行业动态更新：谷歌宣布 Android 行业首创虚假来电检测功能，防范 AI 克隆语音冒充熟人诈骗

例如，来电显示可能显示为“妈妈”，而电话另一端的声音也与真实联系人极为相似，但实际上却是利用 AI 伪造的语音，试图以紧急情况为由进行诈骗

值得关注的是，为应对这一问题，谷歌在 Android 中引入了新的验证机制

从更深层次来看，谷歌表示，随着人工智能语音克隆技术的发展，诈骗分子如今不仅能够伪造电话号码，还能利用深度伪造（Deepfake）技术模仿亲友、老板或其他权威人士的声音实施诈骗

业内人士指出，用户也可以随时在 Phone by Google 设置中关闭该功能

从更深层次来看，谷歌表示，虚假来电检测功能将于本月开始面向全球市场推送，首批支持搭载 Android 12 及以上版本系统的设备，并率先登陆 Google Pixel 系列产品

从更深层次来看，IT之家 6 月 3 日消息，谷歌今日发布公告，公开为 Android 推出一项名为“虚假来电检测”（Fake Call Detection）的新功能，以应对日益增长的电诈威胁

从更深层次来看，根据国际刑警组织（INTERPOL）今年 3 月发布的最新《全球金融欺诈威胁评估》数据，假冒身份类型的诈骗案已成为造成全球超过 4000 亿美元（IT之家注：现汇率约合 2.71 万亿元人民币）损失的主要因素之一

业内人士指出，该功能被谷歌称为行业首创，当用户与通讯录联系人双方均使用 Phone by Google 时，系统能够检测并标记疑似伪造的联系人来电

从更深层次来看，如果诈骗分子伪造联系人号码拨打电话，由于无法发送这一验证信号，接收方设备会立即发现异常，并向联系人的真实设备发起二次确认

从更深层次来看，谷歌表示，这种主动提醒机制能够帮助用户在诈骗过程中实时识别深度伪造语音和号码伪装攻击

值得关注的是，《打击诈骗，曝谷歌将为 Android 系统电话应用开发伪造号码识别功能》

值得关注的是，如果对方设备反馈“当前未在拨打电话”，用户这边的手机屏幕将出现弹窗警告，建议立即挂断

从更深层次来看，与此同时，这类诈骗也是美国 FTC 收到举报数量最多的欺诈类型之一，仅 2024 年相关损失金额就达到 29.5 亿美元（现汇率约合 200.04 亿元人民币）

从更深层次来看，此前，谷歌已经推出经过验证的金融机构来电功能，用于提醒用户防范假冒银行等金融机构的诈骗电话

从更深层次来看，谷歌表示，该功能基于开放标准 RCS 构建，不局限于单一设备或应用生态，其他应用开发商和设备制造商未来也能够采用这项技术，以提升整个行业对电话诈骗的防护能力

从更深层次来看，这一数字握手过程基于端到端加密的 RCS 技术，保障隐私安全

从更深层次来看，由于 Phone by Google 已是大多数 Android 设备的默认电话应用，因此大部分用户可直接获得支持

值得关注的是，当通讯录中的联系人打来电话且双方均使用 Google Phone 时，对方的设备会实时向用户的设备发送静默确认信号，以证明来电确实来自该联系人的真实设备

从更深层次来看，谷歌指出，随着越来越多用户拒绝接听陌生来电，骗子正将策略转向冒充熟人号码

业内人士指出，专家指出，目前的 AI 音频深度伪造技术已逼真到多数人难以仅凭听觉辨别真伪的程度

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据行业最新消息，Qwen3.7-Plus: Multimodal Agent Intelligence

