行业概述 - 液冷是一种采用液体作为散热介质的技术，通过冷却液体替代传统空气散热，具有低能耗、高散热、低噪声、低TCO等优势 [6] - 液冷技术是解决数据中心散热压力和节能挑战的必由之路，适用于需提高计算能力、能源效率、部署密度等应用场景 [6] - 以2MW机房为例，相同单位下，液冷散热能力是风冷的4-9倍 [8] - 液冷数据中心PUE可降至1.2以下，符合各国严格的PUE政策要求，例如中国要求新建大型和超大型数据中心PUE降至1.25以内，国家枢纽节点项目PUE需小于等于1.2 [8][9] 行业前景 - AI浪潮下大模型更迭频繁，显著驱动算力需求提升，进而带动散热需求提升，液冷正在成为数据中心的主流散热方案 [13] - 全球云厂商加码AI，大模型数量爆发式增长，截至2025年9月，国内完成备案的大模型数量已达890个，较2024年10月的464个增长92% [14][16] - 北美头部云厂商资本开支强劲增长，2025年四大云厂商合计资本开支同比预计增长54.8% [21] - 国内头部云厂商也公布了巨额投资计划，例如阿里巴巴宣布未来三年在云和AI基础设施的投入将超过3800亿元，字节跳动明年将投入1600亿人民币用于AI领域 [23] - 根据Precedence Research预测，全球数据中心市场规模有望从2025年约4000亿美元增长至2034年破万亿美元，10年CAGR为11% [25] - 芯片及服务器功率不断攀升，英伟达GB200芯片TDP提升至1200W，GB300提升至1400W，2026年将发布的Rubin GPU热功耗可能提高至2.3kW [28][102] - 根据Vertiv，风冷芯片的解热上限为TDP<1000W，TDP超过1000W的芯片必须采用液冷方案，风冷机柜的散热能力上限为单机柜80kW [33] - 英伟达GB200/300 NVL72机柜在芯片侧以及机柜侧的功耗均已超过风冷方案的解热能力上限，必须采用液冷技术 [33] - 海外云服务厂商加快AI ASIC布局并引入液冷方案，例如谷歌第七代TPU Ironwood支持10MW级别液冷机柜，AWS新一代AI服务器将使用液冷方案 [34] - 预计2025年谷歌和AWS的ASIC合计出货量将达到300万片以上，ASIC市场扩张将推动液冷需求进一步提升 [35] - 2025年华为推出CloudMatrix384超节点并已销售300余套，国内已有9家厂商加入超节点之争，国产芯片出货高增将给国内液冷市场带来高增机遇 [38] - 我国政策推动数据中心液冷发展，例如《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》明确表示要推广液冷等先进散热技术 [39] 液冷系统架构及技术路线 - 主流液冷技术方案包括冷板式液冷和浸没式液冷两种，喷淋式方案国内实施较少 [44] - 冷板式液冷在可维护性、空间利用率、兼容性方面有优势，但成本相对较高；浸没式液冷在空间利用率与可循环方面表现好，能降低能耗 [44] - 液冷系统通用架构可分为三个部分：热捕获、热交换、冷源 [47] - 液冷系统分为室内侧和室外侧，室外侧包含室外冷源、一次侧冷却液，室内侧包含冷量分配单元（CDU）、二次侧冷却液以及液冷机柜 [50] - 冷板式液冷分为单相冷板和两相冷板，单相冷板液冷仍是当前市场主流 [58][59] - 单相冷板二次侧冷却液主要包括乙二醇溶液、丙二醇溶液和去离子水 [63] - 随着芯片功耗攀升，双相冷板技术成为未来演进方向，其综合散热能力更强，可达300W/cm²以上 [67][68] - 目前双相冷板主流工质方案包括R134a和氢氟醚（HFE） [71] - 