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Category: 行业资讯

  • Qwen Enables Rapidly Expanding AI Hardware Ecosystem

    行业动态更新:Qwen Enables Rapidly Expanding AI Hardware Ecosystem

    As the convergence of artificial intelligence and physical devices accelerates, Qwen, Alibaba’s inhouse LLM and multimodal AI model family, is increasingly becoming a foundational component for next-generation AI hardware. With over 150,000 smart hardware manufacturers in China now integrated with Qwen—including leaders in robotics, automotives and smartphone sectors—the model is helping to further advance the capabilities of Physical AI in China. Unlike traditional software-only AI applications, Physical AI requires models that can perceive, reason, and act within the real world. Qwen’s architecture – characterized by its wide range of modalities (including text, image, video, audio), sizes (from 0.5 billion to 480 billion parameters) and openness (over 400 opensource versions) – has made it a versatile choice for developers across diverse sectors, from humanoid robotics to children’s educational devices. A prominent example of this integration is LimX Dynamics, a robotics company focused on autonomous general-purpose humanoid robots. The company recently unveiled LimX Luna, a full-size interactive humanoid robot designed for commercial performance scenarios such as shopping mall assistance and theme park interactions. Standing 160cm tall with 27 degrees of freedom, LimX Luna leverages Qwen Omni, a multimodal model, to power its interaction capabilities. By integrating Qwen, the robot gained the ability to process visual and audio inputs simultaneously, allowing it to “see, hear, and speak” in real-time. This integration enables the robot to learn new tasks, such as dance movements, by analyzing video clips and to call external tools to complete complex user requests. Behind the scenes, the development of LimX’s “VLA” (Vision-Language-Action) model required significant computational resources. With training data reaching 1.5PB and peak throughput hitting hundreds of TBs, LimX leveraged Alibaba Cloud’s machine learning platform and edge computing to develop its proprietary model training and simulation systems. Additionally, both parties have jointly developed FluxVLA Engine, a full-stack, end-to-end engineering platform for deploying embodied intelligence applications. The platform is now hosted on Alibaba Cloud’s machine learning platform PAI. Beyond industrial robotics, Qwen is also empowering consumer-facing devices. Dr. Look.AI, an interactive AI learning camera for children, has integrated Qwen to transform from a simple recognition tool into a multimodal AI companion. Previously focused on identifying objects like plants or museum exhibits, the device now offers deep visual reasoning, real-time interaction, and personalized storytelling after children take photos of the objects. Since integrating Qwen, Dr. Look.AI has grown to serve over 250,000 users globally, processing more than 50 million photo recognitions per month across 20+ countries. It also employs Alibaba Cloud’s infrastructure for global business expansion, as well as other cloud resources to build its agent featured with long-term memory, allowing the AI companion to output more customized, safe content for children. Other hardware manufacturers from AI glasses, smart phones, smart home and drones are also actively adopting Qwen and Alibaba Cloud’s infrastructure to inspire innovation and create new values. For example, on the smart phone front, OPPO is using Alibaba Cloud’s machine learning platform PAI for post-training Qwen to support various AI scenarios, while Honor has partnered with Alibaba Cloud to improve visual question-answering accuracy by nearly 40%; Ecovacs robots, serving 38 million households globally, is using a hybrid architecture where edge-size smaller Qwen models handle intent recognition and cloud-based larger Qwen models handle complex dialogue; the drone maker Insta360 is using Qwen for intelligent video production while the glasses brand Rayneo V3 is leveraging Qwen to enable real-time visual Q&A. Supporting these innovations is Alibaba Cloud’s full-stack AI infrastructure. By providing leading compute, storage, network, and security capabilities alongside a global infrastructure footprint, Alibaba Cloud allows hardware startups and established manufacturers alike to deploy training and inference workloads in a secure and cost-effective way. This article was originally published on Alizila written by Crystal Liu.

