2026-07-04

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今日重点5 AI算力与芯片2大模型与应用2公司与资本5硬件与产业链5 来源9
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今日重点

高影响 / 高时效 / 已去重
AI算力与芯片 高影响 今日

美光扩建日本广岛半导体工厂:投资1.5万亿日元,为英伟达等供应AI芯片

美光在日本投入1.5万亿日元扩建广岛工厂,主产HBM等先进存储芯片,2028年投产以服务英伟达等AI巨头,日本经产省最高补贴5000亿日元,凸显HBM在AI算力供应链的关键地位与日美技术联盟持续深化。

提示关注HBM供应链及日美存储合作动向
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新浪科技 美光扩建日本广岛半导体工厂:投资1.5万亿日元,为英伟达等供应AI芯片 砍柴网 砍柴网官方账号 07.04 17:49 关注 7 月 4 日消息,彭博社今天(7 月 4 日)发布博文,报道称美光(Micron)在日本广岛启动半导体工厂扩建项目,项目总投资为 1.5 万亿日元(注:现汇率约合 631.14 亿元人民币),主要生产先进存储芯片。 根据公开文件,日本经济产业省(METI)针对该半导体扩建项目,最高提供 5000 亿日元(现汇率约合 210.38 亿元人民币)支持,项目建设方为美光科技。 新半导体扩建用于生产高带宽内存等芯片,主要服务英伟达等科技巨头,预估 2028 年投产。在出席仪式活动中,美光首席执行官桑杰 · 梅赫罗特拉(Sanjay Mehrotra)表示: 美光首片用于 AI 核心存储技术的 HBM 生产晶圆就在广岛制造,当美国的魄力与日本的精湛工艺相遇,你得到的不是妥协,而是世界一流的产品。 【来源: IT之家】 window.STO=window.STO||{};window.STO.fw=new Date().getTime(); 相关新闻 --> 推荐阅读 --> 加载中... 视频 直播 美图 博客 看点 政务 搞笑 八卦 情感 旅游 佛学 众测 首页 导航 反馈 登录 Sina.cn(京ICP证000007) 2026-07-04 19:58

新浪财经 2026-07-04 相关度 8
大模型与应用 中影响 今日

把AI做进材料,这家公司想造会学习的机器人“细胞”

该公司尝试将AI嵌入材料本征结构,研发可学习、自适应的机器人"细胞"单元,融合具身智能与新型材料科学,可能催生软体机器人或自演化系统,属前沿概念验证阶段,短期商业化路径仍不明晰。

提示跟踪具身智能与AI材料前沿进展
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把AI做进材料,这家公司想造会学习的机器人“细胞”

麻省理工科技评论 2026-07-04 相关度 8
公司与资本 高影响 今日

事到如今,利润暴增622+倍的江波龙不装了:不止存储,还要做AI基建

受益存储超级涨价周期,江波龙2026年上半年净利润预增6.2万倍至92-110亿元,公司从消费级存储(Lexar)切入AI服务器与AI基建,标志着国产存储企业跻身全球AI供应链高端环节,业绩与估值双击。

