同時關聯該項目與事件的快訊
Bitcoin News 在 X 平臺發文表示，Simon Males 已推出 Krackpot，這是一款基於瀏覽器的遊戲，任何人都可以使用 GPU 嘗試破解 Bitcoin Puzzle 71 的私鑰。獎品爲 6 枚 BTC，破解概率取決於 GPU 數量：一張遊戲 GPU 需要約 83 萬年，100 萬張 GPU 需要 1 年，所有 Steam 玩家同時參與需要 1 周。遊戲通過 WebGPU 在瀏覽器本地運行。若用戶找到私鑰，6 枚 BTC 將發送至其指定的比特幣地址，剩餘部分歸開發者所有。
據潮向研究，美銀證券 8月 17 日發佈的前沿 AI 數據追蹤報告顯示，Anthropic 在三大 AI 基準測試中全面領先，Claude Opus 5 在智能指數、代理指數和編程代理指數均居首位，GPT-5.6 Sol 緊隨其後，Meta MuseSpark 1.2 進入前十，Google Gemini 3.6 Flash 排在十名開外。使用量方面，DeepSeek 以約 30%的 Vercel 平臺 token 份額領先，Anthropic 佔25%、OpenAI 佔16%；但付費額上 Anthropic 以65%遙遙領先，OpenAI 僅佔 11%。定價層面，AI Token 價格指數 8 月環比下降 9%至 2.21 美元，但同比仍上漲 87%；GPU 租金保持堅挺，H100 同比上漲 33%至 2.77 美元/小時，DRAM 同比上漲 483%，NAND 同比上漲 432%。 研報判斷，AI 基礎設施需求依然健康，開源模型使用量增長但付費份額仍高度集中在頭部閉源模型。美銀認爲，Meta“西瓜”和 Google Gemini 4 發佈、token 定價趨勢及 GPU 租金走勢是
據 Cryptopolitan 報道，前比特幣礦企 IREN 宣佈完成與微軟價值 97 億美元、爲期五年合同的首個里程碑——位於德克薩斯州 Childress的 Horizon 1 設施正式交付。該設施爲 50 兆瓦規模，搭載 Nvidia GB300 系統及直接芯片級液冷技術，並獲得 Nvidia 頒發的 Exemplar Cloud 認證。 按合同條款，微軟將在五天內完成 GPU 驗收驗證，通過後 IREN 即可啓動每月計費，四個 Horizon 設施全部上線後預計年化收入約 19.4 億美元。IREN 計劃 2026 年完成全部四期共 200 兆瓦部署，並於 2027 年將 AI 雲算力擴展至 1.2 吉瓦，同步退出比特幣挖礦業務，全年 AI 雲收入運行率目標超 40 億美元。
數字基礎設施公司 HIVE Digital Technologies 旗下高性能計算部門 BUZZ High Performance Computing 簽署一份爲期五年的 AI 雲服務合同，金額約 3.5 億美元，客戶爲一家未披露名稱的投資級企業。合同預計每年新增約 7000 萬美元收入，使 BUZZ HPC 年化收入升至約 1.8 億美元。 BUZZ HPC 將部署 2016 枚英偉達 Blackwell Ultra GPU，採用 GB300 NVL72 系統、英偉達 Quantum-X800 InfiniBand 網絡及 VAST Data 存儲。集羣預計於今年晚些時候在加拿大不列顛哥倫比亞省 Merritt 的 Bell's AI Fabric 設施投入運營，該設施使用可再生水力發電和閉環液冷技術。 HIVE 預計該項目資本支出約 1.85 億美元，並將通過已公佈的融資及新增設備債務完成部署。公司預計集羣完全上線後，HPC 和 AI 業務日收入約 50 萬美元，並計劃在年底實現 2 億美元 GPU 雲服務年化收入；其在加拿大擁有約 400 兆瓦容量，未來兩年可支持超過 12 萬枚 GPU。（Bitcoin.com News）
