标题：一文看懂：Grok 4到底强在哪里？ 马斯克的xAI团队近日发布了Grok 4大模型，号称“世界最强AI”。经过研究，我们总结了其核心创新与未来影响。 核心亮点： 1. 多智能体内生化：Grok 4在训练中引入了多智能体协作能力，这是继OpenAI o1的“思维链内生化”和Gemini...

《科创板日报》6月10日报道，随着AI大模型兴起，智能算力需求激增，但部分智算中心利用率不足，出现算力闲置。国内算力基础设施建设仍将持续，行业从追求规模转向注重实际应用及运营效率。机器人等领域催生新算力需求，可能改变区域算力竞争格局。中科曙光等公司强调，明确需求后再建设的智算中心依然供不应求，优刻得乌兰察布智算中心三期已开始交付。此外，液冷技术因AI算力需求爆发，成为核心发展趋势，预计2029年中国液冷服务器市场规模达162亿美元。

《科创板日报》5月6日消息，AI算力建设需求强劲，海外云厂商信心十足。黑石集团总裁称数据中心需求增长空间巨大，Equinix和Iron Mountain上调营收及盈利预期，押注AI企业租赁需求激增。微软、Meta、亚马逊和谷歌的资本开支均超预期，合计2025年一季度达765.92亿美元，同比增长64.3%。服务器供应商广达董事长表示AI服务器订单未受影响，大厂竞争激烈。Raymond James和瑞穗证券分析认为，云计算需求将超过供应，资本开支预计持续增长。国内AIDC建设加速，阿里、腾讯即将披露财报，券商看好反弹趋势。中长期看，AI大模型能力和使用成本下降将推动算力需求，国产算力芯片和大模型能力有望持续提升。建议关注昇腾产业链、AI大厂供应链及AI端侧应用等领域。

标题：月之暗面开源改进版Muon优化器，算力需求比AdamW降低48%，DeepSeek也适用 正文：算力需求比AdamW降低48%，OpenAI技术人员提出的Muon优化算法，被月之暗面团队进一步改进。团队发现Muon方法的Scaling Law，改进后证明Muon对更大模型同样适用。 在参数量最...

商汤联合创始人林达华表示，尽管DeepSeek展现出高效训练，但整体算力需求仍将持续增长，预计至2025年保持上升趋势。DeepSeek通过独特的MoE架构和FP8精度运算，大幅降低了训练成本。林达华强调，开源模型与顶尖闭源模型的差距正在迅速缩小，未来大模型应用将转向替代高价值核心任务。多模态大模型将成为发展方向，商汤将重点发展虚拟数字人情感交互及生产力领域，推动行业创新。

中信证券研报指出，AI的强劲增长推动算力需求提升。海外头部企业算力产品放量并持续迭代，带动硬件出货量和等级要求提高。PCB作为关键环节，材料性能要求随之提升，高频高速树脂PPO、双马BMI树脂加速放量。未来，更优介电性能的电子树脂如碳氢树脂、聚四氟乙烯树脂有望成为服务器升级的首选材料。【财联社2月15日电】

中信建投研报指出，尽管DeepSeek R1的训练和推理算力需求较低，得益于算法、框架和硬件的优化协同。但在深度推理阶段，模型的未来算力需求仍将显著增长。充足的算力对AI模型性能提升至关重要。该信息于2月5日发布。

DeepSeek-V3的发布在AI行业内引发震动，该模型参数量高达671B，仅用2048块GPU训练2个月，花费557.6万美元，性能媲美或优于其他前沿大模型。DeepSeek-V3采用多头潜在注意力和DeepSeekMoE技术，提高了推理性能。尽管有观点认为这预示着AI大模型对算力需求将大幅下降，但也有专家指出，这只是训练成本降低，实际推理仍需大量算力。Lepton AI创始人贾扬清表示，已进入分布式推理时代。中信证券研报指出，DeepSeek-V3将推动AI大模型的广泛应用，提升训练和推理效率。AI行业正从预训练转向推理时代，推理算力需求或将激增，预计豆包大模型将带来759至1898亿元的AI服务器资本开支需求。

字节跳动豆包大模型日均tokens使用量超过4万亿，发布7个月增长超33倍。在火山引擎Force原动力大会上，豆包发布视觉理解模型，价格降至0.003元/千Tokens，比行业平均价低85%。新一代视频生成大模型将于明年1月发布。豆包视觉理解模型填补了“豆包全家桶”在视觉交互上的短板。西部证券指出，视觉能力是大模型的核心，将增加对NAND存储芯片需求。国盛证券认为，字节跳动有望成为AI眼镜产品核心玩家。随着视频大模型的推出，字节跳动的算力需求将进一步增大，可能需要更多英伟达H100 GPU。

OpenAI联合创始人Ilya Sutskever在温哥华NeurIPS大会表示，AI预训练时代即将结束，AI模型将转向具备推理能力的下一代AI Agent。Sutskever强调，现有数据足以推动AI发展，但算力的增长已达到瓶颈。近期，OpenAI发布的o1模型即为推理模型，通过长思维链逐步推理，更接近人类思考方式。多家券商研报指出，随着端侧AI应用快速发展，算力需求正从预训练转向推理，推理有望成为下一阶段算力需求的主要驱动力。巴克莱预计，推理计算需求将超过训练计算需求的4.5倍，占通用人工智能总计算需求的70%以上。博通财报显示，2024财年AI收入增长220%，达到122亿美元，预计2025财年同比增长65%。科技巨头如谷歌、AWS正加大定制化AI芯片研发，推动自研芯片赛道的高景气度和持续创新。