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行业动态更新：三部门：加强保健食品直播营销行为监管，整治私域直播乱象

全面排查保健食品生产经营风险，加大抽检监测力度，强化全链条食品安全治理，及时防范和消除风险隐患

从更深层次来看，《市场监管总局：将启动网络食品和保健食品销售虚假宣传专项整治行动》

从更深层次来看，依法查处无证和超范围生产、使用不符合国家法律法规要求的原料生产，以及添加非食用物质和其他可能危害人体健康物质等行为

从更深层次来看，其中提到，规范线上线下销售行为，督促网络交易经营者落实食品安全主体责任，加强直播营销行为监管，整治私域直播乱象，落实专区专柜要求

从更深层次来看，加强行刑衔接，涉嫌犯罪的，及时移送公安机关

值得关注的是，IT之家 6 月 2 日消息，市场监管总局、工业和信息化部、民政部日前发布《保健食品护老提升专项行动工作方案》

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，OpenCV 5 发布：升级全新 DNN 引擎、原生支持大模型

它带来了全新的 DNN 引擎、更强大的 ONNX 支持、硬件加速方面的改进、更好的 Python 集成、新的数据类型、扩展的 3D 视觉功能、改进的文档，以及面向未来更清晰的架构

从更深层次来看，如今，该库在 GitHub 上拥有超过 86,000 颗 stars，每天的安装量超过一百万次，并且拥有世界上最庞大的计算机视觉算法集合之一

从更深层次来看，下一代 DNN 引擎：基于图（graph-based）的架构，支持算子融合（fusions）、广泛的 ONNX 支持，以及对 Transformer 模型、视觉语言模型 / 大型语言模型（VLM / LLMs）的支持

从更深层次来看，OpenCV 5 在此基础之上，对该库进行了重大的现代化改造

业内人士指出，IT之家 6 月 6 日消息，OpenCV 团队本周正式发布了 OpenCV 5

值得关注的是，IT之家附 OpenCV 5 主要更新内容如下： 更好的语言支持：现代化的 Python、更新的语言绑定（bindings），以及使用命名参数（named arguments）而非靠猜测来确定参数顺序

业内人士指出，更清晰的硬件加速层：使硬件供应商能够直接插入优化后的内核（kernels），而不会陷入杂乱的 #ifdef 条件编译之中

值得关注的是，更快、更小巧的核心：更紧凑的代码、弃用传统的 C API，以及更精简的构建方式

业内人士指出，更简洁的 API：规范的 0D/1D 张量（tensors）、原生的 FP16/BF16 支持，以及真正的日志记录机制

从更深层次来看，更好的 3D 视觉：ChArUco 标定板、多相机标定以及可视化功能

业内人士指出，更好的文档：现代化、易于导航，且阅读体验令人愉悦

值得关注的是，据介绍，二十多年来，OpenCV 一直是计算机视觉研究、机器人技术、嵌入式视觉、AI 应用、工业检测、AR / VR、医学成像以及无数生产系统的基础

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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据行业最新消息，绿电标配时代：和林格尔新区“荷”力重塑数字版图

近年来，在自治区党委、政府的坚强领导下，呼和浩特市积极抢抓国家”东数西算”工程的重大机遇，凭借其独特的区位、气候、绿电、网络、算力、政策、人才等多重优势，开创了数字经济高质量发展的新局面

从更深层次来看，同时，中通服、中元设计等专业化设计建造企业，中科仙络、北京璇玑等运营运维企业，以及云天畅想、星海算力、滴滴出行等算力应用企业，共同构筑起覆盖全生命周期的完整产业链，确保和林格尔新区的算力能够高效转化为经济社会发展的强大动能

