从算力军备到能效竞赛:2026年数据中心液冷与供电困局
2026年7月,AI算力功耗突破物理极限,液冷技术从“可选”变为“必配”。英伟达GB300与国产芯片混部下,散热与供电成为核心瓶颈。本文拆解单柜百千瓦时代的工程真相与成本账。
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2026年7月,AI算力功耗突破物理极限,液冷技术从“可选”变为“必配”。英伟达GB300与国产芯片混部下,散热与供电成为核心瓶颈。本文拆解单柜百千瓦时代的工程真相与成本账。
阅读全文上海设立“RISC-V生态街区”,2025 RISC-V中国峰会也把产业落地放到台前。国产RISC-V芯片已在MCU、SoC和物联网场景铺开,但要进入手机、服务器和端侧AI,短板更多在工具链、系统软件和开发者支持。
阅读全文公开资料里,910D量产交付、CANN 6.x细节和功耗降幅尚缺少可核验信息。能确认的是,出口管控、DeepSeek V4发布和华为云昇腾服务上线,正在把国产AI算力推到更靠前的位置。
阅读全文英伟达Vera CPU八月入华,单颗超两万美元。面对x86与Arm垄断,RISC-V正从嵌入式走向数据中心与边缘AI。瑞芯微等已推出运行大模型的产品,加上英伟达4亿美元投资,开源指令集撕开裂口。
阅读全文2026年2月中国AI模型Token调用量达5.16万亿,超越美国。庞大的推理需求下,昇腾910C吞吐表现强劲但软件适配成本高,英伟达H20面临市场份额缩水,天数智芯、寒武纪等则在特定场景突围。
阅读全文昆山某AI园区一期建成8000P算力,利用率超70%。借助昇腾910C适配DeepSeek V4,中小企业不再受制于高端进口硬件。同时,九章云极与庆阳“Token工厂”探索算力转化,但集中化也带来依赖与合规风险。
阅读全文2026年6月,深圳河套学院联合哈工大(深圳)及华为等团队,依托昇腾910C算力集群,成功完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练。在算力与带宽受限下,国产芯片正式跨入万亿级训练阶段。
阅读全文6月5日,深圳团队依托昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。这验证了国产芯片支撑顶级模型训练的可行性,但实验室跑通与生产环境稳定输出存在鸿沟。算子调优、迁移隐性成本及TCO精算,才是企业面临的真
阅读全文2026年6月,深圳河套学院联合华为等团队,依托昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练,稳定运行超1500步。这一工程突破证实了国产芯片在极端负载下的稳定性,但从“跑通实验”到“大规模生产”,开发
阅读全文实测三款RISC-V开发板在视觉模型下能效比领先ARM竞品30%-80%(YOLOv8n,K230 FPS/W 12.2 vs Orin Nano 5.7),5美元级芯片替代百美元方案,为IoT网关、摄像头选型提供硬核参
阅读全文2026年,DeepSeek-V3 API降至0.5元/百万token,Llama 4逼近GPT-4o。日均百万请求下,自建集群年成本约17万,API超300万。但算力波动、团队要求、合规(欧盟AI法案)和国产芯片(昇腾
阅读全文2025年武汉大会发布国产RISC-V服务器芯片。全球产量预计超162亿颗,AI推理占比攀升。平头哥、嘉楠科技等公司方案已商用,成本优势明显。本文提供从ARM迁移到RISC-V的实战步骤和常见坑点。
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