同時關聯該項目與事件的快訊
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）
英偉達爲應對 HBM 內存供應短缺，考慮降低新一代 Rubin Ultra GPU 的配置。據 The Information 援引知情人士消息，英偉達內部在過去數週至少測試了 3 種低 HBM 配置的 Rubin Ultra GPU，所需 HBM 容量低於最初公佈規格。可能的降級路徑包括從 HBM4E 下調至 HBM4、從 12Hi HBM 下調至 8Hi HBM。此舉旨在在供應約束下推進產品發佈計劃。
西部數據首席產品官 Ahmed Shihab 發佈長文指出，隨着人工智能基礎設施快速擴張，存儲領域的核心競爭不應簡單歸結爲閃存（Flash）與機械硬盤（HDD）的較量，而在於能否構建具備長期經濟可擴展性的 AI 存儲架構。當前 AI 行業正面臨一個關鍵問題：今年選擇的存儲架構，是否能夠支撐未來數據規模增長至 PB 級甚至 EB 級，許多 AI 基礎設施設計並非因性能不足而失敗，而是在數據規模擴大後陷入成本困境。 Ahmed Shihab 補充稱，閃存和 HDD 並非競爭關係，而是面向不同工作負載的互補技術。高性能場景，如模型權重、GPU 溢出、KV 緩存等，需要低延遲閃存支持；而訓練數據集、日誌、檢查點、合規記錄以及大規模歷史數據等長期存儲需求，則更適合採用具備成本優勢的 HDD。AI 時代的存儲架構將更加分層化，而不是依賴單一存儲介質。“閃存負責關鍵時刻的性能，HDD 負責數據生命週期。未來 AI 存儲的發展方向並非“閃存取代 HDD”，而是根據不同數據生命週期和業務需求進行精準分層。“真正的基礎設施不是追求炫目的性能，而是能夠支撐 AI 長期增長的可靠底座。” 美股行情顯示，西部數
AI 研究初創公司 Mirendil 已與 Google Cloud 達成多年期合作協議，將獲得大規模計算資源支持其“自我改進型 AI”（Self-Improving AI）研發。根據協議，Mirendil 將獲得谷歌雲提供的 TPU 和英偉達 GPU 算力資源，以及託管式 AI 訓練集羣，用於開發能夠持續優化自身能力的 AI 系統。據悉，Mirendil 致力於研發“遞歸自我改進”（Recursive Self-Improvement）AI，即 AI 系統能夠通過不斷迭代、自我學習和優化，提高自身性能。該方向也是當前部分頂級 AI 實驗室關注的研究領域。Mirendil 聯合創始人兼 CEO Benham Neyshabur 透露，該協議總價值超過 1 億美元，約相當於公司 6 月底完成的 10 億美元估值種子輪融資金額的一半。（TechCrunch）
半導體巨頭 AMD 宣佈推出企業級 AI 編程平臺 AMD Instinct Coder，該平臺結合 AMD 芯片、Supermicro 服務器及 Spectro Cloud 軟件，旨在幫助企業在本地部署 AI 編碼助手，降低雲端 AI 模型使用成本並保護代碼及數據安全。AMD 表示，Instinct Coder 是一套“開箱即用”的端到端 AI 開發平臺，整合了 AMD EPYC 處理器、AMD Instinct GPU、Supermicro AI 服務器、Spectro Cloud PaletteAI Inference Launchpad 軟件，以及經過 AMD 優化的 GLM-5.2 模型，可用於代碼生成、應用現代化、自動化測試、代碼審查等軟件開發場景。AMD 稱，與依賴雲端前沿 AI 模型相比，Instinct Coder 可幫助企業降低最高 70%的總擁有成本（TCO），投資回收期最快可縮短至 6 個月。AMD 表示，越來越多企業希望利用 AI 提升開發效率，但同時面臨兩大挑戰：一方面，調用頂級雲端模型成本不斷增加；另一方面，將企業源代碼、知識產權和敏感數據交由第三方服務存在安全和合規風險。通過本地部署模式，Instinct Coder 可讓企業保持對數據和代碼的控制，同時提供更可預測的基礎設施成本。該平臺支持 Claude Code、OpenAI Codex、Visual Studio Code 和 Cursor 等開發工具，每個節點最多支持 50 名用戶（30 名併發用戶）。此外，Spectro Cloud 提供的 PaletteAI Inference Launchpad 可實現 AI 工作負載管理、模型路由、請求審計和成本監控，並支持在需要時調用 Anthropic、OpenAI、Google 或 xAI 等外部模型。AMD 表示，Instinct Coder 旨在幫助企業擺脫高昂雲端 AI 服務成本，在保障數據安全和自主控制的同時，加速 AI 驅動的軟件開發流程。
Bitdeer 宣佈，子公司 Tydal Data Center AS 已與 Volta Tydal AS 簽署一項爲期 16 年的數據中心託管及服務協議，將在挪威 Tydal AI/HPC 園區提供 121 MW IT 負載容量（約 133 MW 總功率），全部用於部署 NVIDIA GPU，並服務一家頭部 AI 實驗室。協議基礎期限內預計合同付款總額約爲 47 億美元，並附帶 8 年續約選項，續約後的潛在合同總價值約爲 80 億美元。（Stocktitan）
