中国股市在前一天下跌后，于7日全面上涨。由于中国的出口表现强劲，股市活力十足。当天，上证综合指数上涨1.02%，收于3940.04点；深证成指上涨1.42%，收于14311.01点；创业板指数上涨1.35%，收于3563.12点，均以上涨收盘。 中国海关总署于7日公布，7月份出口额达到3978亿美元，同比增长23.9%。虽然低于6月份的27%增速，但超过了路透社预测的22.2%。中国7月份的贸易顺差为1125亿美元。 7月份中国出口的增长主要得益于全球对人工智能数据中心硬件和高科技产品的需求增加。此外，面对美国即将加征的关税，中国制造商加快了对美出口的步伐，进一步提升了出口增速。海关总署表示：“完善的供应链和强大的创新能力为中国贸易企业的发展提供了基础。” 方正证券在当天的报告中指出：“中国股市的走势并不完全受外部流动性的变化影响，政策方向和基本面才是关键因素。”他们认为，具备全球竞争优势的高端制造领域和资源价格上涨的行业将推动中国股市上涨。 当天，6G相关股票表现突出，武汉凡谷、通宇通讯等股票涨停。英伟达正在寻找中国6G基站公司的合作伙伴，这一消息成为利好。英伟达计划提供GPU芯片和技术生态系统，帮助中国合作伙伴制造6G AI-RAN（基于人工智能的无线接入网）基站并销售到海外市场。 生物科技板块也表现强劲。百普赛斯、瑞康医药等股票涨停。消息称，今年上半年中国制药公司的候选物质许可证海外销售规模达到997亿美元，是2024年的两倍，这推动了生物股的整体上涨。此外，中国知名生物科技公司百济神州上调了年度经营业绩预期，也对市场产生了积极影响。 与此同时，中国人民银行公布，美元对人民币的中间价为6.7904元，较前一日上涨0.0009元，人民币贬值0.01%。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

英伟达正在考虑减少其下一代人工智能（AI）芯片‘鲁宾超’的内存容量，以应对高带宽内存（HBM）供应短缺的问题。 据美国信息技术专业媒体《信息时报》6日报道，英伟达最近几周测试了至少三种不同内存容量的鲁宾超原型机，引用了三位消息人士的话。 部分原型机配备了每个图形处理器（GPU）192吉字节（GB）的HBM，其他产品则配备了256GB。还有一些原型机使用了比原计划的下一代HBM（HBM4E）更早期的产品HBM4。 英伟达测试多种规格是为了应对鲁宾超发布时可能无法获得足够的HBM4E。随着AI半导体对HBM的需求激增，内存供应短缺开始影响下一代GPU的设计。 英伟达去年公布了鲁宾超的计划，预计每个GPU将配备约256GB的HBM4E，总容量可达1TB。此次测试的192GB产品比原计划的内存容量减少了25%。 考虑到目前生产的‘维拉·鲁宾’每个GPU最大可搭载288GB的HBM4，鲁宾超测试产品的内存容量比现有产品少了11%至33%。 内存容量的减少可能会导致处理大型AI模型时性能下降，但也可能降低产品价格。一些英伟达客户表示，“低容量产品可能有助于降低成本”。 AI技术研究机构Epoch AI分析称，“在先进的AI芯片制造成本中，HBM占据了超过一半的比例”。HBM的供应量和价格已成为影响AI芯片性能和销售价格的关键变量。 英伟达也在积极确保HBM的供应。上个月，英伟达与SK集团宣布了大规模的AI合作计划，并与SK海力士推动HBM4、HBM4E等下一代内存的开发和供应扩展。SK海力士也计划在未来五年内将内存生产能力提高一倍。 鲁宾超的最终内存容量和销售价格尚未确定。英伟达预计将在明年下半年出货前，根据HBM4E的供应情况、成本和客户需求等因素调整规格。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK海力士在‘FMS 2026’上展示的高带宽闪存（HBF）一旦商业化，将在人工智能（AI）加速器附近提供大容量读取内存池，从而使同一GPU能够处理更多问题，并降低电力和总拥有成本。 根据6日的半导体行业消息，业界对SK海力士的HBF战略评价为通过内存层次的重新配置来解决AI推理基础设施的瓶颈。这是因为它在提升HBM性能的竞争之外，采用在HBM和SSD之间插入新层次的方式。 HBF是基于NAND的内存，但与普通SSD不同。它将NAND以类似HBM的堆叠封装形式构建，并增强并行读取结构，靠近AI加速器。