#AI GPU
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馬斯克AI帝國再擴張！

埃隆·馬斯克的AI野心正以驚人的速度從藍圖變為現實。據馬斯克本人在X平台披露，SpaceXAI將在今年內新增66萬塊輝達GB300 GPU，使其GPU總保有量逼近144萬塊，距離其兩年前宣佈的“百萬GPU”目標僅一步之遙。 根據馬斯克公佈的資料，SpaceXAI當前的GPU部署已頗具規模。Colossus 1配備了15萬塊H100、5萬塊H200和3萬塊GB200；Colossus 2則擁有11萬塊GB200和44萬塊GB300。馬斯克表示，另有22萬塊GB300將於下周全面投入運行，22萬塊將於11月上線，若進展順利，12月底還將再添22萬塊GB300。屆時，SpaceXAI的GB300總量將達到110萬塊，GPU總保有量達到144萬塊。 這一規模的算力叢集，使SpaceXAI在短時間內躋身全球最大AI算力營運商之列。值得注意的是，SpaceXAI成立僅三年，而Anthropic和OpenAI分別已有六年和十年歷史。馬斯克透露，Colossus 1因混合使用Hopper和Blackwell架構，對訓練Grok模型效率不佳，因此已出租給Anthropic用於推理任務；而Colossus 2則全部採用Blackwell架構，確保訓練過程不存在瓶頸。 然而，獲取GPU並非當前資料中心建設的最大障礙——電力才是。馬斯克對此的解決方案是自建發電設施。SpaceXAI正在建設一座1.2吉瓦的自有電廠，以支撐其龐大的算力叢集。這一策略繞開了電網接入的長週期審批，但也引發了與周邊社區的爭議。公司因運行未獲許可的燃氣輪機而面臨訴訟，已承諾在一年內逐步拆除這些臨時發電裝置，同時等待自有電廠上線。
馬斯克AI帝國再擴張！
科技#AI算力#NVIDIA#輝達
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端側AI，GPU重新崛起！

在邊緣計算與大模型融合的浪潮下，晶片行業正經歷一場深刻的架構變革。長期以來，為了應對圖像渲染、語音識別、電腦視覺及神經網路推理等多元化任務，晶片廠商往往傾向於在SoC中不斷疊加專用的加速模組——CPU、GPU、DSP與NPU各司其職。 但問題也由此產生。“每一個加速器都能很好地解決一個問題，但每一個加速器也會創造一個依賴。” 在Imagination Technologies日前舉行的媒體開放日活動上，公司CEO Markus Mosen將這種代價形象地稱為一筆“邊境稅”：不同計算單元像一座座孤島，資料要不斷經過外部記憶體在GPU、NPU、DSP、CPU之間搬運，每跨過一次邊界，都要同時付出三種成本——能耗、時延，以及工程師的開發和維護時間。 Imagination CEO Markus Mose
端側AI，GPU重新崛起！
科技#端側AI#GPU#晶片架構
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報導：台積電明年1月起上調晶圓代工價格3%至6%，訂單能見度延伸至2030年

據媒體報道，台積電2奈米、3奈米等高價先進製程漲幅居前；成熟及特殊製程則依產品、稼動率及客戶狀況個別議價。目前臺積電8英吋廠產能利用率超過100%、45奈米以下製程滿載，AI數據中心建設不僅拉動GPU與HBM需求，也帶動了PMIC、MCU、模擬IC等成熟製程訂單。 台積電新一輪漲價周期已至，覆蓋範圍從先進製程延伸至整個半導體供應鏈。 周三據Digitimes援引供應鏈人士透露，台積電已確定自2027年1月起按製程調整晶圓出片（Wafer Out）價格，漲幅約為3%至6%，其中先進製程漲幅居前。 目前臺積電8英吋廠產能利用率超過100%、45奈米以下製程滿載，訂單能見度已延伸至2030年。
報導：台積電明年1月起上調晶圓代工價格3%至6%，訂單能見度延伸至2030年
科技#台積電#代工價格#AI數據中心
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台股#中秋節#潛力#AI
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英特爾回應AI算力變化

