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超《2500%！上半年集成电路制造业利润“狂》飙”
国家统计局近日披露了2025年上半年规模以上工业企业利润的关键数据。在算力需求持续井喷的背景下，电子行业利润同比飙升96.9%，为全部规上工业企业利润增长贡献了8.5个百分点；其中，集成电路制造业的利润增幅更是达到了惊人的2579.5%。7月27日，存储芯片巨头长鑫科技正式挂牌科创板，上市首日即高开471%，终盘涨幅465.82%，市值攀升至3.28万亿元，一举超越工商银行，登顶A股总市值榜首。
这一连串令人咋舌的数字背后，真实的算力市场究竟处于怎样的温度？这场算力“狂飙”又与普通人的生活产生了哪些千丝万缕的联结？近日，《每日经济新闻》记者借助在郑州举行的“光合组织2026智能计算应用大会”之机，深入一线展开了实地探访。
7月中旬的郑州，室外温度直逼40摄氏度。郑州国际文化交流中心内却人潮涌动，热闹非凡。走进一楼展厅，一台高达两人、颇为壮观的机柜赫然映入眼帘——这正是国内首台十万卡AI算力集群。围观者层层叠叠，不少人需仰头才能望见机柜顶部。展厅内人流摩肩接踵，站久了衣物便有些黏腻。一位工作人员向记者透露，空调其实已调至很低，但人气实在太过旺盛。沿走廊两侧，各厂商的服务器机箱整齐排列，每个展位前都围聚了数层观众，外围的人们不得不侧身从缝隙中探看。
现场人群大体可分为两类：一类是服务器零部件及整机制造商，另一类则是AI应用开发商。两类人群交织穿梭，过道中不时有人驻足互换联系方式，或探讨服务器性能参数，或交流行业最新趋势。午后从餐厅返回会场途中，依旧能听到三三两两的讨论声不绝于耳。这番火热场景，令记者恍如置身于上世纪90年代互联网初兴时的繁荣气息中。
根据国家统计局发布的上半年数据，服务器及高性能工作站相关领域中，计算机整机制造利润同比增长689.3%，计算机外围设备制造利润增长305.8%；电子器件制造领域中，集成电路制造利润飙升2579.5%，半导体分立器件制造利润增长31.2%；而在电子元件及电子专用材料制造领域，电子专用材料制造利润增长209.7%，电子电路制造利润增长26.9%。这些令人瞠目的数字，折射出怎样的市场真相？
“眼下连板卡都供不应求。”浪潮计算机产品经理刘树奇向记者坦言，“内存条价格从去年到现在翻了三倍，去年一条1万元，今年可能涨到3万元却依然一货难求。”刘树奇提到的板卡，正是服务器的“骨架”——那些常见的绿色电路板，承担着CPU、GPU、存储及各类网络组件之间的互联互通职能。
一位GPU厂商人士感慨道：“我们曾签下一个订单，约定连服务器一并交付，结果服务器价格每日一变，根本无法履约。原先一台服务器20万元，随后涨至50万元，再飙到80万元，即便有钱也拿不到货。”刘树奇补充说：“有一段时间，合同报价的有效期甚至仅为一周。一周之后需要重新核算，价格可能又已不同。”
从采访中记者获悉，这种供应紧张态势自去年末便已显现，至今仍未缓解。
那么，这场“飞驰”的订单浪潮由何支撑？算力热潮又与普通人相距多远？浪潮计算机AI产品部廖广山向记者解释，普通用户使用大模型时属于云端推理，调用的算力资源在云端完成，并不会占用手机本地算力。而若想解决私密性问题、确保数据仅在本地方流转，则需采用本地化部署方案。廖广山说：“本地化部署的主要支出在于购置服务器，模型代码是开源的，从官网下载镜像即可运行。”
