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行业动态更新：发改委明确优先支持算力设施”绿电直连”！智算下半场已至， 8 月上海这场盛会不可错过

刚刚过去的几天，智算产业与能源圈迎来了一项具有风向标意义的重磅政策

从更深层次来看，5 月 20 日，国家发展改革委、国家能源局联合发布了《关于有序推动多用户绿电直连发展有关事项的通知》

从更深层次来看，在这份将绿电直连从”一对一”升级为”一对多”的新政中，有一句话尤为引人瞩目： “优先支持算力设施、绿色氢氨醇等新兴产业和未来产业开展绿电直连

从更深层次来看，它不仅为当前高速扩张的智算中心指明了能源供给的破局方向，更在国家层面吹响了”算电协同”全面落地的冲锋号

值得关注的是，01政策破局：从”用电大户”到”绿电直连”的 VIP 为什么这项政策对算力产业如此关键

值得关注的是，众所周知，大模型与生成式 AI 的狂飙突进，背后是算力规模的指数级增长，而算力的尽头，不可避免地指向了电力

业内人士指出，随着万卡集群成为标配，智算中心已经成为了全社会首屈一指的”用电大户”

值得关注的是，过去，算力企业为了实现低碳化与降低电费，往往面临着跨网交易成本高、绿电溯源难、甚至是”有钱买不到绿电”的窘境

业内人士指出，而此次《通知》的出台，意味着算力设施正式拿到了直接接入新能源发电端（风电、光伏）的”特许通行证”

值得关注的是，不经过公共电网，通过专用线路直接向算力园区供电——这不仅意味着电价成本的物理级下降，更意味着算力中心将能够获得完全可溯源的绿色能源

值得关注的是，在算电协同的国家大局下，算力产业正在从被动的”能源消耗者”，转变为主动参与绿色能源消纳的”核心蓄水池”

值得关注的是，02行业趋势：”算电协同”重塑产业护城河 春江水暖鸭先知

值得关注的是，在这项重磅政策出台前，行业的底层逻辑其实早已经悄然生变

业内人士指出，当前，中国智算产业正在不可逆转地从”规模扩张”走向”效率驱动”

值得关注的是，拼卡量、拼规模的时代已经过去，接下来的核心竞争点只剩下一个：谁能更绿色、更低成本、更高效地生产和使用算力

从更深层次来看，”绿电直连”政策的落地，将加速智算产业的三大趋势： 大型算力中心将更加倾向于”逐绿电而居”，算力网络与新能源网络的融合选址将成为常态

从更深层次来看，在国际碳壁垒与国内双碳目标的双重夹击下，完全使用绿电的”零碳算力”将享受更高的商业溢价

从更深层次来看，当波动的风光绿电直接接入算力设施，如何利用 AI 算法、 Token 调度机制来让”算力负荷”配合”电力起伏”，将催生出一套全新的算力经济学

从更深层次来看，一句话总结：智算下半场，谁能真正玩转”绿电+算力”，谁就能筑起最深的行业护城河

从更深层次来看，03顺势而为：定档 8 月上海，共探绿色智算新未来

值得关注的是，政策的东风已经吹起，但从”政策共识”走向最终的”工程落地”，产业界仍有无数的问题亟待解答： 算力企业该如何抓住”多用户绿电直连”的政策红利

值得关注的是，800V高压直流、固态变压器等技术，如何在绿电直连中发挥作用

业内人士指出，高密度的 AIDC 如何通过液冷 2.0 技术与绿电供给实现极低 PUE

业内人士指出，在算电协同的架构下，跨域算力该如何进行高效的调度与变现

值得关注的是，为了打破算力、能源与应用之间的产业壁垒，寻找智算破局的真实解法——”2026 中国智算产业绿色科技年会”即将盛大召开

从更深层次来看，会议时间： 2026年8月27日 会议地点： 中国 · 上海 作为智算与绿色科技领域的年度风向标盛会，本次大会将紧扣”聚焦算力如何更绿色、更高效地被生产与使用”这一核心定位

业内人士指出，在这里，我们将汇聚国家智库专家、头部算力/设备厂商、大型能源集团、算力调度平台以及 AI 应用方

从更深层次来看，乘着发改委”优先支持算力设施绿电直连”的政策东风，大会将以前所未有的产业深度，全面剖析”政策与能源体系、基础设施底座、 Token 与调度中枢、行业应用落地”四大主线

从更深层次来看，我们不仅要探讨趋势，更要促成对接；不仅要发布标杆，更要推动转化

从更深层次来看，——— ❖ ——— 8 月 27 日 · 上海 一场席卷”算力+能源”双重赛道的绿色科技风暴即将登陆

值得关注的是，大会各项筹备与招商对接工作现已全面启动，敬请持续关注

值得关注的是，Email：letty.z@idcquan.com

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，AI日报：字节联合港科大发布MMProLong；腾讯ima宣布开放Copilo

欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用

值得关注的是，新鲜AI产品点击了解：https://app.aibase.com/zh 1、字节跳动联合港科大发布MMProLong：长文档LMM训练问答对效率远超OCR转录 字节跳动与港科大联合发布的MMProLong模型，在多模态大语言模型的长文档训练中取得了突破性进展

业内人士指出，该研究通过优化训练数据结构，显著提升了模型在长上下文中的定位能力，并在多个基准测试中超越了更大的开源模型

从更深层次来看，🧠 通过问答对训练提升多模态模型长文档处理效率 📊 实验表明问答对训练优于传统OCR转录方法 🚀 MMProLong在长文本稳定性上表现优异，超越更大模型 2、蚂蚁灵波LingBot-VA论文被机器人顶会RSS2026接收，让机器人边推演、边行动 蚂蚁灵波科技与香港科技大学等高校合作的研究论文《Causal World Modeling for Robot Control》被国际机器人顶级学术会议RSS 2026接收，标志着其在世界模型驱动机器人控制方向上的探索获得国际认可

