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行业动态更新：SpaceX斥资28亿美元 为数据中心采购燃气轮机

NAACP代表当地居民提起诉讼（点击查看详情），指控公司未经充分许可运营污染设备，每台轮机年氮氧化物排放量可能超过2000吨

从更深层次来看，尽管面临这些问题，SpaceX/xAI仍推进大规模采购，反映出AI数据中心对持续、高密度电力的现实需求

业内人士指出，南方环境法律中心等组织也持续关注该项目对当地空气质量的影响

值得关注的是，同时，也面临全球燃气轮机供应链紧张的挑战（点击查看详情）

从更深层次来看，xAI目前已在田纳西州孟菲斯（Memphis）及密西西比州Southaven等地运营数据中心设施，包括著名的Colossus超级集群

值得关注的是，相关环境许可进程、实际部署时间表及对当地社区的影响，仍是外界关注的焦点

业内人士指出，AI基础设施扩张带来的能源转型议题，预计将在全球范围内持续引发讨论

从更深层次来看，这些设施部分依赖现场燃气轮机供电，以应对电网连接延迟和大功率AI训练的能源需求

从更深层次来看，据多家媒体报道，美国太空探索技术公司（SpaceX）行业消息显示在监管备案文件中披露，将在未来三年内投入超过28亿美元采购燃气轮机，以满足其人工智能（xAI）部门数据中心的电力需求

业内人士指出，如果您想了解更多关于泰国算力产业发展，以及数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状等，欢迎报名即将于2026年5月27日在泰国曼谷香格里拉酒店召开的数字基础设施全球合作发展曼谷论坛（DIFGC 2026 · THAILAND），并参与为期6天的全球数字基础设施高质量发展·泰国站投资考察之旅，与真正参与泰国 AI 数据中心建设一线决策者和工程伙伴面对面交流，提前锁定合作、项目与生态位置

从更深层次来看，截至发稿，SpaceX尚未就最新采购计划发表进一步公开评论

从更深层次来看，SpaceX此举并非孤例，其他科技巨头也在类似领域加大投入，但燃气轮机因部署速度快、出力稳定而成为短期内的重要选择

业内人士指出，行业背景AI训练和推理对电力的巨大消耗正推动数据中心运营商探索多种供电方案，包括可再生能源、电网升级和现场燃气发电

值得关注的是，美国环境保护署（EPA）曾认定存在联邦法规违反情况

从更深层次来看，此举凸显AI产业对可靠能源供应的迫切需求，同时也伴随环境监管争议

值得关注的是，环境与监管争议xAI在孟菲斯地区的燃气轮机使用面临多起投诉和法律挑战

从更深层次来看，其中，3月份达成了一笔约8.05亿美元的协议，4月下旬又达成一笔20亿美元的待定交易，后者专门针对”移动式燃气轮机”及相关设备

从更深层次来看，行业分析显示，到2030年，全球AI数据中心电力消耗可能达到1000太瓦时级别，美国数据中心整体用电占比也将显著上升，导致多家科技企业转向自建燃气发电设施作为补充

从更深层次来看，报道指出，移动式燃气轮机因安装在平板拖车上，曾被视为可在一定期限内规避部分空气污染许可要求，但此做法已引发当地环保诉讼

业内人士指出，这些轮机将主要用于xAI的数据中心运营，支持其在云计算和AI基础设施领域的扩张

值得关注的是，根据SpaceX于2026年5月20日发布的IPO备案文件，该公司已在最近几个月承诺了这一采购计划

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

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行业动态更新：2026中国光网络研讨会开幕：产业链齐聚北京，共探AI时代光通信未来

中兴通讯股份有限公司OTN产品规划总工 陈勇 中兴通讯股份有限公司OTN产品规划总工陈勇在《面向AI时代超宽、智能与安全融合的光承载网络》演讲中指出，波段持续扩展和传输能力互相约束，多路并行是演进方向之一

值得关注的是，多位专家表示，中国在超高速传输、全光交换、空芯光纤，以及智算光互联等领域已形成较强的技术积累和标准影响力，未来有望持续引领全球光网络技术发展

业内人士指出，来自运营商、设备供应商、科研院所、研究机构及产业链上下游企业的专家学者齐聚一堂，围绕超高速光传输、800G/1.6T光模块、高集成光互连、新型光纤、全光智能网、智算中心光互联、原生AI架构等热点议题展开讨论，旨在探讨AI时代下光通信如何构建信息通信基础设施的未来

业内人士指出，中短距场景聚焦空芯光纤的低时延和低非线性优势，技术难度较小；而长距高速场景则需提升容量与传输性能，同时需评估和验证气体吸收工程稳定性，以及模式干扰（IMI）和偏振模色散（PMD）等损伤影响

