。

29. 字少事大：国务院常务会议提出要组建“算力网”，就是“算力版国家电网”！超维界的微博视频

30. 硬件需求能跑这么大，其实传统企业的AI需求并没有那么快释放，头部的AI企业资本支出也很难把全球的算力和存储拉到这种离谱的供需关系。有一个场景很多人忽略了，那就是量化交易，他们买硬件真是闭眼入，这两年AI与量化结合，且牛市赚钱效应放大。传统的PC和服务器消费产能都被量化交易产业给吃掉了。这帮人在股市把你的钱割走，然后跑到IT圈来大撒币，把硬件价格拉升几倍。你成了穷光蛋只能打游戏这种廉价娱乐来消费，发现显卡和内存也买不起了。其实背后的黑手是一拨人。AI量化交易产业迅速兴起，传统人工交易被彻底取代，连一些会编程的小散户都要买工作站部署量化软件了。可以预见，电脑硬件成了赌徒的铲子，那么价格一时半会还真是难以跌下来的。现在能不能在资本市场赚钱，本质是算法和算力的比拼了，所以这种烧钱砸硬件量化割韭菜的模式将持续下去。直到硬件的投入已经无法产生资本的正向收益，算力不再是量化赚钱的核心因子时，才可能得到缓解。要不然，量化交易就是吞噬硬件的无底洞。我们看那一张显卡卖几万块贵得离谱，但在金融市场的玩家眼里，那不是小菜一碟，一车一车地买。以前的服务器买多了资源利用率上不去还会停止购买，有个周期，现在金融量化叠加AI化以后对算力的需求就像黑洞一样。如果不出台对量化的严格限制，那么这种烧钱的游戏会玩很久很久。所以当你在股市里亏钱，那就是在拉升你买不起的硬件，资本做的局，无处不在。我们曾经理解的世界正在崩塌，所有的秩序都在重建，以一种你看不懂的速度飞快地变异。

31. 【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%。

32. 4年烧光5000亿！「星际之门」怎么搞这么多钱，又要怎么烧光它？【柴知道】

33. Anthropic的CFO：收入有望在2027年超越美国科技7巨头，我们是怎么做到的，我们在焦虑什么#Anthropic #AI大模型 #算力 #AGI #AI基础设施

34. 别吹了，今年一半的数据中心可能会被推迟

35. 中国团队突破瓶颈！不加GPU，万卡集群算力暴涨15%

36. #阿里AI基建投入远超3800亿# 拿算力军备赛锚定未来，把云服务重资产卷成硬核基建的护城河。5月14日，阿里CEO吴泳铭在财报电话会上表示，面向未来五年目标，AI基建相关投入资金将远超3800亿元。同时，阿里可能通过销售平头哥AI服务器的方式，与数据中心服务方合作共建数据中心。这标志着AI基建的竞争逻辑正从“单纯买卡扩容的资源堆砌”迁移至“软硬一体的算力生态闭环”。当阿里豪掷远超3800亿重金，并试图用平头哥服务器绑定第三方共建，本质上是在用自研硬件输出标准，把基础设施护城河从持有资产延伸至生态结盟。但当海量资本砸向算力黑洞，这究竟是巨头抢占AGI时代船票的长期主义，还是重资产狂奔下难以抽身的沉没成本陷阱？

37. AI算力军备竞赛升级！英伟达20亿美元投资AI云公司Nebius，共建人工智能数据中心

38. 国家砸万亿去建算力网，普通人的机会是什么#燃起来了大国重器#真财实学计划#零距离看懂财经

39. DeepSeek为什么选择在内蒙古自建数据中心，而不是租用阿里云、腾讯云等大厂的算力资源？

40. 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%。

41. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

42. 马斯克最新访谈（上）：去太空建算力集群纯属是被逼的#马斯克 #太空算力集群 #AI #XAI #特斯拉Optimus机器人

43. 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

44. 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

45. 马斯克在旧金山举行的 xAI 全体员工大会上，马斯克最新表态：未来的数据中心，可能建在太空，由特斯拉的 Optimus 人形机器人负责维护。除此之外，还释放了几个重点信息：1、 2–3 年是决定生死的窗口马斯克认为，只要熬过接下来两三年，AI 竞赛的格局就会定型，活下来的玩家将拥有长期优势。2、算力和数据中心，才是护城河模型差距可以被追平，但算力、电力和数据中心的规模，一旦拉开就很难逆转。3、xAI 选择用规模压人xAI 正在用极端扩张的方式堆基础设施，目标是把算力本身变成竞争壁垒，而不是短期跑分领先。4、 “马斯克体系”是最大外挂资金、硬件、应用场景可以在特斯拉、SpaceX、X 之间循环，这是其他 AI 公司几乎不具备的条件。5、 #AI# 不只留在地球从太空数据中心到机器人维护，xAI 的长期设想，已经把 AI 当成跨行星基础设施来规划。现在xAI 不是在跟谁比模型，而是在用算力、资金和跨产业协同，赌一场AI 基础设施级的胜负。

46. “坚定持有AI赢家，别轮换”！摩根大通硬件团队：2026年“网络”增长将超越“算力”

47. 看看量化巨头JaneStreet的最新数据中心

48. 华尔街自投AI 基建掀狂潮，数据提供商价值愈显

49. Jane Street

50. 报道:Jane Street拟自建数据中心以应对算力短缺

51. 英伟达“干儿子” CoreWeave 与量化巨头 Jane Street 签订 60亿美元AI云算力订单

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55. [中配]Dwarkesh探访Jane Street最新AI数据中心 - Jane Street

56. 【简街资本访谈】60亿美元GPU算力揭秘：100纳秒FPGA多层级交易体系，AGI为何替代不了量化交易？

57. CoreWeave再签60亿美元大单

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65. 行业定制化云服务器——从通用到专属的价值升级

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68. 高频交易解析：速度与监管下的生存之道

69. 金融行业做量化高频交易，对GPU云主机的网络延迟要求极高，应该如何选择机房？

70. 云上算力VS自建算力——量化机构的“灵魂之问”

71. 永元证券｜大盘指数的“毫秒战争”：高频交易如何重塑市场生态

72. 服务器液冷- 消费电子公司新机遇

73. 量化交易的“隐形引擎”——算力如何改写投资胜负

74. 2026年AI算力瓶颈与突破方向（重点关注）

75. 液冷服务器，增长最快的10家公司

76. 量化交易核心环节计算分析及配套计算硬件系统配置

77. 自建机房运维成本太高？服务器托管省心省人力还能降本提效

78. 英伟达、寇图资本5.05亿美元战投澳洲数据中心建设商

79. 算力与高频交易的“最后一公里”——从数据中心到交易所的物理极限

80. 量化机房之迷

81. 量化交易需要什么硬件配置？个人投资者指南

82. 定制量化服务器：解锁超低延时与高性能的金融交易新境界

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84. 金融交易、5G 前传、芯片验证，为什么开始卷“纳秒级延迟控制”？

85. 【众妙之门】锦汇资本|AI数据中心行业研究——AI数据中心价值链拆解与核心参与厂商

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