液冷与智算中心日报｜2026-06-13
追踪液冷技术、AI 智算中心、数据中心能效、学术论文、产品发布、政策标准、投融资与供应链动态的每日中文报告。
1. 今日一句话总结
亚马逊2025年数据中心耗水2.5bn gallons，Jinko Power规划1GW太阳能AI中心，SpaceX拟2027年推轨道算力卫星，凸显水电约束驱动新能源与轨道部署。
亚马逊数据中心2025年耗水2.5bn gallons直接反映水资源约束对传统液冷路径的压力，叠加Jinko Power 1GW太阳能AI数据中心规划与SpaceX 2027年轨道算力卫星计划，资本开支正从地面 hyperscale 转向新能源+轨道混合模式；NVIDIA Blackwell AgentPerf基准与Confidential Computing与Apple合作显示技术指标已进入agentic AI与隐私计算并行验证阶段，基础设施约束因此从单纯电力可用性延伸至冷却与电网实时协调；产业含义在于Connect-and-Manage并网实践与BESS共优化论文成果将加速gigawatt级AIDCs落地，但需同时解决夏季非蒸发冷却功率激增与传输扩容滞后，资本开支节奏与技术验证周期共同决定2027年前可持续容量释放速度。
学术与产业速览
将论文、视频、产业动态和政策项压缩为可快速扫描的标签；每个标签只保留题目、摘要和来源入口。
学术
论文、研究趋势、学术视频与方法论线索。
Watts vs. Bytes: Turning Data Centers into Grid Assets via Storage Comput…
为在电网压力增大情况下支持数据中心持续增长，需加强灵活计算需求与共址电池储能系统（BESS）的协调。本文提出面向日前运行的鲁棒协同优化框架，考虑公用事业施加的峰值负荷与爬坡互联限制。模型联合处理截止期限约束的工作负载调度、动态电压频率调整（DVFS）以及考虑退化…
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Watts vs. Bytes: Turning Data Centers into Grid Assets via Storage Compute Co-Optimization
- 发布时间
- 2026-05-16
- 作者
- Shaohui Liu、Sungho Shin、Deepjyoti Deka
- 主题
- 算电协同
摘要
为在电网压力增大情况下支持数据中心持续增长，需加强灵活计算需求与共址电池储能系统（BESS）的协调。本文提出面向日前运行的鲁棒协同优化框架，考虑公用事业施加的峰值负荷与爬坡互联限制。模型联合处理截止期限约束的工作负载调度、动态电压频率调整（DVFS）以及考虑退化的BESS调度，以实现成本优化并参与辅助服务市场。基于真实市场与工作负载数据的案例研究表明，该框架可在多种运行条件下生成可行日前计划，尤其在互联约束收紧时效益更显著。
原文摘要摘录
Enabling continued data-center growth under increasing grid stress motivates closer coordination between flexible computing demand and co-located battery energy storage systems (BESS) to improve site operations and provide grid services. This paper develops a robust co-optimization framework for day-ahead operation of data centers with co-located BESS under utility-imposed interconnection limits on peak load and ram…
中文解读
研究问题：电网压力下如何协调数据中心灵活计算与共址BESS以满足互联限制并提供电网服务。方法线索：构建日前鲁棒协同优化模型，联合工作负载调度、DVFS与退化感知BESS调度。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：支持在互联约束下实现成本优化与辅助服务参与，提升站点运行可行性。核验边界：仅基于给定摘要描述的框架与真实数据案例，未包含具体数值结果或额外实验平台细节。
参考文献
Shaohui Liu, Sungho Shin, Deepjyoti Deka. Watts vs. Bytes: Turning Data Centers into Grid Assets via Storage Compute Co-Optimization[J/OL]. (2026-05-16)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2605.16190v1.