CPU需求升溫的同時，供應端壓力也開始成為英特爾需要回應的問題。 2026英特爾技術創新與產業生態大會上，英特爾資料中心集團副總裁、中國區總經理陳葆立對第一財經記者表示，智能體執行的任務越來越複雜，CPU側的執行量也會隨之增加。 談及供應問題時，英特爾方面表示，18A已經進入量產，希望新增產能幫助應對供應需求。 過去的大模型主要承擔訓練、推理和內容生成，GPU是核心算力。進入Agentic AI階段後，一個智能體可能同時呼叫多個Sub Agent、Skill和沙箱，涉及任務拆解、調度、程式碼執行、外部工具呼叫等環節。“過去大模型只是輸出一些文字，現在整體開始做執行了。”陳葆立對記者表示，隨著智能體能夠執行的任務越來越多，CPU側的執行量也會增長。
英特爾回應AI算力變化
科技#Agentic AI#英特爾#智能體
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Fortune雜誌—誰在決定智能時代的上限？

當中國市場的單晶片性能與國際先進水平仍存在代差，一個根本性追問由此而生：智能時代的上限究竟由什麼決定？近期，四位分別來自國產GPU、量子計算、變壓器製造和算力中心領域的實踐者給出了各自的回答，而他們的共識是：AI底座從來不是單一維度的競賽，而是算力、電力、人與生態的系統協同。 9月15日和16日，《財富》中國科技50強·創新之夜以及2026年《財富》世界500強論壇在廣州先後舉行。分別於這兩場活動中進行的“迎接新算力”和“築牢AI底座：誰在決定智能時代的上限”圓桌討論，圍繞AI基礎設施駛入深水區之後的挑戰與機遇，描繪出AI時代更全面的圖景。 中國GPU與量子計算的突圍 在“迎接新算力”圓桌討論中，沐曦股份高級副總裁于明楊直面國產GPU的現實差距。他坦言：與輝達相比，國產GPU短板集中在兩個環節：一是EDA（電子設計自動化）工具，由於中國起步比較晚，因此在EDA的品質以及性能上有差距；二是製造環節，“由於製造方面的能力侷限，我們設計當中的能力不能表現出來”。但他認為這種代差可以通過其他手段解決，例如與產業鏈緊密合作、與客戶深度定製化和調優。
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科技#中國AI#算力基礎設施#GPU
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輝達GPU租金大漲

堪稱輝達“第二親兒子”的荷蘭AI算力租賃商 (NBIS)擬10 月1日起上調部分GPU算力價格，漲幅約 20%。 Nebius主要出租搭載輝達GPU的伺服器，客戶包括Meta與微軟。 輝達今年7月揭露，持有Nebius約9%股權。 Nebius已通知客戶，將調高多款AI晶片的隨選租用價格，其中部分GPU漲幅約 20%，舊款GPU的租金也將上調約17%。
輝達GPU租金大漲
科技#GPU租金#算力價格#晶片折舊
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英特爾CEO陳立武：CPU需求太高，只能滿足客戶一半訂單

英特爾CEO陳立武近日表示，隨著AI推理和智能體應用增長，市場對CPU的需求正在明顯上升，目前英特爾只能滿足大約50%的客戶訂單。 陳立武表示，GPU非常適合AI訓練，但在推理、任務編排、控制平面，以及一些偏單線程的工作負載中，CPU仍然非常重要。尤其是在Agentic AI等場景中，CPU承擔著大量調度和控制任務。 他透露，自己投資的一些前沿AI模型公司也在不斷向他提出CPU需求，希望獲得更多處理器供應。 “很多CEO給我打電話，我不得不向他們道歉，因為沒有足夠的晶片提供給他們。”陳立武表示，目前客戶對CPU的需求非常旺盛，而英特爾只能滿足其中大約一半。
英特爾CEO陳立武：CPU需求太高，只能滿足客戶一半訂單
科技#英特爾#AI推理#CPU需求