華爾街科技股迎來大跌，就連黃仁勳也站出來公開“救火”。但蘋果獨善其身，成為“村裡最靚的仔”。科技股空頭加碼由於投資者越來越擔心人工智慧帶來的顛覆性影響，周三美股熱門科技股收盤普遍下跌，AMD暴跌超17%，輝達、特斯拉、博通、Meta跌超3%，Google、亞馬遜跌超2%；半導體裝置與材料、儲存概念股、加密礦企跌幅居前，閃迪暴跌近16%，美光科技跌超9%，西部資料跌超7%。軟體類股領跌科技股拋售潮， iShares擴展科技軟體類股ETF下跌近4%，今年迄今已累計下跌22%。隨著科技股的大跌，空頭正在加碼，押注未來股市將遭受更大損失。據技術和資料分析公司S3 Partners統計，微軟、甲骨文、博通和亞馬遜等股票的空頭頭寸正在上升。資料顯示，今年以來，微軟的空頭頭寸增加了20%，甲骨文的空頭頭寸增加了10%。博通和亞馬遜的空頭頭寸也有所增加。黃仁勳：這不合邏輯對於此次軟體股風暴，輝達首席執行長黃仁勳也緊急發言“救火”。周二，黃仁勳在思科人工智慧活動上就近期的市場動盪發表了看法，打消了華爾街對人工智慧可能帶來進一步顛覆的擔憂。“有一種觀點認為工具行業正在衰落，將被人工智慧取代。你可以看到，很多軟體公司的股價都承受著巨大的壓力，因為人們普遍認為人工智慧會取代它們。這是世界上最不合邏輯的想法，時間會證明一切。”黃仁勳闡述了他的觀點，即軟體是人工智慧使用的工具，而不是取代人工智慧的工具。他解釋說，人工智慧將使用軟體提供的工具，而不是重新發明自己的工具。黃仁勳特別點名ServiceNow、SAP、Cadence和Synopsis，稱它們是該領域的亮點。有市場觀點認為，儘管市場出現紅燈，但這並非系統性崩潰。策略師認為，牛市的基本驅動因素依然穩固。經濟仍在增長，企業利潤持續擴張，聯準會並未收緊貨幣政策，人工智慧仍在不斷重塑生產力和利潤率。Solus Alternative Asset Management的Dan Greenhaus精闢地總結道，波動性可能會加劇，但支撐風險資產的力量依然存在。這一觀點解釋了為何資金只是進行輪動，而非完全撤離。蘋果逆勢上漲然而，在大批下跌的科技股中，卻有一個例外：蘋果。蘋果公司被視為安全的綠洲，其股價走勢與科技股和整體市場走勢相反。周三，蘋果盤中一度大漲3.5%，收盤上漲2.60%，報276.49美元/股。而同期以科技股為主的納斯達克100指數卻下跌1.77%。這一走勢延續了近期的逆向而行趨勢，2月，蘋果股價已累計上漲6.56%，而納斯達克100指數則下跌了2.59%。這一增長使蘋果公司的最新市值達到4.06兆美元，使其超越Alphabet，成為全球市值第二大公司，僅次於輝達。“人工智慧顛覆性的主題似乎並沒有延伸到硬體領域，這在市場已經認定人工智慧將吞噬整個軟體領域之際，無疑是一個利多消息，”持有蘋果公司股票的Fort Pitt Capital Group首席投資官Dan Eye表示。蘋果有望從AI普及中受益這種分化既反映了蘋果公司的積極發展勢頭，也反映了科技行業大部分領域日益增長的不確定性。蘋果公司上周公佈的財報顯示，其季度銷售額創下歷史新高，且業績預測也超出預期。與此同時，Alphabet Inc.和初創公司Anthropic推出的人工智慧工具引發了科技股的普遍拋售，因為投資者擔心人工智慧服務會蠶食公司的增長。“蘋果公司雖然不是價值股，但也不是高風險股，”Dan Eye說。蘋果公司有望從人工智慧的普及中受益，因為像iPhone這樣的硬體裝置將成為使用者訪問人工智慧服務的核心平台。上個月，Alphabet旗下的Google與蘋果達成了一項多年協議，為其人工智慧技術（包括Siri語音助手）提供技術支援。與此同時，軟體股普遍承壓，追蹤該類股的熱門交易所交易基金（ETF）下跌2.7%，有望連續第七個交易日下跌，創下兩年多來的最長連跌紀錄。就連微軟公司今年也下跌了14%，原因是該公司公佈的財報顯示其雲端運算業務表現令人失望，同時其在人工智慧領域的投入也受到越來越多的關注。“蘋果公司決定不參與人工智慧軍備競賽，現在看來比六個月前更明智，”Dan Eye說。“它仍然會從人工智慧中受益，但它不必被迫背負千億美元的債務和資本支出來資助大量的基礎設施和項目。” (美股財經社)

