软银法国AI基建选型真相：高算力、低PUE、稳供电，国产方案真能省下30%成本？_CPU

1. AI最烧钱的战场：数据中心的真实账单【硅谷101】

2. 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

3. AI在太空觉醒：人类算力正在离开地球 Al在太空“觉醒”：人类算力走出地球！战略级科技计划发布 #人工智能 #太空算力 #超算 #英伟达 #马斯克

4. 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

5. 逾34倍溢价收购引关注！002600，获超百家机构调研！本周（12月22日—12月26日）共有117家上市公司接待机构调研。从赚钱效应看，超七成机构调研公司实现正收益，超捷股份涨幅41.6%，广联航空涨32.44%，德明利涨24.97%，万向钱潮、信科移动-U、普利特、兆驰股份等涨超15%，钧达股份实现3日2板，涨14.19%。热门调研标的方面，本周仅领益智造(002600)接受百家以上机构调研，普利特、光庭信息、广电计量、诺德股份等4家公司接受超50家机构调研。领益智造：逾34倍溢价收购引关注领益智造以超过34倍的溢价，取得了一家热管理公司控制权，引发机构关注。12月22日晚，领益智造发布公告称拟以8.75亿元收购东莞市立敏达电子科技有限公司（下称：立敏达）35%股权，合计控制52.78%表决权，并取得对立敏达的控制权。本次交易最让机构关注的在于其高评估溢价。根据公告，截至2025年9月30日，立敏达经审计的所有者权益仅为7127.02万元。然而，以同日为基准日、采用收益法进行的评估，其股东全部权益价值高达25.1亿元，增值率达3421.81%，意味着溢价率逾34倍。立敏达主要产品包括服务器液冷快拆连接器、液冷歧管等热管理关键硬件，以及母线排和服务器机架等相关组件，多家媒体报道称，立敏达为英伟达AVL/RVL认证的液冷供应商，为后者提供液冷板、液冷歧管以及NVQD系列快接头散热组件。机构重点关注立敏达直接或间接客户是否包含英伟达、Meta、谷歌等海外公司，以及收购立敏达目的等。领益智造表示，本次收购有助于进一步丰富服务器板块产品矩阵，提升公司AI硬件服务器板块的业务规模和盈利能力。立敏达在企业级服务器热管理领域具备深厚的核心技术积累和丰富的行业经验，核心客户覆盖海外算力行业头部客户及其供应链相关合作伙伴、相关服务器代工厂、电源解决方案公司，并且已建立深厚且长久的客户合作关系。但因立敏达与客户签署保密协议，领益智造并未透露具体合作情况。关于在AI算力服务器领域进展，领益智造表示公司为企业级服务器中的GPU及CPU提供先进的热管理产品及解决方案，已经布局的产品包括GPU散热模组、液冷散热模组、高性能GPU、散热解决方案、Big MAC-多轴腔体散热模组、高功率服务器、散热模组、远程服务器、散热模组等；同时致力于开发和生产先进的企业级服务器电源解决方案，服务于数据中心及服务器。

6. 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

7. 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

8. 【大量变压器工厂已经处于满产的状态其中部分面向数据中心的业务订单已排到2027年】财联社1月31日电，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”，电力设备变压器正升级为算力基础设施的核心。记者在我国广东、江苏等地调研发现，大量变压器工厂已经处于满产的状态，其中部分面向数据中心的业务订单都排到了2027年。全球AI算力中心的爆发式增长，让变压器成为稀缺资源，美国市场交付周期已经从50周延长至127周。数据显示，我国变压器行业企业约3000家。2025年，我国变压器出口总值达646亿元，比2024年增长近36%。 (央视财经)

