AI算力服务用usdt结算风险点在哪里

虎哥大鹅订单落地，藏着哪个要爆发的赛道？答案就是液冷服务器，说白了就是给发烧的服务器物理降温的刚需品。那这赛道为啥突然这么像？得从行业现状聊起。风冷已经退潮，液冷正在接棒。以前服务器靠风扇散热，现在 ai 大 模型一训练，单机柜功率从十千瓦飙到一百千瓦， 风扇根本顶不住。就像你家电脑玩三 a 大 作，风扇狂转还死机。夜冷就是解决这痛点的关键。数据说话，二零二四年市场规模暴涨百分之六十七，现在是不用夜冷算力就歇菜的阶段，妥妥的赛到风口。再看，前景更亮眼。 idc 预测，未来五年年复合增长率百分之四十六点八，二零二八年规模直接破一百六十二亿美元。更有政策托底，东数西算枢纽明确要求用夜朗地方补贴最高达百分之三十。这就像早年新能源汽车刚起步，妥妥的早期筹码机会。赛道火了，玩家们自然各有招式。目前行业里主要分两大技术路线， 一派是冷板夜冷，就像给芯片装了水冷马甲，成本低，还方便改造旧设备，现在百分之八十的项目都选它。另一派是浸没夜冷，相当于给服务器泡在冷却液温泉里， 降温效果更强。但耗材贵，维护也麻烦，短期还难成主流。这情况就像新能源的快充和换电，谁先落地适配需求，谁就能先吃到红利。在这两条路线的比拼中，已经有三家核心企业跑出了明显优势，咱给他们贴个标签，好记又好懂。英维克是实打实的冷板龙头， 作为英伟达中国区核心合作伙伴，冷板式方案改造成本低且适配性强，拿下国内半数以上冷板机柜订单，客户覆盖头部原厂商高栏股份，堪称全能技术搬家。冷板浸没两大路线全覆盖，从方案设计到运维服务全链条打通， 在数据中心和储能液冷领域都有亮眼表现。工业复联是生态绑定王者，作为谷歌、英伟达等巨头，订单还深度参与技术迭代，订单储备充足。 如果说 ai 算力是发动机，夜冷就是散热器，缺一不可。核心看技术适配强，绑定大客户或有场景壁垒的企业，避开直潮概念，没业绩的空气步。觉得有用的老铁点个赞，关注我，下期聊更多赛道干货。

普通人如何学算力？如何通过算力赚米？回答，之前我说一说我进入算力行业的经过，以前是在运营商和量化基金的，在二零二四年看好算力和 ai 的 情况下进来。 我当时觉得中国的算力需求很大，大厂呢，又无法直接购买英伟达当时的 h 一 百、 h 两百能通过算力租赁的方式来使用，就催生了这一行业，毕竟需要有人帮大厂去干脏活累活和垫资的活。但是从二零二四年初算力租赁从两年半回收，到二零二四年底 已经变成标准的五年才能回收，五年后机器还有多少残值回收下降的速度不是卷这一个字能解释的，也不是我能通过公众平台说清楚的。总而言之，现在的算力注定是一门不靠算力注定盈利的生意， 这个只能点到为止了，大家自己理解。当我发现这条路走通的时候，却发现了更多的真实的市场需求，比如为大量的客户需要定制算力服务器， 需要算力部署的技术支持，这些成了我们公司现在的主营业务。而今年夏天的时候，我也发现市场缺的不是算力，而是能把算力用好，给用户带来价值的 ai 应用，所以我们公司团队就从几个人扩张到二十多人。 我平时讲的虽然是算力，但我和我的同事做的更多的是 ai 应用，包括 ai 直播和 ai 量化两个应用。我如果鼓吹算力注定的话，可以卖很多服务器出去，但我认为这是不负责任的。 所以我劝能看到这里的小伙伴不要轻易去参与算力注定，因为市场真的不缺，真缺的话也轮不到买流量让你来参与，小心。这张图也欢迎点赞和转发给想参与算力注定的小伙伴，我是原谅，谢谢你。

人工智能数据中心 artificial intelligence data center， 简称 a i d c， 是 在传统数据中心 i d c。 的 基础上，基于 gpu、 asic、 fpga 等人工智能芯片及计算框架构建的人工智能基础设施， 可以支撑大量数据处理和复杂模型训练。你可以把它理解成 ai 专属的超级算力工厂，专门给人工智能干重活、内活 提供全方位保障。要是没有它，像大模型训练、重驾驶研发这些 ai 领域的核心任务根本没法推进。它和普通数据中心的核心差别在于， 普通的数据中心 idc， 就 像小区里的便民服务站，负责处理咱们上网刷视频、手机存照片、企业日常文件存储这类基础数据服务，满足日常的常规需求。