Category: 行业资讯

据行业最新消息，演讲招募｜泰国算力大爆发！不能错过的数据中心实战交流：液冷、供配电与AI-Ready交付—DIF Lounge

Zone B | 16:00–17:30 高功率密度时代的供配电与运维重构 由国际电力与数据中心配电基础设施等领域领军企业高管围绕”高功率密度时代的供配电与运维重构”主题进行深度分享（10 分钟），聚焦高密度场景下的供电架构设计与智能运维实践，为后续研讨提供深度背景

值得关注的是，…… 如今 AI 算力的竞争，正在从”谁拥有更多 GPU”转向”谁能更快、更稳、更低碳地把高密度算力交付出来”

值得关注的是，模块化与预制化如何将交付周期压缩至 6-9 个月

值得关注的是，Lounge Zone A 将讨论热带气候下冷却架构如何走向芯片级，Liquid-Ready 如何真正过渡到 Direct-to-Chip，CDU、二次侧水路、漏液监测、运维边界和供应链认证如何协同落地；同时，也将把预制化、模块化与 AI-Ready 容量交付放在同一张工程图纸上，寻找”从拿电到开服”的加速路径

从更深层次来看，让我们在曼谷，共同解码AI 算力基础设施的下一个十年

值得关注的是，如您希望作为发言嘉宾上台分享或者参与研讨，请扫描下方二维码报名，提前锁定席位

业内人士指出，Gorilla Technology 在泰国规划 200MW AI 数据中心园区 ——2026年5月5日，纳斯达克上市公司Gorilla Technology公开在泰国获得约40英亩土地，规划建设200MW AI 数据中心园区，包含六个高密度数据大厅，可支持约7.6万张GPU部署，预计7月开工，2027年Q1交付首期

值得关注的是，第二环节：开放研讨（拟定 3 个方向） 在主题分享的引导下，全场嘉宾围绕以下三个方向展开开放式对话： 热带气候下的 AI 数据中心冷却架构重构——从 Direct-to-Chip 液冷到全浸没式冷却，不同技术路线在东南亚热带环境的适配性与 TCO 分析

从更深层次来看，B.Grimm Technologies、Huawei 等将分享其在泰国本土与全球的实战经验

业内人士指出，第二环节｜开放研讨——在主题分享的引导下，全场嘉宾围绕预设的多个研讨方向展开开放式对话

值得关注的是，每位嘉宾可在座位上进行发言，把案例、需求、挑战和合作机会直接带到桌面

业内人士指出，为什么您不应错过 5 月 27 日这个下午

从更深层次来看，第二环节：开放研讨（2 个方向） 在主题分享的引导下，全场嘉宾围绕以下两个方向展开开放式对话： 高功率密度时代的供配电重构——从 MV 开关柜到母线槽再到 UPS 架构，如何重新定义供配电系统以匹配 GB200 级别的功率密度

业内人士指出，从设备堆叠到系统联动：AI 数据中心的热—电—控一体化运维——当冷却、供电、控制三大子系统不再独立运作，而是通过智能联动实现整体最优，这对运维团队的能力模型与组织架构提出了哪些新要求

值得关注的是，STT GDC 已在曼谷实现 direct-to-chip 液冷并通过 NVIDIA DGX-Ready 认证，将分享一手实践经验

业内人士指出，TikTok（字节跳动）250 亿美元数据基础设施在泰扩建获批 ——2026年5月6日，泰国BOI一次性批准六大项目，总投资额高达290亿美元（9,580亿泰铢），其中TikTok System (Thailand)单笔投资842亿泰铢（约250亿美元）用于服务器扩容及数据存储与处理设施建设，这是泰国数据中心史上单笔最大投资

业内人士指出，政策、资本、土地、电力、互联与冷却能力，正在共同把东南亚尤其泰国推向东南亚 AI 基础设施的新前线

值得关注的是，下午场设置两场研讨会分别为 Zone A 和 Zone B 两场，其中 Zone A 聚焦”液冷与交付创新”涵盖三大研讨方向，Zone B 聚焦”供配电与运维重构”涵盖两大研讨方向

从更深层次来看，两场之间设有茶歇观展环节，您可根据兴趣选择参与一场或两场均可

从更深层次来看，5 月 27 日，曼谷香格里拉酒店，扫描下方二维码参与 DIF Lounge 活动，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