【導讀】黃仁勳回應AI將取代軟體言論AI開發商Anthropic最新發佈的AI法律外掛，引發了華爾街的“末日拋售”，隔夜美股追蹤軟體、金融資料和交易所股票的兩隻標普類股指數市值合計蒸發約3000億美元。對此，輝達CEO黃仁勳緊急回應了此事。黃仁勳駁斥了人工智慧將取代軟體工具的擔憂2月4日，黃仁勳駁斥了“人工智慧將取代軟體及相關工具”的擔憂，稱這種想法“毫無邏輯”。這輪拋售部分源於AI開發商Anthropic上周發佈的更新版聊天機器人，引發市場對AI將衝擊資料行業與專業服務行業、帶來顛覆性影響的恐慌。周三，拋售進一步擴大，波及印度、日本和A股的軟體股。黃仁勳在思科系統於舊金山舉辦的一場人工智慧大會上表示，擔心AI會讓軟體公司變得不重要是誤判。AI將繼續依賴現有軟體，而不是從零開始重建基礎工具。黃仁勳說：“有人認為軟體行業的工具正在衰退，會被AI取代……這是世界上最不合邏輯的事情，時間會證明一切。”他還補充道：“如果你是人類或機器人——你會使用工具，還是重新發明工具？答案顯然是使用工具……這就是為什麼AI最近的突破都在‘工具使用’上，因為這些工具被設計得很明確。”人工智慧新工具引發交易員“末日拋售”昨日美股，AI公司Anthropic推出的一款新的AI自動化工具，導致軟體、金融服務和資產管理類股合計蒸發約3000億美元市值。一籃子美國軟體股下跌6%，創下自去年4月“關稅衝擊拋售”以來最大單日跌幅；金融服務公司指數暴跌接近7%。交易員將矛頭指向Anthropic網站上的一則發佈，稱這正是引發軟體股暴跌的原因。摩根大通分析師Toby Ogg稱，“我們現在所處的環境是：這個類股不僅是‘有罪推定直到自證清白’，甚至已經變成‘還沒開庭就先判刑’。”對於軟體公司而言，Ogg稱，“業績好於預期已經不足以說服市場。除非企業能夠無可辯駁地證明，AI對增長是可持續的順風（推動力），而不是長期的逆風（拖累）”。他表示，這對軟體公司來說是個極難跨越的門檻，因為投資者的擔憂來自多個方面。其中一個關鍵問題是“按席位（seat）計費”的定價模式——軟體供應商按每個使用者收費。而AI工具可能通過減少客戶完成工作所需要的登錄次數/使用人數，從而削弱這種模式。此外，如果軟體公司用自家的AI工具來改造產品，那麼其原有收入模式也將面臨轉型風險。Ogg認為，未來領先AI平台的任何新品發佈（比如 Anthropic最新推出的法律工具），都可能進一步加劇投資者對軟體類股的擔憂。湯森路透、Legalzoom和倫敦證券交易所的股價均下跌超過12%，這些公司都提供某種形式的法律工具或研究資料庫。印度IT出口商指數今日下跌近6%，跟隨全球軟體股的跌勢。日本方面，軟體和系統開發企業下跌，其中NEC暴跌11.79%，野村綜合研究所和富士通各自下跌逾7%。港股方面，金蝶國際暴跌12%。分析師表示：“如果事情像我們從OpenAI和Anthropic聽到的那樣發展迅速，那將是個問題。投資者開始拋售任何可能受到衝擊的公司，也就是各種軟體應用公司。”華爾街對軟體股的質疑已持續一段時間，但最近市場情緒從“看空”升級為“末日敘事”：交易員在擔憂AI將帶來破壞性衝擊之際，開始不計價格地拋售整個行業。分析師說：“我們把它稱為 ‘SaaSpocalypse’——軟體即服務股票的末日。”他形容交易風格就是“趕緊讓我出去”的恐慌式拋售。 (中國基金報)

AI時代的財富分配規則已徹底改變，大多數人註定成為旁觀者達沃斯的阿爾卑斯山上，全球精英們還在為“AI會不會搶走工作”爭論不休時，輝達CEO黃仁勳和特斯拉CEO馬斯克已經給出了更震撼的答案：未來十年，只有三種人能真正暴富。在2026年世界經濟論壇上，黃仁勳穿著他標誌性的皮夾克，拋出了“AI五層蛋糕”理論，而首次亮相達沃斯的馬斯克更是放言：“到2026年底，AI將比任何單個人類都聰明”。但比這些預測更殘酷的是，他們揭示了新財富分配的真相：AI不會讓所有人共同富裕，它只會讓掌握關鍵資源的人獲得指數級財富增長。一、黃仁勳的“五層蛋糕”：看懂了才能找到位置黃仁勳將AI產業比作一個五層蛋糕：能源→晶片與計算基礎設施→雲資料中心→AI模型→應用層。這個模型不僅解釋了AI產業鏈的價值分佈，更揭示了財富積累的路徑：越底層，越壟斷，越暴利。“這是人類歷史上規模最大的基礎設施建設，”黃仁勳說，每一層都需要兆等級的投資，但回報也更集中。普通人看到的可能是ChatGPT這樣的應用，但真正賺錢的卻是賣鏟子的輝達。2025財年輝達營收1305億美元，同比增長114%，黃仁勳個人財富達1510億美元，這就是底層的力量。二、馬斯克終極預言：工作將變成“選修課”馬斯克在達沃斯給出了更激進的預測：AI將在2026年底前“比任何人類都聰明”，2030年前將“超越全人類智能總和”。但他真正的核心觀點是：“工作將變成一種選擇”。馬斯克的邏輯是，當AI和機器人能生產所有商品和服務時，生存不再依賴於工作。他甚至引用科幻小說《文明》系列來描述這個後匱乏社會：沒有幣，沒有必須謀生的工作，智慧型手機器承擔幾乎一切日常勞動。但通往這個烏托邦的道路上，橫亙著一個巨大瓶頸：能源。馬斯克直言不諱：“制約AI部署的根本因素是電力。”他透露，正在計畫部署太陽能驅動的AI衛星，甚至考慮在太空建設資料中心，因為“太陽能太空效率更高”。