    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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  • 行业观察 | 领跑全国!和林格尔新区绿色算力指数蝉联第一

    行业动态更新:领跑全国!和林格尔新区绿色算力指数蝉联第一

    通过打造国内发展绿色算力的绝佳之地, 和林格尔新区 正以澎湃不息的绿色算力引擎,为高质量发展注入核心动能

    从更深层次来看,大会期间,京能”京数蒙算”智算中心等5个大型算力中心项目落地和林格尔新区 ,总投资200亿元的10个重点项目成功签约

    从更深层次来看,新区之所以能领跑全国,关键在于一个”绿”字

    业内人士指出,目前,区内已投运的数据中心绿电使用比例已超过86%

    值得关注的是,行业消息显示,在2025绿色算力(人工智能)大会上, 和林格尔新区再次成为瞩目焦点

    业内人士指出,作为国家”东数西算”工程的重要枢纽,被誉为”中国云谷”的 和林格尔新区 已集聚三大运营商、国家部委及头部企业等多个数据中心项目,算力总规模突破10万P

    业内人士指出,依托安全稳定的蒙西电网, 和林格尔新区 大力布局源网荷储项目,率先启动绿电直供示范项目,推动绿色算力对新能源的就地消纳,该项目更被评为全国一体化算力网应用优秀案例

    值得关注的是,此外,内蒙古量子信息创新工程中心等多个实验室揭牌,新一代昇腾AI云服务已在区内规模上线

    值得关注的是,根据会上发布的两份权威报告——《绿色算力发展研究报告》与《”东数西算”枢纽节点绿色算力指数研究报告》, 和林格尔新区 的绿色算力发展指数已连续两年(2024年、2025年)在全国一体化算力网络国家枢纽节点中位列第一,充分彰显了其在绿色算力领域的领先地位

    从更深层次来看,同时,全国首个绿色算电协同基地也于 和林格尔新区 正式启动,涵盖共享储能、数据中心集群、服务器生产基地等多个领域

    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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  • 行业观察 | 投资500亿美元 Meta将路易斯安那州数据中心园区扩建至5GW

    据行业最新消息,投资500亿美元 Meta将路易斯安那州数据中心园区扩建至5GW

    “这类项目不仅推动州经济发展,还确保美国在定义下一代技术的竞争中保持领先

    值得关注的是,项目也引发了一些当地讨论,包括税收优惠、水资源使用以及农业地区电力需求等话题,但Meta和州政府强调了其带来的经济和社区收益,例如为教师提供奖金和数据中心培训奖学金

    业内人士指出,该园区最初于2024年底公布,规划占地约2250英亩(约910公顷),建筑面积400万平方英尺(约37.2万平方米),计划分阶段建设9栋建筑,预计2030年前逐步投入使用

    业内人士指出,Richland Parish位于路易斯安那州北部三角洲地区,该州此前并非大型数据中心枢纽

    从更深层次来看,在电力供应方面,Meta与Entergy公司合作,将资助建设7座天然气发电厂、3个电网级电池储能系统以及核电升级等项目

    值得关注的是,随后Meta于2025年底又购置了1400英亩相邻土地

    从更深层次来看,据称,这些举措预计将在20年内为当地客户节省约20亿美元电力成本

    值得关注的是,路易斯安那州州长Jeff Landry对此表示欢迎,他称Meta的承诺将使路易斯安那州成为美国人工智能未来的中心,并在过去两年内帮助该州吸引超过1500亿美元的新投资

    业内人士指出,除了数据中心建设本身,Meta还将额外投入10亿美元用于当地基础设施改善,包括道路、水务和污水处理系统

    业内人士指出,Meta首席执行官马克·扎克伯格此前曾表示,该项目最终可能达到5吉瓦规模,此次公开标志着这一目标正式落实

    业内人士指出,该公司已与路易斯安那州本地企业签订超过16亿美元的合同,并表示项目全面运营后将支持约1000个本地就业岗位

    业内人士指出,行业消息显示,Meta(原Facebook母公司)计划大幅扩展其位于路易斯安那州Richland Parish的Hyperion数据中心园区,将容量提升至5吉瓦(GW),总投资额预计达到500亿美元

    业内人士指出,Meta数据中心副总裁Rachel Peterson强调,这一项目不仅是基础设施建设,更是与社区共同发展的过程

    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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  • 最新动态:未来的平台,即是选择|红帽重塑企业AI底层逻辑

