与「云计算」相关的搜索结果

本周末订阅区更新： 一、《华尔街观察周报》：大类资产轮动有重大持仓更新变动（上周四有盘中特别公告；周末经走势和消息面双重确认）。我们认为这是非常重要的机会。 （华尔街观察大类资产轮动量化模型数据，历史年化收益率40%及90%成功概率数据不代表未来） 二、《周末闭门会纪要》：讨论了贵金属及铜等有色投资话题；科技股反弹目标位话题；价值100和成长100高抛低吸中枢位置；Ai科技外云计算及网商、创新药、卫星、机器人行业目标位问题。 （与会者主观看法不代表平台意见，教学研讨不作为投资指南） 点阅请点击：

Stack Overflow 和 Stack Exchange 是流量巨大的程序员问答网站和开发者网络 自2010年10月以来，所有Stack Exchange网站都运行在纽约（确切地说是新泽西州）数据中心的物理硬件上 2025年7月2日关闭了服役了15年的数据中心，拆除了所有服务器，拔掉了所有线缆，让这些曾经强大的机器谢幕 2021 年至 2023 年间，团队也开始拥抱云计算 将 Stack Overflow for Teams 实例迁移到了 Azure 新的基础设施涵盖 Cloudflare、nginx、Kubernetes、SQL Server、Redis 和 Elastic 云基础架构 SQL Server VMs 被分组到多个可用性组中，并加入到同一个托管 AD 中 所有应用程序和数据都将迁移到 GCP

美股空头仓位接近历史高位，市场内部的风险偏好已经明显下降 根据 S3 Partners 的数据，罗素 3000 成分股的空头仓位占流通股比例已经接近 6%，标普 500 也上升到约 3.5%，两项数据都处于历史高位附近。 很多小伙伴看到美股的空头仓位越来越高，第一反应就是市场要跌了，但我觉得并不是这么简单。 空头增加，只能说明不相信美股还能继续上涨的资金越来越多，也说明很多资金已经提前为市场下跌做了准备。但开了空单并不代表市场一定会跌，最后还是要看美国的宏观，经济和货币政策的走势。 如果后面的经济数据继续走弱，企业盈利开始下调，美联储又没有放松的空间，那么确实美股的压力也会越来越大。但如果数据没有继续恶化，美股也一直跌不下去，那么空头越多，反而越容易成为推动上涨的资金。 尤其现在已经到了财报季，今天开始就已经会陆续有权重股的财报出炉，如果财报的数据非常好，AI 相关业务的收入继续增长，云计算需求和管理层对未来的指引也没有转弱，那么市场对于企业盈利的担忧就会暂时下降。 这个时候，美股甚至不需要出现多大的利好，只要市场继续跌不下去，空头就会开始考虑平仓。 因为空头平仓本身就是买入。做空的资金需要重新买回股票才能结束仓位，所以空头仓位越高，潜在的回补买盘也就越多。一旦股价上涨导致部分空头止损，空头回补又会继续推动股价上涨，最后就有可能形成一轮比较明显的逼空。 但反过来，如果权重股的财报不及预期，或者 AI 的投入还在继续增加，但相关收入和利润的兑现速度跟不上，那么这些空头就可能是提前押对了方向，美股的下跌也可能因为财报季而进一步加速。 所以这一次财报季不仅决定企业盈利能不能支撑当前的估值，也可能决定这些接近历史高位的空头，最后是继续赚钱，还是被迫成为美股上涨的燃料。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易

为了防止芯片和算力流入中国，英伟达把亚洲 AI 芯片客户名单，砍掉了一半以上。 被移出的主要是新兴云计算公司，集中在新加坡，马来西亚和日本，具体名单尚未公开。 这类公司大量购买英伟达 GPU，再把算力租给其他企业，由于芯片最后由谁使用不容易核实，就成了重点怀疑对象。 过去几个月，英伟达工作人员会直接进入数据中心，核对采购合同，并与最终使用芯片的公司面谈，确认芯片会被放在哪里，实际由谁使用。 只有通过审查才能进入新的白名单，如果第一轮没有通过，也可以整改后重新申请。

彭博社：SK 海力士考虑推出“内存即服务”，未来客户可能不再需要直接购买内存芯片，而是按需租用内存资源 SK 集团会长崔泰源在 SK 海力士登陆纳斯达克后接受 Bloomberg TV 采访时表示，公司正在考虑一种全新的商业模式——Memory-as-a-Service（MaaS，内存即服务）。 简单来说，未来 SK 海力士可能不再只是把 HBM、DRAM 或 NAND 作为实体芯片一次性卖给客户，而是像 AWS、Azure 出租云计算资源一样，根据客户实际需求，提供定制化的内存容量、内存架构以及配套软件服务。 崔泰源表示： “我们实际上可以提供其他商业模式。我们可以成为内存服务商，提供‘内存即服务’。未来，这可能成为我们真正关注的另一个领域。” 值得注意的是，目前这仍然只是早期构想，SK 海力士尚未公布具体收费方式、服务范围或商业化时间表。但崔泰源进一步解释称，不同 AI 模型和应用对内存组合的需求完全不同，未来不能再靠一种标准化方案解决所有问题，而需要针对客户调整 memory stack，并提供专门的软件支持。 传统内存行业最大的弱点一直是周期性：景气时芯片涨价、利润暴增，一旦扩产过度导致供过于求，价格和利润又会同时暴跌。如果 MaaS 最终落地，理论上可以把过去的一次性芯片销售收入，部分转化成长期合同甚至持续性服务收入，从而降低业绩波动，提高收入可见度和估值中枢。 这个思路其实也并非孤立存在。SK 海力士此前已经开始加强长期供货协议，并在今年 6 月与 NVIDIA 宣布多年技术合作，将下一代内存开发直接与 NVIDIA 的 AI 基础设施路线图进行协同。与此同时，崔泰源此前预计全球内存短缺可能持续至 2030 年，而 SK 海力士计划未来五年将内存产能翻倍。 MaaS 短期不会直接改变 SK 海力士的收入结构，但它反映了一个更加重要的行业趋势。随着 AI 基础设施越来越复杂，HBM 和高端 DRAM 可能不再只是标准化的大宗商品，而正在逐渐变成与 GPU、系统架构、软件和数据中心深度绑定的战略资源。

