IREN冲刺44亿美金营收：AI算力平民化如何重塑你的生活？_CPU

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2. 中国机器人，今年又在春晚舞台炸场了！这不仅仅是场表演，而是在向全世界摊牌：中国已经具备把智能规模化落地的能力。 #大咖观察 #红衣聊AI #春晚 #机器人 #AI

3. Iren和英伟达合作，一飞冲天！$IREN AND $NVDA ANNOUNCE A 5.5GW DEALIREN 和 NVIDIA 宣布合作，目标是支持最多 5GW 的 NVIDIA DSX-aligned AI infrastructure，并且 NVIDIA 获得 5 年期权利，可用 $70/股买入最多 3000 万股，潜在投资额最高 $2.1B。这不是 NVIDIA 今晚直接投钱，但它给了市场一个非常强的估值锚。真实合同，不只是合作框架。IREN 宣布和 NVIDIA 签了一个 5 年、约 $3.4B 的 AI infrastructure cloud services 合同，服务内容包括 managed GPU cloud、orchestration、cluster management，并将部署在 Childress 约 60MW 现有数据中心，使用 Blackwell 平台系统。#美股#

4. 云计算调价潮来袭！腾讯云宣布AI算力服务等涨价5%！

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6. 17000 token/s，比B200快48倍！Taalas AI 芯片能否颠覆英伟达GPU？

7. 根据火山引擎2026年4月2日披露的最新数据，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿。按当前国内主流大模型约2-4元/百万Token的推理成本计算，豆包每天120万亿Token的消耗，相当于单日GPU算力支出约3到5亿元人民币。以此推算，一年的算力成本保守估计将超过1000亿元，这相当于网易2025年全年净收入（1126亿元）的规模。按照目前增速，字节全年基本上算力支出在 2000 亿以上了！还只是国内。#东哥笔记#

8. 这是刚发布的全新一代#小米智能家庭屏11# ，作为小米首款面向高端家庭用户的家庭智能终端，#小米智能家庭屏# 11在硬件配置、系统体验、超级⼩爱等方面都有很多新升级，可以说是⼩⽶迄今为⽌最⾼端、性能最强的家庭屏！今天4个亮点带你快速了解这款⾏业最强家居中控助⼿！#科技家电新一代# 牛丸科技的微博视频

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13. 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

14. #DeepSeek新模型有多猛# DeepSeek V3.1发布，6850亿参数量仅激活370亿，计算成本降90%。性能超GPT-4o，中文问答准度89.3%。岚图汽车、江苏银行已应用，未来将突破多模态，推理成本再降50%。#微博声浪计划##听见微博# 凯文思考的微博音频

15. #AI算力产业链正批量造富# 谁懂啊家人们😭 以前总觉得“造富”离我们很远，直到AI算力崛起，才发现普通人也能蹭到时代的红利！身边做光模块、AI服务器的朋友，今年业绩直接翻倍，就连做算力租赁的中小企业，都靠着供需缺口赚得盆满钵满。这不是运气，是时代的风口——AI大模型迭代、数字经济升级，算力需求呈指数级增长，上游硬件、中游载体、下游应用，每一环都在批量造富。不用羡慕那些抓住机遇的人，现在看懂这条产业链，聚焦光模块、HBM、液冷这几个高景气赛道，无论是求职、创业还是投资，选对方向，下一个造富的可能就是你！#ai创造营#

16. #AI算力产业链正批量造富# 家人们！最近被AI算力造富刷屏，但很多人还没搞懂，这条产业链到底在赚谁的钱、哪些环节最赚钱🔥 其实AI算力就是数字经济的“发动机”，从上游的芯片、存储，到中游的服务器、数据中心，再到下游的行业应用，每一环都在分食万亿红利！未来5年，光模块、HBM存储、AI芯片、液冷散热、算力租赁这五大赛道，就是造富核心中的核心～光模块订单排到2028年，HBM供需缺口持续，AI芯片国产替代空间超5000亿，液冷渗透率从15%飙升至60%+，算力租赁解决中小企业刚需，普通人哪怕不直接投资，看懂这些赛道，也能抓住职场和副业的机遇，跟着行业风口走，赚钱真的会更轻松！#ai创造营#