SK 海力士與閃迪公開基於 NAND 閃存的下一代存儲技術高帶寬閃存（HBF）首個標準規格。SK 海力士於 8 月 4 日至 6 日在美國加州聖克拉拉舉行的 FMS 2026 上提出該規格。HBF 通過類似高帶寬內存（HBM）的垂直堆疊方式堆疊 NAND 閃存，以提升容量和數據傳輸速度。該規格按 8 層和 16 層 NAND die 兩種堆疊配置定義，容量最高 512GB，帶寬分三檔，支持每秒 0.4TB 至 3.0TB。HBF 與處理器的連接方式採用行業標準 UCIe，可連接 GPU、CPU 等不同類型處理器。該規格通過開放數據中心技術協作組織 OCP 公開，HBF 聯盟目前包括 Google 和 AI 半導體公司 Tenstorrent。SK 海力士還將在本次活動首次公開開發中的第 10 代（V10）375 層 4D NAND 晶圓和產品，並計劃明年初啓動採用該技術的高性能、高容量企業級 SSD（eSSD）量產。
鎧俠正式官宣其首款支持 GPU 直接訪問高速閃存的 GP 系列固態硬盤 KIOXIA GP1。這一產品實現了 100M IOPS 的極致隨機讀取性能。鎧俠表示 KIOXIA GP1 系列旨在支持將高速閃存介質引入顯存系統的新興 AI 存儲架構。這種方法使 AI 系統能夠以遠低於增加 HBM 的成本訪問更大的數據集，同時提高 GPU 利用率。
HIVE Executive Chairman Frank Holmes 表示，公司位於 Bell Canada 曼尼託巴 AI fabric 的 504 枚英偉達 B200 GPU 集羣，每 GPU 每小時收入約 2.90 美元；相比之下，HIVE 比特幣挖礦設備每小時收入約 0.12 美元。 HIVE 2026 財年總收入達到 2.98 億美元，同比增長 158%；比特幣挖礦產生的數字貨幣收入增長 164%。同期平均算力爲 22.2 EH/s，同比增長 290%，約佔比特幣全網算力 3%，並挖出 2885 枚 BTC。 HIVE 旗下 BUZZ HPC 部門承載 AI 和高性能計算業務，收入爲 1950 萬美元，較上一財年的 1000 萬美元增長 94%。公司還與 Bell 及 AI 公司 Cohere 簽署約 2.2 億美元 GPU 雲協議，並通過票據發行籌集 7500 萬美元用於 AI 基礎設施擴建。 HIVE 正在大多倫多地區建設一座 320 兆瓦 AI 數據中心，計劃最終容納超過 10 萬枚 GPU。公司表示，該設施若於 2027 年下半年全面上線，年化經常性收入可達到約 3.6 億美元。
據潮向研究，摩根士丹利 7月 27 日發佈研報，首次量化生成式 AI 投資的增量資本回報率（ROIC）。報告構建三套測算框架，超大規模雲服務商 GPU 租賃業務 ROIC 約31%，自有基礎設施模型 API 業務 ROIC 約46%，第三方算力 API 業務 ROIC 約25%。基準假設下，單個 1 吉瓦（GW）數據中心配置約 41 萬塊英偉達 GB300 GPU，利用率 75%，每小時租賃價格 8.5 美元。三大雲巨頭合計資本支出預計超 1.4 萬億美元。 大摩對微軟、亞馬遜、Meta、谷歌全部維持超配評級。報告指出，隨着 AI 從訓練階段進入推理階段，GPU 算力需求將持續增長。自建算力廠商憑藉算力緊缺生態下的定價權，將獲得可觀利潤。如果大摩的測算成立，這幾千億美元的 AI 資本開支將從“成本”認知切換爲“增長資產”認知。
據韓聯社報道，韓國國家 AI 計算中心將於 8月 3 日在全南光州海南市溔라시도企業城市舉行開工典禮，正式啓動建設。該項目由三星 SDS 聯合體（成員包括三星 SDS、NAVER Cloud、三星物產、Kakao、三星電子、KT 等）承建，總投資 2.4 萬億韓元，規劃用地面積約 4.9 萬平方米。中心計劃 2028 年前完成 1.5 萬張 GPU 部署，2030 年前進一步擴展至 5 萬張，供電規模最終將達 80MW。全南光州特別市預計該項目將帶動 6.4 萬億韓元經濟效益及 1.95 萬個就業崗位。
Axe Compute Inc.（Nasdaq：AGPU）今日宣佈與客戶簽署一項爲期五年、總價值超過 15 億美元的新合同，將在美國部署一個基於 NVIDIA Blackwell 架構的大型專用 AI 基礎設施集羣。該合同通過 Axe Compute 的 Build 項目獲得，將提供超過 9200 塊 NVIDIA Blackwell B300 GPU，用於構建一個由 Axe Compute 設計、部署、擁有和運營的專用集羣。連同此前公佈的 Build 協議，這份新合同使 Axe Compute 在 2026 年簽署的合同總額超過 30 億美元。Axe Compute 預計將在未來 30 天內收到與該協議及此前公佈的合同相關的超過 5.34 億美元的客戶預付款，這些款項預計將涵蓋大部分相關的 GPU 和基礎設施資本支出。Axe Build 項目預計將從本季度開始產生月度收入，更多集羣將於 2026 年第四季度激活。預計該協議以及此前宣佈的合同將使年度運行率在部署完成後超過 6.96 億美元，幾乎是該公司本月早些時候公佈的 3.85 億美元運行率的兩倍。據悉，Axe Compute Inc.是一個基於新雲架構的人工智能基礎設施平臺。