9. 全球头部厂商 AI 数据中心电源架构：NVIDIA、字节、阿里×台达、维谛、施耐德、华为的 HVDC/SST技术路线全景拆解

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11. 【#软银数百亿美元砸向AI##软银豪赌AI#】据CNBC报道，日本软银集团近日已向重点投资控股的英国人工智能芯片与系统研发公司Graphcore注资超4.5亿美元（约合人民币30.6亿元），以继续加码布局AI基础设施赛道。据知情人士透露，本轮注资为软银今年计划向Graphcore拨付资金的“一部分”，后续可能还将有更大规模资金注入。近年来，AI一直是软银的重点投资领域，目前已投入数百亿美元，包括持有OpenAI股份以及加码AI基础设施建设等。Graphcore曾被视为英伟达的潜在挑战者，尽管此前累计融资规模已达数亿美元，公司始终未能实现规模化商业落地。软银创始人兼首席执行官孙正义此前表示，Graphcore是一家芯片研发技术积淀深厚的企业。#马化腾回应AI掉队#（央视财经）央视财经的微博视频

12. Meta重磅布局！启动“Meta Compute”计划，打造千兆瓦级AI算力集群

13. Altman直面1.4万亿美元质疑：只要算力还短缺，OpenAI就必须继续烧钱

14. APEC2026 技术前瞻从16相到60相：AI数据中心48V供电的真正关键，不在峰值效率，而在系统级集成密度

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17. 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

18. 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。

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27. 我国太空算力网建设迈入关键阶段，2800 颗卫星将打造全球太空算力底座，这到底是算力格局的彻底颠覆，还是噱头大于实际？近地轨道建起太空数据中心，十万 P 级推理算力 + 百万 P 级训练算力实现天数天算，零成本太阳能供电、极寒高效散热，看似破解 AI 能源困局，却又无法替代地面能源，这波突破到底有多少含金量？更被吹为低空经济救星，号称能让个人飞行从概念落地，真能打破低空算力通信瓶颈，实现全民飞行的未来吗？太空算力 VS 地面算力，谁才是未来算力的核心？#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqHvkEL

28. #四大科技巨头欲砸6500亿美元加码AI# 亚马逊 2000亿美元，远超2025年水平，主要投向AI基础设施、AWS云服务扩容 Alphabet，1850亿美元，几乎是2025年的两倍，主要是面向数据中心、AI训练服务器 Meta预计1150亿 - 1350亿美元，同比增幅或达87%，主要面向生成式AI、AI算力集群微软预计约1050亿美元，第二季度资本支出同比增长66%，主要Azure云扩张、AI算力基建，力度都不小

