AI的下半场，拼的不是芯片，是插头？_CPU

1. AI从来不是空中楼阁，是算力，是电力。是一座座数据中心实实在在托起来的。#大咖观察 #红衣聊AI #算力 #基建 #电力

2. 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

3. #人工智能#当OpenAI砸3000亿建数据中心、xAI 豪掷10.8亿抢芯片，美国科技巨头们在AI 算力赛道上疯狂内卷时，微软CEO纳德拉的一句吐槽戳破真相：“库存里的芯片堆成山，却因为没电用不上”。缺电，正成为卡住 AI 泡沫的致命瓶颈。#AI创造营##AI智能# 凯文思考的微博视频

4. AI引爆内存荒：手机电脑不仅要涨价，还要减配

5. 谁能掌握能源、算力，还有应用生态，谁就能定义未来。 #大咖观察 #红衣聊AI #能源 #算力

6. 在乌镇世界互联网大会，我人麻了！亲眼见证中国“AI超级发电站”#中科曙光 #国产智算开放架构超节点 #全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640 #科技改变生活 #算力

7. AI已经不再是虚拟技术的故事，而是一场彻底的“物理化革命”。 #大咖观察 #红衣聊AI #电力 #能源

8. 为什么微软誓言为高耗能数据中心自掏腰包？

9. 黄仁勋罕见长文：未来10年，AI拼的到底是什么？ #黄仁勋 #英伟达 #gtc #科技改变生活

10. 如果AI的终极形态不是在屏幕里，而是在现实世界里替人类干活。你觉得下一个爆发点会先出现在机器人，自动驾驶，还是医疗？#大咖观察 #红衣聊AI #科技 #人工智能 #黄仁勋

11. 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

12. 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

13. 搭载英伟达核显的英特尔CPU？英伟达和英特尔是怎么走到一起的？「超极氪」

14. 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

15. 4500元捡漏5年前“老旗舰”：M1 Pro 16寸Macbook Pro在2026年依然是神机？

16. #AI的尽头是拼电力吗#这场智能与能源的博弈才刚刚开始，当GPT-4一次训练能煮沸1000个奥运泳池的水，当美国AI数据中心耗电量预计2028年翻倍至总用电量的12%，AI的尽头是拼电力不再是噱头，算力是AI的翅膀，电力才是托起翅膀的空气，没有稳定能源支撑，再先进的GPU也只能沦为仓库里的废铁。 AI之所以成为电老虎，核心源于三重压力：一是硬件堆叠，单块英伟达A100 GPU功耗400瓦，GPT-4训练要动用2.5万块，相当于3000辆特斯拉同时满负荷运行；二是计算强度，一次ChatGPT请求耗电量是谷歌搜索的10倍，若全球搜索都换成AI，年耗电将新增29.2太瓦时；三是运维消耗，微软某数据中心仅冷却GPT-3就用掉70万升淡水，这些隐性能耗往往被忽视。电力短缺已不是遥远的危机，而是正在发生的现实。美国部分州的AI新项目要等7年才能接入电网，马来西亚凭借1/4于美国的土地成本、22条海底电缆的区位优势，已成东南亚数据中心新热土。这场竞争里，“电力富矿”地区正在浮出水面：要么依托风光储等绿电资源搭建算力底座，要么像部分科技公司那样，借力核能、风电、地热等特殊能源支撑算力需求，甚至直接自建电厂保障供电。但AI与能源的关系并非单向索取。谷歌通过升级芯片技术，让新一代TPU芯片能效比提高67%，间接降低算力能耗；不少企业还在探索用AI优化数据中心能源管理，实现用电效率最大化。未来的赢家，不是拥有最多电力的一方，而是最会精打细算”的一方，既懂用新能源扩容，也善用AI降能耗，这才是破解电力困局的关键[并不简单]#ai生活指南##ai创造营#

