到2035年,数据中心用电量预计将增长4倍

BloombergNEF 最新报告预测,到2035年,美国数据中心将消耗全国五分之一的电力,是当前水平的4倍。AI 算力激增是主因,但电网承载能力不足正推高电价并拖累部署进度。

BloombergNEF 最新报告预测,到2035年,美国数据中心将消耗全国五分之一的电力,是当前水平的4倍。AI 算力激增是主因,但电网承载能力不足正推高电价并拖累部署进度。

NVIDIA 在 GB300 NVL72 系统上,用 256 块 GPU 实现了 DeepSeek-V3 671B 模型的预训练,每块 GPU 达到 1,648 TFLOPs(万亿次浮点运算/秒)的算力利用率,比上一代 GB200 NVL72 提升了约 3 倍,创造了混合专家(MoE)模型预训练速度的世界纪录…

英伟达在本周高调发布新一代Vera Rubin芯片系统,不仅升级GPU,还首次将自研CPU作为独立产品力推,意图从AI算力提供商转型为数据中心全栈芯片供应商。这标志着AI行业对“智能体”系统需求激增,正在改变服务器内部的芯片分工格局。

NVIDIA 发布了 Vera CPU 的技术细节,其核心“Olympus”专为 Agentic AI 工作负载设计。与通用云 CPU 不同,它追求极致的单线程性能与可预测的低延迟,以应对大模型执行工具调用、代码解释等复杂任务时对CPU性能提出的新要求。

NVIDIA 正式发布 Rubin GPU 架构,这是专为“代理型 AI(Agentic AI)”设计的下一代数据中心 GPU,能效比当前 Blackwell 架构提升 10 倍,目标是解决多步推理、长上下文和工具调用带来的大规模算力瓶颈。

百时美施贵宝(Bristol Myers Squibb, BMS)正在采购 Nvidia 的专用 AI 硬件和软件,以加速药物发现和分子设计,这是制药巨头在 AI 算力投资上的最新案例。此举表明,大药企正在从“试用 AI 工具”转向“部署 AI 基础设施”。

微软与法国AI独角兽Mistral签署了一项价值数十亿美元的合作协议,计划在欧洲大规模扩建AI算力基础设施。微软将使用Mistral新增的数千块英伟达Vera Rubin GPU算力,Mistral的最新模型则被集成到微软云服务中,面向金融、医疗、制造等监管严格的行业销售。

美国陆军因AI Token用量远超年度订阅额度,被迫紧急回调“无限Token”承诺,暴露出大型组织在推广生成式AI时普遍面临的算力成本与使用管控矛盾。

Guillermo Rauch,Vercel 创始人与 CEO,于 2026 年 7 月 20 日在 X(原 Twitter)上发布了一条引发数万次转发的推文,核心观点是:生成式 AI 让“一切皆可代码”这一概念从比喻变为现实。任何数字创作——从幻灯片、设计稿、营销视频到 Excel 自动化流程——本质上现在…

AI 领域“护城河已消失”的说法被广泛接受,但投资人和创始人 Nikunj Kothari 警告,单纯依赖规模和资本并不能构成可持续的竞争壁垒;历史上一连串曾经规模庞大、资本雄厚的公司(如 Webvan、MySpace、Nokia)最终都因缺乏独特洞察而失败,这一教训对当前 AI 创业环境尤为现实。