
> 算力之王的每一次出差，都是在重新划定全球科技的地缘版图。黄仁勋的韩国之行，既是安抚HBM内存供应商的公关战，也是牵制竞争对手的供应链大网。

## 脱下皮衣的权谋 算力霸主的首尔安抚战
当黄仁勋高调出现在首尔，这绝非一场简单的企业界联谊。在人工智能狂飙猛进的今天，GPU的性能瓶颈早已不再是核心计算单元的堆叠，而是被卡在了内存带宽的“死胡同”里。韩国，作为全球高带宽内存的绝对心脏地带，掌控着英伟达高端AI芯片能否顺利交付的生杀大权。

此行的战略意图极度务实。面对日益庞大的订单积压与华尔街对产能的严苛审视，英伟达必须确保韩国两家存储巨头的产能天平毫无保留地向自己倾斜。这是一场披着共建未来外衣的供应链“逼定”，黄仁勋需要用庞大的未来订单预期，换取韩国财阀在扩产节奏上的绝对配合。

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 <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 挑动两强相争 极致的供应链压榨艺术
在商业棋局上，英伟达一直深谙“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”的古老法则。黄仁勋在首尔的另一个隐秘任务，是巧妙地维持韩国本土两大存储巨头之间的微妙平衡。

商业阳谋　长期以来，某一家企业在HBM赛道占据先机，但一家独大绝不符合英伟达的成本控制诉求。通过高调展示与产经界的深度捆绑，英伟达实质上是在向落后者抛出橄榄枝，刺激其在良率与代工价格上做出更激进的妥协。通过在供应链内部制造良性且残酷的内卷，英伟达得以稳坐钓鱼台，将整个核心组件的定价权牢牢捏在自己手中。

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## 地缘算力孤岛与无尽的军备竞赛
黄仁勋所倡导的“共建AI未来”，其本质是在全球范围内建立由英伟达技术标准主导的地缘算力孤岛。将韩国深度绑上自己的战车，不仅能确保后方的粮草供应，更能对那些试图自研AI加速芯片的竞争对手形成强大的产能虹吸效应——当最好的内存产能都被英伟达包揽，追赶者将面临无米之炊。

未来推演　随着算力逐步基础设施化，芯片供应链的地缘政治色彩将愈发浓厚。韩国将不可避免地沦为大国科技博弈与巨头算力争夺的超级代工厂。而英伟达凭借在计算生态与内存供应链上的双重垄断，将继续在未来数年内，对全球科技产业征收极为严苛的“算力税”。

黄仁勋首尔走秀 英伟达地缘算力布局与芯片供应链的阳谋



> 面对未来十年可能爆发的算力渴求，全球顶尖AI企业将目光投向太空。通过联合研发并部署数十吉瓦级轨道数据中心，行业正试图突破地面能源约束，开启星地一体化计算新纪元。

## 跨界结盟破解地面算力瓶颈

随着大语言模型参数规模的几何级数膨胀，全球科技产业正面临前所未有的算力危机。行业测算表明，未来十年的计算需求增量可能突破当前总量的七十倍大关。在这种极端的算力渴求下，地面数据中心的电网负载与散热系统已逼近物理极限。在此背景下，头部AI企业达成了一项极具前瞻性的算力共享协议，开放超级计算机的访问权限以强化底层服务。然而，战略的核心远不止于地面设施的互通，双方将研发目标直指太空，试图通过打造规模达数吉瓦级别的轨道AI计算平台，从根本上解决地球能源与土地资源的硬性制约。

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## 轨道数据中心的全球化竞逐

算力上天的构想已迅速从学术探讨转化为大国与巨头间的太空军备竞赛。掌握着强大运载能力的商业航天先行者已率先启动百万级卫星星座的数据中心网络规划。与此同时，全球范围内的星载计算布局也呈加速态势。以国内航天企业为例，首批数十颗专属计算卫星已于近期顺利升空入轨，其远期工程旨在编织一张由数千个轨道节点构成的全域太空算力网络。这种星地互联的架构不仅能利用宇宙天然的低温环境实现零能耗散热，还能通过空间太阳能技术获取近乎无限的清洁能源供给。