业内人士指出，关于 DIF Lounge 研讨会 █ 规模：每场约 50 人，仅限受邀嘉宾参与，确保每位与会者都有充分的发言与交流机会

业内人士指出，预制化与模块化：AI-Ready 容量如何更快上线——当客户对算力的需求以”周”为单位计算，传统 18-24 个月的建设周期已经无法满足市场需求

业内人士指出，Zone A | 14:00–15:30 由行业领军企业高管围绕”AI 数据中心液冷与交付创新”主题进行深度分享（10 分钟），聚焦热带气候下的液冷实践、GPU 集群冷却解决方案及模块化交付经验，为后续研讨奠定议题基调

值得关注的是，可见，当 AI 算力需求以指数级增长，”如何建”与”如何运”已成为产业链上最紧迫的议题

业内人士指出，这不是常规的”台上讲、台下听”的论坛，而是一场真正”坐下来谈”的深度研讨会

业内人士指出，█ 流程：”主题分享 + 开放研讨”双环联动 第一环节｜主题分享——由行业领军企业高管围绕大会主题进行深度分享，为研讨环节奠定议题基调与信息密度

业内人士指出，随着泰国项目向 EEC、曼谷周边和区域枢枢集中，电力接入、清洁能源可得性、UPS 与中低压配电架构、动态负载管理、PUE/WUE 目标和可融资性，正在成为决定项目成败的核心变量

业内人士指出，本环节将面向真实项目问题，讨论供配电冗余如何匹配 GPU 集群，如何从设备堆叠走向系统联动，以及如何用一体化运维降低高密度场景下的可用性风险

从更深层次来看，国际/区域数据中心运营商高管——正在泰国或东南亚布局算力设施的决策者 数据中心冷却与基础设施设备厂商——希望与终端用户建立直接对话的技术与商务团队 电力与配电基础设施厂商——渴望在东南亚数据中心建设浪潮中抓住商机的拀欺扣力企业 数据中心设施综合解决方案商、EPC 总包商——寻求在泰国市场扩展业务版图的服务商 泰国本地能源/电力企业与综合数字基础设施服务商——希望融入全球算力产业链的本地玩家 精准交流：与行业最具决策力的高管面对面对话，跳过社交客套，直入核心议题 实战见解：不是”未来展望”，而是”已经在做”——听到的每一个观点都来自真实的项目交付与运营实践 产业链接：运营商×设备厂商×解决方案商×能源企业，四方角色同场对话，形成真正的商业闭环 市场洞察：第一时间了解泰国乃至东南亚数据中心市场的最新走向与竞争格局 DIF Lounge 一场是面向产业关键节点的高密度高质量交流活动

从更深层次来看，在这一窗口期，DIFGC 2026 · Thailand 下午场 DIF Lounge 将以更贴近业务决策与工程落地的方式，拟邀请国际及区域数据中心运营商、液冷与基础设施设备厂商、数据中心设施综合解决方案商、能源与综合数字基础设施服务商等，围绕 AI 数据中心最迫切的两个核心问题展开交流： 当 GB200/GB300 级别 GPU 集群把机柜功率密度推向百千瓦级，传统风冷、常规机房改造和线性交付周期都面临重构

从更深层次来看，如您对以上话题感兴趣，或希望作为发言嘉宾参与研讨，请扫描上方二维码确认参与名额

值得关注的是，仅一周之内，超过 300 亿美元资本涌入泰国数据中心赛道…… Empyrion Digital 在泰国曼谷启建 20MW AI-Ready 数据中心 ——2026年5月7日，新加坡总部的Empyrion Digital在曼谷邦纳区开工其泰国首个数据中心TH1，20MW IT负载，占地17,000平米，支持液冷技术，预计2027年Q3交付

值得关注的是，AI 数据中心不只是 IT 负载升级，更是热、电、控、网、安全与能源策略的系统再设计

业内人士指出，分享嘉宾 10 分钟精炼发言，聚焦实战经验与行业洞察

值得关注的是，这里适合正在评估泰国项目的 IDC 业主与投资方，正在寻找本地化交付路径的 EPC 与解决方案商，也适合拥有液冷、供配电、模块化、能源与运维能力的技术企业

值得关注的是，Digital Edge × B.Grimm 获泰国数据中心史上最大绿色贷款 8.8 亿美元 ——2026年5月6日，Digital Edge与B.Grimm Power公开达成泰国数据中心行业最大绿色贷款（8.8亿美元），用于春武里100MW BKK Campus建设，目标PUE 1.25，追求LEED Silver认证

