同时关联该项目与事件的快讯
Bitcoin News 在 X 平台发文表示，Simon Males 已推出 Krackpot，这是一款基于浏览器的游戏，任何人都可以使用 GPU 尝试破解 Bitcoin Puzzle 71 的私钥。奖品为 6 枚 BTC，破解概率取决于 GPU 数量：一张游戏 GPU 需要约 83 万年，100 万张 GPU 需要 1 年，所有 Steam 玩家同时参与需要 1 周。游戏通过 WebGPU 在浏览器本地运行。若用户找到私钥，6 枚 BTC 将发送至其指定的比特币地址，剩余部分归开发者所有。
据潮向研究，美银证券 8月 17 日发布的前沿 AI 数据追踪报告显示，Anthropic 在三大 AI 基准测试中全面领先，Claude Opus 5 在智能指数、代理指数和编程代理指数均居首位，GPT-5.6 Sol 紧随其后，Meta MuseSpark 1.2 进入前十，Google Gemini 3.6 Flash 排在十名开外。使用量方面，DeepSeek 以约 30%的 Vercel 平台 token 份额领先，Anthropic 占25%、OpenAI 占16%；但付费额上 Anthropic 以65%遥遥领先，OpenAI 仅占 11%。定价层面，AI Token 价格指数 8 月环比下降 9%至 2.21 美元，但同比仍上涨 87%；GPU 租金保持坚挺，H100 同比上涨 33%至 2.77 美元/小时，DRAM 同比上涨 483%，NAND 同比上涨 432%。 研报判断，AI 基础设施需求依然健康，开源模型使用量增长但付费份额仍高度集中在头部闭源模型。美银认为，Meta“西瓜”和 Google Gemini 4 发布、token 定价趋势及 GPU 租金走势是
据 Cryptopolitan 报道，前比特币矿企 IREN 宣布完成与微软价值 97 亿美元、为期五年合同的首个里程碑——位于德克萨斯州 Childress的 Horizon 1 设施正式交付。该设施为 50 兆瓦规模，搭载 Nvidia GB300 系统及直接芯片级液冷技术，并获得 Nvidia 颁发的 Exemplar Cloud 认证。 按合同条款，微软将在五天内完成 GPU 验收验证，通过后 IREN 即可启动每月计费，四个 Horizon 设施全部上线后预计年化收入约 19.4 亿美元。IREN 计划 2026 年完成全部四期共 200 兆瓦部署，并于 2027 年将 AI 云算力扩展至 1.2 吉瓦，同步退出比特币挖矿业务，全年 AI 云收入运行率目标超 40 亿美元。
数字基础设施公司 HIVE Digital Technologies 旗下高性能计算部门 BUZZ High Performance Computing 签署一份为期五年的 AI 云服务合同，金额约 3.5 亿美元，客户为一家未披露名称的投资级企业。合同预计每年新增约 7000 万美元收入，使 BUZZ HPC 年化收入升至约 1.8 亿美元。 BUZZ HPC 将部署 2016 枚英伟达 Blackwell Ultra GPU，采用 GB300 NVL72 系统、英伟达 Quantum-X800 InfiniBand 网络及 VAST Data 存储。集群预计于今年晚些时候在加拿大不列颠哥伦比亚省 Merritt 的 Bell's AI Fabric 设施投入运营，该设施使用可再生水力发电和闭环液冷技术。 HIVE 预计该项目资本支出约 1.85 亿美元，并将通过已公布的融资及新增设备债务完成部署。公司预计集群完全上线后，HPC 和 AI 业务日收入约 50 万美元，并计划在年底实现 2 亿美元 GPU 云服务年化收入；其在加拿大拥有约 400 兆瓦容量，未来两年可支持超过 12 万枚 GPU。（Bitcoin.com News）