“白毛股神”Serenity 在 X 平臺發佈 AI 產業鏈觀察，指出 AI 基礎設施需求正在推動存儲、先進封裝、算力融資、光通信、電源及電子元件等多個環節進入長期擴張週期，AI 供應鏈仍處於高速增長階段。在存儲領域，Serenity 援引瑞銀預測稱，傳統 DRAM 廠商（如美光）的毛利率可能在 2027 年達到前所未有的 95%，甚至超過 HBM 產品的毛利水平。此外閃迪長期協議已覆蓋 2028 年產能的約三分之二，最低合同收入規模達到 930 億美元，而當前市值約 2390 億美元，顯示其未來收入目標可能持續多年，難以簡單視爲傳統週期股。在雲計算基礎設施方面，CoreWeave 已簽署協議將使用英偉達 A100 GPU 服務至 2029 年，這對 Nebius、Iren 等新型雲計算公司構成利好，也削弱了部分投資者關於老舊 GPU 快速折舊的看空邏輯。AI 模型公司增長速度也持續超預期，前沿 AI 實驗室仍保持極快增長速度，若增長停滯反而值得擔憂，市場預計 Anthropic 的 2028 年收入可能達到 1900 億至 2000 億美元。不過，先進封裝和半導體基礎設施仍是核心瓶頸，臺積電先進封裝負責人表示，未來幾年行業不僅可能面臨存儲短缺，也將面臨 ABF 載板供應緊張。Serenity 總結稱，AI 基礎設施供應鏈正在持續擴張，從 GPU、存儲、先進封裝，到電力、光通信和電子元件，各環節均呈現長期需求增長趨勢，AI 供應鏈仍處於高速發展階段。
AMD 宣佈爲阿里通義千問（Qwen）最新一代模型 Qwen3.8 27B 提供“Day 0”支持，開發者可在模型發佈當天即可通過 AMD 硬件本地運行該大規模開源 AI 模型。AMD 表示，Qwen3.8 27B 是一款適合本地 AI 開發的 27B 參數密集型模型，延續 Qwen 系列在代碼生成、實際工作任務、科研以及長上下文 AI 應用方面的優化方向。該模型可通過開源推理框架 llama.cpp 運行於搭載 AMD 處理器的 AI PC 和工作站，或單張 AMD 32GB 顯卡上，同時支持具備超過 24GB 可變顯存（VGM）或顯存容量的 AMD 硬件平臺。AMD 初步測試顯示，Qwen3.8 27B 在 AMD 平臺上具備較高本地推理性能：在 AMD Ryzen AI Max+ 395 處理器上，最高可達到 24.5 tokens/秒；在單張 Radeon AI PRO R9700 GPU 上，最高可達到 51.8 tokens/秒。測試基於 Windows 系統、llama.cpp Vulkan 後端，並啓用多令牌預測（MTP）優化。AMD 表示，隨着後續軟件和模型優化推進，實際性能仍有提升空間。阿里巴巴今天宣佈正式開源 Qwen3.8 系列模型，所有開發者、科研機構和企業均可自由下載、部署和使用。全新開源的 Qwen3.8-27B，是原生多模態稠密（Dense）模型，僅 270 億參數規模，整體水平便超越了 Qwen3.7-Plus。
閃迪在投資者會議上公佈高帶寬閃存 HBF 最新進展，首款產品已完成流片，計劃 2027 年提供初始樣品、2028 年量產。HBF 結合 HBM 級讀取帶寬，可實現 8-16 倍容量。據閃迪內部數據，運行 AI 大模型時，4 塊 GPU 可達到 HBM 系統 8 塊 GPU 的 Token 輸出量。第一版 HBF 最高支持 512GB 容量，提供三個帶寬等級，覆蓋 0.4TB/s 至 3.0TB/s。