业内人士指出，支撑和林格尔新区强劲算力发展的，是其上游算电设备制造产业的快速集聚与蓬勃发展

值得关注的是，这些项目的落地生根，使得和林格尔新区的算力规模达到10.1万P，这一成就使其在全国八大枢纽、十大集群21个片区中持续保持领先地位

值得关注的是，同时，自治区首家算电数字设备制造产业园在呼和浩特成立，吸引了华电、国电南自、新华三等一批供电、服务器、电气设备制造企业落地，加速构建”绿电+算力设备”的双轮驱动发展模式

业内人士指出，在绿电标配时代背景下，和林格尔新区凭借其独特优势和全产业链的赋能效应，不仅持续领跑全国算力版图，更成为推动区域乃至全国数字经济腾飞的重要力量

业内人士指出，综上所述，和林格尔新区正以前所未有的速度和深度，引领着数字经济高质量发展

从更深层次来看，围绕和林格尔新区提供的强大算力支撑，下游算力数据应用领域也实现了全面布局，构建起一个龙头企业引领、产业协同共进、创新生态蓬勃的完整产业链条

值得关注的是，目前，和林格尔新区已成功集聚了包括三大运营商、主要金融机构、国家部委及众多头部企业在内的46个数据中心项目

业内人士指出，信创验证适配企业如燧原科技，以及京东优博、蒙牛数科、多云算力调度平台、数据交易中心等数据产业企业在此集聚

从更深层次来看，得益于此，呼和浩特的用电成本创下全国最低水平，其绿色算力指数也持续领先，为和林格尔新区提供了强大的绿色能源保障

从更深层次来看，此外，电信星辰、移动九天、联通元景、讯飞星火、智谱华章、中石油昆仑等大模型训练推理企业也纷纷落户

业内人士指出，目前，已有超聚变、浪潮、诚迈、万帮、云储储能机柜、瑞科特等45家算电设备制造龙头企业入驻呼和浩特

从更深层次来看，作为呼和浩特市数字经济发展的重中之重，和林格尔新区积极打造成为全国领先的数据中心集群

业内人士指出，呼和浩特以”算电协同、全链赋能”为核心持续发力，其中，和林格尔新区作为这一战略的核心引擎，正以其强大的”荷”力，深刻重塑着绿色算力新版图

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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据行业最新消息，华为鸿蒙 HarmonyOS 6.1.1 (24) 适配设备型号清单公布，含 Mate 80 系列、MatePad Mini 等

该版本在 6.1.0 (23) 的基础上，开发能力得到进一步增强： Ability Kit 增强了 AbilityStage 上下文能力以支持动态加载资源； ArkUI 增强了平行视界状态获取、自定义组件跨 Ability 迁移、动态布局容器等能力，新增多个组件的 C API； ArkTS 增强了虚拟机维测能力，支持 taskpool 任务超时设置； ArkWeb 增强了下载任务回调能力，新增 URL 白名单和安全控制接口； Camera Kit 新增延迟预览输出、影随人动能力，同时开放相机基础参数的获取和设置； Audio Kit 新增 MIDI C API 支持外接设备； FAST Kit 新增并发哈希表、向量运算和滤波器功能； Performance Analysis Kit 增强了资源采集和崩溃日志分析能力； 新增 Content Embed Kit（内容嵌入服务）和 Enterprise Threat Protection Kit（企业威胁防护服务）等等

从更深层次来看，IT之家 6 月 7 日消息，华为开发者官网现已公布 HarmonyOS 6.1.1 (24) 适配设备型号清单，覆盖手机、平板、穿戴类、轻量级穿戴设备等

业内人士指出，值得一提的是，华为鸿蒙 HarmonyOS 6.1.1 (24) 的 API 版本已于 5 月 26 日迎来 Release，代表 API 24 迎来转正，脱离 Beta 阶段

从更深层次来看，MatePad Mini 悦读版 MatePad 11.5 2026 款 MatePad 11.5 S 2025 款 MatePad Air 12 英寸 2025 HUAWEI WATCH ULTIMATE DESIGN 非凡大师星钻绽放款 HUAWEI WATCH FIT 5 HUAWEI WATCH FIT 5 Pro 据IT之家今日早些时候报道，华为鸿蒙 HarmonyOS API 设备量占比最新数据已公布，HarmonyOS 6.1.0 (23) 设备量占比跌至 76.20%，主要原因是 6.1.1 (24) 的占比升至了 16.62%

