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AI 算力的万亿棋局：所有人盯着 GPU，真正卡脖子的却是这块「隐形印钞机」

行业共识正在发生变化：AI 算力瓶颈不再仅仅是 GPU 芯片的物理短缺，而是转向了支撑 GPU 集群运行的“隐形基础设施”，包括高速互联网络、散热系统、电力供应以及运营优化软件。这些环节正成为比 GPU 更稀缺、更昂贵的“隐形印钞机”，直接决定了大模型训练与推理的成本与效率。

在2026陆家嘴论坛上，摩根士丹利亚洲区负责人Gokul LAROIA明确表示，中国需要系统性提升A股在全球指数中的权重，并为全球投资者提供更广泛的对冲工具，以吸引更多长期及积极管理的资本流入，尤其是在人工智能供应链投资加速的背景下。

2026年6月17日，北京市经济和信息化局发布28条措施，明确支持工业企业与AI企业合作，全力推动AI大模型在工业生产、算力采购（Token消费）、物流自动化等场景的落地应用。这对AI开发者和B端服务商是明确的政策利好信号。

明讯银行首席执行官 Philip BROWN 在 2026 年 6 月 17 日的陆家嘴论坛上指出，AI 成为当前金融市场的四大主要风险之一，其核心问题在于英伟达等公司市值被极度放大至前所未见的水平，叠加地缘政治与网络风险，令市场基础变得脆弱。

厨电品牌华帝与艾菲奖（大中华区）合作，成为2026年AIGC创作大赛中唯一的厨电品牌。这不仅是华帝将AI从内部内容工具升级为行业共创平台的标志，更意味着AIGC营销正在从互联网向家电制造等传统产业渗透。

6月16日，DeepSeek完成首轮约510亿元融资，投后估值接近500亿美元。宁德时代以制造业企业的身份出资50亿元参投，成为本轮唯一的电池巨头股东。此举并非单纯的财务投资，而是意在锁定AI数据中心储能系统这一增量市场，先拿入场券，再卖电池方案。

医疗AI陷入“数据无法治理→产品进不了临床→拿不到增量数据→模型无法迭代”的死循环多年。讯飞医疗凭借十年积累的场景覆盖与数据治理能力，通过星火医疗大模型V3.5在真实临床环境中跑通了闭环，医生采纳率达到91%，打破了医疗AI“评测强、落地弱”的僵局。

当AI信息被热点和焦虑充斥时，知乎上聚集了一批长期实践者——有人用数百小时测试126个模型建立认知坐标系，有人探索人机共创的设计边界，也有57岁的老兵通过开源项目重新定义程序员价值。他们正在把“信息流动”转化为“认知沉淀”。

算苗科技于2026年6月15日宣布其面向大模型推理的3D TokenPU芯片A4E正式流片。这款芯片通过3D混合堆叠架构，在不依赖最先进制程的情况下提升算力密度与能效比，试图解决大模型推理中的“内存墙”和“功耗墙”瓶颈。

九章云极在2026年6月17日宣布“AI工厂”战略，提出以DCU（智算单元）衡量算力投入、以专业Token衡量智能产出的工业化交付体系，试图将AI能力从单点模型竞赛转向规模化、低成本、高稳定的“工厂式”生产。这一动作对算力调度、模型部署和行业采购模式均有直接影响。