分析師 qinbafrank 在 X 平臺發文表示，CoreWeave（CRWV）和 Nebius 最新財報顯示，AI 雲算力（CSP）行業正在進入快速擴張階段，行業競爭重點正從單純提供 GPU 租賃，轉向建設覆蓋算力、軟件、數據和運營能力的 AI 基礎設施平臺。目前，AI 算力需求仍明顯超過短期可交付供給。與此同時，AI 算力定價權正在增強，但漲價主要集中於高價值資源。CoreWeave 表示，7 月各類 GPU 計算 SKU 價格普遍上漲約 25%；Nebius 披露，上一代 GPU 價格較一季度上漲超過 30%，二季度新籤合同平均年化收入超過每 MW 2000 萬美元，部分項目達到 2000 萬至 2500 萬美元，短期緊急容量價格甚至達到每 MW 4000 萬至 5000 萬美元。不過，價格上漲主要發生在短期容量、新一代 GPU、大規模集羣以及生產級 AI 推理場景，傳統低優先級、長期鎖價的裸算力並未同步上漲。從盈利模型看，AI 算力項目級回報正在變得更加清晰，但公司整體資本回報率（ROIC）仍需時間驗證。Nebius 首次披露較明確的項目回收週期，CoreWeave 則通過長期合同和資產級融資降低 GPU 投資壓力。但兩家公司當前仍處於高資本投入階段，折舊和融資成本繼續壓縮利潤空間。不過，越來越多單個項目能夠實現經濟模型閉環，意味着 AI 基礎設施商業模式正在逐步成熟。此外，CoreWeave 和 Nebius 均在向“AI 基礎設施操作系統”方向升級。未來 CSP 競爭不再只是出租 GPU 小時數，而將覆蓋 AI 訓練、推理、存儲、網絡、模型部署、監控、安全治理以及 Agent 運行環境等完整服務體系。在資本模式方面，兩家公司也出現不同路徑：Nebius 更偏向輕資產模式，通過資本合作伙伴投入建設 AI 數據中心，自身提供 AI 基礎設施運營和軟件能力；CoreWeave 則通過 Omni 戰略推動混合雲模式，將完整 AI 雲平臺部署到客戶自有數據中心和 GPU 資源上，更強調企業級和主權 AI 交付。整體來看，AI 雲算力行業正在從“GPU 租賃商”向“AI 基礎設施平臺”演進。短期供給約束仍將支撐算力價格，而長期競爭焦點將轉向資本效率、軟件能力以及能否成爲 AI 時代的基礎設施操作系統。
AI 架構開發公司 Pathway 宣佈完成 3000 萬美元種子輪融資，Id4 Ventures、TQ Ventures、Red Bridge Ventures、Kadmos Capital 及 Wilson Sonsini 旗下投資機構 WS Investment 等參投，Databricks 首席 AI 科學家 Jonathan Frankle 以天使投資人身份加入。Pathway 正在開發生物啓發式動態層次架構（BDH），這一“後 Transformer”架構旨在突破當前 Transformer 模型持續依賴更多數據、GPU、能源和資本擴張的侷限。與傳統大模型需週期性重新訓練不同，BDH 可利用較少數據實現持續學習與連續適應。該公司同時宣佈，已任命前谷歌 DeepMind Gemini 產品負責人 Adam Kurzrok 擔任首席產品官，負責 BDH 模型的產品方向，涵蓋模型封裝、評估體系與商業部署等工作。(Finsmes)
英偉達首席執行官黃仁勳表示，A100 GPU 集羣將在 2020 年至 2029 年 持續保持可用狀態，強調英偉達計算平臺的核心價值不僅在於芯片本身，更在於 CUDA 爲開發者與英偉達工程師提供了統一平臺，使 Ampere、Hopper 和 Blackwell 架構能夠在其使用週期內持續獲得升級。