17. 当英伟达逐步缓解芯片供应压力，AI 行业的核心瓶颈已悄然从算力短缺转向电力不足；数据中心约 40% 的电力消耗于散热冷却，英伟达新一代机架设计功耗较前代激增 100 倍，单机架功耗达常规设备的 10 倍。训练一个大型语言模型的耗电量相当于普通美国家庭 462 年的用量，GPT-4 的训练电力可支撑 10 万人小城运转一年。微软 CEO 纳德拉直言，公司库存堆满 AIGPU 却因电力短缺无法启用，核心难题是缺乏具备充足供电和冷却能力的数据中心外壳。谷歌、Meta 等企业同样受困于电力审批延迟，已建成机房被迫低负荷运行，大量高端芯片闲置。#AI生活指南##AI创造营##微博兴趣创作计划# 种斌Marco的微博视频

18. 601616，1分钟垂直涨停！A股电力设备板块，全线爆发！

19. #手机集体涨价原因#这轮内存普涨是综合性的，一共有四大原因：1、AI 算力需求大爆发， AI 服务器 DRAM 需求是传统服务器的8–10 倍，NAND 是3–5 倍。OpenAI、微软、谷歌等云厂商，吞噬了全球几乎53%+的DRAM产能，还提前锁定了2026年全年的HBM（高宽带内存）2、三星、SK 海力士、美光三家控制全球90%+ DRAM 产能、99%+ HBM 产能。由于HBM（高宽带内存）利润更多，大幅度消减了消费级内存的供应（DDR4、手机 LPDDR、UFS）。3、全行业库存见底，整体库存仅4周，远低于8-12周安全线，所以各品牌都在加价下单，锁定内存厂商未来的产能。4、由于战争的阻碍（许多电子特气和能源需要从霍尔木兹海峡运输）和AI需求的旺盛，原材料和能源都在涨价，晶圆、硅片、电力成本上升，加剧了通用内存紧张。内存涨价将要贯穿2026年全年，直到2027年一些新的内存产能落地，HBM供需趋于平衡，消费级内存的产能才会逐步恢复。但是AI热情在2026年只会升级啊... #OPPO涨价#

20. 全球最强算力！华为算力大阅兵，AI芯片碾压全球#华为 #算力底座 #人工智能 #AI #昇腾AI

21. 用模型排行榜论输赢？AI竞赛到底在比什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI #大模型

22. 芯片大咖访谈：英伟达最怕的不是AMD，而是华为，中国是半导体供应链最全的国家#AI #芯片 #半导体 #英伟达 #黄仁勋

23. DDR5暴涨500%！从资源垄断到巨头疯抢，深聊背后的AI硬件争夺战

24. 探访云栖（一）：揭秘AI“底座”，谁在为算力搭建“水电气”？

25. 从金融骗局到能源危机：这波AI泡沫，到底有多大？

26. 法国专家：美国芯片对决中国电网，中国将成AI竞赛唯一赢家（YouTube精选智慧）。美国OpenAI的用电量可能需要增加100倍，但是美国的电网无法支持。因为将可能增加一个印度的电力容量。有些人认为只有中国能满足AI时代电力需求增加的挑战，因为中国有足够的电力生产与供应。中国将成为人工智能竞赛唯一赢家。说欧洲和美国的电力供应设施老化，建设核电厂慢，只能太阳能，而中国是多管齐下建设电力供应。目前确实只有中国能满足AI时代的电力增长要求。这个观点说明中国这几年电力暴涨是对的，一年新增装机容量比日本都多。前HR本人的微博视频

27. AI回答你一个问题消耗的电量，够你家开半小时空调？ #大咖观察 #红衣聊AI #光子 #电力 #能源

28. AI最烧钱的战场：数据中心的真实账单【硅谷101】

29. #人工智能#当全球还在热议 AI 模型的迭代与智能体的突破时，资本的流向已悄然转向。400 亿美元收购全球顶级数据中心、150 亿美元打造 AI 枢纽、万亿级基础设施园区规划，这些重磅动作揭示了一个被忽视的真相：AI 的狂欢早已脱离纯粹的 “智力游戏”，沦为一场关于钢铁、电力与土地的硬核博弈。#AI创造营##AI智能# 凯文思考的微博视频

30. 欧洲首个离网数据中心正式启用

31. 真正的科技竞争，拼的不是单个环节的领先，是整个生态的闭环。 #大咖观察 #红衣聊AI #电力 #芯片

32. 黄仁勋规划下一代科技版图，普通人机会在哪里黄仁勋 GTC 大会揭秘：AI正在重构 100万亿美元经济，普通人却可能被彻底淘汰？不！这才是我们唯一能翻盘的机会 #AI #英伟达 #黄仁勋