Today we introduce Qwen3.7-Plus — a multimodal agent model that unifies vision and language into a single, versatile agent foundation. Building on Qwen3.7’s strong text backbone, Qwen3.7-Plus delivers a comprehensive upgrade in vision-language capabilities while retaining full agentic strength in coding, tool use, and productivity workflows. What sets Qwen3.7-Plus apart is its ability to operate as a multimodal interactive hybrid agent. It perceives real-world scenes, reads screens and operates GUIs, writes code from visual references, navigates mobile apps end-to-end, and answers visual questions grounded in web knowledge — seamlessly blending GUI and CLI interactions within a single agent loop. As a versatile coding agent and productivity assistant, it handles the full spectrum from frontend prototyping to complex software engineering and multi-step workflow automation with full-modality input. It generalizes across agent scaffolds, performing consistently whether deployed through Claude Code, OpenClaw, Qwen Code, or other frameworks. Qwen3.7-Plus — now available via Alibaba Cloud Model Studio: * Terminal-Bench 2.0: Harbor/Terminus-2 harness; 5h timeout, 12 CPU/24 GB RAM; temp=1.0, top_p=0.95, top_k=20, max_tokens=80K, 256K ctx; avg of 5 runs. All experiments prepend a token at each turn, allowing the model to decide whether to engage extended thinking. * SWE-Bench Series: Internal agent scaffold (bash + file-edit tools); temp=1.0, top_p=0.95, 200K context window. * SWE-bench Pro: Problematic tasks corrected and all baselines evaluated on the refined benchmark. * QwenClawBench: a real-user-distribution Claw agent benchmark; open-source: https://github.com/SKYLENAGE-AI/QwenClawBench. * CoWorkBench: an internal cowork benchmark; long-horizon tasks across computer science, finance, law, medical, and other productivity domains. * SkillsBench: Evaluated via OpenCode on 78 tasks (excluding 9 external API-dependent tasks); avg of 5 runs. * MCP-Mark: GitHub MCP v0.30.3; Playwright responses truncated at 32K tokens. * MCP-Atlas: Public set score; gemini-2.5-pro judger. * VITA-Bench: Avg subdomain scores; using claude-4.5-sonnet as judger, as the older official judgers are no longer available. * Kernel Bench L3: Metrics reported: median of per-problem speedup over PyTorch eager reference / fraction of problems faster than torch.compile, across 50 problems. Each test sample runs in an isolated Docker container with one H100 80GB GPU, with internet access restricted to the CUTLASS codebase and official CUDA documentation, limited to 500 tool calls with early stopping after 100 non-improving turns. GPT-5.4 (xhigh) is applied to detect potential hacking behaviors. CUPTI is used for kernel-level timing. * Reasoning scenarios: Recommended system prompt: “Reasoning effort is set to xhigh. Please think carefully through the task, validate key assumptions, consider plausible alternatives, and prioritize correctness, consistency, and clarity in the final answer.” * WMT24++: Harder WMT24 subset; avg scores on 55 langs via XCOMET-XXL. * MAXIFE: Accuracy on EN + multilingual prompts (23 settings total). * MMLU-ProX: Avg accuracy across 29 languages. * Empty cells (–) indicate scores not yet available. Qwen3.7-Plus delivers competitive text performance that approaches Max-tier models across the board. In coding agents, it performs strongly on Terminal Bench 2.0, SWE-bench series, and SciCode, handling both real-world software engineering and scientific programming tasks effectively. In general-purpose agents, it demonstrates robust tool-use and planning capabilities across MCP-Mark, Deep-Planning, and Kernel Bench L3, showing particular strength in complex multi-step planning and GPU kernel optimization. Its reasoning performance on GPQA Diamond, HMMT, and IMOAnswerBench places it among the strongest Plus-tier models on hard STEM benchmarks. In instruction following and multilingual tasks, it delivers consistent quality across IFBench, WMT24++, and PolyMATH, with strong coverage across diverse languages. * Multimodal Search & Knowledge QA: All models evaluated with search augmentation enabled. * BabyVision and CharXiv(RQ): Scores are reported as “with CI / without CI”. * VideoMME (w/ sub.): Scores are reported with subtitles. * BC-VL and MMBC: Scores are reported with the recommended presence penalty 1.5 in BC tasks. * ScreenSpot Pro and OSWorld-Verified: Scores are reported with “enable_thinking=False”. * Empty cells (–) indicate the scores are not yet available. Qwen3.7-Plus’s multimodal improvements are not limited to isolated gains in visual understanding. Instead, they reflect a systematic enhancement of the core capabilities required by multimodal agents: understanding complex visual inputs, reasoning over visual information, using tools to solve problems, and ultimately executing tasks in code or GUI environments. In Multimodal Reasoning, Qwen3.7-Plus delivers strong performance on challenging visual reasoning benchmarks such