    最新消息显示,未来的平台,即是选择|红帽重塑企业AI底层逻辑

    因此,平台存在的意义,不是替企业做选择,而是帮助企业保留选择权

    值得关注的是,一个优秀的平台,无论企业未来选择哪种模型、哪类GPU或哪种Agent架构,都能够提供稳定运行环境,并实现对算力资源和业务资源的高效调度

    值得关注的是,从产业演进角度看,这种策略更接近Linux和Kubernetes当年的成功路径

    从更深层次来看,制造业更关注成本优化与运营效率,金融行业则更关注创新速度和业务价值增长,两者采用完全不同的衡量体系

    值得关注的是,对于企业而言,未来最重要的问题或许不再是”应该选择哪个模型”,而是”如何构建一个能够持续容纳所有模型的平台”

    值得关注的是,不同部门拥有不同的知识边界和权限体系,人力资源Agent、销售Agent、研发Agent之间既需要协同,也必须保持隔离

    从更深层次来看,GPU负责计算,CPU负责协调,而Linux则成为统筹整个系统运行的核心枢纽

    从更深层次来看,从ERP到互联网,从虚拟化到云原生,再到今天席卷全球的生成式AI,每一次技术革命都会催生新的应用形态,也会带来新的产业焦虑

    从更深层次来看,红帽认为,未来企业级AI最大的挑战之一,将是如何管理越来越多拥有执行能力的Agent

    从更深层次来看,除了漏洞修复和补丁回移机制外,红帽还推出安全加固镜像和可信供应链能力,通过SLSA Level 3标准构建软件交付体系

    业内人士指出,按照王慧慧的说法,这是红帽主动打破边界的一次尝试

    业内人士指出,而红帽则试图扮演中立层角色,让企业能够根据业务需求自由切换GPU、模型和云平台

    从更深层次来看,当企业把所有业务押注在单一模型、单一GPU架构甚至单一云厂商时,未来技术路线变化带来的迁移成本可能远远高于模型本身的价值

    业内人士指出,对于银行、电信、制造等行业而言,AI不是一次性的技术采购,而是长期数字化战略的一部分

    业内人士指出,这一主题背后,不仅折射出AI产业从模型竞争走向基础设施竞争的新趋势,也反映出企业级市场对于开放性、安全性和长期可持续性的重新思考

    从更深层次来看,企业可以使用自己的操作系统、自己的Kubernetes平台甚至不同云环境,而红帽希望提供的是跨平台能力,而非封闭生态

    业内人士指出,过去两年,大模型产业经历了从”技术狂欢”到”商业落地”的转折

    业内人士指出,但随着企业进入大规模部署阶段,市场正在发现另一个现实:模型会不断变化,而企业IT基础设施必须持续稳定运行

    业内人士指出,因此行业讨论重点已经从”是否部署AI”转向”如何让AI创造真实生产力”

    值得关注的是,从企业CIO视角来看,现实压力远比外界想象得复杂

    从更深层次来看,王慧慧透露,红帽已经开始与人形机器人和工业机器人厂商展开合作,重点研究机器人操作系统架构以及统一平台管理能力

    从更深层次来看,这些动作背后反映出一个趋势:未来企业购买的不仅是AI能力,更是AI时代的安全保障体系

    从更深层次来看,红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧(Aella Wang) 红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧(Aella Wang)介绍,最新发布的Red Hat AI 3.4正围绕推理、数据、智能体和平台四个核心能力展开升级,目标是在任意云环境、任意硬件、任意模型和任意智能体之间建立统一运行平台

    值得关注的是,与此同时,AI安全问题也从模型安全延伸到执行安全

    值得关注的是,这也意味着,企业AI竞争正在从技术指标竞争,逐步演变为组织效率竞争

    从更深层次来看,但当市场热议大模型、Agent乃至人形机器人时,一个更底层的问题正在重新浮现:当技术不断变化,企业究竟应该把未来建立在什么之上

    从更深层次来看,无论是Red Hat AI、OpenShift、RHEL,还是AgentOps与自动化平台,其本质都围绕同一个目标展开——让企业在AI时代始终拥有选择权