从更深层次来看，面向50G-PON万兆光网的规模落地，中国电信研究院牵头，联合华为、中兴、烽火，率先在行业内完成三代共存50G-PON OLT设备与ONU设备的互通性系统验证，为万兆光网规模应用解决互通性障碍

业内人士指出，华为光传送领域副总裁兰磊从产业视角出发，分享了《全光网发展的十个趋势和观察》，对未来全光网络演进方向进行了系统展望

值得关注的是，中国联通研究院首席研究员、基础网络技术研究部传输主任 张贺 围绕光纤接入产业趋势、超融合全光接入网U-CAN关键技术，中国联通研究院首席研究员、基础网络技术研究部传输主任张贺分享了《超融合全光接入网技术发展趋势与业务场景探索》，他表示，50G PON解决入户万兆，FTTR解决全屋光纤延伸，毫米波解决房间级超高速无线，AI Agent解决业务入口和智能调度，通感一体解决网络与环境感知，云-边-端算力协同解决AI业务承载，最终形成中国联通创新提出的U-CAN超融合全光接入网网络架构体系

业内人士指出，关键发展方向包括：多业务融合终端、50GPON万兆、确定性低时延、量子加密安全、千人千面体验、家庭智能体、AI增强Wi-Fi 7、AI光纤感知，以及三层智能光网

从更深层次来看，AI的发展正在推动光纤市场进入新的增长周期

业内人士指出，中国信息通信研究院副院长敖立分享了《协同构建ION-2030技术标准战略，推动智算光互联产业高质量发展》主题演讲，他表示，面向智算与AI算力网络的发展需求，多芯光纤通过空分复用实现超大容量、高密度、兼容现有网络；空芯光纤凭借超低时延、超低损耗与超大带宽，为智算中心分布式互联和大模型训练提供了关键底层物理传输支撑

从更深层次来看，针对光纤全链路感知需求，增强物理层智能感知能力，让光模块与光纤成为全光网端到端感知神经末梢

值得关注的是，空芯光纤中短距应用价值显著，长距传输面临技术与工程双重挑战

从更深层次来看，专家们一致认为，AI大模型与智能体应用的快速普及，正在推动光网络从传统”连接网络”向”赋能算力网络”加速演进

值得关注的是，未来，我们将持续在传输速率、带宽扩容、智能监测、量子安全、绿色低碳等核心领域深耕突破，联合全产业链同仁共建良性产业生态，推动光网络产业高质量蓬勃发展

从更深层次来看，中国联通研究院副院长唐雄燕在《Token运营时代的光网络机遇与挑战》中探讨了运营商开展Token运营具备三大核心优势，第一，算网资源优势，可依托全域算网资源优化Token输出质量与服务效能；第二，安全合规优势，运营商具备成熟的网络安全保障体系与合规治理能力，能够为Token运营提供安全、规范的运行环境；第三，生态聚合优势，作为中立的基础服务提供商，运营商可有效聚合各类大模型生态资源，实现Token资源的统一汇聚与高效调度

业内人士指出，烽火将持续深耕光通信底层核心技术，与全球合作伙伴携手，构筑极简、极速、极智的全光网络底座，让算力像水电一样，通过我们的光子通道无感触达每一个智能终端

值得关注的是，多芯光纤正从应用探索迈向工程化落地，传输容量突破P比特级，并优先在海缆场景展开应用，全球标准化工作正稳步推进

业内人士指出，后续，需进一步攻关FTTR+RFID、算网一体等万兆光网多维融合能力提升，以及200G PON技术演进探索

业内人士指出，海回科技、康宁、是德科技、凌云光、诺基亚、VIVAI、中科永研等企业集中亮相，围绕AI时代智算中心与高速光互联发展需求，展示了数据中心800G、1.6T、3.2T以太网技术演进及光电接口测试方案，以及以太网测试平台、OTN网络协议分析仪、面向光电融合的测量解决方案、单通道448G光电测试方案、紧凑型远程光纤测试头、双端法光色散测量模块等创新产品与技术成果

值得关注的是，国家信息光电子创新中心总经理 肖希 围绕AI算力光互连的发展趋势、光电融合技术挑战和平台布局情况，以及NOEIC光电融合平台能力构建和研究进展，国家信息光电子创新中心总经理肖希作《AI时代下的光电融合技术探索和平台能力构建》主题演讲，他指出，标准化的光电融合工艺平台有助于突破技术和产业上的多重挑战，将是CPO、NPO产业落地的关键

