Bloom Energy 2026年Q2营收10.65亿美元,同比增长165.5%
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Bloom Energy盘前跌超5%,受甲骨文不可抗力通知间接影响
BlockBeats 消息,9 月 24 日,据 BIT(bit.com) 行情数据,Bloom Energy 盘前现跌超 5%。 消息面上,甲骨文就新墨西哥数据中心发出不可抗力通知,希望在代号「Project Jupiter」的数据中心若遭搁置、无法按计划于 2028 年上线时,推迟相关付款义务。据悉 Project Jupiter 项目采用 Bloom Energy 的燃料电池。
AI算力能源基础设施Bloom Energy获17亿美元项目投资,IDF参投
Odaily星球日报讯 AI算力能源基础设施Bloom Energy宣布获17亿美元巨额项目投资,Industrial Development Funding(IDF)和资产管理巨头Oaktree参投,据悉Bloom Energy将为AI云算力公司Nebius提供专属“表后供电”(behind-the-meter power)能力,满足不断增长的AI算力需求。(Prnewswire)
DeepSeek 融资规模或达 120 亿美元,腾讯与宁德时代拟参投
火星财经消息,据彭博社报道,AI 公司 DeepSeek 接近完成新一轮融资,规模预计至少达到 800 亿元人民币(约 120 亿美元),大幅超过公司此前约 500 亿元人民币的融资目标。知情人士透露,腾讯控股和宁德时代(CATL)已承诺投入本轮融资中的较大金额,相关融资交易预计即将完成。由于 DeepSeek 最新 AI 模型发布后市场需求和投资兴趣显著提升,本轮融资规模超过预期,最终金额甚至可能接近 1000 亿元人民币。此前,DeepSeek 寻求融资约 500 亿元人民币,而投资者对其 AI 技术进展的兴趣推动融资规模进一步扩大。DeepSeek 此前已获得腾讯、宁德时代等机构关注,并通过融资扩大算力基础设施、AI 模型研发及团队建设。Bloomberg Línea 据报道,DeepSeek 计划在 2027 年初进行首次公开募股(IPO),此次大规模融资将为其上市前的发展提供资金支持。DeepSeek 凭借低成本、高性能 AI 模型在全球范围内获得关注,目前正加大对下一代 AI 技术和计算资源的投入。
美股Fervo Energy盘初涨幅扩大至10.58%
BlockBeats 消息,9 月 24 日,据 BIT(bit.com) 行情数据,美股 Fervo Energy (FRVO)盘初涨幅扩大至 10.58%。 其旗下 Cape Station 地热开发项目实现首次发电,为全球公用事业级增强型地热开发项目首例。近期谷歌、亚马逊以及 Meta 等科技巨头加码布局清洁能源,核心逻辑在于这种基于清洁能源的稳定电力供给正在成为 AI 算力资本效率的坚实底座。
英伟达承诺通过私募方式认购15亿美元SB ENERGY N类普通股
BlockBeats 消息,9 月 22 日,据美国证券交易委员会(SEC)文件,英伟达 (NVDA.O) 承诺通过私募方式认购 15 亿美元的 SB ENERGY N 类普通股。
DeepSeek-V4-Pro被曝「一个API三个模型」?社区测试揭示背后或是Agent环境差异
BlockBeats 消息,8 月 15 日,近日 AI 社区热议 DeepSeek-V4-Pro 疑似存在多个版本。有用户发现,同样调用 deepseek-v4-pro 接口,在更换 IP 或重新创建会话后,模型会出现三种不同的「推理风格」: 一类频繁以「Let me」开头,接近此前 V4 Pro Preview;一类常出现「The user wants me」,类似 V4 Flash;另一类大量使用「we」,被部分用户称为能力更强的「神版 V4 Pro」。 由于同一会话一旦进入某种模式后,后续表现通常保持稳定,社区一度猜测 DeepSeek 是否在 API 背后隐藏了多个模型,并通过路由机制分发。不过,进一步分析 DeepSeek Harness 源码后,出现了另一种解释:差异可能并非来自不同模型权重,而是来自 Agent 运行环境。 社区发现,8 月 10 日,DeepSeek Harness 官方仓库更新了一条关键 commit: 「fix(preset): align minimal agent with RL composition」 该更新旨在让 Minimal Agent 与强化学习(RL)训练时使用的 Agent 环境保持一致。 官方文档显示,Minimal preset 包含极简 system prompt、persistent Bash 环境、指定编辑工具、RL 训练使用的 compaction policy,并移除了额外身份提示、Web 提示及工具说明。 这意味着,DSH Minimal 可能并不是 Standard 版本的「阉割版」,而是在模拟模型训练阶段真实接触的 Agent 环境。 社区测试也支持这一观点。同一个 DeepSeek V4 Pro 在不同 Harness 环境下表现: DSH Standard:91 分; DSH PTC:92 分; DSH Minimal:99/96 分。 随后,测试者开发「Anchored Standard」插件:首次请求模拟 Minimal 环境,只开放 shell 和 read 工具,完成首次工具调用后再恢复 Standard 完整工具集,结果连续获得 98/99 分。 测试者认为,决定 V4 Pro Agent 能力发挥的关键,可能并非最终拥有多少工具,而是模型首次看到的:System Prompt + Tool Schema + Agent