提示留意存储及AI基建龙头标的估值修复
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事到如今,利润暴增622+倍的江波龙不装了:不止存储,还要做AI基建 天星 56 分钟前 利润暴增622倍+、股价暴涨5.8倍,「龙龙」是谁? 过去一年,内存、SSD、存储卡价格一路上扬。这背后的原因并不复杂:消费这需要更大容量的存储产品,而 AI 服务器、AI PC 等新需求又在增加,但全球存储晶圆产能增长有限, 存储企业必然要在商业大客户和普通消费者之间作出取舍。 对你我这样的一般消费者来说,这种「取舍」最直观的变化就是一切跟存储相关的产品都涨价了。比如前段时间小雷决定在二次涨价之前再买一台 PS5,虽然说主机还买得起,但为 PS5 扩容的 2TB PCIe 4.0 SSD 已经涨价到了 1600 元,已经超过了半台二手主机的价钱了。 不过有意思的是,这轮存储涨价潮里,受益的不只是三星、美光、英伟达这些上游巨头: 7 月 3 日,深圳存储龙头江波龙发布 2026 年半年度业绩预告, 公司预计上半年归母净利润为 92 亿元至 110 亿元,同比增长 62204.03% 至 74393.95%。 可以说在这次存储潮中,江波龙作为中国存储的代表,高调地「赢麻了」。 图片来源:江波龙 雷科技让ChatGPT预估了一下全球知名存储巨头26年上半年的利润增幅,结果竟然都无法超过江波龙(海外存储巨头二季度财报尚未发布,具体增幅以实际为准)。 不过很多人在看到上面这则公告后,脑海中应该会有这么一个疑问: 江波龙是谁? 专注AI硬科技的雷科技(ID:leitech)曾多次报道江波龙,并曾有幸参访其公司与工厂,也曾在IFA、CES、MWC等重大展会上与其旗下品牌雷克沙进行过对话。 CES 2026,江波龙旗下雷克沙品牌还为雷科技报道团提供了拍摄存储设备。 很遗憾,当时小雷未曾注意到AI存储浪潮给二级市场带来的机会,如今大腿都拍肿了。 中国自主存储巨头,慧眼收购美光旗下品牌 如果说「江波龙」这个名字大家不太熟悉,但提到「雷克沙」,相信大家应该就有印象了。 专注于消费级存储产品的雷克沙(Lexar),原本是美光旗下的国际闪存品牌,在摄影师和玩家群体中颇具知名度。 2017 年,美光宣布停止 Lexar 零售存储业务,随后江波龙完成对 Lexar 品牌的收购。 也正是从那之后,雷克沙成为江波龙面向全球消费存储市场的重要品牌之一。当年很多巨头认为零售存储没什么投资价值时,江波龙及时出手拿下这一宝贵资产,不得不说其眼光独到,慧眼识珠。现在,每年在CES、MWC、IFA等重大科技展会我们会看到雷克沙Lexar关于便携存储卡在内的诸多创新展示,人气一直很旺。 图片来源:雷科技 在雷克沙之外,江波龙更重要的业务,则是面向行业客户的 FORESEE 品牌,以及嵌入式存储、固态硬盘、移动存储、内存条等多条产品线。 图片来源:江波龙 这些产品的使用场景,也不只停留在相机、电脑和游戏主机里。 像智能手机里常见的闪存、服务器里的 SSD、内存模组,工业、车载设备、数据中心需要的存储解决方案,都属于江波龙要覆盖的市场。 换句话说,雷克沙只不过是江波龙最容易被消费者看见的一面,但江波龙真正面对的,是从消费电子到行业设备、再到企业级市场的一整套存储需求。 更关键的是,江波龙并不是只有品牌和渠道。过去几年,江波龙一直在完善自己的制造能力和技术。前几年,江波龙还收购并整合了元成苏州高端存储封测基地,又在巴西布局了 Zilia(智忆巴西),为海外市场做好了准备。 甚至在技术层面, 江波龙也一直在自研主控、固件算法和存储架构领域发力。 公告里提到的 SPU 主控芯片、HLC 软件架构,就是江波龙深入存储行业的例子。 简单来说,江波龙正在做的,并不仅仅是找三星、美光买晶圆「贴牌」,而是要用自研技术,把「从晶圆到产品」的全流程串起来。 赚翻了的「龙龙」:时势造英雄,英雄亦适时 去年9月前,江波龙(301308,A股)股价一直在90元左右徘徊,现如今最新股价618元,累计涨幅约 586.7%,最新市值高达385亿美元。因为市场表现较好,江波龙也被二级市场投资者亲切地称为「龙龙」。 「龙龙」凭什么「暴富」?不能将原因简单地归结到AI驱动的存储短缺潮。 我们知道,不同于其他「数码奢侈品」,存储行业是一个周期感很强的行业。 「行情」不好时,内存的库存压力会严重影响产品售价;需求暴增时,只要企业手里有货,利润也会非常夸张。就像公告中提到的那样:下游需求增加,全球存储晶圆产能总体增长有限,全球半导体存储产业景气。 用更直白的话来说,就是需求起来了,产能没那么快跟上,价格自然往上走。