“白毛股神”Serenity 在 X 平台发布 AI 产业链观察，指出 AI 基础设施需求正在推动存储、先进封装、算力融资、光通信、电源及电子元件等多个环节进入长期扩张周期，AI 供应链仍处于高速增长阶段。在存储领域，Serenity 援引瑞银预测称，传统 DRAM 厂商（如美光）的毛利率可能在 2027 年达到前所未有的 95%，甚至超过 HBM 产品的毛利水平。此外闪迪长期协议已覆盖 2028 年产能的约三分之二，最低合同收入规模达到 930 亿美元，而当前市值约 2390 亿美元，显示其未来收入目标可能持续多年，难以简单视为传统周期股。在云计算基础设施方面，CoreWeave 已签署协议将使用英伟达 A100 GPU 服务至 2029 年，这对 Nebius、Iren 等新型云计算公司构成利好，也削弱了部分投资者关于老旧 GPU 快速折旧的看空逻辑。AI 模型公司增长速度也持续超预期，前沿 AI 实验室仍保持极快增长速度，若增长停滞反而值得担忧，市场预计 Anthropic 的 2028 年收入可能达到 1900 亿至 2000 亿美元。不过，先进封装和半导体基础设施仍是核心瓶颈，台积电先进封装负责人表示，未来几年行业不仅可能面临存储短缺，也将面临 ABF 载板供应紧张。Serenity 总结称，AI 基础设施供应链正在持续扩张，从 GPU、存储、先进封装，到电力、光通信和电子元件，各环节均呈现长期需求增长趋势，AI 供应链仍处于高速发展阶段。
AMD 宣布为阿里通义千问（Qwen）最新一代模型 Qwen3.8 27B 提供“Day 0”支持，开发者可在模型发布当天即可通过 AMD 硬件本地运行该大规模开源 AI 模型。AMD 表示，Qwen3.8 27B 是一款适合本地 AI 开发的 27B 参数密集型模型，延续 Qwen 系列在代码生成、实际工作任务、科研以及长上下文 AI 应用方面的优化方向。该模型可通过开源推理框架 llama.cpp 运行于搭载 AMD 处理器的 AI PC 和工作站，或单张 AMD 32GB 显卡上，同时支持具备超过 24GB 可变显存（VGM）或显存容量的 AMD 硬件平台。AMD 初步测试显示，Qwen3.8 27B 在 AMD 平台上具备较高本地推理性能：在 AMD Ryzen AI Max+ 395 处理器上，最高可达到 24.5 tokens/秒；在单张 Radeon AI PRO R9700 GPU 上，最高可达到 51.8 tokens/秒。测试基于 Windows 系统、llama.cpp Vulkan 后端，并启用多令牌预测（MTP）优化。AMD 表示，随着后续软件和模型优化推进，实际性能仍有提升空间。阿里巴巴今天宣布正式开源 Qwen3.8 系列模型，所有开发者、科研机构和企业均可自由下载、部署和使用。全新开源的 Qwen3.8-27B，是原生多模态稠密（Dense）模型，仅 270 亿参数规模，整体水平便超越了 Qwen3.7-Plus。
闪迪在投资者会议上公布高带宽闪存 HBF 最新进展，首款产品已完成流片，计划 2027 年提供初始样品、2028 年量产。HBF 结合 HBM 级读取带宽，可实现 8-16 倍容量。据闪迪内部数据，运行 AI 大模型时，4 块 GPU 可达到 HBM 系统 8 块 GPU 的 Token 输出量。第一版 HBF 最高支持 512GB 容量，提供三个带宽等级，覆盖 0.4TB/s 至 3.0TB/s。
分析师 qinbafrank 在 X 平台发文表示，CoreWeave（CRWV）和 Nebius 最新财报显示，AI 云算力（CSP）行业正在进入快速扩张阶段，行业竞争重点正从单纯提供 GPU 租赁，转向建设覆盖算力、软件、数据和运营能力的 AI 基础设施平台。目前，AI 算力需求仍明显超过短期可交付供给。与此同时，AI 算力定价权正在增强，但涨价主要集中于高价值资源。CoreWeave 表示，7 月各类 GPU 计算 SKU 价格普遍上涨约 25%；Nebius 披露，上一代 GPU 价格较一季度上涨超过 30%，二季度新签合同平均年化收入超过每 MW 2000 万美元，部分项目达到 2000 万至 2500 万美元，短期紧急容量价格甚至达到每 MW 4000 万至 5000 万美元。不过，价格上涨主要发生在短期容量、新一代 GPU、大规模集群以及生产级 AI 推理场景，传统低优先级、长期锁价的裸算力并未同步上涨。从盈利模型看，AI 算力项目级回报正在变得更加清晰，但公司整体资本回报率（ROIC）仍需时间验证。Nebius 首次披露较明确的项目回收周期，CoreWeave 则通过长期合同和资产级融资降低 GPU 投资压力。但两家公司当前仍处于高资本投入阶段，折旧和融资成本继续压缩利润空间。