2026年AI基建选型真相：别被参数迷惑，匹配业务场景才是关键_CPU

1. 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

2. 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

3. 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

4. #阿里云Token消耗3个月飙升6倍#从“烧钱”到“印钞”，阿里开启“Token税”时代！全栈AI布局进入收割期2026年3月18日，阿里巴巴集团发布2026财年Q3财报，阿里云的表现堪称“大象起舞”：收入加速增长36%，AI相关产品收入连续10个季度三位数增长。最令业界震惊的数据是，百炼MaaS平台Token消耗量在短短3个月内疯狂飙升6倍。紧接着，阿里云宣布AI算力、存储等核心产品最高涨价34%。这一套“增量+提价”的组合拳，标志着阿里云已正式跨越AI投入期，进入高毛利的“Token经济”收获期。【评论】阿里云Token消耗飙升6倍，本质上是AI从“炫技工具”向“生产力燃料”转化的临界点突破。在2026年这个“龙虾热”（OpenClaw等AI Agent爆发）席卷全球的背景下，Token（字符点数）已成为数字世界的“原油”。阿里最硬核的底气在于其**“四层垂直整合”：平头哥自研GPU规模化量产（成本砍半）+ 阿里云算力底座 + 百炼MaaS平台 + 千问/悟空应用生态。当同行还在为大模型变现发愁时，阿里已经通过Alibaba Token Hub (ATH) 事业群**，把算力封印进了高溢价的Token里。34%的提价底气，源于其自研芯片带来的自主定价权。在这场全行业的“养龙虾”盛宴中，阿里不仅是提供饲料的人，还是修建池塘、制定规则的“生态之主”。

5. 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

6. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

7. #科技先锋官# 别再死磕通用芯片了！Arm 推出 AGI CPU、特斯拉砸千亿建芯片工厂，全球 AI 硬件早已彻底换道！还在认为国外芯片垄断不可撼动？觉得国产硬件只能跟跑？大错特错！低延迟、高能效的专用芯片时代来临，数据中心格局正在重塑。而中国凭借完整制造产业链、领先绿电资源与海量 AI 应用场景，手握三大硬核优势，完全具备弯道超车的底气。是国外硬件继续领跑，还是中国 AI 硬件实现逆袭突围？专用芯片究竟有多重要？国产机会到底藏在哪？一条视频讲透全球 AI 硬件大变局，看完你会彻底看懂未来趋势！#微博超有用视频大赛##AI创造营##上微博涨知识##科普大作战# http://t.cn/AXIPAs8R

8. 全国首个！超3万卡国产AI算力上线，喂饱万亿参数大模型

9. 最火芯片研究机构! SemiAnalysis创始人：算力瓶颈从CoWoS转移到EUV，存储吃掉30%资本开支

10. 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

11. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

12. 英伟达“锁死”液冷，数据中心泵阀赛道要爆发？当英伟达新一代GPU机柜实现100%液冷、本周液冷技术大会召开，液冷正迎来渗透率从14%跃升至33%的行业级爆发窗口。作为液冷系统的“心脏与关节”，液冷泵阀这条被低估的算力配套赛道，正站在风口上。一、英伟达定调：液冷从“可选项”变“必选项”• 硬核需求：下一代Rubin Ultra GPU单颗功耗突破2500W，单机柜功率达350kW-1MW，传统风冷彻底失效。• 官方锁死：黄仁勋在GTC 2026明确：Vera Rubin平台100%全液冷，风扇直接“消失”；GB300放开供应商权限，液冷成捆绑标配。• 行业共振：谷歌TPU v7（980W）、微软Azure全线转液冷；台积电宣布未来3年资本支出大增，全球产能荒实锤。二、泵阀：液冷系统最刚性、壁垒最高环节液冷系统=泵（动力）+阀（控制）+管路+冷板，直接决定可靠性与效率。• 液冷泵：CDU核心动力，要求零泄漏、5万小时寿命、高扬程。• 液冷阀：流量/压力精确控制，覆盖球阀、电磁阀、调节阀，密封性、耐腐蚀性要求极高。• 价值量：每GW液冷投资中，泵占10%、阀占6%，合计超百亿元空间。• 渗透率爆发：2024年14%→2025年33%，2030年全球液冷市场超440亿美元。三、核心标的：英伟达链上的泵阀隐形冠军🔧 液冷泵（心脏）• 飞龙股份（002536）国内唯一通过英伟达GB300认证液冷泵企；供应HP22K/40kW水泵、快接头；英伟达订单占比超50%；华为份额70%-80%。• 大元泵业（603757）子公司合肥新沪零泄漏屏蔽泵通过维谛认证，独家供货英伟达；中标“东数西算”2.3亿液冷项目；高端液冷泵毛利超40%。• 南方泵业磁悬浮液冷泵市占率超30%；NF-CDU系列进入头部智算中心。• 利欧股份全新RPC系列液冷屏蔽泵，适配高密度AI集群。🛡️ 液冷阀门（关节）• 伟隆股份国内唯一同时供微软、英伟达液冷阀厂商；覆盖CDU、管路全场景。• 纽威股份工业阀龙头，切入谷歌液冷项目，海外认证壁垒高。• 三花智控、盾安环境热管理龙头，电子膨胀阀/截止阀批量供货数据中心，液冷+新能源车双轮驱动。四、三重催化，明天就可能异动1. 事件催化：4月16日液冷技术大会（深圳）召开，聚焦泵阀、CDU、冷板。2. 订单催化：英伟达GB300批量交付，泵阀订单加速落地。3. 估值催化：传统泵阀企业液冷业务爆发（增速100%-150%），估值迎重塑。五、风险与策略• 风险：行业竞争加剧、价格战、技术路线变更（浸没vs冷板）。• 策略：优先选已进英伟达/微软供应链、有认证、批量供货的龙头。总结英伟达“锁死”全液冷，相当于给行业发“强制采购令”。液冷泵阀=算力基建刚需+渗透率跳升+外资认证背书，是本轮液冷革命最确定、弹性最大的细分赛道。短线看大会催化，中线看订单爆发，泵阀龙头即将迎来主升浪！

13. #互联网技术[超话]##个重磅信号！#黄仁勋 #AI #人工智能#机器人 #自动驾驶 #CES2026 #英伟达#新年演讲# 黄仁勋在2026年CES展会上的新年首场演讲，以"物理AI"为核心主题，宣告人工智能正式迈入从理解数字世界到改造物理世界的新阶段。以下是演讲的核心内容整理：一、时代定调：双重平台转移开启AI新纪元黄仁勋指出，计算机行业正经历十年一遇的"平台重置"，同时发生两大平台转移：一是应用程序全面构建于AI之上，软件开发从"编程"转向"训练"，运行载体从CPU迁移至GPU；二是软件的开发与运行逻辑彻底革新，AI应用不再是预编译的固定程序，而是能理解上下文、实时生成内容的智能系统。这一变革正驱动全球价值约十万亿美元的计算机基础设施进行现代化改造。二、物理AI的ChatGPT时刻已至物理AI成为演讲的核心焦点。黄仁勋认为，AI的演进可以分为四步：感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。当模型能够理解重力、摩擦、惯性、动量守恒等物理定律，AI才能真正走出屏幕，进入物理世界执行任务。支撑物理AI战略的三大技术支柱已全面成型： Newton物理引擎：实现低于0.01秒的实时物理计算响应 Cosmos基础模型平台：以1000亿参数达成1毫秒级推理延迟，支持多模态物理世界理解 GPU+LPU混合架构：算力效率提升100倍，成本降低90% 三、Rubin计算架构全面量产英伟达推出新一代Vera Rubin计算架构（简称Rubin架构），该平台已进入全面量产阶段。Rubin架构通过CPU与GPU协同设计，AI训练性能较前代Blackwell提升3.5倍，推理性能提升5倍，token生成成本最高降低10倍。该架构包含六款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-X以太网交换机。四、自动驾驶与机器人突破自动驾驶领域：英伟达发布全球首个开源端到端AI系统Alpamayo，这是业界首个具备思考推理能力的自动驾驶AI模型。2025款梅赛德斯-奔驰CLA将首发搭载该技术，计划2026年第一季度在美国上路，随后推广至欧洲和亚洲市场。机器人领域：黄仁勋宣布"机器人领域的ChatGPT时刻已经到来"。英伟达发布了专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6视觉语言行动模型等开源工具，同时推出Cosmos Reason 2推理型视觉语言模型。特斯拉Optimus人形机器人已通过Omniverse数字孪生平台完成90%以上的训练，自主运行比例达85%，2026年第一季度将实现5万台量产，成本降至2万美元以下。五、开源生态战略加速黄仁勋强调，开源模型与前沿闭源模型的差距已缩短至约6个月，且仍在持续缩小。英伟达不仅开源模型，还开源用于训练这些模型的数据，以建立真正的"系统信任"。现场展示的多款开源模型包括三家中国开源模型：Kimi K2、Qwen和DeepSeek V3.2。黄仁勋特别提到，DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革进程。六、全栈AI体系构建英伟达的角色已从芯片供应商转变为"全栈AI体系"的构建者。通过"三台计算机"的架构——训练（DGX超级计算机）、仿真（Omniverse与RTX）、推理（AGX系列边缘设备），英伟达构建了从云端训练到现实部署的完整闭环系统。同时，通过开源模型、数据及NeMo开发库，英伟达正推动技术民主化，让更多开发者和企业能够参与到物理AI的创新浪潮中。黄仁勋在演讲结尾强调，物理AI的落地将重塑全球千万家工厂与数十万个仓库的运作逻辑，开启AI与实体经济深度融合的新时代。 http://t.cn/AXb9Z9MM