但如果我们把江波龙的增长理解成「赶上风口」,那又有点太小看江波龙了。 跟大家分享一个听起来有些反直觉的现象: 存储涨价时,并不是所有存储公司都能跟上大环境。 虽然在涨价时,品牌可以「闭眼按零」漫天喊价。 但想涨就涨的前提,是品牌手里真的有货能交付。 在行业需求低时,库存品牌的压力,谁库存多谁难受;但在需求高时,这些库存就会从压力变成品牌的议价能力。 以这次存储涨价潮为例:消费级存储需求暴涨,AI 服务器、AI PC 等新需求又在抢产能。但上游晶圆产能不可能在短时间内凭空增加。在这种需求大,供应少的时候,能不能提前锁定晶圆供应,将直接决定存储企业能否赶上这次「风口」。 图片来源:京东 此时我们再回看《公告》,江波龙提到「公司与多家全球主要存储晶圆原厂续签了晶圆供应协议」。这意味着江波龙在此次存储潮中已经解决了「上游供应」的问题;有了稳定供应,后续的出货自然也更有底气。 往深一层想,晶圆原厂愿意和江波龙续签协议,也不是单纯因为江波龙「运气好」:对晶圆厂来说,「想赚快钱」的客户多的是,能长期合作的伙伴却不多见。刚刚提到,存储行业本来就有周期波动,行情差的时候要有人接货,行情好的时候要有人快速把晶圆变成产品卖出去。 而丰富的出货渠道,恰恰是江波龙的优势: 它既有雷克沙这样的消费存储品牌,也有面向整机厂和行业客户的产品线,可以把晶圆继续向手机、PC、工业设备、服务器等市场输出。 图片来源:雷科技,拍摄于CES2026 换句话说,江波龙今天的成就既离不开市场的推动,也少不了品牌平日的积累。 不止存储,江波龙的野心是「AI 新基建」 但话又说回来,在雷科技看来,抓住存储涨价的机遇,只不过是江波龙公告的表层意思——在这份公告里,江波龙除了谈下游需求、晶圆供应和行业景气,还特意提到了一个现在所有硬件厂商都绕不开的关键词: 端侧 AI。 过去我们聊 AI 终端,注意力通常都放在芯片和模型上。比如 AI PC 用什么处理器,AI 手机本地能跑多大的模型,NPU 算力有多少 TOPS,厂商发布会也很喜欢把这些参数放在最显眼的位置。 但问题是,端侧 AI 不是只有「算」这一件事。以消费级端侧 AI 的代表品牌 Apple 为例,在上个月召开的 WWDC 26 中,Apple 在介绍其系统时,专门提到了「 索引」 一词。 要知道数据结构中,索引可以说是信息流动的「路网」。而这,就回到了江波龙擅长的存储系统里。 公告中提到,江波龙以自研 SPU 主控芯片和 HLC 软件架构为技术底座,并与 AMD 完成联合调优。根据公开资料, 江波龙通过 SSD 存储智能体和 HLC 技术,可以支持端侧 AI 产品 DRAM 使用量下降 40% 左右。 图片来源:江波龙 这句话听起来有点拗口,但其实很好理解:端侧 AI 想在本地跑得更顺,就会不断占用内存和存储资源。如果所有压力都丢给 DRAM,终端成本、功耗和发热都会上去; 如果存储系统能承担一部分数据调度和缓存工作,则有望改善端侧 AI 的体验。 这也是江波龙这次公告中比较有意思的地方:作为一个存储企业,江波龙显然不会发布自己的 AI 大模型。 但因掌握了存储这一入口,在即将到来的 AI 时代,江波龙依旧能参与到 AI 生态的基础建设中。 在雷科技看来,这个「AI 基建」的定位反而比很多蹭 AI 概念的企业更靠谱。当然了,我们也不用把江波龙看成「AI 存储神话」。刚刚提到,存储价格变化是一个周期性的事情;江波龙的 SPU 和 HLC 技术,最终也要回到真实设备里接受验证。 但可以确定的是, 2026 年的江波龙,早已不满足于只做「产品背后的存储公司」。 让中国技术在世界舞台闪亮,「龙龙」厉害了 在雷科技看来,江波龙这次业绩预告,不仅向外界宣告了自己的成绩,同时也让大众重新关注这些「幕后企业」。 三星、美光、SK 海力士这些上游巨头,依然掌握着全球存储产业最核心的话语权。但对中国消费电子产业来说, 像江波龙这样,能把品牌、渠道、封测制造、主控固件和终端场景串起来的公司,同样值得被看见。 这次业绩暴涨,让江波龙站到了聚光灯下。但雷科技认为,真正值得关注的,不只是江波龙在这一轮涨价周期里赚了多少钱,而是当存储重新变成稀缺资源、变成 AI 终端体验的一部分时, 中国公司能不能在产业链中拿到更多的主动权。 毕竟就当前情况来说,存储涨价已成必然。而江波龙此次走到台前,不仅能丰富存储市场的选择,同时还能将中国技术在全球存储产业链中提升到更高的位置。这对中国科技行业来说,又何尝不是一件好事呢? 江波龙 雷克沙 存储 AI 闪存 来源: 雷科技 本文图片来自: 123RF 正版图库 侵权举报 返回 分享 相关文章 全部评论