业内人士指出，🧠 通过因果世界建模，机器人能够预测环境变化并生成下一步动作指令

业内人士指出，🚀 LingBot-VA 是全球首个开源的自回归视频-动作世界模型，具备强大的长期记忆能力

业内人士指出，📊 在多个基准测试中，LingBot-VA 展现出卓越的数据效率和泛化能力

业内人士指出，详情链接:https://arxiv.org/abs/2601.21998 3、无需排队!腾讯ima 宣布全面开放 Copilot 并推出知识技能分享平台 文章介绍了人工智能知识管理平台 ima 全面开放其 AI 智能体产品 Copilot，并推出了知识技能分享平台

业内人士指出，Copilot 的功能包括记忆、个性化定制和调用用户知识库，同时支持外部模型 API 和自定义功能扩展

业内人士指出，此外，用户可以将工作流程封装为 Skill 并发布到知识广场，标志着 ima 平台从“知识内容”管理向“知识能力”沉淀与流转的转变

值得关注的是，✨ Copilot 功能全面开放，取消排队机制，吸引超10万用户等待

从更深层次来看，📊 用户可将工作流程封装为 Skill 并发布到知识广场，实现知识能力共享

值得关注的是，🚀 ima 平台从“知识内容”管理延伸至“知识能力”沉淀与流转，推动智能化发展

从更深层次来看，4、红果保底政策“断崖式”退潮，漫剧风口正式转入“淘汰赛” AI仿真人短剧市场迎来大洗牌，红果短剧取消保底政策，行业从流量狂欢转向内容竞争

值得关注的是，🔥 AI漫剧保底政策取消，行业进入“纯分成”模式

业内人士指出，📉 AI漫剧消耗占比激增，真人短剧数量锐减

业内人士指出，💡 国家广电总局推动真人短剧精品化发展，平台加大扶持力度

业内人士指出，5、面壁智能联合清华大学发布中国首个1.58-bit大模型BitCPM-CANN 面壁智能联合清华大学及OpenBMB开源社区发布了中国首个基于华为昇腾平台训练的三值大模型BitCPM-CANN，标志着中国在人工智能技术上的重大突破

业内人士指出，该模型在低比特训练领域实现了全链路原生开发，并在性能上优于同尺寸的全精度模型

业内人士指出，此外，所有模型权重均已开源，为开发者提供了创新工具

从更深层次来看，✅ 中国首个基于华为昇腾平台训练的三值（1.58-bit）大模型BitCPM-CANN发布

业内人士指出，✅ BitCPM-CANN在推理阶段释放约6倍显存红利，可运行于主流旗舰手机

业内人士指出，✅ 所有模型权重已开源，开发者可通过HuggingFace和ModelScope获取

从更深层次来看，6、xAI 祭出“杀手锏”：1.5 万亿参数 Grok V9-Medium 训练完成，直指编程 AI 赛道 xAI 发布了 1.5 万亿参数的 Grok V9-Medium 模型，旨在提升其在编程 AI 赛道上的竞争力

值得关注的是，该模型通过引入 Cursor 的代码数据，增强了处理复杂编程任务的能力，并计划在 6 月中旬正式发布

从更深层次来看，🧠 模型规模从 0.5T 直接跃升至 1.5T 参数，实现质的飞跃

从更深层次来看，💻 引入 Cursor 的代码数据，增强处理复杂编程任务的能力

从更深层次来看，🚀 预计在 6 月中旬上线，将重写 AI 大模型的基准之战

从更深层次来看，7、高德“问店选址”Skill接入钉钉悟空，AI赋能商家开店决策 高德‘问店选址’Skill接入钉钉悟空，AI赋能商家开店决策，通过自然语言对话提供位置推荐、点位评估与对比等全流程服务，助力商家高效选址并降低试错成本

业内人士指出，🛒 高德问店选址智能助手通过自然语言对话提供位置推荐与点位评估服务

从更深层次来看，📊 该技能依托高德时空数据与行业知识，实现商业选址的智能化决策

从更深层次来看，🚀 商家可通过钉钉悟空平台直接获取结构化立项报告，提升开店效率

从更深层次来看，8、OpenAI斥巨资在新加坡建实验室，开启首个海外AI大本营 OpenAI与新加坡政府签署多年期合作协议，计划在新加坡设立首个海外应用人工智能实验室，投入超过2.34亿美元

从更深层次来看，实验室将聚焦于部署前沿AI、培养本地AI人才以及推动AI技术普及

业内人士指出，此外，该实验室还将为新加坡创造200多个技术岗位，助力其成为全球AI枢纽

值得关注的是，🧠 OpenAI将在新加坡设立首个海外应用人工智能实验室，投入超过2.34亿美元

值得关注的是，💼 实验室将聚焦三大核心方向：部署前沿AI、培养本地AI人才和推动AI技术普及

从更深层次来看，🚀 该实验室将为新加坡创造200多个技术岗位，助力其成为全球AI枢纽

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，抖音电商展开盲盒潮玩专项治理，严打概率不透明、引流等违规行为

IT之家 5 月 21 日消息，抖音电商今日发文称，近期，平台巡查时发现，个别商家及达人在售卖、推广潮玩盲盒过程中，存在抽取概率不透明、以不确定性方式推广商品、通过博弈心理诱导用户消费，或诱导消费者跳转至第三方网站等进行积分兑换等违规行为

值得关注的是，上述行为损害了消费者权益，也干扰了商家正常经营秩序

从更深层次来看，抖音电商表示，平台始终将消费者权益保护放在首位，持续针对潮玩盲盒开展专项治理，严厉打击各类违规售卖和违规推广行为

从更深层次来看，为保障行业健康发展，平台将进一步加大治理力度，对违规商家及达人依法依规采取相应处置，包括但不限于：商品封禁、停业整顿、扣除保证金、店铺清退等

值得关注的是，商家或达人以“9.9 元拆盲盒，100% 中手机 / 游戏机”等话术吸引用户参与，通过设置抽取规则、中奖机制等方式，使消费者以远低于商品的正常价格博取高价值商品，涉嫌“以小博大”的博彩式营销

从更深层次来看，此类行为易刺激用户冲动下单，损害消费者权益，扰乱平台正常经营秩序

值得关注的是，商家或达人将盲盒奖励以积分形式沉淀，引导消费者继续参与活动、消耗积分再次拆盲盒，或在直播间设置积分排名机制，宣称排名靠前者可获得抽取高价值赠品的机会