14. 给 OpenClaw 加上企业级 Memory，你的 Agent 终于不用再问第二遍

15. 如何看待华为最新发布的昇腾系列超节点算力，是超越英伟达了吗？和阿里的平头哥算力芯片比如何？

16. 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

17. 如果明天算力不再决定胜负，你觉得你手里的哪张牌能赢？ #大咖观察 #红衣聊AI #ChatGPT #算力 #AI

18. 阿里开源 Qwen3.5-Plus！三千行代码一次生！超强性能超低价格

19. 黄仁勋喊出“推理拐点”，边缘推理的机会窗口打开了吗

20. 阿里云发布多模态交互开发套件

21. 在AI推理领域，谷歌TPU正以4倍于英伟达GPU的性价比，掀起一场技术革命。曾经主导机器学习训练的英伟达，正面临从训练到推理转型的严峻挑战。训练是一次性重投入，推理却是持续的“马拉松”——2024年OpenAI推理成本高达23亿美元，是训练费用的15倍。预计到2030年，推理将占据75%的AI算力需求，市场规模达2550亿美元。谷歌TPU专为推理优化，采用流水线阵列架构，显著降低延迟和能耗（比GPU节能60%-65%），并且单价低于英伟达H100。在Midjourney切换到TPU后，推理成本降低65%，吞吐量提升3倍。Anthropic计划部署百万TPU，Meta也在推动数十亿美元TPU采购，表明顶级AI公司正加速从GPU向TPU迁移。ASIC（应用专用芯片）如TPU以专精取胜，摆脱了GPU的多功能设计带来的资源浪费，适合海量、稳定的推理服务。尽管TPU生态依赖谷歌云及TensorFlow/JAX，对灵活性有一定限制，但面向推理的高效能和成本优势不可逆转。未来AI基础设施将是GPU负责研究训练，TPU主导大规模推理的混合格局。这场变革对创业公司尤为重要，TPU降低推理门槛，助力中小团队与巨头竞争。对于企业CTO，推理成本的爆发性增长迫使其重新审视硬件策略，提前布局TPU可节省40%-60%预算，同时降低碳排放压力。英伟达虽然推出Blackwell架构试图提升推理效率，但仍难撼动TPU的成本优势，投资者已开始大规模减持英伟达股票，预示其市场统治力将被蚕食。总结来看，AI算力的未来属于针对推理的专用芯片。TPU的强势崛起标志着AI基础设施进入“推理时代”，企业不抓紧转型，势必被成本压力和竞争力拉开差距。合理利用TPU和GPU各自优势，灵活部署混合方案，将是稳健的应对之策。原文：ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

22. 最新！AI再迎「十字路口」，林达华演讲曝光多模态底层路线图

23. AgentScope Java v1.0 发布，让 Java 开发者轻松构建企业级 Agentic 应用

24. 大摩中国CIO调查：B端对千问和阿里云兴趣显著增加，预计三年内千问超越DeepSeek

25. AI六巨头同台后的三条争论、四个共识与一张产业路线图

26. 发布了头条文章：《给英伟达与AMD放闸，寒武纪们会怎样？》最新消息，英伟达准备将更先进的AI芯片卖给中国客户，多家中国科技企业已有采购意向。另外，AMD的AI芯片也要来了。一旦给美国AI芯片放闸，寒武纪们会怎样？给英伟达与AMD放闸，寒武纪们会怎样？

27. 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

28. 任正非万字重磅发言刷屏，终于又听到任老爷子发声！聊AI，聊算力，聊教育，聊人才，聊未来机会…硬核干货的背后，是惊人的智慧和格局！ #任正非 #ai #算力

29. #DeepSeek v4 百万上下文# 直接就发布了，这次太炸裂，又是行业重磅！DeepSeek-V4已经正式上线并开源，其核心特点如下：拎几个重点来聊聊：1、百万上下文标配：Pro与Flash双版本均原生支持1M token超长上下文。2、领先性能：Agent能力、世界知识与推理性能达国内与开源领域领先，Agentic Coding性能登顶开源模型。3、架构革新：创新采用基于token维度的动态压缩与DSA稀疏注意力技术，大幅降低算力与显存消耗。4、双版本策略：推出Pro版（1.6T参数，49B激活）与Flash版（284B参数，13B激活）。5、开源生态：同步开源模型权重，并已完成对华为昇腾等国产芯片的深度适配。#DeepSeekV4发布##DeepSeekV4和GPT5.5谁更强#

30. 全球市场“已经打完仗了”，高盛交易台：AI主题将持续跑赢，尤其是液冷、光学网络和推理算力

31. 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

32. 专访北电数智谢东：从单点到系统，星火・AI云 2.0如何重构AI时代生产力体系｜甲子光年

33. AI大模型现在的一个趋势就是从训练全面走向推理。走向推理后，AI真正的赋能生产生活就铺开了。AI这条链上的相关需求都会有新一轮变化目前可以肯定的是，最直接受益的第一梯队：算力芯片 / ASIC + HBM / 高带宽内存 + 高速网络光互联第二梯队：企业级 SSD / NAND、DDR5、服务器、PCB、液冷、电源第三梯队：IDC、储能、电网、边缘AI芯片、端侧设备光模块，光连接件需求会更大，因为推理阶段需要更低延迟，更快连接存储的需求也会不断增大，HBM，DDR5，企业级的SSD，NAND，因为推理不光吃算力，还需要更多的内存来做数据读写训练的本质是用海量算力把模型做出来，推理阶段，每天有海量用户，海量应用，海量API请求，Token消耗巨大。还怎么操作，买哪些题材，懂得都懂图是我的Hermes做的，用的GPT Image 2

34. 算力“高烧”不退，液冷凭什么从“可选项”变成了AI基建的生死线？当英伟达Rubin Ultra单机柜功率突破1兆瓦、谷歌TPU v7单芯片功耗冲到980W时，传统风冷的散热天花板已经被彻底捅破。液冷技术不再是数据中心的“加分项”，而是支撑AI算力狂飙的“强制标配”。这条被市场低估的赛道，正迎来一场史诗级的产业爆发。液冷的崛起，本质上是算力与散热的“生死竞速”。2026年一季度，国内液冷服务器招标量同比暴涨470%，渗透率从去年的15%跃升至22%，机构预测2026年底将突破37%，2027年直接超过50%。这场爆发背后，是两条关键的产业主线：其一，AI大模型训练对算力密度的极致追求，让单机柜功率以每年30%的速度飙升，风冷系统在10kW以上的场景已经全面失效，而液冷能轻松应对100kW以上的高密机柜，PUE值更是能降到1.1以下，直接解决了数据中心的能耗与散热两大痛点；其二，液冷技术正在快速迭代，浸没式液冷的国产化率从去年的不足30%提升至现在的60%，国产冷却液、密封件、循环泵等关键零部件实现突破，成本较去年下降了40%，让大规模商业化成为可能。赛道的爆发，也让整个产业链迎来价值重估。从液冷方案的英维克、申菱环境，到液冷板的飞荣达、科创新源，再到制冷剂、冷头、循环泵等细分环节，几乎全链条的订单都在井喷。但市场并非雨露均沾，真正吃到红利的，是那些掌握核心技术、能提供一体化解决方案的企业。比如英维克，凭借在液冷温控领域的技术积累，拿下了多个头部AI数据中心的订单；淳中科技、强瑞技术等企业，则凭借液冷测试设备，成为产业链上的“隐形冠军”。但必须清醒的是，液冷赛道的爆发，也伴随着产能扩张与价格战的隐忧，部分环节已经出现同质化竞争的苗头。对普通投资者而言，比起跟风炒作概念，更要聚焦那些有技术壁垒、订单验证、能吃到行业红利的企业。毕竟，液冷的故事才刚刚开始，只有真正解决算力散热痛点的玩家，才能在这场AI基建革命中，拿到通往未来的船票。（注：以上内容仅为市场现象分析，不构成任何投资建议，股市有风险，入市需谨慎。）