业内人士指出，展区全面呈现了从高速互连、光电融合到网络测试与运维保障的产业创新实践，为与会嘉宾搭建了技术交流、成果展示与合作对接的平台，进一步彰显了光网络产业链协同创新、共促发展的蓬勃活力

从更深层次来看，过去，光通信行业长期围绕超高速率、超大容量、超长距离目标持续创新，而在AI时代，这些目标并未改变，而是在不同场景下被赋予了新的内涵：智算中心内部更加关注超低时延、高端口密度和低功耗；智算中心之间更加重视超高可靠、超低时延和超大容量；广域算力网络则需要兼顾长距离传输与跨域算力调度效率

从更深层次来看，在产业发展层面，运营商、设备商、科研机构和产业链企业需加强协同创新，共同推进标准制定、技术验证和生态建设

从更深层次来看，大会同期设立创新成果展区，现场人流攒动、交流氛围热烈

从更深层次来看，在网络架构演进方面，中国电信研究院院长张成良围绕《ROADM网络发展与挑战》进行了分享，深入剖析了ROADM网络关键技术突破

业内人士指出，面向 AI 时代算网资源新需求，中国电信研究院推进构建算力融合、高速无损、确定性链路一体化的接入光算底座，探索光接入网全流程内生智能化，提升面向用户的智能化主动服务能力

业内人士指出，面向未来，ROADM全光网将持续向更多方向、更大容量、更快恢复以及更大规模四大维度演进，打造超宽、弹性、自治的全光底座，引领全球光网络发展

值得关注的是，该环节由武汉邮电科学研究院科技发展部技术总监汪俊芳主持，中国电信研究院光网络技术研究所传输网络研究中心副总监张安旭、中国移动研究院基础网络技术研究所技术经理兼主任研究员王东、中国联通研究院基础网络技术研究部光传输首席研究员沈世奎、华为技术有限公司光系统首席专家张德江、中兴通讯股份有限公司OTN方案总监罗来荣、烽火通信科技股份有限公司光网络技术专家马俊、诺基亚通信（上海）股份有限公司光网络事业部总经理张寒峥，以及上海海回科技有限公司产品总监周建共同参与讨论

业内人士指出，长飞光纤光缆股份有限公司全国重点实验室执行主任 熊良明 在基础材料与关键技术领域，长飞光纤光缆股份有限公司全国重点实验室执行主任熊良明围绕《下一代光网络光纤技术创新与发展》进行了分享，他表示，人工智能、大模型和智算中心的快速发展正推动全球光网络进入新一轮升级周期，超宽高速、超低时延、全光交换、安全智能以及空天地海一体化将成为下一代光网络的重要特征

从更深层次来看，》主题演讲中，上海海回科技有限公司产品总监周建指出，1.6T 产业受产品方案多、系统环境复杂、送样时间紧迫、缺乏 1.6T 交换机环境、现场调试困难、仪器功能受限等因素制约落地效率

从更深层次来看，大会期间，下一代光网络技术策源成果正式发布

从更深层次来看，面向未来，构建超宽带、低时延、高可靠、智能化的全光网络底座，将成为支撑智能体时代算力基础设施高质量发展的重要方向

业内人士指出，在技术演进方面，OCS光交换、NPO/CPO等光电融合技术、空芯光纤、多芯光纤、超高速相干传输等创新方向受到广泛关注，有望进一步提升网络带宽利用效率、降低时延和能耗，为大规模智算集群互联提供坚实基础

从更深层次来看，烽火通信科技股份有限公司光网络技术专家 马俊 烽火通信科技股份有限公司光网络技术专家马俊受烽火通信科技股份有限公司光网络产品线总裁李明委托，以《从Token到光子：构筑智能体时代的”毫秒用算”全光底座》为题，他指出，Agent时代，一次用户请求表面上只产生一次交互，但背后可能触发5～15余次模型推理及工具调用，网络时延将在多轮协同过程中持续累积，并成为算力输出的最大瓶颈

从更深层次来看，他表示，面向算力网络与ION-2030发展，光网络传输基础能力将持续增强，T比特高速传输与反谐振空芯光纤及系统是重要发展方向

从更深层次来看，在圆桌讨论环节，与会专家围绕”光助智算，网赋新能——AI时代超高速传输与智算互联的协同演进”主题展开深入交流与探讨

从更深层次来看，面向智算互联、云网融合和高价值专线业务，对高可靠、低中断确定性承载的需求，中国电信联合华为共同研发”高可靠WSON光网络系统”，率先在业界完成多节点MESH组网50ms确定性恢复验证，实现保护恢复方式新跨越

