维谛技术宣布拟以2亿美元收购定制机架制造商Great Lakes
全球关键数字基础设施供应商维谛技术(Vertiv)宣布已达成协议,将以2亿美元收购定制机柜解决方案制造商Great Lakes Data Racks & Cabinets旗下系列公司。此次收购旨在进一步增强维谛技术在数据中心机架与机柜定制化领域的制造和工程服务能力,扩展其关键基础设施产品组合,以满足高密度算力部署对定制物理基础设施的需求。
全球关键数字基础设施供应商维谛技术(Vertiv)宣布已达成协议,将以2亿美元收购定制机柜解决方案制造商Great Lakes Data Racks & Cabinets旗下系列公司。此次收购旨在进一步增强维谛技术在数据中心机架与机柜定制化领域的制造和工程服务能力,扩展其关键基础设施产品组合,以满足高密度算力部署对定制物理基础设施的需求。
全球关键数字基础设施提供商维谛技术(Vertiv)公布了2024年北美合作伙伴奖的获奖名单。该奖项共表彰了11家表现突出的渠道合作伙伴机构,以认可它们在推动业务增长、技术创新以及满足AI算力基础设施需求方面的卓越贡献。维谛技术强调,渠道伙伴在协助客户应对AI驱动的数据中心高密度供电和液冷散热等关键基础设施挑战中发挥了重要作用。
维谛技术(Vertiv)宣布在全球范围内推出液冷服务组合,旨在为AI和高密度计算应用系统提供全方位支持。该服务覆盖液冷系统的完整生命周期,包括从前期安装部署、冷却液管理、日常运营维护到数字化运维服务等环节,以保障数据中心在高热密度计算环境下的稳定运行与散热效率。
全球数字基础设施与连续性解决方案提供商维谛技术(Vertiv)发布了2025年数据中心趋势预测。报告指出,人工智能正持续深度重塑数据中心行业,整个产业链将聚焦于如何支持、赋能、利用及规范AI应用,进而驱动数据中心在电力架构、先进制冷技术以及智能化管理运维等多维度展开全面革新。
数字基础设施提供商维谛技术(Vertiv)宣布推出针对英伟达 Omniverse DSX 蓝图的吉瓦级系统级参考架构。该方案旨在通过快速部署与高灵活性的系统设计,加速生成式 AI 设施的“首次出字时间”(Time to First Token),为超大规模 AI 算力集群与数据中心的基础设施构建提供标准化与模块化支撑。
全球关键数字基础设施提供商维谛技术(Vertiv)宣布其欧洲、中东和非洲(EMEA)地区总裁Karsten Winther将于2025年12月31日正式退休,现任高管Paul Ryan将接任该职务。维谛技术作为全球数据中心电力与散热基础设施核心供应商,此次领导层过渡旨在确保该地区业务的持续稳定运营与增长。
美国能源部(DOE)宣布投入19亿美元资金,用于资助全美31个电网升级与扩容项目。该计划旨在加快数据中心接入电网的速度,预计将为现有电网解锁23GW的额外输配电容量。随着人工智能等算力集群的快速扩张,电力供应与并网延迟已成为数据中心建设的主要瓶颈,该资金支持将重点缓解关键基础设施的用电压力并增强电网承载力。
由谷歌支持的地热能源初创公司Fervo Energy宣布,其位于美国犹他州的Cape Station地热电站已成功实现首次发电。该项目规划总装机容量高达900MW,是全球首个实现并网发电的公用事业级增强型地热系统(EGS)项目,为未来AI数据中心等高耗能设施提供清洁、全天候基荷电力迈出了关键一步。
算力基础设施公司 Applied Digital 披露,计划投资 32 亿美元在美国亚拉巴马州建设名为 Delta Forge 2 的大型 AI 数据中心项目。根据规划,该数据中心预计将于 2028 年左右正式投入运营,旨在为持续增长的高性能 AI 算力需求提供基础设施支撑。
彭博社报道,甲骨文已就位于新墨西哥州的旗舰AI数据中心“Project Jupiter”向合作开发商STACK Infrastructure发出不可抗力通知,以规避潜在的项目延期履约风险。甲骨文回应称该举措为大型开发项目的常规法律保护手段,项目仍按原计划推进且各方财务承诺不变。但华尔街分析师认为此举暗示项目执行风险增加,引发市场对其AI算力扩张速度的担忧,致其股价下跌约4%。