17. 300088，子公司拟不超30亿买高性能服务器！发力算力服务赛道

18. AI算力抢疯了！价格暴涨48%，订单排到2028年，算力租赁规模龙头代表有哪些！？全球AI算力争夺战全面爆发，供需缺口持续拉大，算力租赁价格迎来史诗级暴涨！英伟达新一代Blackwell GPU租赁价两个月疯涨48%，H100租赁价5个月内涨超40%；国内阿里云四天连发三则涨价公告，高端算力一机难求，日均词元调用量突破140万亿、同比增超40%。行业彻底进入“算力稀缺时代”，头部企业订单直接排至2028年，手握百亿长单锁定未来业绩，成为AI时代最具确定性的投资主线。一、涨价潮爆发：算力成硬通货，价格刷新历史• 海外市场：英伟达Blackwell芯片单小时租金从2.75美元飙升至4.08美元，涨幅48%；H100半年涨40%，现货市场售罄，有人出6倍高价抢购。• 国内市场：云厂商集体提价，高端算力租赁价格持续上行，单P月租金达3.5-4万元，头部企业出租率逼近100%。• 核心原因：AI大模型、多模态、AI Agent爆发式增长，芯片产能受限、交付周期拉长，供需失衡推动价格持续走高。二、规模龙头榜：订单锁至2028年，业绩高确定性1、利通电子（603629）——纯算力租赁第一龙头• 算力规模：可调度3.3万P，100%为H100/H800高端芯片，纯租赁规模国内第一。• 核心订单：与腾讯签50亿元长单，在手订单超70亿元，排产至2028年。• 核心优势：英伟达深度合作、芯片供给稳定；液冷技术领先（PUE≤1.1），毛利率超60%。2、润泽科技（300442）——IDC+算力双龙头• 算力规模：已投产3万P+，运营机柜超10万个，全国布局61栋智算中心。• 核心订单：与字节签50亿元长单（2025-2028年），获8亿元预付款，在手订单超60亿元。• 核心优势：字节最大第三方IDC服务商（收入占比64%+），稀缺能耗指标+液冷技术，上架率超90%。3、工业富联（601138）——全球AI服务器代工龙头• 核心订单：AI服务器在手订单超280亿元，排产至2028年。• 核心优势：英伟达全球第一大代工厂，市占率40%；服务谷歌、微软、Meta等全球顶级客户。4、浪潮信息（000977）——国内服务器龙头• 核心订单：AI算力在手订单超350亿元，合同负债同比增178.92%。• 核心优势：国内AI服务器市占率50%+，高端机型供不应求，订单排至2027年Q2。5、中科曙光（603019）——国产算力国家队• 算力规模：国产算力1.5万P+（海光芯片），超算+智算双龙头。• 核心订单：液冷订单48.75亿元，在手订单超100亿元。• 核心优势：全栈自研（芯-算-冷），东数西算核心节点，深度绑定政企客户。6、拓维信息（002261）——华为昇腾核心标的• 算力规模：已投产2-2.5万P，国产AI服务器+租赁双轮驱动。• 核心优势：华为深度绑定，国产替代标杆，政企订单充足。三、行业核心逻辑：强者恒强，龙头独享红利1. 供需长期失衡：AI需求持续爆发，芯片产能短期难释放，价格易涨难跌。2. 龙头壁垒深厚：头部企业手握芯片资源、长单合同、稀缺能耗指标，中小厂加速出清。3. 业绩确定性高：订单排至2028年，出租率近满产，现金流与利润锁定，成长空间明确。四、风险提示• 芯片供给不及预期、价格回落风险；• 行业竞争加剧、政策监管变化风险；• 技术迭代导致现有算力资产贬值风险。（免责声明：以上内容仅为市场信息梳理，不构成任何投资建议，理财有风险，投资需谨慎）