业内人士指出，每位参与者均可在座位上自由发言，在小范围、高密度的对话中碰撞思想火花，拼接产业资源

业内人士指出，从 Liquid-Ready 到 Direct-to-Chip：高密度 GPU 集群的液冷落地方法论——探讨液冷系统从”可选配置”到”标配方案”的演进路径，涵盖 CDU 选型、管路布局、泄漏检测以及与现有风冷系统的混合部署策略

值得关注的是，Schneider Electric、Siemens 等将带来深度见解

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，Introducing AI-Native Database Service (AIDBS): Make Your Database Agent-Ready

Databases have always been the backbone of enterprise software. But for most organizations, they remain locked behind SQL expertise, manual operations, and complex integration layers that make them inaccessible to the people and AI systems that need them most. Today, we’re changing that. We’re excited to announce the general availability of AI-Native Database Service (AIDBS) — a unified platform that transforms your existing Alibaba Cloud databases into intelligent, agent-ready data infrastructure. We built AIDBS because we kept hearing the same three challenges from our customers: The Access Gap. Business analysts, product managers, and executives depend on engineering teams to write SQL queries. Every insight request becomes a ticket, a queue, a delay. By the time the data arrives, the decision moment has passed. The Operations Burden. DBAs — your most expensive and specialized engineers — spend their days on performance tuning, anomaly triage, and capacity firefighting. Reactive work that AI can handle better and faster. The AI Integration Challenge. Development teams want to build AI agents that query, understand, and act on production data. But connecting AI to live databases with proper security, context, and reliability is still a months-long engineering project. AIDBS addresses all three gaps with a unified platform built on top of your existing Alibaba Cloud databases: 1. Data Agent — Natural Language Queries for Everyone Data Agent lets anyone in your organization query databases using natural language. Ask a question in English (or any language), and get back SQL-verified answers as interactive charts, tables, or narrative reports. It understands your schema, respects your access controls, and supports shareable agent endpoints so teams can embed data Q&A directly into their internal tools. 2. Autonomous Operations — Self-Managing Databases AIDBS’s DAS Agent brings autonomous database operations to your production workloads. It detects anomalies in real-time, identifies root causes, applies optimizations automatically, and generates detailed incident reports. Performance tuning, index optimization, capacity scaling — all handled by AI, 24/7. Your DBAs can finally focus on database architecture and strategic work instead of operational firefighting. 3. AI Agent Development Platform — Build Agents on Real Data For development teams building AI applications, AIDBS provides a production-grade stack that includes cloud-managed Dify (visual workflow orchestration), RAGFlow (data preparation and retrieval-augmented generation), Supabase (backend-as-a-service for rapid development), native MCP server support (Model Context Protocol for AI-database connectivity), and an AI Data Gateway for agent observability and security. All pre-integrated with your existing PolarDB, AnalyticDB, and RDS instances. AIDBS is designed to work with your existing database infrastructure. There’s no data migration required, no new instances to provision, and no architectural overhaul needed. It connects directly to the databases you already run on Alibaba Cloud and adds an intelligent layer on top. This means you can start getting value within minutes of enabling the service — not weeks of setup and configuration. We’ve made it easy to explore AIDBS without financial commitment: • Data Agent: Free trial available • Forecast Agent, DataBridge Agent, AI Data Gateway: Free during public preview • Cloud-managed Dify, RAGFlow, Supabase: Subscription or pay-as-you-go • DAS Agent: Subscription or pay-as-you-go AI-Native Database Service (AIDBS) is available now for all Alibaba Cloud users. Whether you want to empower your business teams with natural language data access, free your DBAs from operational toil, or accelerate your AI agent development — AIDBS gives you a single platform to do it all. • Explore the product: https://www.alibabacloud.com/product/ai-native-database-service • Try it Now: https://aidbs.console.alibabacloud.com/ Your data is your most valuable asset. It’s time to make it agent-ready.