SK海力士和闪迪公布的规格显示，HBF的最大容量为512GB，带宽为0.4~3.0TB/s。 海外专家特别关注容量的改善。HBM虽然速度快，但搭载容量有限且价格昂贵。在大规模语言模型推理中，模型权重和KV缓存不断增大。随着用户的增加，同一GPU内需要存储和调用的数据也在增加。 IT专业媒体Tom's Hardware将HBF评估为AI推理的新内存层次，指出其能够在处理器附近提供经济上难以仅靠HBM提供的大容量内存池的优势。然而，它在延迟方面难以超越HBM。 这种局限性被分析为决定HBF用途的关键。HBM负责最需要快速访问的数据，而HBF则承担需要大容量的读取中心数据的辅助角色。因此，HBF预计将首先用于推理而非学习。 EE Times也认为HBF不是HBM的替代品，而是补充品。尽管在写入速度和耐用性上不如HBM，但其结构适合读取中心的推理任务。将AI模型放在HBF上，并将HBM作为高速缓存使用，可以以另一种方式降低内存壁垒。 SK海力士还具备业务协同效应。该公司不仅是HBM的强者，还拥有NAND业务。HBF是将这两个领域整合为一个AI基础设施解决方案的产品。这意味着可以在客户系统中扩大内存区域，而不仅仅是销售HBM时的占比。 金千成 SK海力士部门长在FMS 2026上表示：“随着AI应用的快速普及，整个数据处理结构的重新设计已成为必然。”这也是HBF被评估为重新划分内存与存储边界的技术原因。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府决定为“网络安全专用AI基础模型项目”和“全民AI项目”提供约256张图形处理单元（GPU）。与去年独立AI基础模型项目中每个精英团队至少支持1000张GPU相比，此次支持仅为四分之一，针对全国人民的免费AI聊天机器人建设面临局限性。 根据IT行业的消息，科学技术信息通信部和信息通信产业振兴院（NIPA）于上月29日发布了“全国人民AI服务普遍利用支持（全民AI）项目修订公告”和“网络安全专用AI基础模型开发修订公告”。 全民AI项目旨在为全国人民提供无限制、免费的AI聊天机器人，政府将投入其拥有的512张B200 GPU。如果选定的企业有两家，则每家256张；如果有三家，则第一家256张，第二和第三家各128张。 根据市场上B200的租赁单价（每月约660万元），256张的年价值约为2.02亿元，而全民AI项目整体将投入约4.05亿元的政府基础设施。 网络安全专用AI基础模型开发项目将为选定的一个团队提供256张英伟达B200 GPU（32节点），支持期为10个月，预算规模最高可达300亿元，包括GPU采购费用、人工成本、数据构建和服务验证费用等。 投入256张B200 GPU（32B级标准）10个月后，理论上可处理的代币规模约为62万亿个。政府官员表示，网络安全专用模型开发项目理论上可以实现初步学习及服务验证。 问题出在全民AI项目上。根据B200数据表，256张GPU的理论运算性能约为1152千万亿次浮点运算（PFLOPS），相较于256张H100约为2.3倍。 根据国内AI初创公司Allganize的H100实际使用基准换算，256张B200的实际同时处理上限仅为1万4000件。尽管根据引擎优化水平，同时处理上限可能会提高，但为全国人民提供AI免费聊天机器人在现实中仍然困难。 特别是如果政府的免费AI聊天机器人被特定用户过度使用，瓶颈现象将难以避免。 延世大学计算机科学系教授赵成培表示：“通过轻量化模型等方法，尽可能让更多用户使用全民AI是可行的，但现实中存在局限性。显然，这并不适合用于开发或研究。”他同时表示：“尽管资源不足，但进行这样的尝试本身是有意义的。” 与海外案例相比，国家层面的AI资金投入不足的问题也被提出。印度政府在印度AI使命中投入了1.7万亿韩元，确保了超过3.8万张GPU，并以低于市场价格的方式租赁给初创公司和研究机构等。 沙特阿拉伯主权财富基金（PIF）旗下的国有AI公司Humain计划在未来几年内部署60万张GPU。这些项目的目标超越了全国人民的免费聊天机器人，旨在为初创公司和研究机构提供计算租赁或数据中心出口。 政府今年在国家AI预算9.9万亿韩元中，投入了相当一部分用于数据中心扩建和GPU采购，但随着新项目的增加，分配给各个项目的GPU规模相对减少。