33. #阿里巴巴宣布与英伟达开展合作# 这次，阿里与英伟达开展Physical AI合作，意义重大。后续成果可以用在很多方面。比如，用在城市的交通信号灯上。通过双方合作的模型训练和环境仿真强化学习，可以模拟不同时段、不同路况下的车流，让信号灯更智能地调节时长。交通信号与车流潮汐导致的易堵路问题，可以得到有效解决。比如，用在工厂的生产线上。利用数据合成处理和模型验证测试，能模拟出各种产品的瑕疵情况，训练AI模型快速识别产品缺陷。像检测手机屏幕有没有划痕，AI绝对比人更精准、更快速。

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. #HOW I AI#电力决胜 AI 下半场：中国 7 倍发电增量筑牢竞争壁垒！#人工智能##AI创造营#马斯克曾断言：“AI 发展的制约因素，正从芯片转向电力供应。” 这一判断正在全球上演现实版角逐，而中国凭借压倒性的电力优势，在 AI 竞赛中抢占先机。凯文思考的微博视频

36. 随着AI全球硬件竞赛开始，AI服务器的DRAM用量是普通服务器的8倍，NAND需求量是普通服务器的3倍。所以这些AI公司第一时间找到三星-海力士-镁光这些大厂，直接预约他们的产能生产AI硬件。随着这些的主要产能都被包年预定了，加上HBM生产需求极大，消耗晶圆也比传统的DRAM更多，就导致留给消费级PC市场的产能更少。所以今年PC端的电脑，全线涨价，甚至恐怖的是 DDR5的内存涨价接近3倍了

37. 马斯克又画饼：100GW太空算力集群，6万亿参数的Grok5，特斯拉的车要卖爆#马斯克 #AI #openai #谷歌 #算力

38. 英伟达“护城河”要塌了？但这次是老黄自己动的手【X.PIN】

39. 英伟达正在把AI超算，塞进每个人的桌面

40. 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

41. #AI的尽头是拼电力吗#话糙理不糙，你感觉AI回答问题快，但它背后是耗电巨大的数据中心在支撑。现在才发现，没足够电力，再牛的芯片也只能躺那儿积灰。美国现在就挺头疼，电网都快扛不住了，而且AI公司大多还没盈利，要是电力成本再涨，投入的钱收不回来，那这泡沫还真有可能破。至于AI电力大战会不会引发新的能源大战，我个人觉得可能性不小。

42. 昨晚好多朋友都在找我讨论高通发布的AI数据中心芯片。简单总结一下。2026年AI200芯片将开始出货，可作为独立组件、可插入现有设备的扩展卡，或作为由高通提供的整机机架服务器的一部分。该产品的首位客户是沙特阿拉伯的人工智能初创公司Humain，该公司计划从2026年开始基于这款新芯片部署200兆瓦的算力。2027年推出AI250芯片。若仅以芯片形式供应，该产品可用于搭载英伟达或其他竞争对手处理器的设备。若作为完整的服务器则将直接与这些厂商的产品竞争。高通这次发布产品的重要意义在于，让近存方案进入公众的视野，这个架构做云端推理，edge/端侧推理将是一个合理的成本方案。所以二线的DRAM厂商也可以通过非HBM的形态参与到推理服务器的产品中。#AI设备#

43. AI圈最顶级的一次争吵，理解世界还是堆模型？ #大咖观察 #红衣聊AI #大模型 #人工智能

44. 当AI接管一切，你银行卡里的数字可能会一文不值。 #大咖观察 #红衣聊AI #能源

45. 别吹了，今年一半的数据中心可能会被推迟

46. #用声音马住中国年##微博声浪计划# 继内存后MLCC也涨价了！2026年初MLCC现货价暴涨近20%，AI服务器需求爆发是主因，单机用量达传统3倍以上。上游钽电容缺货涨价，成本增加，高端产能优先供给AI加剧失衡。风华高科等国产企业加速突围，终端成本压力传导至消费电子，手机或提价。业内预计涨价周期延续1-2年，用户可考虑国产替代方案。#微博跨域计划# 梁小欣同学的微博音频