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## 资本市场加速拥抱星载计算生态

这场由AI巨头与航天力量共同掀起的算力革命，正在资本市场引发强烈的共振。敏锐的投资者已将视线从传统的芯片制造与地面光模块，转移至星载高性能计算组件及星地一体化通信宽带等新兴赛道。产业链上下游企业通过股权绑定或联合技术攻关的方式，加速抢占太空基础设施建设的早期红利。随着底层通信协议的完善与发射成本的持续下探，太空算力正处于从科幻愿景向量产落地的关键催化期，一个全新的高维商业生态正在成型。

xAI携手Anthropic布局轨道数据中心 算力基础设施迈向星际时代



> 旨在打破云端算力依赖的OpenClaw开源框架正式亮相。配合两套专为本地推理打造的高性能硬件方案，AMD正试图将数据中心级AI能力全面下放至个人终端。

## 软硬协同的本地化计算矩阵

芯片巨头AMD在重塑个人计算形态的道路上迈出了关键一步。近日该公司正式对外开源了备受瞩目的OpenClaw框架，并同步公开了RyzenClaw与RadeonClaw两套极具针对性的硬件参考设计。这一系列组合拳的核心目的，是全面推进其酝酿已久的Agent Computer战略。通过该战略，开发者与深度用户将彻底摆脱对昂贵云端API与不稳定网络环境的依赖，直接在本地设备上流畅运行千亿级参数的大语言模型与复杂的多智能体工作流。

OpenClaw框架在软件生态的兼容性上展现了极高的成熟度。目前该系统深度依托Windows操作系统下的WSL2子系统运行，通过将LM Studio的可视化管理与llama.cpp的高效底层推理引擎无缝缝合，实现了对包括Qwen3.5 35B在内的前沿大模型的完美支持。为了解决本地AI的上下文遗忘问题，AMD还在框架中内嵌了原生的Memory.md记忆管理系统。这一设计确保了用户的历史交互数据与个性化指令能够以高强度的加密形式长期留存在本地硬盘中，从根本上杜绝了敏感隐私向云端泄露的风险。

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## 双擎驱动的应用场景细分

针对不同维度的算力渴求，AMD巧妙地通过两套硬件矩阵进行了市场切割。RyzenClaw方案是为重度逻辑处理量身定制的全能中枢，其搭载了最新的Ryzen AI Max+处理器与惊人的128GB统一内存架构。这种设计使其能够同时驱动多达6个本地AI智能体并发执行任务，并支撑起约26万Token的超长上下文窗口，特别适合需要处理庞大代码库或长篇文档的开发者。

另一条路径RadeonClaw则将性能树全点在了极致的推理爆发力上。该方案以拥有32GB超大显存的Radeon AI PRO R9700专业级显卡为核心，在实测中能够将1万Token的生成时间暴力压缩至4.4秒以内，完美契合实时对话与快速图像生成的严苛需求。虽然目前高达2700美元的整机起售价让这些设备注定属于极客与专业工程师的早期玩物，但AMD借此向业界宣告了一个清晰的未来，即下一代PC将进化为真正具备自主思考能力的个人数字基座。

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AMD发布OpenClaw框架 桌面级AI计算生态成型

> **颠覆AI计算模式  “热力学计算系统”技术重大突破  或重塑未来人工智能硬件**

## 告别传统计算瓶颈  探索人工智能硬件新范式

随着人工智能应用的飞速发展，对计算能力的需求呈指数级增长。传统的计算架构正面临功耗、散热以及处理特定类型计算任务时的效率瓶颈。科学家和工程师们一直在积极探索能够突破这些限制的全新计算模式。近日，一项关于 **“热力学计算系统”（Thermodynamic computing system）** 的重大研究突破引起广泛关注，这一技术或将为未来人工智能硬件的设计带来颠覆性变革。