业内人士指出，同时，相关积分还可用于变现、兑换其他商品或继续参与玩法

业内人士指出，此类行为涉嫌变相赌博、变相套现，严重扰乱平台正常交易秩序，并可能损害消费者财产安全

值得关注的是，达人或商家以“团车”“暗箱”“自制盲盒”等形式售卖盲盒，相关商品并非按照品牌出厂概率进行销售，存在抽取概率不透明、规则不清晰等问题

值得关注的是，还有商家或达人虽在直播中宣称“概率透明”“公平抽取”，但实际可能通过人为设置规则、后台控制结果等方式影响中奖情况

从更深层次来看，此类行为涉嫌虚假宣传和不公平交易，严重损害消费者知情权、选择权和公平交易权

业内人士指出，IT之家注意到，抖音电商还表示，请各位商家 / 创作者及时自查自纠，避免出现不符合平台规定、损害用户权益的行为

值得关注的是，确保： 盲盒商品明码标价，抽取规则清晰公示 概率信息真实透明，不存在人为操控 不以任何形式引导消费者至第三方平台交易 不设置任何具有博彩性质的积分或排名机制

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，GPU 集群的真正成本是多少

随着生成式 AI 的兴起，现代 GPU 的价格飙升，一块 Nvidia Blackwell GPU 的价格甚至已超过一辆家用汽车，其功耗也可能超过一个普通家庭

值得关注的是，很多企业动辄拥有数千块此类 GPU 昼夜运转，投身基础模型的训练与服务

业内人士指出，根据行业观察，多家初创企业在 GPU 上的投入甚至超过了员工成本的一个数量级，不少团队将超过 80%的初始融资用于购买或租赁 GPU

业内人士指出，在这种背景下，创业公司在制定财务规划时，往往将开销划分为GPU 集群、Token消耗、员工成本和其他开支等四大类，其中 GPU 集群成本通常最为瞩目

从更深层次来看，传统上，企业在选取 GPU 服务提供商时，往往只关注”每 GPU 小时租金”这一指标，把注意力集中在最昂贵的 GPU 本身上

业内人士指出，事实上，两家云厂商的 GPU 小时租金即便相同，涵盖了部署整个训练/推理工作负载的各类因素后，它们的总体拥有成本（ TCO ）可能大相径庭

业内人士指出，停机时间、环境搭建和调试消耗的时间、以及对网络和存储性能的调优投入，都直接影响单位美元所能完成的有效工作量

业内人士指出，此外，诸如 CPU 计算、网络、存储、编排软件或技术支持等非 GPU 花销，也常被忽略

值得关注的是，换言之，看上去便宜的集群往往会在这些隐藏成本上”花掉”更多钱

从更深层次来看，SemiAnalysis 的 ClusterMAX 研究指出，GPU云服务商之间集群质量的差距会显著影响用户体验和生产效率，进而影响真正的 TCO

值得关注的是，硬件规格、参考架构或一次性性能测试无法完全体现可靠性、网络行为、存储性能和支持质量上的差异，而这些正是决定集群”达成研究目标所需时间”的关键因素

从更深层次来看，在本文中，我们介绍一种 GPU 集群的 TCO 计算方法，综合考虑计算、存储、网络、控制平面和技术支持等直接成本，以及与可靠性、调试、环境搭建相关的隐性成本

业内人士指出，基于 SemiAnalysis 模型测算，本文结果仅供成本分析参考，不构成采购建议

从更深层次来看，通过这一框架，我们对比了 ClusterMAX 金牌级服务商、超大规模云厂商（ Hyperscaler ）和银牌级新兴云服务商（neocloud）三类典型服务商的表现，并在大型 LLM 预训练、多模态强化学习研究和推理服务端点三种代表性场景下进行了模拟对比

从更深层次来看，研究发现，在相同 GPU 定价前提下，金牌级服务商在大规模训练任务上的 TCO 通常比银牌级低约 5%–15%，而在容错能力较强的任务（如单节点推理）中，这一差距几乎缩减为零

从更深层次来看，GPU 集群 TCO 的构成要素 要公平地评估不同云服务商的 GPU ，我们需要将总体拥有成本（ TCO ）细分为多个组成部分

业内人士指出，首先是GPU 成本（$/GPU-小时）：这就是云服务商给出的 GPU 租用价格，但实际花费还要考虑长期合约折扣、抢占式实例的使用策略，以及”编排溢价”等因素

业内人士指出，比如，在 AWS 上通过 SageMaker HyperPod Slurm 调用标准 EC2 GPU 实例时，用户实际上需为 SageMaker 实例类型支付额外费用，即使底层 GPU 硬件一致，这部分溢价也会被计入每 GPU 小时成本

从更深层次来看，来源： SemiAnalysis GPU 租赁价格仪表板 第二类是存储成本（$/GB-月）：这包括高性能”热存储”（如 NVMe 并行文件系统）、较低性能的”温存储”或对象存储，以及面向长期归档的”冷存储”

业内人士指出，此外，还要考虑存储访问相关费用，比如对象存储 API 调用费或数据 egress 等

从更深层次来看，在训练阶段，频繁读写大规模数据集和模型检查点会产生大量 I/O 开销；在推理阶段，大量的日志、指标（包括图像、音频等多模态内容）也需要存储支撑，这些都是实实在在的开销