19. 节后新方向！豆包开启收费利好的方向是哪些？还不知道的快看看！核心利好板块1. 算力基础设施：AI服务器、数据中心、云计算等上游硬件及服务（如字节生态合作方、智算集群相关企业），直接受益于付费模式下高算力需求的扩容与订单增量。2. AI应用与生态：AI办公、创意工具、垂直场景解决方案（教育、影视等），以及模型训练数据服务商，将随商业化落地迎来变现加速。3. 大模型行业：推动国产AI从“免费获客”向“分层付费”转型，行业盈利模式得到验证，加速技术迭代与头部企业优势集中。行业整体影响豆包作为国内头部AI应用，其付费探索是国内AI商业化的关键拐点，既为行业验证了用户付费意愿，也推动产业链价值重估，加速“基础免费+专业付费”的分层服务模式普及，利好具备商业化路径、算力支撑和生态协同能力的AI产业链企业。

20. 据公开投资者资料显示，IREN 、ASTS、LITE等个股被宣布将加入 MSCI USA 指数（将于 2 月 27 日生效）。这种纳入往往会引发被动指数基金和量化策略的买入需求，从而推高股价。MSCI 公布的 MSCI USA Index（Americas）本轮 Additions ：AST SpaceMobile (ASTS)IREN (IREN)Lumentum (LITE)Coherent (COHR)Casey’s General Stores (CASY)Curtiss-Wright (CW)FTAI Aviation (FTAI)Revolution Medicines (RVMD)#美股#

21. #算力版国家电网要来了#简单说，国家要花7万亿，把全国大大小小的数据中心、超算中心，像电网一样连成一张大网，统一调度、按量计费，让算力变成像水电一样随取随用的公共资源。现在的痛点很直白：AI爆发，算力需求两年涨了1000多倍，价格跟着疯涨，不少中小企业直接用不起。更浪费的是“算力孤岛”——东部不够用、排队涨价，西部风光电便宜、机房却闲着，资源错配严重。这张“算力电网”，就是来解决这件事。 - 统一调度：全国一张网，1个国家总节点+8大枢纽+无数边缘节点，哪儿有空就调度到哪儿。- 像用电一样用算力：不用自己买服务器、搭机房，企业按需“买算力”、按量付费，成本大幅下降。- 跟着绿电走：优先把算力放在风光水电丰富的西部，既降成本又减碳，新建大型数据中心绿电占比要求很高。- 速度够快：市内延迟约1毫秒，东西部枢纽之间也控制在20毫秒内，不影响大模型训练和AI应用。政策已经明确：算力网和水网、电网、通信网并列，成国家“六张网”重点工程。目标是2025年搭好框架，2028年全面成型。对普通人来说，以后AI服务更便宜、更普及；对企业，尤其是中小AI公司，门槛大幅降低，不用再被高昂算力成本卡住脖子。一句话：算力从“奢侈品”变成“日用品”，中国数字经济的底座，要彻底升级了。

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23. 蚂蚁数科王磊：垂直大模型训练成本呈百倍级下降，金融AI落地需构建“可信智能体”三大基石 | Alpha峰会

24. 差点被订阅搞崩溃，全量开放的TRAE SOLO模式帮我手搓了个管理神器#AI编程 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #TRAE #AI新星计划

25. 超恐怖性价比！中国云电脑能否覆御三家和Steam的统治？——6毛钱爽玩万元机？！真没想到现在中国云电脑都卷到这种程度了！

26. 没想到今年除夕夜，阿里又整了一波“AI年货”，直接开源新一代千问大模型 Qwen3.5！这次架构上玩了混合注意力机制，还自带视觉理解能力，等于是文本、图片一锅端。开源的规格也够狠，至少 2B 参数的密集模型，外加 35B-A3B MoE 大模型，推理成本下降、效率提升，感觉就是冲着让更多开发者随手用、用得起来的。更有意思的是，Qwen3.5 的代码已经提交到 HuggingFace Transformers，随时可以拉下开干。阿里去年的 Qwen2.5-Max 就是除夕放大招，今年继续延续“春节爆款”策略，这波真的把全球 AI 开源圈的存在感拉满了。#千问Qwen3.5大模型发布#

27. 阿里云重写了云#阿里 #阿里云 #千问

28. 今天原来是有好消息的。IREN 今早宣布收购 Mirantis Inc.——一家云基础设施。IREN 一直被诟病是"裸 GPU 出租"——只卖硬件容量，没有软件层。Mirantis 提供云编排、Kubernetes 管理、企业 AI 平台。收购把 IREN 从"GPU 房东"升级为"AI 云提供商"，这是对标 NBIS 的战略动作。 //@胡来来福来来:不知道IREN会不会也来个惊喜