29. #浪姐镜头霸凌# 从“堆芯片”到“抢细分”：AI算力的12大赛道，谁才是真正的“定海神针”？2026年，AI算力竞赛已彻底告别“拼参数、堆芯片”的粗放时代。当推理算力占比突破70%，算力需求从“训练主导”转向“训推并重”，一场覆盖上游硬件、中游制造、下游应用的全链条军备竞赛，正在12大细分赛道全面打响。没有任何一个环节能独善其身，也没有任何一家企业能单打独斗。在这场产业链博弈中，谁扎根技术刚需、深耕场景壁垒，谁就是支撑中国AI算力行稳致远的“定海神针”。一、光模块：算力的“数字血管”，高速互联刚需之王作为GPU集群数据传输的核心载体，光模块是AI算力网络的高速路网，速率从800G向1.6T、3.2T迭代，需求持续井喷。• 核心龙头：中际旭创（全球800G/1.6T市占率超50%）、新易盛、天孚通信。• 技术突破：华为单波1.6T硅光模块、光迅科技3.2T硅光NPO方案领跑全球；硅光渗透率在1.6T模块中达70%+，功耗降低40%，构筑高壁垒。• 核心逻辑：AI服务器端口数翻倍，高速光模块供不应求，订单排至2027年，业绩确定性最强。二、液冷散热：AI集群的“生命线”，高密度算力生死关单机柜功率迈入兆瓦级，传统风冷失效，液冷成为高密度智算中心的刚需标配，渗透率即将突破50%。• 核心龙头：英维克、网宿科技、曙光数创。• 技术突破：曙光数创MW级相变浸没液冷整机柜，PUE降至1.04以下，散热效率是传统方案的3-5倍。• 核心逻辑：算力密度越高，散热压力越大，液冷直接决定AI集群的稳定性与能耗成本，是“卡脖子”的基础环节。三、AI算力芯片：算力的“心脏”，国产替代核心AI计算的核心，毛利率最高、技术壁垒最强，是摆脱英伟达依赖的关键战场。• 核心龙头：◦ 海光信息：CPU+DCU双轮驱动，兼容主流生态，适配365款大模型。◦ 寒武纪：思元590对标国际一流，DeepSeek-V4首发适配，推理算力国内第一。• 核心逻辑：美国高端GPU限制升级，国产芯片从“可用”向“好用”跨越，DeepSeek-V4适配华为昇腾，国产算力闭环落地。四、高端PCB：算力的“骨架”，高速连接基石AI服务器对高多层、高速高频PCB需求暴增，是承载芯片、光模块的核心硬件。• 核心龙头：胜宏科技、沪电股份、深南电路。• 核心逻辑：每台AI服务器PCB用量是普通服务器的5-8倍，高端产能紧缺，订单排满，业绩弹性大。五、AI服务器：算力的“肉身”，需求最旺载体算力硬件的核心载体，单价是普通服务器的5-10倍，订单排至2028年。• 核心龙头：浪潮信息（国内市占超55%）、工业富联（全球代工市占超40%）。• 核心逻辑：全球智算中心建设加速，国产服务器份额提升，液冷服务器成主流，量价齐升。六、AI存储：算力的“粮仓”，数据爆发刚需大模型训练/推理带来海量数据存储需求，HBM高带宽内存成核心刚需。• 核心龙头：香农芯创、佰维存储、江波龙。• 核心逻辑：推理算力占比提升，数据吞吐量激增，HBM渗透率快速提升，存储芯片量价齐升。七、高速连接器：算力的“神经”，高速传输纽带服务器、光模块、PCB之间的高速连接核心，速率向1.6T迭代。• 核心龙头：华丰科技（华为昇腾核心供应商）、意华股份、鼎通科技。• 核心逻辑：高速信号传输对连接器性能要求极高，华为昇腾服务器放量带动订单爆发。八、网络交换机：算力的“枢纽”，集群调度核心AI集群内部高速互联的核心设备，支撑海量数据调度。• 核心龙头：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络。• 核心逻辑：AI服务器端口数翻倍，交换机带宽需求激增，国产替代加速。九、算力租赁：算力的“共享池”，中小客户刚需中小科技企业、大模型初创公司算力租赁需求爆发，轻资产模式弹性大。• 核心龙头：润泽智算、光环新网、奥飞数据。• 核心逻辑：自建算力成本高、周期长，算力租赁降低门槛，适配推理算力碎片化需求。十、智算中心（AIDC）：算力的“底座”，产业落地载体承接AI算力的基础设施，东数西算政策加持，规模化建设加速。• 核心龙头：中科曙光、浪潮信息、数据港。• 核心逻辑：地方政府+科技企业共建，承载国产算力集群，政策+需求双驱动。十一、算电协同：算力的“血液”，能耗保障关键AI集群耗电量巨大，稳定供电+高效节能成刚需。• 核心龙头：国电南瑞、阳光电源、特变电工。• 核心逻辑：兆瓦级机柜对电力稳定性要求高，光伏+储能配套成趋势，降低算力成本。十二、AI应用（大模型）：算力的“出口”，价值兑现终端算力最终落地场景，覆盖办公、教育、工业、医疗等领域，需求决定算力天花板。• 核心龙头：金山办公、科大讯飞、昆仑万维。• 核心逻辑：大模型从“通用”向“行业专用”落地，场景商业化加速，带动算力需求持续增长。核心结论：谁是真正的“定海神针”？1. 强刚需+高壁垒赛道最稳：光模块、液冷、AI芯片是产业链“咽喉”环节，技术壁垒高、复购需求强，业绩确定性最强，是核心定海神针。2. 弹性赛道看供需缺口：高端PCB、高速连接器、AI服务器受益于产能紧缺+订单爆发，业绩弹性大，是行情“加速器”。3. 长期价值看应用落地：算力租赁、智算中心、AI应用决定算力需求上限，长期成长空间广阔，是产业“价值出口”。2026年的AI算力竞争，早已不是单点突破的游戏。12大赛道环环相扣、缺一不可，每一个细分龙头都是产业链上不可或缺的齿轮。当“词元通胀”带来推理算力井喷，这些扎根技术、深耕场景的企业，才是支撑中国AI算力行稳致远的真正定海神针。

