与「数据中心」相关的搜索结果

只给一段参考视频，Opus 5.5 就做出了一支完整的数据中心宣传片。 允许它自由调用或生成所需素材后，最终效果远超预期。 AI 视频制作正在从“生成几个镜头”，快速走向“完成整支作品”。🤯

截至目前，美国以56GW容量领跑全球，其次是亚太（中国以外）15GW，欧洲中东非洲持有14GW，拉美2GW。Semi访谈了60多家公司，追踪1000多个数据中心，算出中国大概有24GW。 中国在电力供应、土建速度与成本上有较大优势，如下图，我国建一个100MW的数据中心仅需3亿美金（不含IT设备），美国需要15亿美金。 下图是Semi-analysis算的字节、阿里、腾讯、百度、华为5家公司的数据中心总容量。黄色为自建，蓝色为租赁。截至2026年，字节以5GW多居首，而且绝大部分是租的。华为大约持有1GW，几乎都是自建。阿里4GW，腾讯2GW+，百度1GW。

今天全网在转两句 AI 金句：盖茨说 AI 能杀"十亿人"，黄仁勋说以后孩子不用学数学。 60 万、70 万阅读，赞阅比 0.37% 和 0.74%——全榜垫底。大家只是转情绪，没人真读。 没人转的那两根，才在给 $BTC 定价：30 年美债收益率创 2004 年来最高，Meta 的数据中心债被打到垃圾级 7.5%。 AI 的故事讲到名人喊"十亿人死亡"的时候，信用市场已经在给它的债定价了。 情绪在顶部，利率在门口。 #Bitcoin# #Crypto#

美国产业链重构描述: 半导体、医药和消费电子是当前供应链转移最明显、金额最大的三类行业，美国本土回流与墨西哥/越南/印度“友岸”并行。 半导体领域以台积电亚利桑那项目为代表：总承诺已达2650亿美元，规划10座先进制程晶圆厂加封装厂，N4已量产，后续向3nm及以下推进；美光在纽约克莱和爱达荷的投资规划超过2500亿美元，纽约厂已于2026年浇筑第一罐混凝土；英特尔、三星、格芯等也在俄亥俄、得州等地扩产，CHIPS法案已向24家企业49个项目拨款约317亿美元。 医药与医疗器械方面，礼来、阿斯利康、强生、辉瑞、罗氏等累计宣布超过4800亿美元美国产能承诺，覆盖原料药、无菌注射剂、生物制剂和细胞基因治疗；礼来在印第安纳、弗吉尼亚等地新建多座工厂，阿斯利康规划弗吉尼亚原料药基地，FDA推出PreCheck试点加速审批，同时对专利药进口设置高额关税威胁，倒逼企业“建厂换关税减免”。上游关键起始材料仍高度依赖中国，完全脱钩仍需更长时间。 消费电子与服务器硬件以苹果供应链为典型：印度已承担约25%的全球iPhone组装，越南负责65%的AirPods及部分iPad/Watch/Mac；歌尔等供应商跟随迁至越南；墨西哥对美电脑与电子产品出口大幅上升，台资企业在华雷斯等地扩产数据中心服务器，2025年相关出口已超700亿美元。这些转移多为“中国+1”或近岸，最终组装外迁，但关键零部件仍大量来自中国或需从中国进口。

我终于明白为什么LeCun顶着全网群嘲也要死磕世界模型了， 现在很多人误以为大模型快要通向AGI了，纯粹是因为被那种博导般的答题体感给骗了， @ylecun 说单靠把大语言模型做大，哪怕到了地狱也搞不出人类水平智能， 甚至直接开喷数据中心养出天才军团纯属扯淡，很多人觉得他迂腐、天天唱衰， 但我仔细翻完他在ECCV上的最新拆解才彻底明白，他反对的从来不是语言模型有用，他自己做了一辈子模型太清楚了，大模型说白了就是把全人类写过的几千亿字当成了超级开卷题库， 你问什么它都能对号入座吐出来，这种博导体感是工程的巨大成功，但也让很多人误以为它真的学会了独立思考 
有意思的是LeCun搬出了皮亚杰那句老话，智能从来不看你知道什么、看的是你不知道的时候该怎么做，拿学开车来说， 人类小孩四岁光靠眼睛看世界就吸进几十万亿字节，二十小时练习就能上路，而我们的大模型相当于读了人类四十万年的书， 在物理世界里连个洗碗叠衣服的家务机器人都撑不起来，换个没见过的环境分分钟崩溃， 说白了自回归只是在一个词一个词往下猜，现在的所谓推理其实大量是在词语空间里做多轮抽样搜索，遇到代码和数学这种有编译器自动给奖励的封闭沙盒还能刷分，一旦扔进没有自动打分器的真实世界，错误就会指数级放大 
说实话这就是为什么他宁可离开Meta、跑到巴黎去给AMI Labs融三十五亿美元估值，也要死磕JEPA和世界模型，他要的是让机器学会预测我做这件事世界会发生什么， 在抽象空间里做动作规划，不用在文字表面拼漂亮句子，连现在的缩放派其实都在偷偷向他妥协，单独拉视觉编码器、在隐空间里做搜索、用物理引擎搞模拟， 外壳虽然还叫LLM，内核其实都在往世界模型的方向打补丁，大家争论到最后已经不是要不要算力，而是我们要把算力花在背诵更多文字上，还是花在让机器看懂物理因果上 
我自己平时也天天靠AI写代码查资料，缩放派确实把已知世界的说明书背到了极致，但真正的智能是要去写说明书从来没写过的那一页， 以后别再看各家发布会画什么天才之国的饼，就盯紧三件事，新任务要多少样本能学会，换个环境会不会整段崩溃， 以及汽车和机器人能不能像人一样在物理世界里安全跑起来，谁对谁错不用在网上打嘴仗，现实世界自会交卷。