从更深层次来看，院士指出，在智能体时代，Token消耗量的增长速度远超算力增长速度，而算力需求的增长又显著快于电力基础设施投资增速，这将带动绿电与储能需求快速攀升

业内人士指出，按测算，全球2030年200GW算力对应的用电需求相当于200座大型核电站的装机容量

业内人士指出，同时，AI将赋能光网络运维和管理，通过智能故障分析、预测性维护、网络自治等能力提升网络运营效率，实现”光网络支撑AI、AI优化光网络”的双向促进

业内人士指出，上海海回科技有限公司产品总监 周建 在《1.6T 测试实战：如何赋能产业跑出 “加速度”

值得关注的是，公司依托一线实战经验，通过技术研讨、方案迭代、专项技术帮扶，实现客户 RMA 光模块结案率超 90%

业内人士指出，会议伊始，中国工程院院士邬贺铨发表题为《智能体时代的光网络》的主旨演讲

从更深层次来看，近一年半，海回服务 30 余家全产业链头部客户，海内外协助厂商完成 70 余次产品推介测试；实测层面，客户小批量送样效率提升 3 倍，全 DSP 方案封装测试全覆盖，疑难故障检出率优于同行 40%，从效率、覆盖、精度三方面助力 1.6T 产业提速商用

业内人士指出，根据CRU预测，到2030年，AI将新增约5亿芯公里光纤需求

业内人士指出，6月3日，以”光助智算，网赋新能：共筑AI时代全光底座”为主题的2026中国光网络研讨会（OptiNet China 2026）在京盛大开幕

业内人士指出，他指出，ROADM全光网凭借超大带宽、超低时延、超高可靠与超大规模等优势，是支撑算力集群海量数据传输与调度的优选路径

业内人士指出，中国移动研究院基础网络技术研究所副所长 张德朝 中国移动研究院基础网络技术研究所副所长张德朝带来《AI时代万兆光网技术演进》主题演讲，介绍了万兆光网总体情况和关键技术，他指出，面向AI时代”Byte+Token”高速增长需求，需构建基于50G PON+FTTR智能协同的新一代通感智融合光接入网，全面提升光接入网络基础通信能力，引入AI内生智能、物联等多维融合能力，加快万兆光网技术、产业和应用成熟闭环

从更深层次来看，中国电信研究院光网络技术研究所副所长 蒋铭 中国电信研究院光网络技术研究所副所长蒋铭发表《万兆时代的主动服务型光接入网创新与实践》主题演讲，她表示，AI应用爆发推动Token需求指数级增长，催生电信行业从传统”卖算力”向”卖服务”的Token经营新范式

从更深层次来看，NOEIC全面布局光电融合所需的设计仿真、流片工艺、先进封装、高性能测试等平台能力，完成3.2T NPO光引擎原型贯通，赋能全行业CPO/NPO产业化落地

业内人士指出，为支撑如此庞大的基础设施建设，全球整个AI产业链2030年需要创造约2万亿美元的新增年收入

值得关注的是，中国移动研究院基础网络技术研究所副所长 张德朝 中国移动研究院基础网络技术研究所副所长张德朝受中国移动集团级首席专家、中国移动研究院基础网络技术研究所所长李晗委托，发表题为《AI时代全光网通感算智融合技术探讨》的主题演讲

值得关注的是，诺基亚通信（上海）股份有限公司光网络事业部总经理 张寒峥 在《构建AI超级周期中的光网络》主题演讲中，诺基亚通信（上海）股份有限公司光网络事业部总经理张寒峥表示，AI工厂与AI超级周期是当前产业核心议题，诺基亚针对该领域已布局完善的全场景解决方案，覆盖光网络原材料、核心元器件、整机系统、解决方案的全产业链环节

值得关注的是，他指出，光智共融——”光网络for AI，AI for光网络”，并强调要抓住AI发展的战略机遇期，聚力推动光产业迈向新高度

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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最新消息显示，NHN在韩国推出7656张NVIDIA B200 GPU集群

NHN Cloud表示，将继续通过该集群提供稳定、高效的GPU云服务

值得关注的是，NHN Cloud于2025年7月获得该项目合同

值得关注的是，NHN Cloud将约4000张GPU分组形成单个大型集群，优化了高性能AI模型开发所需的超大规模并行计算能力

值得关注的是，杨坪洞数据中心专为高密度计算环境设计，全面采用液冷（水冷）系统,是NHN Cloud在韩国运营的四个数据中心之一，专注于AI高密度算力需求

业内人士指出，韩国IT企业NHN Cloud于5月13日公开，已在其位于首尔永登浦区杨坪洞（Yangpyeong-dong, Yeongdeungpo-gu）的专用AI数据中心完成并启动运营一个由7656张NVIDIA B200 GPU组成的集群