30. 英伟达重磅布局“服务器CPU”，黄仁勋：将推出Vera CPU

31. 马斯克带头，贝佐斯黄仁勋加入，美国科技圈突然“铺天盖地”讨论太空数据中心

32. OpenAI 首款 AI 硬件，是一支能「舔」的笔？

33. 算力集群就应该建在太空里；这个世界500强的物流公司，已经从AI受益了#太空算力集群 #AI #云计算 #算力#马斯克 #SpaceX

34. 行业数据说，上周以全球口径，中国模型调用了5.16万亿token，美国模型调用量2.7万亿。预计很快中国跟美国的AI模型调用量会变成2：1的关系。目前全球调用量排名前五的模型中，中国模型占4个。有文章说，未来中国最大的出口产品，就是token，背后就是算力和电力。中国的算力、电力，是全球最便宜的。再加上工程师红利，token换句话说AI能力就是全球最便宜的。中国就是全球最大的AI基础设施提供国，最大的AI基建狂魔。符合一贯形象了。当全球AI基础设施是中国提供的时候，第四次工业革命赢家是谁就不用了了吧。对，没错，是东方某大国。真的赢麻了。。。。

35. AI算力核心概念股梳理一、算力芯片1. 海光信息（688041）：国产DCU龙头，深算二号对标A100，兼容CUDA生态，金融/通信市占领先；大基金持股，AI训练/推理双适配，订单排至2026年二季度。2. 寒武纪（688256）：AI芯片领军，思元370适配千亿参数大模型，训练/推理全栈覆盖，获国家级与头部互联网订单，国产大模型算力市占率高。3. 龙芯中科（688047）：自主LoongArch CPU，信创算力底座，适配国产集群，服务器端高端CPU量价齐升，国产替代加速。4. 景嘉微（300474）：国产GPU稀缺标的，JM9系列切入通用计算，军工/民用双轮驱动，大基金持股，通用算力场景拓展中。二、AI服务器/硬件1. 浪潮信息（000977）：全球AI服务器市占率领先，自研服务器支持千亿参数大模型训练，绑定字节、阿里等，国内大模型算力集群核心供应商。2. 工业富联（601138）：英伟达H100芯片代工主力，服务微软、亚马逊等，全球服务器制造龙头，AI服务器产能持续扩张。3. 中科曙光（603019）：国产算力领军，液冷服务器市占率超60%，“四算合一”调度平台，智算中心全国布局，自主算力调度系统领先。4. 拓维信息（002261）：华为战略伙伴，RA5900服务器搭载昇腾910，多地智算中心中标，2025年订单规模预计突破50亿元。三、光模块1. 中际旭创（300308）：800G/1.6T光模块龙头，英伟达核心供应商，1.6T产品2026年量产，海外业务占比超87%，订单饱满。2. 新易盛（300502）：800G光模块全球市占前三，1.6T通过英伟达认证，即将承接谷歌大额订单，产品价格上涨明显。3. 天孚通信（300394）：光器件龙头，英伟达光器件唯一国内供应商，获2亿美元大额订单，高速光引擎封装能力突出。四、液冷技术1. 英维克（002837）：液冷技术领军，冷板式方案适配英伟达H100集群，市场份额超35%，服务腾讯、阿里等大型数据中心。2. 曙光数创（872808）：浸没相变液冷龙头，PUE低至1.04，应用于百度、字节等，液冷数据中心基础设施核心标的。五、算力租赁/IDC1. 鸿博股份（002229）：英伟达生态核心，北京智算中心落地，算力业务营收占比超75%，AI算力租赁业务高速增长。2. 润泽科技（300442）：IDC与算力租赁龙头，机柜资源优质，深度受益东数西算，AI算力订单增长显著。3. 首都在线（300846）：全球云算力服务商，算力租赁+边缘计算双布局，海外节点支撑跨境AI算力需求。免责声明：本文所述内容及数据基于公开信息整理，仅供学习交流之用，不保证其准确性与时效性，不构成任何形式的投资建议，股市有风险，投资需谨慎！