雷科技 2026-07-04 相关度 6
AI算力与芯片 高影响 今日

Anthropic也要造芯片了,还挖了OpenAI的芯片工程师|三星|亚马逊|博通|模型|谷歌

Anthropic接洽三星探讨定制AI芯片,并挖角OpenAI芯片工程师,加之与谷歌TPU、亚马逊Trainium、英伟达GPU的多源布局,反映头部大模型公司正加速自研算力底座,AI芯片定制化与垂直整合趋势加剧。

Anthropic也要造芯片了,还挖了OpenAI的芯片工程师|三星|亚马逊|博通|模型|谷歌_手机新浪网

提示关注定制AI芯片格局与供应链演变
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新浪科技 股票 Anthropic也要造芯片了,还挖了OpenAI的芯片工程师 市场资讯 07.04 18:03 (来源:DeepTech深科技) 继 OpenAI 发布首款自研 AI 芯片之后,Anthropic 也在加快向芯片领域延伸。 据 The Information 报道, Anthropic 正在与三星接洽,讨论由后者参与制造一款定制 AI 芯片。 双方目前仍处于探索阶段,Anthropic 尚未确定芯片的具体用途、性能指标,也没有明确它将如何集成到服务器和数据中心。 部分媒体称,双方的讨论涉及三星的 2 纳米制程和先进封装能力。不过,Anthropic 和三星均未确认这些细节。面对媒体询问,Anthropic 也没有进一步表态, 只强调包含谷歌、亚马逊和英伟达芯片在内的多元化硬件架构仍将是其算力战略的重要组成部分。 Anthropic一直在扩大芯片供应链 Anthropic 过去给外界的印象,主要是一家专注于模型研究和 AI 安全的公司。但实际上,它与芯片底层的联系早已不止于采购算力。 2024 年,Anthropic 宣布深化与亚马逊的合作。亚马逊云科技(AWS)成为其主要云服务和训练合作伙伴,亚马逊对 Anthropic 的总投资则增加至 80 亿美元。 双方的合作并不是简单地把 Claude 部署到 AWS 服务器上。Anthropic 还与亚马逊旗下芯片团队 Annapurna Labs 共同开发和优化下一代Trainium芯片,其工程师会编写直接与芯片交互的底层内核,并参与亚马逊 Neuron 软件栈的开发,帮助提升 Trainium 的整体性能。 (来源:亚马逊) 与此同时,Anthropic 还在扩大对谷歌 TPU 和英伟达 GPU 的使用。2026 年,这种扩张进一步加速。 今年 4 月,Anthropic 与谷歌和博通签署协议,将从 2027 年起获得数 GW 的下一代 TPU 算力;随后,它又扩大与亚马逊的合作,计划未来十年在 AWS 技术上投入超过 1,000 亿美元,获得最高 5GW 的新算力。Anthropic表示,其已经使用超过 100 万颗 Trainium 2 芯片训练和部署 Claude。 5 月,Anthropic 被曝与英国芯片初创公司 Fractile 进行早期接触,讨论购买其 AI 推理芯片,扩展新的外部供应商。Fractile 试图通过缩短存储与计算单元之间的数据传输距离,降低大模型推理的延迟、功耗和成本。 显而易见,随着 Anthropic 使用的算力规模的扩大,其也在增加供应商的选择,逐渐形成了一套多平台策略:根据训练、推理和部署任务的不同特点,选择相对合适的芯片,而不是完全依赖一家供应商。 4 月就传出自研芯片计划 Anthropic 考虑自研芯片的消息,最早可以追溯到今年 4 月。 路透社当时援引知情人士称,Anthropic 正在探索设计自己的 AI 芯片,以应对芯片供应紧张和不断增长的计算需求。不过,这项计划还处于早期阶段,公司尚未确定具体架构,也没有组建完整的芯片团队,最终仍可能选择继续采购第三方产品。 报道还提到,开发一款先进 AI 芯片可能需要投入大约 5 亿美元。考虑到后续的软件适配、服务器设计和量产成本,真正建立一套可用的芯片系统,投入还会更大。 因此,Anthropic 当时更像是在评估一项战略选择,而不是已经启动了确定的产品计划。 但在 6 月,Anthropic 引进了 Clive Chan。 Chan 是 OpenAI 定制芯片项目早期核心成员,曾参与 OpenAI 与博通合作的芯片计划。 在加入 OpenAI 之前,他还曾在特斯拉参与 Dojo 和自动驾驶深度学习基础设施相关工作。 Anthropic 并没有公布 Chan 的具体职责。不过,在自研芯片传闻已经出现的背景下,引进拥有定制芯片经验的工程师,很难被视为一次完全无关的普通招聘。 (来源:社交媒体 X) 从芯片设计到制造落地 回到消息中提到的接洽对象——三星。 大模型公司所说的“自研芯片”,通常不等于独立完成所有环节。更常见的模式是,模型公司根据自身需求定义芯片的用途和架构,再由专业半导体公司协助完成设计实现、流片、制造和封装,服务器厂商再负责系统集成。 OpenAI 首款自研芯片 Jalapeño 就是如此。OpenAI 利用自己对模型、软件和产品负载的理解设计芯片,博通等合作伙伴则负责将设计转化为可生产、可部署的系统。 (来源:OpenAI) 对 Anthropic 来说, 三星的吸引力在于其能够提供相对完整的产业链支持 。三星不仅拥有先进制程晶圆厂,还覆盖 HBM 高带宽存储和先进封装等关键环节。相比单纯寻找一家晶圆代工厂,与同时具备制造、存储和封装能力的三星合作,可以让 Anthropic 避免协调多个供应商。 对三星而言,Anthropic 同样是一个具有吸引力的潜在客户。近年来,台积电获得了大量先进 AI 芯片订单,三星则希望利用 2 纳米工艺、HBM 和先进封装能力争取更多大型客户。如果能够与 Anthropic 这样的头部模型公司建立合作,不仅可以带来潜在订单,也有助于三星验证和展示其先进制造能力。 不过,这项合作目前仍处于探索阶段。三星的先进工艺还需要接受量产良率、成本和交付稳定性的考验。Anthropic 也尚未确定芯片规格和部署方式。即使双方最终达成协议,一款先进 AI 芯片从需求定义、设计、流片到规模部署,仍然需要时间。 因此,Anthropic 短期内依然要依靠英伟达、谷歌和亚马逊等现有芯片与算力供应商。 为什么模型巨头都想自研芯片? OpenAI 和 Anthropic 向自研芯片靠拢,首先是因为它们需要的算力已经进入过去难以想象的规模。 以 Anthropic 为例,其年化收入已从 2025 年底的约 90 亿美元增至 2026 年 4 月的 300 亿美元以上;年消费超过 100 万美元的企业客户,也在不到两个月内从 500 多家增至 1,000 多家。用户和调用量快速增长,已经给 Claude 的基础设施带来压力,部分服务在高峰时段甚至受到性能和稳定性影响。 OpenAI 的规模同样庞大。该公司披露,ChatGPT 每周活跃用户已经超过 8 亿,并计划与博通部署 10GW 的自研 AI 加速器和网络系统。 这些数据说明,对头部模型公司来说,芯片已不是普通的采购项目,而是会直接影响增长速度和商业模式的核心资源。 在这种规模下,自研芯片首先可以降低推理成本;其次,可以降低对供应商的依赖。 OpenAI 总裁 Greg Brockman 曾在 CNBC 采访中坦言,OpenAI 永远无法足够快地获取算力。博通 CEO Hock Tan 也表示,博通客户的算力需求简直是无底洞,这种需求紧张状态可能会一直延续到 2028 年。 此外,OpenAI 和 Anthropic 掌握着模型运行产生的大量数据,知道哪些计算最频繁,瓶颈出现在存储、网络还是计算环节。根据这些真实负载设计芯片,可能比通用 GPU 更适合其核心任务。 OpenAI 称,Jalapeño 芯片的设计就充分参考了 ChatGPT、Codex 以及未来智能体产品的特点,包括长上下文处理、实时推理、多轮交互和高并发场景下的效率优化。芯片针对这些产品的推理阶段进行了深度定制,强调低延迟、高吞吐量和能效比,旨在比通用 GPU 更高效地运行 OpenAI 的实际负载。 目前,Anthropic 的芯片计划还存在相当大的不确定性,OpenAI 的 Jalapeño 也需要经过实际部署,才能证明其性能、稳定性和成本优势。而且自研芯片研发投入巨大,也并非每一家模型公司都能复制。 1.https://www.reuters.com/business/anthropic-weighs-building-it-own-ai-chips-sources-say-2026-04-09/ 2.https://www.theinformation.com/articles/anthropic-talks-samsung-manufacture-custom-ai-chip 3.https://www.anthropic.com/news/anthropic-amazon-trainium 4.https://www.anthropic.com/news/anthropic-amazon-compute 5.https://www.koreaherald.com/article/10797311 6.https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-trainium-graviton-ai-chips-explained 7.https://www.theinformation.com/articles/openai-broadcom-custom-chip-jalapeno 8.https://www.alphamatch.ai/blog/openai-chip-employee-2-leaves-anthropic-2026 排版:胡莉花 注:封面/首图由 AI 辅助生成 window.STO=window.STO||{};window.STO.fw=new Date().getTime(); 相关新闻 --> 推荐阅读 --> 加载中... 视频 直播 美图 博客 看点 政务 搞笑 八卦 情感 旅游 佛学 众测 首页 导航 反馈 登录 Sina.cn(京ICP证000007) 2026-07-04 20:00

