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新浪英伟达实时热点速递 2026年07月25日10时

来源：互联网 2026-07-29 19:55:14

人工智能资讯合集

英伟达向韩国Naver投资10亿美元扩大AI数据中心，与SK集团合作规模超5000亿美元，计划建设2吉瓦AI数据中心集群。黄仁勋入驻X平台支持开源AI。英特尔、AMD、英伟达在CPU及GPU领域展开竞争，SK海力士HBM技术成为AI芯片关键。

近期，英伟达在韩国市场动作频频，一口气布局了多条业务线，每条都涉及相当规模的资金和技术投入。这一系列动作背后的战略意图，值得深入分析。

1、英伟达将向Naver投资10亿美元并扩大与SK集团合作协议

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英伟达宣布，将向韩国互联网与云服务商Naver投资10亿美元，用于其正在韩国建设中的AI数据中心项目。这笔投资金额不小，且近期英伟达已密集达成多笔大额交易，此次合作再度加码。根据英伟达晚间披露的信息，这笔资金能使Naver的数据中心规模扩大两倍以上。该项目由Naver联合美国私募机构布鲁克菲尔德集团共同开发，全部采用英伟达的AI计算硬件。

此外，英伟达与SK集团也达成合作，计划在韩国建设一个总算力规模超过2吉瓦的AI数据中心集群。2吉瓦的电力负荷大致可满足150万户家庭的用电需求。英伟达透露，由SK电信承建的首座AI算力工厂预计明年投用。英伟达首席执行官黄仁勋在采访中表示：“韩国正迎来黄金发展期。”

2、英伟达与SK集团公布规模超5000亿美元的人工智能合作计划

英伟达与SK集团公布规模超5000亿美元的人工智能合作计划。

3、黄仁勋入驻 X 首条推文：英伟达等 25 家公司力挺开源 AI

另一条值得关注的动态是，黄仁勋的官方个人账号 @JensenHuang 正式入驻X平台，首条推文分享了一份由英伟达签署的公开信，核心观点是：为什么开源模型很重要。该公开信共3页，签署方包括英伟达、微软、Meta、IBM、戴尔科技、Palantir和Hugging Face在内的25家公司。黄仁勋在推文中表态：“世界需要前沿闭源模型，也需要前沿开源模型。”

4、Agent开辟算力新战场 CPU赛道现“红绿蓝”三足鼎立

算力争夺战正向新战场蔓延。英特尔、AMD、英伟达三家半导体厂商，各自向CPU算力领域集结重兵，“红绿蓝”三足鼎立的格局初步显现。英特尔在7月23日公布的二季度财报显示，公司实现营收161亿美元，其中数据中心与AI事业部（DCAI）成为增长引擎，实现营收63亿美元，同比增长59%，远超公司整体增速，也超过分析师此前预期的55.4亿美元。该部门业绩飞升的核心驱动力，正是CPU。

5、消息称英特尔将代工英伟达Feynman GPU，量产指向2028年

代工层面也出现新变数。科技媒体Wccftech报道，英特尔代工业务（Intel Foundry）有望与英伟达达成合作，为英伟达Feynman GPU提供晶圆与先进封装支持，量产时间点指向2028年。在最新财报电话会议上，英特尔首席执行官陈立武表示，公司正在增加资本开支，覆盖先进封装与晶圆厂建设，这反映出对各业务单元客户需求的信心。他还提到，前端晶圆厂成本高于封装设施，因此新增投入会更偏向前端产能，并且公司已在若干领域获得长期协议，可据此预测未来几年需求。

6、英伟达：Naver、英伟达与Brookfield将扩大人工智能数据中心规模，融资规模最高达100亿美元

英伟达：Naver、英伟达与Brookfield将扩大人工智能数据中心规模，融资规模最高达100亿美元。

7、英伟达：SK电讯计划建设2吉瓦人工智能数据中心，采用英伟达Vera Rubin芯片与SK海力士HBM4内存

英伟达：SK电讯计划建设2吉瓦人工智能数据中心，采用英伟达Vera Rubin芯片与SK海力士HBM4内存。

8、英伟达：英伟达将出资10亿美元，布鲁克菲尔德将出资最高90亿美元，扩张NAVER人工智能数据中心

英伟达：英伟达将出资10亿美元，布鲁克菲尔德将出资最高90亿美元，扩张NAVER人工智能数据中心。

9、AMD发布数据中心新品挑战英伟达瞄准2万亿美元市场蛋糕

竞争对手方面，AMD也在发力。AMD力争在蓬勃发展的人工智能计算市场扩大份额，发布了一系列面向数据中心的新产品，并直言性能将超过竞争对手英伟达。AMD在一场公司活动上发布了新一代微处理器、升级版AI芯片和一款服务器设计，公司表示这些产品较现有阵容实现了重大升级，相比竞争对手产品更具优势。AMD正表现出越来越强的信心，认为自己不再只是远远追赶英伟达——毕竟英伟达的技术一直主导着AI数据中心的大规模建设。两家公司都认为，客户对这项技术的需求近乎无止境，正竞相推出性能更强的芯片。不过，投资者对此持谨慎态度，在该公司发布新品期间，AMD股价下跌约4%。

10、SK海力士的HBM技术为什么是AI芯片的关键？

最后，来聊聊SK海力士的HBM技术。AI大模型的训练和推理需要处理海量数据，传统内存芯片的带宽已经成为制约算力提升的核心瓶颈，也就是常说的“内存墙”问题。HBM通过3D堆叠和硅通孔技术，将多层芯片垂直堆叠，大幅提升了数据传输带宽，有效解决了这一难题。正因如此，HBM已经成为英伟达等公司高端GPU的标配，是从AI硬件层面支撑算力需求的核心配套产品。SK海力士凭借HBM技术，成功适配英伟达H100等关键芯片，一举坐稳了AI存储主供的位置。

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