陶哲轩警告AI黑箱解题会污染数学难题，建议转向可控核聚变等科学攻关

1. 我做了个能触摸、毒舌傲娇、还比我懂游戏的AI桌宠

哔哩哔哩 2026-09-01 00:00:00

2. AI4S全球抢位！中国十万卡重器已经下场 AI4S已经从科研圈的前沿探索，打成了国家级基础设施竞赛。 美国启动Genesis Mission，要把国家实验室、超级计算机、科学数据和实验设施连成一套体系；欧洲推出RAISE，集中算力、数据、资金和人才。国内也在加速，2026年政府工作报告提出实施超大规

今日头条 2026-09-03 00:00:00

3. 【DeepMind发布WeatherNext 3：天气预报的权力大洗牌】Google DeepMind推出全球气象模型WeatherNext 3，实现逐小时更新的高分辨率全球预报。该模型跳过传统物理方程模拟，直接从海量实时观测数据中学习，通过Weather Lab向全球开发者开放。尽管部分地区因合规限制尚无法访问网页版，但底层数据已通过API输出。这标志着气象预测从“算力霸权”向“算法红利”转型。传统气象预测依赖国家级超算中心运行复杂的流体力学方程，门槛极高；AI模型则将数小时的计算压缩至分钟级，且准确度已在热带气旋追踪等领域超越欧洲中期天气预报中心等顶级机构。对农业、能源交易和防灾而言，预测成本的崩塌意味着实时决策能力的平权。虽然黑盒属性让AI在极端异常气候下的可解释性仍存疑，但气象预测的解释权正不可逆转地从少数国家机构流向高效的通用AI模型。 deepmind.google.com /science/weatherlab

