英伟达AI芯片价格或将上涨约17%，服务器厂商通知客户
据两家企业知情人士透露，服务器厂商已向其客户发出通知，英伟达部分旗舰 AI 服务器芯片系统价格预计将上涨约 17%。 知情人士表示，涨价主要针对Grace Blackwell 300与Vera Rubin 200芯片系统，这批产品将于明年交付。按照当前芯片系统报价测算，涨价后，建设一座1 吉瓦规模的数据中心，成本将至少增加 50 亿美元。 知情人士称，内存及其他零部件涨价，是英伟达芯片上调价格的部分诱因。云服务商与其他数据中心建设方正接连遭遇各类成本超支问题：甲骨文数据中心出现数十亿美元成本意外、社会上流传着不少针对 AI 数据中心的经济认知误区、美国部分州拟取消税收优惠推高建设成本，OpenAI 的 Stargate 数据中心项目同样面临造价抬升，新建项目的各类成本压力接踵而至。 目前尚不清楚采购英伟达芯片的云厂商，是会自行消化一部分涨价成本，还是把成本转嫁到租用算力的终端客户身上。一名了解本次涨价内情的人士表示，云服务商几乎必然会把涨价压力传导给下游客户。 Meta、OpenAI 等企业采购芯片用于自身 AI 算力业务。（英伟达计划为 OpenAI 位于俄亥俄州的大型英伟达服务器园区，提供约 1000 亿美元信贷支持。） 本次预期涨价之后，一套搭载 72 块 GPU 的 Vera Rubin 机架，成本将达到约 800 万美元。 今年，英伟达、OpenAI 等自研 AI 服务器芯片的企业争相和存储供应商签署长期内存供货协议，规避未来供货短缺或价格暴涨的风险。但英伟达对内存的需求规模，远超其他 AI 芯片厂商。 近期英伟达已经对三家 AI 数据中心土地、电力接入核心服务商完成投资并建立合作关系。此举意在避免出现芯片已经交付，但机房配套尚未就绪、芯片无法上机运行的窘境。 英伟达发言人暂未对此置评。彭博新闻此前已经报道了本次超 15% 幅度的芯片涨价消息。
网上厨房成年轻人新宠：在线学做菜为何越来越火？
打开手机跟着视频学做一道红烧肉，在社区里晒出成品求点评，再顺手收藏几道下周想试的家常菜——这套流程正在成为许多年轻人的日常。所谓「网上厨房」，指的是以菜谱分享、视频教学、社区互动为核心的线上烹饪服务平台。它把过去藏在纸质菜谱和长辈经验里的做菜知识，变成了可搜索、可跟做、可交流的数字内容。从早餐三明治到年夜饭硬菜，从一人食到家庭聚餐，网上厨房几乎覆盖了全部下厨场景，也让「不会做饭」不再是年轻人的普遍困扰。
网上厨房走红，首先在于它精准解决了新手的三重痛点。一是「不知道做什么」，平台按食材、时长、难度、口味分类，冰箱里剩什么就搜什么，减少决策成本；二是「不知道怎么做」，短视频把火候、翻面、收汁这些难以言传的细节直观呈现，比文字菜谱更易上手；三是「做了没人反馈」，社区晒图、评论打分、跟做笔记形成了轻量社交激励，让下厨从孤独的劳动变成可分享的成就。加上预制菜、小份装食材和智能厨电的普及，线上学菜与线下操作的衔接越来越顺畅。
目前市面上的网上厨房大致分为几类：一类是综合菜谱平台，菜谱量大、分类细，适合按需检索；一类是短视频与直播平台上的美食账号，强调过程演示和即时互动，适合跟着做；还有一类是品牌自建的食谱小程序，围绕自家厨电或调味品设计菜式，转化路径短。不同平台各有侧重，用户往往多平台并用：在综合平台找菜谱框架，在视频平台看关键步骤，在社区里解决「为什么我做的发柴」这类具体问题。这种组合式使用，正是网上厨房生态日趋成熟的体现。
不过，在线学做菜也有需要留意的地方。菜谱质量参差不齐，同一道菜的做法可能差异很大，建议优先选择步骤完整、有实拍图或视频、评论区反馈真实的内容；涉及生食、腌制、油炸等操作时，要注意食品安全和用火用电安全，不要盲目追求「网红做法」。此外，网上厨房的价值不止于学会几道菜，更在于培养对食材、调味和火候的基本理解。当你能根据手边食材灵活调整菜谱，而不是机械照搬，才算真正把网上厨房用成了自己的厨房。
可以预见，随着内容形态和智能厨电的进一步结合，网上厨房还会衍生出更多玩法，比如按冰箱库存推荐菜式、根据口味偏好自动调整配方、跟做过程实时纠错等。但无论形式如何变化，其核心始终是降低下厨门槛、提升家庭烹饪的乐趣。对忙碌的都市人来说，网上厨房提供的不只是一份菜谱，更是一种可掌控、有温度的生活方式。下一次站在灶台前犹豫时，不妨打开网上厨房，从一道简单的菜开始。
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据两家企业知情人士透露，服务器厂商已向其客户发出通知，英伟达部分旗舰 AI 服务器芯片系统价格预计将上涨约 17%。 知情人士表示，涨价主要针对Grace Blackwell 300与Vera Rubin 200芯片系统，这批产品将于明年交付。按照当前芯片系统报价测算，涨价后，建设一座1 吉瓦规模的数据中心，成本将至少增加 50 亿美元。 知情人士称，内存及其他零部件涨价，是英伟达芯片上调价格的部分诱因。云服务商与其他数据中心建设方正接连遭遇各类成本超支问题：甲骨文数据中心出现数十亿美元成本意外、社会上流传着不少针对 AI 数据中心的经济认知误区、美国部分州拟取消税收优惠推高建设成本，OpenAI 的 Stargate 数据中心项目同样面临造价抬升，新建项目的各类成本压力接踵而至。 目前尚不清楚采购英伟达芯片的云厂商，是会自行消化一部分涨价成本，还是把成本转嫁到租用算力的终端客户身上。一名了解本次涨价内情的人士表示，云服务商几乎必然会把涨价压力传导给下游客户。 Meta、OpenAI 等企业采购芯片用于自身 AI 算力业务。（英伟达计划为 OpenAI 位于俄亥俄州的大型英伟达服务器园区，提供约 1000 亿美元信贷支持。） 本次预期涨价之后，一套搭载 72 块 GPU 的 Vera Rubin 机架，成本将达到约 800 万美元。 今年，英伟达、OpenAI 等自研 AI 服务器芯片的企业争相和存储供应商签署长期内存供货协议，规避未来供货短缺或价格暴涨的风险。但英伟达对内存的需求规模，远超其他 AI 芯片厂商。 近期英伟达已经对三家 AI 数据中心土地、电力接入核心服务商完成投资并建立合作关系。此举意在避免出现芯片已经交付，但机房配套尚未就绪、芯片无法上机运行的窘境。 英伟达发言人暂未对此置评。彭博新闻此前已经报道了本次超 15% 幅度的芯片涨价消息。
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