而 ai dc 是 针对 ai 的 高需求定制的，比如训练一个能识别疾病的医疗 ai 模型，要处理几百万张医学影像、自动驾驶 ai 要学习海量道路场景数据，这些需要巨量计算资源的话，普通数据中心扛不住， 都是 a i d c。 的 核心工作。而且 a i d c。 的 单据柜功率是普通数据中心的五到十倍，还得靠液冷这种高效散热技术降温，不然高功率设备很容易过热罢工。 从 a i d c 也就是人工智能数据中心的核心功能来看，它是为人工智能技术从模型研发到产业落地的全生命周期，提供算力供给加数据管理、加任务调度的一体化支撑，既满足 ai 对 超高算力的刚需，又保障其高效稳定的服务各类场景。 具体可拆解为三大核心能力。第一，进行规模化算力供给相当于 ai 的 超级动力源，这是 a、 i d c。 最核心的基础功能。 它通过 gpu、 npu 等易购计算芯片的集群化部署，提供高并发、高算力密度的计算资源，专门解决 ai 算得快、算得动的问题。对模型训练而言， 千亿参数大模型的训练需要处理海量数据，普通计算设备根本扛不住。 a i d c 能调动成千上万颗芯片协同运算，把原本需要数月的训练周期压缩到几天甚至几个小时。对模型推理而言， 当 ai 要实时响应需求，比如智能驾驶的路况识别、 ai 客服的及时问答， ai d c 能提供低延迟的算力支持， 确保 ai 指令秒级响应，不会出现卡顿或延迟。同时， ai d c。 还能通过智能调度技术动态分配算力资源，避免资源闲置，实现算力利用效率最大化。 第二，全流程数据与模型管理相当于 ai 的 智能资源库。 ai 的 学习和工作离不开数据和模型， i d c 相当于为其搭建了一个标准化的资源管理平台。 在数据管理方面，它负责原始数据的清洗、标注、存储和快速调取。它能把杂乱无章的图片、文本、语音等数据加工成 ai 能看懂的训练素材，同时通过分布式存储系统安全存放海量训练数据， 保证训练时数据能高速传输。在模型管理方面，它覆盖了模型从开发、训练、迭代 到部署的全流程。比如提供适配 ai 框架的开发工具，支持训练好的模型的管理优化，还能实现模型的快速部署，让 ai 能力灵活对接不同应用场景。 第三，场景化赋能与协调相当于 ai 的 产业落地桥梁。 a、 i、 d、 c 不 只是后台的算力中心，它还承担着连接 ai 技术与行业需求的角色，实现技术到价值的转换。在对内方面， 它能支撑超大规模集群和边缘节点的协调。超大规模集群负责高算力消耗的模型训练，边缘 a、 i、 d、 c 则靠近终端设备，为自动驾驶、工业机器人等需要低延迟的场景提供算力，实现云边协调。在对外方面，它能通过算力租赁、 模型及服务等模式，为金融、医疗、制造等行业提供定制化 ai 解决方案，让企业不用自建复杂算力设施， 就能快速用上 ai 技术。简单来说， a、 i、 d、 c 的 核心功能就是让 ai 有 足够散力学习、有规范平台管理、有便捷路径落地，是人工智能产业发展的核心基础设施。 当然， ai d、 c 的 核心功能肯定是离不开对应的配套基础设施的，基础设施是支撑其算力、数据处理能力的硬件加底，可以理解为 ai 的 专属硬件套酸主要包含这几类核心设施， 一、高性能计算设备可以理解成核心算力的主体主要设施有以 gpu， 也就是图形处理器 npu， 也就是神经网络处理器为主的易构计算集群，搭配高配置 cpu 服务器，核心作用是作为 aida 的 散热心脏。 cpu npu 算长并行计算，能高效处理 ai 模型训练推理中的海量矩阵计算，比如大模型学习、语言规律。集群化部署则能支撑超大规模模型的训练需求，比如千亿参数模型。 二、高密度机房与供电系统可以理解为稳定运行的保障。其主要设施有高功率密度机柜，单机柜功率可达五十千瓦以上。高压直流供电、 hvdc 固态变压器、 s s t。 等供电设备，它的核心作用是作为硬件的物理容器。高功率机柜能容纳更多算力设备，升级后的供电系统可以降低能耗损耗， 比如 s s t 能减少百分之七十五铜耗，同时支撑高密设备的稳定用电，避免 ai 计算中途断电。 三、高效散热系统可以理解为硬件安全的防护。它的主要设施是液冷系统，有冷板式、静默式智能温控设备，它的核心作用是作为 i d c。 的 降温空调。高密设备运行时会大量发热， 液冷的散热效率是传统风冷的数倍，能让设备在安全温度下持续工作，避免过热死机，同时降低散热本身的能耗。 