全民AI项目计划在本月选定运营商，并在9月底进行测试服务，力争在年内正式推出。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国大科技公司在第二季度的业绩普遍超出预期，似乎缓解了华尔街对AI投资的担忧。然而，金融界对财务报表中未显示的“隐形债务”的警告却在加剧。通过特殊目的公司（SPV）融资、竞争对手之间的信用担保以及半导体企业的循环投资交织在一起，再次点燃了AI泡沫的火焰。 根据IT行业的消息，甲骨文和Meta等超大规模云服务商通过SPV结构筹集数据中心建设资金，将相关债务转移出自身财务报表。 甲骨文与Crusoe、Blue Owl、Vantage等公司共同组建SPV，建设数据中心，并在完工后以长期租赁的方式筹集资金。甲骨文通过这种SPV预计筹集了660亿美元。 Meta也与Blue Owl、Bayou Investor等公司成立SPV，筹集了300亿美元，这笔资金在财务报表上并未显示为债务，从而为公司在几周后在公司债市场上再筹集300亿美元提供了空间。穆迪指出，这种租赁合同的续签和解除费用在现行会计规定下可能无法完全反映，披露未能全面展示AI企业的实际财务风险。 竞争对手之间互相借贷的新方式也开始出现。谷歌于8月1日为Anthropic在德克萨斯州建设1.6吉瓦（GW）数据中心提供了150亿美元的贷款担保。这种结构是通过“他人的信用”来支持竞争对手的设备投资扩张，而非依赖自有资本或债务。 英伟达的情况也类似。英伟达正在讨论为OpenAI在俄亥俄州推进的10GW数据中心项目提供最高2500亿美元的担保。通过向其投资的超大科技和AI初创企业销售GPU，并利用这些收入再次投资于这些企业，形成了循环结构，这一分析认为正在加剧AI半导体需求和价格的泡沫。 这种结构并非仅限于美国大科技公司。在国内也出现了类似的趋势。 Naver于8月3日通过公告披露了与英伟达和Brookfield共同推进的“AI工厂”第一阶段（200MW）项目结构。Brookfield将筹集最多90亿美元以组建SPV，该SPV将直接购买和持有GPU和数据中心设备。Naver通过其全资子公司从SPV获取计算资源并支付使用费，再将其转售以获取收益。这种通过租赁形式使用大规模设备的方式，将初期投资和借款负担转移出财务报表，实际上与甲骨文和Meta的SPV结构相同。 业界分析认为，这种复杂的融资结构与AI泡沫相互交织，正在加剧半导体市场的整体不稳定性。近期国内股市围绕三星电子和SK海力士等半导体大盘股频繁出现大幅波动，背后被认为与美国的AI信用风险有关。 信用评级行业人士表示：“债务越是堆积在财务报表之外，危机发生时转移的方向就越难以预测。过去的互联网泡沫时期也曾以类似方式进行过天文数字的投资，最终导致无数投资者遭受损失。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

市场研究机构预测，凭借政府政策支持和三星电子、SK海力士持续扩大投资，韩国有望至少在2031年前继续保持全球存储芯片的领先地位。不过，随着人工智能（AI）进入新阶段，中国存储企业技术不断追赶，以及全球芯片需求格局发生变化，存储产业竞争也正迎来新的转折点。 当地时间4日，法国市场研究机构Yole Group分析师Josephine Lau在美国加州圣克拉拉举行的全球存储峰会“FMS 2026”上表示，韩国政府计划在未来五年内将晶圆产能提升一倍，同时三星电子和SK海力士持续加码投资，这将成为韩国维持全球存储产业优势的重要支撑，因此韩国有望将存储芯片霸主地位保持至2031年。 不过，她指出，全球存储芯片消费版图正在因美国对华半导体出口管制而发生明显变化。 数据显示，美国在全球存储芯片消费中的占比已由2021年的37%升至2025年的52%，增加15个百分点。与此同时，中国市场占比则由35%降至29%，减少6个百分点。美国和中国两国合计消费占比则由72%进一步升至81%，显示全球市场需求正进一步向两大经济体集中。 Josephine Lau认为，当前AI产业已从以模型训练为核心的“AI 1.0”阶段迈入以推理计算为核心的“AI 2.0”时代。在这一阶段，产品更新速度显著加快，存储厂商原本约18个月的新产品开发周期，需要压缩至约12个月，企业快速研发和响应市场需求的能力将成为核心竞争力。 