據潮向研究，伯恩斯坦 8月 10 日研報指出，微軟當前租賃負債同比增長 33%至 1144 億美元，未來租賃義務同比大增 255%至 3291 億美元，2027 財年採購承諾達 1690 億美元。研報認爲市場誤讀了這些數字：現有租賃分散在 13 年期限內，2027 年到期租金約 132 億美元；3291 億未來租賃在 2027至 2033 年間陸續啓動，假設平均租期 12到 15 年，年化租金增速約 12%到 16%，與微軟商業雲收入歷史增速大致持平；1690 億採購承諾中，GPU 服務器僅佔一部分，且集中在 12 個月內，2028 財年及以後僅 250 億美元。 研報維持微軟“跑贏大盤”評級，目標價從 647 美元上調至 660 美元，市盈率倍數從 26.5 倍上調至 27 倍。伯恩斯坦認爲，數據中心設計支持 CPU和 GPU 混合部署，若 AI 需求放緩，產能可轉向傳統雲業務。AI 在微軟商業雲收入中佔比約 16%到 17%，但因 AI 毛利率約 27%、遠低於傳統雲業務，AI 佔商業雲銷售成本約 40%。管理層在 Q4 業績會上表示，目前需求仍遠超可用供應。
Oracle 與量子計算公司 Quantinuum 宣佈達成多年合作，將 Quantinuum 的 Helios 量子計算機接入 Oracle Cloud Infrastructure（OCI），客戶未來可通過 OCI 量子服務將量子計算與 GPU、高性能計算等資源結合使用。此外，Oracle 計劃在未來幾個月預覽其量子計算服務，並將 Quantinuum 開發工具棧與開源混合編程框架結合，用於開發和測試量子-經典混合應用。雙方未披露合作金額及具體部署日期。（Reuters）
Bitcoin News 在 X 平臺發文表示，@KLoaec 發佈的一項新技術分析顯示，部分存在漏洞的 COLDCARD Mk3 錢包可能僅由約 450 萬種隨機數生成器起始狀態生成，在單張 RTX 4090 顯卡上約 3 秒即可搜索完這些可能性。即使考慮每個錢包生成方式存在的額外不確定性，攻擊者也可能在單張高端 GPU 上約 50 分鐘內完成搜索。更嚴重的是，該漏洞可能導致不同設備生成相同助記詞。以 3 萬臺 Mk3 設備爲假設，該分析估計約 120 對設備可能生成相同的隨機數流。該碰撞估算爲理論值，但表明不同設備生成重複助記詞的情況可能存在。
預測市場交易基礎設施初創公司 River Markets 宣佈完成 850 萬美元種子輪融資，由 Haun Ventures 領投，Y Combinator、Coinbase Ventures 以及 Qube Research Technologies 等機構參與投資，新資金將主要用於擴大工程團隊、提升交易系統速度與安全性，並拓展機構客戶，同時開發支持大規模資金管理和跨平臺交易的新工具。近年來，預測市場受到機構投資者關注。行業平臺數據顯示，機構交易需求正在快速增長。例如，預測市場平臺 Kalshi 此前表示，其機構交易量在半年內增長約 800%。與此同時，市場參與者開始通過預測市場進行風險對沖，包括圍繞碳排放配額、GPU 租賃價格等現實經濟變量建立交易頭寸。（Fortune）
