英伟达股东会摘要：黄仁勋豪言AI投资回报率的问题“已有答案”
在英伟达年度股东大会上，CEO黄仁勋正面回应了市场对AI基础设施巨额投资的质疑，明确表示关于投资回报率的问题“已有答案”，并强调AI计算正在从训练转向推理，将驱动持续需求。
AI 工具排错、提示词与实用教程
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6月以来机构密集调研的算力硬件概念股名单出炉
英伟达在年度股东大会上明确提出“有用的AI已能赚钱”，将AI数据中心定义为“制造词元的工厂”，这意味着算力硬件需求逻辑从基建投入转向盈利驱动，机构近期密集调研相关A股公司。
Misc. bug: web UI unavailable when running the docker server vulkan image
用户在 Linux 上使用 podman 或 Docker 运行 llama.cpp 的 server-vulkan 镜像（版本 9501），启动容器后通过浏览器访问 http://localhost:10000/ 时，Web UI 不可用，仅返回 JSON 错误。该问题也影响 full-cuda
Enable MPS backend for bitsandbytes quantization
用户在 Apple MPS 后端（Apple Silicon 芯片）上运行 diffusers 中的 bitsandbytes 量化功能时，尝试加载量化模型（如 FLUX.2-dev 的 4-bit 版本），diffusers 拒绝使用量化，因为当前的 GPU 检测逻辑不支持 MPS。
英伟达谷歌AI液冷路线亮相，A股公司全产业链布局
全球高性能算力竞争加剧，国产自研超算夺得算力榜首，覆盖芯片、存储、液冷散热全产业链。同时，英伟达、谷歌等巨头同步推进AI液冷技术路线，带动A股算力硬件板块走热，6月以来116只相关概念股平均上涨19%。
中信建投：重视物理AI低位配置机会
中信建投证券发布研报，建议投资者关注“物理AI”领域的低位配置机会，认为该方向是人工智能技术走向实体产业的关键路径，目前仍处在早期布局阶段。
安巴尼在深科技领域的雄心揭示了印度人工智能的哪些局限性
印度首富穆克什·安巴尼旗下的信实工业正大力押注深科技，尤其是人工智能领域，但其庞大计划暴露出印度在算力、基础设施和高端人才上的结构性短板。这一动向不仅关乎一家企业的战略，更折射出印度作为全球科技后发者，在AI竞赛中面临的真实瓶颈。
微软为何需要开辟自己的AI发展道路
微软正在加速摆脱对OpenAI模型独家依赖，转向自主研发与多模型并行的AI策略。这一调整影响其产品路线、云计算竞争格局，以及数百万开发者和企业用户的AI工具选择。
在向人工智能基础设施转型的背景下，Rumble股票看起来风险极高且估值过高
视频流媒体平台Rumble于6月17日完成对Northern Data的收购，正式转向AI基础设施业务（数据中心与GPU租赁）。然而，其高达31.8倍的市销率、加密关联风险以及激烈的市场竞争，使其股价前景充满不确定性。
美光和高通发布的预测引发了4000亿美元规模的人工智能芯片股上涨行情
存储芯片巨头美光（Micron）与移动芯片龙头高通（Qualcomm）相继发布超出市场预期的财务预测，直接引爆了全球AI芯片相关股票的集体飙升，带动板块市值单日增长约4000亿美元，标志着AI芯片需求从训练侧加速向推理侧与终端侧扩散。