浸没式液冷分为单相浸没式和双相浸没式，单相浸没式通常选择沸点较高的冷却液，如氟碳化合物和碳氢化合物 [74] - 硅油是综合性价比良好的浸没式液冷工质，具有较高的热导率、电绝缘性和化学稳定性 [80] - 矿物油具备价格与环保优势，但长期可靠性较差；合成油性能优势明显，但需留意材料匹配性 [83][87] - 浸没式冷却液中的氟化液主要包括全氟聚醚（PFPE）、氢氟醚（HFE）、氢氟烃（HFC）、氢氟烯烃（HFO）等 [88] - 全氟聚醚（PFPE）优势体现在安全性能、环保合规性两大维度，但GWP值>5000 [93] - 全氟烯烃（PFO）是较为理想的浸没式液冷用含氟冷却液，因其含有不饱和键可快速降解，GWP值较低 [95] - PFAS（全氟烷基和多氟烷基物质）引发全球关注并面临禁用，可能催生替代机遇，如氢氟烯烃（HFO）、二氧化碳和硅油等 [98][100] - 英伟达GB200/GB300 NVL72单柜热设计功耗高达130kW-140kW，已导入液对气（L2A）冷却技术 [102] - 针对更高功耗的Rubin GPU，“微通道水冷板（MLCP）”技术有望成为下一代散热主流趋势，可能将单机柜价值量进一步提升 [102] - 英伟达下一代Rubin NVL144采用100%液冷，性能预计将是GB300 NVL72的3.3倍 [103][105] 行业现状及市场空间 - 液冷在能效上优势显著：冷板式液冷PUE约为1.1-1.2，浸没式液冷PUE小于1.09，而风冷PUE通常为1.4-1.6+ [107] - 据施耐德电气测算，以20kW、40kW的数据中心为例，液冷较风冷分别可节省10%、14%的投资成本 [107][113] - 冷板式液冷相比风冷，节能率高达76%；浸没式液冷相比风冷，节能率高达93%以上 [107] - 短期冷板式液冷将率先大规模商用，据《电信运营商液冷技术白皮书》预测，在2027年前，冷板式仍将占据主流地位，占比逾80% [111] - 中长期随着芯片功耗攀升及PUE限值趋严，高功率密度的智算中心将加速转向浸没式方案 [111] - 据Cognitve Market Research数据，2024年北美地区约占全球计算机液冷市场份额的40%，欧洲市场占比约30%，亚太地区占比为20%，预计2025年亚太地区占比将增至25% [114] - 全球头部液冷供应商以台资和欧美企业为主，CMR数据显示2024年维谛占据液冷最大市场份额，但仅为15% [114] - 国内液冷系统解决方案供应商主要包括英维克、高澜股份、申菱环境、曙光数创等，已实现液冷全栈解决方案落地交付 [118] - 国内厂商在液冷板、CDU、UDQ、Manifold等核心部件以及液冷泵、冷却液、热界面材料等细分领域均有布局 [118] - 中国液冷产业覆盖完整产业链，技术指标达到国际顶尖水平，在全球液冷专利TOP20榜单中，华为、浪潮、中科曙光等7家中国企业上榜，占比35% [119] - 中国企业通过自产核心部件和材料革命（如尼龙替代金属）大幅降低成本，国产化率从不足10%提升至30%以上 [119] - 液冷交付模式包括一体化交付与解耦交付，基于技术路线尚处发展初期，两种交付方式并存，未来标准化可能推动解耦交付模式发展 [120]

