宾夕法尼亚州费城, 2026年4月16日 - (亚太商讯) - 全球AI计算资源短缺迫使超大规模云服务商客户群以外的企业不得不长时间等待高性能GPU算力。Datavault AI Inc.（“Datavault AI”或“公司”） （纳斯达克代码：DVLT）是一家专注于数据变现、凭证认证、数字互动及现实世界资产（“RWA”）通证化技术的供应商，今日宣布其全新量子就绪型高性能计算（“HPC”）GPU网络的首批站点已在纽约和费城投入运营，整个48,000台GPU机群将于2026年第三季度开始正式投入商业运营。

到2026年底，该集群将分布于美国100多个城市的1,000个城市微边缘新云站点。每个站点最多支持48个GPU，专为低延迟AI推理和HPC工作负载配置。根据当前Hopper和Blackwell级别的定价，这48,000块专用GPU的等效市场价值估计在14.4亿美元至19.2亿美元之间。¹

该网络的建设独立于超大规模云服务商的供应链体系。目前，该供应链已吸纳了绝大多数Hopper和Blackwell级GPU产能，导致许多企业面临主要云服务商交货周期延长及按需供应受限的问题。² Available Infrastructure的SanQtum AI平台提供具备后量子密码学的网络安全、零信任、抗量子架构，该公司将其描述为“AI驱动、量子就绪的边缘计算”。Datavault AI的DataValue®、DataScore®及Information Data Exchange®（IDE®）平台直接运行于SanQtum安全防护的GPU基础设施之上，支持大规模的实时数据代币化、货币化及边缘AI工作负载。

“GPU供应危机催生了双轨市场——超大规模云服务商坐拥充足产能，而企业却需在长达一年的等待名单中排队。Datavault AI Inc.（纳斯达克代码：DVLT）创始人兼首席执行官纳撒尼尔·T·布拉德利（Nathaniel T. Bradley）表示：“我们基于SanQtum AI网络安全边缘架构构建的量子就绪机群，为企业提供了一条通往安全AI计算、数据评分及代币化变现的途径，无需等待超大规模云服务商的配额分配。”

计划到2026年7月初新增约30个城市部署点，4.8万块GPU的机群将于2026年第三季度全面投入商业运营，全国网络预计在2026年底前实现营收。该风冷、低功耗设计旨在突破曾限制超大规模扩展的电网和冷却液约束，使该集群成为企业安全AI计算能力的替代来源。当前市场中，少数超大规模云服务提供商已占据了绝大多数Hopper和Blackwell级别的计算能力。

IDE®收益管理与品牌数据资产

信息数据交换®（IDE®）将整合基于AI的收益管理与品牌数据资产评分机制，依据数据资产的质量、完整性及量子加密水平进行估值。IDE®、DataValue®和DataScore®将原生运行于SanQtum安全保障的机群之上，使Datavault AI的实时数据代币化与货币化能力得以在网络边缘而非集中式云区域中运行。

来源

¹ 根据已发布的 2026 年定价分析，当前 NVIDIA H100 80GB PCIe 和 SXM 的单张 GPU 价格约为 25,000 至 40,000 美元，而完整的 HGX H100 8-GPU 系统通常超过 350,000 美元。按每块GPU 30,000 至 40,000 美元的综合价格范围计算，48,000 块 GPU 的机群对应的市场价值相当于 14.4 亿至 19.2 亿美元。来源：IntuitionLabs，《NVIDIA AI GPU价格：H100（2.7万至4万美元）与H200（31.5万美元/8 GPU）成本指南》，2025年12月 - intuitionlabs.ai/articles/nvidia-ai-gpu-pricing-guide； Northflank，《NVIDIA H100 GPU 价格是多少？》，2026年 - northflank.com/blog/how-much-does-an-nvidia-h100-gpu-cost。

² 超大规模云服务商的预订活动已消耗了英伟达大部分短期内的Hopper和Blackwell级产品配额，导致对于没有预先预留容量的团队而言，主要云平台上的H100按需供应“确实难以保障”。预计2026年超大规模云服务商的资本支出总额约为6600亿至6900亿美元，这将持续给GPU、内存和数据中心供应链带来压力。来源：Spheron Network，《2026年GPU短缺：当GPU售罄时如何确保AI计算资源》，2026年4月 - spheron.network/blog/gpu-shortage-2026； Introl，《2026年超大规模企业资本支出达6900亿美元》，2026年2月 - introl.com/blog/hyperscaler-capex-690-billion-microsoft-azure-power-bottleneck-2026。