业内人士指出，项目总投资约1万亿韩元（约6.71亿美元），是韩国”加强AI计算资源利用基础项目”的一部分

从更深层次来看，目前集群已全面投入运营，用户可通过NHN Cloud平台申请使用

值得关注的是，韩国政府与NVIDIA等合作，正全国范围内推动数十万张GPU的AI基础设施建设

业内人士指出，该集群通过GPU即服务（GPUaaS）向公共部门、产业界及学术研究机构开放

业内人士指出，NHN Cloud此前已在光州等地建设AI数据中心，并为企业客户提供Blackwell系列GPU基础设施

值得关注的是，7656张GPU中，约6120张将用于韩国科学与ICT部等国家主导的AI项目

值得关注的是，如果您想了解更多关于泰国算力产业发展，以及数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状等，欢迎报名即将于2026年5月27日在泰国曼谷香格里拉酒店召开的数字基础设施全球合作发展曼谷论坛（DIFGC 2026 · THAILAND），并关注下午召开的DIF Lounge研讨会，与真正参与泰国 AI 数据中心建设一线决策者和工程伙伴面对面交流，提前锁定合作、项目与生态位置

可以预见，这一趋势将在未来深刻影响IDC行业格局

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最新消息显示，总投资58亿元，深圳本贸重庆新型算力中心项目正式主体基础施工阶段

配套基础设施：包含配备高效节能供电及制冷系统的动力中心、支持7×24小时保障的运维服务中心，以及对接全国算力网络的高速互联设施

业内人士指出，据项目规划测算，该中心投入运营后，预计5年内可实现营业收入60亿元，实现税收约1.4亿元

业内人士指出，随着项目正式步入基础施工的”快车道”，其后续的机电安装、智能化系统建设等工程也将按计划逐步推进，有望提升区域算力基础设施承载能力

值得关注的是，其建设内容主要分为两大板块：核心算力设施：包括承载大规模算力服务器集群的数据中心机房楼、提供AI训练与推理的智能算力服务平台，以及支撑海量数据处理的数据存储中心

值得关注的是，建设过程中，项目明确要求IT机柜、变压器、水泵、冷水机组及UPS等核心设备，优先选用国家1级能效标准产品，以建立健全的能源管理体系

值得关注的是，随着项目施工单位正式确认为中建三局第三建设工程有限责任公司，这一总投资达58亿元的重大工程已正式主体基础施工，此前已完成临建/场平/手续阶段

从更深层次来看，本届大会以”AI 入场景，Token大时代”为主题，设置主论坛、供需交流会、年度评选、闪话：智算引力现场、创新成果展等多元环节，汇聚大模型企业、算力基础设施提供商（芯片、服务器等）、算力服务商、行业用户，共同探讨智算产业从建设走向应用、从技术走向生态的关键路径

业内人士指出，行业消息显示，深圳本贸重庆新型算力中心项目迎来关键节点

值得关注的是，项目定位于新型算力中心，旨在打造以重庆为中心的成渝新一代数据、算力、运营中心集群

业内人士指出，深圳本贸重庆新型算力中心项目位于西部（重庆）科学城北碚片区，由深圳本贸科技股份有限公司投资建设，重庆本迅云科技有限公司作为运营主体

从更深层次来看，在绿色节能指标方面，该项目设计电能使用效率（PUE）控制在1.23，达到《数据中心能效限定值及能效等级》（GB 40879—2021）的2级能效等级要求

业内人士指出，| 文章来源：中国IDC圈 2026 中国智算产业生态发展年会将于 6 月 30 日在深圳盛大启幕

业内人士指出，该项目总占地面积约103.5亩，规划分四期进行建设

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

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最新消息显示，投资2.5亿美元 中资企业将在马来西亚开发NexQuantum AI数字园区

据消息，马来西亚Cahya Suria Services Sdn Bhd与中国苏州EnnoTHING Technology Co Ltd通过合资公司NexQuantum 1 Sdn Bhd达成战略合作，将在Perak州开发NexQuantum AI数字园区

值得关注的是，Cahya Suria Services此前主要从事太阳能相关业务，于2021年更名为现名

值得关注的是，Cahya Suria Services及NexQuantum 1代表Ong Teng Boon表示，该项目不仅是传统数据中心开发，而是旨在打造以Perak为根基、连接马来西亚并服务大亚洲数字经济的平台