面对传统电网容量限制对数据中心快速扩张构成的挑战,固体氧化物燃料电池(SOFC)正成为一种高可行性的解决方案。该技术提供了一种可扩展且高度可靠的现场分布式供电路径,使算力基础设施在电力紧张的大环境下能够摆脱对传统电网扩建的依赖,保障持续扩展能力,正在深刻重塑现代数据中心的电力供应策略。
本内容概述了在伦敦举行的DCD Connect 2026峰会为期两天的核心研讨成果。会议围绕全球数字基础设施领域正在经历的动态剧变展开深入交流,重点探讨了设施停机时间管理、运行可靠性及架构变革等行业关键议题。由于当前素材信息较为概括,具体的落地案例、技术细节与行业解决方案仍需参考完整报告。
聚焦万亿美元级数字与算力基础设施建设的行业盛会Yotta 2026将于9月28日至30日在拉斯维加斯Caesars Forum开幕。据官方介绍,本届大会规模再次实现翻倍,已吸引超过6500名注册参会者齐聚现场,共同围绕全球数据中心扩建、AI算力集群以及数字基础设施的大规模部署与未来发展趋势展开深入交流。
马斯克披露了旗下 AI 算力集群的最新部署进展。目前主要运营 Colossus 1 和 Colossus 2 两大计算集群,其中 Colossus 1 配备 15 万张 H100、5 万张 H200 及 3 万张 GB200;Colossus 2 则重点采用英伟达新一代 GB200 与 GB300 芯片。随着后续批次芯片持续投运,Colossus 2 计划配备达 110 万张 GB300 芯片,以支撑 Grok 等前沿大模型的训练与推理。
康宁公司宣布扩大 Polarcor 工程化玻璃偏振片的制造产能,以应对 AI 数据中心与计算应用对光互连技术的增长需求。该产品广泛用于光隔离器等激光光学器件,能够精准控制偏振光并防止反向光干扰激光源,保障高速数据传输的稳定性。此外,康宁还与一家领先的有源光子技术企业签署了多年期供货协议,为关键客户提供长期稳定的光学元器件供应保障。
韩国分析机构Kernel Insight数据显示,采用亚10纳米工艺的1b DRAM晶圆每平方毫米成本达0.654美元,较台积电2纳米(N2)晶圆的0.424美元高出54%。1b DRAM主要用于高规格服务器内存及HBM3E等AI硬件专用存储颗粒。尽管其制造复杂度理论上低于先进制程逻辑芯片,但受市场供需与短缺影响,当前晶圆单位面积成本出现了罕见的倒挂现象。
MaxText团队利用JAX/XLA在谷歌云TPU上从零成功复现了AI2的OLMo 3 7B大模型,在预训练及中期训练阶段的保留评估指标均精准对齐原PyTorch-GPU基准。该方案实现了高达57.4%的模型算力利用率(MFU),并在中途集群扩缩容及跨代TPU迁移中展现出极高鲁棒性。此外,团队通过保留验证发现并修复了导致训练损失虚低的数据加载器隐性记忆漏洞,验证了完备评估机制的重要性。
Google Cloud 已将 TPU 原生支持集成至开源推理框架 vLLM,开发者可通过 GKE 弹性扩展嵌入模型流水线。针对 Qwen3-Embedding-8B 等模型的 15K+ 超长上下文推理,工程团队引入了硬件安全张量对齐、JAX/XLA 编译预热及分块预填充的混合 StepPool 架构等专项优化,在实现与 GPU 基线近乎一致的数值精度的同时提升吞吐,相关配置方案已在 GitHub 开源。
Cerebras正式发布新一代晶圆级AI加速芯片系统CS-4,宣称其为业内速度最快的AI加速器。根据官方介绍,CS-4的推理速度相比传统GPU系统最高可提升达30倍,支持原生解耦推理架构,并能提供更高的处理吞吐量,旨在应对大规模AI工作负载对算力与延迟的苛刻要求。
