就在昨天,CES展会现场,英伟达CEO黄仁勋站在聚光灯下,用一句看似平常的技术描述,在华尔街掀起了一场风暴。他说,搭载全新Rubin芯片的服务器机架,不需要水冷机就能正常运转,气流需求跟现在的Blackwell机架差不多。 话音刚落,大洋彼岸的股市应声而跌。江森自控、特灵科技一度暴跌10%,Modine Manufacturing更是砸出20%的深坑,开利和维谛技术也跌超5%。五家老牌冷却设备供应商,市值瞬间蒸发近百亿美元。一条技术路线,一句话,这就是科技变革的残酷写照。 这事儿表面看很简单——芯片凉快了,冷却设备自然没市场。但真相远比这复杂。黄仁勋说的"无需水冷机",并不是说Rubin芯片不发热,而是它的能效高到可以用45度的温水直接冷却。传统数据中心要用冷水机组把水温降到15度左右,再循环散热。现在直接省掉这个"制冷"环节,能耗降低30%以上,机房设计也大幅简化。 技术突破在哪儿?Rubin架构采用台积电最新的制程工艺,晶体管密度提升的同时,功耗控制实现了质的飞跃。实测数据显示,同样算力输出下,Rubin的发热量比Blackwell低40%。更关键的是,它能接受更高的工作环境温度。以前芯片是娇贵的"温室花朵",现在变成了耐旱的"沙漠植物"。 但这意味着冷却行业要完蛋了吗?恰恰相反。短期股价暴跌反映的是市场情绪,不是产业终局。第一,全球数据中心建设还在爆发期,总盘子每年增长25%以上。即便单机柜冷却需求下降,总量依然在膨胀。第二,Rubin芯片今年下半年才量产,Blackwell架构还要继续服役三到五年,存量市场巨大。第三,温水冷却不是不用冷却,而是改用更高效的液冷板、散热模组,这些依然是专业厂商的菜。 真正的行业变局在于,冷却技术从"制冷"转向"热管理"。传统的空调巨头优势被削弱,而擅长精密流体控制和热交换技术的企业会崛起。就像汽车从燃油车变电动车,发动机没了,但电池热管理系统成了新核心。Modine这些暴跌的公司,恰恰在液冷板领域有深厚积累,今天跌下去20%,明天可能因为他们拿到Rubin的配套订单而涨回来。 #rubin芯片 #液冷散热 #江森自控 #特灵科技 #液冷概念
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懂财哥解读谷歌TPU芯片争夺升温,阿里小米入局,算力竞赛再升级 2025-2026年,AI专用芯片赛道迎来结构性变革,谷歌TPU凭借高性价比与场景适配性成为市场焦点。阿里巴巴、小米等国内科技巨头加速入局抢订,叠加Meta、Anthropic等国际客户的大额订单,TPU供需缺口持续扩大。此次争夺不仅是企业算力补短板的迫切需求,更折射出全球AI产业从通用GPU向专用ASIC芯片转型的核心趋势。 谷歌TPU作为AI专用ASIC芯片,历经七代迭代,在能效比与成本上形成显著优势:较同类GPU价格低30%-50%,v7e型号单芯片算力较前代提升4.7倍,能效比提升67%,且适配万亿参数大模型训练与推理需求。其独特的脉动阵列架构与Jupiter互联网络,可支持超10万块芯片集群部署,满足大规模算力需求。 当前TPU市场需求爆发,谷歌已采用博通+联发科双供应商策略,TPU v7e订单翻倍以缓解产能压力,但台积电CoWoS先进封装产能瓶颈仍导致2026年供货受限,进一步激化抢订竞争。 1. 技术迭代需求:阿里达摩院大模型、小米AIoT生态均需高密度算力支撑,TPU的高吞吐量特性可优化模型训练效率,降低长期运营成本。 2. 供应链多元化:规避对单一GPU供应商的依赖,契合全球“去英伟达化”趋势,提升算力供应链稳定性。 3. 生态布局卡位:抢占稀缺算力资源,为下一代AI应用落地储备技术基础,巩固在国内科技赛道的竞争优势。 短期来看,TPU产能紧张将持续至2027年初,头部企业凭借采购规模优势优先受益,国内产业链中封装测试、光模块、液冷等配套环节迎来增量机会。长期而言,TPU的普及将加速AI专用芯片渗透率提升,摩根士丹利预测2027年全球AI ASIC市场规模将达300亿美元。 对阿里、小米而言,此次抢订不仅是短期算力补充,更是技术路线选择的关键布局,未来需持续推进软硬件协同优化,方能充分发挥TPU的性能优势。 台积电CoWoS产能释放不及预期,导致芯片交付延迟;技术适配成本超预期,影响TPU实际应用效果;行业竞争加剧引发算力资源溢价。#阿里巴巴 #小米 #谷歌 #台积电 #英伟达
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别再聊ChatGPT了!看这家物流巨头如何用AI闷声发大财 别再只聊ChatGPT了!看这家物流巨头如何用AI闷声发大财💰股价一年飙涨55%! 刷到一篇巨干的深度报道!终于有公司不讲AI概念,直接亮成绩单了📈 国际物流巨头C.H. Robinson的CFO亲自下场,揭秘他们30个“AI智能体工具”的内幕 看完直呼:这才是AI赋能实体经济的正确打开方式!👇 1️⃣ 成绩单亮眼到华尔街沸腾🎉 2025年公司股价暴涨55.3%,领跑整个物流行业🚀 关键驱动力:30个自研的“智能体AI工具”在疯狂打工 CFO直言:很多公司用现成AI方案只是“成本黑洞”,而他们靠450人工程师团队自研,才做出了真效益! 2️⃣ 举个栗子🌰:AI接手后,效率卷疯了 场景1:海量报价响应 以前:客服手动处理每年60万次运费询价,只能回复60%-65%,响应慢(17-20分钟),还容易漏。 现在:AI智能体全自动处理,100%询价秒回,响应时间缩至32秒!🤯 用CFO原话:“我现在能触达以前根本碰不到的三分之一新客户源!” 场景2:动态定价策略 以前:定价策略僵化,可能30甚至90天都不调整,纯靠人感觉。 现在:自研AI定价工具上线,每周一8点设定策略,8:05就开始测试,数据不对?2分钟后立刻自动调整! 单日策略迭代高达数百次,真正实现“边际利润套利”,市场热时保利润,市场冷时抢单,灵活到极致📊 3️⃣ 为什么他们能成?干货洞察💡 拒绝“套餐”,拥抱“定制”:CFO说,很多公司用现成AI方案只是“成本加成”,难见效。他们坚持自主开发,让AI深度嵌入业务毛细血管。 从“应用层”赚钱才是真本事:AI芯片、数据中心是上游的狂欢。而在下游应用层,能把AI变成实际利润的公司,凤毛麟角。他们做到了。 数据是王道:AI报价工具能调动数万甚至数十万数据点做决策,远超人类的5-10个,降维打击了属于是。 划重点总结📝: ✔️ AI不是花瓶,能直接助推股价和利润 ✔️ 自研+深度定制,才能摆脱“AI成本坑” ✔️ 核心竞争力:用AI极致优化效率(响应速度)与决策(动态定价) ✔️ 真正的赢家,藏在产业应用层 感悟: 这波AI浪潮,浮夸吹嘘的太多,像这样扎进业务、用硬核数据和财务结果说话的公司,真的该火! 🔥给传统行业的启示:拥抱AI,或许该从养一个自己的“技术团 #国际物流
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