Co-Design Optimization for Data Center Cooling System via Digital Twin
液冷超大规模超级计算机通过多个并行子回路组织冷却厂，但如何在该规模设施中分配冷却分配单元（CDU）及流量分配尚未系统解决。本文提出三层优化框架，联合确定CDU的整数分区、连续流量分配比例，以及每时步总流量与供水温度的协同设计优化，同时满足各子回路热安全约束。基于…
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Co-Design Optimization for Data Center Cooling System via Digital Twin
- 发布时间
- 2026-05-15
- 作者
- Shrenik Jadhav、Zheng Liu
- 主题
- 热管理与液冷
摘要
液冷超大规模超级计算机通过多个并行子回路组织冷却厂，但如何在该规模设施中分配冷却分配单元（CDU）及流量分配尚未系统解决。本文提出三层优化框架，联合确定CDU的整数分区、连续流量分配比例，以及每时步总流量与供水温度的协同设计优化，同时满足各子回路热安全约束。基于Frontier超级计算机数据的Modelica仿真模型，通过降阶代理模型评估全年运行数据集下的所有可行分区，并比较三种逐步丰富的运行策略。
原文摘要摘录
Liquid-cooled exascale supercomputers dissipate heat through cooling plants organized as multiple parallel subloops, but how to allocate coolant distribution units (CDUs) across subloops and how to distribute flow among them has not been systematically addressed for facilities at this scale. This paper presents a three-layer optimization framework that jointly determines the integer partition of CDUs across subloops…
中文解读
研究问题：大规模液冷系统中CDU分配与流量协同优化方法。方法线索：构建三层优化框架，结合整数分区、流量分配与时步协同设计，利用降阶代理模型评估全年数据。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：为液冷设施提供系统化冷却资源分配方法，保障热安全并支持高效运行。核验边界：仅依据摘要中描述的框架与仿真模型，未补充具体分区数量或性能数据。
参考文献
Shrenik Jadhav, Zheng Liu. Co-Design Optimization for Data Center Cooling System via Digital Twin[J/OL]. (2026-05-15)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2605.15516v1.
Flexibility-Aware Framework for Efficient Planner-Initiated Siting of Dat…
AI数据中心能耗增长超出电网互联与输电扩容速度。本文提出规划者发起的选址框架，整合可靠性筛选、标准化灵活性包络下的系统市场影响评估，以及熵权多准则评分，生成预认证的互联就绪位置目录。应用于合成德州2000节点系统，框架展示运营灵活性可扩展选址范围。
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Flexibility-Aware Framework for Efficient Planner-Initiated Siting of Data Center
- 发布时间
- 2026-05-14
- 作者
- Dongjoo Kim、Lin Dong、Le Xie
- 主题
- 算电协同
摘要
AI数据中心能耗增长超出电网互联与输电扩容速度。本文提出规划者发起的选址框架，整合可靠性筛选、标准化灵活性包络下的系统市场影响评估，以及熵权多准则评分，生成预认证的互联就绪位置目录。应用于合成德州2000节点系统，框架展示运营灵活性可扩展选址范围。
原文摘要摘录
Explosive growth in energy-intensive AI data centers is outstripping the pace of power grid interconnection and transmission expansion. While operational flexibility has been proposed to mitigate this stress, existing processes are often reactive and evaluate projects only after they enter a multi-year interconnection queue. To address this, we introduce a planner-initiated siting framework that integrates (i) relia…
中文解读
研究问题：如何在多年前互联排队前主动评估数据中心选址以缓解电网压力。方法线索：整合可靠性筛选、市场影响评估与多准则评分，采用标准化灵活性包络。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：为算电协同提供预认证选址工具，扩大可用位置并支持灵活运行。核验边界：仅使用摘要所述框架与合成系统描述，未包含具体百分比或价格数值。
参考文献
Dongjoo Kim, Lin Dong, Le Xie. Flexibility-Aware Framework for Efficient Planner-Initiated Siting of Data Center[J/OL]. (2026-05-14)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2605.14714v1.
Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy St…
AI部署受限于站点级功率容量，需同时支持计算与非计算系统（主要是冷却）。本文提出Com框架，针对有限站点功率预算下的算力容量最大化问题，考虑夏季非蒸发冷却功率随环境温度升高的情况，避免保守或激进的算力 sizing 导致容量浪费或超限。
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Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy Storage, and Computing Adaptation
- 发布时间
- 2026-05-30
- 作者
- Shaolei Ren、Mohammad A. Islam、Adam Wierman
- 主题
- 热管理与液冷
摘要
AI部署受限于站点级功率容量，需同时支持计算与非计算系统（主要是冷却）。本文提出Com框架，针对有限站点功率预算下的算力容量最大化问题，考虑夏季非蒸发冷却功率随环境温度升高的情况，避免保守或激进的算力 sizing 导致容量浪费或超限。
原文摘要摘录
The deployment of artificial intelligence is increasingly constrained by limited site-level power capacity, which must support both compute systems and non-compute systems (primarily cooling) at all times. Cooling power demand, especially in non-evaporative cooling systems, can increase substantially with ambient temperature in the summer, producing recurring periods of elevated cooling power that often lasts for mu…
中文解读
研究问题：站点功率预算受限时如何平衡冷却与计算需求以最大化算力。方法线索：提出Com框架，联合冷却、储能与计算自适应策略。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：支持在功率约束下实现更高效的站点容量利用，缓解夏季冷却高峰影响。核验边界：仅依据摘要描述的框架概念，未补充具体模型细节或实验结果。
参考文献
Shaolei Ren, Mohammad A. Islam, Adam Wierman. Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy Storage, and Computing Adaptation[J/OL]. (2026-05-30)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2606.00457v1.
Grid Integration of Gigawatt-Scale AI Data Centers under Connect-and-Mana…
新兴connect-and-manage互联实践允许吉瓦级AI数据中心无需预先网络升级即可接入，但需在电网压力时实时削减。本文将AIDC与TSO协调形式化为具有明确削减变量的顺序请求-接受协议，构建物理模型并提出三层分层架构以处理信息边界与灵活性差异。
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Grid Integration of Gigawatt-Scale AI Data Centers under Connect-and-Manage
- 发布时间
- 2026-05-14
- 作者
- Xin Lu、Qianwen Xu
- 主题
- 算电协同
摘要
新兴connect-and-manage互联实践允许吉瓦级AI数据中心无需预先网络升级即可接入，但需在电网压力时实时削减。本文将AIDC与TSO协调形式化为具有明确削减变量的顺序请求-接受协议，构建物理模型并提出三层分层架构以处理信息边界与灵活性差异。
原文摘要摘录
Emerging connect-and-manage interconnection practices allow gigawatt-scale artificial intelligence data centers (AIDCs) to connect to the transmission network without prior network upgrades, at the cost of real-time curtailment during grid stress. This paper formalizes the resulting AIDC-transmission system operator (TSO) coordination as a sequential request-acceptance protocol with an explicit curtailment variable …
中文解读
研究问题：connect-and-manage模式下如何协调吉瓦级数据中心与TSO以实现安全接入。方法线索：形式化顺序协议，开发AIDC与输电网物理模型，采用三层分层架构。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：为算电协同提供实时协调机制，支持大规模数据中心在约束下运行。核验边界：仅使用摘要所述协议与模型结构，未包含具体架构实现细节。
参考文献
Xin Lu, Qianwen Xu. Grid Integration of Gigawatt-Scale AI Data Centers under Connect-and-Manage[J/OL]. (2026-05-14)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2605.14109v1.