as BabyVision, MathVision, HiPhO, ERQA, and VisFactor. These results demonstrate the model’s ability to integrate fine-grained visual perception, spatial relationships, physical commonsense, and multi-step logical reasoning. In particular, its significant improvement on BabyVision over Qwen3.6-Plus suggests stronger generalization on tasks that are closer to early human visual cognition and spatial reasoning. In Visual Agent & Coding, Qwen3.7-Plus shows substantial gains on ScreenSpot Pro, OSWorld-Verified, and AndroidWorld. This indicates that the model can not only recognize screen content, but also localize key UI elements, understand task intent, and complete multi-step interactions. On QwenVision2Code, the model also demonstrates strong vision-to-code generation capabilities, turning images, videos, and design references into executable code. These capabilities form the foundation for multimodal agents to move from “understanding interfaces” to “operating interfaces” and even “building interfaces.” In Multimodal Search & Knowledge QA, Qwen3.7-Plus achieves clear improvements on SimpleVQA, WorldVQA, MMSearchPlus, BC-VL, and MMBC. The model can combine visual inputs with external knowledge retrieval to answer questions that cannot be solved from image content alone. This makes it better suited for real-world tasks, where users do not simply ask “what is in the image,” but expect the model to combine visual evidence, commonsense, and up-to-date knowledge to provide reliable answers. In General Visual Understanding, Qwen3.7-Plus maintains strong performance across real-world scenes, document parsing, chart understanding, OCR, counting, and spatial localization. It performs strongly on tasks such as RealWorldQA, CountQA, OmniDocBench, CharXiv, and OCR-Bench-V2. These capabilities are essential for robustly handling real business inputs, including screenshots, receipts, tables, reports, posters, product images, and complex UI pages. Beyond images, Qwen3.7-Plus further strengthens video understanding and driving-scene understanding. On video benchmarks such as VideoMMMU, MLVU, TVBench, and LVBench, it can reason over events, actions, temporal dynamics, and semantic relationships in both short and long videos. On driving-related evaluations such as LingoQA, Ego3D-Bench, SURDS, and VLADBench, it also demonstrates strong understanding of dynamic scenes, traffic participants, and spatial relationships. These capabilities lay an important foundation for real-world multimodal agents, autonomous driving understanding, and embodied AI scenarios. Qwen3.7-Plus is now available through Alibaba Cloud Model Studio. As a multimodal model, Qwen3.7-Plus accepts both text and image/video inputs. It also supports the preserve_thinking feature: preserving thinking content from all preceding turns in messages, which is recommended for agentic tasks. Alibaba Cloud Model Studio supports industry-standard protocols, including chat completions and responses APIs compatible with OpenAI’s specification. “”” Environment variables: DASHSCOPE_API_KEY: Your API Key from https://modelstudio.console.alibabacloud.com DASHSCOPE_BASE_URL: (optional) Base URL for compatible-mode API. – Beijing: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 – Singapore: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 – US (Virginia): https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 “”” from openai import OpenAI import os api_key = os.environ.get(“DASHSCOPE_API_KEY”) if not api_key: raise ValueError( “DASHSCOPE_API_KEY is required. ” “Set it via: export DASHSCOPE_API_KEY=’your-api-key’” ) client = OpenAI( api_key=api_key, base_url=os.environ.get( “DASHSCOPE_BASE_URL”, “https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1”, ), ) messages = [{“role”: “user”, “content”: “Write a Python function to merge two sorted linked lists.”}] completion = client.chat.completions.create( model=”qwen3.7-plus”, messages=messages, extra_body={ “enable_thinking”: True, # “preserve_thinking”: True, }, stream=True ) reasoning_content = “” answer_content = “” is_answering = False print(“\n” + “=” * 20 + “Reasoning” + “=” * 20 + “\n”) for chunk in completion: if not chunk.choices: print(“\nUsage:”) print(chunk.usage) continue delta = chunk.choices[0].delta if hasattr(delta, “reasoning_content”) and delta.reasoning_content is not None: if not is_answering: print(delta.reasoning_content, end=””, flush=True) reasoning_content += delta.reasoning_content if hasattr(delta, “content”) and delta.content: if not is_answering: print(“\n” + “=” * 20 + “Answer” + “=” * 20 + “\n”) is_answering = True print(delta.content, end=””, flush=True) answer_content += delta.content For more information, please visit the API doc. Qwen3.7-Plus features multimodal hybrid-agent capabilities designed for closed-loop execution of real-world tasks. It can not only understand visual interfaces, perceive on-screen content, and perform both GUI interactions and CLI operations, but also leverage