35. 【#周鸿祎提人工智能六力模型# ：电力→算力→智力→人力→安全力→生产力】 2026年全国两会，周鸿祎给出AI产业化“转化公式”：电力优势转化为通用算力，推理算力跑出智能体，智能体产出专用智力，再经“懂AI又懂行”的人与安全力护航，最终变成稳定生产力。针对智能体规模应用新阶段，他提出三大建议： ⚡ 算力布局：全国统筹建高密度低时延推理算力集群，鼓励国产专用推理芯片，避免“算力空转”。 🛠️ 服务平台：牵头建普惠型智能体公共服务平台与“智能体课堂”，集成模型工具与安全指南，降低中小企业门槛。 🛡️ 以模治模：支持企业打造漏洞处置、攻击溯源等安全智能体，在关键基础设施批量部署并纳入优先采购，用AI对抗AI。当百亿级智能体涌入产业，安全不再只是防火墙，而是内置的“数字免疫系统”。从拼模型参数到拼体系化协同，中国AI正走通自己的产业化之路。 #2026两会##人工智能##新质生产力#

36. 英伟达、DeepSeek集体跟进！18个月前被忽视，如今统治AI推理

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. 特斯拉的AI芯片路线图，算力增长极为激进，从AI4到AI5的50倍性能提升，远超行业平均节奏；应用场景不断扩展，从车端推理到机器人、数据中心，再到太空算力，迭代周期大幅压缩，试图用9个月一代的速度匹配AI模型的快速演进。发布了头条文章：《特斯拉的物理AI芯片路线图》特斯拉的物理AI芯片路线图

39. 2026算电协同排名前50的热门公司名单1. 协鑫能科——算电协同龙头2. 豫能控股——AI算力+算电协同3. 南网数字——电碳算协同4. 金开新能——算电协同龙头5. 中国能建——算电协同+储能6. 晶科科技——算电协同+光伏7. 科华数据——算电协同+数据中心8. 南网能源——综合能源+算力枢纽9. 涪陵电力——绿电+算电协同10. 甘肃能源——绿电聚合试点11. 国电南瑞——电网智慧大脑+算电标准12. 四方股份——电力调度+特高压保护13. 恒为科技——算力调度+配套14. 云赛智联——算力调度+区域协同15. 国网信通——电网通信+调度16. 许继电气——电力自动化+智能电网17. 东方电子——电力调度自动化18. 国能日新——功率预测+虚拟电厂19. 光环新网——IDC龙头+绿电+液冷20. 润泽科技——算力运营+绿电适配21. 粤电力A——绿电+算电协同22. 韶能股份——算电协同+绿电23. 数据港——数据中心+绿电直供24. 宝信软件——工业互联网+数据中心25. 奥飞数据——数据中心+算力服务26. 拓维信息——华为昇腾+AI算力27. 华胜天成——AI算力+智算中心28. 润建股份——算力基建+电力运维29. 高澜股份——液冷散热龙头30. 中科曙光——算力设备+液冷协同31. 英维克——精密温控+液冷32. 申菱环境——数据中心温控+液冷33. 川润股份——液冷+节能设备34. 中恒电气——算电协同+电力设备35. 华自科技——算电协同+储能36. 特变电工——电网设备+变压器37. 中国西电——电网设备+算电协同38. 安靠智电——GIL输电+高压直供39. 平高电气——特高压开关+输变电40. 顺钠股份——电网设备+变压器41. 汉缆股份——电网设备+电缆42. 同力天启——算电协同+电力设备43. 正泰电器——低压电器+配电44. 良信股份——数据中心配电45. 阳光电源——逆变器+储能+绿电46. 三峡能源——风光大基地+绿电47. 龙源电力——风电龙头+绿电供给48. 协鑫集成——太空光伏+钙钛矿49. 华银电力——电力+算电协同50. 运达能源——算电协同+绿电建设

40. 攻克幻觉与协同：同程旅行DataAgent如何构建企业级智能分析营销平台

41. 显卡行情更新（2026年4月9日）｜RTX5060TI降至2599，长江存储发布PCIe 5.0企业级固态硬盘

42. 我常用的一个MCP宝藏库，有点东西

43. 中国移动Q1营收微增净利下滑，云计算、算力租赁等成增长新引擎 | 财报见闻

44. #特斯拉太空算力芯片D3亮相#特斯拉在TERAFAB发布会上公布了芯片路线图，其中D3（Dojo 3）芯片引人注目，与地面用的AI5/AI6不同，D3专为太空算力设计，不再和英伟达在地面竞争我看了一下，主要特点是高功耗、耐高温，利用太空无限散热，并具备强抗辐射能力，从而应对宇宙射线。此举旨在解决地球能源与散热瓶颈，为未来太空中的太瓦级算力需求提供支撑👍👍#大v聊车#

45. 2月13日，蚂蚁集团开源发布全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，在长文本生成、数学推理与智能体任务执行上达到开源领先水平，为智能体（Agent）时代的复杂任务处理提供高性能基础支撑。在生成效率上，Ring-2.5-1T在32K以上长文本生成场景中，对比上代模型访存规模降低10倍以上，生成吞吐提升3倍以上。在深度思考能力方面，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和中国数学奥林匹克（CMO 2025）自测均达到金牌水平（IMO 35分、CMO 105分）。同时，可轻松适配Claude Code等智能体框架与OpenClaw个人AI助理，支持多步规划与工具调用。发布了头条文章：《蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T 全球首个混合线性架构万亿参数思考模型来了》 #蚂蚁集团 sh688688[股票]# #ai大模型# #openclaw# 蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T 全球首个混合线性架构万亿参数思考模型来了

46. 【李洁：算力对电力的三大诉求是安全可靠、绿色低碳和灵活调度】“在算力大规模增加的情况下，算力对电力的诉求集中在三个方面：安全可靠、绿色低碳、灵活调度。”11月13日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长李洁在第十六届财新峰会上总结道。李洁：算力对电力的三大诉求是安全可靠、绿色低碳和灵活调度　　随着AI大模型等新兴技术普及，数据中心对电力的需求不断攀升，“算力的尽头是电力”也成为科技行业的流行语。如何保障能源供给，特别是清洁电力的可获得性，对于发展AI产业至关重要。　　李洁介绍，根据最新数据，到2025年9月，全国在用算力中心标准机架数是1250万架，智算规模达到1053EFLOPS（FP16，半精度浮点数）。拉长时间看，这几年国内算力规模的增速保持在20%-30%。

47. 说句实话，中国移动业绩最大的亮相还是算力领域，2025年，中国移动的数据中心收入同比增长8.7%，其中AIDC收入同比增长35.4%。得益于智算需求的迅猛增长，智算服务成为第一引擎、增速达279%，拉动云算服务收入同比增长13.9%。云盘月活跃客户达到2.1亿户，云视频客户超8,670万户。2025年算力服务收入快速增长，完成人民币898亿元，同比增长11.1%。至此，三大运营商2025年业绩都出炉！没想到还是中国移动营收增长最快。#留几手发文暗讽被全网炮轰#