从更深层次来看，另外，6.1.0 (23) 和 6.1.1 (24) 版本设备量占比达到了 92.82%，这意味着 6.1 以下版本（不含 6.1）的占比已经不足 10%

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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据行业最新消息，华为nova 16z发布：售价2699元起 出厂预装鸿蒙6.1

正面是一块6.7英寸的OLED直屏，分辨率为2412乘1084，支持120Hz刷新率、2160Hz高频PWM调光以及300Hz的触控采样率，这些参数在同档位中属于常规操作

值得关注的是，续航方面，nova16z内置了一块6000毫安时的电池，并支持100瓦快充

从更深层次来看，此外，它还具备北斗卫星消息、AI防窥保护、星盾防诈和AI隔空传送等功能

业内人士指出，站长之家(ChinaZ.com) 6月1日 消息:华为今日为线上渠道专门投放了一款新机，nova16z正式登场，起售价定在2699元

业内人士指出，功能层面，这套影像系统塞进了相当多的模式，包括录中闪拍、人像模式、个性色卡、AI辅助构图、舞台模式、AI云增强、AI动态照片、视频HDR Vivid、风驰闪拍、夜景模式、长焦画中画、AI摄影大师、笑脸抓拍和声控拍照等，覆盖面很广

从更深层次来看，外观上，它提供了天际白、幻彩贝母和星空黑三种配色，背部摄像头区域采用椭圆形外框包裹圆角矩形镜组的设计，视觉辨识度比较清晰

从更深层次来看，其中长焦端提供了OIS光学防抖，前置则是一枚5000万像素的镜头

业内人士指出，影像系统的构成，是它在同价位里下料比较足的地方

值得关注的是，系统内置了全景智记、小艺看世界等功能，同时也预置了nova系列代言人时代少年团的专属主题

值得关注的是，核心部分，nova16z搭载的是麒麟8020芯片，并且出厂直接预装了HarmonyOS6.1系统

值得关注的是，后置三摄包括一枚5000万像素的超高清主摄、一枚1200万像素的RYYB长焦人像镜头，以及一枚红枫原色镜头

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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据行业最新消息，高盛拆解 AI”万亿美元军备竞赛”：真正决定资本洪流规模的，不只是需求

而随着 AI 数据中心规模越来越大，这些瓶颈也开始集中爆发

业内人士指出，但 AI 的扩张却重新回到了”重资产”轨道

从更深层次来看，如今的数据中心不仅需要容纳更多 GPU ，还要支撑极高密度的供电、散热以及高速互联

值得关注的是，因此， AI 资本开支的爆炸式增长，并不仅仅是因为市场在”疯狂买 GPU”，而是因为整个基础设施体系都在被重构

值得关注的是，更值得关注的是， AI 数据中心的”耐久性逻辑”正在被重新定义

从更深层次来看，传统数据中心的使用周期往往在 15 年至 20 年以上，电力基础设施甚至可以运行 25 年

从更深层次来看，真正具有风险的情况是瓶颈持续时间过长，并最终影响市场信心

业内人士指出，这些设备会产生巨大的热量，因此必须配备工业级液冷系统，并依赖稳定的高压供电设施运行

值得关注的是，但随着 AI 资本投入规模持续扩大，越来越多科技公司开始尝试定制芯片，例如专用集成电路（ ASIC ），希望降低整体成本

业内人士指出，数据中心成本敏感性分析（来源：高盛全球研究所） 这种变化直接推高了建设成本

业内人士指出，当前主流 GPU 的经济寿命通常被认为只有 4 至 6 年，部分高强度训练场景下甚至更短

值得关注的是，数据中心开始重新设计，供电系统被重建，液冷产业迅速崛起，电网压力持续增加，甚至天然气发电与小型模块化核电，也开始重新进入科技公司的视野

从更深层次来看，谁能够更快获得土地、电力、冷却设备以及供应链支持，谁就更有机会在下一轮 AI 扩张中占据优势

值得关注的是，更深层的问题在于， AI 产业当前正在形成一种前所未有的”高折旧经济”