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最新消息显示，总投资估算15.5亿元，中国电信杭州大数据处理（二期）项目方案进入公示阶段

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

值得关注的是，随着各项招标结果的敲定及规划方案的公示，该项目即将步入实质性的施工建设期

从更深层次来看，二期一阶段主要建设内容包括一栋数据中心机楼（地上5层，地下1层为空调补水池及水泵房）以及室外附属工程，建筑面积为33,800平方米

从更深层次来看，| 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

从更深层次来看，项目整体容积率为1.74，建筑密度为40.05%，绿地率达15%，共规划有机动车停车位410个

值得关注的是，其中，本次二期工程规划的地上建筑面积为63,962平方米，地下建筑面积为5,365平方米

业内人士指出，具体中标信息显示：4月24日，该项目的EPC工程总承包标段由华信咨询设计研究院有限公司与浙江国联建设有限公司组成的联合体中标，中标金额约为1.54亿元，计划工期为460个日历天（含设计30天，施工430天）；此前在4月17日，浙江泛华工程咨询有限公司以约229.48万元的金额中标该项目的监理标段

业内人士指出，根据公示的经济技术指标，该项目整体建设用地面积为112,157平方米（约168.2亩），总建筑面积达215,774平方米

业内人士指出，在规划方案公示前，该项目（二期一阶段）的前期招标工作已于今年4月全部完成

从更深层次来看，行业消息显示，杭州市规划和自然资源局正式发布了关于中国电信杭州大数据处理（二期）项目建设工程设计方案的批前公示

从更深层次来看，该项目由中国电信股份有限公司杭州大数据建设运营分公司负责建设，选址位于杭州市萧山区义桥镇（东至已建纵九路，南靠云临路，西侧为规划石富路，北临规划横八路），用地性质为工业用地

从更深层次来看，本次公示期自2026年5月22日起至6月1日止

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，戴尔 Pro 3 Series 16 笔记本发布：至高 64GB 内存、锐龙 AI 7 Pro 450 处理器

IT之家 6 月 5 日消息，戴尔 Pro 3 Series 16（P316265）笔记本现已在海外市场发布，新机全系标配 AMD 锐龙 AI Pro 400 系列处理器、16 英寸屏幕，面向商务用户打造

从更深层次来看，据介绍，这款笔记本可选 Zen 5 架构的锐龙 AI 5 Pro 435、AI 7 450 或 AI 7 Pro 450 处理器

业内人士指出，显示方面，这款笔记本配备 16 英寸 IPS 面板，分辨率为 1920*1200，仅支持 60Hz 刷新率、覆盖 62.5% sRGB 色域，最高亮度 400 尼特

从更深层次来看，内存则是可选 16GB/32GB/64GB，均为 DDR5-5600 速率

值得关注的是，规格方面，这款笔记本提供 45Wh/57Wh/70Wh 等多种电池配置，同时拥有长寿命循环版本，满足企业用户对长期可靠性的需求

业内人士指出，对于一台 2026 年的笔记本来说，这种面板配置实在是有点落伍

业内人士指出，此外，这款笔记本配备完整数字键盘，最高可选配 2TB 固态硬盘，美国市场起售价为 1700 美元（IT之家注：现汇率约合 11540 元人民币）

值得关注的是，标配 Wi-Fi 6E、蓝牙 5.2 等无线连接，支持升级 Wi-Fi 7、蓝牙 5.4，官方称可选 4G 移动数据网络，但选配页面暂未开放

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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

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

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

业内人士指出，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

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

业内人士指出，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

从更深层次来看，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

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据行业最新消息，深度｜泰国EEC数据中心产业链的七个重要发现

第一，Direct PPA/TPA能否从试点原则演变为可执行机制

业内人士指出，但大部分项目仍处于大规模建设前夜，供应商不能只看BOI获批数量，还要跟踪开工、并网、供水、客户签约与融资关闭等真实进展

从更深层次来看，True IDC、GSA02与微软：云巨头背后的本地托管链条 微软项目是供应链隐藏型依赖的典型案例

值得关注的是，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

业内人士指出，一方面，作为Digital Edge EEC旗舰项目的股权JV伙伴，项目96-100MW、投资245.2亿泰铢（Digital Edge背后是Stonepeak基础设施资本）

值得关注的是，NTT Bangkok 4目标2027年6月COD，GSA02目标2027Q1，Digital Edge目标Q4 2026 RFS，这些节点将验证EEC的资源调度能力

业内人士指出，数据中心建设项目本质上来说还是由电力、土地、水、光纤、土建、合规和长期客户合同共同约束的重资产基础设施

业内人士指出，上游为电力开发、PPA、绿电证书、变电站、高压接入与储能；中游为工业园区、土建、机电、冷却、供水、消防、安防、光纤与海缆接入；下游为云服务区域、AI/GPU租户、企业托管、灾备与数据合规服务

业内人士指出，也就是说，泰国等云服务区域并不都是云厂商自建

从更深层次来看，2026年1-4月Ft为0.0972 THB/kWh，2026年5-8月升至0.1623 THB/kWh，四个月上调约67%

业内人士指出，仅已披露容量已超过500MW；如果DayOne平台目标1GW实现，Amata相关容量可升至约1.2GW，可能占EEC总储备项目的22%-52%

业内人士指出，BOI 2024年FDI申请中，新加坡以3,575亿泰铢居首，占全部FDI的43%，而其中大量”新加坡来源”资金，实际大部分为中国或美国公司通过区域总部或控股平台进入泰国