业内人士指出，根据The Sun、New Straits Times及Data Center Dynamics等媒体报道，双方于5月14日在怡保举行签约仪式，Perak州王储Raja Di-Hilir Perak Raja Iskandar Dzurkarnain Sultan Idris Shah、州务大臣Datuk Seri Saarani Mohamad等官员出席

从更深层次来看，Suzhou EnnoTHING Technology则带来Foxconn Ennoconn技术生态系统的接入，包括AI基础设施、自动化、云计算、边缘计算、工业互联网及智能监控等领域专业知识

从更深层次来看，合作双方Cahya Suria Services负责本地开发和利益相关方协调

业内人士指出，首期NQ1为32MW Tier III数据中心，采用液冷技术，预计投资约10亿令吉（约2.53亿美元）

业内人士指出，该设施将支持人工智能计算、高性能计算、云计算、网络安全及企业数字化应用

值得关注的是，目前，具体时间表、确切选址及其他细节尚未完全披露

业内人士指出，如果您想了解更多关于泰国算力产业发展，以及数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状等，欢迎报名即将于2026年5月27日在泰国曼谷香格里拉酒店召开的数字基础设施全球合作发展曼谷论坛（DIFGC 2026 · THAILAND），并参与为期6天的全球数字基础设施高质量发展·泰国站投资考察之旅，与真正参与泰国 AI 数据中心建设一线决策者和工程伙伴面对面交流，提前锁定合作、项目与生态位置

从更深层次来看，发展意义项目符合Perak Sejahtera 2030州发展蓝图，预计将促进AI readiness、技能就业、本地中小企业参与以及与大学和TVET机构的合作

业内人士指出，该项目旨在提升Perak在马来西亚及区域数字经济中的角色

从更深层次来看，双方强调，项目仍需获得规划、技术、公用事业及监管批准，将以结构化方式推进，注重可持续性和长期公众信心

业内人士指出，Suzhou EnnoTHING代表Liu Huoping强调，这是双方长期承诺，结合本地优势与国际技术能力

值得关注的是，项目规划NexQuantum AI数字园区整体定位为长期数字基础设施平台，计划包含八个数据中心设施，其中NQ1作为首个旗舰项目

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据行业最新消息，5 月裁员 38242 人：美国科技行业刷新近 2 年单月最高裁员纪录，AI 成首要理由

IT之家 6 月 5 日消息，职业咨询公司 Challenger, Gray & Christmas 昨日（6 月 4 日）发布博文，统计美国科技公司公告的裁员人数，发现今年 5 月累计裁员 38242 人，不仅位居各行业之首，也刷新该行业近 2 年来单月裁员规模纪录

从更深层次来看，更受关注的是，裁员潮与 AI 投资潮几乎同步出现

值得关注的是，谷歌、亚马逊、微软和 Meta 计划在 2026 年合计投入 7250 亿元资本支出，同比增加 77%

值得关注的是，Jun 04 Challenger Report: May Job Cuts Rise 16% from April; Highest May Total Since 2020

值得关注的是，运输业以 6909 人位列第 2，服务业以 6268 人排在第 3，科技行业裁员规模明显高出一截

从更深层次来看，在裁员原因上，AI 连续 3 个月成为各行业最常被提及的解释

业内人士指出，从横向对比看，5 月全行业裁员总量约 97000 人，高于 4 月的 83387 人

业内人士指出，Challenger 高管 Andy Challenger 直言，AI 已成为企业裁员时给出的首要理由

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最新消息显示，总投资20亿！中国电信天府云计算中心建设正式启动

本届大会以”AI 入场景，Token大时代”为主题，设置主论坛、供需交流会、年度评选、闪话：智算引力现场、创新成果展等多元环节，汇聚大模型企业、算力基础设施提供商（芯片、服务器等）、算力服务商、行业用户，共同探讨智算产业从建设走向应用、从技术走向生态的关键路径

从更深层次来看，项目建成后，可提供3600P智能算力，精准聚焦AI训练、大模型开发等算力需求，将成为成都天府数据中心集群扩容提质的关键增量

业内人士指出，根据协议，双方将充分发挥四川天府新区国家级平台优势、政策优势与产业生态优势，以及中国电信在算力基础设施、人工智能、量子科技、云网融合、智转数改等领域的核心技术积累，协力打造西部数字经济合作新典范

业内人士指出，5月13日，四川天府新区管委会与中国电信四川公司深化合作协议签约暨天府云计算中心建设启动会举行

业内人士指出，2026 中国智算产业生态发展年会将于 6 月 30 日在深圳盛大启幕

值得关注的是，根据行业消息，作为本次合作的核心载体，天府云计算中心选址兴隆湖南侧，总投资20亿元，总建筑面积约2.8万平方米，预计2027年竣工投产

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据行业最新消息，互联网史上首次：Cloudflare 称机器人请求流量已超人类

