Scaling Law的下一个：Power Scaling Blackwell之后，AI服务器进入Power Scaling阶段。单GPU持续提升功耗，Rack正从几十kW快速迈向100kW、200kW，未来甚至可能达到300-500kW。未来几年，Power的重要性将持续提升。 目前市场普遍预计，Vera Rubin继续采用高性能SiC Rectifier，Rubin Ultra则有望进一步演进至Solid State Transformer（SST）架构。SST尚未得到官方确认，但整个产业已经开始围绕MVDC、中压供电以及高密度Power Architecture进行布局。真正重要的不是Rectifier还是SST，而是两条路线最终都指向同一个底层技术——SiC。 Rectifier完成AC/DC转换，SST进一步集成变压、隔离、双向功率流以及数字控制，更接近整个供电系统的平台升级。随着Rack功率不断提升，铜耗、转换损失以及动态响应开始成为新的约束，SST正是围绕这些问题演进。 SiC的重要性是，无论最终采用Rectifier还是SST，高压、高频、高效率的功率开关几乎都离不开SiC。 相比传统硅器件，SiC拥有更低的导通损耗、更低的开关损耗、更高的耐压能力以及更高的工作频率。当供电电压进入800V以上、单机柜功率进入数百kW之后，这些优势开始持续放大。 GaN和SiC经常被放在一起讨论，但它们解决的是不同的问题。SiC商业化的主流器件是SiC MOSFET，GaN商业化的主流器件则是GaN HEMT。未来最有可能形成明确分工：中压、高压、大功率转换采用SiC，板级、高频DC/DC转换采用GaN。两条路线长期更可能协同发展。 SiC份额提升，也意味着传统硅功率器件开始重新定位。目前硅功率器件主要包括IGBT以及Super Junction MOSFET。IGBT适合极高电压、大电流场景，目前仍广泛应用于轨交、工业驱动以及风电。Super Junction MOSFET通过超结结构显著降低导通电阻，长期成为服务器电源和工业电源的主流方案。 几十kW服务器时代，Super Junction MOSFET已经足够优秀。数百kW AI Rack时代，高压、高频、高效率开始成为新的优化目标，SiC逐渐进入价值量最高的供电环节。 AI数据中心的SiC需求更多取决于算力需求、电力基础设施以及Hyperscaler CapEx。这意味着行业周期可能比过去单纯依靠汽车市场更加稳定。 如果这一趋势继续发展，受益的将不仅仅是SiC器件公司。目前全球主要供应商包括Infineon、ON Semiconductor、STMicro、ROHM以及Wolfspeed。除Wolfspeed之外，大多数都是IDM。同一座Fab通常同时生产Si MOSFET、IGBT、模拟芯片以及SiC器件。 另一个重点是制造端。SiC虽然需要外延、高温退火等特殊工艺，但大量设备仍然沿用成熟制程平台，包括光刻、刻蚀、薄膜、CMP以及测试。未来如果8英寸SiC进入持续扩产周期，受益范围将进一步扩展到成熟制程设备、SiC外延设备以及衬底供应商，而不仅仅局限于器件企业。 接下来，值得持续跟踪的领先包括：NVIDIA是否正式导入SST，Hyperscaler是否开始部署MVDC，Vertiv、Delta、Schneider、Eaton是否推出下一代AI供电架构，Infineon、ON、ST是否开始单独披露AI数据中心收入，全球8英寸SiC Fab是否进入新一轮资本开支周期。 这些信号比短期销量更加重要。