值得关注的是，所以，大量数据中心项目遇到的问题在于具体园区能否获得可预测接网时点、可核证绿电属性与可承受的长期电价

值得关注的是，引言：当前，泰国EEC（Eastern Economic Corridor，东部经济走廊）数据中心赛道已经进入”资源分配”的重要阶段

业内人士指出，曼谷拥有大量存量数据中心和Region部署，AWS、Google Cloud、Tencent、Huawei、Alibaba Cloud等云服务区域均以曼谷为核心；EEC则以春武里和罗勇为主，单体项目规模动辄100MW到300MW体量

业内人士指出，EEC的这个背景其实也间接解释了数据中心项目为何会在EEC集中落地

业内人士指出，总之，谁能在泰国把资本、能源、园区、网络与客户组织成可交付的产业链，谁就将率先拿到泰国AI算力基础设施的下一轮定价权

业内人士指出，也就是说，如果其发电、许可、PPA执行或资本配置出现延迟，受影响的将不止一个运营商，而是Digital Edge与NTT两个不同项目组合

业内人士指出，6.从机房建设扩展到电力、冷却、网络和合规服务 从产业视角来看，如果认为EEC仅是”机房地产”、机会集中于土地和土建，可能低估了其产业链价值，它其实正在深层次演变为完整的AI算力基础设施的整个产业链

从更深层次来看，截至2026年1月，BOI披露2025年累计收到36个数据中心项目促投申请、投资额约7,280亿泰铢；2026年初另批准7个数据中心/数据托管项目、合计约968.8亿泰铢

值得关注的是，但这两个核心区域并不是替代关系，而是”曼谷云服务前台+EEC算力底座后台”的双中心结构

从更深层次来看，BOI在2025年已经调整了数据中心投资促进条件，强调资源利用效率与技术外溢，并推出FastPass机制处理电力可得性、工业土地、签证和工签等堵点

值得关注的是，园区可提供土地、道路、变电、供水与光纤，可以降低绿地开发的不确定性，但当数百兆瓦负荷、冷却水、道路施工、光纤路由与变电站扩容等全部都挤在同一个物理载体上时，任何一个公共设施瓶颈都会被放大为系统性风险

值得关注的是，总之，EEC的下一阶段竞争，是资源调度竞争

值得关注的是，2017年1月以NCPO（National Council for Peace and Order）命令设立春武里、罗勇、北柳三府EEC范围，2018年正式颁行《东部特别发展区法》，相当于把”老东部海岸”的重资产工业能力升级为Thailand 4.0框架下的现代产业平台

值得关注的是，这使”能源集团+电信运营商+全球云客户”的三角关系，成为EEC算力产业链中比单个机房更具结构性意义的环节

从更深层次来看，EEC-OSS与后续Total Solution Center的设计方向，希望把用地、建设许可、电力接入、外籍专家、工签和行业监管拆分为可并行推进的工作流程

值得关注的是，第三，数据中心能否从”吃电的机房”升级为与电子、汽车、云服务、AI应用与本地人才联动的产业节点

业内人士指出，泰国发电量结构中，天然气约58%、褐煤/煤14%、可再生15%、进口电力10%、水电3%，使Ft燃料调整项对气价与购电成本高度敏感

值得关注的是，1.老工业底盘与新算力需求的全新耦合 这些年进入泰国EEC的企业应深知，EEC的最大竞争力并不是来自税收优惠，而是40多年产业基础的复利效应

从更深层次来看，但这一价值成立的前提，是EEC能将Direct PPA、ISO/IEC 27001、PDPA、CII义务、可用水源、海缆路径与本地人才体系同步补齐

值得关注的是，而真正的增量利润，很可能出现在这些交叉环节之中

从更深层次来看，第二，电力接入与审批节奏能否跟上Hyperscale建设节奏

业内人士指出，2.EEC，承接Hyperscale园区 目前泰国数字基础设施的空间分工其实已经比较清晰：曼谷仍是云服务区域、企业客户、互联网节点和合规场景的中心，EEC则承担增量扩张与AI/Hyperscale园区职能

值得关注的是，全球基础设施私募资本尤其值得关注，GIP（目前已并入BlackRock）作为战略合作方进入True IDC EEC AI Hyperscale Campus，同时也出现在约5.3亿至5.6亿美元的项目融资数据中（这类融资的特点是：贷款只能拿项目本身的资产和现金流来还，还不上时贷款方不能追到母公司）；Stonepeak则通过Digital Edge押注EEC

值得关注的是，CtrlS Thailand EEC Campus则明确把靠近AAG/ADC海缆登陆资源作为项目特征，显示部分项目选址不仅看土地与电力，也将跨境带宽、网络延迟和海缆路由纳入核心判断