    从更深层次来看,越来越多企业开始尝试让Agent直接调用工具、访问数据库甚至执行业务操作

    从更深层次来看,曹衡康认为,AI时代最大的风险并不是选错模型,而是失去选择模型的能力

    业内人士指出,红帽大中华区首席营销官赵文斌(Max Zhao) 红帽大中华区首席营销官赵文斌(Max Zhao)透露,从虚拟化替换、容器平台迁移,到AI应用平台和Agent部署,已经出现大量客户实践案例

    业内人士指出,在2023年至2024年间,企业最关注的问题往往是”应该选择哪个模型”;而到了2026年,越来越多企业开始讨论另外几个问题:如何控制成本、如何保障安全、如何实现规模化部署以及如何与现有业务系统融合,这也是本届红帽全球峰会反复强调的主题

    值得关注的是,这种思路实际上与当前AI产业普遍存在的”生态锁定”形成鲜明对比

    业内人士指出,某种意义上,大模型解决的是”AI有多聪明”的问题,而平台解决的是”AI能否真正进入企业生产系统”的问题

    业内人士指出,从AI到机器人,Linux正在扩展新的边界 在许多业内人士看来,AI之后的下一场竞争可能来自具身智能和机器人

    业内人士指出,十多年前云原生成为产业焦点,大量应用和云服务涌现,但最终承载它们的是Kubernetes和OpenShift

    从更深层次来看,从GPU采购到能源消耗,从模型训练到推理扩展,企业发现AI并非一个低成本工程

    业内人士指出,随着代码生成工具和自动化开发工具普及,开源软件漏洞发现速度明显提升,但修复速度并未同步增长

    从更深层次来看,张家驹认为,随着Agent时代到来,操作系统的重要性实际上正在提升而非下降

    值得关注的是,更重要的是,Agent时代正在放大这种复杂性

    从更深层次来看,也正因如此,张家驹引用红帽CTO的一句话总结当下产业格局:”所有的东西都跑在Linux上

    从更深层次来看,他将企业级客户需求概括为”四个S”:Stable(稳定)、Security(安全)、Speed(速度)和Scale(规模化)

    业内人士指出,红帽大中华区首席技术官张家驹披露了与NVIDIA联合开发的OpenShell项目

    值得关注的是,从产业发展角度看,这也是企业客户与消费市场最大的区别

    值得关注的是,曹衡康认为,许多企业至今仍不敢大规模推广AI,并非缺少模型能力,而是缺少足够稳定的基础设施支撑

    业内人士指出,”四个任意”:红帽试图构建AI时代的中立平台 围绕这一需求变化,红帽正在尝试重新定义自身在AI时代的角色

    值得关注的是,而在AI快速迭代的今天,开放性本身正在成为企业的重要资产

    值得关注的是,它不是通过控制生态获得优势,而是通过开放标准降低创新门槛

    业内人士指出,但截至目前,行业仍缺乏一套统一的方法论去衡量平台化转型所带来的长期收益

    业内人士指出,这种历史规律正在重新验证一个事实:决定企业长期竞争力的,往往不是某个具体应用,而是能够持续承载创新的平台

    业内人士指出,与此同时,AI带来的供应链安全问题也正在加剧

    业内人士指出,在他看来,AI投资回报率(ROI)的计算远比外界想象复杂

    业内人士指出,红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康(Victor Tsao) 红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康(Victor Tsao)回顾IT产业的发展历程时提到,三十年前企业市场讨论最多的是ERP和CRM系统,而这些应用最终都运行在Linux之上