36. 谷歌说接下来每6个月AI算力翻一倍，未来十年算力翻一千倍时，你是不是还在怀疑是不是真的，直到你看到全球AI巨头2026年如下资本支出计划（美元）巨头们如此投入，都是冲着目前人类的脑力劳动去的，而特斯拉与谷歌，还冲着体力劳动取代去干先看美国四大云/AI巨头（合计约6500亿）亚马逊（Amazon）：2000亿（同比+56%）投向：AWS算力、Trainium2自研芯片、数据中心、卫星网络Alphabet（谷歌）：1750–1850亿（同比+98%）投向：TPU集群、Gemini、数据中心、自研ASICMeta：1150–1350亿（同比+74%）投向：GPU集群、超大规模数据中心、AI基础设施微软（Microsoft）：1400亿+（同比+59%）投向：Azure AI、OpenAI算力、自研Maia芯片其他全球AI/科技巨头英伟达（NVIDIA）：约150–200亿（AI芯片产能、数据中心）特斯拉：约200亿（同比+135%，自动驾驶AI算力）苹果：约140亿（同比+10%，偏保守，AI模型与算力） OpenAI：2026年单年未披露；2030年前累计约6000亿算力规划甲骨文（Oracle）：约300–400亿（云与AI基础设施）中国AI巨头（估算） - 阿里/腾讯/百度/字节：合计约5000亿人民币（≈700亿美元）投向以数据中心、智算集群、大模型训练为主如此大的投入，只是开始，看看谷歌接下来每6个月算力翻倍的计划，可以想象，接下来各种语言，视频模型，会发展成什么样？但是AI相信还是不会完全取代人类，接下来几年应该是用AI的人取代不用AI的人的阶段#电车财经#

37. 里程碑！3套国产AI万卡超集群同时上线国家级算力枢纽

38. 曝OpenAI 首款硬件定名「Dime」，坏消息：成本太高，9月首发只有「阉割版」

39. 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」

40. #曝马斯克拟采购200亿中国光伏设备# 今天，太空光伏板块大涨，原因是马斯克要下200亿订单。订单主要分为Space X（S链）和特斯拉（T链），背后藏着两大战略布局：地面供电：设备将运往美国得克萨斯州，为特斯拉自身业务及AI数据中心供电。马斯克计划到2028年实现100吉瓦太阳能制造能力，用清洁能源满足美国激增的电力需求。太空能源：部分产能将用于SpaceX！马斯克正布局“太空光伏”，利用高能量密度的太空太阳能，为卫星互联网及未来太空数据中心供能。AI的尽头是算力，算力的尽头电力，而这恰恰是中国的优势所在。

41. 【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。

42. 高盛展望2026大中华区科技趋势：ASIC成AI服务器增量核心，光模块迈向1.6T，果链领跑智能手机.......