三、三大共識：巨頭們暗中達成的默契儘管表述不同，黃仁勳和馬斯克在達沃斯傳遞了三個高度一致的訊號：1. AI是文明級變數，非產業級變數兩人都已越過“技術討論”階段，將AI視為重塑人類文明的基礎力量。黃仁勳的“五層蛋糕”和馬斯克的“多行星物種”都在指向同一個方向：AI將重構整個社會運行方式。2. 能源是下一個主戰場無論是黃仁勳的蛋糕底層，還是馬斯克的太空太陽能，都將能源視為決定性約束。算力需求每3個月翻一番，而電力供應增長緩慢，解決能源瓶頸的人將掌控AI時代的關鍵。3. 物理AI是未來十年最大機會兩人都認為，AI將從虛擬世界走向物理世界。黃仁勳強調“具身智能是一代人一次的機會”，馬斯克則押注人形機器人和自動駕駛。能夠連線字與物理世界的技術，將創造最大價值。四、未來只有三種人能暴富基於他們的判斷，未來十年能真正積累巨額財富的只有三種人：1. 佔據能源要地的人制約AI發展的根本因素是電力。隨著算力需求爆炸式增長，電力需求呈指數級上升。未來十年，誰能提供廉價、穩定的能源，誰就扼住了AI的咽喉。無論是核能、太陽能還是新型儲能，能源巨頭將成為AI淘熱中的“賣水人”。2. 掌控物理入口的人黃仁勳強調“具身智能是一代人一次的機會”，馬斯克則計畫在明年年底前開始公開銷售人形機器人Optimus。這意味著，擁有強大工業基礎的國家和企業，一旦將AI與製造業深度融合，就能在“物理AI”領域建立壁壘。未來的AI首富，可能來自傳統製造企業，而非軟體公司。3. 深耕應用變現的人應用層才是經濟價值最終實現的地方。但這裡的財富不屬於跟風者，而屬於那些能找到AI與行業關鍵結合點的人。2025年是風投募資紀錄中最強勁的年份之一，大部分資本流向了“AI原生公司”。這些公司不追求大而全，而是在特定領域做到極致。五、普通人的生存法則面對這樣的未來，普通人該怎麼辦？黃仁勳和馬斯克其實都給出了答案。重新定義工作價值馬斯克直言，未來“商品與服務會極其充裕”，工作將不再是為了謀生。黃仁勳更以放射科醫生為例：AI沒有消滅這個職業，反而讓醫生能服務更多患者。學會與AI協作黃仁勳強調，AI不是要取代人類，而是提升生產力。未來的競爭力不在於對抗AI，而在於指揮AI完成價值創造。那些願意定義方向、敢於承擔結果的人，會因為AI更快實現目標。保持終身學習達沃斯上多位大佬提到，AI時代最稀缺的不是技能，而是學習能力。馬斯克甚至建議不要為10-20年後的退休存錢，因為到那時這可能並不重要。結語：殘酷而真實的未來達沃斯論壇上的兩位大佬描繪了一個殘酷而真實的未來：AI不會帶來均富，反而會加速財富分化。黃仁勳的“五層蛋糕”不是封閉的城堡，而是開放的地圖。找到自己的位置，深耕下去，普通人依然有機會在AI時代分一杯羹。但前提是，必須直面殘酷的真相：在變革的時代，最大的風險不是變化本身，而是沿用過去的邏輯應對未來。未來十年，你是成為三種人之一，還是被時代拋棄？答案取決於今天的選擇。 (領潮科技)

近日，輝達創辦人黃仁勳在上海之旅後再度來台北，農曆年前行程滿檔。除出席公司內部活動外，也特別拜會台積電創始人張忠謀與董事長魏哲家。黃仁勳在台北東方文華酒店附近的榕居中餐廳用餐，令外界受關注的是，95歲張忠謀是坐著輪椅現身，與黃仁勳一同用餐。對此，黃仁勳在受訪時表示，張忠謀精神很好，思維非常敏捷，狀態很好。與黃仁勳用餐，張忠謀罕見坐輪椅現身張忠謀坐輪椅赴約，現身榕居中餐廳輝達創辦人黃仁勳在上海之旅後，再次到台北。除了傳聞輝達在台北增設“第二總部”外，他與台積電創辦人張忠謀的會面也受到外界的關注。1月29日晚間，黃仁勳在台北市松山區的榕居中餐廳與台積電創辦人張忠謀共進晚餐，外界也注意到，現年95歲的張忠謀在餐廳前下車時，是坐著輪椅赴約的。步出餐廳時，黃仁勳被問及與張忠謀席間互動，他笑著反問：“你們怎麼知道Morris（註：張忠謀英文名）在餐廳內？”他還透露，晚餐前他先與張忠謀會面，兩人還享用著威士忌，“Morris喜歡威士忌，我也是。”黃仁勳透露，張忠謀看來狀態良好，跟張忠謀聊天總是學習到很多，很高興見到他。黃仁勳在離開餐廳時，與狗狗互動據瞭解，除了與張忠謀一同用餐，黃仁勳還與台積電董事長魏哲家會面。1月30日，黃仁勳除了參加輝達台北辦事處的公司會議，當晚還舉辦尾牙活動，有跳舞、唱歌和抽獎。談及AI，黃仁勳稱，AI（人工智慧）比大多數人想像的強大，可以同時理解文字、圖像和影片，還可以推理、思考和進行研究。黃仁勳指出，目前最大的突破是工具，AI會使用網頁瀏覽器、試算表、及晶片設計等，另一個突破是物理人工智慧，也就是將AI應用到機器人領域。黃仁勳還透露，現在資料中心、工作站、遊戲及自駕車“四大需求”非常強勁，輝達會盡一切努力滿足需求，相信今年會非常具有挑戰。出席台積電運動會時的張忠謀台積電創辦人張忠謀，1931年7月10日出生於浙江寧波，今年已是95歲高齡。從報導的視訊畫面看，他雖坐著輪椅，可能是腿腳不便，但看上去身體依舊硬朗。據張忠謀的夫人張淑芬透露，張忠謀每天早上必吃一片木瓜，這個習慣使他的胃疾大幅改善。據稱，木瓜含有天然酵素，可以幫助食物消化與吸收。去年11月，黃仁勳旋風抵台後，曾探望張忠謀，並以“很好，狀態佳”回覆外界的關心。此前，台積電舉辦的一年一度運動會上，台積電創始人張忠謀因身體原因未見出席，以至於外界猜疑他身體抱恙。 (一波說商業實驗室)