    值得关注的是,无论是企业部署的大模型、推理框架还是智能体系统,本质上仍需要运行环境、资源调度能力以及安全治理能力作为支撑

    从更深层次来看,未来无论是汽车、机器人还是边缘设备,其底层都可能共享相同的Linux技术体系

    值得关注的是,过去几年,全球科技产业习惯于用模型参数、推理速度和排行榜成绩衡量AI竞争力

    从更深层次来看,从这个意义上说,操作系统不再只是资源管理工具,而正在成为AI时代的控制中心

    从更深层次来看,因此,企业对于AI平台的要求天然高于普通应用

    从更深层次来看,该项目通过Agent沙箱和策略控制机制,为智能体建立安全边界,避免其直接对生产环境造成风险

    值得关注的是,随着AI逐渐成为企业数字化基础设施的一部分,”未来的平台,即是选择”或许不仅是一句峰会口号,更可能成为下一阶段企业AI落地的核心方法论

    从更深层次来看,在2026红帽全球峰会上,红帽给出的答案是——”未来的平台,即是选择(The Next Platform is Choice)”

    从更深层次来看,没有稳定的平台,企业就无法放心地把核心业务交给AI

    值得关注的是,一个大型企业未来很可能同时运行数十个甚至上百个Agent

    从更深层次来看,Agent爆发之后,安全正在成为新的基础设施 如果说2024年是大模型之年,那么2026年正在成为Agent之年

    业内人士指出,遗留系统、组织惯性和预算限制共同构成了企业AI转型的现实边界

    值得关注的是,从Linux到Agent,平台始终比应用更长寿 如果把今天的AI热潮放到更长的技术周期中观察,会发现一个有趣的现象:应用不断变化,但平台始终存在

    从更深层次来看,本届峰会上,红帽进一步推动llm-d项目,通过分布式推理实现更大规模的模型服务能力,并新增请求优先级管理和批量处理能力

    值得关注的是,” 四个S背后:企业级AI真正的评判标准 当大众讨论AI时,关注的是模型能力;当企业讨论AI时,关注的却是另一套逻辑

    值得关注的是,其中,稳定意味着关键业务能够长期可靠运行;安全意味着企业数据、模型和Agent受到严格保护;速度意味着企业能够快速响应市场变化并持续创新;规模化则意味着AI能够从试点项目真正扩展到全业务场景

