在人工智能培训方面，Google TPU v6e 的每美元性能是 GPU 的 4 倍。了解部署策略、成本分析和最佳使用案例

现代人工智能要求每个机架的功率达到 40-250 千瓦，而传统冷却系统的功率仅为 15 千瓦。了解极端密度基础设施部署的工程解决方案。

OpenAI 与英伟达公司（NVIDIA）宣布建立价值 1000 亿美元的合作伙伴关系，以部署 10 千兆瓦的人工智能基础设施，其中 Vera Rubin 平台将于 2026 年开始提供 8 exaflops 性能。

英伟达™（NVIDIA®）Vera Rubin推动数据中心到2027年达到600千瓦机架，实现7.5倍的性能提升，同时要求对基础设施进行全面改造。

CoreWeave 从加密货币挖矿转而成为价值 230 亿美元的人工智能基础设施骨干，在为 OpenAI 的基础模型提供动力的同时实现了 737% 的收入增长。

双 RTX 5090 与 70B 型号的 H100 性能相当，成本仅为 25%。从消费级 GPU 到企业级 GPU 的本地 LLM 部署的完整硬件定价指南。

Introl 在 Inc.5000 中排名第 14 位，增长率达 9594%，成为美国增长最快的 GPU 基础设施专家，为人工智能革命提供动力。

到 2027 年，印度将部署 8 万多个 GPU，投资额达 1000 亿美元，年复合增长率达 34.4%，成为亚洲增长最快的人工智能基础设施市场。

英伟达™（NVIDIA®）Omniverse为252多家企业提供支持，提高效率30-70%。价值50万亿美元的物理人工智能操作系统改变了制造业、机器人技术和自动驾驶汽车。

FP4 推理能效提高 25-50 倍，内存减少 3.5 倍。DeepSeek-R1 达到 250+ 代币/秒。0.02 美元/令牌时代到来。

马来西亚获得 150 多亿美元的人工智能投资，部署了该地区首个 H100 GPU 平台。柔佛州转型为东南亚人工智能重镇，科技巨头竞相角逐。

科技巨头为小型模块化反应堆投入 100 多亿美元，为人工智能数据中心供电。首批 SMR 设施将于 2030 年投入使用，核能将满足人工智能 945 太瓦时的能源需求。

新加坡承诺提供 16 亿美元的政府资金和 260 亿美元的技术投资，以成为东南亚的人工智能中心，其收入占英伟达全球收入的 15%。

日本推动 10 万亿日元人工智能发展，建立 2.1GW 数据中心，部署 10,000+ GPU。政府与企业 1,350 亿美元的融合造就了亚洲的量子 AI 强国。

韩国承诺在 2027 年前投入 650 亿美元建设人工智能基础设施，三星和 SK Hynix 控制了全球 90% 的 HBM 内存。数据中心扩大到 3 千兆瓦，部署了 15,000 个 GPU，并与 AWS、微软和英伟达（NVIDIA）建立了合作伙伴关系，使首尔成为亚洲的人工智能之都。

GPU 机架达到 50kW 散热极限。液体冷却可节省 21% 的能源，降低 40% 的成本。面对高墙的人工智能基础架构团队的必备指南。

到 2030 年，印度尼西亚的人工智能应用率将达到 92%，市场规模将达到 108.8 亿美元，在全球处于领先地位。科技巨头在基础设施上投资数十亿美元，而本地初创企业则推动着东南亚最大经济体的本土创新。

Isambard-AI 破纪录地部署了 5,448 个英伟达™（NVIDIA®）图形处理器，这揭示了为什么现代人工智能基础设施需要液体冷却、高密度电源和复杂网络方面的专业知识。