四、高速网络与存储系统可以理解为数据流转的通道，它的主要设置是 r d m a。 高速网络，即电池高宽带分布式存储集群，比如对象存储分布式文件系统，其核心作用是作为网络的数据。高速公路 r d m a。 能让 ai 训练时的海量数据在设备间快速传输，延迟低至微秒级。存储系统是数据仓库，能安全存放大模型的训练数据 模型文件同时支持快速调取，比如训练时秒级读取千万级图片。这些设施不是简单堆砌，而是协同支撑 a i d c。 的 高稳定需求。 比如高密集柜加液冷加高压供电，才能让 a i d c。 在 有限空间内提供超常规的 ai 算力。 好了，以上就是本期视频的全部内容，感谢您的宝贵时间关注我，一起用通俗易懂的语言理解前沿城市，做明白投资人。

c p a 数据将引爆科技股，华尔街已暗中押注算力罢权，纳斯达克逆势上涨百分之零点二三，股抗跌性惊呆空投， 但所有人都在盯着，十二月十八日，美国 c p i 报告即将掀翻牌桌，这份数据不是普通数字，而是悬在美股头上的达摩克利斯之剑。 炸裂观点，这次 cpi 数据会直接决定科技股是暴涨百分之三十，还是崩盘百分之二十。凯西伍德的 a r k 基金已经提前布局， 因为通胀数据背后，藏着一条华尔街不敢明说的铁律。当 ai 算力革命撞上美联储降息预期，科技股的估值和报只是时间问题。看见没有，纳斯达克指数在逆风中硬生生涨了零 百分之二十三，科技股像穿了防弹衣一样抗跌，但这只是暴风雨前的宁静。十二月十八日的 cpi 报告才是真正的行情触发器。 这不是普通的经济数据，而是能瞬间重构科技股固执体系的密码钥匙。知道为什么 arkins 的 catch 伍德提前三个月就种藏 ai 芯片股， 因为他看穿了通胀数据和科技股之间那个致命的数学关系。当 cpi 每下降百分之零点一，科技巨头的估值就能膨胀五百亿美元。这可不是玄学，是写在 dcf 模型里的铁律。 美债收益现在就像拴在科技股脖子上的狗链， cpi 数据就是松开锁链的钥匙。上周十年期美债利率跌了八个基点，纳斯达克立马暴涨百分之一点二，这根本不是巧合，而是资本市场的条件反射。 更可怕的是， ai 革命正在给这场博弈加装涡轮增压，欧本 ai 刚开放 l e 的 api， 全球瞬间冒出两千家 ai 应用开发商， 你知道这意味着什么？算力需求正在以每月百分之三十七的速度狂飙，但市场永远有两副面孔，如果核心 c p i 突然反弹到百分之四点二以上，美联储就会变成科技谷收割机。 高上模型显示，利率每维持高位多一个月，科技巨头现金流折现估值就会蒸发百分之十二。到时候你会看到资金像逃难一样涌向沃尔玛的卫生纸和保洁的洗衣粉，这些消费巨头的抗通胀属性，就像金融防空洞。 还记得去年九月 cpi 爆表那天吗？纳斯达克单日暴跌百分之四点八，而必须消费品板块逆势上涨二百分之三。历史从来都是压着相同的运脚。 不过无论 cpi 怎么跳，有组数据已经锁定胜局。全球 ai 算力投资今年突破四千八百亿美元，相当于整个越南的 gpu 工厂正在三班倒生产， 特斯拉都咒超算的订单排到二零二五年。这不是概念炒作，而是刻在全球商业 dna 里的新基建。就算 cpi 暂时搅动市场，也改变不了科技巨头正在接管世界经济另脉的事实。 当亚马逊 a w s 承载着全球三分之一的互联网流量，当微软 edge 成为 ai 时代的数字油田，短期的通胀波动不过是 k 线图上的一个小浪花，现在轮到你了，这次 c p r 数据公布后，你站哪边？ q 一， 相信科技股将开启估值和暴模式。 q 二，认为通胀反复会引发硬着陆恐慌。记住，在 ai 算力革命这个百年变局里， 每一次回调都是改写财富格局的机会窗口。当未来经济学家回望二零二三年十二月，你认为他们会把这次 c p i 数据标注为科技霸权的起点，还是传统经济最后的反扑？

英伟达是你永远翻不过去的山。为了拿到 h 一 百，国内企业的中转链条越拉越长。从东南亚保税区到欧洲物流仓，清关时间从三天硬生生拖到二十天。 即便单卡溢价百分之四十，企业也得硬扛。某大模型公司的精力很有代表性，没有三千张 h 一 百，他们不敢接。亿元项目试过国产卡后彻底死心，训练周期翻倍，精度暴跌百分之十二，差点因此丢了。合作 医疗 ai 团队的情况更惨，全用国产卡，导致三 d 影像识别速度慢五倍，达不到临床标准，只能换回 h 一 百。一边是天价进口卡，一边是性能跟不上的国产卡，企业在夹缝中求生太难了。国产算力卡真的没有能代替的吗？有算力需求的老板，欢迎在评论区留言。

