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提到 AI 烧硬件，很多人第一反应是训练。但在"存力"这件事上，真正吃紧的恰恰是推理。
训练对容量的要求确实更高——要存参数的中间状态和计算过程，还得用 BF16 以上的高精度，存参数的内存能到推理的 8 到 16 倍。
可即便如此，容量在训练时也不算瓶颈：训练能把整个算力集群都投给一个模型，内存相当富余，就像一个人独享整座仓库。
紧张出在推理。推理时集群被切成小块，每个模型实例可能只分到几十到几百张卡，容量一下就捉襟见肘；再叠加推理时数据读写量随生成长度激增，速度压力也集中在这一端。
这也解释了这轮存力需求为什么和 AI 应用渗透、Agent 放量绑得这么紧——真正烧内存的，不是实验室里的训练，而是千万用户的日常调用。
坎托·菲茨杰拉德：英特尔 & AMD
英特尔 ($英特尔(INTC.US))> 展望：坎托维持 “中性” 评级，目标价 150 美元，指出财报季前的风险/收益格局偏向利好。> 驱动因素：受代理式 AI 需求推动以及客户端业务平均售价 (ASP) 扩张的影响，预计该公司在即将到来的业绩中将实现 “小幅超预期/上调”。> 关键关注点：分析师正密切关注英特尔在供应受限环境中能否跑赢大盘，以及下半年客户端产品销量下滑将如何影响公司表现。> 代工进展：市场对 18A-P 和 14A 节点取得的进展持乐观态度，同时现有及新客户方面也有新动态。这预计将导致 2027 年资本支出 (Capex) 大幅增加的预测。AMD ($AMD(AMD.US))> 即将举行的活动：AMD 将于 7 月 22 日至 23 日在旧金山举办第三届年度 “Advancing AI 2026” 活动。> 新技术：预计公司将推出下一代 Instinct MI450 系列 GPU 和基于 Zen 6 架构的 EPYC “Venice” 处理器。> 基础设施增长：预计 AMD 将提供关于其 “Helios” 机架级平台第三季度爬坡情况的更新，并就大规模 AI 基础设施机会的 “快速扩展管道” 提供更多背景信息。> 市场预测：预计 AMD 将把 2030 年服务器 CPU 总可触达市场 (TAM) 的预期从 1200 亿美元上调至 1500 亿美元以上。预计将对 AI 加速器 TAM 进行更新，2029/2030 年期间的潜在上限可能达到 6000 亿-8000 亿美元。> 财务展望：坎托认为 AMD 有望指导数据中心收入在 2027 年至少翻倍。AMD 仍被列为 “首选股”，给予 “超配” 评级，目标价为 700 美元。英伟达周五收盘在 211 美元左右，在其余市场为重大数据周做准备之际，股价缓慢攀升至新的相对高点。黄仁勋不断重复同一个论点：人工智能基础设施支出是...
📢 最新消息: $Hyperscale Data(GPUS.US) 超大规模数据中心接近达成价值超 10 亿美元的 AI 算力协议
👉 关键要点:➤ 超大规模数据中心 正在就一份主服务协议进行深入谈判。➤ 拟议协议将为其密歇根园区提供二十兆瓦的 AI 算力容量。➤ 初始协议可能在 20 年内产生超过 10 亿美元的收入。➤ 首批十兆瓦预计在协议执行后 90 天内上线。➤ 另外十兆瓦计划在大约 90 天后上线。➤ 到 2028 年扩展至五十二兆瓦可能产生约25 亿美元收入。➤ 公司可能逐步淘汰比特币挖矿，以优先发展利润率更高的 AI 服务。➤ 密歇根园区总电力容量潜力超过 300 兆瓦。➤ 拟议的 52 兆瓦部署约占园区潜在容量的百分之十七。⚡ 更新: 英伟达认证三星、SK 海力士和美光为 HBM4 供应商 - 彭博 - $英伟达 (NVDA.US) $美光 (MU.US)
👉 关键要点:➤ 英伟达认证 三星、SK 海力士 和 美光 为 HBM4 内存供应商。➤ HBM4 将为英伟达的下一代 Vera Rubin AI 平台提供动力。➤ 黄仁勋确认所有三家供应商均已 获得认证 并投入生产。➤ Vera Rubin 系统已进入 全面生产，目标在第三季度交付。➤ 新平台将 Vera CPU、Rubin GPU 以及每台服务器数 TB 的 HBM4 内存相结合。➤ 内存仍是行业最关键的 AI 供应链 瓶颈之一。➤ 英伟达正在扩大其在韩国的布局，包括计划建立新的 研发中心。💬 专家声明:“所有三家供应商都已获得认证，” 黄仁勋在首尔告诉记者。“所有三家供应商都已投入生产，他们都在竞相支持 Vera Rubin。”黄仁勋还指出，英伟达的 Vera Rubin AI 系统现已全面投产，并强调了内存供应商在支持下一代 AI 基础设施中的重要性。在#GoogleIO 上，英伟达与 @GoogleCloud 正在庆祝一个里程碑：仅一年时间，已有超过 10 万名开发者加入了我们的联合开发者社区，并且平台仍在持续扩展。
过去一年，社区成员已在 GKE 上部署了 RAG 应用，构建了多智能体管道，并为体育分析和企业数据管道等实际用例原型化了混合推理。
今年的新内容：
→ 用于在英伟达 GPU 上运行和扩展工作负载的 JAX 学习路径
→ 用于大规模推理优化的 GKE 上的英伟达 Dynamo 代码实验室
→ 每月开发者直播，提供关于使用 Gemma 4、英伟达 Nemotron 和 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 上的 Google ADK 进行多智能体应用开发等主题的实用指导
英伟达还与 @GoogleDeepMind 在负责任的人工智能方面展开合作，使用 SynthID 为英伟达 Cosmos 世界基础模型的输出添加水印。
了解更多：
来源：NVIDIA_X
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美光科技发布了半导体史上最非凡的财报之一，这得益于对 AI 内存前所未有的需求。公司报告 2026 财年第二季度营收为 239 亿美元，再...
具体点评可以参考《英伟达 GTC：AI 界春晚，满心期待、扫兴而归？》以下是$英伟达(NVDA.US) GTC 大会全文内容：英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋在 GTC 2026 大会上发表主题演讲，核心议题涵盖 CUDA 平台 20 周年、推理拐点与算力需求爆发、Vera Rubin 系统架构、Groq 集成、OpenClaw 代理革命及物理 AI 与机器人：CUDA 20 周年与平台飞轮效应 CUDA 已诞生 20 年...
