AI賽道的巨額資本投入究竟是純粹「燒錢」，還是長期價值「播種」?市場用兩周時間給出了階段性答案。 $微軟 (MSFT.US)$年內跌幅一度達19%，如今股價轉漲；$亞馬遜 (AMZN.US)$年內漲幅達18%。AI賽道的巨額資本投入究竟是純粹「燒錢」，還是長期價值「播種」?市場用兩周時間給出了階段性答案。 短短兩周，市場情緒完成了從「AI泡沫破裂」到「科技股王者歸來」的戲劇性逆轉。 微軟於7月29日美股盤後公佈業績，次日股價飆升16% 。亞馬遜於7月30日發佈業績，股價在下一個交易日上漲15% 。自7月29日以來的六個交易日內，微軟股價累計上漲28%，亞馬遜股價累計上漲20%，兩家公司的市值合計增加了1.3兆美元。

Jane Street is reportedly seeking to refinance roughly $11 billion of debt through a private credit deal involving investors includingPIMCO, which could support further investment in artificial intelligence (AI) infrastructure. 據報導，Jane Street正尋求通過一筆私人信貸交易對約$110億的債務進行再融資，該交易涉及包括PIMCO在內的投資者，此舉可能支援其在人工智慧（AI）基礎設施方面的進一步投資。 Private Credit Deal Could Fuel AI Expansion 私人信貸交易或推動AI擴張

根據TrendForce集邦諮詢最新AI服務器產業研究，在AI基礎建設需求高漲的背景下，2026年全球九大雲端服務供應商（CSP）總資本支出預估將同比增長約90%。 近期超大型CSP、Tier-2數據中心業者對NVIDIA（輝達）GB/VR等整櫃式AI服務器方案的採購意願明顯提高，而且Google（Google）、AWS（亞馬遜雲科技）新一代ASIC平台於2026年下半年陸續放量，加上中系業者擴大採用本土AI方案以滿足雲端大語言模型（LLM）AI需求，促使TrendForce集邦諮詢上調2026年AI服務器出貨年成長幅度，從原先的28%更新為近31%。 (格隆匯)

8月6日，在河南省力量鑽石股份有限公司（以下簡稱“力量鑽石”）的生產車間內，一排排六面頂壓機有序運轉。1500℃的高溫環境中，普通石墨柱經過高溫高壓淬煉，蛻變為晶瑩剔透的培育鑽石。在數萬公里之外的海外算力中心，依託這類超硬材料製成的散熱構件，正持續為“發燒”的GPU（圖形處理器）晶片高效散熱、穩定工況。 上海海關最新資料顯示，今年上半年，經上海鑽石交易所出口的合成毛坯鑽石達14.1億元，同比增長65.3%。合成毛坯鑽石也稱人工培育鑽石，可以製成鑽戒和工業金剛石材料。長期以來，珠寶首飾是中國培育鑽石產業的核心增長點。而隨著AI算力產業高速迭代，金剛石散熱材料實現產業化應用，正在為行業開闢前景廣闊的第二條增長曲線。 中國機床工具工業協會超硬材料分會秘書長孫兆達認為，全球算力產業規模化發展背景下，金剛石散熱材料技術迭代持續提速、產業化處理程序不斷加快，成為適配新一代資訊技術產業的關鍵基礎材料，行業迎來爆發式增長窗口期。 2026年2月，輝達公佈全新散熱技術方案，其下一代Vera Rubin架構GPU將採用“金剛石銅復合散熱+45℃溫水直液冷”組合工藝。當前高端AI（人工智慧）晶片功耗已突破2300瓦，超高功耗帶來的極致熱流密度，讓傳統銅、鋁材質散熱方案瀕臨性能瓶頸。

8 月 6 日，AMD 宣佈與加拿大 AI 晶片初創公司 Taalas 簽署最終收購協議。交易價格、支付方式和預計交割時間均未披露，收購仍需獲得監管批准並滿足其他慣常交割條件。AMD 給出的整合方向很明確：把 Taalas 的專用推理技術納入加速器路線，與 Instinct GPU 共同組成系統級方案。 這是一筆規模尚不清楚的交易，卻呈現了 AMD 對 AI 計算架構變化的判斷。過去幾年，晶片公司的競爭焦點主要集中在訓練：誰能連接更多 GPU、提供更大的視訊記憶體和更高的叢集頻寬。隨著模型投入實際應用，推理逐漸成為持續發生、反覆計費的計算負載。客戶開始追問每個 token 的成本、響應延遲和資料中心功耗，一種晶片覆蓋所有 AI 任務的效率越來越難令人滿意。 AMD 的業務重心也在向這裡移動。收購消息發佈前兩天，公司剛剛公佈 2026 年第二季度財報：營收達到 115 億美元，同比增長 50%；資料中心業務收入為 67 億美元，同比增長 107%，佔總收入的 58%。EPYC CPU 和 Instinct GPU 仍是主要增長來源，但 AMD 已經開始在這兩類通用計算產品周圍加入更多專用技術。 6 月，AMD 收購記憶體最佳化公司 MEXT，試圖降低資料中心的記憶體容量和成本壓力。7 月，AMD 與 Cerebras 達成合作，由 AMD 系統處理提示詞和長上下文，Cerebras 的晶圓級晶片負責低延遲 token 生成。蘇姿丰當時表示，AI 工作負載將出現更多拆分。

AI資本開支繼續擴張，同一份預算正按工作負載分給GPU與ASIC。 一、資本開支再次上修，架構競爭發生在更大的預算池裡 過去兩年，市場討論GPU與ASIC時常犯一個順序錯誤：先假設AI預算總量固定，再問ASIC會從GPU手裡搶走多少。2026年第2季度之後，新的事實是預算池本身仍在擴張。微軟、Meta、Google和亞馬遜的最新口徑合計約7200億—7450億美元，且多家公司已經在討論2027年繼續提高建設強度。 微軟2026年資本開支約1900億美元，若按新的租賃會計口徑調整，約為1750億美元；其2027財年第1季度、也就是2026年第三季度的資本開支預計超過500億美元，高於上一季度的410億美元。微軟同時部署自研Maia、輝達和AMD平台，這一點非常重要：頭部雲廠商並沒有把內部晶片與商用GPU設計成互斥關係，而是用不同平台解決不同負載。

人們對AI早已心生厭倦：厭倦了“AI將奪走工作”的論調，也厭倦了那些號稱最聰明的經濟學家至今無法解釋現狀。恰在此時，一個新理論應運而生，它能將所有線索巧妙地串聯在一起：AI並未消滅工作崗位，而是在壓低工資。這也是員工們會奮起反抗的核心原因。 2026年7月27日，紐約證券交易所開盤時，交易大廳內的交易員。圖片來源：ANGELA WEISS / AFP via Getty Images 阿波羅全球管理公司的一項新研究顯示，AI技術帶來的最早可衡量的損害並非失業，而是薪資縮水。這一發現正值當前經濟學界爭論最激烈之際。即便是AI系統的開發者，也無法就其資料所傳達出的資訊達成一致。 一位經濟學家改變了看法