同时关联该项目与事件的快讯
GPU 市场数据基础设施公司 Silicon Data 宣布完成 3050 万美元 A 轮融资首次交割，由 Valor Atreides AI Fund 领投，CME Ventures、DRW、Samsung Next、VanEck、Jump Trading、Wintermute 等参投。本轮资金将用于 GPU 基准定价、性能测量、机构及另类数据，以及衍生品、保险和信贷市场风险基础设施。Silicon Data 目前从全球 40 多个国家约 100 个 GPU 租赁平台收集数据，每日处理超过 15 万条经验证的价格记录。CME Group 正计划采用 Silicon Data 基准作为拟推出的现金结算 GPU 期货参考价格，尚待监管批准。
据韩联社报道，韩国食品研究院前部门主管 A 某因在单位仓库内私自挖矿，被解雇后提起行政诉讼，但于上月 3 日被首尔行政法院判决败诉。 据调查，A 某于 2023年 2 月至 9 月间，擅自在研究院闲置홍보馆仓库内安装 2台 GPU 服务器，并动用机构预算完成空调、网络及电力改造工程，累计非法挖取山寨币约 7100 万枚。事发后，A 某还伪造审批文件试图取回 GPU 服务器以销毁证据。此外，其在 2023年 8 月至 2024年 5 月间，共 117 次使用未经授权的 VPN 违规打卡，并间接导致研究院重要科研数据遭非法外泄。 国家科学技术研究会审计委员会于 2024 年对其展开专项审计，随即向警方举报并要求研究院予以解雇处分。A 某历经内部申诉、地方劳动委员会及中央劳动委员会救济申请均遭驳回后，诉诸行政法院，仍以败诉告终。法院认定，该解雇"不存在明显违反社会通念或滥用裁量权的情形"。刑事方面，A 某以盗窃罪、违反信息通信网法及伪造私文书等罪名被起诉，一审被判处有期徒刑 1 年，今年 4 月二审维持原判，刑期正式确定。
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）
西部数据首席产品官 Ahmed Shihab 发布长文指出，随着人工智能基础设施快速扩张，存储领域的核心竞争不应简单归结为闪存（Flash）与机械硬盘（HDD）的较量，而在于能否构建具备长期经济可扩展性的 AI 存储架构。当前 AI 行业正面临一个关键问题：今年选择的存储架构，是否能够支撑未来数据规模增长至 PB 级甚至 EB 级，许多 AI 基础设施设计并非因性能不足而失败，而是在数据规模扩大后陷入成本困境。 Ahmed Shihab 补充称，闪存和 HDD 并非竞争关系，而是面向不同工作负载的互补技术。高性能场景，如模型权重、GPU 溢出、KV 缓存等，需要低延迟闪存支持；而训练数据集、日志、检查点、合规记录以及大规模历史数据等长期存储需求，则更适合采用具备成本优势的 HDD。AI 时代的存储架构将更加分层化，而不是依赖单一存储介质。“闪存负责关键时刻的性能，HDD 负责数据生命周期。未来 AI 存储的发展方向并非“闪存取代 HDD”，而是根据不同数据生命周期和业务需求进行精准分层。“真正的基础设施不是追求炫目的性能，而是能够支撑 AI 长期增长的可靠底座。” 美股行情显示，西部数
半导体巨头 AMD 宣布推出企业级 AI 编程平台 AMD Instinct Coder，该平台结合 AMD 芯片、Supermicro 服务器及 Spectro Cloud 软件，旨在帮助企业在本地部署 AI 编码助手，降低云端 AI 模型使用成本并保护代码及数据安全。AMD 表示，Instinct Coder 是一套“开箱即用”的端到端 AI 开发平台，整合了 AMD EPYC 处理器、AMD Instinct GPU、Supermicro AI 服务器、Spectro Cloud PaletteAI Inference Launchpad 软件，以及经过 AMD 优化的 GLM-5.2 模型，可用于代码生成、应用现代化、自动化测试、代码审查等软件开发场景。