新浪财经 2026-07-04 相关度 6
公司与资本 高影响 今日

资金重返AI算力主题!半导体设备引领欧洲股市再创新高 韩国存储双雄从ICU直奔KTV

Meta抛售算力引发AI过剩恐慌导致暴跌后,全球资金快速回补AI算力主题。英伟达与AI初创公司推出营收分成模式,缓解巨额资本开支能否变现的担忧,欧股半导体设备与韩国存储巨头领涨市场修复。

提示逢低布局AI算力链龙头标的
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智通财经APP 获悉,随着最新一轮围绕人工智能算力交易主题的市场紧张与悲观情绪大幅消退,周五除休市美国市场之外的全球股市强劲上涨,尤其是欧洲基准股指连涨四周且再度升至历史新高点位,韩元汇率以及韩国股市可谓在周五携手从ICU奔向KTV看涨狂欢——基准指数KOSPI综合指数在两大存储巨头SK海力士以及三星电子股价强劲反弹下收涨近6%。美元指数则触及两周以来最低点,而黄金延续触底反攻式涨势。

美股市场在周五因美国独立日假期而休市,股指期货收盘数据显示,纳斯达克100指数期货在假日交易中反弹1.2%。周五全球股市上涨凸显出全球资金正在快速修正“Meta卖算力=全行业算力过剩”的过度悲观定价,韩国存储芯片巨头SK海力士公司和三星电子股价强劲反弹,帮助推动MSCI亚洲股市基准指数上涨2%。SK海力士、三星电子股价,乃至韩国股市可谓一夜之间从周四暴跌熔断奔向周五的强劲收涨,韩元汇率以及韩国股市在周五携手从ICU奔向KTV看涨狂欢。

欧洲公用事业以及光刻机巨头阿斯麦(ASML)和混合键合领军者BE Semiconductor领衔的半导体设备与原材料板块表现最为强劲,推动斯托克600指数连续四周强劲上涨且再创历史新高点位。

周五的上涨标志着一段震荡交易时期中的最新转折,市场此前几日可谓积极权衡第二季度由人工智能算力狂潮驱动的涨势是否已经走得过远。此外,在芯片巨头以及AI算力产业链领军者们经历两日暴跌后全球股市恢复上涨之际,投资者们正在焦急等待即将到来的科技股财报季,将其视为判断人工智能算力基础设施巨额支出能否转化为愈发强劲AI创收与利润的下一个重磅信号。

就在有消息显示Facebook母公司Meta准备出售闲置AI算力的消息引发AI算力供给过剩担忧,重创AI算力投资主题导致与AI算力基建相关联的全球科技股单日集体暴跌之际,“AI芯片超级霸主”——即全球最高市值公司英伟达(NVDA.US)周四表示,该公司正在与市场规模快速扩张的那些AI初创企业达成营收分成协议,此举将使这些AI初创客户们以未来利润的一部分来换取获得庞大的英伟达AI GPU算力集群的重大机遇。

在华尔街分析师们看来,英伟达此举是对于“AI算力基础设施需求过剩”这一悲观论调的业内最强龙头级别驳斥,凸显出随着AI应用与AI智能体风靡全球,AI算力需求仍然近乎无止境。华尔街分析师们一致坚定认为Meta出售算力,加之软银成立SB Neo进军美国AI云,以及最新消息所显示的英伟达向AI初创客户们提供以算力换取收益分成的机遇,本质上不是在押注“算力过剩”,而是在押注AI训练与推理需求长期扩张到吉瓦级基础设施时代。

全球风险资产上演大反攻! 欧洲股市再创历史新高

“关于AI算力的市场基本面仍然非常、非常强劲,而市场仍在低估它们。”来自高盛集团的股票策略师Tim Moe在周五表示。“对于存储芯片股票以及整个AI算力硬件供应链领域而言,整体积极利润环境仍有很长一段路要走。”

如上图所示,欧洲基准股票指数延续涨势,站上其重要移动均线——斯托克600指数迈向5月以来最佳单周表现。

在欧洲股市,阿斯麦已经是欧洲市值最高上市公司,并且阿斯麦在美股市场公开交易的ADR价格(ASML.US)今年以来涨幅高达70%大幅跑赢标普500指数以及纳斯达克100指数。这家光刻机巨头受益全球史无前例的AI芯片与存储芯片产能扩张周期的逻辑最直接:先进逻辑、先进DRAM、HBM相关制程扩张,都离不开EUV/DUV光刻设备。

据悉,摩根大通策略师团队将欧洲斯托克600指数年末目标从630点上调至680点,并强调半导体设备巨头们引领涨势、欧元区盈利修复、地缘冲击退潮和市场广度改善,是欧股重估的宏观底座;而半导体、工业、银行和消费等周期板块若接棒轮动式上涨,欧洲行情就不再只是防御性修复,而会变成盈利上修驱动的再通胀式牛市。

随着来自美国的存储芯片巨头美光科技公布创纪录资本支出以及全球存储芯片两大超级霸主——即韩国存储双雄三星电子与SK海力士计划在西南部地区投入约800万亿韩元(约合5180亿美元)建设四座半导体晶圆厂,其中三星电子和SK海力士将各自建设两座,阿斯麦、应用材料等半导体设备巨头们正进入由AI芯片与存储芯片大规模扩产驱动的新一轮超级增长周期。这也是华尔街策略师们近日愈发看涨欧洲股票市场核心逻辑,毕竟欧股市场坐拥全球光刻机巨头阿斯麦(ASML)、ASM International以及BE Semiconductor等总部位于欧洲的一众半导体设备最顶级供应商们。

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大模型与应用

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大模型与应用 中影响 今日

模型蒸馏对AI大模型智能体落地有什么意义?