47. 挑战PCIe规范！全新供电概念显卡全球首发！

48. 你还在看热闹的时候，别人已经在押注未来十年的领先趋势了。 #大咖观察 #红衣聊AI #基建 #人工智能 #科技

49. #阿里巴巴宣布与英伟达开展合作#不知道大家有没有了解过阿里巴巴的Qwen模型，在业内，Qwen模型在某些方面甚至是超越ChatGPT的存在。就比如今天刚发布的Qwen3-Max文本能力已经超越了GPT-5-Chat。和其他家合作是为了购入英伟达的硬件不同，阿里巴巴和英伟达的合作主要是在他们自己的PAI平台中集成英伟达的AI计算软件，比如NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、NVIDIA Cosmos和Physical AI 数据集，有了英伟达的这些软件，阿里巴巴可以加速对机器人强化学习等项目的进展。另外，阿里巴巴今天港股大涨8%，看来和英伟达的合作对阿里巴巴来说是个重大利好呀。这么一说，大家觉得阿里巴巴之后会不会推出像宇树科技那样的机器人呢？

50. 2026年能源展望：石油过剩，电力不足

51. 有色金属中，最像“时代趋势”而不是短线噪音的主线：铜（电网扩容 + 电气化 + AI数据中心）。基础设施：电网、变压器、配电、数据中心、工业电气化都在需要铜。供给端扩产慢、项目周期长。S&P Global 直接把未来铜供给缺口描述成长期问题，并把 AI 与国防支出也纳入需求增量里。IEA 也明确把铜作为最大规模的关键矿物之一，需求在不同情景下都持续上升。#美股#