48. 上调寒武纪、下调浪潮信息！高盛预言了“国产AI芯片的崛起”场景

49. AI风口下，程序员的破局指南！大模型应用开发岗年薪百万成常态（附关键策略+大厂内部资源）

50. 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

51. 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

52. Meta的秘密项目居然偷师千问？偷早啦！千问发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking#Qwen3 #千问 #科技改变生活 #AI新星计划 #玩个很新的东西

53. 第一时间，寒武纪原生适配DeepSeek-V4！两大国产之光再次强强联合

54. Anthropic最危险路线图曝光: 无限记忆、多智能体! 硅谷AI终局仅剩双雄决顶

55. 午间突发三大利好！16只液冷龙头集体涨停，高盛新进布局2只标的今日为A股节前倒数第二个交易日，市场交投依旧活跃。盘面呈现分化走势，港股互联网科技股大幅下挫，而A股整体强势上涨，其中液冷板块表现尤为亮眼，板块内多只个股大幅走高，共计16只液冷龙头股直接封死涨停。此次液冷板块全线爆发，核心受三大利好逻辑驱动，同时外资巨头高盛也新进布局2只液冷龙头股，足见外资对板块景气度的认可。液冷板块周四盘面复盘优刻得-W大涨20%，为AI液冷云服务核心服务商；申菱环境大涨20%，AI液冷CDU市占率位居行业第一；方盛股份上涨16%，是液冷板核心供应商；依米康上涨12%，主营液冷数据中心解决方案；网宿科技上涨11%，为边缘液冷算力服务商；利欧股份上涨11%，是液冷泵及系统核心供应商；川润股份涨停，为液冷换热设备龙头；东阳光涨停，主营液冷散热材料核心供应；博杰股份涨停，为液冷测试设备龙头；宁波精达涨停，主营液冷换热器设备；英维克涨停，是液冷温控系统龙头；大元泵业涨停，为液冷循环泵核心供应商；宏盛股份涨停，主营液冷板及换热设备；科士达涨停，主营液冷储能温控系统；双良节能涨停，为液冷板式换热器龙头；锐捷网络上涨9%，是液冷交换机核心供应商；朗进科技上涨9%，主营液冷散热系统；欧陆通上涨8%，提供液冷服务器散热方案；同飞股份上涨8%，为工业液冷温控龙头；科华数据上涨8%，主营液冷数据中心解决方案。液冷板块爆发核心逻辑 1. 短期情绪引爆：海外龙头业绩超预期，联动催化A股行情英伟达核心液冷供应商维谛技术，2025年第四季度液冷订单同比暴增252%，股价大涨24%并创下历史新高，直接印证液冷行业高景气度，利好传导至A股液冷板块。叠加AI算力板块对市场情绪敏感度较高，短期资金大幅涌入，推动板块集体异动。2. 底层需求刚性：AI算力爆发，液冷成高密场景唯一解决方案新一代AI芯片功耗突破千瓦，单机柜功率飙升至50-180kW，传统风冷技术已达散热极限。液冷散热效率是风冷的3-5倍，且能满足严苛能效要求，成为高密度算力场景的刚需技术。叠加国内智算中心建设、“东数西算”工程持续落地，液冷行业需求迎来持续爆发。3. 政策强力护航：能效红线倒逼，液冷从自愿选配转为强制标配国内数据中心能效政策持续收紧，“东数西算”工程及核心算力区域均明确PUE能效红线，液冷是唯一能稳定达标的散热技术，政策倒逼下成为数据中心强制配套设施。目前三大运营商液冷集采占比已超50%，订单批量落地进一步强化市场乐观预期。高盛新进布局2只液冷龙头在板块持续利好的背景下，外资巨头高盛已提前布局两只液冷龙头股，具体标的如下： 1. 高澜股份高盛最新新进174万股，位列公司第四大股东；瑞银新进242万股，位列第三大股东；摩根士丹利新进123万股，位列第六大股东。公司是国内纯水冷却设备龙头，在特高压冷却领域市占率领先，同时AI算力液冷业务布局超前，是冷板、浸没式液冷核心供应商，行业龙头地位突出。2. 澄天伟业高盛最新新进98万股，位列公司第八大股东。公司为AI液冷核心部件新锐供应商，具备液冷板、管路、接头全套自主制造能力，已切入美系头部算力供应链，技术与成本优势显著，目前处于业绩快速放量阶段。作品声明：个人观点、仅供参考

56. 阿里开启 Token 战略，喊出云+AI 年收入破千亿口号，底气从哪来？

57. 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。

58. 官宣上线！RocketMQ for AI：企业级 AI 应用异步通信首选方案

59. 华为云CEO周跃峰：模型竞争的核心胜负手已然转向“后训练”

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62. 核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年

63. 5月初权威算力行业专项分析白皮书正式对外发布，精准锚定2026年全球AI算力底层赛道核心变革拐点，算力市场底层逻辑迎来根本性重构。行业重心全面脱离前期高投入、高能耗、重资本的大模型专项训练单一赛道，全域转向低成本、高适配、规模化落地的AI常态化大规模推理刚需场景。伴随全行业AI智能代理（AI Agents）加速渗透千行百业，政企端、产业端、消费端全链路落地节奏提速，企业算力采购布局逻辑同步务实调整，不再盲目扎堆重金迭代全新底座大模型，核心诉求聚焦轻量化部署、低功耗运维、高效能常态化推理落地，压降算力综合使用成本、提升模型全域适配效率成为核心考核指标。产能端供给侧突发结构性失衡，韩国两大头部半导体巨头集中倾斜核心晶圆产能，全力保障AI算力配套高带宽内存（HBM）订单交付，直接挤压通用存储产能空间，导致民用级普通DRAM内存、NAND固态闪存现货供给持续偏紧，供需错配直接拉动5月初全球服务器专用内存现货价格短期异动上行，全链路硬件配套成本小幅波动。供需倒逼产业链快速迭代补位，英伟达、华为等全球头部核心芯片厂商快速响应市场刚需，敲定2026年二季度集中投产上新计划，专项推出深度适配推理场景、功耗优化拉满、并发算力强化的新一代定制化算力架构，精准承接全域推理算力缺口，稳住全产业链算力供给底盘。

64. 280亿并购，液冷大寡头，杀入AI算力！我国史上最大IDC（数据中心）并购案，天价落幕！280亿元，是东阳光与母公司东阳实业及其他联合投资人对秦淮数据中国区业务开出的价码。“东数一号”，是东阳光与母公司为收购秦淮数据专门设立的持股平台。截至2026年1月17日，东数一号通过全资孙公司东数三号向秦淮数据支付了280亿元的交易价款——至此，东阳光实现了对秦淮数据的间接参股。3月7日，东阳光又宣布增发，对东数一号剩余70%股权发起冲锋，意图全面掌握秦淮数据。如此大手笔并购，东阳光意欲何为？跨界IDC，公司打的是业务“下一步”发展的算盘。东阳光以铝箔起家，擅长跨界，目前业务覆盖高端铝箔、电子元器件和化工新材料等。也就是说，从电容器到空调制冷剂，甚至到新能源电池用的铝箔，都是它的战场。看似传统的业务背后，藏不住东阳光迈向“智造”的心。先看公司2025年以来的资本布局：2月，公司与智元机器人、北武院以及灵初智能成立人形机器人公司"光谷东智"，正式进军智能机器人领域。3月，公司又与光模块巨头中际旭创成立合资液冷公司"深凛智冷"，入局智算中心液冷赛道。6月，东阳光斥资9000万参股光芯片企业纵慧芯光，继续加码AI算力。不难看出，收购秦淮数据并非东阳光的“贸然行为”，而是延续了公司对前沿科技的追求。那么，东阳光为什么要拿下秦淮数据？底气何在？第一，卖铲人渴望成为“矿主”。随着AI大模型爆发，算力需求呈现井喷式发展。IDC行业也正在经历由“通用算力”向“智算算力”的跨越。2024年，我国IDC市场规模为3200亿元，且在2019-2024年，我国ID市场年复合增长率高达23.7%，属于全球增速最快的区域市场。东阳光此前已经在服务器电子元件、计算机液冷方面有所布局，而秦淮数据能帮助公司补上AI算力版图的关键一块。秦淮数据是我国领先的第三方超大规模算力基础设施解决方案运营商，2024年在我国数据中心市场规模中排名第二，仅次于万国数据。不仅如此，按照算力产业链层级划分，秦淮数据并不提供AI算力服务，而是直接提供算力基础设施，坐拥真正意义上的算力底座。2025年年底，秦淮数据数据中心覆盖京津冀、长三角、珠三角大湾区以及西北地区。而这些地区足足涵盖了我国超85%的IDC机柜数量。而且，在秦淮数据已签约容量中，字节跳动、阿里等大厂客户屡见不鲜，合同期10年甚至更长的客户占比超90%，运营中数据中心上架率也能达到93%。拥有秦淮数据后，东阳光可一举从AI算力“卖铲人”提升为坐拥IDC的“算力矿主”，站到行业更高平台。第二，充分利用好“电力”基因。并购秦淮数据，能放大东阳光的电力优势。对于大手笔的跨界举动，业界往往担心并购方会“消化不良”。但对东阳光而言，自身电力优势极大减轻了这方面的担忧。目前，东阳光已在广东韶关、内蒙古乌兰察布、湖北宜昌等地拥有清洁能源储备，可用低成本绿电直接喂养秦淮数据的服务器，形成“电算协同”效应。数据中心有个别名——“吞电巨兽”，尤其是AIDC，10万GPU集群的AIDC年耗电量可达到16亿度。据统计，电力成本能占到我国数据中心运营成本近6成。东阳光这种“自带电厂”的模式，可在IDC领域形成降维打击。目前，行业对PUE（电能利用效率）的要求逐渐趋严，而秦淮数据的PUE在业内属于顶尖水平，可低至1.15，远低于行业通常的1.3-1.5。两家公司在电力上拥有天然的合作基础，这也是东阳光并购秦淮数据的底气所在。不过，东阳光并不是没有忧虑，反而面临一个致命隐患。2020年以来，公司流动负债一直高居不下，截至2025年第三季度末还有134.58亿元。但是，公司货币资金只有55.03亿元，显然无法覆盖流动负债。截止目前，东阳光资产负债率已经达到65.52％，账上钱又不多，这也是为什么公司要通过增发来并购。好在，东阳光并不慌。一来，东阳光自身业绩基本盘稳固。2025年前三季度，公司营收109.7亿元，同比增长23.56%；净利润9.06亿元，更是同比大增189.8%。从主业业绩来看，公司不仅营收稳健，且净利润涨幅显著高于营收，说明公司盈利能力大幅提升。二来，并入秦淮数据，有望增厚业绩。据公告披露，2024-2025年，秦淮数据营收规模能达到60亿元，净利润也在2025年达到近17亿元。未来东阳光业绩并入秦淮数据后，有望进一步增厚其业绩。收购完成后，东阳光的业务版图将发生质的飞跃。公司将从制造业公司摇身一变，成为算力行业内少有的“全链AI算力玩家”。具体到业务与技术层面，有2处展望：液冷技术：东阳光拥有华南地区唯一完整的氯氟化工产业链，而且布局了主流氟化冷却液全氟聚醚和六氟丙烯低聚体。公司还在冷板式液冷、双相浸没式液冷方向上掌握核心技术。目前液冷被视为提高AI数据中心散热效率的关键，公司有望获得更大突破。若能将液冷技术应用到秦淮数据IDC搭建上，其IDC运营成本或许还能再降一降。具身智能：东阳光指出，其具身智能等高算力业务正在高速发展。截至目前，公司光谷东智湖北一期工厂已建成投产，这是湖北省首座具备规模量产能力的机器人制造基地，具备年产300台机器人的能力；公司还在积极筹备二期工厂。具身智能对算力的需求更加旺盛，这也给秦淮数据未来IDC服务提供了“公司内部”合作的出口。总的来说，东阳光已经闯入了AI算力的核心腹地。公司280亿元买下的，不仅是一个年赚17亿的公司，更是买下了一张通向未来的门票。未来若能继续高速发展IDC业务，并带动原有业务发展，东阳光的业务边界或许还能继续拓宽。