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最新消息显示，450MW！DayOne签下印尼最大数据中心电力采购协议

如果您想了解更多关于东南亚算力产业发展，以及与数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状，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），诚邀您共话全球数字集成新篇章

从更深层次来看，DayOne目前在亚太及欧洲拥有超过500 MW已投运及在建容量，另有超过500 MW储备用于未来开发，覆盖香港、新加坡、马来西亚柔佛、印尼巴淡及日本东京等地

业内人士指出，该协议同时附带一份非约束性谅解备忘录（MoU），涵盖Kabil园区的连接性和电气基础设施服务

从更深层次来看，” 此次签约是DayOne在巴淡的第二个超大规模数据中心项目

从更深层次来看，该公司近期还在泰国和新加坡破土动工，并于2025年8月公开进军芬兰Lahti市场

从更深层次来看，我们在巴淡的持续扩展——从Nongsa数字园（NDP）到KITP——凸显了该岛屿在我们区域平台中的重要性，包括我们独有的SIJORI（新加坡-柔佛-巴淡）模式，该模式将新加坡、柔佛和巴淡连接成东南亚一体化的跨境数据中心平台

从更深层次来看，” PLN Batam总裁董事Kwin Fo称：”我们很荣幸通过提供可靠且可扩展的电力基础设施，支持印尼最大的数据中心项目之一

从更深层次来看，这一合作体现了PLN Batam、BP Batam与DayOne之间的牢固伙伴关系，并进一步强化了巴淡作为东南亚区域数字枢纽的地位

值得关注的是，目前，KITP园区的具体IT负载容量尚未公布，但预计与所达成的电力容量相当

值得关注的是，DayOne首席执行官Jamie Khoo表示：”此次扩张是我们构建亚洲领先数字基础设施平台战略的重要里程碑

值得关注的是，此前，该公司已在Nongsa数字园（NDP）开发首个园区，预计2025年起投入运营

从更深层次来看，DayOne此次协议的达成，进一步印证了其在东南亚跨境数据中心布局的加速推进

从更深层次来看，2026年4月17日 亚太数据中心开发商DayOne与印尼国有电力企业PT PLN Batam在巴淡BP Batam Balairung Sari礼堂正式达成容量达511 MVA（约450 MW）的电力采购协议（PJBTL/PPA），这是印尼迄今为止规模最大的数据中心电力供应协议

值得关注的是，印尼本地媒体报道指出，此次PJBTL协议标志着巴淡作为投资友好型特别经济区的数字产业吸引力进一步增强

从更深层次来看，根据协议，电力将通过电网分阶段供应，于2026年至2027年逐步交付，用于支持DayOne在巴淡Kabil工业技术园（Kabil Industrial Tech Park，简称KITP）正在开发的超大规模数据中心园区

值得关注的是，该协议的落地将为印尼数据中心产业注入新动力，并为后续类似大型项目提供示范

从更深层次来看，KITP项目作为扩展阶段，将进一步提升巴淡在区域数字基础设施中的作用

值得关注的是，业内分析认为，随着区域数字需求持续增长，巴淡凭借地理位置优势（距新加坡仅20公里）及政策支持，正逐步成为新加坡-柔佛-巴淡一体化数字基础设施网络的关键节点

值得关注的是，BP Batam、PLN Batam与DayOne的合作旨在将巴淡打造为东南亚新兴 hyperscale 数据中心枢纽，支持人工智能、云计算和高性能计算等高耗电应用的发展

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行业动态更新：Entering the Physical AI Era: Introducing the Qwen-Robot Suite