    从更深层次来看,平台能够识别当前执行任务的是人还是Agent,并根据权限策略限制关键操作

    从更深层次来看,相比参数规模和模型排行榜,如何衡量创新速度、平台复用能力以及长期运营成本,正在成为企业决策者更加关注的问题

    从更深层次来看,企业级AI从试点走向生产环境,需要一个极其稳固的平台作为底座

    从更深层次来看,当行业从”模型之争”逐渐走向”生产力之争”,平台价值也正在重新回归

    从更深层次来看,过去GPU主要负责模型推理,而今天Agent开始频繁调用工具、访问服务并执行任务,大量控制逻辑重新回到CPU侧

    从更深层次来看,过去三十年,企业IT世界经历过数次技术浪潮

    值得关注的是,随着企业级AI进入规模化部署阶段,后者的重要性正在快速上升

    值得关注的是,事实上,这也是企业级市场与消费级AI市场最大的区别

    业内人士指出,去年发布的RHIVOS(Red Hat In-Vehicle Operating System)已经进入车用市场,日产汽车成为合作案例之一

    业内人士指出,在消费互联网时代,系统偶尔出错或许只是用户体验问题;但在银行转账、制造产线、能源调度和公共服务场景中,一次错误可能直接造成业务损失

    从更深层次来看,为此,Red Hat AI 3.4引入了Agent身份识别、生命周期管理以及智能体追踪与可观测性能力

    值得关注的是,一方面,CEO和董事会希望AI快速创造价值;另一方面,企业又无法推倒重建过去数十年积累的IT系统

    值得关注的是,值得关注的是,llm-d并不要求客户必须使用红帽自身的软件栈

    业内人士指出,未来无论是机器人”大脑”还是”小脑”,都可能建立在统一Linux体系之上

    从更深层次来看,本届红帽全球峰会释放出的核心信号并非推出了多少新产品,而是重新强调了平台的重要性

    从更深层次来看,普通用户追逐最新模型,而企业更关心未来五年甚至十年的可持续运营

    值得关注的是,对此,红帽并没有将机器人视为全新的技术领域,而是看作Linux生态的进一步延伸

    从更深层次来看,因此,红帽正在联合《CIO时代》启动新一轮企业级AI调研,计划访谈500家企业CIO,希望通过持续数年的跟踪研究,建立不同产业的AI价值评估模型

    值得关注的是,过去几年,云厂商、芯片厂商和模型厂商都在构建各自的封闭体系,希望将客户绑定在特定技术路线中

    业内人士指出,过去一年,vLLM已经成为开源推理领域的重要基础设施

    业内人士指出,事实上,当前全球大部分主流开源模型都构建于Linux生态之上

    从更深层次来看,针对这一趋势,IBM与红帽公开启动Project Lightwell(光井计划),计划投入50亿美元建设AI时代的开源安全体系

    值得关注的是,如今AI成为新的产业中心,底层依然是Linux与容器技术

    业内人士指出,对于企业来说,真正重要的不再是模型排行榜,而是如何在可控成本下实现稳定、安全且持续的业务创新

    值得关注的是,曹衡康提到的一个案例颇具代表性,某企业由于多个部门共用同一个Agent,最终导致工程师通过提示词诱导获取了薪酬信息

    值得关注的是,这种情况说明,随着Agent开始直接参与业务流程,其权限管理和身份治理已经成为企业级AI落地的关键问题

    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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  • 最新动态:LM Studio Bionic 智能体工具上线:可调用 GLM 5.2 等开源模型 AI 编程等

    最新消息显示,LM Studio Bionic 智能体工具上线:可调用 GLM 5.2 等开源模型 AI 编程等

    IT之家 7 月 17 日消息,LM Studio 今天(7 月 17 日)发布公告,公开推出 LM Studio Bionic,官方定位为开源模型的 AI 智能体工具,可以处理编程、研究以及复杂的文档工作

    业内人士指出,根据官方公布的截图,云端调用支持智谱的 GLM 5.2 模型、月之暗面的 Kimi K2.6 模型、阿里的 Qwen 3.6 27B 以及谷歌的 Gemma 4 12B 模型

    从更深层次来看,在语音方面,LM Studio Bionic 应用支持内置跨应用语音键盘,用户可在光标所在位置直接开始口述,全部转录在设备本地完成

    业内人士指出,在隐私方面,LM Studio Bionic 应用云端请求遵循“零数据保留”政策,在处理完成用户任务后不存储请求数据

    值得关注的是,在模型调用方面,LM Studio Bionic 应用除了支持 LM Studio 本地运行的端侧 AI 模型外,针对更高负载的编码、推理、工具调用和长上下文任务,还可以通过 LM Studio Secure Cloud 云端调用更强开源模型

    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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  • 行业观察 | LM Studio Bionic 智能体工具上线:可调用 GLM 5.2 等开源模型 AI 编程等

    最新消息显示,LM Studio Bionic 智能体工具上线:可调用 GLM 5.2 等开源模型 AI 编程等

    根据官方公布的截图,云端调用支持智谱的 GLM 5.2 模型、月之暗面的 Kimi K2.6 模型、阿里的 Qwen 3.6 27B 以及谷歌的 Gemma 4 12B 模型

    业内人士指出,在语音方面,LM Studio Bionic 应用支持内置跨应用语音键盘,用户可在光标所在位置直接开始口述,全部转录在设备本地完成

    从更深层次来看,在隐私方面,LM Studio Bionic 应用云端请求遵循“零数据保留”政策,在处理完成用户任务后不存储请求数据

    业内人士指出,在模型调用方面,LM Studio Bionic 应用除了支持 LM Studio 本地运行的端侧 AI 模型外,针对更高负载的编码、推理、工具调用和长上下文任务,还可以通过 LM Studio Secure Cloud 云端调用更强开源模型

    值得关注的是,IT之家 7 月 17 日消息,LM Studio 今天(7 月 17 日)发布公告,公开推出 LM Studio Bionic,官方定位为开源模型的 AI 智能体工具,可以处理编程、研究以及复杂的文档工作

    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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  • 行业观察 | 晋景新能拟最高25亿港元收购上海有孚等 布局AI算力业务