43. 大摩：苹果悄然囤积台积电产能，或为自研AI服务器芯片

44. SpaceX 宣布收购 xAI，马斯克剑指太空数据中心

45. 特朗普炮轰AI巨头：数据中心电费自己付！

46. 前瞻技术快报：AI垂直供电的真正瓶颈？不是48V转1V，而是LLC软开关和Buck-Boost控制带宽合并

47. 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

48. 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。。。

49. 章鱼能源也看上了数据中心供电

50. 报道称由于中国零部件供应短缺，美国50%的AI数据中心项目或被取消据彭博社报道，曾经美国试图通过限制中国获取先进芯片和制造技术，来保持其在AI领域的领先地位。但现在却正在承受后果。今年美国约50%的AI数据中心建设项目已被推迟或取消，主要原因就是大部分必要的设备和电子元件由中国生产，这些元件既用于数据中心内部，也用于外部，因为AI公司必须扩展电网基础设施才能为其AI中心提供足够的电力，而电力输送设备的短缺正在延缓项目进度。报道中提到，到2026年，美国预计将在AI数据中心消耗12吉瓦的能源，但目前仅达到4吉瓦。虽然电力基础设施虽然只占数据中心总成本的不到10%，但其重要性却与计算硬件不相上下。电力链中任何一个环节的延误都可能导致整个项目停滞。另一方面，截至2025年10月，美国从中国进口的大功率变压器数量从2022年的不足1500台激增至8000多台。并且电池方面从中国进口的占比也超过40%，在某些变压器和开关设备类别中的份额也接近30%。如果不解决变压器、开关设备和电池方面的限制，即使对AI进行数万亿美元的投资，也可能无法转化为实际的AI算力。

51. 如何看待美国政府批准英伟达H200出口中国？

52. 乘特朗普All in机器人东风？软银和英伟达考虑参与Skild AI新融资，估值或140亿

53. 大摩“AI供电峰会”要点：美国数据中心“离网”偏好提升，储能成为标配

54. SST固态变压器，英伟达AI数据中心终极供电方案的全景解析：从架构到量产的工程设计与决策参考指南

55. 马斯克的万亿豪赌：把AI数据中心送上天，是天才构想还是科幻泡沫？

56. “飙升的电费”成为美国中选焦点，AI数据中心站上“政治火山口”

57. 从硅谷算力巅峰到半导体女王

58. 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……

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62. 算力硬件

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74. 【观点】法国AI的“隐形王牌”

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80. AI高密度计算正重塑数据中心的供电逻辑

81. 800V HVDC

82. 600kW机架时代:AI数据中心如何重构供电、散热与生态

83. AI单机柜突破200kW

84. 软银杀入电池制造，宁德时代41亿“买路”，AI算电暗战升级！

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89. AI训练/推理服务器的各核心硬件构成（附A股上市公司供应商清单）

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91. #股票 #龙头 #液冷液冷服务器是采用液体（水、冷却液等）替代传统风冷进行散热的高性能服务器，是AI大模型训练和推理所需高功率GPU集群的必备散热方案。英伟达GB200/GB300系列AI芯片功耗高达1000W+，传统风冷已无法满足散热需求，液冷成为AI算力基础设施的"刚需"。维谛技术（Vertiv）作为英伟达AI服务器液冷散热的唯一指定合作伙伴，业绩超预期直接验证了液冷需求的爆发。同时，OpenAI与AMD达成6GW算力合作，预计带来超200亿元液冷市场增量。国内龙头申菱环境2025年1-8月订单同比增长200%，液冷收入同比暴增6.5倍。

92. 冷服务器产业链，最新10家热门公司（附名单）

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126. 一图拆解AI数据中心的构成，指出其并非单一服务器，而是一整套高密度基础设施系统。核心由六大模块组成：计算设备（GPU/CPU服务器等，决定算力上限）、网络系统（保障集群协同效率）、电力系统（保障连续运行）、制冷系统（风冷/液冷，解决散热关键）、土建与配套（决定落地规模）及软件与运营（实现稳定服务）。此外，展示了成本构成（IT设备占比最高，约45%）及评估数据中心的三个关键指标：PUE（越接近1越高效）、单机柜功率（反映算力密度）和网络时延（影响训练效率）。最终强调，真正定义AI基建能力的是整座数据中心的系统工程，而非单块芯片。

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134. 别盲目堆硬件，AI基础设施交付的核心：标准化验证与性能优化指南

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139. 软银联手Ampere Computing，探索CPU高效运行小型AI模型，布局下一代推理基础设施

140. 不是所有液冷都能支撑30kW机柜——高热流密度下的控温边界在哪里？

141. [干货]算力时代供电变革：工频变压器、移相变压器与巴拿马电源深度解析

142. 训练大模型需要租什么配置 GPU 服务器？2026实测指南

143. 2026高密机柜+液冷技术规模化落地重构AI服务器托管新标准

144. AI 知识科普｜什么是 AI 基础设施？和传统设施有什么区别？涉及哪些机房改动？

软银法国AI基建选型真相：高算力、低PUE、稳供电，国产方案真能省下30%成本？

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