52. NVIDIA：发布世界最快AI超算

53. 华为最新报告：未来10年，AI智能体、算力、半导体、能源都有巨大的机会#智能世界2035 #AI智能体 #算力 #半导体 #华为

54. 2026年AI行业大反转

55. AI产业扩张带动电力需求升级，新型电力系统迎来黄金发展期

56. AI的终极瓶颈不是芯片？电力才是数字时代“新石油”

57. 马斯克一语成谶

58. 美国 AI数据中心的电力困境。

59. AI发展瓶颈已转向电力

60. 英伟达的芯片终于遮不住，美国AI的电力底裤掉了

61. 万亿算力狂欢！英伟达GTC大会将至，Rubin+CPO+液冷炸场

62. 英伟达GTC倒计时！AI“春晚”三大悬念提前看，算力硬件将迎爆炸式增长？

63. GTC 2026前瞻

64. GPU堆叠失效！英伟达GTC2026曝算力终局

65. 英伟达GTC 2026前瞻

66. 比芯片更重要的是散热！GTC2026前瞻

67. AI算力爆发！液冷技术成"生死线"

68. AI算力与电力

69. AI服务器电源架构，市场规模，竞争格局分析

70. Semivision

71. GTC 2026前瞻

72. 英伟达GTC 2026前瞻

73. AI数据中心供电架构大变革！功率连接器的机会与挑战（上）

74. 算力狂飙，电力为王

75. 英伟达“缺电峰会”将至，AIDC电源为何成焦点？

76. AI电荒，谁能救场

77. 知道不知道？算力狂奔，电力掉队

78. 英伟达「AI电力危机」闭门峰会纪要【液冷、固态变压器、燃料电池、储能。短期燃气轮机+磷酸铁锂储能=补能】

79. 电力紧张成AI发展拦路虎，全球算力布局面临重构。算电协同为中国AI产业发展赋能

80. 电力设备的未来

81. 英伟达下代GPU功耗2300W，散热成本暴涨5倍，AI服务器要烧钱了

82. 数据中心冷却系统故障致数万亿美元交易中断，AI时代如何应对散热危机？

83. 算力越强死机越快？CME万亿交易停摆，揭开了AI算力的物理隐忧

84. 英伟达放话！散热要花40万，液冷疯了

85. 800V高压直流架构破局！英伟达掀起 AI 数据中心电力革命

86. 数据中心，电力告急！

87. ABB白皮书

88. AI重塑投资格局

89. 【庆赢合专题报告】电力、散热、金属及工程建设，中国AI数据中心的“非IT基建”将是个8000亿的大市场

90. 电力、散热、金属及工程建设，中国AI数据中心的“非IT基建”将是个8000亿的大市场

91. AI年耗超300太瓦时！电力基建5500亿资金到位，三条赛道藏机遇

92. 无电力不AI，8000亿的电源与液冷市场！

93. 中国AIDC电力系统变革解析

94. AI新基建，算力即国力

95. 液冷 vs 风冷

96. 液冷

97. AI服务器变天了，功耗冲破天花板，供应链悄悄换人

98. 制约人工智能芯片发展的关键因素？先进封装or晶体管密度？

99. 从芯片到散热器的先进芯片封装的热管理综述

100. 直击人工智能、自动驾驶等核心趋势带来的挑战

101. AI的瓶颈不是算力,而是......

102. 发热激增遇挑战,AI+散热的技术与市场趋势

103. 系统集成与弱电工程课件.pptx

104. AI进步放缓、遭遇瓶颈?OpenAI等头部公司:不存在!

105. AI的瓶颈突破在于实体人工智能

106. 大模型训练驱动电力需求翻倍增长,行业求解“AI能耗之困”

107. AI能耗困扰并非无解

108. 如何将AI产品部署到本地服务器对公司网络环境、硬件和软件有什么要求?

109. 如何在提升智效的同时解决能耗难题?AI迎来“大考”

110. AI要发展，这个难题必须解决

111. 高盛警告:电力短缺或成美国AI发展的最大瓶颈

112. AI目前的瓶颈是 “实时学习”

113. 消息称 OpenAI、谷歌等巨头 AI 模型遇瓶颈

114. 储能：算力时代的电力粮仓

115. AI供电革命来了！英伟达定调800V，这4家公司先受益

116. AI算力爆发！液冷装备全面替代风冷，成为数据中心的“降温刚需”

117. 美国人工智能数据中心正将电网推向崩溃边缘

118. AI 最大的谎言：不是算力不够，而是快没电了

119. 算力狂欢下的电力围城：英伟达闭门峰会背后，AI时代的能源革命已至

120. 英伟达紧急开会！AI战场转向：不抢芯片，疯抢“电”

121. 算力进化，电源革命：从英伟达GTC 2026看AI基建投资新主线

122. 2025科技热词：AI电荒背后的技术革命与未来图景

123. 高盛：AI 服务器功耗激增，电源、电容器、功率半导体等技术变革机遇！

124. 从“芯片”到“电芯”，AI的瓶颈：算力之外，更是电力之争，附美国AI数据中心用电新趋势

125. AI狂烧电，北美电网扛不住了！万亿储能风口爆发，硅谷的“救命稻草”竟是中国军团？

126. 重磅！英伟达GTC大会引爆算力产业链！四大核心板块全梳理

127. 美银：储能是AI基础设施投资机遇之一

128. 带你吃透“AI 电力”产业链：AI越聪明，我们越需要回到“铜器时代”

129. AI算力背后的“降温大战”：液冷技术如何撑起千亿市场？

130. AI尽头是储能：千亿级赛道迎来爆发时刻

131. AI服务器散热的底层逻辑：液冷技术如何应对激增的散热需求？

132. 【庆赢合专题报告】美国电网扛不住 AI 数据中心了：“孤岛化” 自救成风潮，却陷功率波动困局

133. 算力冷却革命：液冷技术的现状、挑战与爆发式增长

134. GTC 2026前瞻：数据中心基础设施的颠覆性升级

135. 丹羿深度 | 千兆瓦时代，AI数据中心的 “ 供电大战 ”

136. AI把大型科技公司逼成了基建狂魔

137. AI 下半场来了！算力比拼不再重要，中国靠电力翻盘未来机器人元年

138. GTC 2026前夕，Daikin发布新一代AI机柜级液冷方案

139. 成本惊人！英伟达“烧钱”散热，英伟达Rubin平台单套液冷系统成本逼近40万元人民币

140. 液冷 2.0 ：2026 算力的真正“灭火器”

141. 硬核论文：AI训练过程中如何保持数据中心的电力稳定

142. GTC大会前瞻：重点关注哪些领域？

143. 一颗芯片1800W功耗！NVIDIA下代AI服务器液冷就得40万元

144. 提升！NVIDIA GB300“Blackwell Ultra”NVL72液冷散热器售价近5万美元

145. AI数据中心冲击美国电网：缺电是问题，波动更致命

146. 液冷+高压直流：AI算力“省电革命”