从更深层次来看，对于产业链上的芯片厂商、云服务商、电力企业、数据中心运营商以及投资机构而言，这意味着未来的不确定性，并不仅仅来自 AI 应用是否爆发，更来自基础设施本身的演进路径

从更深层次来看，但高盛认为， GPU 与 ASIC 的竞争，并不只是技术路线问题，更是 AI 产业利润如何重新分配的问题

从更深层次来看，传统数据中心可以稳定运行二十年，但 AI 时代的数据中心却可能在投入运营几年后就面临架构落后风险

从更深层次来看，届时， AI 资本开支的规模可能远低于当前市场预期

从更深层次来看，过去云时代的数据中心，主要承担存储和通用计算任务，因此其电力密度、散热需求以及网络结构都相对稳定

业内人士指出，芯片的有效使用寿命、数据中心的成本与复杂性，以及基础设施建设的构成与推进节奏都会共同塑造这场万亿美元投资浪潮的最终规模

业内人士指出，但随着 AI 从训练逐渐走向推理，这种平衡也可能发生变化

业内人士指出，芯片寿命、数据中心建设成本与复杂性、芯片架构路线以及建设周期，都会直接改变未来数万亿美元投资的边界

业内人士指出，但高盛认为，真正影响 AI 基础设施规模的，未必只是需求本身，而是供给侧体系中的几个核心变量

值得关注的是，换句话说，如今市场所讨论的”4 万亿”、”7 万亿”，甚至”8 万亿美元”AI 投资，并不是一个固定数字，而更像是一种建立在技术演进假设上的动态区间

值得关注的是，反之，如果 AI 芯片更新周期进一步缩短，那么整个产业将进入更激进的军备竞赛状态

业内人士指出，基准 AI 资本支出总额预测（十亿美元）（来源：高盛全球研究所） 以英伟达（ NVIDIA ）的数据中心收入作为锚点，高盛的基准模型显示， 2026 年至 2031 年之间，全球 AI 基础设施累计资本支出可能达到约 7.6 万亿美元

业内人士指出，这意味着未来真正决定竞争格局的，不只是模型能力，还有企业能否长期承担巨额折旧成本

业内人士指出，过去一年，围绕 AI 的讨论更多集中在需求侧

从更深层次来看，开发商必须提前判断未来几代 GPU 的需求，否则一个价值数十亿美元的数据中心，可能在几年后就无法兼容最先进芯片

业内人士指出，如果企业只是为了完成固定规模的训练任务，那么更便宜的芯片自然会降低整体投资规模

值得关注的是，如果 AI 基础设施真的顺利建成，电力瓶颈被解决，芯片成本持续下降，那么技术发展的历史也表明，低成本供给往往不会导致需求减少，反而会催生新的应用浪潮

值得关注的是，数据中心规格的演进（来源：高盛全球研究所） 当前很多 AI 数据中心的机架功率已经从过去的 10kW 提升至数百 kW ，部分未来方案甚至可能接近 MW 级

值得关注的是，问题在于，即便 ASIC 能够显著降低单位算力成本，它也未必会减少整个行业的资本支出

从更深层次来看，从这个角度来看，当前全球围绕 AI 展开的资本竞赛，或许并不只是一次短期技术泡沫，而更像是一场关于未来数字工业体系主导权的争夺

从更深层次来看，对于整个产业而言，真正重要的并不是预测一个确定数字，而是理解这些变量如何相互作用，并提前建立足够的韧性

从更深层次来看，更重要的是， AI 基础设施与传统云计算存在根本区别

值得关注的是，AI 看似是一场算法革命，但背后真正驱动它的，却是一次庞大的工业体系重构

从更深层次来看，过去芯片行业通常采用 2 ～ 3 年的产品周期，但 AI 时代几乎已经进入”年度迭代”