不过，越来越多单个项目能够实现经济模型闭环，意味着 AI 基础设施商业模式正在逐步成熟。此外，CoreWeave 和 Nebius 均在向“AI 基础设施操作系统”方向升级。未来 CSP 竞争不再只是出租 GPU 小时数，而将覆盖 AI 训练、推理、存储、网络、模型部署、监控、安全治理以及 Agent 运行环境等完整服务体系。在资本模式方面，两家公司也出现不同路径：Nebius 更偏向轻资产模式，通过资本合作伙伴投入建设 AI 数据中心，自身提供 AI 基础设施运营和软件能力；CoreWeave 则通过 Omni 战略推动混合云模式，将完整 AI 云平台部署到客户自有数据中心和 GPU 资源上，更强调企业级和主权 AI 交付。整体来看，AI 云算力行业正在从“GPU 租赁商”向“AI 基础设施平台”演进。短期供给约束仍将支撑算力价格，而长期竞争焦点将转向资本效率、软件能力以及能否成为 AI 时代的基础设施操作系统。
AI 架构开发公司 Pathway 宣布完成 3000 万美元种子轮融资，Id4 Ventures、TQ Ventures、Red Bridge Ventures、Kadmos Capital 及 Wilson Sonsini 旗下投资机构 WS Investment 等参投，Databricks 首席 AI 科学家 Jonathan Frankle 以天使投资人身份加入。Pathway 正在开发生物启发式动态层次架构（BDH），这一“后 Transformer”架构旨在突破当前 Transformer 模型持续依赖更多数据、GPU、能源和资本扩张的局限。与传统大模型需周期性重新训练不同，BDH 可利用较少数据实现持续学习与连续适应。该公司同时宣布，已任命前谷歌 DeepMind Gemini 产品负责人 Adam Kurzrok 担任首席产品官，负责 BDH 模型的产品方向，涵盖模型封装、评估体系与商业部署等工作。(Finsmes)
英伟达首席执行官黄仁勋表示，A100 GPU 集群将在 2020 年至 2029 年 持续保持可用状态，强调英伟达计算平台的核心价值不仅在于芯片本身，更在于 CUDA 为开发者与英伟达工程师提供了统一平台，使 Ampere、Hopper 和 Blackwell 架构能够在其使用周期内持续获得升级。
据潮向研究，伯恩斯坦 8月 10 日研报指出，微软当前租赁负债同比增长 33%至 1144 亿美元，未来租赁义务同比大增 255%至 3291 亿美元，2027 财年采购承诺达 1690 亿美元。研报认为市场误读了这些数字：现有租赁分散在 13 年期限内，2027 年到期租金约 132 亿美元；3291 亿未来租赁在 2027至 2033 年间陆续启动，假设平均租期 12到 15 年，年化租金增速约 12%到 16%，与微软商业云收入历史增速大致持平；1690 亿采购承诺中，GPU 服务器仅占一部分，且集中在 12 个月内，2028 财年及以后仅 250 亿美元。 研报维持微软“跑赢大盘”评级，目标价从 647 美元上调至 660 美元，市盈率倍数从 26.5 倍上调至 27 倍。伯恩斯坦认为，数据中心设计支持 CPU和 GPU 混合部署，若 AI 需求放缓，产能可转向传统云业务。AI 在微软商业云收入中占比约 16%到 17%，但因 AI 毛利率约 27%、远低于传统云业务，AI 占商业云销售成本约 40%。管理层在 Q4 业绩会上表示，目前需求仍远超可用供应。
Oracle 与量子计算公司 Quantinuum 宣布达成多年合作，将 Quantinuum 的 Helios 量子计算机接入 Oracle Cloud Infrastructure（OCI），客户未来可通过 OCI 量子服务将量子计算与 GPU、高性能计算等资源结合使用。此外，Oracle 计划在未来几个月预览其量子计算服务，并将 Quantinuum 开发工具栈与开源混合编程框架结合，用于开发和测试量子-经典混合应用。双方未披露合作金额及具体部署日期。（Reuters）
Bitcoin News 在 X 平台发文表示，@KLoaec 发布的一项新技术分析显示，部分存在漏洞的 COLDCARD Mk3 钱包可能仅由约 450 万种随机数生成器起始状态生成，在单张 RTX 4090 显卡上约 3 秒即可搜索完这些可能性。即使考虑每个钱包生成方式存在的额外不确定性，攻击者也可能在单张高端 GPU 上约 50 分钟内完成搜索。更严重的是，该漏洞可能导致不同设备生成相同助记词。以 3 万台 Mk3 设备为假设，该分析估计约 120 对设备可能生成相同的随机数流。该碰撞估算为理论值，但表明不同设备生成重复助记词的情况可能存在。