For years, large multimodal models have excelled at understanding digital data, such as text, speech, and images. However, translating this general intelligence into precise physical actions across diverse environments has remained a major bottleneck. Traditional robots often struggle in unfamiliar settings or with new instructions because they cannot dynamically map language commands to physical movements. To address this challenge, Alibaba has officially launched its first suite of Qwen-based foundational robotics models: Qwen-Robot Suite. The suite comprises three core models: Qwen-RobotManip: a generalizable Vision-Language-Action (VLA) model; Qwen-RobotNav: A scalable Vision-Language-Navigation (VLN) model; and Qwen-RobotWorld: A video world model designed for embodied intelligence. By addressing distinct facets of physical interaction—from mobility and manipulation to world dynamics—the Qwen-Robot Suite enables real-world robots, whether industrial arms, delivery bots, or robotic dogs, to dynamically perceive, reason, and act in real time. Crucially, the suite’s strong generalization capabilities allow these models to handle unseen tasks and instructions adaptively. They can operate smoothly in unfamiliar environments and interact with novel objects while strictly adhering to physical laws and following natural language commands. This debut represents a pivotal milestone as Alibaba extends its Qwen architecture from the digital realm into physical AI. As a frontrunner in the agentic AI era, the tech giant is actively shifting its focus from simple chatbots to autonomous agents built to manage real-life complex tasks in both the digital world and, increasingly, the physical space. The three models have demonstrated industry-leading performance across dozens of authoritative robotics benchmarks, including RoboChallenge, a large-scale benchmark for embodied intelligence using real robots. The Qwen-Robot Suite has already entered pilot testing with selected Alibaba Cloud enterprise customers in the robotics sector. Qwen-RobotManip (codename Lira and Atlas) tops RoboChallenge, a large-scale real-robot-based benchmarking of embodied intelligence The Qwen-Robot Suite demonstrates industry-leading performance across robot evaluation benchmarks The Qwen-Robot Suite unlocks the potential to transition general AI models into practical agents within physical space. General-purpose Qwen models can compose directly with the robotic models, utilizing them as specialized tools to bridge the gap between general intelligence and physical action. For instance, in an agentic workflow handling an open-ended request like “check whether a green umbrella was left at Cotti Coffee,” an agentic system that utilizes a general-purpose Qwen model as an upper-level strategic planner and Qwen-RobotNav as the tool for real-time execution can autonomously navigate the physical venue to return an evidence-grounded answer. Looking ahead, Alibaba plans to integrate the Qwen-Robot Suite into a wider ecosystem of physical agents, empowering them with highly autonomous perception, spatial decision-making, and long-horizon execution in dynamic real-world environments. This article was originally published on Alizila written by Crystal Liu.

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行业动态更新：NHN在韩国推出7656张NVIDIA B200 GPU集群

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

值得关注的是，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，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

从更深层次来看，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，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，NHN Cloud于2025年7月获得该项目合同

从更深层次来看，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，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，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

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，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

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行业动态更新：Equinix投资1.9亿美元在马来西亚建设第四座数据中心

在技术配置方面，为满足人工智能（AI）与高性能计算的需求，该数据中心的部分规划容量将支持液冷技术

值得关注的是，该项目是Equinix在马来西亚布局的第4座数据中心

从更深层次来看，该项目全面建成后，规划将提供超过2200个机柜

从更深层次来看，据报道，KL2数据中心选址距离Equinix现有的KL1数据中心不到1公里

值得关注的是，根据行业消息，Equinix目前在亚洲地区的投资组合共包含65座数据中心

从更深层次来看，目前，Equinix已购得该项目相邻的土地，作为其在马来西亚长期扩张策略的一部分，以支持未来的扩建需求

从更深层次来看，此外，KL2项目设定了从运营首日起即实现100%可再生能源覆盖的目标，但暂未披露具体的电力容量数据

业内人士指出，5月12日，数据中心服务商Equinix公开，计划斥资1.9亿美元（约合7.47亿林吉特），在马来西亚雪兰莪州赛城建设一座名为KL2的新数据中心

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从更深层次来看，建成后，其主要服务对象涵盖跨国企业、超大规模运营商及数字企业，旨在提供从灵活零售到大规模部署及高密度工作负载的算力基础设施服务

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，Introducing Qoder 1.0: From AI IDE to Autonomous Development Desktop