值得关注的是，真正的问题，也许从来都不是”AI 是否需要这么多基础设施”，而是谁能够率先建立起支撑下一轮技术革命的底层工业能力

从更深层次来看，我们期待通过这场年度评选，让更多创新被看见，让产业价值被放大，也为 AI 时代的基础设施进化提供一份更具参考意义的产业坐标

从更深层次来看，大型 AI 数据中心往往需要数百兆瓦甚至 GW 级电力，而公共电网短时间内很难完成扩容

值得关注的是，随着系统耦合程度提高，任何局部故障都可能引发更大范围的影响，因此整个设施必须具备更高冗余能力

值得关注的是，此前很多为云计算设计的数据中心，如今已经难以适配新一代 AI 芯片

值得关注的是，未来价值链中的利润，可能会从芯片厂商转移到超大规模云服务商（ hyperscalers ）、系统集成商以及终端用户

从更深层次来看，芯片使用寿命的敏感性分析（来源：高盛全球研究所） 高盛认为，当前最大的矛盾在于，一方面新架构持续推动企业更快更新硬件，另一方面 AI 应用又在不断扩展

业内人士指出，如今的大模型训练集群，已经不再是传统意义上的服务器机房，而更像是一座数字化工厂

值得关注的是，ASIC 与 GPU 最大的区别，在于它不是通用计算架构，而是针对特定任务进行深度优化

从更深层次来看，此时，原本属于供给侧的问题，就会逐渐演变为需求侧危机

值得关注的是，而报告真正想提醒市场的，也正是这一点： AI 的未来并不由单一变量决定

业内人士指出，高盛认为，在基准情景下，这些瓶颈虽然会拖慢建设速度，但不会改变最终投资规模

业内人士指出，整个过程看起来轻量、即时、甚至没有任何”工业感”

值得关注的是，正是在这一产业深度变革的关键阶段，一年一度的智算产业权威评选也正式启动——「 2026 中国智算产业年度评选活动」现已面向全行业开放申报，诚邀产业链上下游企业积极参与

从更深层次来看，以 NVIDIA 最新一代 AI 系统为例，单个机架内部集成了数十颗 GPU ，通过高速 NVLink 和光互联网络形成大规模并行计算体系

业内人士指出，从 Hopper 到 Blackwell ，再到 Rubin ，性能提升并非线性增长，而是阶跃式跨越

值得关注的是，很多老一代 GPU 虽然无法承担最先进模型训练，但仍然可以用于推理、微调以及中小型模型部署

业内人士指出，这意味着，原本被视为长期稳定资产的数据中心，如今反而开始承担技术迭代风险

业内人士指出，其强大的 CUDA 生态、高性能互联能力以及成熟的软件体系，使其在 AI 基础设施领域几乎形成垄断地位

从更深层次来看，人们关注大模型是否能够真正带来商业化收入，关注 AI Agent 是否会形成新的软件生态，也关注企业是否愿意持续为推理服务支付高额成本

从更深层次来看，换句话说， AI 已经不再只是科技行业内部的一次创新周期，而正在演变成横跨能源、建筑、电力、半导体和制造业的全球工业投资浪潮

值得关注的是，而高盛认为，未来 AI 数据中心的复杂程度，可能会远远超出当前市场的预期

业内人士指出，如果未来出现真正意义上的算法突破，例如显著降低训练复杂度的新架构、更加高效的推理方式，或者完全不同的计算范式，那么今天建立的大量基础设施假设，都可能被重新定义