值得关注的是，来源： SemiAnalysis 集群 TCO 计算器 第三类是网络成本（$/hr 或 $/GB-月）

业内人士指出，这主要指南北向网络服务，如公网 IP 、防火墙、安全组、负载均衡、以及数据出网或跨区域数据传输等费用

业内人士指出，比如，将训练数据或模型权重从 AWS 导出或在不同区域间传输时往往会产生大量的费用

业内人士指出，对于东西向网络，假设所有集群在经过环境搭建后都能通过高带宽互连（如 InfiniBand 、 RoCE 、 EFA 等）达到相近性能水平

值得关注的是，因此，这部分性能差异不在模型直接体现，而是转而反映在”环境搭建成本”和”调试成本”中

值得关注的是，第四类是控制平面成本（$/hr ），即管理和调度集群所需的开销，包括编排系统控制平面资源，以及登录和代码开发节点的运行成本

业内人士指出，例如部署用于登录、提交任务的节点，以及额外的 CPU 节点（用于数据预处理或强化学习的环境仿真）都计入此项

值得关注的是，以 AWS 为例，支持服务按月度消费的百分比计费，消费越高比率越低，一般从约 10% 逐渐递减至 3%

业内人士指出，不同支持级别意味着在集群故障或性能问题时响应速度和质量的差异，这项费用通常会直接反映在账单中

业内人士指出，来源： SemiAnalysis 集群 TCO 计算器 最后还有一些隐性成本

值得关注的是，例如上述的有效算力（ Goodput ）成本并不直接出现在账单上，它体现为由于集群故障导致的额外开销：或需要更长时间租赁资源，或在同样时间内完成的有效工作量减少

从更深层次来看，具体取决于服务商运维能力和集群设计：包括故障频率、问题定位时间、节点修复时间，以及单个故障波及范围（如训练重启时间、 Checkpoint 频率、是否使用容错框架等）

业内人士指出，来源： SemiAnalysis 集群 TCO 计算器 此外，为了搭建和持续调优集群所投入的工程师时间也要摊销为成本

从更深层次来看，例如在 AWS 上为优化 NCCL+EFA 网络性能，往往需要多位工程师投入数周甚至数月，专用整套集群用于性能调优

从更深层次来看，这些”环境搭建成本”和”调试成本”同样体现为时间与人力的开销

值得关注的是，来源：SemiAnalysis GPU 集群总体拥有成本（ TCO ）公式 综上， TCO 计算公式将 GPU 、存储、网络、控制平面、支持等直接成本，以及有效算力损失、搭建与调试等隐性成本统一纳入，给出每月GPU集群的总体拥有成本

值得关注的是，在谈论成本时，有效算力（ Goodput ）概念尤为关键

业内人士指出，Goodput 指的是集群在单位时间内完成的实际”有效工作量”

值得关注的是，它借用了”吞吐量”一词，但强调并非所有运行中的资源利用都产生价值

值得关注的是，例如，若某 GPU 宕机、网络通信发生阻塞，或在下一个检查点写入时发生 OOM （内存溢出），则之前的运行尽管看似完成了计算，却没有产出有效成果

业内人士指出，假设集群 80% 的资源都在执行同一个训练任务，一旦发生故障需要重启（该过程可能持续 10-15 分钟，具体取决于存储、网络、 CPU 、缓存等因素），那么这段时间内的所有计算都将前功尽弃，同时还浪费了集群重新初始化所需的时间（大约 10-15 分钟）

值得关注的是，更重要的是，随着集群规模扩大，节点失效率保持不变的情况下，整个集群发生故障的概率显著上升

值得关注的是，SemiAnalysis 指出，随着集群规模（ GPU 数量）和节点故障率的提高，两次故障之间的平均时间（ MTBF ）显著缩短

业内人士指出，在实际运行中，大型训练任务越多，系统可用于持续有效计算的时间就越少，故障带来的 Goodput 损失越严重

业内人士指出，为了降低这部分隐性损失，用户和提供商需要重点关注数据中心的运行质量和响应速度：包括故障快速检测（甚至预警）、高效的热备机制等

值得关注的是，来源：SemiAnalysis Goodput成本计算公式 SemiAnalysis 将这种损失归结为”Goodput 成本”

值得关注的是，具体地，根据集群和作业设计，采用不同的容错模型可以量化 Goodput 损失

值得关注的是，常见模式包括：冷备（ checkpoint-cold ）——发生故障时作业等待故障节点修复后再从检查点重启，通常需要数小时甚至数天；热备（ checkpoint-hot ）——作业可切换到事先预留的空闲节点或抢占低优先级任务的资源后重启，恢复更快；以及容错模式（ fault-tolerant ）——作业可在硬件故障时继续运行，如现代单节点推理框架中负载均衡自动将请求重新路由到健康节点

业内人士指出，这些模式下， Goodput 损失的计算会涉及故障识别时间、检查点频率、作业初始化时长、修复时长以及受影响的节点数等参数

从更深层次来看，例如 TorchFT 和 AWS Checkpointless Training 等容错训练框架尝试缩短这一时间，但往往以通信或内存开销为代价

业内人士指出，综上所述，评估云服务时需要重点关注其运行质量：顶级服务商通常在数据中心运行管理、故障快速检测与修复方面更加成熟，能够提供更高的集群可用性和更小的 Goodput 损失

值得关注的是，接下来，我们选取三类具有代表性的服务商进行分析： 金牌级（ Gold-tier ） 超大规模云厂商（ Hyperscaler ） 银牌级（ Silver-tier ） 来源： SemiAnalysis ClusterMAX 2.1 排名（ 2026 年 4 月） 金牌级（ Gold-tier ） 金牌级云服务商的存储性能表现较强，在网络方面， InfiniBand 或 RoCE 通常可以”开箱即用”地达到预期性能，几乎不需要额外配置时间

从更深层次来看，其调度与编排软件（如 Slurm 或 Kubernetes ）通常已经正确配置，并且部署和使用都比较简单

业内人士指出，技术支持方面，金牌级云服务商通常提供 7×24 小时支持，响应速度快，并且可以直接接触到有经验的工程师，而不需要经过工单流程

从更深层次来看，此外，监控面板通常随集群一并配置，健康检查默认启用，并且在发生故障时可以快速调用热备节点池进行替换，从而在硬件故障发生时实现快速恢复

业内人士指出，超大规模云厂商（ Hyperscaler ） 在开箱体验方面，超大规模云厂商的默认存储性能通常较弱，想要提升性能往往需要额外付费，且可用折扣有限

业内人士指出，网络性能方面，超大规模云厂商通常需要大量的配置与后续调试，整个过程中容易产生问题，导致大量集群时间被浪费在非生产性工作上

值得关注的是，此外，概念验证（ POC ）通常并非免费，这进一步增加了环境搭建成本

业内人士指出，支持服务方面，超大规模云厂商通常单独收费，并提供不同等级的支持套餐，不同套餐对应不同响应时间和月度费用

值得关注的是，随着消费规模增加，支持费用通常从账单的约 10% 逐步下降到约 3%

值得关注的是，监控系统通常不会默认配置，也可能需要额外付费

业内人士指出，银牌级（ Silver-tier ） 典型的银牌级新兴云服务商可以视为多家厂商产品特征的综合体，其存储性能取决于厂商在 VAST 或 Weka 等系统上的经验积累