而伴随着 AI 智能体的快速崛起，流量增长速度明显超出预估

从更深层次来看，Cloudflare 也特别提醒，这组数据统计的是请求次数，而非用户参与度

业内人士指出，IT之家援引博文介绍，这里的机器人流量不仅包含传统意义上的网站爬虫、搜索索引程序，或欺诈、滥用脚本，而且还涵盖 AI 智能体、AI 聊天等

从更深层次来看，按当前统计口径，网站 HTTP 请求中，机器人占 57.5%，人类占 42.5%，而且这一变化比他此前预期更早到来

值得关注的是，这些 AI 智能体会像真人一样访问网页，典型任务包括读取商品页面、检查价格、比对航班、抓取和索引网页内容，以及充当个人助手完成点餐、购物比较和客服交互

值得关注的是，普林斯此前预测这一交叉点可能出现在 2027 年末，后来又调整到 2027 年初

从更深层次来看，IT之家 6 月 5 日消息，科技媒体 Tom’s Hardware 今天（6 月 5 日）发布博文，报道称 Cloudflare 首席执行官马修 · 普林斯（Matthew Prince）称，互联网机器人请求流量已首次超过真人流量

值得关注的是，真人用户依旧主导应用使用时长、视频流媒体观看和信息流浏览

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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行业动态更新：When DuckDB Embraces MySQL in the AI Era