预测市场交易基础设施初创公司 River Markets 宣布完成 850 万美元种子轮融资，由 Haun Ventures 领投，Y Combinator、Coinbase Ventures 以及 Qube Research Technologies 等机构参与投资，新资金将主要用于扩大工程团队、提升交易系统速度与安全性，并拓展机构客户，同时开发支持大规模资金管理和跨平台交易的新工具。近年来，预测市场受到机构投资者关注。行业平台数据显示，机构交易需求正在快速增长。例如，预测市场平台 Kalshi 此前表示，其机构交易量在半年内增长约 800%。与此同时，市场参与者开始通过预测市场进行风险对冲，包括围绕碳排放配额、GPU 租赁价格等现实经济变量建立交易头寸。（Fortune）
英伟达（Nvidia）正在加大对开源人工智能模型的投入，希望通过打造全球领先的开源AI模型Nemotron系列进一步推动其硬件生态需求。据知情人士透露，英伟达正在研发名为Nemotron 4的新一代AI模型家族，其中规模最大的模型目标是达到全球顶级开源AI模型的性能水平。该项目由英伟达内部团队推动，公司希望借助高性能开源模型吸引更多开发者和企业使用其GPU、AI软件平台及基础设施。英伟达近年来逐步从单纯提供AI计算硬件，扩展至AI软件和模型生态。通过发布开源模型，公司可以帮助开发者基于英伟达CUDA、GPU集群以及相关工具构建应用，从而进一步强化硬件需求。不过，英伟达自研AI模型也可能带来新的竞争关系。一方面，开源模型能够扩大英伟达AI生态影响力；另一方面，其模型能力提升后，可能与部分客户和合作伙伴开发的AI模型形成竞争。分析人士认为，随着AI产业竞争从“算力竞争”逐渐延伸至“模型、软件和生态竞争”，英伟达正在尝试复制其GPU领域的生态优势，将硬件领先地位转化为更广泛的AI平台影响力。（The Information）
英伟达 CEO 黄仁勋发文表示，公司已与 Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 达成合作，将建立独立融资平台，计划长期调动超过 5000 亿美元第三方资本，用于支持 AI 基础设施建设。黄仁勋称，AI 行业正从“企业购买芯片并逐项目建设数据中心”的阶段，进入将 AI 工厂作为可融资生产性基础设施的新阶段。AI 计算能力正在成为一种可投资资产，具备长期机构资本支持、可重复建设以及多元客户使用等特点。英伟达表示，AI 工厂不仅包含 GPU，还包括高速网络、系统软件、AI 框架及 CUDA 生态。由于基于全球广泛采用的架构，AI 工厂可服务不同客户、云厂商和应用场景，并具备较强资产流动性和残余价值。此次合作中，Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 将独立评估具体项目，包括客户需求、算力利用率、现金流和资产价值。英伟达将提供 AI 工厂平台，金融机构负责长期资本和融资能力。黄仁勋表示，部分项目中英伟达可能提供最高 25%的残值支持，但将根据具体项目审慎评估，该机制旨在补充而非替代机构投资者的独立判断。他认为，AI 工厂将成为“智能时代的基础设施”，类似电力、交通和通信基础设施推动过去工业革命，未来 AI 计算需求增长将形成“更多算力推动更强 AI，更强 AI 创造更多收入，进一步推动算力需求”的循环。
据 CNBC 报道，英伟达与阿波罗全球管理、黑石、贝莱德、Brookfield 资产管理、高盛及 KKR 签署谅解备忘录，共同为英伟达客户建立融资平台，目标动员逾 5000 亿美元第三方资本，用于超大规模数据中心建设及英伟达硬件采购。 英伟达 CEO 黄仁勋将此定性为 AI 芯片首次成为"可投资资产类别"，称其具备创收能力、使用寿命长、可跨客户流转，并将算力基础设施类比于电力和互联网。贝莱德 CEO 拉里·芬克将该项目定义为继 1970 年代抵押贷款证券化之后"金融工程的下一个未来"，并表示将尽快募集更多资金。高盛 CEO 大卫·所罗门透露，此次合作由黄仁勋主动发起。目前部分资金已完成募集，各方将通过机构信贷、保险资金及私人资本为 GPU 和数据中心提供融资支持，帮助终端用户在不动用自身资产负债表的前提下完成 AI 基础设施建设。