值得关注的是，网络方面， InfiniBand 或 RoCEv2 通常可以较好地”开箱即用”，但在调度系统（如 Slurm 或 Kubernetes ）的配置与调试过程中，仍可能浪费一定时间，且 POC 并不总是免费

值得关注的是，关键问题在于，监控面板和健康检查通常不会默认配置

值得关注的是，热备节点池可能存在，但通常不提供明确的容量保障

值得关注的是，因此，很多银牌级服务商更依赖”冷备”（ cold spares ）模式，并由原始设备制造商（ OEM ）来承担维修与替换流程

业内人士指出，接下来，我们应用上述框架对三种代表性场景下的 TCO 进行对比：大规模 LLM 预训练、多模态强化学习研究、推理服务端点

业内人士指出，场景 1 ：大规模 LLM 预训练 假定一个规模为约 5184 块 GPU （如 GB300 NVL72 ）的训练集群，其中约 80%（ 4096 块 GPU ）资源用于一个大型预训练任务

业内人士指出，为此，我们设定较高的存储比例（约 2TB/GPU ）并配置 500TiB 的热存储和 10PiB 的冷存储

从更深层次来看，在启动阶段需要较长的集群调优时间，以尽量达到对横向通信网络的最佳利用，这意味着在超大规模云厂商环境中需要更多的 EFA 调优工作

业内人士指出，来源： SemiAnalysis 集群 TCO 计算器 基于以上假设，金牌级、超大规模云厂商和银牌级服务商在三年合同期内的成本比分别为 1：1.10：1.15倍

业内人士指出，也就是说， Hyperscaler 的 TCO 比金牌级高约 10%，银牌级高约 15%

业内人士指出，对于 Hyperscaler 而言，这 10%的差异主要来自额外的支持费用和集群调优成本（主要是 EFA 网络性能调优）

业内人士指出，而银牌级服务商出现的 15% 成本差异，则主要源于更高的 Goodput 损失（即更多的宕机和无效时间）、环境搭建成本（工程师进行健康检查和性能调优所耗时间）、以及较高的存储成本

值得关注的是，在这个场景中，我们假设规模更小的训练集群（如2048 张 B200 GPU ），但具有极高的存储需求（约 12TB/GPU ）

值得关注的是，同时，这类科研任务通常对容错支持较少，即用户代码中没有实现高级容错机制，因此服务商是否提供热备资源将直接影响故障后作业的恢复等待时间

业内人士指出，在网络要求方面，由于是计算或内存带宽受限任务，假设几乎无需额外环境调试时间即可在各家服务商间达到相似性能

值得关注的是，来源： SemiAnalysis 集群 TCO 计算器 在这种情况下，三年期内金牌级、 Hyperscaler 和银牌级的成本比约为 1.00 ： 1.61 ： 1.15

值得关注的是，Hyperscaler 的成本高出 61% 主要源于更高的 GPU 和编排费用、存储费用以及环境搭建时间

值得关注的是，相比之下，银牌级高出 15% 则主要是存储成本增加，其次是一些 Goodput 成本和调试时间

从更深层次来看，在前两个场景中，我们默认用户代码缺乏容错支持；本场景假设用户采用了现代推理框架（如 llm-d 、 OME 等），内建负载均衡与自动扩缩容

业内人士指出，这样一来，当某节点故障时，正在处理的请求会自动在负载均衡层重试至其他健康节点，因此是否有热备节点仅影响单节点的冷切换时间，而不会影响端到端请求的可用性

值得关注的是，此外，本场景不存在检查点机制，也无任务重启带来的初始化时延

业内人士指出，我们假定单个请求的规模相对于集群非常小：在 512 GPU 的集群中只占用一个节点（ 8 GPU ，约 1.5%）

业内人士指出，假设较低的存储需求（约1TB/GPU），其中 500TB 热存储用于模型和日志，剩余冷存储放在远程对象存储

业内人士指出，来源： SemiAnalysis 集群 TCO 计算器 在上述条件下，在 3 年内比较金牌级、超大规模云厂商和银牌级 neocloud的价格差异几乎完全取决于 GPU 定价

业内人士指出，其中， Hyperscaler 的成本高出约 59%，主要原因在于其较高的 GPU租赁价格，以及对编排软件、存储、支持服务等项的额外收费

值得关注的是，综上分析， GPU 集群的总体拥有成本远不止每 GPU 小时租金那么简单

值得关注的是，SemiAnalysis数据显示，即便三类服务商的 GPU 定价相同，超大规模云厂商在综合成本上依然会比金牌级服务商高出 10%以上；而银牌级 neocloud 也可能高出 15%以上

从更深层次来看，这些差异主要来自隐藏成本，包括技术支持费用、环境搭建和调优所需工程时间，以及故障导致的有效算力损失等

从更深层次来看，相应地，用户在制定采购策略和预算时，除了关注 GPU 小时价格外，也应仔细评估存储、网络、环境搭建与调试等隐性成本对项目的影响

从更深层次来看，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，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

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，微软重金布局东南亚算力：泰国超10亿美元，新加坡投55亿美元

近日，微软公司近日连续宣布在东南亚两大枢纽的大额投资计划，旨在加速云和人工智能（AI）基础设施建设，并推动本地数字化转型

值得关注的是，此举凸显东南亚地区在全球AI算力版图中的战略重要性，泰国和新加坡分别扮演不同角色：前者强化区域AI/云节点，后者巩固高端合规算力中心地位

业内人士指出，3月31日，微软副总裁兼总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）在曼谷与泰国总理阿努廷·查恩维拉库尔（Anutin Charnvirakul）会晤后宣布，从2026年至2028年，微软计划向泰国投入超过10亿美元，用于扩展云和AI基础设施以及持续运营