AMD 称，与依赖云端前沿 AI 模型相比，Instinct Coder 可帮助企业降低最高 70%的总拥有成本（TCO），投资回收期最快可缩短至 6 个月。AMD 表示，越来越多企业希望利用 AI 提升开发效率，但同时面临两大挑战：一方面，调用顶级云端模型成本不断增加；另一方面，将企业源代码、知识产权和敏感数据交由第三方服务存在安全和合规风险。通过本地部署模式，Instinct Coder 可让企业保持对数据和代码的控制，同时提供更可预测的基础设施成本。该平台支持 Claude Code、OpenAI Codex、Visual Studio Code 和 Cursor 等开发工具，每个节点最多支持 50 名用户（30 名并发用户）。此外，Spectro Cloud 提供的 PaletteAI Inference Launchpad 可实现 AI 工作负载管理、模型路由、请求审计和成本监控，并支持在需要时调用 Anthropic、OpenAI、Google 或 xAI 等外部模型。AMD 表示，Instinct Coder 旨在帮助企业摆脱高昂云端 AI 服务成本，在保障数据安全和自主控制的同时，加速 AI 驱动的软件开发流程。
Citrini 分析师 jukan 在 X 平台发文表示，据 TrendForce 最新存储行业研究，DRAM 供应短缺预计将持续至 2027 年，且 HBM4e 认证时间表仍存在不确定性，英伟达自 2026 年第三季度以来一直在重新评估 Rubin Ultra 的 HBM 配置。原计划采用 12 层堆叠 HBM4e 配置，但英伟达目前正在并行评估多种设计，包括 HBM4e 8 层堆叠、HBM4 12 层堆叠和 HBM4 8 层堆叠，最终规格尚未确认。除英伟达外，据称部分 CSP 也在考虑降低下一代自研 ASIC 的 HBM 容量。英伟达在 2025 年至 2026 年上半年期间，将 12 层堆叠 HBM4e 作为 Rubin Ultra 的基准设计。但自 2026 年第三季度初开始，英伟达开始审查较低规格替代方案。TrendForce 称，这一变化来自两项主要供应端限制：其一，预计 2027 年整体 DRAM 短缺限制存储厂商可分配给 HBM 生产的晶圆产能；其二，12 层堆叠 HBM4e 认证时间表及量产良率提升速度仍存在不确定性。TrendForce 表示，英伟达在 Rubin Ultra 代际的首要重点是提高 I/O 速度，扩大 GPU 出货量为次要优先事项。如果英伟达最终决定下调 HBM 规格，预计将通过减少 DRAM 堆叠层数实现。 HBM4e 能否按计划完成认证并进入量产，将决定 Rubin Ultra 的 I/O 速度能否从上一代 Rubin 的 8 至 11.7Gbps 提升至 14 至 16Gbps，或通过优化 HBM4 设计维持在 11 至 12Gbps 水平。同一产品代际内，DRAM 堆叠层数决定每颗 GPU 的 HBM 容量与可出货 GPU 数量之间的取舍。TrendForce 还认为，最终配置将取决于存储厂商的晶圆分配决策。供需方面，2027 年 HBM bit 出货量预计同比增长 50%至 60%，但仍预计无法跟上需求增长。在供应限制持续的情况下，HBM 供应商预计将在 2027 年全年保持定价权。行业已普遍预期 HBM 价格将大幅上涨，AI 芯片制造商将面临 HBM 供应有限和采购成本上升的双重压力，从而进一步强化采用较低 HBM 容量配置的动力。