By Simian and Yuanqi Following the previous article, when MySQL meets the DuckDB columnar storage engine in the AI era RDS for MySQL embeds DuckDB into the MySQL kernel. This uses the performance advantages of DuckDB in analytical query scenarios and resolves the shortcomings of MySQL in analytical processing (AP) capabilities. For product positioning, we defined a policy of “MySQL first, DuckDB second” from the start. We use DuckDB to enhance the analytical capabilities of MySQL. We focus on the user ecosystem of MySQL. We remain as compatible as possible with existing customer habits. These include syntax, protocols, and third-party tools. For technical implementation, we integrate DuckDB into MySQL as a built-in storage engine. This gives it the capabilities of the MySQL Server layer, such as data dictionary management and binary log replication. It can also independently handle all operation requests from the MySQL Server layer, similar to native storage engines such as InnoDB. We import the DuckDB computing engine into the query SQL execution path. This ensures the query efficiency of DuckDB nodes and high compatibility with MySQL syntax. Based on the basic capabilities of the DuckDB engine, we launched DuckDB read-only instances. A DuckDB node acts as a data replica. It replays binary logs from the primary database. It can independently provide read request services. Combined with the automatic request distribution among row store and column store nodes at the agent layer, the MySQL primary node and the DuckDB node provide a complete hybrid transactional and analytical processing (HTAP) solution. In addition to DuckDB-based analytical read-only instances, many customers provided feedback that they want to deploy DuckDB nodes as independent database instances. This lets users directly ingest data using SQL. It can also serve as an aggregation instance for multiple source instances. Therefore, we launched the DuckDB-based analytical primary instance. Two product forms of MySQL DuckDB The primary instance form greatly expands the scenarios of DuckDB. In theory, you can replace MySQL with DuckDB primary instances in all scenarios. The primary instance form also has higher requirements for the MySQL DuckDB engine. These include data security guarantees, data ingestion performance, and storage management for larger storage spaces. The following sections introduce the core capabilities enhanced by the DuckDB engine in the primary instance form. These focus on four aspects: binary logging adaptation, high availability and data security, data ingestion capabilities, and compatibility. The analytical performance of DuckDB is fully verified in multiple benchmark tests, such as TPC-H and ClickBench. DuckDB primary instances have the same query capabilities as read-only instances. They also have the same compression efficiency. This topic does not describe these basic capabilities. When DuckDB-based read-only instances were released, we turned off the binary logging toggle for read-only instances by default. First, read-only instances typically do not need to generate additional binary logs in user scenarios. Second, the DuckDB engine was not fully adapted to the binary logging enabled scenarios at that time. However, binary logging is an essential part of the DuckDB primary instance form. During the development of primary instances, we fully adapted binary logging. We provide the following technical capabilities: High availability (HA) means that a database can continuously provide services. The DuckDB-based analytical primary instance uses a primary-secondary cluster architecture. The primary database performs one-way data synchronization to secondary databases through Binlog. If the primary database becomes abnormal, the system automatically triggers an HA switch to ensure continuous service availability. DuckDB primary instance deployment diagram Data security specifically refers to the Durability attribute in the atomicity, consistency, isolation, and durability (ACID) attributes of a database. This means that after a transaction commit, the Result requires permanent retention. The Result is not lost even if the system crashes. For a DuckDB-based analytical read-only instance, the persistence requirements can be appropriately lowered because it acts as a data replica of the primary instance. Even if some data lacks persistence when the instance crashes, you can recover the data. Simply pull the Binlog from the primary instance and replay it after a restart. Therefore, the read-only instance uses an idempotent Binlog replay mechanism. This ensures data consistency between the primary database and DuckDB-based read-only nodes. However, persistence is a rigid requirement for the DuckDB-based analytical primary instance. In this state, data is stored only in a columnar format. You cannot rely on the primary node to rebuild data. Therefore, the DuckDB engine must guarantee data persistence in any failure scenario. The data security of the DuckDB primary instance is guaranteed mainly in the following ways: 1. Backup and restore capabilities: The backup and restore capabilities of the DuckDB-based analytical primary instance are identical to those of a standard MySQL instance. The primary instance supports regular full backups and real-time incremental backups based on Binlog. It also provides a point-in-time recovery (PITR) feature accurate to the second. You can use this feature to recover the instance to any historical Time point. 2. Kernel persistence guarantee: The DuckDB engine ensures the persistence of transactional data through the write-ahead logging (WAL) mechanism. We also modified the transaction commit path of the DuckDB engine at the MySQL layer. This ensures the atomicity of Binlog writes and DuckDB local transaction commits. During the instance crash recovery phase, the system can correctly replay Submitted transactions. This ensures the consistency among DuckDB engine data, binlog content, and binlog GTID offsets. This provides data security guarantees that align with MySQL standards. In summary, the DuckDB-based analytical primary instance is fully comparable to MySQL high availability instances in terms of high availability and data security. It effectively guarantees the continuous availability of customer core systems and the security of key data assets. Unlike a read-only instance that only supports primary database Binlog log replay, the DuckDB-based analytical primary instance supports multiple data Ingestion methods. These methods include Binlog log replay, direct SQL writing, and Data Transmission Service (DTS) full and incremental data synchronization. The Binlog replay method is identical to that of a read-only instance. The log replay performance can reach about 300,000 rows per second. The DuckDB-based analytical primary instance also supports more flexible replication topologies, such as multi-source replication and cascading replication. In scenarios involving direct business writes or data synchronization through DTS, the DuckDB-based analytical primary instance maintains high ingestion performance. This relies mainly on the following kernel optimization capabilities: We conducted benchmark testing on the write performance of the DuckDB-based analytical primary instance as a synchronization Target based on the Sysbench dataset. • When full data is imported using LOAD DATA, the peak throughput can reach 2,000,000 rows per second. • The peak throughput of DTS incremental synchronization can reach 300,000 rows per second. Note that the actual synchronization speed depends on multiple factors. These include the query efficiency of the source instance, table schema complexity, and Data Transmission Service (DTS) instance type. The preceding values are the maximum end-to-end replication performance in an ideal staging environment. RDS DuckDB-based analytical instances are deeply integrated with Alibaba Cloud DTS. When you create a DTS job, simply set the target database type to DuckDB. This automatically delivers high ingestion performance. No complex parameter settings or performance tuning are required. We continuously optimize compatibility. Recently, we made the following enhancements. To improve SQL syntax compatibility, we reverse-parse the abstract syntax tree obtained in the MySQL Prepare phase. This achieves SQL regularization. It resolves over 90% of incompatible SQL syntax and significantly improves compatibility. For functions, we use rapid iterations to support nearly 20 frequently used Json Functions and regular functions. These cover almost all common functions for online users. We are also gradually adding support for less frequently used functions. Ultimately, our functions will be fully compatible with MySQL. Recently, we added support for character sets such as ascii and latin1 to the DuckDB engine. We also added support for generated columns. We improved the execution efficiency of COPY DDL operations. For more information about these kernel updates, see our release notes. The customer needs to perform global queries on recent business orders. This requires Real-time Sync of data from 1024 sharded tables across 32 source MySQL instances to a single convergence instance for unified queries. The convergence instance must retain data for one month. The total data volume is about 10 TB. The peak synchronization Transaction Per Second (TPS) reaches 300,000. All traffic consists of order-related transactional DML operations. These include high-frequency INSERT, UPDATE, and DELETE operations. Data convergence scenarios usually require joint analysis of multiple sharded tables. This requires data synchronization to converge data from multiple instances to a single target instance. These jobs are typically handled by AnalyticDB or distributed databases. However, we used a single DuckDB primary instance to successfully meet the customer requirements. This mainly depends on the fol

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