Battery-Assisted Operation of Hyperscale AI Data Centers under Connect-an…
connect-and-manage实践允许新兆瓦级负载接入但实时施加PCC功率交换限制。本文提出电池辅助运行框架，利用现场BESS作为物理缓冲接口，调和内部计算-冷却动态与时变互联限制，开发连续性感知的能量-计算模型并构建两阶段决策框架。
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Battery-Assisted Operation of Hyperscale AI Data Centers under Connect-and-Manage Interconnection Practices
- 发布时间
- 2026-05-14
- 作者
- Xin Lu、Jing Qiu、Jiafeng Lin、Sihai An、Mingyang Sun、Junhua Zhao
- 主题
- 算电协同
摘要
connect-and-manage实践允许新兆瓦级负载接入但实时施加PCC功率交换限制。本文提出电池辅助运行框架，利用现场BESS作为物理缓冲接口，调和内部计算-冷却动态与时变互联限制，开发连续性感知的能量-计算模型并构建两阶段决策框架。
原文摘要摘录
Emerging connect-and-manage practices allow new transmission-connected mega-loads to connect while enforcing time-varying admissible power exchange limits at the point of common coupling (PCC) in real time. Hyperscale artificial intelligence data centers (AIDCs), whose demand can reach hundreds of megawatts and whose internal computing-cooling dynamics evolve rapidly, can therefore face frequent conflicts between wo…
中文解读
研究问题：PCC限制下如何利用BESS缓冲超大规模数据中心内部动态与外部约束冲突。方法线索：提出BESS辅助框架，构建连续性感知模型与两阶段决策。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：支持在互联限制下维持工作负载连续性，提升算电协同能力。核验边界：仅依据摘要描述的框架与模型，未补充具体决策变量或结果。
参考文献
Xin Lu, Jing Qiu, Jiafeng Lin, 等. Battery-Assisted Operation of Hyperscale AI Data Centers under Connect-and-Manage Interconnection Practices[J/OL]. (2026-05-14)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2605.14105v1.
Pushing the Frontiers for Floating Solar Photovoltaics -- The Case for So…
浮动式太阳能光伏（FSPV）为能源匮乏地区提供土地高效的清洁电力路径。本文提出技术-社会-经济框架评估FSPV在能源获取、水安全与电网灵活性方面的应用，并在尼加拉瓜、洪都拉斯和圭亚那开展案例研究，分析与水电及AI数据中心共址的潜力。
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Pushing the Frontiers for Floating Solar Photovoltaics -- The Case for South America
- 发布时间
- 2026-06-11
- 作者
- Soham Ghosh、Anik Goswami、Krishna Kumba
- 主题
- 算电协同
摘要
浮动式太阳能光伏（FSPV）为能源匮乏地区提供土地高效的清洁电力路径。本文提出技术-社会-经济框架评估FSPV在能源获取、水安全与电网灵活性方面的应用，并在尼加拉瓜、洪都拉斯和圭亚那开展案例研究，分析与水电及AI数据中心共址的潜力。
原文摘要摘录
Floating solar photovoltaic (FSPV) systems provide a land-efficient pathway to expand clean electricity access in energy-poor regions. South America has among the highest global FSPV potential (approx 38.26 TWh per million acres of water surface), yet deployment remains limited. This study presents a techno-socio-economic framework to assess FSPV for energy access, water security, and grid flexibility, with case stu…
中文解读
研究问题：南美洲如何利用FSPV同时实现能源接入、水安全与电网灵活性。方法线索：构建技术-社会-经济评估框架，结合案例研究分析共址潜力。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：为算电协同提供可再生能源与数据中心共址的可扩展模式。核验边界：仅使用摘要所述框架与案例区域，未包含具体产量或成本数值。
参考文献
Soham Ghosh, Anik Goswami, Krishna Kumba. Pushing the Frontiers for Floating Solar Photovoltaics -- The Case for South America[J/OL]. (2026-06-11)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2606.12798v1.