市场指数与大宗商品表现 - 美股三大股指期货在12月12日盘前涨跌不一，道指期货涨0.14%至48,771.20点，标普500指数期货跌0.18%至6,888.90点，纳斯达克100指数期货跌0.61%至25,530.30点 [1][2] - 欧洲主要股指普遍上涨，德国DAX指数涨0.25%至24,339.40点，英国富时100指数涨0.25%至9,727.70点，法国CAC40指数涨0.58%至8,132.82点，欧洲斯托克50指数涨0.35%至5,774.35点 [2] - 国际油价小幅下跌，WTI原油跌0.24%至57.46美元/桶，布伦特原油跌0.29%至61.10美元/桶 [3][4] 宏观政策与监管动态 - 美国总统特朗普签署行政令，旨在限制各州监管人工智能的能力，推动建立国家级AI政策框架，以维持美国在AI领域的主导地位，并指示司法部长在30天内成立“AI诉讼特别工作组”挑战冲突的州级法律 [5] - 美联储内部对货币政策存在严重分歧，主席鲍威尔力排众议推动降息25个基点，但有多位地区联储主席表示反对，2026年FOMC票委保尔森和哈玛克的后续表态对判断政策走向至关重要 [6] - 美联储主席鲍威尔警示就业数据存在“系统性高估”，对劳动力市场的担忧促使FOMC以9比3的投票结果决定降息，若就业市场持续疲软，政策制定者可能倾向于进一步降息 [7] - 特朗普政府正式发售“特朗普金卡”签证，个人需支付100万美元、企业需支付200万美元及额外15000美元费用以获得居留和快速入籍资格，旨在取代原有的EB-5投资移民项目 [8] - 美联储每月购买400亿美元国债的计划旨在缓解短期利率压力，华尔街预计其在2026年可能购买近5250亿美元的国债，此举有助于缓解市场压力并对相关利率交易起到利好作用 [8][9] 科技与半导体行业 - 博通第四财季业绩亮眼但股价盘前下跌6%，销售额为180亿美元，同比增长28%，半导体业务营收110.7亿美元同比增长34.5%，基础设施业务营收69.4亿美元增长19%，但AI芯片积压订单未能满足市场的高期望 [10] - CoreWeave与AI初创公司Runway签署协议，将为其视频生成模型提供由英伟达GB300NVL72系统驱动的人工智能云解决方案，用于大规模训练和推理 [14] - 苹果在与Epic Games的法律纠纷中上诉失败，法院维持对其不服从命令的斥责，但指示地方法官可考虑允许苹果就知识产权使用向开发者收取佣金，但不能按最初设定的27%水平收取 [13] 零售与消费行业 - 开市客第一财季业绩超预期但市场反应平淡，营收673.1亿美元同比增长6.4%，净利润20.0亿美元同比增长11.3%，摊薄后每股收益4.50美元，但会员续费率持续放缓及高估值引发市场担忧 [11] 金融与加密货币行业 - Coinbase计划于12月17日宣布推出预测市场和代币化股票两大热门金融产品，其代币化股票将在内部推出 [12] 媒体与娱乐行业 - 市场对奈飞拟收购华纳兄弟探索的疑虑导致其市值在六个交易日内蒸发400亿美元，但散户投资者呈现强劲买入态势，在富达平台上买单数量超过卖单比例超过三比一 [12] 重要经济事件预告 - 未来将发布的重要经济数据与事件包括：美国截至12月12日当周全美钻井总数、费城联储主席保尔森与克利夫兰联储主席哈玛克就经济前景发表讲话、芝加哥联储主席古尔斯比参加研讨会对话、CFTC公布周度持仓报告 [15]

AI芯片竞争格局与成本优势演变 - 谷歌TPU目前在AI训练成本上显著领先英伟达Hopper芯片，优势被比喻为“四代喷气式战斗机”对阵“二战时代的P-51野马”[4] - 凭借此成本优势，谷歌能够以负30%的利润率运营AI业务，以压制竞争对手[1][4] - 英伟达新一代Blackwell芯片集群预计在2026年初投入使用，届时将有望终结谷歌TPU的成本优势，重塑AI产业竞争格局[1][3][4] 英伟达Blackwell芯片的技术挑战与部署 - 从Hopper到Blackwell的过渡是科技史上最复杂的产品转型之一，涉及机架重量从约1000磅增至3000磅，功耗从30千瓦跃升至130千瓦，冷却方式从风冷转为液冷[5] - 由于巨大的技术挑战，Blackwell芯片直到最近三四个月才开始大规模部署[5] - 