OpenAI在纳斯达克IPO前夜与日本新云Datasection达成战略绑定，借助后者遍布日泰马澳美的B300/GB300万卡级GPU集群，构建跨洲算力网络，绕开传统云巨头实现亚太市场快速渗透。
谷歌公布了一项150亿美元的投资计划，将在密苏里州新建一座数据中心，其选址紧邻亚马逊今年早些时候承诺斥资350亿美元建设数据中心的地点。
弘信电子与无锡高新区合作，成功签约落户江苏省首个基于华为昇腾384超节点的算力集群。
如今的数据中心远不止是服务器集群，它们是支撑医疗、生产力乃至国家安全领域取得重大突破的核心基础设施。而算力需求正远超供应，基础设施升级往往耗时数年。问题显而易见：目前，电网无法跟上创新与电力需求呈指数级增长的速度。
Oracle日前宣布与Bloom Energy扩大合作，将在该数据中心园区旁部署2.45吉瓦的燃料电池发电机——这一功率相当于两到三座核反应堆。
答案在于协同合作。就在六个月前，我们还会分别与客户的电力、信息技术和冷却基础设施团队召开独立会议，因为这些团队之间没有协作，也很少与芯片设计人员沟通。平心而论，伟创力此前的情况也大同小异，设计师和工程师各自负责自身的工作模块，采购部门也依循同样的模式开展工作。
随着全球数据中心运营商纷纷朝着净零排放及更宏大的环保目标迈进，可持续冷却技术已成为减少该行业碳足迹的关键抓手。
Meta 计划在今年晚些时候大规模部署Arm新推出的这款拥有136个核心的 CPU。
如果说2025年是超大规模云服务商为满足AI算力而启动横向扩展（scale-out）的起点，那么2026年则将迈入纵向扩展（scale-up）与跨地域扩展（scale-across）协同演进的新阶段，推动人工智能算力供给提升到新高度的一年。其中，横向扩展将不再局限于为分布式网络增加更多节点，而是进一步演进为跨数据中心的扩展方式，将多个数据中心互联为一个强大的整体。与此同时，更多运营商将在数据中心内部进行纵向扩展，在单台服务器节点中集成更高密度的GPU。
在AI数据中心时代，电力与算力基础设施的设计、管理和部署正变得密不可分。电力、算力和冷却组件日益被整合为统一系统，进行统筹规划与优化。然而，由于AI工作负载对高密度计算机架的需求，电力组件必须进行“解耦”处理，既为高密集堆叠的服务器腾出空间，又要以远超以往的效率输送更多电力。仅从额定功耗来看，一个兆瓦级的GPU机架产生的热量约是满载CPU机架的50倍。
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