模型蒸馏可将参数压缩95%、推理提速8倍、能耗降92%,是大模型走向端侧与具身智能落地的核心使能技术。它推动行业从堆算力转向云边端协同,是机器人、手机助手、自动驾驶等智能体商业化的关键路径,但需警惕能力上限与偏见放大风险。

提示布局端侧推理与蒸馏工具链厂商
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模型蒸馏对AI大模型智能体落地有什么意义?

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公司与资本

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公司与资本 中影响 今日

人工智能融合应用发展论坛在京举办 探索AI应用路径

北京发布《模数共振行动方案》,8家创新企业首发产品矩阵,朝阳区发力具身智能产业。政企协同推动AI从技术突破走向真实生产力,京东云、摩尔线程、金山云等全栈布局,标志AI应用进入场景驱动与生态集聚阶段,具身智能成重点赛道。

提示关注北京AI生态与具身智能政策红利
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中新网北京7月4日电 (记者 吕少威)2026全球数字经济大会人工智能融合应用发展论坛3日在北京举办,以“智驱实体,数创未来”为主题,围绕人工智能对千行百业的影响与重塑,探索人工智能从技术突破到真实生产力落地的路径,助力数字经济高质量发展。 7月3日,2026全球数字经济大会人工智能融合应用发展论坛在北京举办。主办方供图 本次论坛上,AI创新产品首发矩阵集中亮相,北京头部AI企业进行产品首发;围绕数据、场景、技术等人工智能产业关键要素,“模数共振”行动实施方案等一系列支持举措现场发布,政企协同发力展现北京人工智能产业的创新活力与生态厚度。 AI加速嵌入各个行业生产流程,AI产业自身的上中下游也在经历着重塑。论坛上,京东云总裁曹鹏分享了京东云在AI产业领域的全栈布局; 摩尔线程 联合创始人、执行总裁王东围绕算力需求膨胀下的GPU芯片问题分享了前沿洞察和摩尔线程的布局;金山云高级副总裁刘涛从数据分析的角度分享了云端产品升级迭代的路径。 论坛还邀请到具身智能领域中在操作系统、数据、多场景融合领域的专家,一同分享具身行业的技术边界与发展方向。 朝阳园党工委委员、管委会副主任姜波从宏观布局上分享了北京市朝阳区智能 机器人 产业发展的朝阳探索,朝阳区以场景驱动创新,以生态集聚产业的模式大力发展具身智能产业,目前已取得多项成果。 论坛上,《北京市“模数共振”行动实施方案》发布,“模数共振”是工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司关于联合实施联合发起的行动计划,随着模型加速落地和不断演进,“模数共振”将以数据、模型双向协同赋能新型工业化,持续以模数共振激活新动能,驱动北京市数字经济提质升级。 产业深厚、政策保障使得北京市人工智能产业创新成果不断涌现。大会重磅发布“AI创新产品首发矩阵”,美团、玻色量子、像素绽放、生数科技、滴普科技、希尔贝壳、爱诗科技、平凯星辰等8家北京市优秀创新企业带来首发产品,涉及大模型、多模态数据、数据库、智能体等,覆盖人工智能产业各环节,全方位展现了北京市人工智能产业全栈生态式布局版图。 场景驱动是推动人工智能产业发展的重要思路。论坛现场进行《“京津冀”人工智能赋能千行百业场景发布》及伙伴计划产品体验签约仪式,四对体验方和产品方进行现场签约。 论坛同步启动2026全球数字经济创新大赛“AIGC For Future”全球挑战赛——“AI聚朝阳,智绘新章”朝阳AIGC创新专场赛。赛事面向全国征集,挖掘更多AIGC优秀项目、企业、人才。北京市朝阳区持续为AI企业提供更多资源链接、场景落地的平台,优化智能建设生态。 大会最后,北京市发布一批人工智能赋能产业发展典型案例,展现北京市人工智能产业生态建设成果,来自先进制造与智慧工业、智慧医疗与医药科学研发、智慧政务、智慧司法、智慧办公、智能决策与科研探索、文旅文创、自动驾驶、智慧交通与物流、具身智能、智能教育与人才培育11个行业领域的优秀企业登上舞台。(完) .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

新浪财经 2026-07-04 相关度 6
公司与资本 中影响 今日

未来不远机器人张翼:如果企业把AI当成全部核心业务,经营波动会极大

张翼指出大模型技术收敛后,AI不应成为企业全部核心业务。海外OpenAI、Anthropic、英伟达市盈率仅20-30倍,而国内模型公司高达500-1000倍,二级市场单日波动15%反映估值泡沫风险。技术领先让位于商业化能力,创业公司需找准AI作为配套能力的定位。

提示警惕纯AI标的估值泡沫,关注应用层
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专题:2026亚布力论坛创新年会 7月3日-4日,2026亚布力论坛创新年会在上海市举行。本次创新年会的主题是“创新驱动 智启未来——十五五蓝图与企业机遇”。 未来不远 机器人 创始人兼CEO张翼表示,他对AI行业有一个和多数人不同的认知:AI只是企业能力的其中一部分。当下国内很多模型公司发展很好,但对于绝大多数创业公司而言,当大模型技术逐步收敛、趋于成熟后,AI只能作为企业的配套能力。如果企业把AI当成全部核心业务,经营波动会极大。 “大家可以观察二级市场,很多AI大数据公司单日涨跌幅度可达15%,核心原因就是语言大模型赛道已经进入技术收敛阶段。放眼行业,OpenAI、Anthropic等海外头部企业,市盈率仅二十到三十倍,英伟达也维持在二三十倍,但国内不少模型公司市盈率高达五百倍甚至一千倍。”他说。 他谈到,过去我们常说,美国人擅长做硬科技、不擅长商业化,中国人擅长商业化、不擅长硬科技,如今这个认知早已反转。在技术从零到一、从零到一百的突破阶段,技术领先性至关重要;但一旦技术收敛,赛道格局就会彻底改变。 新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