另一方面，AI存储市场竞争格局也正在发生变化。台湾市场研究机构TrendForce资深研究副总经理吴雅婷预测，长期占据高带宽存储器（HBM）市场主导地位的英伟达HBM需求占比将从2025年的66%下降至2026年的58%。 她表示，谷歌自研AI芯片TPU，以及微软、亚马逊等大型云服务企业正加快采用定制化AI芯片（ASIC），逐步降低对英伟达GPU的依赖，这将推动HBM市场需求来源更加多元化。 与此同时，中国存储厂商的技术进步也受到业内关注。Yole Group表示，通过对长鑫存储最新DRAM产品进行拆解分析发现，制造工艺已达到全球领先厂商于2019年实现的1z纳米（10纳米级第三代）制程水平，显示中国企业正在持续缩小与国际领先企业之间的技术差距。

名现官海南军长表示，国家AI计算中心的开工将使海南成为韩国人工智能产业的核心基地，他承诺将全力支持该项目的顺利推进。 名军长在8月4日举行的员工例会上回顾了前一天在索拉西多数据中心公园举行的国家AI计算中心开工仪式的意义。他表示：“国家AI计算中心的开工是韩国成为人工智能三大强国的起点，我非常高兴这一历史性项目在海南启动，感谢全体市民。” 他还介绍了在开工仪式前与政府、国会及地方政府主要人士的座谈内容，并回顾了国家AI计算中心的引进过程。 他指出：“去年海南的选址确定时，曾有人对项目的成功表示担忧，但在短短几个月内，政府的强烈推进意愿与地方政府的合作增强了我们对项目成功的信心。” 他强调：“作为半岛与欧亚的起点，能够与市民共同见证这一开启国家未来的历史时刻，我感到非常自豪。虽然这是条前所未有的新路，但由于这是关乎国家未来的项目，我们将充满信心地积极推进。” 名军长高度评价了在国家AI计算中心开工过程中，海南公务员的作用。他表示：“自去年10月选址确定以来，能够在短短10个月内实现开工，得益于公务员们的迅速而准确的行政支持。海南军的行政能力与政府的人工智能产业发展政策相结合，取得了显著成果。” 海南军正在快速完成与国家AI计算中心建设相关的审批程序，建立一站式行政支持体系，以支持项目推进。未来还将继续扩展基础设施和行政支持，确保国家战略项目的顺利实施。 名军长还提出了为未来增长奠定基础的后续任务。他表示，将致力于改善居住条件，推动国会审议中的可再生能源自给城市特别法的制定，推进RE100国家产业园区的建设，以及建设连接光州与海南索拉西多的高速公路，努力将连接首尔、海南和完岛的高速铁路线路纳入第五次国家铁路网建设计划。 名现官表示：“在过去六年多的艰难条件下，我们始终为未来产业的引进做好准备，最终迎来了国家AI计算中心这一首个成果。未来我们将继续以为未来世代留下希望为目标，进一步提升海南在韩国人工智能和能源产业中的竞争力。” 国家AI计算中心是支持政府人工智能竞争力提升政策的国家核心基础设施项目，将在海南索拉西多数据中心公园建设。总投资额为2兆4065亿韩元，计划到2028年建设1万5000台高性能GPU，到2030年扩展至5万台，作为国家AI计算中心支持超大规模AI研究和产业创新。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国人工智能·软件产业协会(KOSA)于4日宣布，推出整合政府AX（人工智能转型）项目与民间AI资源、国内AI企业及解决方案信息的'AX360°'服务。 近年来，政府部门的AX项目迅速扩展，民间也在增加GPU、AI模型、数据等AI资源的供应，但相关信息分散在各部门网站和个别企业中，企业、政府机构和研究人员需要逐一寻找所需的项目和资源，造成了不便。为了解决这一问题，科学技术信息通信部与KOSA共同建立了AX一站式支持门户。 AX360°由四个功能组成：△查找政府AX项目 △查找AX资源 △探索AI需求与供应企业 △AX一站式支持。 在查找政府AX项目功能中，提供各部门推进的AX项目的概况、支持对象、项目期限、预算规模和公告时间等信息。用户可以通过组合发包单位（如部门、地方政府）与研发、验证（PoC）等项目类型进行搜索，企业无需访问多个机构网站，即可在AX360°上比较和探索项目。 在查找AX资源功能中，可以查看GPU、AI模型和数据的信息。GPU部分介绍了各代表模型的性能、应用领域和民间服务价格信息，并介绍了政府的GPU提供项目；AI模型则涵盖了独立基础模型（独立模型）二次评估的结果，以及各种模型的类型、使用方式、价格和应用案例。