The industry is crossing a line. AI has gone from helping you work to working for you. Agents now ship tasks, PRs, even entire features end-to-end — and they’re getting faster every week. The bottleneck has flipped. It’s no longer the machine. It’s us. More output means more to review, more to integrate, more decisions only a human can make. Software engineering was never about typing code — it was about the loop: hypothesize, validate, iterate. Once execution cost hits zero, the only scarce resource left is human judgment. The shift: from Agentic Coding to Agentic Engineering. From “AI writes your code” to “AI ships your software.” Not a feature upgrade — a paradigm shift. Qoder 1.0 is our answer to that shift. The core unit of development is shifting from “code itself” to “agent-driven task execution.” We used to measure by lines written and files changed. Now what counts is tasks completed and outcomes delivered — execution metrics, not code volume. So the tool’s center of gravity must move. The IDE is no longer a code editor; it’s an agent workbench. Code generation is one module on it, not the whole thing. The future of development isn’t just generating code — it’s driving agents to complete tasks. In human-AI collaboration, the real bottleneck is steadily shifting from AI to humans. Agents run tasks in parallel by the dozen; humans approve them one at a time. AI used to be capped by intelligence, and that ceiling is lifting fast. Humans are capped by attention, and that ceiling isn’t going anywhere. The model has to change: from Human in the Loop to Human on the Loop: The value of the human is shifting from hands-on execution to defining direction, managing agents, and confirming results. Based on these convictions, Qoder 1.0 represents a fundamental product transformation: from AI IDE to Autonomous Development Desktop. The core design splits the product into two parallel workspaces: Quest has been elevated from a mode inside the IDE to an independent window. It’s the command center for the Agents — integrating task definition, status tracking, artifact review, and knowledge retrieval. You define objectives in the Quest window; Agents handle everything from planning to delivery. Quest and Editor run as two independent windows in parallel. Developers switch freely between task delegation and collaborative coding. Which one you use depends on how you want to work with Agents right now — what’s divided isn’t just scenarios, it’s working habits. Qoder 1.0 reshapes not just the form of the tool, but the way humans and AI collaborate. Qoder 1.0 isn’t a feature stack. It’s a systematic rebuild across four dimensions — so Agents can tackle complex engineering, deliver end-to-end, stay manageable at scale, and compound knowledge into organizational assets. Qoder 1.0 is no longer scoped to single files or single tasks. It runs at enterprise scale — understanding and executing across complex codebases, handling cross-project work, and coordinating multiple Workspaces. Agent tasks run in parallel across Workspaces, tracked in real time from one unified panel. Each task carries its own status label for full visibility. On completion, a delivery summary is auto-generated — progress, artifacts, code changes, all in one place. Qoder 1.0 isn’t a single assistant. It’s a virtual expert team — planning, research, coding, review, and testing specialists working as a pipeline, covering the full chain from requirement to delivery. Switch freely between single-agent and expert-team modes. 1.0 introduces custom expert capabilities: build your own Agent teams with domain knowledge, skills, and tool integrations tailored to your workflow. Keeping an Agent on track used to mean manually setting boundaries and babysitting the flow, or it would drift off course. 1.0 rebuilds the Agent Harness from the ground up — every task is natively a bounded, traceable execution unit with clear artifacts. Every task becomes a schedulable, auditable, deliverable execution unit. Once task boundaries stabilize, complex task completion rises by 60%+. Qoder 1.0 doesn’t just finish the task at hand — it turns process knowledge into organizational assets. 1.0 unifies three sources into a single team-level knowledge engine: The three sources are managed together and continuously invoked as Agents run. Every team member can contribute and refine; Agents keep improving. Knowledge lives in the cloud with enterprise-wide governance and audit — the team knowledge-sharing system built on the code repository, turning individual know-how into lasting organizational capability. Qoder 1.0 isn’t just a feature upgrade. It’s a proven path — Agentic Engineering is no longer a vision, it’s something happening every day. The following data comes from Qoder team’s internal evaluation — based on real development task sets, comparing performance before and after the 1.0 upgrade. Clear improvements emerged across three critical dimensions: Higher interaction efficiency Input token consumption ↓ 40%, conversation turns ↓ 33%; code acceptance rate ↑ 11%. More consistent task quality With architectural knowledge augmentation, task completion ↑ ~25%; with tech stack knowledge augmentation, end-to-end scores ↑ ~25%. Step-change in complex scenario completion After Task Runtime rebuild, complex task completion ↑ 60%+. Qoder shipped its first version on August 21, 2025. In the 9 months since, we’ve been building Qoder with Qoder — over 60 production releases, one every 4 days on average. Today, Qoder has more than 5 million users worldwide, with enterprise customers contributing 70% of revenue. Qoder 1.0 is now generally available on macOS, Windows, and Linux. Define the goal. Steer the agents. Judge the outcome. Developers no longer need to be in every step of execution.