新浪财经 2026-07-04 相关度 6
公司与资本 高影响 昨日

AI焦虑暂退,科技股反弹,欧股两日连创新高,布油两日反弹但连跌四周

AI算力焦虑情绪短期退潮,科技股连续两日反弹,欧股再创历史新高。市场风险偏好修复显示对AI长期增长逻辑仍具信心,但即将到来的Q2财报季将成为验证算力投资能否转化为实际收入的关键节点。

提示重点关注Q2财报AI变现验证
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AI焦虑暂退,科技股反弹,欧股两日连创新高,布油两日反弹但连跌四周

华尔街见闻 2026-07-03 相关度 5
主题模块

硬件与产业链

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硬件与产业链 中影响 今日

好上好:与摩尔线程等知名 AI 芯片公司已建立初步合作关系

好上好已与摩尔线程、后摩、爱芯元智、星宸科技等国产AI芯片企业建立初步合作,覆盖算力芯片、加速卡、PCIE、光通信与电源等品类,应用于AI服务器、AI PC、桌面机器人等边端场景,分销商成为国产AI芯片落地的关键枢纽。

提示把握国产AI芯片分销与边端应用机会
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var pageData = { headVideo : {} }; 日前, 好上好(001298.SZ) 发布投资者关系活动记录表。公司透露,当前与 星宸科技(301536.SZ) 、摩尔线程、后摩、 爱芯元智(00600.HK) 等知名 AI 芯片公司已建立初步合作关系,同时公司积极围绕算力芯片和加速卡、PCIE 高速互联芯片、光通信芯片、存储、模拟芯片以及配套电源系统(HVDC)等相关产品在 AI 服务器、边端个人工作站、AI BOX、桌面机器人、AI PC、AI NAS 等边端应用场景进行市场突破和业务推广。

搜狐网 2026-07-04 相关度 6
硬件与产业链 中影响 今日

安波福回应芯片紧缺:已使用大模型预警 启动国产芯片备份

安波福搭建数字孪生系统+大模型预警芯片缺货,并采用进口与国产芯片双轨备份,应对AI数据中心挤占车规级芯片产能的结构性短缺。案例显示AI在供应链风险管理的实战落地,也为国产车规芯片打开了替代窗口期。

提示关注车规级国产芯片替代机会
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安波福回应芯片紧缺:已使用大模型预警 启动国产芯片备份

第一财经 2026-07-04 相关度 6
硬件与产业链 中影响 今日

金刚石:AI芯片的终极散热方案

AI芯片功耗密度持续攀升逼近传统散热极限,金刚石凭借超高热导率被业界视为终极散热方案。若产业化突破将重塑芯片封装与热管理产业链格局,利好上游金刚石材料与相关设备厂商。

提示跟踪金刚石散热材料产业化进展
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金刚石:AI芯片的终极散热方案

电子工程专辑 2026-07-04 相关度 6
硬件与产业链 中影响 今日

镶了钻石的AI芯片

培育钻石企业正集体从珠宝消费转向工业场景,力量钻石、沃尔德等将募集资金改投金刚石功能材料项目,主攻AI芯片散热、半导体与光学应用。新材料切入AI算力赛道,产业仍处早期布局阶段。

提示布局金刚石功能材料转型标的
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经济观察报 关注 2026-07-04 16:03

7月初,培育钻石概念延续此前热度。7月2日,培育钻石概念盘中震荡回升,黄河旋风(600172.SH)涨停,惠丰钻石(920725.BJ)、四方达(300179.SZ)、亚振家居(603389.SH)、力量钻石(301071.SZ)、中兵红箭(000519.SZ)等跟涨。证券时报数据显示,截至7月2日收盘,培育钻石概念上涨2.1%,位居概念板块涨幅第5,板块内14股上涨,惠丰钻石、奔朗新材(920807.BJ)、国力股份(688103.SH)等涨幅居前。

这不是培育钻石第一次被市场关注。2022年前后,培育钻石是消费市场冉冉升起的新星,它关乎钻戒、婚恋市场、天然钻石的平替,以及年轻消费者是否愿意接受“实验室里长出来的钻石”。

到2026年市场再度关注这一板块时,培育钻石已然改写了剧本:它成了AI芯片散热、半导体材料等概念里的关键角色。

相关公司已有布局动作。6月10日,人造金刚石龙头企业之一力量钻石发布公告称,拟将原“培育钻石智能工厂建设项目”尚未使用的10.28亿元募集资金,改投“金刚石功能材料生产研发建设项目”。沃尔德(688028.SH)也在2026年募集资金投向中提到,将“金刚石功能材料产业化项目”和“金刚石功能材料研发中心项目”列入募投安排。

通俗理解,培育钻石和功能性金刚石材料都是人造金刚石,只是应用场景不同,前者对应珠宝消费,后者则用于散热、光学、声学等工业场景。借助AI芯片的风口,这些超硬材料公司将业务押注到了比“天然钻石平替”更“硬核”的赛道。