9.24梭哈晨报： 今天直接睡过头了，打算睡个回笼觉直接干到快11点了😂。 1. $BTC 回调是为了更好的起飞，波段归波段，不喜欢动的就一动不动就好了； 2. $ETH 波动更大，弹性更大； 3. $SOL 看看这一轮能不能更好表现吧； 4.美国 SOL 现货 ETF 单日净流入 1377.47 万美元； 美国 HYPE 现货 ETF 单日净流出 158.07 万美元； 美国 XRP 现货 ETF 单日净流入 1804.09 万美元； 5.链上衍生品协议 @Variational_io 将 $VAR TGE 定于 2026 年四季度，创世分配占 32%； 6. Payward拟通过Hyperliquid向美国用户提供链上永续合约交易； 7.Cosmos Hub 停机约 25 小时后重启，约 122.7 万枚 ATOM 从 Neutron 攻击者相关地址追回； 8.Reap 与 Visa 合作在全球逾 100 个市场推出稳定币关联信用卡计划； 9. 谷歌即将发布旗舰 Gemini 4 AI 模型； 猪哥前几天最高点喊我买入Google，人都麻了； 10.TRON 在总交易量上突破 30万亿 美元，巩固其作为稳定币领先链的地位； 手续费最贵的公链了； 11.日本5年期国债收益率创历史新高； 12.CoreWeave 关联数据中心募资 11 亿美元押注 AI 算力； 13.BlackRock 调整约 3000 亿美元模型组合，扩大股票敞口； 14.David Hoffman：2026 年 ZEC 类似 2021 年 ETH，NEAR 赢得智能合约买盘； 15.Coinbase 被英国金融行业组织 UK Finance 取消会员资格； ---------------- 能看得出来兄弟们的仓位了，一个回调直接大额爆仓搞出来了，猛猛赚的同时也在猛猛亏呀，不过发现顶尖trader的嗅觉是真好，昨天最高点看见发出信号TP了，跟了一手舒服了。 #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasdaq#