英偉達（Nvidia）正在加大對開源人工智能模型的投入，希望通過打造全球領先的開源AI模型Nemotron系列進一步推動其硬件生態需求。據知情人士透露，英偉達正在研發名爲Nemotron 4的新一代AI模型家族，其中規模最大的模型目標是達到全球頂級開源AI模型的性能水平。該項目由英偉達內部團隊推動，公司希望藉助高性能開源模型吸引更多開發者和企業使用其GPU、AI軟件平臺及基礎設施。英偉達近年來逐步從單純提供AI計算硬件，擴展至AI軟件和模型生態。通過發佈開源模型，公司可以幫助開發者基於英偉達CUDA、GPU集羣以及相關工具構建應用，從而進一步強化硬件需求。不過，英偉達自研AI模型也可能帶來新的競爭關係。一方面，開源模型能夠擴大英偉達AI生態影響力；另一方面，其模型能力提升後，可能與部分客戶和合作夥伴開發的AI模型形成競爭。分析人士認爲，隨着AI產業競爭從“算力競爭”逐漸延伸至“模型、軟件和生態競爭”，英偉達正在嘗試複製其GPU領域的生態優勢，將硬件領先地位轉化爲更廣泛的AI平臺影響力。（The Information）
英偉達 CEO 黃仁勳發文表示，公司已與 Apollo、貝萊德、黑石、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 達成合作，將建立獨立融資平臺，計劃長期調動超過 5000 億美元第三方資本，用於支持 AI 基礎設施建設。黃仁勳稱，AI 行業正從“企業購買芯片並逐項目建設數據中心”的階段，進入將 AI 工廠作爲可融資生產性基礎設施的新階段。AI 計算能力正在成爲一種可投資資產，具備長期機構資本支持、可重複建設以及多元客戶使用等特點。英偉達表示，AI 工廠不僅包含 GPU，還包括高速網絡、系統軟件、AI 框架及 CUDA 生態。由於基於全球廣泛採用的架構，AI 工廠可服務不同客戶、雲廠商和應用場景，並具備較強資產流動性和殘餘價值。此次合作中，Apollo、貝萊德、黑石、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 將獨立評估具體項目，包括客戶需求、算力利用率、現金流和資產價值。英偉達將提供 AI 工廠平臺，金融機構負責長期資本和融資能力。黃仁勳表示，部分項目中英偉達可能提供最高 25%的殘值支持，但將根據具體項目審慎評估，該機制旨在補充而非替代機構投資者的獨立判斷。他認爲，AI 工廠將成爲“智能時代的基礎設施”，類似電力、交通和通信基礎設施推動過去工業革命，未來 AI 計算需求增長將形成“更多算力推動更強 AI，更強 AI 創造更多收入，進一步推動算力需求”的循環。
據 CNBC 報道，英偉達與阿波羅全球管理、黑石、貝萊德、Brookfield 資產管理、高盛及 KKR 簽署諒解備忘錄，共同爲英偉達客戶建立融資平臺，目標動員逾 5000 億美元第三方資本，用於超大規模數據中心建設及英偉達硬件採購。 英偉達 CEO 黃仁勳將此定性爲 AI 芯片首次成爲"可投資資產類別"，稱其具備創收能力、使用壽命長、可跨客戶流轉，並將算力基礎設施類比於電力和互聯網。貝萊德 CEO 拉里·芬克將該項目定義爲繼 1970 年代抵押貸款證券化之後"金融工程的下一個未來"，並表示將盡快募集更多資金。高盛 CEO 大衛·所羅門透露，此次合作由黃仁勳主動發起。目前部分資金已完成募集，各方將通過機構信貸、保險資金及私人資本爲 GPU 和數據中心提供融資支持，幫助終端用戶在不動用自身資產負債表的前提下完成 AI 基礎設施建設。