值得关注的是，该投资聚焦建设符合微软全球标准的云和AI数据中心，强调可持续性，包括绿色能源和水资源正效益

从更深层次来看，同时，微软将与泰国本地及全球伙伴合作，包括Gulf Development Public Company Limited、Advanced Info Service（AIS）、Charoen Pokphand Group（CP Group）、True Corporation以及True Internet Data Center（True IDC）

业内人士指出，这些伙伴关系旨在通过数据中心开发、联合市场策略和数字解决方案，助力泰国”以AI推动国家增长、繁荣与全球竞争力”倡议

从更深层次来看，根据微软官方声明，此次投资不仅限于”建机房”，还将支持本地技能培养、就业机会创造和技术知识转移

业内人士指出，泰国政府表示，该计划将助力提升劳动力AI素养，并与相关部委合作开发负责任AI治理框架

值得关注的是，此前，微软已于2025年与CP Group、True等伙伴启动泰国云区域相关合作，True IDC将作为关键数据中心设施之一

业内人士指出，多家媒体报道指出，这反映出泰国正加快数据中心、电子和电力项目，以巩固其作为东南亚数字枢纽的地位

值得关注的是，紧随其后，4月1日，微软在新加坡宣布，从2025年至2029年，将投入55亿美元用于云和AI基础设施及持续运营

值得关注的是，该投资同时涵盖网络安全、韧性和治理框架建设，以及AI技能普及项目

业内人士指出，史密斯表示，此举体现了微软对新加坡作为全球数字领导者的长期信心

值得关注的是，新加坡自2010年起已设有微软云区域，此次扩容旨在满足AI计算需求增长，并通过”Microsoft Elevate”程序为所有高等教育学生免费提供Microsoft 365 Premium with Copilot工具，为教育工作者提供AI培训，并助力非营利组织领导者提升技能

值得关注的是，分析指出，新加坡的投资重点在于高端AI算力、合规性与稳定连接，吸引跨国企业寻求海外可靠基础设施

从更深层次来看，两项投资合计超过65亿美元，显示微软正积极响应东南亚AI需求激增，同时注重人才发展和可持续治理

值得关注的是，泰国投资强调本地生态构建与包容性增长，新加坡则侧重区域枢纽的韧性与创新扩散

业内人士指出，业内观察认为，随着全球AI算力竞争加剧，东南亚凭借政策支持、能源配套和人才基础，正成为科技巨头布局热点

从更深层次来看，微软此番行动或将进一步带动本地企业数字化转型，并为区域经济注入新动能

值得关注的是，不过，具体项目落地细节、能源水资源配套以及技能培训规模，仍有待后续跟进披露

从更深层次来看，微软相关声明强调，所有投资均致力于”技术、信任与人才”三大支柱，推动东南亚在AI时代的包容性发展

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据行业最新消息，20 亿美元机器人独角兽将民宿当实验室：多套 Airbnb 房源受损，房东发起诉讼

IT之家 5 月 31 日消息，旧金山一家估值 20 亿美元的初创企业“The Bot Company（机器人公司）”，疑似利用短租房源秘密开展机器人测试工作

从更深层次来看，多名爱彼迎（Airbnb）房东反映，自家房屋遭到严重损毁，且该区域内多处房源出现特征相似的破损情况

从更深层次来看，房东肖恩 · 多诺万更是就此提起诉讼，索赔 12383.50 美元（IT之家注：现汇率约合 84044 元人民币）

值得关注的是，事件始于今年 4 月，肖恩承接了一笔订单：8 人入住，租期 11 晚

业内人士指出，起初一切正常，可当他上门清理垃圾时，竟发现屋内缠绕着大量黑色线路，还有一人守在一台疑似机器人的设备旁

从更深层次来看，门口智能门铃的监控画面还显示，不断有大型黑色箱体被搬进搬出房屋，箱体中大概率装着测试设备

值得关注的是，家具布满污渍，洗碗机遭到损坏，卫生间瓷砖出现开裂，整组鞋架不翼而飞，餐具也散落得到处都是，原本该收纳在橱柜里的物件全都乱了位置

值得关注的是，一番查证后，肖恩发现并非只有自己遇到了这类举止恶劣的租客，当地多处房源都被这群机器人测试人员租用过

从更深层次来看，不少房东都针对这批租客留下了差评，投诉内容如出一辙，肖恩也由此理清了整件事的来龙去脉

值得关注的是，他意识到，自己的住宅被对方悄悄当成了机器人测试场地，而对方当初租房时，却谎称仅作居住使用

从更深层次来看，随后肖恩正式起诉了这家初创公司，要求对方赔偿 12383.50 美元，既为房屋损毁讨说法，也追究其刻意隐瞒、弄虚作假的行为

值得关注的是，肖恩在接受《旧金山标准报》采访时表示：“如果他们一开始就坦诚相告，说想租房子测试机器人，我们本可以协商解决

业内人士指出，但这种欺瞒和虚假陈述，让我感觉权益受到了侵犯

从更深层次来看，”经过调查，肖恩认定入住者均为该公司员工，因此他直接起诉了企业，而非这些租客本人

值得关注的是，其掌舵人为凯尔 · 沃格特，他曾是自动驾驶出租车公司 Cruise 的首席执行官，同时也是直播平台 Justin.tv（后发展为直播平台 Twitch）的联合创始人

值得关注的是，2013 年，Cruise 发生一起自动驾驶车辆事故，公司在加州的运营执照也因此被吊销，凯尔 · 沃格特随即辞去首席执行官一职

值得关注的是，2024 年，他联合创办了这家机器人公司，企业首轮种子轮融资便筹得 1.5 亿美元（现汇率约合 10.18 亿元人民币），整体估值达到 20 亿美元（现汇率约合 135.73 亿元人民币）