65. 【大爆炸】随时起飞，业绩暴涨，却极度低估，确定性极高的低位算力龙头！

66. 【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%。

67. 高盛点评“中国AI大厂之战”：阿里 vs 腾讯 vs 字节

68. 云端卷GPU，边缘卷CPU，一个被忽视的结构性机会。和几个做物联网的朋友聊，发现边缘侧的算力需求正在起量。工业控制、智能终端、机器人这些场景，功耗和成本卡得非常死，没法塞一块H100进去。这时候CPU的价值就出来了。在实时运动控制、远程通信、预编程任务这些场景里，CPU反而是主力，因为它的确定性延迟和稳定性是GPU比不了的。最近中信证券研究部集体披露了一个盲点：主流机器人厂商，包括优必选、宇树、傅里叶等，基本都在用“x86 CPU+NVIDIA GPU”的方案，并且点了国产芯片海光。为什么？因为机器人的实时控制、通信、任务编排这些“大脑”功能，必须靠CPU来完成，GPU只负责那部分大模型推理。更值得关注的是，本地小模型推理在CPU上已经可用——Intel官方数据显示，7B模型在CPU上能跑到50 token/秒，13B模型也能到25 token/秒。这不是能不能用的问题，是性价比和功耗的问题。目前像被点名的这家公司，在边缘侧的布局，目前主要看到和联想开天合作的工作站、笔记本产品。边缘推理的起量，可能比很多人想象的要快。当端侧AI真正落地时，x86 CPU的稳定性、实时性和生态兼容性会成为核心壁垒。这波机会被低估了。

69. Meta自研芯片产品线扩张：2027年底前推四款新品，强化算力自主

70. 摩尔线程重磅发布：新一代GPU架构“花港”能效提升10倍，系列芯片明年量产上市，推出AI算力笔记本

71. 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

72. 历史性时刻！M芯片Mac支持雷电外接GPU进行AI大模型计算！

73. 从平头哥芯片、通义 300 + 全模态模型，到阿里云百炼、AI 硬件矩阵，阿里打通 “芯片 - 模型 - 云 - 应用 - 终端” 全链路，构建软硬一体闭环，开源生态全球领先。虽 OpenAI、谷歌占基础模型优势，但阿里在本土化、多语言、产业落地已跻身第一梯队。布局完成，只待爆发！加速硬件生态后，阿里能否凭全栈实力改写 AI 格局？#一分钟精选视频扶持计划##专业视频创作季##AI创造营##科技先锋官# 种斌Marco的微博视频

74. 《The Big LLM Architecture Comparison》七年来，GPT架构演进虽有细节改进，但核心仍相似。从GPT-2到近期的DeepSeek V3与Llama 4，模型结构变化有限，更多是细节上的优化，如从绝对位置编码到旋转位置编码（RoPE）、多头注意力向分组查询注意力（GQA）转变，以及激活函数由GELU进化为更高效的SwiGLU。 DeepSeek V3（2024末发布）及其推理版本DeepSeek R1（2025年初）引入了两大关键架构创新：多头潜在注意力（MLA）和专家混合（MoE）层。MLA通过压缩键值张量显著节省KV缓存内存，并在性能上超越GQA。MoE则通过稀疏激活少量专家，极大提升模型容量与推理效率，DeepSeek V3拥有6710亿参数，但推理时仅激活37亿，大幅降低推理资源消耗。非盈利Allen AI的OLMo系列以高透明度著称，虽非性能最强，但其对训练数据和代码的公开为社区提供了宝贵的蓝图。OLMo 2采用Post-Norm（归一化层置于注意力与前馈模块之后）搭配QK-Norm（针对查询和键的归一化），提升训练稳定性，区别于主流的Pre-Norm设计。谷歌的Gemma系列（尤其是Gemma 3）强调滑动窗口注意力机制，限制每个查询的上下文范围，大幅降低KV缓存内存，用局部注意力替代全局注意力，保持性能几乎不变。Gemma 3还采用了Pre-Norm与Post-Norm混合归一化，兼顾训练稳定性与效率。此外，Gemma 3n针对移动设备进行了优化，利用分层嵌入（PLE）技术降低内存占用，并引入了Matryoshka Transformer结构，实现模型切片灵活部署。 Mistral Small 3.1以较小KV缓存和更少层数提升推理速度，虽舍弃滑动窗口注意力，但性能在多场景优于Gemma 3，凸显宽模型在推理速度上的优势。 Llama 4 Maverick采用MoE架构但激活专家更少且规模更大，整体与DeepSeek V3类似，体现MoE在2025年的流行趋势。 Qwen3系模型涵盖从0.6B到235B参数的密集和MoE版本，兼顾易用性和推理效率。其小型模型适合本地运行，MoE版本激活参数比例低，提升大规模应用的推理性价比。Qwen3 Next在较小规模下引入更多专家和共享专家，并采用混合门控DeltaNet注意力，实现超长上下文支持（262k tokens）和多步预测，提升训练速度和推理效率。 SmolLM3以3B参数提供优异性能，采用NoPE（无显式位置编码）策略，增强对长序列的泛化能力，减少对位置编码的依赖。 Kimi K2体量达到1万亿参数，基于DeepSeek V3架构扩展，采用Muon优化器替代AdamW，训练损失曲线平滑且下降迅速，性能媲美领先私有模型。最新的Thinking版本将上下文扩展至256k tokens，提升推理能力。 OpenAI最新开源的gpt-oss系列（20B和120B）采用类似Qwen3的MoE设计，结合滑动窗口注意力和注意力偏置，架构更宽而较浅，适合高吞吐量推理。其“注意力汇聚”机制（attention sinks）通过头偏置实现长上下文稳定性。 xAI的Grok 2.5作为去年旗舰模型，采用少量大专家，并引入始终激活的共享专家模块，与近期多专家模型设计呼应。 GLM-4.5通过先密集后稀疏的层序设计提高MoE模型稳定性，性能优于Claude 4 Opus，接近OpenAI和xAI的顶尖水平。 MiniMax-M2在保持高性能的同时回归全注意力，摒弃线性注意力的准确性不足问题，采用每层独立QK-Norm，参数激活比例更低，体现稀疏MoE架构的新趋势。 2025年线性注意力迎来复兴，Qwen3-Next和Kimi Linear将轻量级线性注意力与传统全注意力混合，兼顾效率与性能。Kimi Linear通过通道级门控提升长上下文推理能力，在速度和准确性之间取得平衡。 Allen AI最新的Olmo 3在保持透明度的基础上扩展规模，继续采用Post-Norm和滑动窗口注意力，支持64k上下文，表现稳定。 DeepSeek V3.2引入稀疏注意力机制，与Mistral 3大型MoE模型架构相似，后者增加视觉编码器支持多模态，优化推理速度，体现MoE架构的持续进化。综观2025年旗舰开源大模型，核心仍是Transformer，但细节创新如多头潜在注意力、Mixture-of-Experts、滑动窗口与线性注意力混合、归一化层位置变换等，推动模型在性能和推理效率间取得更优平衡。MoE架构热度持续攀升，模型规模与激活参数数目被巧妙控制，实现大规模知识整合与高效推理。长上下文支持成为新标准，优化训练稳定性和推理速度的技术层出不穷。未来，架构创新与训练工艺的协同将持续塑造大语言模型的发展路径，开源社区的透明度和多样化探索为行业注入活力。 magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison

75. 【DeepSeek 联合清北发布论文：发力智能体底层基建，突破 Agent 推理 I/O 瓶颈】DeepSeek 与北大、清华在 ArXiv 发布论文，提出全新针对智能体的推理框架 DualPath。其核心是解决 Agent 长文本推理 I/O 瓶颈，通过引入「存储至解码」路径，改变传统单路径加载模式，实现集群存储带宽全局池化与动态负载均衡。在 660B 规模模型实测中，离线推理吞吐量提高 1.87 倍，在线服务吞吐量平均提升 1.96 倍，优化首字延迟且不影响 Token 间生成速度。DualPath 构建双路径模型，由推理引擎、流量管理器和中央调度器组成，还给出以计算网卡为中心的流量管理和自适应请求调度器两套优化方案。实验显示其能有效突破大模型推理 I/O 墙，提升智能体 LLM 推理系统效率。此外，论文第一作者是北大博士生吴永彤，他聚焦系统软件与大模型基础设施研究。

76. 华为AI强势崛起，芯片格局的反转！2025年，华为昇腾出货 81.2万颗 AI芯片，占中国整体市场 20% ，国产厂商第一、全市场第二。而英伟达份额暴跌 40% ，国产芯片整体份额升至 41% 。昇腾950 PR推理性能达英伟达H20的近3倍，910 C采用7nm工艺，FP16算力 800 TFLOPS 。deepseek深度求索新一代旗舰模型V4从CUDA迁移到华为CANN框架，阿里、字节等大厂下单数十万颗升腾芯片。构建MindSpore框架到CANN计算架构闭环，2025年全面开源，开发者达数百万。（信息综合自网络）

77. 2026年4月行业前瞻动态报告：新能源汽车、电动航空、机器人、AI 数据中心、功率半导体

78. #算力新动能智能新空间#中国移动董事长陈忠岳表示，中国移动将持续强化通信、算力、智能全栈创新，赋能千行百业、服务千家万户，促进形成智能经济和智能社会新形态。创新拓展平台型服务，升级移动模型服务平台（MoMA），提供从算力集群到模型定制的全方位服务。创新拓展生产性服务，大力实施工业互联网创新发展工程，锻强安全可信、专属定制的一体化解决方案。创新拓展生活性服务，升级中国移动APP和云盘、云手机、云电脑等服务入口，推出移动版智能体框架（MobileClaw），推广数智文化、数智电商、具身智能等应用。

79. 【刘洪：工业互联网需求正在爆发】“工业互联网的需求正在爆发，”中国移动设计院算力设施工程研究中心总经理刘洪在11月13日第十六届财新峰会的“算力与电力平衡策”一节中表示。刘洪：工业互联网需求正在爆发　　工业互联网指通过人工智能（AI）、物联网等技术，以实现工业系统的智能化升级，进而提高效率、降低成本。　　刘洪举例称，中国移动跟中国最大油气央企中石油集团合作开发了昆仑大模型，该模型的3000亿参数有效提升了中石油的运营效率。此外，水利、医疗等领域也已经出现相关应用，中国移动的大算力、低延时等服务有效支撑了工业领域的转型需求。　　刘洪认为，下一阶段应是算力普惠阶段，未来若算力平权、价格被打下来，应用将会更加广泛。

80. 【#全球用户涌入中国AI视频生成模型#AI“技术平权”加速：#1人剧组时代或将来临#】近日，字节跳动正式上线新一代视频生成模型Seedance2.0，并接入旗下生成式AI创作平台即梦以及豆包App。这款视频生成模型发布后，凭借逼真的画面效果与简易的创作方式迅速走红。用户只需要输入简单的文字、图片或者视频素材，就能生成几秒甚至十几秒的视频。在海外社交平台上，美国企业家埃隆·马斯克转发演示并评论称，这一模型“进展太快”。业内人士介绍：“每天都有很多用户来体验，甚至有很多外国朋友自带翻译软件来学习怎么用。”一些外国用户在实测后也惊叹，该模型能够彻底改变电影制作。据了解，Seedance2.0在训练阶段就用了大量东方美学的素材，而且它在镜头语言的控制、复杂的交互呈现上也有非常强的能力。宋东桓是一名AIGC内容创业者，近日他也在测试Seedance 2.0，并已将它应用于电商短视频制作。在他看来，与此前的模型相比，Seedance 2.0在连续分镜生成、语音还原、表情演绎、动作控制以及镜头调度等方面都有明显提升。过去的AI影视仍需要进行剪辑和配音等后期环节，如今不少流程都可以一次性完成。多位业内人士表示，AI视频生成技术的升级正在加速“技术平权”。“也许我们能一天做出一个90分钟电影来。”业内分析认为，AI视频生成模型的升级，将进一步推动AI漫剧、短剧以及互动影视等细分领域加速发展，尤其是漫剧市场规模有望实现快速增长。清华大学新闻与传播学院人工智能学院双聘教授沈阳：“一人公司、一人剧组慢慢会成为一个潮流。”#中国AI改变电影制作让老外惊叹# http://t.cn/AXtJDEhr

81. 2025 AI大模型开发生态白皮书

82. 2026企业级智能体白皮书｜甲子光年智库

83. #马斯克感慨Seedance2.0发展快#马斯克对字节跳动Seedance 2.0的发展速度公开感慨，标志着中国自研AI视频生成模型已跻身全球第一梯队，折射出全球AI视频赛道进入加速迭代期，也印证了中国在多模态AI领域的工程化落地能力实现关键突破。这一现象说明，中国AI企业在算法架构、多模态融合、时序一致性控制等核心环节已形成自主能力，Seedance 2.0凭借多镜头叙事、音画同步、混合模态输入等特性，实现从“片段生成”到“完整作品创作”的跨越，获得国际科技界认可。与OpenAI Sora、Google Veo 3等海外同类模型相比，Seedance 2.0优势突出：多镜头连贯性与角色一致性表现优异，生成效率与商用适配性更强，贴合短视频、短剧等场景落地；劣势在于单段生成时长、极端物理场景还原度仍有提升空间，算力依赖度较高，全球生态开放与适配性有待完善。后续发展上，Seedance 2.0将持续向更长时长、更高画质、更强物理仿真方向迭代，加速在内容创作、影视工业化、数字营销等领域落地。全球AI视频模型将呈现技术竞争与场景互补格局，中国模型依托场景优势快速迭代，海外模型聚焦基础研发，共同推动行业走向成熟。同时，合规治理与技术创新协同推进，将成为AI视频产业健康发展的核心方向。马斯克感慨seedance2.0发展快

84. #阿里悟空落地#3月17日，阿里巴巴正式发布AI to B应用“悟空”，以企业级AI操作系统为定位，整合淘宝、天猫、支付宝、阿里云等生态技能模块，成为集团B端AI能力统一出口。伴随智能体赛道爆发，阿里3月密集推出Qode、HiClaw、Copaw等产品，以矩阵化布局抢占风口。悟空的核心价值，在于把AI从个人工具升级为企业级生产力军团，依托钉钉组织与权限体系，实现安全可控、可审计、可计量的企业级落地，直击行业痛点。此举标志着阿里AI形成“C端千问、B端悟空”的双轮格局，以生态协同与场景深耕构筑壁垒。当前，企业智能体已从概念走向规模化落地。阿里以全栈能力与生态优势下场，将加速行业标准化与商业化进程，推动中国B端AI从工具应用迈向系统重构，重塑企业办公与业务流程新范式。#how i ai# 阿里悟空落地

85. 理想马赫100芯片论文成功入选ISCA 2026工业分区这个含金量不用多说了吧这是该分区设立以来全球首家入选的汽车企业，在计算机体系结构顶会中拿下车企首个席位。5nm工艺自研芯片单颗算力1280TOPS，凭借创新数据流架构，有效算力达到英伟达Thor U的3倍，数据搬运更少、响应更快，兼顾高效与通用性，走出不依赖GPU的智驾芯片新路线。简单来讲M100进展顺利～#理想芯片拿下世界冠军级认证##理想马赫100芯片#

86. 面向大模型推理的模型与系统协同优化

87. AgentRun 深度解析：阿里云函数计算 FC 如何构建企业级 Agent 的“生产力引擎”？

88. 【阿里云上线Clawdbot全套云服务】今天，阿里云正式上线Moltbot（原名：Clawdbot）全套云服务，全面提供Agent所需的算力、模型和消息应用等。用户可在阿里云轻量应用服务器或无影云电脑上快速启用Moltbot，并按需调用阿里云百炼上一百多款千问系列模型，在消息通道上，该方案不仅支持iMessage消息应用，还能基于阿里云计算巢实现钉钉消息互动。#阿里巴巴##阿里云##agent#