    行业动态更新:晋景新能拟最高25亿港元收购上海有孚等 布局AI算力业务

    公告表示,作为卖方,Yovole Cayman将对相关公司进行重组,形成本次收购的”目标集团”

    值得关注的是,目标集团的业务核心为云计算服务,已持有相关许可证,在互联网数据中心(IDC)和云计算领域拥有广泛网络及人脉,并具备采购高效能GPU的资格

    值得关注的是,根据未经审核数据,目标集团2025年12月31日净资产约人民币4330万元,总资产约人民币2.758亿元

    业内人士指出,款项将分四期支付,并设有价格调整机制(最高不超过25亿港元),涉及现金及股份支付

    从更深层次来看,公司表示,收购将借助目标集团在IDC及AI算力领域的优势,助力公司业务多元化和转型升级

    从更深层次来看,此次收购是公司战略布局数字基础设施的重要一步

    值得关注的是,晋景新能原主营建筑工程、逆向供应链管理及绿色能源解决方案

    业内人士指出,其中包括发行约3305.7851万股代价股份(发行价每股6.050港元),相当于公司扩大后股本约1.13%

    值得关注的是,交易完成后,目标公司将成为晋景新能全资附属公司

    业内人士指出,根据协议,晋景新能将以现金加股份组合进行支付

    业内人士指出,6月29日,港股上市企业晋景新能控股有限公司(股份代号:01783.HK)发布盘后公告,称公司已于2026年6月29日(交易时段后)与卖方订立协议,以最高25亿港元(基础代价22亿港元)收购Yovole Cayman旗下上海有孚云计算等目标公司全部股权,全面进军云计算及数据中心业务

    值得关注的是,董事会认为,交易经公平磋商厘定,基于折现现金流量法估值约24.7亿港元,符合公司及股东整体利益

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  • Ubuntu 报告 Linux 7.0.0-28.28 中 AMDGPU 驱动性能下降:9 秒任务拖长至 388 秒,吞

    行业动态更新:Ubuntu 报告 Linux 7.0.0-28.28 中 AMDGPU 驱动性能下降:9 秒任务拖长至 388 秒,吞吐降至 1/42

    以 Stable Diffusion XL 通过 ComfyUI 执行推理为例,原本约 9 秒完成的任务,在升级到受影响内核后,观测到最长需 388 秒

    从更深层次来看,Ubuntu 工程团队表示由于 Linux 7.0.0-28.28 内核版本整合的 AMDGPU 驱动问题,在某些计算密集型工作负载下,性能可能会降低至 42 分之一

    从更深层次来看,IT之家 7 月 17 日消息,Ubuntu 内核团队昨日(7 月 16 日)在社区发帖,指出 Linux 7.0.0-28.28 内核版本由于 AMDGPU 驱动问题,会导致 ROCm 计算负载吞吐性能降至 42 分之一

    业内人士指出,该回归问题源自 Linux 7.0 稳定版系列的上游内核,其他发行版(例如 CachyOS 和 Fedora)的用户也已报告过该问题

    值得关注的是,ROCm 是 AMD 面向 GPU 加速计算的软硬件生态,功能接近 NVIDIA 的 CUDA,常用于人工智能训练与推理、高性能计算、科学模拟等需要大量并行运算的场景

    从更深层次来看,IT之家注:AMDGPU 是 AMD 在 Linux 平台上的官方开源图形驱动,负责图形渲染与 GPU 计算相关硬件调度,广泛用于桌面图形、游戏和通用 GPU 计算场景

    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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  • OpenAI 推出一系列官方周边,含 ChatGPT 篮球、Codex T 恤等

    行业动态更新:OpenAI 推出一系列官方周边,含 ChatGPT 篮球、Codex T 恤等

    值得注意的是,这批商品全部属于“Supply Co.”分类

    从更深层次来看,不知从什么时候开始,这些物品已经不再是简单的周边,而是逐渐成为公司文化的实体象征

    值得关注的是,OpenAI 官方商城目前还有 Codex 棒球帽、Codex 做旧 T 恤、Blossom 袜子和 Pixel Nalgene 水壶等产品上架,这其中最便宜的是袜子,售价 15 美元(IT之家注:现汇率约合 101.7 元人民币)