29. 「Github一周热点104期」智谱GLM-5发布，打响春节AI大战模型第一枪

30. 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

31. #为什么AI大厂开始卖Token#AI大厂纷纷按Token收费并非噱头，而是行业走向成熟。Token是AI计量最小单位，能精准核算算力成本。如今AI已是生产力工具，写代码、做方案、跑智能体，算力消耗直接爆炸；运维成本极高，免费根本顶不住。按Token计费既公平可持续，用多少算多少，对厂商和用户都公平。这也说明AI从概念落地成了真刚需[思考]

32. GPT-5.3 正式发布！完全免费开放，实测代码能力、推理、文本理解与响应速度 | 零度解说

33. #用声音马住中国年##微博声浪计划# 千问3.5成本仅为谷歌大模型5%！除夕夜阿里开源发布Qwen3.5-Plus，架构革新让推理成本大降，API价仅谷歌1/18。春节期间生成1.2亿AI订单，156万老人首用AI服务，多模态能力覆盖办公、创作等场景，推动AI技术平权落地。晓春哥XCG的微博音频

34. 独家｜VUI Labs宇生月伴完成数千万元天使+轮融资，同创伟业领投，打造行业领先的情感语音大模型和多模态Agent

35. #阿里1688诚信通AI商家交易额提升73%# 中小企业搭上AI快车，B2B要变天了？📈阿里1688平台公布数据，使用其“诚信通”AI工具的商家，交易额平均提升高达73%。平台宣布，将基于此进一步面向企业端推出独立的“AI智能体”，深度参与从选品、营销到客户管理的全流程。【评论】73%的提升幅度堪称“AI暴力赋能”，这彻底改变了B2B电商的游戏规则。当AI能帮中小工厂精准找到买家、自动优化商品信息并管理客户时，其价值已远超“工具”，成为决定生意规模的“新生产要素”。1688推出独立AI智能体，标志其战略从“提供交易平台”跃升为“提供智能化的生意能力”，旨在让每个中小企业都拥有一个专属的AI生意参谋。这既是对传统B2B模式的颠覆，也为其在产业互联网的竞争中构筑了极高的技术壁垒。

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

38. #终于有APP更新不像挤牙膏了# 就拿千问APP来说，一更新端上来的都是咱们最期待最想用的功能！这次更新之后重磅上线了三大模型：全面提升了视频图像创作、拍照答疑、文档创作编辑能力。对于我们用户来说，它从一个“聊天工具”进化成了能处理文字、图像、视频、文档的创作中心。这当中最明显的进步就是它变得极其易用。一句简单指令就能理解并执行，无数个繁琐的word也能一口气搞定！就连工作上的海报和PPT也能有着落，真·打工人搭子！现在，更懂你真实需求的免费AI助手已经上线了，确定不试一下吗？

39. #为什么AI大厂开始卖token#这样子类似于手机流量费。 Token可以理解为AI世界的流量收费对象变了，手机流量费是向人收的，用于上网浏览、看视频。而Token费是向开发者或企业收的，用于让AI处理、生成信息。 Token是什么，可以理解为AI认识的字词碎片。大模型不认识文字，只认识Token。比如“你好”可能被拆成1个Token，而一篇万字小说可能包含上万个Token。怎么计费的，这就更接近“流量费”的逻辑了。每调用一次AI，费用 = （输入Token数 + 输出Token数）× 单价。就像发短信按字数计费，你问的问题越长、AI写的回答越长，花的Token就越多。大厂为什么都开始卖Token，而不是直接卖软件？按需付费门槛低，如果AI模型是辆超跑，卖软件就像卖车（一次付几十万）。卖Token则像做出租车（按里程付费）。对用户来说，起步价很低，用多少付多少；对大厂来说，则能把生意做成源源不断的“订阅服务”。成本决定的，大厂运行这些超大型AI，每次推理（也就是你提问它回答）都要消耗巨大的算力（GPU电力）。按Token收费，能直接把算力成本转嫁出去，用户问得越多，收费就越高。用计费规范用法。有些场景需要AI读几十页合同（输入贵），有些需要AI写长篇报告（输出贵）。按Token计费，能精确地区分不同任务的成本。 Token就是AI世界的数据流量包，手机流量让你获取信息，而Token则让你获取AI的思考和创作能力。