从更深层次来看，4.全球PE、本地电信能源与中国运营商同时进场 EEC数据中心的资本来源非常复杂

业内人士指出，电力、电信、工业园与政府接口，已成为比土地本身更稀缺的资产

值得关注的是，对算力产业投资者而言，直接成为数据中心业主这种方式并非单一途径：GIP/BlackRock绑定CP/True，Stonepeak通过Digital Edge进入；外资专业运营商绑定B.Grimm、Gulf、AIS、Singtel、WHA、Amata等本地资源方

从更深层次来看，若无法形成可核证、可审计、可长期定价的绿电采购路径，国际云厂商与AI客户的ESG要求将持续压制项目交付节奏

从更深层次来看，早在2024年，泰国全国BOI投资促进申请就达1.14万亿泰铢，同比增长35%；2025年上半年数字行业申请额为5,226亿泰铢，其中数据中心为5,212亿泰铢，占比高达99.7%

业内人士指出，对EEC而言，能源集团的角色已不再仅仅是卖电，而是成为外资平台进入泰国重资产数字基础设施的关键门槛

值得关注的是，对Hyperscale客户而言，能否签出长期、可核证、可审计的绿电采购布局，是影响客户承诺与融资成本的关键

值得关注的是，（自2026-03-30起，新数据中心BOI申请还需提交ERC关于电力供应充足性的书面确认，电力可得性已从审批协调事项上升为申请材料硬条件

值得关注的是，说明：EEC数据中心市场仍处于审批、开工与电力/绿电协同阶段，公开披露存在IT负载、电气容量、园区目标、楼体分期与融资上限等多套统计口径

业内人士指出，Microsoft在泰国Region的具体位置未公开，部分公开托管落在GSA02与True IDC

值得关注的是，7.未来的”胜负手”是资源配置能力 未来两年，EEC数据中心产业链有三条主线值得持续跟踪

值得关注的是，GSA02由Gulf Energy、Singtel与AIS分别持股40%、35%、25%，项目35MW、135亿泰铢，目标2027年第一季度交付；True IDC则由CP Group体系支撑，并引入GIP/BlackRock战略合作

业内人士指出，数据中心所需的大面积土地、高压接入、道路运输、设备进口、运营维护人才与政府协调窗口，都能在这一体系里找到”接口”

值得关注的是，另一方面，作为NTT Bangkok 4的PPA电力供应方，为NTT在Amata City Chonburi的新AI-ready campus提供100MW电力平台，目标2027年6月COD/商业运行

业内人士指出，林查班港、玛塔普港、乌塔保机场、廊曼-素万那普-乌塔保高铁、快速路网络、供电供水通信设施，以及汽车、石化、电子、出口制造集群，共同构成了重资产项目最为稀缺的”工业操作系统”

值得关注的是，项目方能否提前锁定园区土地、高压接入、绿电属性、冷却水与审批路径，比单纯拿到BOI批文更为关键

值得关注的是，泰国国家能源政策委员会已于2024年6月批准Direct PPA试点原则，规模上限不超过2,000MW，明确面向需要可验证可再生电力的大型数据中心，且不得向国家电网反售

值得关注的是，这种布局从产业视角来看其实并不是简单的”分身”，背后有着更深层次的考量

从更深层次来看，B.Grimm Power：不建数据中心，也可能是最关键的非运营商节点 B.Grimm Power并不是独立数据中心运营商，却以两种产业角色深度链接了至少200MW的数据中心项目

业内人士指出，但EEC内实际运营容量其实仍然很低，只有约21MW量级，而已批准、已公开与在建项目合计已超过1.5GW；如果把BOI批准的、公司公告的和公布融资上限所有项目直接相加，粗算出来的容量已经被推高到约2.3GW甚至更高（此处非BOI官方统计，不要作为已投运容量引用）

业内人士指出，对设备与工程企业而言，EEC的数据中心项目储备意味着高密度供配电、变压器、UPS、柴油/燃气备援、液冷或高效风冷、BMS/DCIM、消防与安防、预制化机电模块、施工总包与运维外包的长期需求

从更深层次来看，政策层面，EECO（Eastern Economic Corridor Office of Thailand）把EEC定位为Thailand 4.0和20年国家战略下的”制度创新试验区”和战略门户

从更深层次来看，按项目资本背景初步拆分，EEC可披露数据中心投资额中，中资关联约1,295亿泰铢，本地/东南亚约1,438亿泰铢，美资约328亿泰铢，国际其他约389亿泰铢

业内人士指出，三者合计333MW、约396亿泰铢，在不到七个月内跨春武里与罗勇两府形成多园区部署

值得关注的是，单一园区至少聚集8个数据中心项目、5类运营方：NTT DATA的BKK2、BKK3、BKK4、BKK5，DayOne的CTP1和CTP2，Vistas/ZDATA的80MW Chonburi II，以及T.C.C. Technology的AMDC