在Hot Chips 2026大会上,Cerebras详细介绍了其最新的CS-4系统和Nexus平台,并公布了后续CS-5与CS-6的硬件路线图。这些架构设计旨在为前沿大模型推理提供更高速、更高效率的算力支撑。通过持续演进的晶圆级芯片与系统集成方案,Cerebras进一步展示了其在超大规模AI推理基础设施方面的技术规划。
该内容展示了 Cerebras 算力平台如何为 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 模型提供支持。在 Ultrafast(超快)模式下,该方案实现了高达每秒 750 个输出 Token 的推理速度,主要面向对响应时间高度敏感的实时 AI 任务以及复杂智能体(Agent)工作流,显著降低推理延迟并提升交互效率。
AI 芯片创企 Cerebras 与韩国人工智能企业 Upstage 达成合作,共同将超高速 AI 推理服务引入韩国。该合作依托 Cerebras 的高性能算力架构,可实现高达每秒 2,000 个 token 的推理吞吐速度,旨在为韩国的企业级客户提供更低延迟、更高性能的实时生成式 AI 基础设施与应用支持。
Cerebras 宣布在其算力平台上支持 Gemma 4 31B 模型,推理生成速度超过每秒 1,800 个 token,将其超高速推理能力拓展至多模态领域。开发者可依托该低延迟算力支持,构建高响应速度的计算机视觉、文档解析、屏幕截图识别以及智能体(Agentic AI)工作流,显著提升端到端交互效率。
Cerebras宣布在其企业级测试中支持Kimi K2.6超大模型的极速推理,实测输出速度达到每秒981个Token。该方案旨在通过其专有算力芯片解决大模型推理的吞吐与延迟瓶颈,支持实时智能体编程及其他万亿参数级别的复杂AI工作负载,加速超大规模模型在企业级生产环境的高性能落地。
本文主要探讨在 AMD GPU 硬件平台上利用 vLLM 推理框架实现投机解码(Speculative Decoding)的技术探索与优化。投机解码是一种有效降低大语言模型推理延迟的高级加速技术。结合 vLLM 与 AMD 算力生态,旨在提升大模型的生成吞吐量。由于原始素材仅提供标题,具体的实现细节、支持的硬件型号及性能评测数据等信息暂未披露。
随着算力建设规模激增,东南亚数据中心正转向“自带能源”(BYOP)模式以突破电力瓶颈。据悉,美国数据中心项目Pax Silica正规划落地菲律宾新克拉克城,该项目能源需求规模高达3GW。这一动向反映了超大规模算力基础设施在电网薄弱地区布局时,必须自行配套或解决巨额水电供应的新趋势。
总部位于新加坡的数据中心运营商BDx Data Centers正式在印度尼西亚西爪哇举行奠基仪式,启动一座规划容量达640兆瓦(MW)的人工智能数据中心园区建设。该项目重点面向AI高密算力需求,体现了印尼算力基础设施的快速扩张,也是东南亚地区规模最大的AI专用数据中心项目之一。
泰国国家经济和社会发展委员会(NESDC)秘书长丹努查·皮查亚南近日透露,泰国针对数据中心业务的新监管规定有望于2026年10月中旬前最终确定并正式实施。根据相关规划,新规将功率在100兆瓦以上的设施定为超大规模数据中心。该项政策意在进一步规范泰国本土数据中心产业发展,当前具体监管细则仍待后续官方进一步完善与公布。
本期国际算力产业观察汇总了全球53条产业动态,热点集中在北美、欧洲等地区。重点事件包括AWS宣布永久关闭其中东节点,韩国GS集团提出110亿美元的算力与基建规划,马来西亚雪兰莪州针对数据中心设立30%本土供应链门槛,以及新泽西漏油事件和得州对数据中心用水违规的处罚等。由于原始摘要信息有限,更多区域细节有待展开。
当前全球超大规模云厂商、AI芯片与基础设施企业正在加速算力产业的长期布局。头部玩家之间的核心竞争正从单纯追求GPU数量和单个项目规模,延伸至整体算力容量、电力资源保障、GW级园区规划、高性能网络、资本运作及800VDC等底层供电架构的全局部署,凸显出AI数据中心向电力基础设施深度演进的产业趋势。