大家好啊，昨天的晚上啊，甲骨文传来噩耗是吧？首先是他的一个啊融资的合作方啊，已经不准备向他的马上要开工的一个算计中心投入一百亿美元了。因为这个事情造成甲骨文的这个 整体的前景被判衰，然后就引起了一系列的动荡啊，甲骨文这事呢？再叠加一个什么呢？叠加昨天黄仁勋已经亲口向媒体确认，不打算向 openai 支付任何一笔钱啊，这个是也就是之前所谓像 oppo i 投资一千亿的这个三角圈啊，皇上君不打算玩了，这里面的风险太大。好了，这已经吵吵嚷嚷三个月的这件事，现在看似乎可以画一个句号啊， 这个句号明面上是甲骨文，甲骨文相当于被 oppo ai 第一个用账面的订单啊，得一年投多少多少亿啊，投多少年是吧？这个账面订单把它顶到了历史的最高峰，也因为这件事成为了整个事件的 啊，这个叫什么？叫整个转圈头的事件的标志。现在整个甲骨文受到的反噬，恰恰就意味着这件事已经走到了尽头。这个 叫什么叫圈钱的游戏啊？三个，咱们先说三点啊。第一个，这个甲骨文本身实际上它本身没有那么强的需求，完全建立在 openai 的 相关的前景描述 和意向型订单上啊。因为之前甲骨文自己的相关的数据报出来的时候，大家都看到了数据中心的业务是微利，甚至有一点微微亏损的这么一个状态， 他其他的这正常的云服务业务是挣钱的。所以在这种情况之下，很多人批评他不要再扩 ai 数据中心的事啊，这个事对他来讲没有什么好处，听不进去嘛，认为这个东西对这个股价有好处啊，那结果现在情况都看见了是吧？这是第一个。第二个话呢，是 open ai 很 可能最终被抛弃，我认为这个事 时间点可能会很近了，这以前我觉得还有两年，现在可能二六年， open ai 很 可能就逐渐弥漫众人为什么？因为钱不好融了， 甲骨文这件事已经拿着 openai 的 信用背书到二级市场上去融钱。甲骨文现在出这个问题就是他到二级市场去融钱，找了一家基金或者 l p 出钱的，这家到临出钱的时候反悔了，不出钱了， 因为他们当时答他的口头协议嘛，那时候炒的很高嘛，现在发现这个情况的话，这家不出钱了，整个资金链就断了，所以他这件事被漏在了整个的信用的链就断了，所以他这件事被漏在了整个的信用的市场啊。 然后甲骨文的信用的风险指数已经飙到七，所有的一些美国的一些大型科技公司的第一名了啊，这个是这么一个情况，但他都借不着钱了。你再说 open ai， 因为微软不是已经爆出来，根据他的记录的数据显示啊，很多的这个人都已经看到了是吧？微软的这个占据 open ai 百分之三十多的股权引发的这个 亏损推算， oppai 其实一个季度的亏损就在一百一十到一百二十亿，那么一年下来就五百亿左右的亏损，他一年的融资将将五百亿，也就是融的钱也就够他亏的，账上的钱还不够他维持后续的一系列的工作，那这种情况之下， oppai 必须去借钱， 但是以他的信用或以他的这个市场地位，带动甲骨文借钱都遇到了风险， oppai 自己去借钱，你们可想而知。 所以后续的东西，再加上华而君今天说我们不打算给 openai 钱了，那这些事连在一起的话， openai 的 风险就在明天，我觉得就得很快了。这是第二个事，第三个款美国轮圈投的这个事，我觉得很快会沦为资本市场的笑柄， 所有人都会把它拿出来当做一个案例来教育当下最新进入到这个市场的这些投资者啊。作为一个这样的案例，我觉得这是一个太好玩的事情，也是可以写到资本市场的历史中的一件事。好吧，简单跟大家说一下事啊，然后 昨天的直播呢，很多朋友看了给我反馈，还特别好啊，非常感谢大家。然后如果有什么相关需要讨论的，成为我的会员，然后你可以看这个直播，你再跟我讨论，我们的会员很便宜对不对？就挂在这，除了 您啊，你需要到首页上去买，其他的我们这都挂在这，你随便买对不对？而且很便宜，如果需要的话可以好好看一下，我们毕竟每个月最少送一两场直播，现在一个星期有三到五个单独的会员视频。对，送给你的，还有 其他的一些内容，我觉得非常丰富好不好？如果需要可以好好看一下。咱大家好好聊这个事啊，今天就到这，我是瑞小张，关注我，大家看中国科技的高度和温度，我们下期见，拜拜。