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英国AI云服务商Nscale在赴美IPO前夕完成33.6亿美元可转换融资，由Third Point领投，英伟达参投10亿美元。公司预计以约350亿美元估值在纽交所上市，资金将用于建设大型AI数据中心。

阿里云宣布未来12个月将在土耳其、芬兰和荷兰设立云区域，以加速欧洲和中东数据中心扩张，支撑其20GW全球基础设施建设目标，应对全球AI算力与地缘竞争。

阿里巴巴推出一款被称为中国最强大的AI芯片，旨在与英伟达竞争并支撑其数据中心扩张，受此消息影响公司股价上涨。

Marvell 在 ECOC 2026 上展出业界首批用于 AI 数据中心的 2nm 光学技术，涵盖 400G/lane PAM4、800G ZR 及 200G/lane CPO 等，旨在以更高带宽密度和更低功耗应对 3.2T 及以上架构的扩展需求。

LG电子与NVIDIA将于10月在首尔良才数据中心设立临时AI联合开发基地，双方工程师将合署办公，通过“虚实结合”的数据工厂模式获取10万小时训练数据，加速机器人基础模型的开发与落地。

集邦咨询最新研究指出，AI发展的核心瓶颈正从芯片转向电力与电网。随着百万芯片级集群的落地，数据中心电力需求激增，预计到2030年全球将面临约268吉瓦的电力供需缺口，电力获取能力已成为超大规模算力建设的首要约束。

英伟达、谷歌与 Emerald AI 联合发起成立人工智能能源管理联盟（AEMA），旨在通过动态电网响应机制管理数据中心电力使用，应对 AI 算力扩张带来的能耗挑战。

数据中心开发商 Crusoe 宣布完成 39 亿美元 F 轮融资，估值达 309 亿美元。资金将用于扩建大型数据中心及部署模块化 AI 工厂，以支持其双轨基础设施战略及 IPO 筹备。

Google、Nvidia、Anthropic与Emerald AI联合成立AEMA联盟，计划通过软件调度的“需求响应”机制，为新数据中心在现有电网中释放100 GW容量，以突破AI基础设施的电力瓶颈。

英伟达在 AI 基础设施峰会上展示了 DSX MaxLPS 功耗调度系统。该技术通过动态功耗分配与软硬件协同，打破了传统数据中心静态机架的功耗浪费，在固定电力预算下可将 Vera Rubin GPU 容量提升 40%，有效缓解 AI 工厂面临的电力硬约束。