147. GTC大会前瞻：关注电源及AIDC液冷板块，有望迎来主升浪

148. 数据中心服务器冷却组件的成本分析

149. 英伟达Blackwell Ultra NVL72机架，单台散热成本近5万美元

150. 1.26 算力基建热搜全景｜显卡内存全面暴涨、涨液冷技术普及、国产算力迎关键突破

151. 全球交易停摆3小时！CME宕机牵出AI数据中心散热“生死劫”

152. AI耗电时代的来临：储能成为算力能源底座

153. 实现AI芯片超千安培大电流供电！元脑服务器创新垂直供电技术揭秘

154. 驾驭百亿亿次算力风暴 | 风液同源架构为E级超算打造冷却基座

155. AI电力需求剧变！专家警告：可能引发韩国电网危机

156. 美监管机构：AI数据中心用电激增将导致停电风险加剧

157. 破解 AI 服务器功耗困局，半导体厂商能做什么？

158. 美银观点-中国AI基础设施

159. AI耗电疯涨，电网压力山大，谁在背后默默撑场？

160. 液冷技术：AI算力背后的“降温神器”

161. GTC前瞻：AIDC电源演进

162. 2025年电力行业算力之争，电力为王：聚焦美国AI能源革命核心赛道（附下载）

163. “算力就位，电力未通”硅谷AI数据中心空转困局与中国破局之道

164. 2026年算力革命：液冷技术如何颠覆AI行业？

165. AI服务器机柜BBU的毫秒级瞬态功率缺口：为什么“混合型超级电容（LIC）+BBU”更合适？

166. 台达800V直流方案全景布局：重新定义AI数据中心基础设施

167. AI电力革命引爆万亿市场！核心赛道龙头股全解析，谁将领跑新基建

168. AI浪潮下，48V 电源连接器为“关键胜负手”？

169. 散热篇｜风冷顶不住了，液冷的黄金时代来了

170. 电力：从传统公用事业到算力经济时代的战略资产（20251105）

171. AI大数据中心服务器的冷却系统升级

172. 应对 AI 服务器高功耗挑战：罗姆的功率半导体创新与生态合作布局

173. 电力ETF：从公用事业到为AI发电

174. 2026-2036年先进半导体封装的热管理：技术、市场和机遇

175. 数据中心用 Megapack：驱动 AI 基础设施增长

176. 超算中心建设与运维：机房制冷、除湿及新风系统解决方案 - 哔哩哔哩

177. 当算力像电一样定价的那天，灿谷会被重新理解

178. 有人问：AI时代最不可或缺的是什么？

179. 英伟达GTC大会前瞻（液冷、SST、金刚石散热）

180. AI巨头500亿美元入局，AI基建赛道灼热

181. 液冷才是藏在背后的大赢家🔥

182. 冷却系统选错，智算中心就变“暖房”：风冷、液冷、浸没式怎么选？

183. SiC衬底+多孔吸液芯华南师范大学团队用CoVC结构破解芯片散热难题

184. 解读：数据中心与人工智能的 “降温难题”—— 散热成关键挑战（路透社）

185. 解读高盛2026展望：中国工业技术，机器人、电力等 #壹渥观察 #壹渥·决策外脑过去两年，AI投资的核心逻辑是"算力即权力"。然而高盛分析师团队在上周关于中国工业2026展望的电话会议中明确指出，制约AI扩张的核心变量已经发生转移。电力瓶颈正在取代芯片瓶颈，成为AI时代最显著的天花板。这场40分钟的会议，我们用10分钟的时间快速回顾一下重点，借助一些关键位置的企业观察行业发展现状。

186. 英伟达GTC 2026定调AI算力革命，全产业链增量路径浮现！

187. 火锅店老板5000万买的教训：AI时代，企业如何做好“散热”？

188. 数据中心频频宕机波及芝商所，传统冷却系统不够用了

189. AI算力狂飙背后的电力饥渴，未来三年需求超150GW，燃气轮机供需错配下国产替代加速突围

190. AI投资热潮带动电力基建需求机构称这些环节有望放量

AI的下半场，拼的不是芯片，是插头？

精选参考来源