作为开发者 我有时候真的觉得 cloudflare比几大云计算巨头都要屌 他们搞的这些产品的开发者体验好到爆了 就不说大家的域名基本都让它托管 他们的wrangler那命令行工具，搭配agent，本地开发部署nextjs worker到线上，你都不用自己操作 而且有ai gateway这玩意，你接ai也不用找中转站，还有对象存储，数据库之类的，你都不用读文档，agent帮你读了帮你配置了，你只要给个秘钥就行 这是什么一条龙服务啊 反观几大云厂商那都是什么💩

现在各家半导体公司的老板都想崩了扎克😂 Me­ta宣布进军云计算基础设施市场，通过出售过剩AI算力与模型访问权限，挑战亚马逊AWS、微软Az­u­re和谷歌云。受此消息影响，昨晚Me­ta股价大涨近9%

在金融科技赛道竞争白热化的当下，TROO公司正凭借AI完成一场深层次的战略转型。梳理其最新业务数据与路径，两大核心亮点尤为清晰：一是利用AI锻造出极致的运营杠杆，以微型团队撬动庞大的用户生态；二是将AI风控与信贷匹配能力产品化，通过API对外商业化输出，成功切入高价值的技术供应商赛道。 亮点一：AI驱动的极致人效与运营杠杆 年报显示，TROO的全职员工仅有42人，但其旗下的FinNet App却拥有超20万注册用户，连接着3000多名行业顾问与100余家金融机构。如此规模的双边网络，在传统信贷中介模式下几乎不可想象。通常，要服务好20万C端用户并高效匹配上百家B端资金方，需要组建庞大的中后台团队——信审、反欺诈、客服、合规、撮合等环节动辄需要数百人。 TROO能以42人的微型架构维持生态运转，根本原因在于其业务流程已高度AI化与自动化。从用户申请、智能信用评估、反洗钱（AML）审核，到资金路由与精准匹配，AI算法贯穿始终，人工仅处理极少数边缘案例。这一模式展现出极高的运营杠杆：未来用户规模扩大或交易量攀升时，公司几乎无需等比增加人力成本，收入增长将直接放大利润空间。可以说，TROO用算法替代了人海战术，用智能化把人均效能放大到极致，真正做到了42人撬动20万用户生态。 亮点二：AI风控与信贷匹配的API商业化输出 更值得关注的是，TROO的AI并未停留在内部降本增效，而是被标准化封装为可调用的API接口，对外输出，果断切入了高毛利的基础设施赛道。其转型定位明确为打造基于AI、大数据、区块链和云计算的SaaS+API底层设施，核心能力集中在三个方面：智能信用评估（替代传统人工审贷）、反欺诈（AML合规审核），以及资金端的智能匹配。 这一布局直面香港市场的结构性痛点：大量持牌放贷机构严重缺乏自主研发AI的能力。TROO的AI API相当于为这些同业提供了“即插即用”的智能大脑，帮助它们瞬间获得先进的自动化风控与匹配技术。一旦机构将API嵌入自身业务流，TROO便从单一的信贷中介角色，升维为行业基础设施的赋能者，通过收取API调用费、数据服务费或交易分成，形成“坐收数据过路费”的平台盈利模式。 这种AI商业模式的护城河极深：一方面，接入机构贡献的数据持续反哺模型，形成“数据越多→模型越准→客户越离不开”的飞轮效应；另一方面，API深度集成带来的高替换成本，构建了极强的客户粘性。资本市场对这类具有网络效应和持续收费能力的AI平台，向来给予极高的估值溢价。TROO由此开辟了第二增长曲线，从劳动密集型业务跃迁为技术输出型的高价值企业。 透过TROO的转型实践可以清晰看到，AI不仅彻底重构了内部运营，以极致人效压缩了成本，更催生出对外输出的平台化商业模式。42人的团队，一面轻巧地运营着20万用户生态，一面通过API向全行业输送智能化能力，凭借“内部极致杠杆+外部技术赋能”双轮驱动，充分展现了AI助力公司转型的巨大潜力与商业想象空间。

以前云计算吹的最牛逼的就是弹性伸缩能力。白天弹机器出来，晚上把它收缩掉，这让很多人看到了希望，以为能省钱。 实际上： 1. 大多业务都做不到 2. 这个伸缩能力是靠云厂商囤了很多机器，最后还是变成了客户的成本 现在 AI 来了，Token 的消耗最好利用“潮汐能力”，通过不同的价格调整来处理。 白天用的人多就贵一点，晚上用的人少了就便宜一点。基本上只需要按时间计费就好了，没有什么需要调整的 如果做得好的话，午休的时候便宜一点，吃饭的时候便宜一点

欧盟初步决定将亚马逊 #AWS# 和微软 #Azure# 指定为守门人，通过数字市场法案进行严格监管。 欧盟认为 AWS 和 Azure 在公有云计算领域拥有庞大且忠实的用户群，且还受益于用户锁定效应和高转换成本，这不利于欧盟的云计算行业竞争。 不过目前亚马逊和微软都已经表达异议，现阶段还能继续沟通。 查看全文：