Revisiting "Cooler is Better": ITD-Aware Per-CPU Thermal Optimization for…
数据中心能耗接近电网约束，需优化常规服务器基础设施。传统“更冷即更好”假设对现代低压CPU不完全成立，反温度依赖（ITD）导致低温下供电电压升高。本文首次在商用Intel Xeon CPU上实证表征ITD，展示效率最优温度为CPU特定且常高于典型运行条件。
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Revisiting "Cooler is Better": ITD-Aware Per-CPU Thermal Optimization for Sustainable Data Center Operation
- 发布时间
- 2026-06-10
- 作者
- Jason Crop、Hayden Moore、Sudeep Pasricha
- 主题
- 算电协同
摘要
数据中心能耗接近电网约束，需优化常规服务器基础设施。传统“更冷即更好”假设对现代低压CPU不完全成立，反温度依赖（ITD）导致低温下供电电压升高。本文首次在商用Intel Xeon CPU上实证表征ITD，展示效率最优温度为CPU特定且常高于典型运行条件。
原文摘要摘录
As data center energy demand approaches grid-level constraints, optimizing conventional server infrastructure is essential for sustainable growth. The long-standing assumption that "cooler is better", i.e., lower CPU temperatures reduce power, does not fully hold for modern low-voltage CPUs, where inverse temperature dependence (ITD) drives higher supply voltages at lower temperatures. This creates a non-monotonic p…
中文解读
研究问题：现代CPU的ITD效应如何改变数据中心热管理的最优策略。方法线索：实证表征生产环境CPU的ITD特性，提出ITD感知热分组与内联优化。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：通过调整热运行点提升能效，支持可持续算电协同。核验边界：仅依据摘要描述的ITD表征与优化概念，未补充具体温度值或平台数据。
参考文献
Jason Crop, Hayden Moore, Sudeep Pasricha. Revisiting "Cooler is Better": ITD-Aware Per-CPU Thermal Optimization for Sustainable Data Center Operation[J/OL]. (2026-06-10)[2026-06-13]. http://arxiv.org/abs/2606.11163v1.
AI & Nuclear Energy: Keynote | Sama Bilbao y León (IAEA)
World Nuclear Association · 检索词：AI data center energy conference keynote。适合作为技术背景或研究趋势补充。
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AI Data Centers: Electricity Hype vs. Reality #benshapiro #joerogan
Politics Debats Rewinds · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk。适合作为技术背景或研究趋势补充。
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Competitive Online Peak-Demand Minimization using Energy Storage
Cambridge Energy and Environment Group · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk。适合作为技术背景或研究趋势补充。
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Data Center Leaders on Building AI’s Infrastructure
Bloomberg Live · 检索词：AI data center energy conference keynote。适合作为技术背景或研究趋势补充。
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If all proposed data centre projects in Australia go ahead, how much ener…
The Climate Council · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk。适合作为技术背景或研究趋势补充。
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电力并网与能源约束
本期命中 18 条，热度分 51。可作为论文检索、技术路线和后续研究跟踪关键词。
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智算中心 CapEx/扩建
本期命中 12 条，热度分 40。可作为论文检索、技术路线和后续研究跟踪关键词。
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NVIDIA Blackwell/GB200/GB300
本期命中 1 条，热度分 6。可作为论文检索、技术路线和后续研究跟踪关键词。
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产业
产业新闻、技术产品、政策标准、投融资、项目和产业视频。
AI 算力基础设施动态：NVIDIA Blog 发布相关报道（原文标题：NVIDIA Blackwell Leads on First Agent…
发布时间：2026-06-13；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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AI 算力基础设施动态：NVIDIA Blog 发布相关报道（原文标题：NVIDIA Confidential Computing to Help…
发布时间：2026-06-10；近 7 天补充观察，非 24 小时窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Amazon data centers used 2.5bn …
发布时间：2026-06-13；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Sentinel DC backs off paper mil…
发布时间：2026-06-13；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：SpaceX IPO: Musk's firm set to …
发布时间：2026-06-12；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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电力与能源约束观察：Data Center Dynamics 发布相关报道，涉及 1GW（原文标题：Jinko Power plots 1GW s…
发布时间：2026-06-12；检索窗口内；可核验指标：1GW；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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电力与能源约束观察：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Former printworks in northern …
发布时间：2026-06-12；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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电力与能源约束观察：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Overcoming data center power a…
发布时间：2026-06-12；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Building sustainable data cente…