### 热力学计算系统  利用物理过程驱动计算

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传统计算机依赖于数字信号在晶体管上的开关状态进行计算。而 **热力学计算系统** 则利用微观物理系统在热力学过程中的自然演化来执行计算任务。这一概念并非全新，但最新的研究成果（正如在 Nature 杂志上所发布的详细技术报告中所揭示的）表明，科学家们在构建实用且高效的、用于 AI 应用的热力学计算系统方面取得了实质性进展。

其核心原理可能涉及控制微观粒子或系统（例如微小磁体阵列、纳米机械谐振器等）在热噪声或热梯度驱动下的行为。通过巧妙地设计系统的结构和相互作用，这些微观系统的自发或受控的热力学弛豫过程可以被映射到计算问题的求解过程。例如，系统趋向于达到能量最低状态的过程可以用来解决优化问题，而其动态演化过程可以用来模拟或执行特定计算任务。

与传统计算相比，热力学计算在处理某些特定类型的计算任务（例如涉及概率推理、采样或模拟物理系统的任务）时可能具有天然的优势，并且理论上可能在能效方面实现突破。

### 重塑AI应用的硬件基础  热力学计算的潜力

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尽管仍处于早期阶段，但热力学计算系统对于人工智能应用的潜在价值巨大，尤其是在以下几个方面

*   **显著提升能效** AI 计算，特别是训练大型神经网络，消耗巨大的能源。热力学计算系统利用物理系统的热力学过程进行计算，理论上可以突破传统计算的 Landauer 极限（信息擦除所需最小能量），在特定任务上实现更高的计算能效，这对于边缘 AI 和可持续计算至关重要。
*   **解决特定AI计算挑战** 某些 AI 算法，如贝叶斯网络、蒙特卡洛方法或模拟退火等，其计算过程与热力学过程具有天然的相似性。热力学计算系统可能更高效地执行这些算法，从而加速特定 AI 模型的训练和推理。
*   **与神经形态计算相结合** 热力学计算的某些特性，例如其并行性和对随机性的内在处理能力，可能使其与模仿生物大脑结构的神经形态计算相结合，催生出全新的、更加类脑的 AI 硬件。
*   **应对未来计算需求** 随着 AI 模型规模的不断膨胀和计算需求的持续增长，热力学计算系统有望成为未来高性能、低功耗 AI 计算硬件的重要组成部分。

国内外学术界和产业界都对这一技术表示了浓厚兴趣（正如机器之心等媒体所报道的），并正在积极探索其工程实现和应用前景。

## 技术挑战与未来展望  将理论转化为现实

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尽管潜力巨大，将热力学计算系统应用于 AI 仍然面临诸多技术挑战

*   **系统的可控性和稳定性** 如何精确控制微观热力学系统的行为以执行复杂的计算任务，并在噪声环境中保持计算的稳定性，是核心难题。
*   **与现有计算生态的整合** 如何将热力学计算系统与现有数字计算系统有效地集成，构建混合计算平台，也是需要解决的问题。
*   **规模化制造** 将实验室成果转化为可大规模制造的、具有成本效益的芯片或系统，需要跨越巨大的工程障碍。

然而，Nature 等顶级期刊的最新研究成果表明，科学家们正在逐步克服这些挑战，并为热力学计算系统的实际应用铺平道路。未来的研究将聚焦于提升系统的计算能力、通用性和鲁棒性，并探索其在更广泛 AI 应用领域的潜力。

## 总结  热力学计算  开启AI硬件新纪元

关于热力学计算系统用于 AI 应用的最新研究突破，预示着人工智能硬件可能迎来一场深刻的变革。通过利用物理系统的热力学过程进行计算，这一技术有望突破传统计算的能效和性能瓶颈，尤其是在处理特定 AI 计算任务时展现出独特优势。尽管挑战依然存在，但这一领域的持续进展为构建更强大、更节能、更适应未来需求的 AI 计算平台提供了激动人心的可能性。热力学计算系统正开启一个全新的 AI 硬件时代。



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