資料中心散熱革命：冷機退場，但熱量管理永不過時核心命題：晶片功率飆升正在改寫散熱遊戲規則，傳統冷機可能不再是唯一選擇，但如何高效排熱始終是繞不開的死結。💡 行業共識正在坍塌📌 聚焦Nvidia CEO 黃仁勳在 2024 年 10 月的一次演講中斷言："液冷將成為主流，空氣冷卻即將過時。"但現實遠比這句話複雜得多，冷卻技術的演變不是簡單的二選一，而是一場關於能效、成本與物理極限的三方博弈。資料中心營運商長期依賴的冷水機組（Chiller）正面臨存在性挑戰。原因很簡單，當單個 GPU 功耗從 300W 狂飆至 1000W 以上時，傳統風冷系統的極限被徹底暴露。行業開始轉向液冷方案，尤其是浸沒式冷卻和冷板式液冷，這些技術能直接接觸晶片帶走熱量，效率遠超空氣介質。但這裡有個被忽視的矛盾：液冷減少了對冷機的依賴，卻無法消除熱量本身。無論採用何種冷卻方式，資料中心每消耗 1 兆瓦電力，就必須向外界排放近乎等量的熱能。問題從"如何冷卻"變成了"如何排熱"，而後者的技術壁壘和成本壓力絲毫不比前者低。🔥 Nvidia 的 Rubin 晶片：一場能源危機預告⚠️ 警示Nvidia 即將推出的 Rubin 架構晶片單卡功耗預計突破 1500W，這意味著一個標準 42U 機架的總功耗可能達到 200kW 以上，相當於 150 個美國家庭的用電量。如果繼續沿用傳統散熱方案，資料中心的能源帳單將徹底失控。以某超大規模雲服務商的實際案例為參照：部署 10,000 台搭載 Rubin 晶片的伺服器，總計算功耗約 15MW，但配套的冷卻系統額外消耗 5-7MW 電力。這意味著每投入 1 美元用於計算，就要額外支付 0.35-0.5 美元用於散熱。更致命的是，許多老舊資料中心的電力基礎設施根本無法承載這種負荷，改造成本動輒上億美元。這張表揭示的真相是：即便 PUE（電能使用效率）最佳化到 1.1，散熱消耗仍佔總能耗的 10%。當計算密度提升 5 倍時，散熱的絕對成本增長可能達到 8-10 倍，因為你需要更強的泵、更大的冷卻塔、更複雜的管網。🌊 液冷不是萬能藥，排熱才是終極戰場🔍 洞察液冷技術解決的是"如何把熱量從晶片轉移到冷卻液"的問題，但冷卻液最終仍需通過乾冷器（Dry Cooler）或冷卻塔將熱量釋放到大氣中。這個環節的效率瓶頸，正在成為行業新的焦灼點。歐洲某 AI 訓練中心的工程師曾透露一個細節：他們採用浸沒式液冷後，機房內溫度從 28°C 降至 20°C，但室外冷卻塔的負荷卻增加了 40%。原因在於液冷系統雖然減少了空調能耗，卻對散熱末端提出了更苛刻的要求。傳統冷卻塔依賴水蒸髮帶走熱量，但在低溫或乾燥地區，蒸發效率急劇下降，必須引入乾冷器或混合系統。現實是殘酷的：乾冷器的初裝成本比冷卻塔高 2-3 倍，維護費用也更高，但它能在水資源匱乏地區運行，這對中東、北非的資料中心至關重要。Meta 在瑞典建設的資料中心就完全放棄了水冷，轉而使用全乾冷方案，利用北歐寒冷氣候實現 90% 以上時間的自然冷卻，PUE 常年維持在 1.08 左右。📊 冷機的退場與堅守：一場區域性的分裂✅ 機遇冷機並非即將消亡，而是在重新定義自己的生存空間。在高溫高濕地區（如東南亞、中東），冷機仍然是維持穩定運行的基石；在寒冷地區（如北歐、加拿大），自然冷卻和液冷的組合則大幅降低了對冷機的依賴。以下是不同氣候區域的冷卻策略差異：新加坡政府在 2023 年批准的一項資料中心擴建計畫中明確要求：所有新建設施必須將 PUE 控制在 1.3 以下，否則不予審批。這迫使營運商採用高效冷機配合液冷系統，並投資昂貴的餘熱回收裝置。相比之下，微軟在愛爾蘭的資料中心全年 75% 時間僅依靠外界冷空氣散熱，幾乎不啟動冷機。金句警示：冷機不會死，但它正在從"必需品"降格為"奢侈品"，只有那些別無選擇的地區才會繼續為它買單。⚡ 餘熱回收：從成本中心到利潤來源💎 案例芬蘭資料中心營運商 Yandex 將伺服器廢熱輸送至赫爾辛基市政供暖網路，每年向市政府出售熱能收入超過 200 萬歐元，同時獲得稅收減免。這種模式已在北歐多國複製，資料中心從"能源黑洞"變成"城市熱源"。餘熱回收技術的經濟學正在改寫。傳統觀念認為資料中心的熱量品質太低（通常 40-60°C），難以商業化利用。但液冷技術的普及改變了這一點，浸沒式液冷可以將冷卻液溫度提升至 70-80°C，足以直接接入區域供暖系統。