    业内人士指出,同时,这款篮球的售价是 70 美元(现汇率约合 474.5 元人民币)

    值得关注的是,如果把这笔钱用在 GPT-5,你大约能获得 5600 万个输入 Token

    值得关注的是,不过该产品就是一颗普通的篮球,内含 100% 橡胶,并没有任何电子元器件

    从更深层次来看,据官方所述,Supply Co.最初只是为员工打造的一小批周边产品,结果几乎一推出就迅速火起来

    值得关注的是,在一系列官方商品中,最亮眼的莫过于“ChatGPT 篮球”

    值得关注的是,除了硬件周边以外,OpenAI 官方商城现在还上架了一系列纪念品周边

    从更深层次来看,IT之家 7 月 17 日消息,OpenAI 昨天公开推出首款联名硬件 Codex Micro 键盘

    从更深层次来看,商品页面显示,这款篮球的灵感源自“Pause. Play. Prompt.”活动,旨在提醒人们:创造力并不只存在于屏幕之中

    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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  • 最新动态:Mistral AI举债57亿 建设万卡GB300数据中心

    据行业最新消息,Mistral AI举债57亿 建设万卡GB300数据中心

    此前已公开在瑞典投资建设第二座数据中心,并与英伟达等伙伴合作推进AI云服务

    从更深层次来看,该数据中心将采用英伟达Grace Blackwell架构,主要用于训练Mistral自家人工智能模型并提供推理服务

    从更深层次来看,该设施将部署13,800块英伟达GB300图形处理器(GPU),总电力容量达44兆瓦,预计2026年第二季度投入运营

    值得关注的是,2026全球数字基础设施合作发展论坛(DIFGC 2026)-泰国站即将于2026年5月在泰国曼谷香格里拉大酒店重磅启幕,诚邀您共话全球数字集成新篇章

    从更深层次来看,欧洲人工智能初创公司Mistral AI于3月30日公开,通过首轮债务融资成功筹集8.3亿美元(约合人民币57亿元),用于在巴黎南部布吕耶尔-勒沙泰勒(Bruyères-le-Châtel)建设一座大型数据中心

    业内人士指出,法国总统马克龙此前也强调,将利用核电出口能力满足AI数据中心电力需求

    值得关注的是,分析人士指出,在全球AI基础设施竞赛中,欧洲正加速追赶美国和中国

    从更深层次来看,公司计划到2027年底在欧洲各地实现200兆瓦的算力容量

    业内人士指出,Mistral表示,此项目是其欧洲算力布局的重要一步

    值得关注的是,Mistral此举有助于提升欧洲”数字主权”,减少对美国超大规模云服务商的依赖,同时借助法国核电等清洁能源优势支持高耗能数据中心发展

    业内人士指出,进入2026年以来,已有多家运营商、云厂商在泰国布局,泰国俨然已经成为东南亚下一个算力建设的兵家必争之地

    值得关注的是,Mistral AI创始人兼首席执行官Arthur Mensch表示,这一融资将助力公司独立构建计算能力,为企业和政府客户提供更自主、可控的AI基础设施服务

    业内人士指出,据路透社和CNBC报道,此次融资由七家银行组成的国际银团提供,包括法国巴黎银行(BNP Paribas)、法国农业信贷银行企业与投资银行部(Crédit Agricole CIB)、汇丰银行(HSBC)、三菱UFJ金融集团(MUFG)、以及Bpifrance、La Banque Postale和Natixis等

    业内人士指出,布吕耶尔-勒沙泰勒数据中心由法国本地运营商Eclairion负责运营

    从更深层次来看,该公司自2023年成立以来,已累计筹集约29亿美元资金,估值一度超过百亿美元,致力于打造欧洲本土AI替代方案,与OpenAI、Anthropic等美国公司竞争,同时为法国军队等机构提供AI模型

    从更深层次来看,此次融资标志着Mistral从股权融资为主转向利用债务工具加速基础设施扩张

    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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