#算力
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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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大摩研判AI行情迎拐點：從算力建設走向產業擴散，槓鈴策略成為配置主線

摩根士丹利發佈主題研報，提出核心判斷：AI投資已經告別單純押注上游算力賦能標的的階段，進入「槓鈴式」雙線佈局新時期。 摩根士丹利發佈主題研報《解碼AI變革節奏：從算力建設走向產業擴散》，基於覆蓋全球約3600隻個股的第六輪AI股票對應數據庫提出核心判斷：AI投資已經告別單純押注上游算力賦能標的的階段，進入「槓鈴式」雙線佈局新時期，既要把握算力瓶頸帶來的結構性機會，也要加大對AI落地應用企業的組態權重。 摩根士丹利稱其2026年核心研究主題為科技擴散，在這一輪處於轉型進程的產業周期，預計將呈現槓鈴式超額收益格局，核心基礎設施賦能企業，與早期軟件廠商、AI 應用採納企業同步跑出行情。 科技周期的演繹規律通常是半導體率先取得超額收益，隨後輪到基礎設施板塊，再之後是軟件與服務。該行判斷，AI 產業的投資邏輯正進入新階段：從過去高度集中於賦能企業的交易，轉向範圍更廣闊的槓鈴式機會池，同時覆蓋精選賦能標的與新興 AI 應用採納企業。
科技#摩根士丹利#AI投資#算力瓶頸
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記憶體超級周期撕裂科技硬體! AI算力狂歡之下PC承擔記憶體繁榮代價，AI基建硬體鏈迎接訂單狂潮

瑞銀因此更加偏好AI服務器與高性能網絡基礎設施供應鏈，以及能夠提高單位產品價值的MLCC、銅箔以及電子布這類AI基建相關的核心零部件產品廠商，同時積極看待戴爾等傳統PC大型廠商們將業績增長中心遷移至AI算力基礎設施業務前景。 智通財經APP獲悉，國際金融巨頭瑞銀(UBS)最新發布的全球I/O科技硬體研究報告顯示，隨著Muse、Astra等最前沿AI智能體工作流顯著擴大能夠自動完成的商業任務範圍，全球AI計算需求持續井噴式擴張，正在大幅延長存儲晶片漲價週期，使得「存儲超級週期」邏輯愈發堅挺;然而，瑞銀分析師團隊表示，消費電子端預算增長難以同步跟上，使PC(個人電腦)行業面臨「售價上漲、出貨下降、盈利格局嚴重分化」的「撕裂式不利局面」。 瑞銀基本維持2026年全球PC出貨約2.41億台、同比下降11%的預測，但將2027年出貨增速由增長約2%下調至下降約4%，預計價格上漲只能部分抵消銷量損失。在Meta Muse以及OpenAI Astra等全球最前沿AI智能體/AI大模型推動智能體式AI代理工作流普及的大趨勢之下，新增計算需求將繼續擴散至服務器、網絡、內存與配套組件，而消費電子企業能否受益，則取決於產品吸引力、採購條件和成本轉嫁能力。 瑞銀測算數據顯示，2025年年中以來，動態隨機存取存儲器(即DRAM內存)和閃存NAND的成本分別飆升了766%和471%。這些成本上漲正推動個人電腦價格上揚。
記憶體超級周期撕裂科技硬體! AI算力狂歡之下PC承擔記憶體繁榮代價，AI基建硬體鏈迎接訂單狂潮
科技#AI算力基礎設施#瑞銀#消費電子
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馬斯克、黃仁勳判斷驚人一致：中國補齊算力缺口 時間比想像中更快

近期馬斯克在公開訪談中給出了自己的判斷，大概兩到三年時間內，中國就能依託自主可控的光刻技術與全鏈條晶片製造能力，補齊當前階段的算力供給缺口。 就在之前接受央視財經專訪的過程中，馬斯克也提到，目前中國本土的AI大模型技術，從整體表現來看完成度非常出色，靠單位算力輸出的實際性能，幾乎站在了全球頂尖梯隊。 他進一步解釋，自己認為中國解決算力供給問題的速度，會比絕大多數海外行業從業者預估得更快，給出了一個粗略的預判，大概兩到三年內，中國就能依靠自主突破的光刻技術與成熟晶片製造體系，把當前的算力缺口完全補齊。 早前舉辦的All-In科技峰會上，NVIDIA CEO黃仁勳也曾回應過主持人提出的相關問題，當時他被問到中國什麼時候能完全自主研發出先進光刻機，黃仁勳給出的判斷是，中國到2030年左右就能拿出完全自研的先進光刻系統。
馬斯克、黃仁勳判斷驚人一致：中國補齊算力缺口 時間比想像中更快
科技#中國#AI算力#算力缺口
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拆解CPO產業鏈：AI算力的"新血管"，錢和卡脖子都在那兒？

拆解CPO產業鏈：AI算力的"新血管"，錢和卡脖子都在哪兒？ 這兩年AI大模型拼得你死我活，算力成了最金貴的資源。但你可能不知道，現在AI晶片（GPU）之間"聊天"的方式，正在經歷一場革命。 傳統的可插拔光模組，就像用幾米長的水管把兩個水龍頭接起來——距離長、損耗大、費電。而今天要聊的 CPO（Co-Packaged Optics，共封裝光學），相當於直接把兩個水龍頭焊在一起——距離縮短到毫米級、功耗砍掉一半以上、頻寬密度提升十幾倍。 2026年，被業界稱為"CPO產業化元年"。輝達、博通、台積電、英特爾……幾乎所有算力巨頭都在押注。今天就帶你拆開這條產業鏈，看清錢在哪，卡在哪。
科技#CPO#產業鏈#AI算力
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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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小米羅福莉發表新論文：MiMo V3模型採用新架構，推理預填充算力砍到1/5。

小米發佈MiMo V2.6系列大模型不到48小時，羅福莉剛剛官宣新的MiMo V3技術資訊。 9月23日消息，就在剛剛，小米MiMo大模型團隊負責人羅福莉在X上發佈了推文，宣佈即將發佈的MiMo-V3，將採用全新架構，而核心 HySparse2今天發佈。 新架構核心HySparse2採用更少的預填充、更小的 KV Cache快取、更出色的長上下文檢索。 羅福莉稱，與 MiMo-V2.6 的 Hybrid SWA 架構相比，HySparse2新架構的MiMo V3：
小米羅福莉發表新論文：MiMo V3模型採用新架構，推理預填充算力砍到1/5。
科技#小米#羅福莉#MiMo V3
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長鑫記憶體、長江記憶體、兆易創新、瀾起科技、江波龍到底有什麼區別？從DRAM、NAND到主控和SSD，看懂中國記憶體產業鏈真正的價值分工

上一篇文章我們聊HBM時提到：未來記憶體行業競爭，不會只是“誰能製造DRAM”。 而會變成：記憶體製造能力、先進封裝能力、高速介面能力以及系統解決方案能力的綜合競爭。 這也帶來一個問題：中國記憶體產業裡面，到底誰真正受益？ 很多時候，市場會把：長鑫記憶體、長江記憶體、兆易創新、瀾起科技、江波龍、佰維記憶體放在一起討論。
科技#半導體#長鑫儲存#長江儲存