89. Qwen3.5 开源王炸！多模态性能屠榜，本地部署 + OpenClaw 实战全流程！|零度解说

90. #寒武纪预计2025年净利润超18亿#寒武纪2025年预盈18.5亿-21.5亿元，同比扭转上年4.52亿元亏损，营收同比增410%-496%至60亿-70亿元，终结连续八年亏损，成为国产AI芯片商业化标杆。其盈利核心源于AI算力需求爆发与国产替代红利，思元590等芯片获字节跳动等头部客户批量采购，55%以上毛利率印证产品竞争力，全栈自研技术适配多场景需求，实现从政企订单向互联网商用的突破。此次盈利是行业需求与企业技术积累的共振结果，既体现国产AI芯片摆脱“增收不增利”困境，也折射国内算力自主化进程提速。但需客观看待，公司对单一大客户依赖度较高，且全球算力竞争加剧，新一代芯片迭代、产能爬坡及客户多元化布局，仍是盈利持续性关键。寒武纪的拐点，是国产AI芯片的重要突破，却非终局，行业仍需在技术迭代与生态构建中稳步前行。http://t.cn/AXqnlUlY

91. 重磅双政策落地！AI主线迎来最强催化。今日盘后两大国家级AI政策密集落地，顶层设计直接拉满，给市场指明了明确方向。一边三部门规范智能体创新发展，打通AI商业化应用场景；另一边四部门明确算力绑定绿电，推动算力设施绿色低碳转型，2030年目标清晰。政策从应用落地+算力供给双向发力，AI产业进入加速兑现周期。下周直接利好算力、绿电、光伏、智能体、数据要素板块，绿色算力+AI应用双主线共振，相关产业链有望迎来估值与业绩双击，资金大概率重点布局这条高景气赛道。

92. 【华为云组织大调整：张平安升任董事长，周跃峰接棒 CEO，新设 5 大产品线】华为云进行组织调整，华为常务董事、原华为云 CEO 张平安升任华为云董事长，原华为数据存储产品线总裁周跃峰担任华为云 CEO。与此同时，华为云研发组织切换到 ICT 组织下，并成立“基础设施云服务”、“Data&AI 云服务”、“数据库云服务”、“安全云服务”、“HCS”5 个领域的云研发产品线。从公开资料获悉，张平安出生于 1972 年，毕业于浙江大学，硕士。1996 年加入华为，曾历任公司产品线总裁、战略与 Marketing 副总裁、地区部副总裁、全球技术服务部副总裁、华为赛门铁克首席执行官、华为企业业务集团首席运营官、华为电信软件业务部总裁、华为消费者业务云服务总裁等。周跃峰毕业于西安交通大学及英国爱丁堡大学。2005 年获爱丁堡大学数字通信博士学位后，曾就职于富士通欧洲研究院、NEC 欧洲研究院。2008 年加入华为，历任无线网络欧洲产品管理部沃达丰创新研究中心主任、无线小蜂窝产品线总裁等职。2020 年出任华为公司副总裁、数据存储产品线总裁后，主导发布 OceanStor Pacific 系列存储系统并提出数据存力理念

93. 企业级Agent「登月」时刻！1人1周搞定高可用系统，只花5元

94. 无数据，不 AI：公共网络数据如何助力高效合规的 AI 研发

95. 【阿里云百炼上线DeepSeek-V4，API价格与官网一致】4月24日，阿里云百炼平台首发上线DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash两款模型，API定价与DeepSeek官网完全一致。核心信息：Flash版本输入价格最低1元/百万Tokens，输出最低2元/百万Tokens。两款模型均支持100万Tokens超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上达到开源顶尖水平。V4-Pro在Agentic Coding评测中已达开源模型最佳水平，并对OpenClaw、CodeBuddy等主流Agent产品做了适配优化。观察：阿里云百炼作为“AI模型超市”引入DeepSeek-V4系列，进一步丰富了平台模型生态。开发者无需在官网和云平台间二选一，按需调用即可。#阿里云百炼 #DeepSeekV4 #大模型

96. 人工智能核心在于算力！算力基建6大核心公司，除了华胜天成，还有这5家，个个都是细分领域老大！第一家，工业富联，公司与多家全球领先客户深度合作，共同开发新一代AI 服务器、液冷机柜等关键技术，产品已广泛应用于高性能AI 数据中心，为全球AI 算力基础设施提供强有力支撑。公司股价在经过25年大涨之后，最近几个月持续回调，成交量虽有下降，但下降不明显，主力资金呈现分歧。第二家，中科曙光，公司是超算行业龙头，在高端计算、存储、安全、数据中心等领域拥有深厚的技术沉淀和领先的计算优势，拥有完整的 IT 基础架构产品线。公司在25年有一波上涨，之后开始持续调整，相对工业富联，公司25年涨幅较小，且成交量呈现出明显下跌缩量迹象。第三家，浪潮信息，公司发布全栈液冷产品，全线服务器产品均支持冷板式液冷，并从部件、整机到数据中心，持续进行液冷产品创新，连续 4 年蝉联中国液冷服务器市场第一。公司周线，最近两年涨幅相对较小，整体呈震荡走势。第四家，网宿科技，公司是国内CDN龙头，通过全球分布的边缘节点提供CDN服务，融合计算、网络、存储等能力构建边缘计算平台。最近周线，刚刚突破横盘，在一轮快速上涨之后，开始休整。第五家，拓维信息，公司是华为算力龙头，目前已构建人工智能“硬件+软件+行业应用”全栈 AI 能力。最近一年，周线呈横盘整理走势，横盘期间，成交量明显缩量。

97. 【#零态洞察百态##寒武纪投资版图揭秘##寒武纪对外投资20家公司#】据媒体报道，4月30日，算力芯片龙头寒武纪盘中大涨，股价反超源杰科技，重夺股王宝座。自4月初至今近一个月时间，寒武纪已累计涨超55%。近期市场有传言称DeepSeek与寒武纪等国内AI芯片厂商密切合作，DeepSeek-V4将基于国产AI芯片完成优化。天眼查工商信息显示，中科寒武纪科技股份有限公司成立于2016年3月，法定代表人为陈天石，注册资本约4.2亿人民币，经营范围包括计算机系统服务、软件开发、销售计算机软件及辅助设备等。股东信息显示，该公司由陈天石、北京中科算源资产管理有限公司、香港中央结算有限公司等共同持股。变更记录显示，该公司2025年曾多次增资。对外投资信息显示，该公司对外投资20家企业，其中18家为存续状态，包括上海寒武纪信息科技有限公司、安徽寒武纪信息科技有限公司、寒武纪（西安）集成电路有限公司等。天眼查信息：网页链接

98. 企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年

99. 【广州数控实现48小时“无人化”制造突破，引领智能制造新高度】2025年6月，广州数控与广东联通达成战略合作，聚焦智能制造高阶目标，依托大模型与云边协同技术，成功实现48小时“无人化”生产的重大突破，为制造业数字化转型树立行业标杆。#高质量发展看联通##智慧全运通通出彩# 双方联合搭建的IoT平台，构建起覆盖全生产流程的“全域感知体系”，打破设备数据壁垒，实现多维度数据融合汇聚，推动生产管理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。平台已达成全协议兼容的数据整合能力，为智能决策提供了坚实的数据支撑，奠定了“透明工厂”建设的核心基础。智维云“战情看板”作为示范产线的智能中枢，承担着生产调度、状态监控与应急响应的核心职能。在其精准调度下，产线成功实现48小时无人化连续高效运转，充分验证了少人及无人干预场景下的可持续生产能力，彰显了智能调度系统的成熟度与可靠性。基于5G专网的云化PLC技术，实现了控制室的云端迁移。工程师通过终端即可远程完成机床刀库调度、主轴控制等复杂操作，指令传输达成毫秒级云边协同，将产线调整周期从5天压缩至4小时，大幅提升了生产柔性。其国产化云控引擎的时延控制达到国际领先水平，展现了我国在智能制造核心技术领域的自主创新实力。

100. 谷歌论文，干崩存储？#谷歌 #存储芯片 #Google #Deepseek #AI推理

101. #科技先锋官# 当ChatGPT流畅对话、Sora生成逼真视频时，这些智能奇迹的诞生伴随着巨额成本与环境代价。斯坦福大学《2025人工智能指数报告》警示，AI模型训练的成本与碳排放正呈爆炸式增长，成为行业不可忽视的灰色阴影。训练一个千亿参数的商用大模型，成本普遍在200万至1200万美元之间，GPT-4的训练成本更是高达6300万美元。这背后是数万块高端GPU的集群运算。GPT-3训练就动用了近3万块GPU，连续运转数周，仅算力租赁费用就超500万美元。GPT-3训练消耗的1287兆瓦时电力，相当于1000户中国家庭一年的用电量，对应碳排放约748吨。全球大语言模型年碳排放已达1067万至1861万吨，相当于亚马逊雨林年固碳量的3.6%。中国因能源结构特点，贡献了全球AI领域54.4%的碳排放。现在低碳AI已经成为重要的追求目标。中端GPU在能效比上更具优势。混合精度训练、模型剪枝等技术可降低超30%的能耗。将数据中心建在水电丰富地区或采用光伏供电，能进一步削减碳足迹。开源模型的普及更能避免重复训练，显著降低行业总排放。#AI创造营##AI创作热点##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