数据中心运营商 Core Scientific 在第二季度监管文件中披露，已支付 4190 万美元终止与 Block 及其 Proto 部门的比特币矿机合约，相关损失为 4190 万美元。该协议及未来设备交付均已取消。 该协议于 2024 年 7 月公布，原计划由 Proto 供应 3 纳米矿机芯片，对应约 15 EH/s 算力，并包含追加采购选项。Core Scientific 表示，不再投资新矿机以维持或扩大算力，将从剩余矿机中获取现金流，并在适当时出售或退役矿机。 Core Scientific 第二季度托管收入从去年同期 1060 万美元增至 1.37 亿美元，占总收入 83%；自挖矿收入同比下降 66%至 2150 万美元，占总收入 13%。公司称，季度比特币产量同比下降 53%，并持续将电力从挖矿设备转向 GPU 等高密度计算系统。
微软与法国人工智能初创公司 Mistral AI 于 7 月 21 日宣布扩大双方战略合作，围绕欧洲 AI 基础设施建设达成一项价值数十亿美元的协议，以提升欧洲地区 AI 计算能力。根据协议，微软将利用 Mistral 扩大的欧洲 GPU 基础设施，为其云计算和 AI 服务提供支持。该基础设施将基于数千颗英伟达 Vera Rubin GPU。产品方面，Mistral Medium 3.5 和 OCR 4 模型现已接入微软 Foundry 平台，Mistral Medium 3.5 同时加入 Microsoft Copilot Studio，可用于智能体应用、文档处理流程及行业定制化工作流。此外，双方将通过 Azure 和 Azure Local 扩展 AI 部署方式，支持云端、云连接以及完全离线环境，面向金融、医疗、制造等对数据合规要求较高的行业。（财联社）
据 The Block 报道，Bernstein 表示，在 CME 集团和洲际交易所计划推出的合规算力期货获批前，采用加密市场机制的 AI 算力衍生品已率先上线。当前，Architect 旗下离岸交易平台 AX 已推出 GPU 永久期货，Kalshi 则上线了受美国商品期货交易委员会监管的 GPU 租赁价格事件合约。
链上分析师平台 Nansen 首席执行官 Alex Svanevik 表示，当企业开始有效使用中国大模型时，人工智能行业的泡沫可能就会破裂，美国监管环境可能限制这一进程，但整体趋势仍是中国模型持续变得更高效，能够在非最前沿硬件上运行，同时全球 GPU 供应（包括非英伟达芯片）正在增加。Alex Svanevik 同时指出，近期 H100 与 H200 GPU 租赁价格下降，反映算力供需结构正在变化，并提出“如何解释 GPU 租赁价格下滑”这一市场信号，随着模型效率提升与算力供给扩张并存，AI 基础设施市场可能正在进入重新定价阶段。
知情人士称，英伟达开始向中国客户推销其首款独立中央处理器（CPU）产品 Vera。该芯片专为 Agentic AI（自主智能体）系统设计，目前已进入量产阶段，标志着英伟达正尝试通过 CPU 产品进一步拓展中国市场。消息人士称，部分中国客户已对 Vera 表现出兴趣。其中一家大型中国云计算公司计划采购 300 余台搭载双 Vera CPU 的服务器进行测试，并将在测试完成后决定是否扩大采购规模。Vera 基于 Arm Holdings 架构打造，是英伟达首次推出的独立 CPU 产品。英伟达此前表示，Vera 在 AI 智能体相关计算任务中的性能可达到竞争对手同类产品的 1.8 倍，并预计该产品将在本财年结束前（截至明年 1 月底）贡献约 200 亿美元收入。报道指出，随着 AI 行业重心逐步从模型训练转向推理计算（Inference），CPU 与定制芯片正获得更多关注。Vera 也使英伟达直接与长期主导服务器 CPU 市场的 Intel 和 Advanced Micro Devices（AMD）展开竞争。知情人士表示，由于美国对高端 GPU 出口实施严格限制，相较于 GPU 产品，CPU 在中国市场面临的监管障碍相对较小。目前部分中国客户计划先在海外数据中心部署 Vera 芯片进行测试。与此同时，软件生态兼容性以及现有国产 AI 芯片部署体系，仍可能影响 Vera 后续的大规模采用。（Reuters）