計算一筆帳：一個 10MW 規模的資料中心，如果回收 50% 的廢熱用於供暖，在北歐地區每年可節省約 150 萬歐元能源成本，同時減少約 5000 噸碳排放。這不僅符合 ESG（環境、社會、治理）要求，還能顯著改善財務模型。但障礙同樣明顯：餘熱回收需要與市政供暖網路緊密耦合，這意味著資料中心選址必須靠近城市，而城市土地成本、噪音管制、社區反對等問題又會抬高建設門檻。德國法蘭克福就因居民投訴噪音污染，否決了一座計畫中的大型資料中心項目。🧠 跳出框架：散熱的終極解法可能不在地球上🚨 前沿思考當地面資料中心的散熱成本無限逼近算力收益時，也許該重新審視一個瘋狂的想法：把資料中心搬到太空或深海。SpaceX 已在測試衛星算力節點，而微軟的 Project Natick 證明了海底資料中心的可行性。這不是科幻，而是物理學對成本曲線的終極反抗。深海資料中心的邏輯很簡單：海水溫度常年穩定在 4-10°C，無需任何主動冷卻裝置，PUE 理論上可低至 1.05。微軟在蘇格蘭海岸部署的實驗艙運行兩年後，故障率僅為陸地資料中心的八分之一，因為密封環境隔絕了氧氣和濕度，延長了硬體壽命。但商業化路徑仍不清晰。海底資料中心的部署和維護成本極高，光纜鋪設、潛水器維護、緊急故障處理都是難題。更致命的是法律真空：誰擁有海底資料中心的產權？如何監管跨國海底網路？這些問題在聯合國海洋法公約中沒有明確答案。太空資料中心則面臨另一個極端挑戰：如何在真空環境中散熱？沒有空氣對流，熱量只能通過輻射排放，這需要巨大的散熱板，衛星體積和發射成本會急劇膨脹。但長遠來看，太陽能充足、無需地租、零碳排放的優勢可能抵消這些劣勢。🎯 結論：熱量是新的稀缺資源資料中心行業正在經歷一場範式轉移：從"如何用更多能源冷卻"轉向"如何讓每一焦耳熱量產生價值"。冷機可以減少，但熱量管理的複雜度只會增加。未來的贏家不是那些擁有最強冷卻裝置的公司，而是那些能把散熱變成系統工程、把廢熱變成商品的玩家。當 Rubin 晶片真正量產時，整個行業將面臨一次集體大考。那些仍在用 2020 年思維建設資料中心的人，會發現自己的資產迅速貶值；而那些提前佈局液冷、餘熱回收、智能熱管理的先行者，將在能效競賽中拉開代差。最後一句話送給所有從業者：在算力軍備競賽中，散熱能力才是真正的護城河，因為摩爾定律可以失效，但熱力學第二定律永遠有效。💬 專業評論解讀：散熱焦慮背後的行業共識與分歧🎯 核心共識：熱力學定律無法繞過看完內容，大家的評論雖然角度不同，但都指向同一個鐵律：熱量守恆定律不會因為技術進步而失效。David Chen 工程師的發言最為直白："第一熱力學定律仍然適用，GPU 消耗的每一焦耳電能最終都會變成必須排出的熱量。"這句話擊碎了所有對"液冷能消除散熱問題"的幻想。🔍 關鍵洞察變化的不是熱量總量，而是處理方式的靈活性。溫水液冷（45-60°C）允許更高的冷卻液溫度，這意味著可以減少甚至消除機械製冷（冷機），轉而依賴自然散熱或環境輔助冷卻。這不是技術突破，而是物理約束的重新分配。⚖️ 分歧點一：乾冷器 + 密閉循環能否扛住極端場景？第一位評論者提出了最尖銳的問題："在高溫缺水地區，乾式散熱 + 密閉循環系統能否在不犧牲韌性的前提下擴展？"這個問題戳中了行業痛點。乾冷器（Dry Cooler）的優勢是零水耗，但劣勢同樣致命：現實案例：中東某資料中心在 2023 年夏季遭遇 48°C 高溫時，乾冷器的散熱能力下降了 40%，迫使營運商臨時啟用備用冷機，能耗飆升 60%。這暴露了一個殘酷真相：乾冷器在理論上完美，但在極端氣候下的韌性仍需驗證。第一位評論者的擔憂完全合理——當機架密度衝破 200kW 時，任何散熱方案的容錯空間都在縮小。你不能允許系統在最熱的那 5% 時間裡崩潰，因為 AI 訓練任務是 7×24 小時運行的。📈 分歧點二：散熱是維運話題還是戰略決策？Cheong Nicholas 的發言將討論拉到了更高維度："冷卻不再是設施部門的話題，而是董事會等級的決策。"這個判斷背後有三層含義：1️⃣ 選址邏輯徹底改寫傳統資料中心選址優先考慮：電力成本 > 網路延遲 > 土地價格。但現在必須加入新變數：氣候適配性北歐、加拿大等寒冷地區成為香餑餑水資源可得性新加坡、中東即便電力充足也面臨水限制餘熱消納能力能否接入市政供暖網路直接影響 ROI微軟在愛爾蘭、Meta 在瑞典的選址，本質上是用"地理套利"避險散熱成本。但這種策略有天花板——全球適合建大型資料中心的寒冷地區屈指可數，一旦飽和，晚來者只能硬啃高溫地區。