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，领跑全国！和林格尔新区绿色算力指数蝉联第一

目前，区内已投运的数据中心绿电使用比例已超过86%

业内人士指出，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

值得关注的是，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

业内人士指出，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

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

从更深层次来看，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

业内人士指出，新区之所以能领跑全国，关键在于一个”绿”字

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，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

值得关注的是，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

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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行业动态更新：Getty Images 与 OpenAI 达成合作，将授权图库内容引入 ChatGPT

在 2024 年 4 月，OpenAI 还与英国《金融时报》达成协议，利用其资料库内容训练 AI 模型，并为 ChatGPT 用户提供精选的新闻摘要和链接

值得关注的是，公开信息显示，Getty Images 是全球最大的商业图库之一，此前曾与英伟达合作推出名为“Generative AI by Getty Images”的生成式 AI 工具，该工具允许用户利用其授权图片库进行训练，并承诺为使用该工具生成的图片提供法律保护

从更深层次来看，事实上，OpenAI 在 AI 内容合作方面已有多个先例，例如在 2023 年 7 月，其与图片平台 Shutterstock 延续了为期六年的合作，允许使用 Shutterstock 的图片、视频、音乐来训练 AI 模型

从更深层次来看，根据该合作，Getty Images 获得授权的图库内容将在 ChatGPT 的搜索与发现体验场景中呈现

业内人士指出，IT之家 6 月 22 日消息，视觉内容公司 Getty Images 公开与 OpenAI 达成一项展示合作协议

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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行业动态更新：特斯拉 Cybercab 侧视摄像头配备喷淋清洗装置，解决自动驾驶大痛点

但无人驾驶出租车没有方向盘、后视镜，需要全天候不间断运营，无法像人类驾驶员一样手动清理摄像头，必须依靠自身设备时刻保持镜头清晰

业内人士指出，但在真实路况下，镜头极易积攒雨水、积雪、泥浆、灰尘或是路面飞溅的泥水

值得关注的是，随着特斯拉持续优化无人工干预 FSD、准备大范围推送，现有车型环境适应能力不足的短板愈发凸显

值得关注的是，Cybercab 侧视摄像头的喷淋装置可定点喷射清洗液，精准清洁车辆并道、变道、盲区监测所需的摄像头区域

业内人士指出，软件优化虽能缓解部分镜头脏污带来的识别问题，但在大雨、泥泞路面等场景下，软件算法无法完全替代物理清洗

业内人士指出，早期实车观测发现，同款设计或将同步应用于车尾摄像头，形成一套完整的镜头清洁体系，保障整套视觉感知套件在恶劣环境下正常工作

从更深层次来看，特斯拉仅在旗下用于车队测试的 Model Y 无人驾驶出租车上加装了该设备

业内人士指出，相比前代硬件，AI4 的硬件算力与摄像头分辨率均有大幅提升，但量产民用车型普遍未配备侧边、车尾专用清洗喷淋装置

业内人士指出，这一看似不起眼的硬件升级，或将成为实现稳定、无人工干预 FSD 最关键的部件之一，该装置不仅专供无人驾驶出租车使用，现有搭载 AI4 硬件的车型未来也有望装配

从更深层次来看，不少特斯拉车主，尤其是冬季经常驾车的用户，都十分熟悉摄像头被遮挡时弹出的系统提示（如下图所示）： 即便镜头短暂被遮挡，也会降低系统环境识别可信度，触发自动驾驶安全退出机制，甚至迫使车辆靠边停车

业内人士指出，车主们经常反馈恶劣天气下摄像头故障提示频发，想要实现真正的自动驾驶体验，该问题必须彻底解决

从更深层次来看，IT之家 6 月 21 日消息，美国马萨诸塞州皮博迪市拍摄的一张 Cybercab 工程车特写照片显示，车辆配备了小巧的三角形侧视摄像头外壳，外壳内置一套清洗喷淋装置

从更深层次来看，对于追求高运营率、低停运时长的量产无人驾驶出租车车队而言，性能可靠的喷淋清洗系统是保障车辆稳定运行的基础配置，属于必备硬件

从更深层次来看，若缺少这套装置，即便再先进的神经网络，一旦“视觉眼睛”受污，性能也会大幅下降

业内人士指出，这套硬件直接解决了当前 FSD 部署过程中一个公认的痛点

值得关注的是，行业分析师与车主普遍推测，现有 AI4 车型后续可能需要加装同款喷淋清洗装置，或是推出升级的 AI4.5 硬件，才能达到 Cybercab 全气候适配能力，支撑同等水准的自动驾驶功能

值得关注的是，摄像头是驱动 FSD 系统神经网络唯一的感知输入设备，依靠摄像头持续识别周边环境，保障车辆安全行驶

从更深层次来看，IT之家注意到，Cybercab 的这个硬件设计，也让市面已交付的 AI4 车型面临亟待解决的现实问题

业内人士指出，在特斯拉纯视觉自动驾驶方案中，这套喷淋清洗系统非常重要

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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