40. #河南等地上线个人Token套餐##AI公司高管谈一夜蒸发几十万Token# AI时代的“电费”焦虑有解了！河南、北京、湖北等地已上线个人Token套餐，按需计费、最低5.99元起，普惠AI算力走进日常。但行业痛点突出，AI高管吐槽任务链卡死时，一夜几十万Token凭空蒸发，普通用户部署智能体也常一觉醒来欠费。运营商入局算网服务，一边降门槛一边控成本，能否终结“烧Token如流水”的困境？

41. 全球AI大模型普遍涨价的当下，小米MiMo模型API直接开启永久降价，这波操作既给足开发者诚意，也让国产大模型的竞争力再上一个台阶。MiMo-V2.5-Pro刚斩获Artificial Analysis综合智能指数和Agent指数双料全球开源第一，顶尖实力打底，价格却直接打到底，API最高降幅达99%，同等花费下调用用量提升5到8倍，相当于变相降价超80%，这就打破了优质大模型价格高昂的固有印象。这波降价是小米AI技术优化的真实红利。其推理系统实现重大升级，KV Cache搬运量降至原来的七分之一，缓存token量翻5倍，技术迭代带来成本可控下降，即便降价依然能保持盈利，这波调价太狠了。从技术跟跑到全球领跑，国产大模型正用技术突破和价格普惠实现崛起，小米这波操作，不仅是让利开发者，更是重新梳理行业定价逻辑，让优质AI技术真正走向普惠，这也是小米涉足AI的初心！#小米MiMo模型API降价#

42. #千问Qwen3.5大模型发布#没想到今年除夕夜，阿里又整了一波超硬核的「AI年货」，直接开源新一代千问大模型 Qwen3.5！这次直接在架构上玩出了新花样，用上混合注意力机制，还自带视觉理解能力，文字、图片全能搞定，妥妥的全能选手。开源规格也够实在，既有2B参数的密集模型，还有35B-A3B MoE大模型，推理成本下降、效率拉满，摆明了就是让更多开发者能轻松上手、随便用。更贴心的是，Qwen3.5 代码已经提交到 HuggingFace Transformers，拉下来就能直接开干。去年阿里就在除夕甩出 Qwen2.5-Max 放大招，今年继续把「春节AI爆款」的传统续上，这波操作直接把全球AI开源圈的存在感拉满了。

43. 给大家说一个新东西：HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存）。这东西为什么冒出来？一句话——推理太贵了。现在做 AI 的都知道，HBM 是标配。比如 NVIDIA 的 H100、B200 这一类卡，核心旁边堆着 HBM，带宽极高，专门解决“内存喂不饱算力”的问题。没有它，大模型根本跑不动。但问题也很明显：HBM 贵，而且容量上不去。你想在一台机器上多跑几个模型，或者挂一个超大模型，显存很快就顶满，成本更是夸张。于是存储厂商开始推一个新方向：HBF。简单理解，就是把 3D NAND 往“更高带宽、更近封装”方向改造，试图卡在 HBM 和传统 SSD 之间，做一个中间层。现在在积极推动这个方向的，基本都是存储大厂：三星，海力士，镁光，闪迪他们的逻辑也很清晰：未来 AI 不只是训练，而是大规模推理。推理拼的是成本、功耗和容量。如果什么都靠 HBM，容量上不去，而且也来不及生产。所以市场急需一个东西——比 SSD 快很多，但比 HBM 便宜很多。HBF 就是在这个背景下被推到台前的。它不会取代 HBM。HBM 还是算力核心的“心脏”。但在超大规模推理集群、或者端侧模型场景里，确实可能成为一个缓冲层，让更多模型能“装得下、跑得起”。如果说前两年是“拼训练规模”的时代，那么现在明显进入“拼推理成本”的阶段了。这一波如果启动了，模型的推理成本可能大降，以后大家养虾自由就不是梦了。。

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