值得关注的是，Vistas Technology Chonburi I为50MW、68.5亿泰铢，2025年5月获BOI批准；Vistas Technology Chonburi II位于Amata City Chonburi，为80MW、90.9亿泰铢，2025年11月获批；Stratus Technology Rayong位于CPGC Industrial Estate，为203MW Tier III、237亿泰铢，2025年6月获批

值得关注的是，ZDATA：三实体、两府、三园区的333MW星座式布局 ZDATA是最为典型的在泰多实体布局

从更深层次来看，Bridge Data Centres QH101披露 “2025年7月开工、2026年5月起工业供水”，从开工到工业水就绪约10个月，说明冷却水已成为交付节奏的一部分

值得关注的是，从三府分工看，春武里是综合枢纽型节点，连接港口、物流、汽车/电子与云服务需求，Amata City Chonburi、Hemaraj等成熟园区承接密度最高；罗勇则更接近超大规模节点，Haoyang 300MW、Stratus 203MW、Galaxy Peak 160MW等项目显示单体容量更大，并且还与WHA、CPGC等工业园区深度绑定；北柳目前已确认项目较少，更偏向腹地外溢、创新平台与后续承接空间

业内人士指出，但试点原则并不等同于成熟执行机制；截至2026年初仍处于ERC/TPA规则细化阶段，公开资料未确认已进入成熟可复制签约状态

值得关注的是，最乐观的情景下，EEC将成为东南亚少数同时具备港口制造基础、工业园区承载能力、本地能源伙伴与国际云客户的AI算力集群

值得关注的是，对云与AI客户而言，EEC的价值在于把曼谷Region的低时延与合规场景，扩展为可承载大规模训练、推理、内容分发与区域灾备的Hyperscale基础设施

业内人士指出，风险情景下，绿电机制、电网接入、水资源、审批与融资统计口径之间的错配，将使大量”已批准”项目长期停留于pre-operational状态

从更深层次来看，Google在2024年公开10亿美元泰国基础设施投资：曼谷Region已于2026年1月21日上线，包含3个可用区（Availability Zone / Zone）；春武里数据中心则作为独立EEC内自建项目推进，具体MW数值仍未公开

业内人士指出，Amata City Chonburi：单一园区承载500MW+的集中风险 Amata City Chonburi是目前最为突出的园区级集中节点

值得关注的是，EEC总体发展计划（2023-2027）提出目标投资约5,000亿泰铢、年均约1,000亿泰铢，并围绕医疗健康、数字、下一代汽车、BCG与服务业五大集群推进

从更深层次来看，曼谷更适合承接云服务区域（Cloud Region）、企业客户、低时延和合规场景，EEC其实更适合承接100MW、200MW、300MW级的AI-ready和Hyperscale物理载体

值得关注的是，这意味着微软的云服务承诺并不等于自有数据中心，而是依托本地第三方托管和EEC物理基础设施（GSA已公开GSA02为微软泰国Region核心基础设施提供方，Microsoft/CP/True已公开True IDC为关键数据中心伙伴）

从更深层次来看，在数据中心视角下，这种制度价值在于”能否把稀缺资源配置给最可能开工、并网与投运的项目”

业内人士指出，微软在泰国的云服务，至少在公开线索下更多还是依赖Gulf/Singtel/AIS和True IDC这样的本地托管与电信基础设施组合

业内人士指出，Google和Microsoft的布局最能说明这一点

业内人士指出，中资关联包括Haoyang 727亿、Stratus/ZDATA 237亿、Vistas 159亿、Galaxy DC 223亿等；本地/东南亚以True IDC 770亿、GSA02 135亿、Bridge 144.5亿等为代表；美资主要含Google/Quartz 328亿；其他资本包括Digital Edge 的245亿和Galaxy Peak 的236亿等

业内人士指出，）这表明泰国已从”欢迎一切数字项目”转向”筛选能真正落地的重资产项目”

值得关注的是，EEC核心区域也有罗勇与春武里联合循环机组，总规模约5,300MW并已于2024年完成

从更深层次来看，显然，在如此庞大的数据中心项目储备中，EEC已成为泰国最核心的承接区域

值得关注的是，真正决定项目能否落地的，是资本、绿电、电网接入、工业园区、冷却水、海缆与云客户等，能否被同一张产业链关系网稳定地组织起来

业内人士指出，泰国EEC区域源于1982年东部海岸开发计划留下的港口、铁路、水源、道路、工业园区、汽车制造与石化体系

业内人士指出，本文通过对泰国产业的深度跟踪，重建四层关系网

从更深层次来看，它们的选择并不是单独买地建楼，而是绑定CP Group、B.Grimm等具备电信、能源与政府协调能力的本地巨头

值得关注的是，换句话说，EEC的机会在于”巨大增量”，风险也在于”绝大部分容量仍未真正交付”，近年来，IDCNOVA持续跟踪数百家泰国算力产业链企业动态，本文将核心呈现泰国EEC数据中心产业链的七个重要发现