2️⃣ 資本支出的結構性變化評論者提到"影響 CAPEX 規劃"，具體體現在：前期投資重心轉移從 IT 裝置轉向散熱基礎設施全生命周期成本重估PUE 1.3 的傳統方案 vs PUE 1.1 的液冷方案，10 年 TCO 差距可達 30-40%靈活性溢價模組化液冷系統初裝貴 20%，但能快速響應算力擴容需求3️⃣ 風險管理的新維度Cheong 提到的"長期風險管理"包括：監管風險歐盟正在推動強制性 PUE 限制和碳稅氣候風險極端天氣頻率增加，散熱系統必須有冗餘設計社會風險社區對噪音、熱島效應的抵制可能導致項目擱淺金句提煉：當散熱成本佔總營運成本的 35% 以上時，它就不再是工程問題，而是生死存亡的戰略問題。🔄 分歧點三：餘熱回收是理想主義還是現實路徑？Chuck Blythe 的評論最具顛覆性："不要只想著排熱，要想辦法回收熱量。用熱泵將 45°C 溫水升級到 85°C 以上，COP（能效比）可以超過 4，這些熱水有大量工業和農業用途。"這個思路在北歐已經驗證可行，但在其他地區面臨三大障礙：障礙 1：需求匹配難題新加坡資料中心產生的熱水，在當地幾乎找不到買家。即便能供應給工業園區，輸送距離超過 5 公里後，管道熱損失和成本就會吞噬大部分收益。障礙 2：基礎設施鎖定餘熱回收需要與市政系統深度耦合，但大多數資料中心選址時沒考慮這一點。改造成本包括：鋪設保溫管網（每公里 200-500 萬美元）建設熱交換站（500-1000 萬美元/站）法律協調成本（供熱協議談判可能耗時 1-2 年）障礙 3：商業模式不成熟芬蘭案例的成功有特殊性：政府強制要求新建建築接入區域供暖，且給予資料中心稅收優惠。但在美國、亞洲大部分地區，這種政策激勵缺失，餘熱回收項目 IRR（內部收益率）往往低於 8%，無法吸引投資。現實判斷：餘熱回收在 2026 年仍是"錦上添花"而非"雪中送炭"。只有當碳稅真正重到讓排放成本超過回收成本時，這個模式才會從理想走向主流。⚡ 隱藏議題：電網容量才是最大瓶頸David Chen 提到的一個細節值得放大："省下來的冷機功率可以重新分配給額外的計算容量，提升每單位電網連接的 AI 輸出。"這句話揭示了一個被忽視的戰場：資料中心的增長速度已經超過電網擴容速度。以馬來西亞柔佛州為例，該地區計畫建設 10GW 資料中心產能，但當地電網容量僅 6GW，水資源也嚴重不足。結果是什麼？項目排隊等電力配額，部分營運商被迫自建燃氣電廠，成本暴漲 50%。換個角度看液冷的價值：傳統方案：100MW 計算 + 30MW 散熱 = 130MW 電網需求液冷方案：100MW 計算 + 10MW 散熱 = 110MW 電網需求在電網受限地區，這 20MW 差異意味著能多部署 20% 的伺服器。這才是液冷真正的殺手鐧——不是降低能耗，而是突破電網瓶頸。🚨 Steven Howell 的警告：紙面資料 ≠ 實際性能最後一條評論雖短，但擊中要害："我見過太多 S45 規格隱藏冷卻極限，紙面數字不等於現場表現。"這是行業潛規則：實驗室 PUE 1.2→ 實際運行 PUE 1.5標稱冷卻能力 200kW/機架→ 實際穩定運行僅 150kW號稱零水耗→ 應急模式仍需蒸發冷卻原因很簡單：裝置廠商的測試條件是理想化的（恆溫 25°C、海拔 0 米、無灰塵），而真實資料中心要應對 40°C 高溫、沙塵暴、電壓波動等極端場景。建議：任何散熱方案都應該按"最壞情況設計，平均情況運行"。別指望系統在最熱的那 1% 時間裡仍能滿負荷，20% 的冗餘設計不是浪費，而是保命。🎯 彙總結論：行業正在經歷認知升級這五條評論共同勾勒出一個事實：資料中心行業正從"技術驅動"轉向"物理約束驅動"。✅ 已達成的共識液冷不是魔法，只是改變了熱量處理方式乾冷器 + 密閉循環在缺水地區有潛力，但韌性待驗證散熱已從維運話題升級為戰略決策餘熱回收理論上可行，但需要政策、基礎設施、商業模式三者對齊❓ 仍在爭議的問題200kW/機架密度下，那種散熱方案的 TCO 最優？電網瓶頸會不會倒逼資料中心向偏遠地區擴散？碳稅和水限制政策會不會重塑全球資料中心版圖？🔮 一個大膽預測2028 年前，我們會看到第一座"負碳資料中心"——不是通過碳抵消，而是通過餘熱回收產生的經濟價值超過自身碳排放成本。這不是環保口號，而是熱力學定律與市場機制共同作用的必然結果。最後一句話：在算力軍備競賽中，誰先解決散熱問題，誰就能在電網、水資源、土地這三重約束下搶到最後的擴張空間。技術迭代可以等，但物理極限不會給你第二次機會。(芯在說)