推理技术的突破填补了新一代芯片到来前约18个月的空白期，避免了AI进展在2024年中期至Gemini 3发布期间停滞[5] Blackwell芯片的预期影响与后续产品 - 基于Blackwell训练的首批模型预计将在2026年初由xAI率先推出[6] - xAI快速的部署速度帮助英伟达在数据中心内形成连贯的GPU集群，为所有客户排除故障[6] - 即将推出的GB 300芯片将具有“即插即用”兼容性，能直接替换现有GB 200机架，无需额外基础设施改造[6] - Ruben下一代芯片推出后，英伟达GPU与TPU及其他ASIC之间的性能差距预计将进一步扩大[12] 谷歌TPU的架构与供应链风险 - 谷歌TPU采用保守的设计和供应链策略，前端设计由谷歌负责，但后端设计外包给博通，后者从中收取50-55%的毛利率[7][10] - 以2027年TPU业务规模约300亿美元估算，谷歌每年需向博通支付约150亿美元，而博通半导体部门的运营成本仅约50亿美元[7] - 谷歌引入联发科作为第二供应商，是对博通毛利率过高的一种警告，联发科的毛利率远低于博通[9] - 这种分散供应的策略可能导致谷歌在设计上更加保守，使TPU的发展速度难以跟上英伟达GPU的年度迭代节奏[10] 成本优势逆转对谷歌战略的影响 - 一旦失去最低成本生产商地位，谷歌以负30%利润率运营AI业务的策略将变得“非常痛苦”，甚至可能影响其股价表现[1][11] - 作为低成本生产商时，以负利润率运营以压制竞争对手、最终获得主导市场份额是合理的经济策略[11] - 当Blackwell集群转向推理应用并改变成本动态后，谷歌的战略计算将发生根本性改变[11]

谷歌在AI训练领域的成本优势 - 谷歌凭借其TPU芯片在AI训练领域占据了低成本优势 [1] - 谷歌TPU芯片被比喻为拥有“四代喷气式战斗机”的领先水平，而英伟达的Hopper芯片则被比作“二战时代的P-51野马” [1] - 这种成本优势使谷歌能够以负30%的利润率运营其AI业务 [1] - 谷歌的低成本优势被描述为有效“抽干AI生态系统的经济氧气” [1] 英伟达的竞争与潜在格局变化 - 英伟达的Blackwell芯片集群预计将在2026年初开始投入训练使用 [1] - 英伟达更易部署的GB300芯片预计将在Blackwell之后上市 [1] - 随着英伟达新芯片的推出，谷歌当前的成本优势局面即将逆转 [1] - 一旦谷歌失去成本优势，可能会重塑AI产业的竞争格局和经济模型 [1]

文章核心观点 - 英伟达新一代Blackwell芯片及其后续产品预计将在2026年初开始重塑AI训练的成本结构，终结谷歌TPU当前的低成本优势，从而可能改变AI产业的竞争格局和经济模型 [1][6] 英伟达Blackwell芯片的进展与影响 - 从Hopper到Blackwell的过渡是科技史上最复杂的产品转型之一，数据中心机架重量从约1000磅增至3000磅，功耗从30千瓦跃升至130千瓦，冷却方式从风冷转为液冷 [2] - 由于上述技术挑战，Blackwell芯片直到最近三四个月才开始大规模部署，其延迟为谷歌创造了意外的优势窗口 [2] - 基于Blackwell训练的首批模型预计将在2026年初问世，预计将由xAI率先推出 [2] - xAI快速的部署速度帮助英伟达在一个数据中心内尽可能多地部署GPU以形成连贯集群，为所有客户排除故障，这种“连贯”集群通过scale-up网络和scale-out连接共享内存 [3] - 英伟达即将推出的GB 300芯片将具有“即插即用”的兼容性，能够直接替换现有GB 200机架，无需额外的基础设施改造，垂直整合的公司将成为新的低成本生产者 [3] - 