英偉達支持的 AI 雲計算服務商 Lambda 正在通過槓桿貸款市場融資 9.17 億美元，用於採購 AI 芯片。隨着人工智能基礎設施建設加速，芯片融資正成爲 AI 行業資本投入的新方式。Lambda 屬於近年來快速發展的“新雲廠商”（neoclouds）陣營，主要業務是向企業和開發者提供 GPU 算力及 AI 基礎設施服務。此次融資計劃通過一筆以 GPU 資產相關權益爲基礎的貸款（GPU loan）完成，用於支持公司擴大 AI 計算資源。報道稱，AI 基礎設施企業正積極探索新的融資方式，以滿足建設大規模算力集羣所需的鉅額資本投入。此前，AI 雲服務商 CoreWeave 已完成機構槓桿貸款市場上首筆用於芯片融資的交易，爲行業提供了新的融資模式。隨着生成式 AI 需求持續增長，英偉達 GPU 供應成爲 AI 企業擴張的核心資源。通過將 GPU 資產作爲融資基礎，AI 雲服務商可以在不完全依賴股權融資的情況下快速擴大算力規模，同時也讓傳統信貸市場開始參與 AI 基礎設施投資浪潮。（Bloomberg）
BIP-110 少數鏈在區塊高度 961632 分叉後，僅挖出 961632 和 961633 兩個區塊，隨後因繼承比特幣約 127.48 萬億難度且獲得的 SHA-256d 算力極少而停滯。分叉前礦工支持率約爲 0%至 2.6%。 BIP-110 支持者正討論更換工作量證明算法，以擺脫對比特幣礦工和 SHA-256d 算力的依賴。Luke Dashjr 提出從候選算法短名單中通過確定性隨機過程選出最終算法，討論選項包括 RandomX、KT256、BLAKE3、Scrypt 及 CPU、GPU 挖礦。 目前尚未啓用或批准任何 PoW 變更，尚未選定算法或公佈啓用高度，Bitcoin Knots 也未承諾調整 PoW。相關實驗代碼已被移植至近期 Bitcoin Knots 代碼庫，但 BIP-110 少數鏈仍未恢復出塊。
SK 海力士股價近期出現回調，8 月 3 日股價下跌 8.79%，雖然隨後 8 月 4 日和 5 日分別小幅反彈 0.64%和 5.77%，但在 8 月 6 日股價又大跌 10.37%，收於 149.5 萬韓元；8 月 7 日進一步下跌 4.88%，收報 142.2 萬韓元。在市場波動加劇背景下，SK 集團發佈廣告引用創始人崔鍾賢（최종건）的名言：“絕望與希望是一枚硬幣的兩面，可以像翻轉手掌一樣將絕望轉變爲希望”並將其改寫爲：“AI 時代的不安與期待也是硬幣的兩面，可以將不安轉變爲期待”，藉此傳遞對 AI 產業長期發展的信心。證券機構認爲，短期股價波動並未改變 SK 海力士的基本面，市場應關注其 HBM4 技術領先優勢以及長期供貨協議（LTA）帶來的業績穩定性，其中：1、現代汽車證券預計 SK 海力士第三季度 DRAM 和 NAND 比特增長率分別達到 9.7%和 1.5%，隨着 HBM4 銷售貢獻擴大，即使長期供貨協議佔比提升，DRAM 平均售價（ASP）仍有望環比上漲 19.9%。OpenAI、Anthropic 等企業正在推進自建超大型 AI 數據中心，並計劃通過 IPO 融資投入相關建設，即使部分大型科技公司未來調整資本開支（Capex），也可能被其他 AI 基礎設施需求抵消。此外針對中國長鑫存儲（CXMT）帶來的競爭擔憂，考慮到美國持續強化半導體設備出口限制，以及美光擴大美國本土投資，蘋果等主要企業採用中國存儲芯片的可能性較低。2、SK 證券同樣看好 SK 海力士競爭優勢，認爲憑藉 HBM 領域領先地位、與北美主要 GPU 企業的合作關係，以及 AI 驅動的 LTA 需求，SK 海力士在市場中的位置依然穩固。目前 HBM 供需滿足率不足 70%，長期供貨協議的核心價值在於通過客戶與供應商之間的“相互綁定結構”，確保利潤持續性和業績穩定性。隨着 ADR 上市等價值重估舉措推進，以及出售與鎧俠（Kioxia）相關 SPC 資產帶來的分紅收益，公司達到淨現金 100 萬億韓元目標的時間可能提前。未來股東回報政策逐步明確，將有助於市場重新認識 LTA 模式價值，並推動 SK 海力士估值進一步提升。（Daum）