纳斯达克上市公司 Alpha Compute 宣布已完成对游戏与数字奖励平台 GAMEE 的多数股权收购，正式取得 60% 控股权，交易此前已满足全部监管与交割条件。根据协议，Alpha Compute 以约 1100 万美元对价收购 GAMEE，隐含估值约 1800 万美元，交易对手方为 Animoca Brands。交易结构包括现金、股票及未来业绩对赌，并附带两年 EBITDA 里程碑激励条款。同时，Animoca 相关约 8.78 亿枚 GMEE 资产也被纳入交易安排。此次交易后，Alpha Compute 将成立全新 AI 游戏部门 Alpha Games，由 GAMEE 创始人 Bozena Rezab 担任执行副总裁，GAMEE 将被整合至 Alpha Compute 的 AI 基础设施体系中，并与其 GPU 算力平台协同。
纽约证券交易所母公司洲际交易所集团（ICE）宣布计划推出以“算力”为标的的期货合约，用于跟踪支撑 AI 产业的 GPU 等算力成本变化，目前该产品仍需监管批准。据悉，ICE 将与金融基础设施公司 Ornn 合作，基于其 GPU 成本指数开发相关衍生品定价体系。该指数将用于支撑算力期货合约。（Bloomberg）
AethirClaw 正式发布 CARA（预配置加密 AI 智能体），运行于 Aethir 去中心化 GPU 基础设施之上，内置 50 余项技能，覆盖实时市场监控、巨鲸钱包追踪、链上分析、社交媒体情绪监测及项目尽职调查等核心加密场景，用户无需任何技术配置即可开箱即用。平台支持信用卡及 USDT、USDC、ATH 代币多种支付方式。Aethir 同时披露，不久将推出模型即服务（MaaS）层，在 Aethir 去中心化 GPU 基础设施上运行主流开源大模型，并拓展文生图、视频创作等多模态能力
据以太坊基金会官网披露，其生态系统支持计划（ESP）2026 年第一季度共拨款 985.6 万美元，资助方向集中于密码学、零知识证明、安全审计及协议研究等核心基础设施领域。 本季度重点资助项目包括：ZK 方向的 zkVM 形式化验证、GPU 加速 R1CS 见证生成、LLZK 中间表示优化；安全方向的 Poseidon 密码学分析、ERC-7730 跨平台清签库及 ePBS 规范合规测试；节点与客户端方向的 Erigon zkEVM 扩展、Besu HSM 合规集成及多节点验证器 Vero；此外还涵盖隐私工具（Kohaku SDK、Tor 桥接扩展）、Layer 2 透明度平台 L2BEAT 持续运营，以及 Lighthouse 客户端向 Fusaka 分叉的过渡研发。 生态建设方面，ESP 同期支持了首尔、香港、温哥华、布宜诺斯艾利斯等地的以太坊开发者活动，并推进以太坊气候影响评估更新与欧洲去中心化研究所（EDI）政策研究项目。
去中心化 GPU 云计算基础设施平台 Aethir 确认其以太坊相关桥接合约遭遇攻击，团队已及时断开受影响合约，并联合主要交易所对黑客钱包进行黑名单处理，将损失控制在 9 万美元以内。 此前区块链安全公司 PeckShield 估算损失为 40 万美元，攻击者利用 Aethir 的跨链智能合约 AethirOFTAdapter，将被盗资金从 BNB Chain 转移至 Tron。Aethir 表示其以太坊主网 ATH 代币供应未受影响，计划于下周公布详细赔偿方案及事件分析，并与 Binance、Upbit、Bithumb 等交易所协作冻结资金。Web3 安全平台 ZeroShadow 参与调查。Aethir 2025 年实现收入 1.278 亿美元，全球部署超 44 万 GPU 容器。