在Ruben下一代芯片推出后，英伟达GPU与TPU及其他ASIC之间的性能差距预计将进一步扩大 [6] 谷歌TPU的成本优势与潜在挑战 - 谷歌凭借TPU芯片在AI训练领域占据了低成本优势，使其能够以负30%的利润率运营AI业务，有效“抽干AI生态系统的经济氧气” [1] - 谷歌将TPU的前端设计留给自己，但将后端设计外包给博通，后者从中收取50-55%的毛利率 [4] - 以2027年TPU业务规模约300亿美元估算，谷歌每年要向博通支付约150亿美元，而博通半导体部门的运营成本仅约50亿美元 [4] - 谷歌引入联发科作为第二供应商，被视为对博通的“警告”，联发科的毛利率远低于博通 [4] - 但这种供应商分化和外包策略导致谷歌在设计上更加保守，使TPU的发展速度难以跟上英伟达GPU的年度迭代节奏 [5] - 谷歌通过引入联发科作为第二供应商，可能进一步拖慢TPU的进化速度 [5] AI产业竞争格局的预期转变 - 一旦谷歌失去最低成本生产商地位，其以负利润率运营AI业务以压制竞争对手的战略将发生根本性改变 [6] - 当Blackwell集群转向推理应用并改变成本动态后，继续维持负30%的利润率对谷歌来说将变得“非常痛苦”，甚至可能影响其股价表现 [6] - 推理技术的突破在2024年中期至Gemini 3发布期间“拯救了AI”，在新一代芯片到来前填补了约18个月的空白期 [2] - 英伟达和AMD的策略是“每年推出一款GPU，让竞争对手无法跟上” [5]

合作协议核心内容 - 微软与IREN达成一项价值97亿美元的五年期协议，核心为获取英伟达先进芯片的访问权，以解决算力短缺难题 [1] - 根据协议，戴尔将向IREN供应基于英伟达GB300芯片的设备及配套硬件，采购金额达58亿美元，最终由微软实际使用 [1] - 微软将支付协议总价20%的预付款，主要用于支付IREN与戴尔的硬件采购协议，若IREN未能按时交付，微软有权终止合同 [2] 市场反应与公司表现 - 消息公布后，IREN股价在周一盘前交易中一度飙升逾20%，戴尔股价同步上涨5% [1] - 至10月31日收盘，IREN的股价在今年的累计涨幅已超过六倍，市值超过165亿美元 [2] 合作战略意义 - 合作使微软能够在不新建数据中心或额外获取电力的情况下扩充算力，这两者是其应对AI需求激增的主要障碍 [1] - 合作让微软避免在迅速贬值的芯片上进行高额资本支出 [1] - 微软首席财务官表示，公司预计AI算力短缺问题将至少持续到2026年年中，早前曾预期今年年底改善 [2] IREN公司背景与业务转型 - IREN由丹尼尔·罗伯茨和威廉·罗伯茨两兄弟于2018年在悉尼创立，2019年开展比特币挖矿业务，2021年在纳斯达克上市 [1] - 自2023年起，IREN从纯比特币矿企向AI基础设施提供商转型，暂停挖矿算力扩张，重点发展AI业务 [1] - IREN的业务转型是“新云”服务商崛起趋势的缩影，同类公司包括CoreWeave、Nebius Group NV等 [2] IREN资产与技术部署 - IREN在北美拥有多处数据中心，总装机容量达2910兆瓦，其设施完全使用可再生能源供电 [2] - 英伟达处理器将于2026年前分阶段部署在IREN位于德克萨斯州奇尔德里斯（Childress）的750兆瓦园区内，同时配套建设采用液冷技术的新型数据中心 [2] - 预计依托约200兆瓦的电力供应，提供相应规模的算力 [2]