英伟达支持的 AI 云计算服务商 Lambda 正在通过杠杆贷款市场融资 9.17 亿美元，用于采购 AI 芯片。随着人工智能基础设施建设加速，芯片融资正成为 AI 行业资本投入的新方式。Lambda 属于近年来快速发展的“新云厂商”（neoclouds）阵营，主要业务是向企业和开发者提供 GPU 算力及 AI 基础设施服务。此次融资计划通过一笔以 GPU 资产相关权益为基础的贷款（GPU loan）完成，用于支持公司扩大 AI 计算资源。报道称，AI 基础设施企业正积极探索新的融资方式，以满足建设大规模算力集群所需的巨额资本投入。此前，AI 云服务商 CoreWeave 已完成机构杠杆贷款市场上首笔用于芯片融资的交易，为行业提供了新的融资模式。随着生成式 AI 需求持续增长，英伟达 GPU 供应成为 AI 企业扩张的核心资源。通过将 GPU 资产作为融资基础，AI 云服务商可以在不完全依赖股权融资的情况下快速扩大算力规模，同时也让传统信贷市场开始参与 AI 基础设施投资浪潮。（Bloomberg）
BIP-110 少数链在区块高度 961632 分叉后，仅挖出 961632 和 961633 两个区块，随后因继承比特币约 127.48 万亿难度且获得的 SHA-256d 算力极少而停滞。分叉前矿工支持率约为 0%至 2.6%。 BIP-110 支持者正讨论更换工作量证明算法，以摆脱对比特币矿工和 SHA-256d 算力的依赖。Luke Dashjr 提出从候选算法短名单中通过确定性随机过程选出最终算法，讨论选项包括 RandomX、KT256、BLAKE3、Scrypt 及 CPU、GPU 挖矿。 目前尚未启用或批准任何 PoW 变更，尚未选定算法或公布启用高度，Bitcoin Knots 也未承诺调整 PoW。相关实验代码已被移植至近期 Bitcoin Knots 代码库，但 BIP-110 少数链仍未恢复出块。
SK 海力士股价近期出现回调，8 月 3 日股价下跌 8.79%，虽然随后 8 月 4 日和 5 日分别小幅反弹 0.64%和 5.77%，但在 8 月 6 日股价又大跌 10.37%，收于 149.5 万韩元；8 月 7 日进一步下跌 4.88%，收报 142.2 万韩元。在市场波动加剧背景下，SK 集团发布广告引用创始人崔钟贤（최종건）的名言：“绝望与希望是一枚硬币的两面，可以像翻转手掌一样将绝望转变为希望”并将其改写为：“AI 时代的不安与期待也是硬币的两面，可以将不安转变为期待”，借此传递对 AI 产业长期发展的信心。证券机构认为，短期股价波动并未改变 SK 海力士的基本面，市场应关注其 HBM4 技术领先优势以及长期供货协议（LTA）带来的业绩稳定性，其中：1、现代汽车证券预计 SK 海力士第三季度 DRAM 和 NAND 比特增长率分别达到 9.7%和 1.5%，随着 HBM4 销售贡献扩大，即使长期供货协议占比提升，DRAM 平均售价（ASP）仍有望环比上涨 19.9%。OpenAI、Anthropic 等企业正在推进自建超大型 AI 数据中心，并计划通过 IPO 融资投入相关建设，即使部分大型科技公司未来调整资本开支（Capex），也可能被其他 AI 基础设施需求抵消。此外针对中国长鑫存储（CXMT）带来的竞争担忧，考虑到美国持续强化半导体设备出口限制，以及美光扩大美国本土投资，苹果等主要企业采用中国存储芯片的可能性较低。2、SK 证券同样看好 SK 海力士竞争优势，认为凭借 HBM 领域领先地位、与北美主要 GPU 企业的合作关系，以及 AI 驱动的 LTA 需求，SK 海力士在市场中的位置依然稳固。目前 HBM 供需满足率不足 70%，长期供货协议的核心价值在于通过客户与供应商之间的“相互绑定结构”，确保利润持续性和业绩稳定性。随着 ADR 上市等价值重估举措推进，以及出售与铠侠（Kioxia）相关 SPC 资产带来的分红收益，公司达到净现金 100 万亿韩元目标的时间可能提前。未来股东回报政策逐步明确，将有助于市场重新认识 LTA 模式价值，并推动 SK 海力士估值进一步提升。（Daum）