培育钻石是人造金刚石的一种产品形态,主要用于珠宝消费场景,人造金刚石是其底层材料。

除了用于首饰,人造金刚石还可用于散热、光学窗口、声学振膜、半导体等场景,被业内称为“功能性金刚石材料”。沃尔德在募投文件中详细描述了功能性金刚石材料的应用场景:金刚石拥有高热导率、高绝缘性以及优异的光学性质和化学稳定性,在高频高功率电子元器件散热、光学窗口、污水处理、量子技术等领域展现出较大应用潜力。

散热是当下资本市场最关注的金刚石应用之一。随着AI芯片、高频高功率电子器件功率密度提高,热管理问题变得更加急迫。沃尔德在前述文件中提到,高功率电子器件,尤其是AI芯片的热管理问题日益严峻,传统散热材料(主要指铜、热界面材料、均热板和液冷等)已接近物理极限。金刚石具有较高热扩散能力,可以用于芯片局部热点的快速响应和高效扩散。

eeo.com.cn 2026-07-04 相关度 6
硬件与产业链 低影响 今日

光帆科技陈康达:AI眼镜存在明显短板,重量过重佩戴门槛高

AI眼镜重量普遍超40克(普通眼镜15-20克),佩戴门槛制约长期使用。光帆科技转而打造全球首款搭载视觉感知的AI耳机,用耳机承载环境感知模块实现视听融合,为多模态AI硬件提供差异化路径,但耳机形态市场接受度仍待验证。

提示跟踪AI耳机视觉感知方案量产进展
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专题:2026亚布力论坛创新年会 7月3日-4日,2026亚布力论坛创新年会在上海市举行。本次创新年会的主题是“创新驱动 智启未来——十五五蓝图与企业机遇”。 光帆科技联合创始人陈康达表示,目前行业扎堆布局AI眼镜,但我们判断AI眼镜存在明显短板,重量过重、佩戴门槛高。日常普通眼镜重量仅15至20克,搭载影音、智能模块的AI眼镜重量普遍突破40克,无法长期舒适佩戴。 “所以我们另辟蹊径,打造出全球首款搭载视觉感知能力的AI耳机,也就是我现在佩戴的这款设备。”他说, 他介绍,,我们在常规耳机上搭载视觉感知模块,并非用于拍照、录像,而是用于环境感知,相当于为AI赋予了“视觉眼睛”,让AI耳机兼具听觉、视觉双重感知能力,实现“听你所听、看你所看”。 他表示,多模态视觉感知的价值,核心是解决现实世界的信息描述难题。现实场景、实物信息复杂,人工很难精准向AI描述。比如线下购衣,商家报价两千元,AI通过视觉感知一眼识别、全网比价,实时告知最优价格一千二百元,用户直接指令下单即可。 新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

新浪财经 2026-07-04 相关度 6
低优先级归档1
AI算力与芯片 高影响 今日 同题重复

Anthropic也要造芯片了,还挖了OpenAI的芯片工程师

Anthropic加入自研芯片赛道,与三星接洽探索2nm定制芯片,同时从OpenAI挖角芯片工程师。在AWS Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU多元化布局基础上进一步垂直整合,反映头部AI实验室加速摆脱对单一算力供应商的依赖,定制硅将成为下一代大模型竞争的关键变量。

提示关注三星代工及Anthropic供应链受益方
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(来源:DeepTech深科技)

继 OpenAI 发布首款自研 AI 芯片之后,Anthropic 也在加快向芯片领域延伸。

据 The Information 报道, Anthropic 正在与三星接洽,讨论由后者参与制造一款定制 AI 芯片。 双方目前仍处于探索阶段,Anthropic 尚未确定芯片的具体用途、性能指标,也没有明确它将如何集成到服务器和数据中心。

部分媒体称,双方的讨论涉及三星的 2 纳米制程和先进封装能力。不过,Anthropic 和三星均未确认这些细节。面对媒体询问,Anthropic 也没有进一步表态, 只强调包含谷歌、亚马逊和英伟达芯片在内的多元化硬件架构仍将是其算力战略的重要组成部分。

Anthropic一直在扩大芯片供应链

Anthropic 过去给外界的印象,主要是一家专注于模型研究和 AI 安全的公司。但实际上,它与芯片底层的联系早已不止于采购算力。

2024 年,Anthropic 宣布深化与亚马逊的合作。亚马逊云科技(AWS)成为其主要云服务和训练合作伙伴,亚马逊对 Anthropic 的总投资则增加至 80 亿美元。

双方的合作并不是简单地把 Claude 部署到 AWS 服务器上。Anthropic 还与亚马逊旗下芯片团队 Annapurna Labs 共同开发和优化下一代Trainium芯片,其工程师会编写直接与芯片交互的底层内核,并参与亚马逊 Neuron 软件栈的开发,帮助提升 Trainium 的整体性能。

与此同时,Anthropic 还在扩大对谷歌 TPU 和英伟达 GPU 的使用。2026 年,这种扩张进一步加速。

今年 4 月,Anthropic 与谷歌和博通签署协议,将从 2027 年起获得数 GW 的下一代 TPU 算力;随后,它又扩大与亚马逊的合作,计划未来十年在 AWS 技术上投入超过 1,000 亿美元,获得最高 5GW 的新算力。Anthropic表示,其已经使用超过 100 万颗 Trainium 2 芯片训练和部署 Claude。

5 月,Anthropic 被曝与英国芯片初创公司 Fractile 进行早期接触,讨论购买其 AI 推理芯片,扩展新的外部供应商。Fractile 试图通过缩短存储与计算单元之间的数据传输距离,降低大模型推理的延迟、功耗和成本。

显而易见,随着 Anthropic 使用的算力规模的扩大,其也在增加供应商的选择,逐渐形成了一套多平台策略:根据训练、推理和部署任务的不同特点,选择相对合适的芯片,而不是完全依赖一家供应商。

新浪网 2026-07-04 相关度 6

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