值得关注的是，从高压电力工程师到液冷系统设计团队，再到先进封装与运维人才，整个行业都在面临劳动力短缺问题

值得关注的是，算力、能源、冷却系统、电网接入以及先进封装，重新构成了产业竞争力的底座

业内人士指出，今天很多看似”不必要”的算力需求，未来可能都会变成新的产业基础设施

值得关注的是，GPU 与 ASIC ，本质是 AI 产业利润分配之争 除了数据中心与芯片寿命之外，高盛还特别提到了另一个关键变量：未来 AI 算力究竟会由谁提供

值得关注的是，过去，互联网行业更偏向”轻资产”逻辑，软件和平台成为价值核心

业内人士指出，传统互联网应用对功率密度要求有限，因此行业形成了一套标准化建设模式，单位兆瓦成本通常在 1000 万美元左右

值得关注的是，虽然随后行业发现，这并不足以彻底改变算力需求曲线，但它依然提醒市场：技术路径并非固定不变

业内人士指出，一旦大量项目同时延期，资本市场就会开始重新审视 AI 需求是否足以支撑如此庞大的投资规模

值得关注的是，当前市场普遍认为，下一代 AI 数据中心的单位兆瓦成本已经逐渐提升至 1500 万至 2000 万美元区间，并且仍有继续上涨的可能

从更深层次来看，AI 的本质，其实是一场重工业革命 在用户眼中，一次 AI 查询只是输入一句话，再获得一个回答

值得关注的是，同时，供电系统也必须重新设计，因为 AI 集群对电压波动和稳定性的要求远高于传统服务器

从更深层次来看，这意味着 ASIC 更可能改变的是产业利润结构，而不是整体资本投入规模

业内人士指出，因为新一代 GPU 对功率密度、液冷模式以及网络结构的需求变化速度，远远超过过去云时代的技术演进节奏

业内人士指出，当前，全球大部分 AI 训练仍然依赖 NVIDIA GPU

值得关注的是，每一次模型训练、每一次推理请求，背后都依赖数百万颗加速芯片、海量高速互联网络以及巨大的能源消耗

业内人士指出，但技术行业真正危险的地方，恰恰在于非连续性创新

业内人士指出，从当前行业趋势来看，高盛更倾向于认为 AI 需求仍然具有高度弹性

值得关注的是，在 AI 基础设施进入重工业化重构周期的背景下，算力、芯片、数据中心与能源体系正在共同重塑新一轮技术竞争的底座

值得关注的是，芯片寿命，决定了 AI 投资规模的核心边界 在所有影响 AI 资本开支的变量中，高盛认为最关键的一项是 AI 芯片的经济使用寿命

值得关注的是，电力与供应链瓶颈，正在成为 AI 扩张的真正天花板 相比芯片与数据中心本身，高盛还特别强调了一个容易被忽视的问题： AI 基础设施建设周期正在被现实世界的物理瓶颈不断拉长

值得关注的是，过去”资产寿命长”是一种优势，但在 AI 时代，它却可能成为负担

值得关注的是，但高盛指出， AI 的本质并不是纯粹的软件能力，而是一套极其庞大的物理系统

值得关注的是，但如果算力成本下降之后，市场会进一步训练更大模型、部署更多 Agent ，并扩展更多推理场景，那么总资本开支可能不会下降

从更深层次来看，原因很简单： GPU 、 ASIC 等加速器本身就是 AI 基础设施中最昂贵、更新速度最快的部分，而其替换周期的细微变化，都会直接改变未来数万亿美元资本投入的规模

从更深层次来看，其中，不仅包括 GPU 和 ASIC 等加速器采购，还包括数据中心建设、电网扩容、变压器、冷却设备以及后续配套设施

从更深层次来看，这份报告没有继续停留在”AI 是否值得投入数万亿美元”这一传统争论，而是将视角转向了另一个更容易被忽视的问题：即便市场已经默认 AI 将长期扩张，但整个 AI 基础设施究竟需要投入多少资本，其实仍然高度依赖一系列底层假设

从更深层次来看，更具体地说： NVIDIA 在其数据中心 GPU 上获得的毛利率大约为 75%，远高于其他替代性芯片供应商，而云服务商显然不希望长期承担如此昂贵的算力成本