102. 算力芯片喜报！工信部

103. 英伟达Rubin vs GB 架构全解析

104. AI推理终极对决

105. 寒武纪单季狂赚 10 亿，国产芯片一哥彻底翻身，AI 算力战国时代开打

106. 寒武纪2025年成绩单

107. 寒武纪（688256.SH）2025-2030年深度研究报告

108. 寒武纪——竞争力分析报告

109. 市值7000亿的寒武纪

110. 科创板“十五五”数字芯片设计专场

111. 《华为昇腾910C今晚发布！国产算力链迎来“去美化”终极验证时刻》

112. 报告《2026年“人工智能+”行业发展蓝皮书》(附下载）

113. 从白皮书看 2025 AI 生态

114. 2025 AI 大模型开发生态白皮书

115. 2026 AI终极榜单来了！芯片/算力云/大模型/具身智能头部玩家全揭晓

116. 全球AI大模型产业格局白皮书（2026版）

117. 2026智能车芯三大趋势

118. AI算力底座深度拆解

119. 存算一体芯片量产元年——346TOPS/W能效比如何重构AI算力基础设施格局？

120. 【人工智能报告厅】AI大模型与异构算力融合技术白皮书（141页，附下载方式)

121. DeepSeek-V4正式发布

122. 2025-2026年开源大语言模型深度研究报告

123. 超级人工智能解决替代Transformer的下一代架构路线图

124. 林俊旸发文

125. 千问前负责人林俊旸万字长文

126. DeepSeek V4霸榜开源AI的秘密武器

127. 大模型MCP技术实战课核心技能教程学习 - 哔哩哔哩

128. 算力 + 数据 + 模型三位一体！云边协同全景实战

129. 2026年AI技术栈演进

130. MCP协议

131. 从 MCP 到 A2A

132. MCP协议

133. Model Context Protocol 是啥

134. TC608工作动态 | 《人工智能云大模型外部信息交互能力要求》第五次研讨暨标准定稿会成功召开!

135. 第九届数字中国建设峰会，从云端算力到指尖应用，中国移动构筑数字中国建设算力新生态

136. 豆翁特刊

137. 推理拐点已至

138. 终极指南！2026边缘AI工业+家居实战，完整落地流程，新手也能直接抄作业

139. Akamai 把 GPU 推向边缘

140. 算力下沉，边缘AI的机会来了

141. 云计算与边缘计算行业现状及趋势

142. 云计算三极裂变

143. 边缘+云共生

144. 算电协同投资全景图

145. 算电协同 | 工信部算电协同政策定调

146. 全国首部聚焦“算电协同AI调度”标准，欢迎加入起草！

147. 算电协同

148. 算电协同，首次写入政府工作报告

149. 算电协同政策重磅出炉

150. 算电协同核心政策文件清单（2023—2026完整版｜条款+作用+落地要求）

151. 算电协同系列

152. 热点追击丨国家能源局

153. 算电协同政策加速

154. 算电协同

155. 算电协同写入“十五五”规划，万亿级新基建推动算力设施绿色转型

156. 算力电力协同发展研究报告（2025年）

157. 中国信通院 | “算电协同”到底该怎么干？

158. 算电协同行业深度专题上

159. AI时代的“数字牢笼”

160. 绿色AI风口来袭！低功耗技术破解能耗难题

161. 绿色算力爆发！2026 AI能耗大降50倍，数据中心变身“节能工厂”

162. AI能源与算力

163. 中国AI算力如何实现绿色环保

164. 2026年资本市场热点前瞻系列（1）国产算力之算力芯片，AI电力，AI冷却技术

165. 英伟达放弃GPU上LPU：新推理芯片被曝Groq即买即用，OpenAI先上车

166. 算力芯片产业专家交流

167. 英伟达 Blackwell 架构与开源协同，推动 AI 推理成本降低 10 倍

168. 摩根士丹利最新研判：2026年中国AI芯片“三国杀”，谁将问鼎算力之巅？

169. 黄仁勋官宣英伟达已投产 Vera Rubin：推理速度是 Blackwell 架构 5 倍，推出四大开源 AI 模型

170. 昇腾 910C 量产进度：单芯 60% H100，华为凭什么用系统级架构超车？

171. 算力+半导体+机器人趋势解析

172. NVIDIA GB200vs Google TPU V8 液冷对比，功率，冷板，架构对比分析

173. 成本骤降86% AI推理云实测边缘算力格局生变？

174. 从失血到狂赚 20 亿，国产 AI 芯片的逆袭传奇

175. 2026年04月29日[行业趋势·科技][AI大模型井喷与芯片竞赛白热化]

176. 目前国产算力的产业信息更新

177. 华为发布新一代算力芯片

178. 一张图看懂2026算力产业链！哪些吃肉、哪些踩雷，全在这了

179. DeepSeek V4 正式发布，昇腾超节点系列产品全面支持

180. 速读顶会论文：AI加速器年度全景图与架构演进之路

181. 八年亏转盈，国产AI芯片龙头终于“熬出头”啦

182. 华为昇腾384超节点部署超500套，950超节点接棒在即

183. 国产替代之寒武纪：是如何一步步实现国产替代的？

184. 报告派研读：2025-2029年AI芯片深度报告

185. DeepSeek-V4预览版正式开源：万亿参数+百万上下文重构行业天花板

186. 2026年中国算力芯片产业链图谱及投资布局分析（附产业链全景图）

187. 寒武纪拟2026年AI芯片产能增至三倍，冲刺国产替代

188. DeepSeek-V4明确支持华为昇腾950芯片

189. 边缘计算的“闪电调度”——如何在微秒级完成AI任务分配？

190. B200 VS B300

191. 算力产业链全拆解：8大核心赛道龙头，谁才是AI时代的真赢家？

192. “算力”无处不在：云手机、智算这些到底能干嘛？一篇看懂！

193. 告别“云延迟”：边缘AI如何用低功耗、高隐私重塑千行百业

194. 算力新里程碑！中国移动建成两大超万卡智算集群，算网一体技术赋能AI产业规模化

195. 寒武纪实现上市后首年盈利国产AI芯片行业分化显现

196. 边缘AI是什么——在现场实时做出判断的下一代人工智能

197. 算力产业链2026最新发展趋势及各环节 A 股代表上市公司全梳理

198. 龙头透视 #015 | 寒武纪：营收涨了4.5倍，国产AI芯片第一股盈利了

199. 寒武纪大赚20亿！国产AI芯片的翻身仗，普通人能看懂吗？

200. 2026芯片投资大方向：选对赛道，拿稳龙头，稳稳盈利

201. 全国一体化算力网标准研讨会在京召开

202. 英伟达2026-2028算力路线图拆解：算力霸权再进阶，AI产业格局迎重构

203. Blackwell高功耗与热界面材料的全面革新

204. 边缘计算（Edge） vs 云计算（Cloud）：核心区别与应用场景

205. DeepSeek-R1推理模型技术深度拆解：GRPO训练与思维链蒸馏的架构

206. AI 崛起，国产算力有哪些产业链？

207. 商周算力受邀参加全国一体化算力网建设研讨会

208. 华为昇腾系列AI芯片详细参数对比（2025-2028）

209. 打破AI算力孤岛瓶颈，全国一体化算力网标准即将发布

210. 2025获奖成果特展｜中国银联股份有限公司：融合MCP协议的多智能体协同决策智能审核系统

211. DeepSeek V4来了，能帮工厂"看懂"生产线吗？

212. AI 模型大爆发！283+ 模型发布，2026 年 4 月最新追踪

213. 算力节能新方案！VoidChain 让科技竞争更可持续

214. DeepSeek-V4 预览版本正式上线并同步开源

215. 芯片+云计算，6家云边端协同的“全能选手”

216. 格力“绿电+智算”协同方案破解AI产业电力难题，助力可持续发展

217. 算力即服务：中国移动如何打造数字时代的“国家电网”？

218. AI驱动精准节能中国电信南京分公司打造绿色算力底座

219. 算力芯片，一季报预增的10家A股标的

220. 中国移动2025年算力服务收入近900亿智算服务收入增速达279%

221. 中国移动2025年算力服务收入近900亿，智算服务收入增速达279%

222. 算力服务收入近900亿，中国移动“变了”

223. 大模型 "遍地开花"！云边模型同步实战：让边缘 AI"天天更新、处处一致、永不掉线"

2026年AI基建选型真相：别被参数迷惑，匹配业务场景才是关键

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