美光基于其 G9 NAND 平台推出了三款突破性数据中心 SSD，巩固了其在存储领域的领导地位。根据其新闻稿 ，该新系列提供了全球首款 PCIe Gen6 NVMe SSD，行业领先的 E3.S 容量，以及专为人工智能数据中心设计的低延迟主流 Gen5 SSD。Micron 9650 SSD：全球首款 PCIe Gen6 数据中心 SSD根据美光的说法，9650 SSD 无与伦比的 28 GB/s 性能极大地加速了 AI 训练和推理工作负载。与 Gen5 SSD 相比，9650 在每瓦性能方面表
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美光 数据中心 存储 SSD
从各方面来看，Microsoft Corp. 刚刚交付了其历史上最强大的季度之一。但这不仅仅是一个井喷的印刷品，它还是 Microsoft 正在玩新游戏的信号。该公司的业绩正在重新定义人工智能时代的超大规模面貌。对 2025 财年第四季度财报电话会议的客观分析表明，Microsoft 正在云、人工智能和基础设施执行方面全力以赴，并且正在为以千兆瓦而不是机架衡量的未来而努力。对投资者来说，唯一潜在的负面影响是：1）预计下一季度的资本支出将超过300亿美元，这表明支出将持续领先于收入，并对现金流产生负面影响;
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Microsoft 财报 Azure AI 数据中心
（图片来源：谷歌）欧盟是世界上第二大经济体，按 GDP 计算，但在人工智能市场的地位却远不如美国和中国。为了赶上美国和中国，欧盟正在启动一项 300 亿美元的倡议，以建设一个能够容纳数百万个 AI GPU 的高容量数据中心网络，据 CNBC 报道。如果成功，欧盟将拥有与美国领先公司相当的吉瓦级数据中心。截至目前，欧盟已拨款 100 亿欧元（约合 118 亿美元）用于建立 13 个 AI 数据中心，另外还有 200 亿欧元已指定为吉瓦级 AI 设施网络的初始资金。根据 CNBC
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数据中心 AI
位于美国亚利桑那州斯科茨代尔的智能电源和传感技术公司安森美表示，它正在与美国加利福尼亚州圣克拉拉的英伟达合作，支持向800V直流（VDC）电源架构的过渡，这正在推动下一代人工智能数据中心的效率、密度和可持续性方面的显着提升。这种转变的核心是新的配电系统，它必须在每次电压转换过程中以最小的损耗分配大量电力。安森美表示，其智能电源产品组合通过在电力旅程的每个阶段提供高效、高密度的电源转换（从变电站的高压交流/直流转换到处理器级别的精确电压调节）在实现下一代人工智能数据中心方面发挥着关键作用。安森美利用数十年来
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在韩国，斗山公司开始为人工智能数据中心生产固体氧化物燃料电池，使用来自英国 Ceres Power 的技术这是 Ceres 五家战略授权合作伙伴中第一家进入大规模生产使用其 SteelCell 技术的公司，此前关键合作伙伴 Bosch 对其燃料电池业务进行了重组 。斗山燃料电池将在其位于韩国的专用工厂制造电堆和燃料电池发电系统，该工厂的建造始于 2022 年。其完工标志着世界上第一个 Ceres 金属支撑固体氧化物燃料电池和系统设施开始投入运营。该工厂的年发电能力为50兆瓦。固态氧化物
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（图片来源：Oracle）在关于 Stargate 项目，该项目涉及与 OpenAI、Oracle 和 SoftBank 的合作 提出的一些担忧中，包括基础设施支持的细节不足。公司逐渐披露了它们的意图，周二，OpenAI 和 Oracle 宣布计划在美国建设额外的 4.5 吉瓦（GW）的 Stargate 数据中心基础设施，将 OpenAI 的总计划容量推至 5 GW。有趣的是，尽管 SoftBank 是 Stargate 项目的一部分，但它并未参与这次建设融资。
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人工智能数据中心的能源消耗速度大约是电网新增电力速度的四倍，这为发电地点、人工智能数据中心的建设地点以及更高效的系统、芯片和软件架构的根本转变奠定了基础。对于美国和中国来说，这些数字尤其引人注目，它们正在竞相扩大人工智能数据中心。美国能源部委托编写的一份 2024 年报告显示，去年，美国数据中心消耗了约 4.4% 的总发电量，约合 176 太瓦时。预计到 2028 年，这一数字将增加到 325 至 580 太瓦时，分别占美国所有发电量的 6.7% 至 12%。图 1：2014 年至 2028 年总发电量与
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OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼（Credit: Bloomberg / Bloomberg News via Getty Images）在达拉斯以北大约 40 英里处，你会发现丹顿，一个拥有两所大学、繁忙的农贸市场，以及即将为 OpenAI 建设的一个巨大、耗电的数据中心的小城市。Bloomberg 报道，该站点预计到 2030 年将使城市的电力需求翻一番，并将消耗高达 390 兆瓦的电力，这比典型的数据中心要大得多。Denton 的近 16 万居民，包括 5.5 万名大学生，一
