人工智能正在推动全球产业进入智能化升级的新阶段，AI 算力基础设施、大模型服务与智能应用生态正成为企业探索未来发展的重要方向。 8月27日， $XMAX Inc.(XMAX)$ 将亮相 2026 NVIDIA 创业企业展示重庆站，与 NVIDIA 技术专家、行业伙伴及创新企业共同交流 AI 技术发展趋势与产业应用机会。本次活动现场，公司将设展一号位，展示公司在 AI 基础设施、大模型服务及智能化应用方向的最新探索与业务进展。 作为 XMax 公司AI体系的重要业务载体，旗下AI子公司正围绕 AI 算力基础设施、大模型 API 服务及 GPU 云计算能力 持续推进业务布局，推动 AI 能力从技术研发走向商业化应用。 2026年以来，XMax  Inc. 加速推进 AI 业务落地：  完成 AI 推理平台部署，构建支持 AI 模型运行和应用开发的基础设施能力； 推进大模型 API 服务商业化，为企业客户提供模型调用、云计算资源及相关增值服务； 推出 GPU 即服务（GPUaaS），提供高性能 GPU 计算资源、企业 AI 模型 API 及 AI 应用支持，逐步构建覆盖“算力—模型—应用”的 AI 服务生态。 目前，公司持续推进 AI 服务合作与产业应用探索，加快 AI 技术产品化输出，推动智能化能力服务更多行业场景。 未来，公司将继续围绕 AI 技术创新与商业化落地，推动人工智能能力创造更大价值。 8月27日，欢迎莅临 XMax Inc. 一号展位交流。

从英伟达GPU到大型数据中心，市场一直在关注谁拥有更多芯片、谁能提供更强的计算能力。但随着AI基础设施规模不断扩大，另一个关键问题逐渐浮出水面：这些高性能计算设备需要消耗大量电力，而电力如何高效、稳定地输送到GPU，正在成为影响数据中心运营效率的重要因素。 一座大型AI数据中心可能部署数万颗GPU。它们在执行训练和推理任务时，需要持续获得稳定的电力供应。电力从电网进入数据中心后，还要经过多级转换和分配，最终才能满足服务器、GPU等设备的用电要求。 这个过程中存在一个容易被忽视的成本：电能损耗。假设某个电力转换环节需要处理10兆瓦功率，如果转换效率为95%，就意味着约500千瓦的功率在转换过程中损失，其中相当一部分会转化为热量，进一步增加散热负担。如果效率提高至98%，相同输入功率下的损耗便可降低至约200千瓦。 这只是一个简化计算，却能说明为什么电力转换效率对于大型数据中心如此重要。当计算规模达到一定程度，即使效率只提高几个百分点，也可能对能源成本和散热需求产生明显影响。 为什么是1200V氮化镓？ 氮化镓（GaN）是一种第三代半导体材料，近年来逐渐应用于快充设备、工业电源及其他电力电子领域。与传统硅基器件相比，氮化镓在特定条件下具有更快的开关速度、更低的转换损耗以及更高功率密度的潜力。 目前，商业化氮化镓功率器件主要集中在650V及以下的电压范围。但随着AI数据中心向更高功率密度发展，行业也开始探索更高电压的供电架构，包括800V直流配电系统。 提高配电电压的一个重要原因，是在传输相同功率时降低电流，从而减少线路损耗，并为更大规模的计算设备提供供电支持。这也对功率半导体的耐压能力、效率和可靠性提出了新的要求。 1200V氮化镓技术正是我们关注的技术方向之一。这里的1200V代表器件的耐压等级，并不意味着设备实际需要在1200V电压下运行。对于未来高压供电系统而言，更高耐压