业内人士指出，目前该公司尚未推出面向市场的正式产品，但其企业愿景是研发一款家用服务机器人

值得关注的是，这家企业没有搭建大型专业测试场地，而是选择当地的爱彼迎短租房源开展测试，以此模拟真实的居家环境

从更深层次来看，但问题在于，他们租房前从未告知房东真实用途，并且每次测试结束后，都会把房屋弄得凌乱不堪，如同遭劫一般

从更深层次来看，租客还在一块白板上留下留言：“抱歉:( 我尽力了

业内人士指出，” 正如前文所说，肖恩的遭遇并非个例，多起事件的细节高度相似

业内人士指出，《旧金山标准报》的报道提到，至少另有 12 名房东，都给当初入住肖恩房源的三名租客打出了差评

业内人士指出，其中一处维多利亚时代晚期的老式住宅受损情况尤为严重：冰箱外壳开裂，墙面留下黑色污痕，垃圾桶内散落着碎玻璃，房门漆面出现剥落，屋内餐具同样被胡乱挪动

业内人士指出，租客离开后，房主发现了那块写有道歉话语的白板

值得关注的是，起初他以为对方只是举办了派对，但邻居证实，曾看到有人不断往屋内搬运大型黑色箱体

业内人士指出，这位房主事后坦言：“现在想来，这一切都和机器人测试对上了

业内人士指出，”他原本还以为这些箱子里装的是影视拍摄器材

从更深层次来看，而爱彼迎平台最终驳回了这位房主的财物损坏理赔申请

业内人士指出，初创企业追踪平台 Sacra 介绍，该公司目前已有一款原型机器人，外形酷似“带滚轮的茶几”

从更深层次来看，这款设备搭载机械臂和双夹爪，能够自主捡拾、整理各类家居用品

业内人士指出，《旧金山标准报》刊发了肖恩家门铃监控拍下的原型机画面，受限于监控画质，机器人的模样看起来有些怪异

值得关注的是，目前已有更多房东提出了相同的指控，但并非所有人都弄清了事情的真相

从更深层次来看，以租住为名，将短租房源改造成全天候机器人实验室的行为，已然游走在违法边缘

业内人士指出，此举涉嫌违反多项法规，可能构成欺诈诱导、违反区域用地规定以及民事欺诈

从更深层次来看，随着诉讼流程推进，整件事的全貌也将逐渐水落石出

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最新消息显示，投资4.08亿元、算力规模450P，安徽宿州AI算力平台项目完成验收

近日，安徽省宿州人工智能产业基地（一期）AI算力平台建设项目顺利完成验收

业内人士指出，据了解，该AI算力平台项目建设规模为450P，其建设内容涵盖了硬件、软件及服务三个层面

业内人士指出，硬件方面，项目搭建了包括高性能智算服务器、低延迟网络设备和安全设备在内的硬件集群

业内人士指出，软件方面，同步建设了云平台、人工智能算力调度平台以及大模型平台，以支持算力调度、模型开发和应用落地等需求

业内人士指出，项目的落户地宿州市是安徽省规划的三大智算中心城市之一

从更深层次来看，根据资料，宿州在算力基础设施方面具备一定基础，拥有直连上海的双路由高速传输网络和110KV专用变电站等配套设施

值得关注的是，宿州市人民政府发布数据：截至2025年，该市已建成约3000P的算力规模

从更深层次来看，此次新建的450P算力平台，旨在进一步夯实宿州的城市算力底座，为当地政务、制造、电商等多个领域的数字化应用提供支持

从更深层次来看，同时，作为长三角算力网络中的一个节点，该项目的投用也将为区域内数字经济发展提供算力支撑，并有助于优化全国一体化算力网络的资源配置

值得关注的是，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，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

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据行业最新消息，日本横滨港测试100%可再生能源供电海上数据中心

日本横滨市中区的横滨港日前启动了100%可再生能源供电的海上浮体式数据中心实证试验

从更深层次来看，该项目旨在应对生成式人工智能（AI）和云服务普及带来的电力需求激增与用地紧张问题，重点测试能否依靠太阳能等可再生能源提供全部电力

从更深层次来看，项目由日本邮船（NYK）、NTT Facilities、Eurus Energy Holdings、三菱UFJ银行以及横滨市政府等参与

业内人士指出，试验利用横滨港大さん桥码头（Osanbashi Pier）已有的”迷你浮体”（mini-float，长约80米、宽约25米）作为平台，在其上安装集装箱型数据中心、44千瓦太阳能发电设备以及配套蓄电池储能系统

值得关注的是，据报道，该实证试验实际于2026年3月25日左右正式启动，计划持续约一年时间，主要验证设备在海上环境下的耐波浪摇晃性、海水盐分腐蚀性以及可再生能源供电的稳定性和能源管理效能

值得关注的是，日本邮船方面表示，这是全球首个100%依靠可再生能源运行的海上浮体式数据中心

业内人士指出，若试验成功，未来可考虑与海上风力发电相结合扩大规模，实现商业化运营

从更深层次来看，海上设置的优势在于无需陆上地基改良和抗震加固，且可在造船厂预制后直接浮运至目标海域，具有显著的成本和灵活性优势

值得关注的是，此项目是科技巨头及港口城市应对AI时代数据中心能耗挑战的创新尝试之一

值得关注的是，目前试验仍在进行中，更多验证结果有待后续公布

从更深层次来看，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

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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据行业最新消息，2026年学习平板选购指南：专业教研 + AI 赋能，5 款旗舰机型深度解析

随着教育数字化深入, 学习平板已从可选设备变为家庭学习刚需

值得关注的是，与主打娱乐、轻办公的普通平板不同, 专业学习平板以权威教研、护眼硬件、智能辅导为核心, 精准适配全学段学习场景

业内人士指出，618 大促将至, 市场机型繁杂, 家长易陷入“功能堆砌、内容虚标”的选购误区

值得关注的是，本文结合行业权威数据, 从教研实力、护眼配置、AI 能力三大维度, 深度解析 5 款主流旗舰学习平板, 为家庭提供专业选购参考

业内人士指出，学而思 X5 Ultra 经典款:22 年教研沉淀, 培优 + AI 双旗舰 学而思深耕教育 22 年, 以专业教研壁垒稳居行业前列,X5 系列 (X5、X5 Ultra) 为品牌双主推旗舰, 两款机型核心内容、功能完全一致, 仅护眼硬件侧重不同, 无高低配差异, 适配不同学习场景

