1.信用视角下的AI豪赌：谁在盛宴，谁在裸泳？ | VIP洞察周报
2.中国工业数据智能解决方案市场排名第一，卡奥斯递表港交所
3.中国第二大智能矿卡方案商，伯镭智能正式开启港股IPO
4.智谱发布GLM Coding Plan致歉信，并公布处理补偿方案
1.信用视角下的AI豪赌：谁在盛宴，谁在裸泳？ | VIP洞察周报
人工智能正以前所未有的速度驱动一场全球性的资本盛宴与基础设施革命。从科技巨头的千亿美元投资，到数据中心如雨后春笋般的建设，再到电力需求的指数级攀升，一场围绕AI算力的“全行业豪赌”正在上演。然而，在狂热的投资与宏大的愿景背后，潜藏着芯片短缺、电力瓶颈、技术迭代与信用风险的重重暗礁。
如何在这片充满机遇与不确定性的新海域中航行？爱集微VIP频道近日上线由国际权威评级机构标普全球评级（S&P Global Ratings）制作的深度行业信用展望报告《Industry Credit Outlook: Despite The Risks, Tech, Power, And Data Center Companies Are Going All-In On Their AI Gamble》。本报告超越了单纯的技术与市场分析，从企业信用风险这一核心金融视角，系统评估了AI浪潮对科技、数据中心及电力三大关键行业的深远影响，揭示了不同赛道参与者的机遇、脆弱性与生存法则。
核心洞察：增长的引擎与脆弱的链条
一、宏观图景：万亿美元市场与两大核心瓶颈报告开篇勾勒了AI产业的宏伟规模：全球AI相关IT支出预计将从2025年的4300亿美元飙升至2029年的超过1万亿美元。然而，这一增长路径上横亘着两大长期瓶颈：
1.芯片供应短缺
2.电力资源约束——后者预计将持续至2030年，并正在重塑全球数据中心的选址逻辑，使其日益向电力枢纽聚集。
尽管存在挑战，AI在初期对上述三个行业的信用影响总体正面，但行业必须警惕软件业被颠覆、定价模式变化、数据中心租约不确定性以及电力供应不足等关键风险。
二、分行业透视：机遇、挑战与信用分化
1. 科技行业：创新驱动与资本洪流下的隐忧
芯片与硬件巨头引领增长：英伟达、博通、AMD等通过研发更高效的AI处理器（如英伟达GB200平台）占据价值链顶端；SK海力士、美光则在AI专用存储（HBM）领域需求激增。
云巨头构建护城河：微软、谷歌、亚马逊等通过自研芯片、布局液冷技术、开发AI原生软件，减少外部依赖，优化效率。
资本狂热与主权基金入场：OpenAI的“星门计划”（拟投5000亿美元）、沙特的HUMAIN项目（770亿美元）等彰显了全球资本的押注力度。
风险聚焦：面临供应链与物流约束（设备交付慢、土地有限、成本高企）以及电力消耗激增的挑战。据国际能源署数据，数据中心耗电量将从2024年的415太瓦时激增至2030年的945太瓦时。
2. 数据中心行业：AI推理成为下一个黄金赛道
定制化与长期化：AI数据中心多为新建，要求10-15年的长期租约以对冲风险，租户则寻求退出条款应对技术迭代。
从训练转向推理：报告预测，到2029年，70%的AI数据中心产能将分配给推理业务（目前70%用于训练）。推理数据中心更注重低延迟，促使Equinix等巨头在核心城市扩张并进行液冷改造。
高昂的成本结构：报告测算，1吉瓦（GW）AI推理数据中心的总资本成本高达250-300亿美元，生命周期运营成本更达650-1100亿美元。电力虽仅占生命周期成本的10%-15%，却是运营稳定性的决定因素。
3. 电力行业：需求爆发与基础设施的“节奏错配”
需求激增：数据中心贡献了美国8% 的总电力需求，且到2030年将占全美所有新增净需求的30%。