輝達CEO黃仁勳最新表示，公司“肯定會”參與OpenAI正在進行的新一輪融資，只是投資額“不可能達到或接近”1000億美元。周六（1月31日），黃仁勳在接受採訪時說道：“我們一定會參與下一輪融資，因為這是一項非常好的投資。我們非常樂意。”黃仁勳表示，OpenAI是當代最具影響力的公司之一，所做的工作非常出色，他也很喜歡和OpenAI首席執行長薩姆·奧爾特曼一起工作。黃仁勳說，輝達還沒有投資OpenAI，主要是因為後者正進行新一輪融資。他還指出，公司一定會參與OpenAI正在進行的融資。黃仁勳沒有透露具體投資金額，但他補充稱，這筆投資很可能將成為“我們有史以來最大的一筆投資”。黃仁勳這一表態主要是為了回應周五（1月30日）的一則消息，有報導稱，輝達原計畫向OpenAI投資高達1000億美元的談判已經破裂，兩家公司之間可能出現裂痕。去年9月，輝達曾與OpenAI簽署一份意向書，將逐步向OpenAI投資高達1000億美元，用於建設新的資料中心及其他人工智慧基礎設施，但OpenAI要採用輝達的硬體元件。報導稱，談判停滯的原因是輝達內部部分人士對這筆交易表達了擔憂。報導提到，雙方正在重新評估合作關係，其中一種可能是，輝達在OpenAI當前一輪融資中投資數百億美元。對此，輝達周五回應表示：“過去10年，我們一直是OpenAI的首選合作夥伴。我們期待繼續攜手合作。”但公司未透露談判的具體進展。OpenAI此輪融資的目標是籌集最高1000億美元。周四有消息稱，亞馬遜也在洽談投資最高500億美元，並擴大向這家AI初創公司提供算力服務的合作協議。輝達此前也進行了多筆引人注目的AI投資。本周早些時候，公司宣佈計畫向雲端運算服務商、同時也是其客戶的CoreWeave追加投資20億美元。不過，當下這類“循環交易”（即公司投資其客戶、客戶再購買其產品）引發了外界對AI熱潮可持續性的擔憂。對此，黃仁勳淡化了相關批評。在談到CoreWeave交易時，他表示，這類投資只佔企業整體融資需求的一小部分，“說這是循環交易——這種說法很荒謬。” (財聯社AI daily)

據美股投資網瞭解到，輝達與OpenAI去年9月高調宣佈的“千億級”投資協議已陷入停滯。這筆原本被視為“史上最大計算項目”的超級交易，如今卻因黃仁勳的審慎考量，以及其對OpenAI商業前景的疑慮而懸而未決。蜜月期後的“冷戰”去年9月，輝達與OpenAI在加州聖克拉拉總部對外公佈了一項規模驚人的合作計畫。根據當時雙方發佈的諒解備忘錄，輝達擬為OpenAI建設至少10吉瓦（GW）的AI算力基礎設施，並承諾最高投資1000億美元，用於支援其訓練和運行下一代人工智慧模型。作為交換，OpenAI同意在資料中心建設中優先租賃或採購輝達設計的晶片。該合作一度被業內稱為“史上最大規模的AI基礎設施投資”，並迅速推高了市場對AI算力需求的預期。OpenAI 首席執行長 Sam Altman當時 表示：“除了輝達，沒有其他合作夥伴能夠以這種規模和速度做到這一點。”但最新消息顯示，這項備受矚目的合作已明顯降溫。知情人士透露，原計畫由輝達分階段投入的1000億美元資金並未如期推進。輝達內部對交易條款、資金規模及潛在風險出現分歧，尤其對協議本身缺乏法律約束力的問題保持高度警惕，這也導致談判至今仍停留在早期階段，尚未形成具有約束力的最終協議。據報導，輝達CEO黃仁勳近幾個月在私下交流中多次強調，這項1000億美元安排“從未最終敲定”。與此同時，他也對OpenAI在商業化路徑和成本控制方面的執行力表達了明顯的質疑態度。輝達在擔心什麼？作為晶片產業的核心供應商，輝達的邏輯其實非常清晰：賣晶片是確定性的生意，但進行大規模股權或資本繫結，前提是對方必須具備長期勝出的能力。首先是愈發激烈的競爭環境。OpenAI正面臨前所未有的圍堵。GoogleGemini應用在過去一年增長迅猛。根據Similarweb今年1月的資料，ChatGPT的市場份額已從去年同期的87.2%下滑至64.5%，而Gemini則從5.4%大幅提升至21.5%。與此同時，Anthropic旗下的Claude Code也在開發者群體中迅速擴張。其次是客戶與潛在競爭者之間的微妙關係。為推進IPO處理程序，OpenAI正在加速鎖定算力資源。Altman曾公開表示，公司已累計承擔約1.4兆美元的算力相關承諾，規模是其去年收入預期的100倍以上。如此高槓桿的擴張節奏，已引發部分投資人對其財務可持續性的擔憂。更令輝達感到不安的是，OpenAI在高調宣佈與輝達合作僅數周後，便又與AMD簽署了晶片供應協議，這在客觀上削弱了雙方原本被市場視為“深度繫結”的預期。第三，是輝達自身的風險分散策略。輝達並不希望將戰略籌碼押在單一AI公司身上。去年11月，輝達已承諾向Anthropic投資最高100億美元。相比OpenAI，Anthropic在算力架構上對輝達反而更具“戰略威脅”，因為其大量使用亞馬遜的Trainium晶片以及Google自研的TPU。輝達入股Anthropic，更多是為了在多種算力路線平行的格局下，維持GPU體系的核心地位。資本市場的連鎖反應對OpenAI而言，這筆交易的擱置無疑為其IPO之路增添了不確定性。按照當前規劃，OpenAI最晚將在2026年底前提交上市申請。如果缺乏輝達的資金支援與算力背書，其高昂的模型訓練和營運成本如何覆蓋，仍需給市場一個更清晰的答案。