全球股市表现 - 美股主要指数涨跌互现，道琼斯工业平均指数下跌0.48%至47336.68点，纳斯达克指数上涨0.46%至23834.72点，标普500指数微涨0.17%至6851.97点 [1] - 亚太市场普遍上涨，日经225指数大涨2.12%至52411.34点，韩国KOSPI指数上涨2.78%至4221.87点，恒生指数上涨0.97%至26158.36点 [1] - 欧洲市场表现相对平淡，欧洲斯托克50指数微涨0.30%，英国富时100指数和法国CAC40指数分别下跌0.16%和0.14% [1] 美联储政策动向 - 美联储理事米兰主张进一步降息50个基点，认为政策过度紧缩且中性利率远低于当前水平，并警告持续紧缩会加剧经济下行风险 [2] - 美联储理事库克表示12月会议可能降息，理由是就业下行风险超过通胀风险，劳动力市场正在降温 [2] 中美经贸关系 - 美国财长贝森特表示，若中国继续阻止稀土出口，美方可能对华加征关税 [3] - 中国外交部回应称对话和合作才是解决问题的正确途径，威胁与施压毫无助益，双方应落实中美元首会晤共识 [3] 美国财政与融资 - 美国财政部预计第四季度借款5690亿美元，较7月预估减少210亿美元，减少主因是10月初现金余额达8910亿美元超预期 [3] - 财政部预计2026年一季度融资5780亿美元，目标维持现金余额8500亿美元 [3] 人工智能与云计算投资 - 亚马逊云服务与OpenAI签署价值380亿美元的七年期算力协议，OpenAI将启用AWS的英伟达GPU资源，计划于2026年底前完成全量部署 [4] - 微软宣布向阿联酋投资152亿美元，联合本土AI企业G42扩建数据中心与云设施，并计划引入英伟达A100、GB300等受限芯片 [5] - 微软与澳大利亚企业Iren签署97亿美元五年期协议，采购AI云计算能力，Iren同步宣布以58亿美元向戴尔采购设备 [7] 加密市场动态 - 加密市场出现闪崩，比特币1小时内从10.8万美元跌至10.5万美元，以太坊从3700美元跌至3500美元，24小时内31.9万头寸遭平仓，爆仓金额超12亿美元 [4] 公司融资与并购 - 谷歌母公司Alphabet计划通过发行美元债券筹集约150亿美元资金，期限从3年到50年不等，资金将用于一般公司用途 [4] - 博裕资本拟以40亿美元收购星巴克中国至多60%股权，星巴克预计中国零售业务价值将超过130亿美元 [7][8] - 辉瑞对诺和诺德及Metsera提起反垄断诉讼，试图阻止后者90亿美元的收购案 [6] 国际外交事件 - 秘鲁因墨西哥驻利马大使馆启动向秘鲁前总理贝特西·查韦斯提供庇护的程序，宣布与墨西哥断绝外交关系 [4] - 中德外长通话，中国外长王毅强调中德关系应秉持相互尊重、合作共赢，反对"麦克风外交"与无端指责 [3]

科技巨头资本支出与AI投资 - 上周科技七巨头中五家公司公布财报，市场高度关注其人工智能和数据中心投资的资本支出规模 [1] - 英伟达市值突破5万亿美元，在业绩披露前一个月已成为本财报季市值增加最大的标的 [1] 微软的战略投资与扩张 - 微软宣布加大对阿联酋的投资，计划到2030年总投资规模提升至152亿美元，包括向AI企业G42注资15亿美元股权融资，以及投入超55亿美元资本开支用于扩建当地AI与云基础设施 [2] - 微软与IREN公司签署为期五年、价值97亿美元的合作协议，以获得使用英伟达GB300芯片的算力资源 [2] - 为满足新增需求，IREN与戴尔科技达成一项58亿美元的协议，采购新的GPU及相关设备，计划明年在得克萨斯州园区分阶段部署 [3] - 微软计划在未来两年内将其数据中心规模扩大一倍，第一财季资本支出飙升至创纪录的近350亿美元，同比增长74%，远超机构预估的303.4亿美元 [3] - 公司预计26财年资本支出增速将超过去年的58%，投资额至少达1400亿美元，AI总产能预计提升超80% [3] - 微软近期与Nscale公司签署四份协议，将在欧洲部署约20万个英伟达AI处理器，并承诺五年内向荷兰Nebius公司投入174亿美元以新增数据基础设施算力 [4] 亚马逊与OpenAI的合作 - 亚马逊与OpenAI签署一份为期七年、价值380亿美元的云服务采购协议，OpenAI将获得数十万个英伟达GPU用于训练和运行AI模型 [5] - 此次合作是对亚马逊云科技AWS的重大信任背书，缓解了部分投资者对其在AI竞争中落后的担忧 [5] - 合作消息宣布后，亚马逊股价创历史新高，公司市值增加超1000亿美元 [5] - 亚马逊已通过Amazon Bedrock平台向OpenAI开放开源权重模型 [6] - OpenAI首席执行官透露公司承诺投入1.4万亿美元开发30吉瓦的计算资源，算力规模可满足2500万户美国家庭用电需求，其最终目标是每周新增1吉瓦算力，当前每1吉瓦算力对应的资本投入超过400亿美元 [5][6] 行业趋势与挑战 - 在美国，数据中心对推动人工智能热潮的重要性日益凸显，科技巨头正投入数百亿美元建设大型新设施以容纳训练和运行AI模型所需的数千个GPU [3] - 数据中心快速扩建带来压力，包括GPU供应短缺以及运行设施所需的电力供应问题 [3]

半导体行业与设备 - 阿斯麦第三季度订单额显著增长，带动股价盘前暴涨4% [2] - 阿斯麦预计全年净销售额将实现15%的增长 [2] - 面向1.4纳米及更先进制程的新一代EUV光刻机售价可能比现有设备高出50%-100%，到2030年公司年营收或将突破600亿欧元 [2] 投资银行业绩 - 摩根士丹利净营收达182.2亿美元，远超市场预期 [3] - 摩根士丹利股票销售和交易业务营收达到41.2亿美元，比分析师预估高出7亿美元 [3] - 美国银行业绩亮眼，投行业务强劲表现推动其股价盘前上涨4% [3] 人工智能与数据中心 - 初创公司Nscale将为微软建造240MW的AI数据中心，计划部署10.4万个英伟达最新GB300芯片，预计2026年投入运营 [4] - 汇丰银行将英伟达目标价从200美元上调至320美元，此估值意味着英伟达市值将达7.78万亿美元 [5] 科技巨头供应链动态 - 苹果首席运营官Sabih Khan造访江苏泰州的蓝思精密工厂，观摩iPhone 17系列中框生产全过程 [4] 全球资本市场表现 - 纳斯达克期货跃升1% [1] - 欧洲股市表现分化，法国CAC40指数大涨2.24%，德国DAX指数微跌0.04%，英国富时100指数下跌0.4% [6] - 加密货币交易所Coinbase宣布加码投资印度和中东交易所CoinDCX [6] 通信设备与技术竞争 - 爱立信与加拿大出口发展局签署30亿美元合作协议，涉及5G、量子计算等前沿技术 [6]

项目概况 - 英伟达与澳大利亚初创企业Firmus Technologies合作，在澳大利亚建设由大规模可再生能源驱动的人工智能数据中心集群，标志着全球AI基础设施竞赛扩展至南半球 [1] - 该项目名为"Project Southgate"，初期投资规模达45亿澳元（约合29亿美元） [1] - 项目远期规划宏大，到2028年可能扩展至使用1.6吉瓦电力，总投资将攀升至733亿澳元 [1][2] 项目进展与规划 - 首批两座数据中心已在墨尔本和塔斯马尼亚动工建设，并采用英伟达最新的GB300芯片技术 [1][2] - 首批设施计划于今年4月投入运营 [1][2] - 首期工程将部署150兆瓦电力容量 [2] 能源影响与可再生能源承诺 - 45亿澳元的初期投资将全部用于建设可再生能源供电的基础设施 [2] - 项目扩张将直接拉动51亿瓦新增风能、太阳能和水电产能的开发 [1][2] - 该新增可再生能源产能相当于澳大利亚全国总装机容量的约5%，意味着单个AI项目可能重塑该国电力供应格局 [1][2]