核心瓶颈在输电网络：美国电网的症结在于漫长的审批流程，迫使开发商转向现场发电和微电网。
能源结构与时间错配：可再生能源无法满足7x24小时需求，天然气发电成为重要补充，但其供应链修复需至2027年。电力项目规划与执行周期（7-8年）远长于数据中心建设周期（18个月），这种“节奏错配”正推动电力公司与科技巨头的深度绑定。
核电受青睐：因其清洁、稳定、规模化，成为数据中心最青睐的能源类型，相关资产估值有望提升。
风险聚焦：谁的“豪赌”更危险？
报告犀利地指出，当前AI投资狂潮堪比上世纪末的互联网泡沫。众多企业在盈利路径不明的情况下大举投资，行业整体面临 “AI支出放缓” 的潜在风险。不同企业的风险抵御能力出现严重分化：
财务稳健的巨头：如微软、谷歌、亚马逊、Meta，凭借雄厚现金流与多元业务，能承受AI投资的短期亏损，信用状况稳固。
高信用风险群体：
甲骨文：为扩张数据中心基础设施可能面临现金流赤字。
Sanmina：因收购ZT Systems导致杠杆率接近降级阈值。
CoreWeave：高资本成本与现金流赤字带来经营执行风险。
尚未盈利的明星初创公司：如OpenAI、Anthropic，是风险最脆弱的群体，高度依赖外部融资。
此外，行业还面临AI技术颠覆软件定价模式、数据中心长期面临的租约续签风险与过度建设、以及电力企业资产估值波动等多重信用风险。
报告核心结论
AI的长期潜力毋庸置疑，它是驱动全球经济增长的重要引擎。然而，这场“全行业豪赌”在初期充满了由激进投资、技术不确定性、基础设施瓶颈和供需错配带来的信用风险。未来属于那些财务实力雄厚、业务多元、掌握核心资源的头部企业。同时，科技、数据中心与电力三大行业的深度融合与战略合作，将是破解发展瓶颈、实现可持续增长的关键。
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2.中国工业数据智能解决方案市场排名第一，卡奥斯递表港交所
2月13日，卡奥斯物联科技股份有限公司（简称“卡奥斯”）正式向港交所递交上市申请，由中金公司和汇丰联合保荐。
招股书显示，卡奥斯是中国领先的工业数智化产品与解决方案服务商，致力于通过人工智能、物联网、大数据等先进技术与工业的深度融合，推动制造业高质量发展。公司自主研发了COSMOPlat工业互联网平台，搭建了工业智能软件与智能体应用、工业操作系统与工业大脑、物联系统与边缘计算深度融合的技术架构，向企业提供端云一体的数据智能和物联网产品及解决方案。根据弗若斯特沙利文的资料，以2024年收入计，卡奥斯在中国基于平台的工业数据智能解决方案市场排名第一。
COSMOPlat工业互联网平台以工业大模型驱动，根植于大规模定制经验及海尔集团40年智能制造经验，是首批工业和信息化部认证的“跨行业跨领域工业互联网平台”之一，并连续七年位居榜首。围绕工业数据的高价值转化，平台将制造业全流程解构为需求交互、研发、营销、采购、生产、物流、服务七大模块，将复杂流程封装成可复制的工业智能软件产品和端云一体化解決方案。
卡奥斯的产品和解决方案已实现规模化商业应用，深耕家电、机械装备、电子、汽车及能源化工等垂直行业，累计收费客户超过9500家。
财务数据显示，公司客户集中度较高。于往绩记录期间，2023年、2024年及截至2025年9月30日止九个月，来自前五大客户的收入分别占各期间总收入的81.7%、80.2%及69.7%，其中来自最大客户的收入分别占总收入的72.2%、67.5%及57.7%。
采购方面，公司采购主要涵盖物联网相关原材料及数据智能解决方案所需的原材料。于往绩记录期间各年度，向五大供应商的采购额分别占总采购额的30.8%、30.0%及29.9%。
