扫描下载APP
其它方式登录
全球AI算力基础设施正经历结构性调整：一方面Meta、xAI、软银等巨头加速算力租赁商业化，提升资产运营效率；另一方面黑石、Crusoe等因电力短缺、社区抵制和安全合规问题叫停超大规模数据中心建设。本质并非算力过剩，而是从粗放扩张转向效率优先，高端智能算力仍紧缺，产业链正向定制芯片、能效优化和精细化采购演进。
功率半导体行业正经历结构性分化：低端产能过剩，高端车规级及AI数据中心用器件供不应求；新能源汽车仍是基本盘，800V/1000V高压平台加速SiC渗透；AI算力爆发推动供电架构升级，带动MOSFET、IGBT等涨价；全球龙头与国内厂商聚焦8英寸/12英寸产线及系统级能力，核心竞争转向‘有效产能’和验证交付能力。
文章驳斥‘算力过剩’说法，指出所谓过剩实为局部冗余与规划容量混淆所致；Anthropic等AI公司正以GW级规模疯狂锁定未来算力，Meta等巨头扩张计划未减反增，真实可用的前沿算力仍严重紧缺，核心瓶颈在于电力、变压器等基础设施交付延迟，而非算力供给本身。
本期聚焦全球AI产业格局变动：高盛呼吁增配中国AI产业链，指出其4万亿美元市值与全球基金仅1.2%低配的错配；长鑫存储获苹果、谷歌等巨头订单，成国产存储突破代表；印度IT外包模式受AI替代冲击；SK海力士美股ADR七倍超额认购，反映半导体情绪回暖；Circle借MiCA合规红利承接Tether退出欧洲空缺；Strategy将比特币转为资产负债表工具引发监管与会计关注。
DeepSeek宣布自研专用AI推理芯片，旨在降低对外部算力依赖、应对高端芯片禁运及高昂推理成本，依托510亿元首轮融资推进硬件自主，标志着中国AI企业从模型研发向软硬一体战略升级，推动AI产业算力定义权从芯片厂商向模型公司转移。
文章聚焦AI芯片领域正经历从通用GPU向专用推理芯片的范式转变，以初创公司Etched为例，剖析其将Transformer架构物理固化于硅片、孤注一掷押注AI推理场景的极端商业赌局；指出推理已成AI最大持续成本与利润重心，而架构固化虽带来性能跃升，却面临技术迭代加速导致芯片失效的风险，今夏其首颗芯片交付将成为关键验证节点。
文章以AI冷战为背景，指出全球大国正展开规模远超登月计划的AI基建竞赛，台湾凭借先进制程与封装产能成为核心供给方；黄仁勋、苏姿丰等科技领袖重金布局台股供应链，NVIDIA等巨头订单排至2028年，推动台股从制造市场重估为AI基建市场，第二阶段资金正向中小市值供应链企业扩散。
长飞光纤因AI算力基建带动高端光纤需求激增，股价一年暴涨14倍，但受康宁‘玻璃桥’光互连技术降低高端光纤稀缺性及大族激光跨界扩产冲击，13天暴跌近50%，估值逻辑从‘AI核心资产’回归周期与业绩验证。
全球头部大模型公司如Meta、OpenAI、DeepSeek、智谱等正加速自研AI芯片，推动AI竞争从模型能力转向算力主权与全栈布局，核心动因是降低推理成本、摆脱对英伟达的依赖、应对出口限制及构建自主AI基础设施体系。
云知声作为港股‘AGI第一股’，上市后股价暴跌超90%，暴露AI企业技术叙事与商业兑现之间的巨大鸿沟。公司虽依托医疗、轨交等垂直场景推进‘产业深潜’路线，但收入仍高度依赖项目制交付，客户留存率下滑、应收账款高企、持续亏损，商业模式尚未完成从重资产定制向轻量化API/Token计费转型，组织架构亦滞后于技术迭代。
智谱AI在GLM-5.2大模型全球走红、市值飙升至7400亿港元背景下，仍紧急配售新股融资313.75亿港元，主因IPO资金已耗尽93%、研发与算力投入巨大（2025年研发投入31.8亿元、净亏47亿元），且当前收入高度依赖本地化部署（占比73.7%），云端API收入占比仅26.3%，亟需资金支撑下一代模型研发及全球化商业化转型。
文章警示AI医疗领域正涌现大量被过度神化的‘奇迹’故事，如AI手搓mRNA疫苗救犬、车库研发阿尔茨海默病新药等，实则多依赖传统医药手段与资本包装，存在夸大AI作用、混淆因果、炒作引流等问题，类比Theranos‘坏血骗局’，指出硅谷式浮夸文化正侵蚀严肃医疗领域，呼吁警惕技术叙事掩盖科学验证缺失的风险。
2025年全球AI陪伴赛道集体退潮，Woebot、Dot AI、Soulmate等数十款产品关停，Replika遭监管重创、Character.AI与Inflection被巨头收购，小冰陨落，星野等幸存者亦难盈利。核心矛盾在于：情感陪伴需求真实但短暂，而订阅制商业模式依赖长期留存，叠加监管收紧、算力成本高、付费意愿低及内容合规悖论，导致全行业陷入结构性亏损。
文章探讨中国AI算力发展的两种组织路径：一种是科技巨头主导的私有化护城河模式，另一种是以国家超算互联网为代表的公共网络模式；重点分析曙光8000作为全国产十万卡AI超集群接入公共网络的意义，强调算力调度、多任务融合与社会利用率等核心挑战，指出公共算力路线虽难但关乎创新门槛与普惠性。
渊澈太初创始人秦深涛提出以神经数据飞轮（NeuroScale）构建Physical AI产业新生态，聚焦具身智能落地瓶颈——物理交互数据捕获难问题；通过非侵入式sEMG传感器、标准手/力/压缩重建技术及自增强数据飞轮机制，实现高通量、无感、全球适配的全模态人类动作数据采集与建模，支撑千亿小时级物理世界模型训练。