发布时间：2026-06-12；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Proposal to build 640-acre data…
发布时间：2026-06-12；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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电力与能源约束观察：Data Center Knowledge 发布相关报道（原文标题：Industry Groups Launch AI Dat…
发布时间：2026-06-10；近 7 天补充观察，非 24 小时窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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电力与能源约束观察：HPCwire 发布相关报道（原文标题：PNNL: Everything You Need to Know About Bui…
发布时间：2026-06-13；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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投融资、财报或公司动态：Data Center Dynamics 发布相关报道，涉及 4MW（原文标题：Private equity firm a…
发布时间：2026-06-13；检索窗口内；可核验指标：4MW；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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财报与资本开支观察：The Register 发布相关报道，涉及 21%、$70（原文标题：Oracle's AI datacenter splu…
发布时间：2026-06-11；近 7 天补充观察，非 24 小时窗口内；可核验指标：21%、$70；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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投融资、财报或公司动态：HPCwire 发布相关报道（原文标题：Vertiv Completes Acquisition of ThermoKey…
发布时间：2026-06-13；检索窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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项目、采购或专利线索：Data Center Knowledge 发布相关报道（原文标题：Federal Colocation Readiness…
发布时间：2026-06-12；近 7 天补充观察，非 24 小时窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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2024 ASHRAE Webinar: Adiabatic Solutions for Data Centers
Condair USA/CA · 检索词：ASHRAE data center cooling webinar。用于补充产业、产品或工程部署观察。
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ASHRAE Ireland Technical Webinar - Efficiency in Data Center's Cooling Sy…
ASHRAE Ireland · 检索词：ASHRAE data center cooling webinar。用于补充产业、产品或工程部署观察。
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Data Center Cooling Fan Custom Solutions by Cooltron Engineer
Electronic components supplier · 检索词：OCP data center cooling workshop。用于补充产业、产品或工程部署观察。
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产业热度指数 10/10
产业热度指数为 10/10：本期自动化检索记录到 24 条候选条目，指数按候选条目数量、来源可信度和栏目覆盖度保守计算。
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NVIDIA Blackwell/GB200/GB300
今日延续上榜
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AI 芯片供给与交付
昨日热度高，今日暂无新增高可信条目
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智算中心 CapEx/扩建
今日延续上榜
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4. 最新视频观察
2024 ASHRAE Webinar: Adiabatic Solutions for Data Centers
标准组织讲座 · Condair USA/CA · 检索词：ASHRAE data center cooling webinar
在 YouTube 打开AI & Nuclear Energy: Keynote | Sama Bilbao y León (IAEA)
学术会议报告 · World Nuclear Association · 检索词：AI data center energy conference keynote
在 YouTube 打开AI Data Centers: Electricity Hype vs. Reality #benshapiro #joerogan
学术讲座 · Politics Debats Rewinds · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk
在 YouTube 打开ASHRAE Ireland Technical Webinar - Efficiency in Data Center's Cooling System - How To?
标准组织讲座 · ASHRAE Ireland · 检索词：ASHRAE data center cooling webinar
在 YouTube 打开Competitive Online Peak-Demand Minimization using Energy Storage
学术讲座 · Cambridge Energy and Environment Group · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk
在 YouTube 打开Data Center Cooling Fan Custom Solutions by Cooltron Engineer
行业论坛 · Electronic components supplier · 检索词：OCP data center cooling workshop
在 YouTube 打开Data Center Leaders on Building AI’s Infrastructure
学术会议报告 · Bloomberg Live · 检索词：AI data center energy conference keynote
在 YouTube 打开If all proposed data centre projects in Australia go ahead, how much energy will they use?
学术讲座 · The Climate Council · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk
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本次检索说明
- 当前自动化环境未配置 Tavily、Bing News 或 SerpAPI 检索密钥；脚本将使用公开 RSS/Atom、公共 arXiv 接口与固定监测源，不会编造产业新闻。
- 公开 RSS/Atom：ServeTheHome：未检索到符合条件的高相关条目。
- 论文池：已从本地论文池读取 23 条候选；池更新时间 2026-06-13 10:02。
- x.ai 论文解读：已使用 grok-4.3 为 8 篇论文生成中文摘要、解读与图片提示词。
- x.ai 论文配图：已使用 grok-imagine-image-quality 生成 8 张论文摘要配图。
- AI 分析：已使用 x.ai grok-4.3 生成中文结构化研判；模型输入仅限本页列出的来源标题、摘要、指标和论文信息，x.ai 不作为事实来源。