根据弗若斯特沙利文报告，2024年中国工业数智化解決方案市场规模达到人民币2.0万亿元，2020年至2024年复合年增长率达到12.2%；预计2029年市场规模将达到人民币3.4万亿元。
3.中国第二大智能矿卡方案商，伯镭智能正式开启港股IPO
2月12日，上海伯镭智能科技股份有限公司（简称“伯镭智能”）正式向港交所递交上市申请，由中信证券、中信建投国际联合保荐。
招股书显示，根据灼识咨询的资料，2024年按出货量及收入计，伯镭智能是全球最大的纯电自动驾驶矿卡提供商；截至2024年12月31日，按采用其解决方案的矿山累计数量计，公司也是全球最大的电动及自动化矿山解决方案提供商。公司也是全球首家在矿区投用纯电自动驾驶矿卡车队的企业。按2024年出货量计，伯镭智能是中国第二大自动驾驶矿卡解决方案提供商。
公司围绕无人矿山运输核心，构建了智车、智矿、智运三大协同业务板块，形成从核心零部件供应、整车销售到运输服务、整矿总承包解决方案的全价值链覆盖。
智车业务主营在封闭环境中使用的纯电自动驾驶矿卡销售，是往绩记录期间最大的收入来源。根据灼识咨询的资料，在自动驾驶矿卡解决方案提供商中，伯镭智能是业内唯一拥有自主生产设施的供应商，同时也是充换电一体矿卡的独家提供商。公司已斩获头部矿山服务企业超千台自动驾驶矿卡订单。公司旗下“伯镭电牛”品牌产品包括伯镭电牛105及伯镭电牛145，按负荷能力计，后者截至2025年9月30日为全球最大纯电自动驾驶矿卡车型。所有矿卡均搭载自研iDrive自动驾驶系统。
智矿解决方案定位于整矿智能化总承包服务商，可提供覆盖“装载—运输—卸载—能源补给”采矿全流程的一体化解决方案，使公司成为中国首批能够在统一系统内实现全流程覆盖并提供一体化解决方案的提供商之一。
智运业务为矿山提供无人运输服务，公司于2022年首次提供该项服务。公司率先建成行业首个全自动采矿项目，已全天候24小时安全运营近四年，根据灼识咨询的资料，该项目已成为行业首个实现单位级别盈利的标杆项目。
财务数据显示，公司客户可通过直接销售车辆、通过租赁公司销售车辆、销售自动驾驶解决方案等多种方式产生收入。智矿业务收入来源于整体解决方案套装，涵盖设备销售、安装调试及运维服务费。智运业务则按月收取持续性运营服务费。
4.智谱发布GLM Coding Plan致歉信，并公布处理补偿方案
2月21日，智谱发布GLM Coding Plan致歉信，并公布处理和补偿方案。
智谱称，这次改版主要犯了三个错：规则透明度不够、GLM-5灰度节奏太慢、老用户升级机制设计粗糙。
据介绍，GLM-5发布后，流量超出预期，公司扩容节奏没有跟上，不得以将GLM-5按照Max、Pro、Lite的顺序逐步开放。目前Max用户已经全面开放，Pro用户虽已开放，但高峰期可能会因集群负载较高遇到限流，Lite用户将会在节后非高峰期逐步灰度开放。
针对受到影响的Lite和Pro用户，智谱支持自主申请退款。如不选择退款，则包括Max在内的所有用户统一延期15天。
智谱强调，未来涉及用户核心权益的调整，公司一定会提前说明并给出“选择期”，绝不让大家被动接受。
此前，2月12日，智谱正式推出新一代旗舰模型GLM-5，其编程能力实现对 Claude Opus 4.5 的对齐，在业内公认的主流基准测试中取得开源模型SOTA分数。
据悉，GLM-5在Agent能力上实现开源SOTA，在多个评测基准中取得开源第一：在BrowseComp（联网检索与信息理解）、MCP-Atlas（工具调用和多步骤任务执行）和τ²-Bench（复杂多工具场景下的规划和执行）均取得最佳表现。