一家AI应用服务商或科研机构若需本地化部署模型并开展训练，究竟需要多少算力？面对记者的提问，廖广山详解道：“这取决于实际目标，通常可分为预训练和微调两类。以DeepSeek为例，若在本地运行该模型，基准资源需求为1倍；若需微调，则需约4至8倍的资源；若是进行推理训练，则需20倍以上。你提到的应用场景应属于微调范畴。”
刘树奇举了一个生动的例子：假设某机构想开发一个模型，识别路口一天内通过的行人、车辆、动物数量及空气质量，便需先搭建模型框架，设定多个识别字段，例如什么样的轮廓属于“人”，哪些特征属于“动物”，什么形状算作“车”。模型初建之后，还需持续“喂入”数据，比如不同品牌、不同形态的车辆图片，让系统不断学习迭代。只要数据量足够庞大，模型自然会愈发精准。
“如果只需保障训练过程的稳定性，比如确保AI短剧中人物形象前后一致，倒也不一定非得做本地化部署，购买大模型厂商提供的租户隔离服务即可满足需求。”廖广山补充道。
在算力价格暴涨的背景下，算力到底是离普通人更近，还是愈发高端、愈发遥不可及？中科曙光高级副总裁李斌对此表示，算力与普通人的距离正在缩短。“以郑州的曙光8000(登峰)为例，过去主要服务于科研院所的科学家，如今已有相当大一部分算力接入手机App后端，为各类Token服务提供支撑。或许在用户打开手机的刹那，背后调用的正是来自郑州的算力。”
在普通人眼中，服务器机箱的内部结构或许与台式电脑大同小异——同样包含CPU、GPU、存储、硬盘和散热组件。廖广山用一个形象的比喻解释：“如果说前者只是一辆玩具车，那后者便是真正的运载火箭。两者在设计复杂度、结构精密性及用途上完全不在一个量级，后者所能完成的计算任务也远为复杂。研发一套服务器需投入上千万元资金。”
然而，相似之处在于，随着算力需求的变化，服务器内部各组件的配比也在不断调整。李斌认为，在超长上下文的推理任务中，存储的重要性愈发凸显。海光信息服务器产品部总经理张攀勇则表示，随着AI Agent时代的来临，大量工作实际上由CPU承担，包括任务编排、工具调用与结果处理，以及记忆管理等；而GPU的角色则更聚焦于模型推理本身。这种变化也带来了一种范式转移。从他们的工作负载观察来看，CPU与GPU的配比已发生显著变化：过去在双路GPU服务器中，常见配置为一颗CPU搭配八颗GPU或两颗CPU配八颗GPU，比例大致介于1:4至1:8；而在当前的数据中心场景下，由于沙箱环境、存储系统、数据库、向量计算等多样负载的增加，整体配比已从往日的1:4、1:8逐步演化为1:1。
要让服务器机身更趋紧凑，廖广山认为可能需依赖液冷技术的进一步成熟。
算力是否存在结构性过剩的可能？李斌向记者表示，算力的短缺或过剩存在阶段性波动，但总体而言，AI驱动的需求仍在持续攀升，尤其是对高端算力的渴求，智能体兴起之后，算力需求将更加旺盛。“从IT产业发展的规律来看，同等性能或效果所需的成本大概率会持续下降，这是行业大趋势。长期来看，算力必将更加普惠。”李斌举例道，“在大模型爆发之前，行业最热门的是人脸识别技术。如今，这项技术的门槛与使用成本已大幅降低。未来大模型也可能沿循同样的路径。一方面，模型自身能力不断进化；另一方面，推理效率持续提升，单位任务所需的算力成本随之下降。最终，大模型将演变为像水电一样的基础设施，更加贴近大众。”
