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戴尔电话会：“缺的就是DRAM、DRAM、DRAM！” ，AI积压订单逼近千亿，全年指引大幅上调
戴尔2027财年第二季度业绩全面爆发，AI服务器订单创下历史新高，强劲的落地需求促使公司大幅上调全年营收指引，并揭示了当前AI供应链面临的极限施压状态。 华尔街见闻提及，9月1日美股盘后，戴尔公布截至7月31日的2027财年第二季度业绩。公司当季营收达到470亿美元，同比增长58%，创历史新高，高于市场预期的448亿美元；按非GA口径计算，每股收益为7.04美元，同比增长203%，远高于市场预期的
中国AI使用比例过半
在可灵活选用不同人工智能（AI）模型的服务中，中国AI的使用比例已超过一半。在提升性能的同时，中国AI采取了便于外部开发者以低成本使用的“开源”策略，扩大了市场份额。未来，高端AI领域的价格竞争将更加激烈。 能够区分使用不同AI模型的美国OpenRouter截至9月7日的每周数据显示，使用最广泛的AI模型是中国腾讯控股推出的新型AI“Hy4 preview”。 Hy4 preview的智能体具有优
美议员警告 美国AI资料公司一边服务五角大厦一边做中国生意
美国共和党籍众议员、前众议院议长麦考尔（Michael McCaul）警告，华盛顿不能投入数十亿美元限制中国取得先进AI技术，却让美国企业把专业人才及高品质训练资料，出售给与中国军方有关联的企业。 麦考尔告诉《纽约邮报》（New York “美国正与中国共产党进行一场AI竞赛。” “我们不能一方面花费数十亿美元试图保护我们的科技优势，另一方面却让美国企业把我们最优秀的人类专业能力打包后，出售给与中
沪指低开高走收涨0.9%，液冷服务器、传媒双线爆发，港股AI大模型股午后大涨、MINIMAX飙升17%
国内首部全AI制作30集长剧《后西游记》登陆湖南卫视黄金档及芒果TV。消息后，传媒板块暴涨。算力硬件股中，液冷服务器爆发，随万卡智算中心加速落地，AI芯片功耗突破1000W，传统风冷已无法满足散热需求，液冷成为算力部署的"必选项"。 8月31日，A股走出"低开高走、午后逆转"的行情。早盘三大指数集体走弱，深成指、创业板指均跌超1%，午后资金大举回流科技成长与金融方向，主要指数全线翻红。午后服务器、
从模型到办公桌，阿里AI开始寻找更多应用出口
从模型到办公桌，阿里AI开始寻找更多应用出口 闫曼：模型已经越来越强，算力投入也越来越大，但企业愿意把多少工作交给AI，AI又能进入多深的业务流程，仍处在探索阶段。 9月22日的云栖大会上，阿里继续加码AI。 阿里巴巴集团CEO吴泳铭在上午的演讲中，将AI模型、AI芯片和AI云定义为“机器智能时代”的三大基石。Qwen计划训练5万亿至10万亿参数规模的新模型，平头哥发布新一代AI芯片真武V90
2026 AIDC产业发展大会暨3D数据中心现场会在安徽芜湖举行。
“十万亿参数大模型和高速增长的Token需求对AI基础设施提出更高要求，十万卡以上的升腾超节点集群将成为基础配置。 3D数据中心通过分层解耦、立体堆叠支撑‘升腾超节点集群的超级算力工厂。” 汪涛表示，华为发布的3D数据中心架构可以作为全行业建设超节点集群的参考架构，华为通过开放机房模型、标准化图纸与方案，携手业界伙伴共筑开放的AI基础设施生态，共建智能世界的坚实算力底座。 当天，华为在现场正式发布
中国七大AI厂商ARR达107亿美元，但仅约为OpenAI和Anthropic的十分之一
报告研究了阿里巴巴、字节跳动、快手、DeepSeek、月之暗面、智谱AI和MiniMax，并将这些公司的经营和融资情况与美国AI企业进行了比较。 数据显示，2026年3月至8月期间，中国主要AI模型业务合计ARR约为107亿美元，而OpenAI与Anthropic的相关收入指标合计已经超过1000亿美元。 在中国厂商中，字节跳动领先，其AI业务7月份ARR约为40亿美元；阿里巴巴紧随其后，8月份约
创业板、科创50均跌超1%，MLCC量价齐升、CRO爆发，AI硬件下挫、“易中天”集体大跌，港股AI大模型股、芯片股重挫
AI硬件与网络安全“冰火两重天”，其中“易中天”集体大跌，而网络安全该概念股集体冲高，与全球头部人工智能企业近期密集释放的安全信号有关。此前Anthropic首席执行官Daro Amodei发表长文，呼吁行业放慢前沿人工智能模型的能力提升速度，为模型对齐和安全研究留出更多时间。马斯克、OpenAI奥特曼相继表态支持。有机构认为，AI能力越强、攻击越自动化，企业的安全付费意愿与安全龙头的护城河反而越
打破“算力存储通信”三堵墙，升腾超节点给出十万亿大模型训推“最优解”
如果说2026年的AI圈只有一个关键词，那必然会是“智能体（Agentic AI）”。 从能聊到能干，智能体浪潮下，AI在各领域开始加速赋能，AI编程的爆发进一步带来生产力的质变，在各行各业掀起变革。 随之而来的是AI推理需求呈指数级爆发，2030预计全球每月Token消耗数将超过120千万亿，暴涨24倍。 为了支撑更强的Agent处理更复杂的任务，模型也越来越大，顶级MoE模型参数量直接来到“十