輝達在韓國AI基礎設施版圖的落子，正從黃仁勳餐桌上的合作承諾走向真金白銀的股權綁定。 NAVER於7月27日宣佈，通過第三方定向增發方式與輝達簽訂投資合同，輝達將以10億美元（約1.48兆韓元）取得NAVER 4.5%的股份，成為其第三大股東。與此同步，NAVER還與全球資產管理公司博楓簽訂最高90億美元的AI工廠籌資預備合同，用於其世宗市數據中心擴建。 這是輝達在亞洲核心AI市場首次以戰略股東身份進入本土互聯網平台——算力巨頭不再滿足於晶片交付，而是直接將自己的資產負債表嵌入下游AI基礎設施的擴張軌道。 從GPU供貨到4.5%持股：輝達的韓國生態「錨定」

Micron 這次把美國投資計畫抬到 2500 億美元以上，明面上是一條建廠新聞：紐約 Clay 新廠澆下第一方混凝土，美國本土 DRAM 產能建設又往前走了一步。 但這件事真正值得看的，不是那一方混凝土，而是它背後的帳本。 AI 基礎設施的敘事，正在從 GPU 往下沉。過去大家談 AI 基建，第一反應是加速卡、先進製程、CoWoS、電力和資料中心。現在越來越清楚，HBM 決定加速器能不能吃滿算力，DDR5 決定伺服器平台的記憶體容量和頻寬，資料中心 SSD 決定資料吞吐和模型服務效率。再往上游看，300mm 原矽片、先進封裝、潔淨室、電力和熟練工人，也都被拉進同一個系統。 所以 Micron 這次公告不是簡單的“多花錢建廠”。它更像一個訊號：AI 時代的先進儲存製造，正在被重新定價。

麥肯錫發佈了一份報告《在生成式AI時代重塑自動駕駛》，自動駕駛正在從一個汽車工程問題，變成一個AI基礎設施問題。 圍繞軟體架構的換代、晶片和記憶體的軍備競賽和整個產業價值鏈的重新整合來探討，值得我們從晶片角度來看看。 01. 規則寫不出來了，交給模型學 自動駕駛行業的軟體架構正在經歷一次十幾年才遇到一次的大換代。

2026年，全球AI競賽進入白熱化，巨額資金正以前所未有的規模湧入。 美國僅四大科技巨頭微軟、Google、亞馬遜、Meta就預計投入約6500億美元； 中國到2030年累計投資將達10兆人民幣; 歐洲與日本，分別公佈了2000億歐元和1兆日元的投資計畫。

奧特曼說，這塊地或許能攻克癌症。可對於密歇根Saline小鎮的居民來說，它先改寫的卻是自家後院。 一家做ChatGPT的公司，開始買地、簽電、搬磚。 兆IPO前夜，OpenAI把賭注押在了基建工地上。 這場AI軍備競賽，早已從拼模型，打到了拼算力階段。

請注意，中國要發力了。 2026年，全球AI競賽進入白熱化，巨額資金正以前所未有的規模湧入。 美國僅四大科技巨頭微軟、Google、亞馬遜、Meta就預計投入約6500億美元； 中國到2030年累計投資將達10兆人民幣;

從應用王者到矽基帝國的驚險一躍《700億美元》 當這個數字從科技界圈層與企業財報的縫隙中悄然流出，即便是見慣了頂級巨頭揮金如土的華爾街分析師，也忍不住倒吸一口涼氣。折合5.28兆人民幣的巨額投入，絕非簡單的年度預算指標，而是字節跳動投向全球AI賽道、當量空前的戰略核彈。 根據最新內部戰略規劃，字節跳動將在2026年把AI基礎設施投入拉升至超700億美元的史詩級規模，而這場轟轟烈烈的算力升級運動，核心驅動力正是全面提速的算力自研工程——從定製化資料中心CPU到大模型專屬AI晶片，字節正從底層顛覆自身發展模式，徹底重構AGI時代的核心競爭力。 過去十餘年，字節跳動是全球公認的頂級“應用工廠”與“演算法機器”。今日頭條的精準推薦演算法、抖音與TikTok席捲全球的內容生態，讓字節依託極致的軟體工程最佳化與演算法調優能力，將輝達商用GPU的性能潛力挖掘到極致。

考慮到最近不少朋友比較關注PCB，我們在周五大爆發之前，周四就在星球裡分享了大摩的傑作，現在應該都傳開了Rubin機架BOM拆解：輝達供應鏈上的機遇——PCB價值漲233%，MLCC漲182%。 然後關注數之湧現的朋友應該知道，公眾號置頂的文章，1月份發的，1.2萬人看了。置頂的原因也是讓大家關注。大摩這一篇文章的核心是資料。在各類聲音當中，還是要用資料去說話。不能只看小作文。一個是看資料，到底增量在那。然後咱們國家的產業鏈優勢在那。這兩個圈交叉重疊的部分，值得深入研究和分析。提到的前三類股儲存、PCB、MLCC。按照高盛的觀點，PCB是咱們高端製造裡面的優勢所在。 做了快15年的研究，對於趨勢和產業的判斷有一些小的理解。希望藉著騰訊和知識星球兩個平台，輸出一些內容能對大家有幫助。 今天想跟你聊聊三份幾乎同時從高盛研究部流出的報告。它們單獨看，各有各的故事；但疊在一起，我看到了一幅清晰得驚人的AI基建產業鏈地圖——從上游材料到中游PCB，再到終端伺服器叢集。