数据部分则以窗口形式提供，连接到原窗口、AI中心和我的数据等数据探索平台，以及各领域的民间数据流通和中介平台。 在AI企业探索功能中，用户可以查看国内AI企业所拥有的技术和解决方案的功能、应用案例和收费方式等信息。通过功能分类（基础设施、数据、模型、应用服务、安全等）与国防、医疗、制造等行业领域的组合搜索，企业可以找到拥有所需技术的合作企业，推动合作。 未来，将增加与政府AX一站式支持相关的在线项目规划咨询申请功能。政府部门和机构可以在AX360°上附加所探索的资源和合作企业信息，申请咨询，从信息探索到AX项目启动的全过程将实现联动。 科学技术信息通信部第二次官柳济明表示：“希望推进AX的企业和政府机构首先面临的困难是所需的项目、资源和合作企业的信息分散在多个地方。AX360°从需求者的角度出发，将政府和民间的AX信息集中在一个地方，支持从资源探索和获取到企业发现、咨询和技术验证的整个AX过程。” ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

人工智能(AI)全栈企业艾利斯集团将在韩国首次建设采用40度以上冷却水的“热水冷却”方式的AI数据中心。该中心将基于最新的B300图形处理单元(GPU)构建环保高效的AI计算基础设施。 艾利斯集团于4日宣布，已被选为科技部与信息通信产业振兴院(NIPA)推动的“AI计算资源利用基础强化项目”的参与企业，将建设并运营基于B300的模块化AI数据中心。 公司将在四个模块化数据中心中各配置640块B300 GPU，共计2560块。为适应超高功率和高密度环境，已完成针对B300环境的集群结构、冷却系统、网络和电力效率的优化设计。 数据中心将采用直接水冷(DLC)冷却技术和适合大规模GPU集群的超高速网络。特别是冷却系统将引入国内首个采用40度以上冷却水的热水冷却方式和外部空气冷却技术。通过这些措施，旨在减少冷却所需的电力消耗，提高运营效率，实现环保数据中心。 艾利斯集团计划通过此次项目扩大国内AI计算基础设施，并为满足高性能GPU基础的AI服务需求奠定基础。 艾利斯集团代表金在元表示：“我们将建设优化于高性能GPU环境的模块化AI数据中心，提供稳定高效的AI计算基础设施，并通过从GPU到网络、存储的全方位优化AI基础设施，以及基于国产技术的K-PMDC，助力提升国内AI计算竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK海力士于4日宣布，与闪迪共同发布了下一代存储技术HBF的首个标准规格。 SK海力士在美国加利福尼亚州圣克拉拉会议中心举行的'FMS 2026'上，将HBF介绍为解决人工智能时代内存瓶颈的关键技术。 HBF是一种新的内存层，位于高带宽内存(HBM)和大容量存储设备(SSD)之间。它保持了与HBM相同的快速数据处理速度，同时基于NAND闪存大幅提升容量，被认为是解决人工智能(AI)数据激增导致速度下降的关键技术。 自今年2月成立联盟以来，经过约6个月的努力，首次取得成果。公开的规格实现了将NAND芯片堆叠为8层和16层，最大容量可达512GB。带宽（每秒数据传输量）最高可达3.0TB/s。 采用下一代连接标准UCIe，使其能够与图形处理器(GPU)和中央处理器(CPU)等多种半导体灵活连接。 通过全球最大的开放数据中心合作体OCP（开放计算项目）发布，未来将作为行业共同标准使用。目前，谷歌和Tenstorrent等公司已参与该联盟。 在FMS 2026的展览中，SK海力士还将展示多项下一代技术。解决方案开发部门副部长金千成与下一代产品规划负责人姜旭成将共同发表关于AI基础设施效率提升的主题演讲。 特别是，全球首次公开了电力效率提高2.5倍的第10代(V10)375层4D NAND晶圆及相关产品。SK海力士计划在明年初开始量产基于该NAND的企业级SSD(eSSD)，以增强在AI内存市场的主导地位。 金千成副部长表示：“随着AI应用的快速普及，数据处理结构的全面重设计成为必要。”他强调：“通过HBF，我们将扩展内存与存储之间的界限，提出提升系统整体效率的新架构。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。