高盛Rich Privorotsky：Muse只是起点，AI Agent真正要重写的是整个经济的“摩擦成本” 高盛One-Delta交易台负责人Rich Privorotsky现在关注的，已经不只是 $META 的Muse有多火。 他提出了一个更大的判断： Agentic AI正在开始消除整个经济体系里长期存在的“摩擦”，而这可能带来一次真正的生产率跃升，并形成结构性的去通胀力量。 这可能也是理解下一阶段AI行情最重要的一条线。 过去三年的AI牛市，市场主要交易的是： 训练模型 → GPU → HBM → 数据中心 → 网络 → 电力 而下一阶段，市场开始交易一个完全不同的问题： 当AI真正进入日常经济活动以后，它到底能够替人类省掉多少时间、成本和中间环节？ Muse真正改变的，不只是AI能力，而是“消费者惯性” 很多行业过去能够长期维持较高利润，并不完全因为它们的产品无法替代。 其中一个很重要的原因，是消费者嫌麻烦。 保险续费涨价了，你懒得重新比较几十家公司。 手机套餐贵了，你懒得转运营商。 酒店价格高了，你没有时间每天重新搜索。 订阅服务每个月继续扣钱，你甚至已经忘记自己还在付费。 退款需要打电话、发邮件、等待客服，很多人最后干脆放弃。 这些看似微不足道的事情，实际上构成了一个巨大的隐形经济： Consumer Inertia——消费者惯性。 过去消费者的时间有限，所以很多公司实际上可以从“麻烦”本身赚钱。 Muse这样的AI Agent正在攻击的，恰恰就是这种摩擦。 如果你的AI可以24小时替你比价、取消订阅、申请退款、重新谈账单、寻找更便宜的保险、比较酒店、订机票甚至完成支付，那么过去建立在消费者“不想折腾”之上的商业模式就可能受到压力。 AI最先消灭的，未必是某一个行业，而是“麻烦”本身。 为什么这可能带来结构性去通胀？ 想象一下，当未来几亿甚至几十亿消费者都拥有一个永远不会累、永远愿意比较价格的AI Agent，会发生什么？ 保险公司更难依赖客户懒得换公司维持高价格。 旅游平台必须证明自己的佣金真正创造价值。 长期不用的订阅可能被Agent自动取消。 零售商品的价格透明度进一步提高。 企业内部大量重复的行政、客服和后台流程也可能被自动化。 于是经济体系中大量长期存在的成本： 信息差 + 搜索成本 + 时间成本 + 人工成本 + 中间环节 都有可能被压缩。 这就是Privorotsky所说的生产率红利。 过去互联网降低的是信息传播成本。 移动互联网降低的是连接成本。 而Agentic AI下一步可能降低的是： 行动成本。 这可能比单纯推出一个更聪明的大模型，对整个经济的影响更加深远。 所以AI行情可能开始从“卖铲子”走向“生产率革命” 第一阶段的赢家其实非常容易理解。 $NVDA、$AMD、$TSM、$AVGO，以及HBM、网络、光通信、服务器、数据中心和电力基础设施。 因为无论最后哪一个AI模型胜出，都必须先购买算力。 但Agent时代真正有意思的地方，是AI创造的价值可能开始从基础设施向整个经济扩散。 企业可以减少后台人工成本。 客服效率提高。 营销变得更加精准。 库存管理改善。 软件开发周期缩短。 采购和供应链流程自动化。 消费者寻找商品和服务的成本下降。 当这些效率提升逐渐进入企业利润表以后，AI的赢家就不一定永远只集中在半导体。 第一阶段赚的是“建设AI”的钱。 第二阶段赚的可能是“使用AI提高生产率”的钱。 这两轮行情的受益公司可能完全不同。 CPU为什么突然成为Agentic AI的重要交易方向？ 这一点也值得特别关注。 过去生成式AI最重要的硬件交易是GPU，因为训练和大规模模型推理高度依赖GPU。 但Agent并不是简单回答一个问题。 它需要打开浏览器、运行操作系统、调用API、处理文件、管理数据库、执行代码、安排任务，甚至同时运行多个Sub-Agent。 这意味着Agent时代增加的不只是模型推理负载。 它还增加了大量传统计算工作负载。 所以市场近期开始重新关注CPU以及整个服务器基础设施。 如果未来不是几百万人偶尔问AI一个问题，而是几亿个Agent每天在后台连续工作几个小时，那么计算需求的结构本身都会发生变化。 这也是为什么现在不能再简单用： “AI = GPU” 来理解整个产业链。 未来更完整的公式可能是： AI Agent = GPU + CPU + Memory + Storage + Networking + Power Agent运行时间越长，需要调用的工具越多，整个数据中心被消耗的资源也就越多。 但市场现在仍然处于非常早期的定价阶段 目前指数很强，但市场宽度并不好。 大量资金依然高度集中在AI和少数大型科技公司。 所以现在看到的更像是三个阶段： 第一阶段：AI基础设施重新定价。 GPU、HBM、网络、数据中心、电力率先上涨。 第二阶段：Agent平台重新定价。 $META 的Muse只是最近最明显的案例之一。 第三阶段：整个经济的生产率重新定价。 如果Agent真正大规模进入企业和消费者生活，受益范围才可能从科技行业逐渐扩散到更广泛的权益市场。 而现在，我们可能刚刚站在第二阶段的入口。 这也是为什么高盛交易台对大盘仍然保持积极观察 Privorotsky的另一个核心观点是，目前市场并不是毫无风险。 季节性仍然存在。 实际利率仍然偏高。 地缘政治风险没有消失。 市场宽度也并不理想。 但另一方面，投资者对这些问题已经非常警惕，仓位和情绪本身并没有进入极端乐观状态。 因此他认为，市场仍存在进一步向上突破的空间。 这里真正值得注意的，不是简单地说“美股一定继续涨”。 而是： 如果Agentic AI开始被市场从一个科技产品故事，重新理解成一场生产率革命，那么它能够支撑的估值范围，就不一定只局限在几家AI芯片公司。 这可能才是下一轮行情真正值得观察的变化。 过去三年，我们一直在问： 谁能提供AI需要的算力？ 接下来市场可能开始问： 谁能够利用AI，把自己的收入增长得更快、成本降得更低、利润率做得更高？ 而再往后，还有一个更大的问题： 如果Muse只是第一批真正进入大众市场的Agent，当几十亿个AI Agent每天替人类工作、购物、谈价格、管理订阅和完成交易时，今天哪些行业看起来稳定的利润，其实只是建立在“人类嫌麻烦”这件事上？

5/ 这类结构能让科技公司少占用资产负债表，但风险并没有消失。 如果芯片贬值、数据中心过剩或租户无法付款，担保可能被触发；评级机构也会在抵押品价值跌破担保额时，重新计算公司的杠杆水平。 FT 原文：

1/ 过去不到一年，大型科技公司为 AI 数据中心和芯片融资提供了最高 3000 亿美元担保。 Morgan Stanley 统计，7 家超大规模云厂商和芯片公司的表外承诺及信贷支持已超过 3.1 万亿美元。 AI 基础设施正在通过大量表外担保加速扩张。👇