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实时创新（RTI），作为物理人工智能系统的软件框架公司，宣布与科诺瓦（Kinova）达成合作，科诺瓦是全球专业和医疗机器人领域的领导者。这次合作将提供先进的机器人技术与数据中心连接的无缝集成，简化并加速产品生命周期，降低项目风险，并在高级系统的新时代物理人工智能领域重新定义可能实现的事情，例如手术机器人。基于两家公司在机器人和智能/分布式系统方面的丰富经验，RTI Connext 与科诺瓦的集成简化并加速了下一代平台的设计。这次合作使机器人能够集成到更大的数字生态系统中，该生态系统包括可视化、人工智能、传
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在过去，网络就是连接少量本地计算机。但时代已经变了。在 AI 主导的世界中，诀窍是协调数以万计的服务器的活动来训练大型语言模型，而不会延迟通信。现在有一个经过优化的架构来做到这一点。Cornelis Networks 表示，其 CN500 网络结构最大限度地提高了 AI 性能，支持多达 500,000 台计算机或处理器的部署（比现在高出一个数量级），并且不会增加延迟。这项新技术为网络世界带来了第三个主要产品，即以太网和 InfiniBand。它旨在使 AI 和高性能计算机（H
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数据中心 重新布线 AI 速度
当AI的浪潮席卷而来，存力与算力密切“配合”，为充分释放AI潜能提供强大支撑。在今日开幕的2025中国智算中心全栈技术大会上，Solidigm（思得）亚太区应用工程部总监翁昀以《加速存储创新，拥抱AI时代》为主题的演讲，向与会者介绍了以Solidigm大容量、高性能SSD为核心的存储系统，如何在AI时代不断提升效率、降低能耗，成为支撑人工智能发展支柱的实践经验。随着AI对存力需求的不断提升，传统存储往往会制约数据处理速度的提升，其高能耗也给数据中心的资源带来压力。Solidigm大容量SSD能够在更小的空
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Solidigm 存储 数据中心
800Vdc 配电架构将提供未来 AI 处理器所需的功率密度和转换效率，同时最大限度地减少电源尺寸、重量和复杂性的增长，“TI 表示。Nvidia 的提议是在数据中心周边将 13.8kVac 电网功率直接转换为 800Vdc。英伟达表示，与使用 415Vac 将电力输送到机架相比，800Vdc 将通过相同尺寸的配电导体传输的电力增加 85%，该公司还预测，通过在每个机架内从 AC-DC 转换为 DC-DC 转换，效率会提高——因为它计划使用 1MW 机架。与英伟达合作开展该项目的其他公司包括：Infine
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Nvidia 800V DC 数据中心
近日NVIDIA表示，未来将会采用新的800V高压直流配电系统，替次世代数据中心供应电源。 而目前NVIDIA正式宣布一同合作开发电源解决方案的「功率芯片三雄」，分别为英飞凌（Infineon）、德州仪器（TI）及Navitas三家半导体业者。可以确定的是，这块应用在设计上的难度非常高，且公司势必得需要具备足够完整且多元的解决方案，才能够协助NVIDIA达成这个新目标，虽然NVIDIA势必会对更多功率半导体厂商张开双臂，但未来这个最高阶的新战场，初步来看，就是首波功率芯片三雄会占据绝对优势。据了解，NVI
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NVIDIA 800V 数据中心 配电系统
Infineon Technologies AG 与 NVIDIA 合作，正在开发基于新架构的下一代电源系统，该架构具有 800 V 集中发电和高压直流 （HVDC） 功能，用于 AI 数据中心内的配电。新的系统架构显著增强了整个 AI 数据中心的节能配电，支持直接在服务器主板内的 AI 芯片 （GPU） 上进行电源转换。英飞凌正在利用其在从电网到核心的功率转换方面的专业知识，基于硅 （Si）、碳化硅 （SiC） 和氮化镓 （GaN） 等所有相关半导体材料，推动全面 HVDC 架构的路线图。由于 AI 数
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Infineon NVIDIA AI 数据中心 供电系统
美国芯片巨头高通于 5 月 19 日举行了 COMPUTEX 2025 主题演讲，首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙 （Cristiano Amon） 在会上宣布公司重新进入数据中心市场。虽然详细的产品路线图尚未公布，但 Amon 认为高通已经为这一举措做好了准备。随着最近与沙特 AI 初创公司 Humain 合作，NVIDIA 加入其生态系统，Amon 强调了高通的两大关键优势：颠覆性的 CPU 架构和高灵活性。这些反映了 Qualcomm 的 DNA——高性能和超低功耗计算。对于与台湾供应链的合作，阿蒙表示
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高通 数据中心 Oryon CPU
数据中心介绍
数据中心（data center），或称为服务器农场（server farm），指用于安置计算机系统及相关部件的设施，例如电信和储存系统。一般它包含冗余和备用电源，冗余数据通信连接，环境控制（例如空调、灭火器）和安全设备。 数据中心在早期巨大房间内的计算产业中是有根源的。早期的计算机系统操作和维护都复杂，需要一个特殊的环境来操作。连接所有的组件需要很多电缆，进而产生了供应和组织的方法，例如标 [
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