Scaling Law正在被重新Scaling ---openai核心研究员最新论文《Learning Beyond Gradients》解读 过去几年，AI行业几乎默认更大的参数、更多的数据、更长的训练、更强的GPU，就是更强的模型，就是scaling law。 过去几个月，行业开始认为，更多的推理，更多的agent，就能完成更长时、更高价值的任务，就是更强的智能。 这构成了行业对scaling law的理解，而只要Scaling Law继续成立，模型就会不断逼近AGI。 最近的openai核心研究员翁家翌的一篇论文《Learning Beyond Gradients》，提出了一个全新的scaling维度：AI不一定只能通过梯度下降学习，也可以通过heuristic、policy、workflow、strategy、code generation不断修改自己的行为系统。 这是继agentic和harness之后，AI行业可能正在从“Scaling Model”，进入“Scaling System”的阶段一个最新的重要进展。 过去AI的能力飞轮，本质上是：更多数据→更大模型→更强能力→更多用户→更多数据。 但现在，论文要告诉我们的是，新的能力飞轮：更强模型→更强heuristic generation→更强runtime system→更强Agent能力→更多真实世界反馈→更强runtime evolution→反过来增强模型表现。 行业正在加速的从：智能 = weights。过度到：智能 = weights + runtime system。 LLM本质上是输入→Transformer→输出。 模型训练结束之后，能力基本冻结。学习主要发生在梯度下降、反向传播和weight update里。也就是说，learning = 修改参数。 LLM就像人类的大脑，参数就像脑细胞。但现实世界的大量复杂能力，其实并不完全来自参数。 就像人类文明真正强大的地方，也不仅仅是大脑本身。真正让文明爆炸的，是语言、文字、工具、数学、workflow、软件系统、组织结构、科学方法。这些本质上都是“外部heuristic system”。 《Learning Beyond Gradients》，的创新，在于它开始尝试把“学习”从参数空间里解放出来。过去是：reward → gradient → weights。现在开始变成：feedback → heuristic modification → runtime evolution。学习开始发生在program space，而不是parameter space。 heuristic，还有点像专家系统，但极大的增强了其能力：过去的专家系统，规则由人类写；现在，规则开始由LLM自动生成。这是在效率上的从量变到质化。 传统专家系统失败，并不完全因为“规则”方向错了，而是因为人类无法维护超大规模动态规则系统。过去写规则太慢、修改规则太贵、规则之间容易冲突、长尾case会爆炸、系统复杂度会失控，所以专家系统最终被深度学习取代。 但LLM的出现改变了这个约束。现在规则生成成本接近于0。模型不仅能生成规则、修改规则、删除规则、调试规则，还开始能自动生成workflow、tool graph、planner、memory strategy，甚至修复agent行为。 这意味着，AI开始能够修改自己的运行时系统。于是，越来越多能力开始从“模型本身”外溢到memory、planner、search、tool use、verifier、runtime orchestration这些系统结构里。 更大的模型 = 更强的AI，变成：更强的模型 × 更强的runtime system = 更强的AI。这会形成一个新的能力飞轮。 过去AI只有“模型scaling”。未来AI会开始出现：Model Scaling × System Scaling × Runtime Self-Improvement。 我们很可能正在从去年底的scaling law，迈入到现在的heuristic驱动的，结合agent和harness的scaling law的平方。 更重要的是，runtime system的增长现在其实才刚开始。今天很多Agent系统仍然非常早期。memory很弱、planner很弱、workflow persistence很弱、long-horizon task能力很弱，本质上还处于“DOS时代”。 但接下来，同一个基础模型，在不同Harness之下，实际能力可能相差几十倍。因为很多复杂任务的瓶颈，已经不是“模型会不会”，而是“系统能不能持续组织行为”。 这也是为什么，未来最重要的竞争，可能不再只是“谁的参数最多”，而是“谁最先形成：模型 + memory + tool ecosystem + heuristic runtime + self-improving harness”的闭环。 某种意义上，Transformer越来越像“认知内核”。真正的AGI，可能是围绕Transformer构建出来的runtime civilization、heuristic ecosystem、agent society、memory graph、self-improvement loop的组合体。 《Learning Beyond Gradients》最让我兴奋的地方，其实并不是“超越梯度”。而是它开始尝试：把Scaling Law本身，也变成一个可以被继续Scaling的系统。

据 Bloomberg Law，已申请破产保护的加密矿企 Poolin Technology 在拍卖中选择 Hut 8 Corp. 提出的 1.4 亿美元报价，作为其位于得州两处数据中心资产的中标方案。Hut 8 为上市加密矿企，目前正扩展 AI 数据中心业务；Poolin 于今年 7 月申请 Chapter 11 破产保护。对于其中位于得州 Ward County 的一处站点，Poolin 选择 DigiPower X Inc. 的 3,650 万美元报价作为备用方案。

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吴说获悉，Rosen Law Firm 宣布代表 Strategy Inc（NASDAQ：MSTR、STRF、STRC、STRK、STRD）股东调查潜在证券索赔，原因是有指控称 Strategy 可能向投资公众发布了重大误导性业务信息。该律所表示，正在准备一项寻求追回投资者损失的集体诉讼；购买 Strategy 证券的投资者可通过风险代理收费安排寻求赔偿，无需支付自付费用或成本。