从生成式AI到具身智能，AI产业正在进入新的发展阶段 人工智能正在经历一次重要演进，过去几年以大语言模型（LLM）为代表的生成式AI推动了数字世界智能化的发展；而随着AI模型、机器人技术和智能计算能力不断融合，AI正在从虚拟环境走向现实世界。具身智能（Embodied AI）正在成为全球科技产业关注的重要方向。通过将人工智能模型、机器人硬件与现实环境结合，具身智能有望推动AI从“理解信息”进一步发展到“感知环境、执行任务、改变现实”。 这一趋势正在重新定义未来智能经济的基础设施。 AI的下一阶段：从屏幕走向现实世界 XMAX持续深化未来科技布局，加速构建AI时代战略投资组合。 2026年8月10日， $XMAX Inc.(XMAX)$ 宣布旗下投资平台Preamble X Capital I进一步增加对Figure AI相关资产的配置，以840万美元认购一家私募投资基金约5%的权益，该基金计划将绝大部分可投资资产投向Figure AI Inc.普通股或优先股。此次投资延续了XMAX围绕下一代智能科技生态的长期布局。 截至目前， $XMAX Inc.(XMAX)$ 已围绕未来科技领域形成覆盖 $SpaceX(SPCX)$ 、xAI、Figure AI及Aerora Technology四大方向的战略投资组合，累计投资规模约6,270万美元，涉及9轮投资安排。从空间科技基础设施、人工智能模型，到具身智能机器人和商业无人机等，XMAX持续关注推动未来智能经济发展的关键领域，探索通过战略投资参与下一代科技创新浪潮。 为什么关注Figure AI？

2026年8月17日，纳斯达克上市公司 $XMAX Inc.(XMAX)$ 今日公布截至2026年6月30日止第二季度及上半年未经审计财务业绩。2026年上半年，公司围绕“AI驱动+科技投资”的核心战略持续推进业务转型，AI平台服务已开始形成实际收入，科技投资组合亦持续产生公允价值变动收益，公司整体资本基础进一步增强。 2026年第二季度，XMax Inc.实现净销售额274万美元，较去年同期256万美元增长7.1%；毛利润为109万美元，毛利率为39.8%。期内，公司录得净利润3,243万美元，实现大幅扭亏。净利润的大幅改善主要得益于公司科技投资相关的未实现投资收益。第二季度，公司确认未实现投资收益约4,212万美元，主要来自Preamble X Capital相关基金的投资。截至2026年6月30日，公司持有现金储备约3,463万美元，营运资金约4,531万美元，总资产约1.21亿美元，股东权益约1.06亿美元。较为充足的资本基础，为公司继续推进AI平台建设、客户服务交付及科技投资提供了资源支持。 AI业务从战略布局进入商业化阶段 本次财报更值得关注的变化，是 $XMAX Inc.(XMAX)$ 自主AI业务开始形成收入。 公司正通过美国全资子公司XMax AI Inc.及新加坡全资子公司Elonx AI Holdings PTE.LTD.推进企业级AI基础设施及MaaS业务，并于本季度正式启动AI API平台服务。2026年上半年，公司AI API服务实现约110万美元收入，XMax的AI战略正在从技术和业务布局逐步进入实际客户服务及收入兑现阶段。目前，公司AI平台面向企业客户提供模型API、智能客服、知识管理

最近，AI产业链正在发生一个值得关注的变化： 市场关注的重点，正在从模型能力本身，逐渐延伸到支撑AI规模化应用的算力基础设施。 英伟达最新季度营收达到约962亿美元，同比增长106%，数据中心业务约890亿美元，同比增长117%。随着大模型从训练走向更广泛的商业应用，GPU、AI Cloud、推理服务等基础设施环节的重要性也在持续提升。 这也是近期Neocloud受到市场关注的背景之一。 相比传统云服务，Neocloud更加聚焦AI所需要的高性能GPU计算资源，为模型训练、推理以及AI应用提供计算基础设施。随着企业对AI能力的调用不断增加，算力正在从模型背后的基础投入，逐渐成为AI产业商业化的重要基础设施。 对于企业而言，AI真正进入业务场景，不仅需要模型本身，还需要相应的计算、推理和调用能力。由此，围绕算力和模型服务形成的基础设施，也正在成为AI产业链中越来越重要的一环。 这一变化，也是 $XMAX Inc.(XMAX)$  旗下子公司XMax AI目前布局的业务方向。 内容来源：公司公告 根据公司披露，XMax AI主要围绕企业AI基础设施和Model-as-a-Service（MaaS）开展业务，通过云端Inference API帮助企业接入大语言模型能力。同时，公司AI战略还涵盖云计算及GPU算力基础设施、AI模型访问与编排，以及企业级AI Agent等方向。 目前，API业务已经开始进入商业化阶段。2026年上半年，XMax AI实现约110万美元AI API服务收入；此前公司披露的AI相关合同累计价值约2500万美元，涉及企业级AI模型API服务、云基础设施集成及AI平台增值服务。公司同时已进入GPU即服务（GPUaaS）市场。 从行业发展来看，AI正在从“模型竞争”逐步走