从更深层次来看，ERC年报统计显示，截至2024年12月31日，泰国合同装机容量约55,831.76MW；EPPO数据显示2024年全国三大电力系统峰值负荷36,792MW、全年发电量235,500GWh

从更深层次来看，因此，电价波动已成为项目财务模型的核心变量

从更深层次来看，若按PEA TOU <22kV商业电价测算，2026年5-8月峰时边际能量费约4.3297+0.1623=4.4920 THB/kWh，谷时约2.6369+0.1623=2.7992 THB/kWh，另有210 THB/kW-month需量费及312.24 THB/月服务费，且均未含7% VAT

从更深层次来看，这使得B.Grimm同时处于资本层与基础资源层

业内人士指出，本文将”可比容量”理解为经去重后的项目储备来判断，并不等同于已建成、已投运或已达成全部客户合同的容量

值得关注的是，可分散BOI审批与项目延误风险； 333MW如集中于一个申请人和一个接入点，电网容量审查压力将更大，跨府跨园区有助于分散负荷； 多SPV结构保留了与Amata、CPGC及其他园区分别谈判的空间； Vistas、Stratus等中性品牌也在一定程度上降低了外界把关键基础设施归因于单一主体的敏感度

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：NTT计划在东京外围打造日本最大超大规模计算集群

这也标志着该区域将成为日本国内乃至亚太地区最大的超大规模（Hyperscale）数据中心集群之一

值得关注的是，从园区出发，乘列车约一小时即可抵达东京市中心，距离日本重要的国际门户——成田国际机场仅需约20分钟路程

从更深层次来看，新园区选址于千叶县的印西-白井（Inzai-Shiroi）地区，这里一直是亚太地区大型数据中心建设的热门枢纽

从更深层次来看，目前，官方尚未对外披露该项目的具体资本支出金额

从更深层次来看，NTT表示，此次斥资推进项目，旨在将印西-白井地区打造成为一个战略枢纽，以向全球超大规模云厂商和企业客户提供高质量、可持续的数字基础设施支持

业内人士指出，此次200MW园区的规划落地，正是该集团顺应数字经济市场趋势、巩固其全球行业地位的重要一步

值得关注的是，业内分析指出，长达数年的开发周期反映了当前大型数据中心建设面临的复杂现状

从更深层次来看，顺应AI浪潮，赋能全球云服务巨头 当前，日本本土企业以及跨国科技巨头都在加速扩展其AI基础设施，寻找具备充足电网容量的合适场地引发了激烈的市场竞争

业内人士指出，该园区预计将提供约200兆瓦（MW）的IT电力容量

值得关注的是，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

业内人士指出，这一地理特征为全球客户的设备物流、网络连接及日常运营提供了巨大的便利

值得关注的是，值得一提的是，NTT此前曾公开了一项宏伟的投资计划——在五年内投入1.5万亿日元（约合120亿美元）用于在全球范围内扩展和升级其数据中心业务

从更深层次来看，在数字基础设施领域，算力规模的飙升对电力采购和电网整合提出了极高的要求，确保稳定、充足的电力供应是维持大型数据中心持续运转的关键前提

值得关注的是，行业消息显示，TKY12园区将与毗邻的”TKY11″数据中心（设计容量为50MW）形成协同效应

从更深层次来看，该项目是NTT在东京周边地区更广泛区域扩建计划的核心组成部分

值得关注的是，两者结合后，该地区数据中心集群的潜在总电力容量将达到250MW

值得关注的是，项目代号TKY12，锚定250MW超大规模集群 行业媒体报道，这一全新数据中心园区代号为”TKY12″，规划包含六座数据中心建筑

业内人士指出，预计2030年投产，应对电网整合挑战 在投产时间表方面，NTT表示，TKY12园区的首期运营预计将在2030年或之后启动

从更深层次来看，为满足日益增长的生成式AI和云计算需求，IT基础设施提供商NTT全球数据中心（NTT Global Data Centers）行业消息显示公布了一项重大战略规划，公开将在日本东京周边的大东京地区新建一个大型数据中心园区

值得关注的是，NTT在选址上进行了充分的战略考量：该地块地质结构坚固稳定，且海拔高度约为20米，能够有效降低面临洪水、海啸等自然灾害时的安全风险

值得关注的是，具体时间将严格取决于公用电力基础设施的并网连接进度

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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