关于 Datavault AI

Datavault AI™（纳斯达克股票代码：DVLT）在 Web 3.0 环境中引领人工智能驱动的数据体验、资产估值及变现领域。公司基于云的平台提供全面解决方案，其声学科学和数据科学部门致力于协作创新。

Datavault AI的声学科学部门拥有WiSA®、ADIO®和Sumerian®等专利技术，以及业界首创的基础性空间和多通道无线高清音频传输技术，其知识产权涵盖音频时序、同步及多通道干扰消除等领域。数据科学部门则利用Web 3.0和高性能计算的强大能力，提供体验式数据感知、估值及安全变现的解决方案。

Datavault AI的平台服务于多个行业，包括为体育与娱乐、活动与场馆、生物技术、教育、金融科技、房地产、医疗保健、能源等领域提供高性能计算软件授权。Information Data Exchange®通过将物理实体安全地关联至不可篡改的元数据，支持数字孪生以及姓名、形象和肖像的授权，从而促进具有诚信的负责任人工智能发展。该公司的技术套件完全可定制，提供基于人工智能和机器学习的自动化、第三方集成、详细分析与数据、营销自动化以及广告监测。

公司总部位于宾夕法尼亚州费城。如需了解更多关于 Datavault AI 的信息，请访问 www.dvlt.ai 。

前瞻性陈述

本新闻稿包含关于 Datavault AI Inc.（“Datavault AI”、“本公司”、“我们”或“我们的”）及其所处行业的“前瞻性陈述”（定义见经修订的《1995 年私人证券诉讼改革法案》及其他证券法律），其中涉及风险和不确定性。在某些情况下，您可以通过以下词语识别前瞻性陈述，例如“可能”、“或许”、“将”、“应”、“应当”、“预期”、“计划”、“预料”、“能够”、“意图”、“目标”、 “预计”、“考虑”、“相信”、“估计”、“预测”、“潜在”、“目标”、“宗旨”、“寻求”、“可能”或“继续”等词语，或这些词语的否定形式，或其他涉及本公司预期、战略、计划或意图的类似术语或表述。未使用这些词语并不意味着相关陈述不属于前瞻性陈述。此类前瞻性陈述包括但不限于：关于未来事件的陈述；关于公司计划于2026年第三季度实现48,000个GPU的量子就绪高性能计算集群商业化；该集群的估算等值市场价值为14.4亿至19.2亿美元； 计划于2026年底前在美国100多个城市部署并启用1,000个城市微边缘新云站点，包括计划于2026年7月初前新增约30个城市的启用，以及该全国性网络计划于2026年底前实现创收；Available Infrastructure公司SanQtum AI平台的预期部署； 公司DataValue®、DataScore®及Information Data Exchange® (IDE®) 技术的预期功能与商业化进程，包括基于AI的收益管理、品牌数据资产评分、实时数据通证化及基于边缘的变现能力；公司提供网络边缘低延迟AI推理、高性能计算（HPC）能力、零信任安全及抗量子架构的能力； 该机群作为超大规模云服务商提供的 GPU 容量的替代方案的预期定位；以及本公司商业战略的预期运营、技术和商业成果，以及数字资产相关监管变化的预期方向和市场影响，必然基于某些估计和假设。尽管本公司及其管理层认为这些估计和假设是合理的，但它们本质上存在不确定性。

谨此提醒读者，切勿过度依赖本文所载的这些及其他前瞻性陈述。

由于存在各种风险和不确定性，包括但不限于以下方面，实际结果可能与这些前瞻性陈述所指明的结果存在重大差异：本公司能否按预期时间表开发、部署和扩展其GPU机群、微边缘Neocloud站点以及基于SanQtum的基础设施； 本公司能否确保获得充足的Hopper和Blackwell级或同等性能的GPU供应，并维持与Available Infrastructure的战略合作关系；与站点启用、许可、监管审批、电力供应、供应链状况及技术集成相关的风险；能否成功实施抗量子加密、零信任架构及AI驱动的收益管理； 公司能否从GPU网络和数据资产中产生预期的代币化费用、交易收入及其他变现收益；来自超大规模及其他AI和HPC算力提供商的竞争；市场对Datavault AI服务和产品的需求变化；经济、市场或监管环境的变化；与代币化资产、数字资产及跨境代币分发相关的不断演变的监管框架风险； 与技术开发及整合相关的风险；以及 Datavault AI 向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件中更详细描述的其他风险和不确定性，包括截至 2025 年 12 月 31 日的 10-K 年度报告以及 Datavault AI 不时向 SEC 提交的其他文件，这些文件可在 SEC 网站 www.sec.gov 上查阅，且可能导致实际结果与预期存在差异。

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来源：Datavault AI Inc