业内人士指出，评选申报自即日起开放，截止时间为 2026 年 5 月 31 日，最终结果将在「 2026 中国智算产业生态发展年会」上正式发布

业内人士指出，项目会延期，资本回收周期会被拉长，部分企业甚至需要采用表后发电（ behind-the-meter generation ）等方式绕开电网限制，但整体建设仍然会继续推进

业内人士指出，行业消息显示，高盛全球研究所发布了一份名为《 Tracking Trillions: The Assumptions Shaping the Scale of the AI Build-Out 》的报告

值得关注的是，但无论如何，芯片寿命都会成为决定资本开支规模的关键杠杆

值得关注的是，例如谷歌 TPU 、本地推理芯片以及部分云厂商自研加速器，本质上都属于这种路线

业内人士指出，也就是说，算力越便宜，市场越会消耗更多算力

值得关注的是，历史上，很多原本被认为不可撼动的产业趋势，最终都被新的技术范式改写

从更深层次来看，AI 最大的不确定性，可能仍然来自技术本身 在报告最后，高盛提出了一个非常重要的观点：当前市场对于 AI 基础设施规模的所有预测，本质上都建立在”现有技术路径延续”的前提之上

业内人士指出，当行业开始更加关注成本控制与商业化效率时，更低成本的 ASIC 路线可能会真正压缩整体资本支出

从更深层次来看，一个大型数据中心项目从立项到正式投运，往往需要经历土地审批、电网接入、设备采购以及施工建设等复杂流程

从更深层次来看，过去十几年，超大规模云数据中心的建设逻辑已经相对成熟

从更深层次来看，这意味着，传统风冷体系已经难以满足需求，液冷开始迅速成为主流方案

值得关注的是，一旦这些假设发生偏移，整个资本开支体系就可能出现明显变化

从更深层次来看，因此，芯片究竟会被快速淘汰，还是会形成多层级市场长期使用，仍然存在巨大不确定性

从更深层次来看，随着新一代架构不断推出，旧芯片即便仍然可以运行，也会因为性能和能效落后而迅速贬值

业内人士指出，这意味着很多原本按照五年折旧周期建设的基础设施，可能在两三年后就面临技术落后风险

从更深层次来看，而在超大规模部署条件下，即便每兆瓦成本只增加数百万美元，也会迅速放大成数千亿美元级别的新增投资

从更深层次来看，此外，变压器、开关设备、燃气轮机以及液冷系统等关键设备，也普遍存在较长交付周期

业内人士指出，过去互联网时代，软件扩张速度远快于传统工业建设周期

值得关注的是，AI 数据中心，正从”机房”演变为超级工业设施 如果说 GPU 是 AI 基础设施的”大脑”，那么数据中心就是承载这一切的”身体”