目前，雙方正在重新評估合作形式，討論將原本的“千億級基礎設施協議”調整為規模更可控的“數百億美元股權投資”。從“算力建設+融資擔保”轉向“純財務投資”，本身就意味著輝達正在重新衡量OpenAI的長期價值與風險回報比。算力泡沫的警鐘？這起事件向市場釋放了一個相當明確的訊號：即便強如輝達，也不再願意為AI初創企業的無限擴張承擔全部風險。對股.票市場：投資者對AI基建的“天文數字”承諾開始產生審美疲勞。OpenAI與晶片公司之間錯綜複雜的股權關係，正在增加市場的系統性風險。對OpenAI：如果不能在2026年IPO前證明自己有獨立造血能力，且能守住Gemini的進攻，其估值邏輯將面臨重構。對輝達：這反映了老黃的防守姿態。他寧願錯過一個不確定的OpenAI，也不願在對方可能落後的情況下深度繫結。目前的博弈還在進行中，談判仍處於早期階段。對於散戶投資者而言，盯緊GoogleGemini的流量增長和輝達在下季度財報中對“潛在投資風險”的描述，比盯著那虛無縹緲的1000億美金更有參考價值。 (美股投資網)

黃仁勳放話：ASIC取代GPU不合理也不現實，輝達掌控整個AI基礎架構！2026年AI產業極度吃緊：This year is going to be very big！！黃仁勳台北宴請供應鏈高管核1月31日晚間，輝達CEO黃仁勳在台灣台北磚窯古早味懷舊餐廳，宴請輝達合作供應鏈高管，原定35人，實際到場近40位台企高管，僅1位大陸企業（勝宏科技）高管出席。宴會合影中，第一排就坐的有華碩施崇棠、聯發科蔡力行、台積電魏哲家等供應鏈資深高管；第二排及以後包括鴻海劉揚偉、和碩童子賢等多位台企高管。現場唯二女性為緯穎洪麗寧、同德股份劉盈君。黃仁勳開場致詞（站上椅子）：“歡迎大家來到這裡！這稱不上是年度聚會，但我們一起工作這麼辛苦、這麼努力，所以我們每6個月應該聚在一起喝一杯。”黃仁勳提及2025年的挑戰：“2025年是非常充滿挑戰的一年，因為我們開始生產Grace Blackwell，現在回頭看，與Grace Blackwell相比，Hopper 簡直太簡單了。Hopper 的半導體系統在當時是最先進的，但Grace Blackwell又將先進技術推向極限，系統也相當困難，過去一年來，我們一起挑戰極限，在座的各位一起完成了不可思議的任務。”針對Grace Blackwell量產困難及設計修改，黃仁勳坦言：“今年運作模式跟以往也將有所不同，他對過去一年的成果非常滿意，也確實一路很挑戰，感謝大家一起工作，他也誠摯的要說謝謝，還有對不起。”關於產品進展，他表示：“目前GB300機櫃已經進入量產初期階段，GB200是輝達的第二代產品，量產非常順利，而Vera Rubin（第三代產品），希望量產會變得很簡單，現在供應鏈會跑得比以往任何時候都快，也感謝彼此的夥伴關係，相信今晚也是全台灣關注的一晚。”談及AI產業變化：“AI 變得有用，大語言模型變得非常有用，對產業也有用。也因此，現在 Token是可以賺錢的，2024年生成的 Token 沒那麼聰明，當 AI 不夠聰明時，就不太能獲利，現在 AI 變聰明了，就能有獲利模式。”黃仁勳回應關鍵問題：AI產業供需：“2026 年將是AI 產業‘極度吃緊的一年’，不論是高性能計算或低功耗應用，‘AI 要有智慧，就一定要有儲存’，今年對高頻寬記憶體（HBM）與LPDDR 的需求將大幅爆發，整體供應鏈面臨前所未有的壓力，但同時也將迎來‘非常好的一年’。”產品研發：“輝達目前已全面量產Grace Blackwell 架構，同步啟動下一代Vera Rubin 平台，Vera Rubin 是由六顆全球最先進晶片組成，製程與整合複雜度極高。”OpenAI融資：“輝達將參與OpenAI 下一輪融資，且金額可能是輝達史上最大的一筆戰略投資。OpenAI 是這個時代最具影響力的公司之一，輝達將持續加碼資金與算力支援。”ASIC晶片競爭：“外界擔憂AI專用晶片ASIC將取代GPU的疑慮不合理也不現實，因為輝達不是只做單一晶片，而是打造整個AI 基礎架構，這種規模與研發強度，不是單一ASIC 團隊可以追上的。”台灣供應鏈：“沒有台灣，輝達就不可能存在。預期未來十年台積電產能將遠超過倍數成長，是整個人類史上最大規模的科技基礎建設擴張之一。”△黃仁勳與台積電董事長魏哲家合影此外，黃仁勳透露：“輝達目前每年研發預算已達200 億美元，未來仍將以每年約50% 的速度成長，從Hopper 到Blackwell、再到Rubin，技術難度已從困難變成不可能，但也正因如此，必須持續高速投資，確保領先地位。”晚宴尾聲，他再度致謝：“今年是非常關鍵/盛大的一年（This year is going to be very big），換句話說，供應鏈會工作得很辛苦，但台灣供應鏈的優秀條件是獨一無二的。” (深科技)