新浪微博 2026-09-04 00:00:00

4. AI的尽头不是芯片，是水！一份报告捅破了整个算力圈的窗户纸《AI时代算力基础设施流体系统水能绿色发展报告》，一句话捅破窗户纸：AI算力狂飙，正在把全球数据中心变成一座座吞水巨兽。先看一组让人后背发凉的数字2025年，全球数据中心年耗水量已经干到4.5万亿升，其中AI相关算力吃掉了两成。美银更狠，直接预测到2030年全球数据中心年用水量突破1.2万亿升——什么概念？跟纽约市全年饮用水消耗量打平。谷歌2025年可持续发展报告自己披露，一年水耗突破81亿加仑（约300亿升）。微软在爱荷华州的5个机房园区，每天以数百万加仑的速度跟当地农田抢地下水，居民已经上街抗议了。训练一次GPT-4，耗水1.89万吨，相当于5000个居民一个月的用水量。你跟AI聊100个字，它背后就要喝掉约半升水。这不是未来时，这是现在进行时。报告最狠的地方：给"水能协同"搭了三层技术骨架过去市场炒液冷，炒的是"散热"这个单点。这份报告直接把格局拉大——首次提出流体系统"架构层—设备层—平台层"三层技术能力体系，外加七项核心技术主张：分布式按需输配、泄漏风险分级、余热回收利用、智能泵控协同、多层冗余容错、数据闭环调控、介质全生命周期管理。翻译成人话：别再把冷却液、泵、阀、管网、余热回收当零散配件看了，这是一整套系统工程。谁能把这套系统做到极致节能、极致可靠、极致智能，谁就是AI基建下半场的隐形冠军。物理规律正在倒逼，液冷从"可选"变"必选"英伟达GPU机架功率密度，2020年才10-25千瓦，Blackwell架构直接干到120-150千瓦，2027年后的Rubin Ultra预计突破600千瓦。传统风冷？早就投降了。英伟达Rubin平台已经是全球首个100%全液冷AI计算平台，PUE从1.35压到1.15，浸没式液冷甚至能干到1.02。闭环液冷系统节水率最高达91%，还能把废热回收用于城市供暖——数据中心从"电网负担"变成"能源资产"。国内政策更直接：2025年起新建数据中心必须采用液冷。行业预测，服务器液冷渗透率从2024年的15%，到2027年干到80%。映射A股：四条梯队，一条比一条深第一梯队：液冷系统集成。 冷板式、浸没式整机方案，这是目前订单兑现最猛的环节，头部企业在手订单普遍排到2027年，一季度液冷业务收入同比增长250%以上的不在少数。第二梯队：核心零部件——泵、阀、快接头、冷板。 CDU液冷泵是整个系统的"心脏"，价值量占CDU的30%-40%，国内能做的企业一只手数得过来。快接头、冷板这些看似不起眼的东西，技术壁垒一点不低，全球市占率能做到28%的企业已经跑出来了。第三梯队：冷却液/介质。 电子氟化液、乙二醇基导热介质，这是液冷的"血液"。英伟达45℃温水方案官方主推乙二醇基防腐绝缘导热介质，中长期增量需求确定性全产业链最高。国内做氟化液的企业，上半年净利润同比增长350%-460%，业绩已经在兑现。第四梯队：流体系统延伸——余热回收、智能泵控、管网输配、泄漏监测、介质全生命周期管理。 这是报告重点强调、但市场还没充分定价的方向。数据中心余热回收给城市供暖、给工业供热，国内已经有落地项目；智能泵控和流量管理，直接决定WUE（水资源利用效率）能压到多低。催化作用：从"炒概念"到"算订单"的分水岭这份报告的意义，不在于制造焦虑，而在于给整个流体系统产业链正名了——从"配套设施"升级为"连接算力、能源、水资源的关键枢纽"。之前市场炒液冷，逻辑是"AI算力扩张→散热需求→液冷"。现在报告把逻辑链条拉长了：AI算力扩张→电力瓶颈→散热瓶颈→水资源瓶颈→流体系统全链条升级。 这意味着受益范围从单纯的液冷设备商，扩展到泵阀、管网、冷却液、余热回收、智能控制等一整个"卖水人生态"。而且报告首次给出了可落地、可检测、可运营的技术框架，这等于给招投标、给政策制定、给资本开支都提供了明确依据。接下来相关订单的释放，会比市场预期的更快、更集中。最后说句掏心窝子的AI的尽头是电力，电力的尽头是散热，散热的尽头，是水。当算力扩张撞上水和电的物理边界，真正值钱的，不是那些PPT上画大饼的，而是能让每一度电、每一滴水都发挥到极致的流体工程师。他们不性感，但他们决定AI能不能持续跑下去。卖芯片的赚第一波，卖算力的赚第二波，卖算力底座底座的，赚最长久的那一波。本文为行业逻辑学术探讨，所涉企业及数据均来自公开报道与行业报告，不构成任何投资建议。市场有风险，决策需独立判断。文中提及软件及数据仅作示例，无参考意义。

新浪微博 2026-09-04 00:00:00

5. 本周AI项目推荐｜津渡生科、临界航天、无尽方舟……AI4S再次站上潮头

微信公众号 2026-08-30 00:00:00

6. 20多个领域近千项应用优化，曙光8000是真能打！ 中科曙光的曙光8000这段时间热度确实高，一亮相就跑出万亿原子级分子动力学模拟刷新世界纪录这种硬核成果，而且短时间内就已经完成近千项应用优化了。 为什么科研圈这么关注这套系统？因为AI4S正在彻底改变科研方式。过去搞科研是什么状态？拼时间、拼人力、

今日头条 2026-09-03 00:00:00

7. [前瞻洞察] Yole最新AI先进封装市场调研与技术路线解析：从GPU/HBM到2.5D Interposer，封装正在成为算力增长的第二战场

微信公众号 2026-09-01 00:00:00

8. [前瞻洞察] ASE下一代AI先进封装路线：Chiplet、垂直供电、硅光CPO三位一体，破解AI大算力系统效率工程边界

微信公众号 2026-08-30 00:00:00

9. 2026AI智能体（AI Agent）发展研究报告丨巨头扎堆烧钱、概念热度爆表，AI智能体是泡沫还是产业拐点？

微信公众号 2026-08-30 00:00:00

10. AI用五周时间解决百年流体力学难题，科学家却没那么兴奋

今日头条 2026-08-31 00:00:00