那么，算力的终极形态又会是怎样？李斌认为，未来的整体方向是云化，同时边端设备如具身智能等将配备轻量化算力以实现实时响应。个人无需购置笨重的本地设备，通过App即可轻松获取强大的AI能力。海光信息副总裁应志伟也向记者表示，算力终将如水电般即开即用，无论通过本地部署还是云端接入都能随时响应。所有业务都将深度融入AI能力，否则便难以适应这一时代。算力将无处不在，使用者在不知不觉中便可享受其便利，这才是真正的大势所趋。
“过去依赖大型算力中心，是因为模型复杂、体量庞大，对算力要求极高，普通终端设备难以承载，只能依托集中式算力完成训练和推理。这一方向不会改变，但也要看到另一面：当模型真正落地应用时，不同行业、不同用户的需求千差万别。程序员或许需要千亿甚至万亿参数的大模型来辅助编程，但在许多场景下，一个监控摄像头做人脸识别，几十亿参数的轻量模型就已足够。此类细分场景不胜枚举——嵌入式设备做电源波形检测时，网络延迟反而会抵消优势；孩子在家做数学题，本地小模型即可解决，无需调用云端大模型。”应志伟总结道。
功能特点
中新健{康｜专家呼吁推进睡眠障碍}与慢病“同防同治”
北京7月22日电（记者 赵方园）在近日由中国睡眠研究会主办的2026年睡眠健康与创新发展大会上，中国工程院院士王辰强调，睡眠状态直接关系到人体各主要器官的复原进程以及众多慢性疾病的发生发展，因此有必要重新审视并确立睡眠在人类健康体系中的核心地位。王辰指出，睡眠健康贯穿个体整个生命周期，长期存在睡眠异常将显著增加多种慢病的患病风险。睡眠障碍与慢性疾病之间形成一种双向互动关系：一方面，睡眠不佳会助推慢病产生；另一方面，慢病本身的症状及其治疗过程又反过来扰乱正常睡眠，进而形成难以打破的恶性循环。当前，现代医学的视野已从单纯的睡眠疾病治疗逐步扩展至对睡眠健康的全面管理。未来睡眠医学的发展路径，应当跳出仅针对失眠或睡眠呼吸障碍的传统治疗框架，转而以睡眠为切入点，推动面向全人群、覆盖全生命周期的共病筛查以及长期健康照护体系的构建。
根据2024年全国睡眠质量流调数据，我国15岁及以上居民的平均睡眠时长为7小时14分钟；入睡时间整体偏晚，约半数人群选择在23点之后才入睡；睡眠质量差的总检出率达到23.87%，其中“夜间如厕”被列为最常见的干扰因素。数据进一步揭示，超过四成的受访者习惯于睡前使用电子产品，屏幕蓝光会抑制褪黑素的分泌，扰乱生物节律；另外，晚餐进食过饱、睡前进食宵夜、饮用浓茶，以及负面情绪和二手烟暴露等因素，均会明显拉低睡眠质量。
对于偶发性睡眠问题与病理性睡眠障碍之间的界限，上海交通大学医学院附属瑞金医院呼吸与危重症医学科主任李庆云给出了专业解析。他提醒，如果顽固性失眠症状持续超过一个月，且每周发作频次在3次以上，或者伴随打鼾时呼吸暂停、白天异常嗜睡等情况，甚至诱发难治性高血压、心脑血管不适，以及女性出现疲劳乏力和注意力减退等症状时，就应当引起高度警惕，并及时寻求医疗帮助。
在会议期间，中国睡眠研究会、中国健康促进与教育协会医防融合分会以及中国老年学和老年医学学会老龄传播分会携手发布了《睡眠障碍与慢病“同防同治”行动倡议》（以下简称《倡议》）。该《倡议》从预防、治疗、康复和长期管理四个关键环节入手，提出了全社会协同参与睡眠健康管理的行动导向，旨在探索共病管理模式的创新突破。在预防端，《倡议》强调提升公众对“同防同治”理念的认知，加强科普教育力度，并为慢病患者提供睡眠障碍筛查的指导建议。