金山云下半年将加速GPU算力集群建设，以满足头部客户爆发式增长的算力需求。其中，小米对金山云的GPU算力需求已从万卡集群升级为超大规模算力集群，相关投入预算由最初的近40亿元增至百亿元以上。另外，阿里大模型团队已与金山云签署了5年期的算力租赁合同，涉及3000余台八卡GPU服务器。

　　释放了一个明确信号，国内头部互联网/终端厂商对大模型训练的算力需求仍在升级。另一方面，算力租赁模式的长期化、规模化，或将重塑云厂商与客户之间的合作关系。投资者需关注GPU算力供给的持续性、价格走势，以及后续小米、阿里等公司的相关回应。

　　热浪席卷多国，全球的大型科技公司也面临着一场严峻的挑战，那就是如何确保人工智能数据中心内的高性能芯片能够持续稳定地运行。一家气候风险分析机构近日公布的研究数据称，目前全球数据中心高达79%的算力容量面临着各种突发气候灾害的威胁，包括洪水、极端大风及山火等，这些灾害可能导致运营中断、停机时间增加，并推高保险和维修成本。

　　点评：数据中心已从“耗电大户”演变为“气候脆弱节点”，选址策略、冷却技术和灾备冗余正成为核心竞争力。对投资者而言，气候风险将实质性地纳入数据中心估值模型。科技行业如何在算力狂飙与可持续发展之间寻求平衡，将成为决定AI长期价值的关键命题。

　　指出，中国已成为全球增长最快的具身智能市场之一。据多家研究机构测算，中国具身智能市场规模从2018年的约2133亿元人民币到2026年预计的1.09万亿元，年均复合增长率为22%至23%。

　　点评：具身智能体市场年均22%至23%的复合增长率远超多数传统制造业，折射出AI与物理世界深度融合的加速趋势，但需警惕赛道过热导致的估值泡沫与同质化竞争。中国凭借完整的制造业供应链和庞大的应用场景优势，有望在全球具身智能竞赛中占据独特生态位。