业内人士指出，当时市场一度担忧，如果未来模型能够以更低算力成本实现接近顶级模型的能力，那么整个 AI 基础设施投资逻辑都可能被重写

值得关注的是，但 AI 工作负载对并行计算能力的需求极高，使得数据中心的功率密度迅速攀升

业内人士指出，计算、内存、光模块、冷却系统、电力设施以及软件调度正在被协同设计

从更深层次来看，尤其是在 NVIDIA 持续加快 GPU 更新节奏之后，这种压力正在进一步放大

值得关注的是，高盛指出， AI 数据中心如今已经不再是”服务器+网络+空调”的简单组合，而是一个高度协同的整体系统

业内人士指出，AI 的真正扩张，本质上是一场现实世界中的重工业升级

值得关注的是，与此同时， AI 基础设施建设还需要大量专业工程人员

业内人士指出，因此，在某些固定工作负载下， ASIC 往往拥有更好的能效比以及更低的单位成本

业内人士指出，传统互联网时代的软件资产具有极强复用性，但 AI 基础设施却呈现出类似制造业的重资本特征

值得关注的是，高盛特别提到了 2025 年初引发市场震动 DeepSeek

从更深层次来看，如果 GPU 平均使用周期从 4 年延长到 6 年，那么整个行业在未来 10 年内所需要经历的更新次数将显著下降，累计资本需求也会明显减少

从更深层次来看，这意味着，即便资金充足，也未必能够迅速完成项目建设

从更深层次来看，这意味着， AI 基础设施建设已经不只是技术竞争，更是一场现实世界中的资源协调能力竞争

从更深层次来看，从某种意义上说，这份报告真正讨论的，其实是 AI 时代的”工业化问题”

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最新消息显示，全部“转正”：华为鸿蒙 HarmonyOS 6.1 最新支持机型公布

相关页面显示，目前，可以升级至该版本的华为手机、平板、电脑、手表等设备均已“转正”，不再是公测版或者花粉 Beta 版系统

从更深层次来看，IT之家 6 月 3 日消息，华为官网最近“悄悄”更新 HarmonyOS 6.1 支持机型

值得关注的是，HUAWEI Mate 80 Pro HUAWEI Mate 80 Pro Max HUAWEI Mate 80 Pro Max 风驰版 HUAWEI Mate 80 RS 非凡大师 HUAWEI Mate 70 Pro HUAWEI Mate 70 Pro 优享版 HUAWEI Mate 70 Pro+ HUAWEI Mate 70 RS 非凡大师 HUAWEI Mate 70 Air HUAWEI Mate 60 Pro HUAWEI Mate 60 Pro+ HUAWEI Mate 60 RS 非凡大师 HUAWEI Mate X7 典藏版 HUAWEI Mate X6 典藏版 HUAWEI Mate X5 典藏版 HUAWEI Mate XTs 非凡大师 HUAWEI Mate XT 非凡大师 HUAWEI Pura 80 Pro HUAWEI Pura 80 Pro+ HUAWEI Pura 80 Ultra HUAWEI Pura 70 北斗卫星消息版 HUAWEI Pura 70 Pro HUAWEI Pura 70 Pro+ HUAWEI Pura 70 Ultra HUAWEI Pura X 典藏版 HUAWEI Pocket 2 艺术定制版 HUAWEI Pocket 2 优享版 HUAWEI nova 15 Pro HUAWEI nova 15 Ultra HUAWEI nova 14 Pro HUAWEI nova 14 Ultra HUAWEI nova 14 活力版 HUAWEI nova 13 Pro HUAWEI nova 12 Pro HUAWEI nova 12 Ultra HUAWEI nova 12 Ultra 星耀版 HUAWEI nova Flip HUAWEI nova Flip S HUAWEI MatePad Edge HUAWEI MatePad Pro 13.2 英寸 2025 HUAWEI MatePad Pro 13.2 英寸 2023 HUAWEI MatePad Pro 13.2 英寸 2023 典藏版 HUAWEI MatePad Pro 12.2 英寸 2025 HUAWEI MatePad Pro 12.2 英寸 2024 HUAWEI MatePad Pro 11 英寸 2024 HUAWEI MatePad Air 2025 HUAWEI MatePad Air 2024 HUAWEI MatePad 11.5 2026 HUAWEI MatePad 11.5 S 2025 HUAWEI MatePad 11.5 S 灵动款 2025 HUAWEI MatePad 11.5 S 活力版 2025 HUAWEI MatePad 11.5″S 2024 HUAWEI MatePad 11.5″S 灵动款 2024 HUAWEI MatePad Mini HUAWEI MateBook 14 鸿蒙版 HUAWEI MateBook Fold 非凡大师 HUAWEI MateBook Pro HUAWEI WATCH Ultimate 2 非凡探索 HUAWEI WATCH ULTIMATE DESIGN 非凡大师紫金款 HUAWEI WATCH GT 6 HUAWEI WATCH GT 6 Pro HUAWEI WATCH FIT 4 HUAWEI WATCH FIT 4 Pro

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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