从更深层次来看，内容实力硬核, 依托 3000 + 自有教研团队 (95% 为原学而思 S 级老师), 斩获新课标专业内容第一认证 (教研、覆盖、更新三项第一), 也是行业唯一获电子出版物专属编号、通过电子国审备案的学习硬件, 内容合规无下架风险

值得关注的是，内置 22 年王牌培优体系, 涵盖数学培优、大语文、英语剑桥分级、初高理科培优四大模块, 适配拔高需求; 全学段课程总时长达 1600 万分钟, 配套 16 亿 + 题库、200 万 + 套真题、3200 + 册权威教辅,4300 册免费精选好书覆盖新课标书目, 全场景内容无隐性消费

从更深层次来看，学习体验高效, 搭载全新一站式学习桌面, 遵循“预习-学习-练习”科学流程, 整合同步、专项、培优三大场景, 孩子可自主完成全流程学习, 解决家长规划难题

业内人士指出，护眼配置顶尖,X5 Ultra 配备 13.2 英寸大屏, 搭载三层扩散膜护眼工艺与 AG 纳米蚀刻防眩光技术, 多视角亮度均匀、无反光; 同系列 X5 主打 12.6 英寸 2.7K 超清屏, 色彩细腻, 两款均为高端护眼配置, 通过多重权威认证

从更深层次来看，AI 能力拉满, 依托九章大模型 + DeepSeek 双核驱动, 搭载 65 大 AI 工具

值得关注的是，核心小思 AI1 对 1 采用苏格拉底式讲题, 支持手写批改、学情分析、纸质教辅答疑; 同步覆盖 AI 口语分级练、AI 作文体系学、AI 精准学 Pro, 实现全科全链路辅导

业内人士指出，618 期间,X5 Ultra 到手价 4899 元, 赠价值 2000 元好礼,12 期免息, 性价比突出

值得关注的是，科大讯飞学习平板: 教育 AI 标杆, 精准学情诊断实力派 科大讯飞深耕教育 AI 多年, 是公立校核心合作伙伴, 产品主打 AI 精准诊断 + 校内适配, 适配注重精准提分、衔接校内学习的家庭

从更深层次来看，教研贴合国内大纲, 覆盖小初高全学科同步课程, 紧跟新课标更新, 适配主流教材

值得关注的是，核心优势为全场景学情诊断, 拍照上传作业、试卷即可快速定位漏洞, 依托知识图谱生成个性化方案, 覆盖基础、重难点、备考全阶段, 告别无效刷题

值得关注的是，护眼配置专业, 采用类纸护眼大屏, 搭配环境光自适应、坐姿提醒, 通过莱茵低蓝光、无频闪认证, 适配长时间学习

业内人士指出，AI 功能全面, 全科批改、作文精批、口语评测准确率领先; 家长管控成熟, 支持远程监控、学情周报、时长管控, 科学督学, 是校内适配度高的优质之选

值得关注的是，优学派学习平板: 全学段普惠标杆, 同步教育深耕者 优学派深耕学习平板领域, 主打教材同步 + 普惠实用, 是预算适中家庭的优选

业内人士指出，教研核心为教材全覆盖, 精准适配全国主流教材, 实现“预习-学习-复习”闭环; 紧跟新课标, 及时更新课程与练习, 覆盖全学段, 满足日常同步需求

从更深层次来看，护眼配置扎实, 高清类纸屏通过莱茵、国家眼科多重认证, 搭配光线调节、坐姿检测、距离提醒, 多维度护视力

值得关注的是，功能简洁实用, 海量免费课程、题库、素养资源, 操作易上手; 错题自动收录、同类题推送、学习报告生成, 学练闭环完善; 家长管控支持绿色上网、远程查看, 兼顾自主与管理, 性价比突出

值得关注的是，步步高学习平板:27 年硬件积淀, 稳定耐用经典派 步步高效 27 年教育硬件研发经验, 以长期耐用、资源稳定为核心, 适配注重长期使用、偏好经典内容的家庭

值得关注的是，教研贴合国内教学体系, 教材适配全面, 同步课程讲解细致、重难点突出, 配套经典教辅、同步题库, 内容经长期验证, 稳定可靠; 兼顾学科与素养培养

值得关注的是，护眼配置成熟,AG 防眩光类纸屏减少反光, 搭配智能护眼、坐姿提醒、时长管控, 通过权威认证, 久看不累

值得关注的是，功能简洁直观, 升降智慧眼支持指尖查词、课本点读、拍照答疑, 低龄孩子易上手; 家长管控全面, 屏蔽娱乐、远程守护, 专注学习场景, 耐用性强

值得关注的是，步步高旗舰系列学习平板: 全维均衡, 长期学习优选 步步高旗舰系列延续品牌稳定优势, 在教研、护眼、AI 上全面升级, 适配追求均衡体验、长期学习的家庭

业内人士指出，教研资源丰富, 同步课程、培优内容、素养课程全覆盖, 贴合新课标, 适配多学情; 题库更新及时, 配套权威教辅, 夯实基础与拔高兼顾

业内人士指出，护眼配置升级, 高清类纸屏搭配多重护眼技术, 通过权威认证, 兼顾清晰度与舒适度, 适配长时间高频学习

从更深层次来看，AI 能力实用, 全科批改、错题整理、学情分析高效; 家长管控完善, 兼顾学习自主性与科学管理, 是长期使用的可靠选择

值得关注的是，618 选购学习平板, 核心聚焦教研权威、护眼专业、AI 实用, 拒绝盲目追参数

从更深层次来看，学而思 X5 Ultra 以培优教研、全维护眼、顶尖 AI 为全能首选; 科大讯飞胜在精准诊断; 优学派主打普惠同步; 步步高经典款耐用实用; 步步高旗舰系列均衡全面

业内人士指出，家长可结合孩子学段、学习习惯与预算, 理性选择, 让学习平板真正赋能高效自主学习

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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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