医疗机构需充分重视睡眠在健康评估体系中的分量，以及其对心血管、内分泌、精神、神经系统的健康乃至死亡风险所具有的重要预测价值，进一步强化对慢病患者睡眠状况的评估与动态监测。在治疗端，则倡导多学科、多专业的协同管理，完善分级诊疗和院内转诊机制，为共病患者的综合治疗提供便捷通道。同时，鼓励睡眠医学技术与睡眠相关产业的创新发展，积极推进新技术、新靶点睡眠药物的研发与临床应用。在康复端，需要强化评估环节，将睡眠质量作为衡量疾病康复效果的重要参考指标。而在长期管理端，则要求坚持定期随访，对发现的问题及时进行干预处置。
尤为值得关注的是，在药物研发领域，以DORA类为代表的新一代失眠治疗药物正日益受到业界瞩目。截至目前，全球范围内已有5款DORA药物获得批准上市，国内制药企业如扬子江药业（法赞雷生）、先声药业（达利雷生）等也在积极布局这一新兴赛道。
使用说明
当代版“洛阳纸贵”：广西日报王虹特稿火了，一份报纸被{炒到超60元}
一份报纸，因一篇特稿而身价倍增，甚至被炒至逾六十元人民币，这并非虚构的市场奇观，而是真实发生在当代中国的文化现象。七月二十三日，数学家王虹摘得菲尔兹奖桂冠，旋即，广西日报推出深度特稿《王的猜想》，此文迅速席卷网络，赢得“标题精妙，行文隽永”的如潮赞誉。标题中那枚看似寻常的“王”字，既是主人公的姓氏，亦暗合“数学之巅”的加冕礼赞。一时间，众多网友竞相在社交平台发帖，渴望收藏这份纸质报纸。
据中新网查证，二手交易平台上，该期报纸已被卖家标价溢价出售，部分报价竟突破六十元大关。网友戏谑称，此情此景堪称“当代洛阳纸贵”的鲜活注脚。七月二十七日，广西日报发文回应，称连日来私信如潮，全网热传的独家特稿《王的猜想》令无数读者感叹“一报难求”，并热情喊话：“渴求原版报刊的朋友，请在评论区留痕，小编即刻安排。”
社交网络上，晒出已获报纸的网友络绎不绝，更有热心人专程奔赴广西日报社周边求购。面对线下市场的溢价炒作，广西云平台小助手郑重提醒，非官方渠道的购买链接存在风险，官方正在加紧统筹，恳请公众稍安勿躁。广西日报亦在评论区幽默回应：“加急赶印中！机器都快冒烟啦，一有眉目便第一时间告知诸位。”
这份特稿所触发的涟漪，远不止于收藏热潮。有网友直抒胸臆：“广西日报此文令我沉思：这片土地，并非只有偏远山乡、教育资源匮乏或方言腔调的刻板标签，作者笔下的广西山明水秀，果香四溢，无人比广西儿女更热爱家乡。”另有读者表示，众人共鸣的，恰是那份历经漫长坚守终获光芒的执着与韧性。
回溯王虹的履历，她于一九九一年生在广西桂林，十六岁便踏入北京大学地球与空间科学学院，次年转修数学，二零一一年摘得北大数学学士学位。此后，她于二零一四年获巴黎综合理工学院工程师学位及巴黎第十一大学硕士学位，二零一九年拿下麻省理工学院博士，随后在普林斯顿高等研究院从事博士后研究。如今，她不仅是法国高等科学研究所的终身教授，亦兼任纽约大学柯朗数学科学研究所教职。二零二五年，她破解了横亘学界半个世纪的三维挂谷猜想，接连捧得克雷研究奖、塞勒姆奖等多项国际殊荣。二零二六年七月二十三日，三十五岁的她，成为史上首位中国籍、全球第三位问鼎菲尔兹奖的女性数学家。
或许很多人对“三维挂谷猜想”的具体内涵一无所知，却为何会对这位研究者产生如此深切的情感共振？这份共鸣，绝非奖项本身所能涵盖。在信息喧嚣、价值观多元的时代，年轻人并非只沉浸于个人琐碎，他们同样敏锐地捕捉时代脉动；只是相较于抽象的宏大叙事，他们更倾向于从具体而微的个体故事中感悟变迁。一位刚步入职场的年轻人，便从王虹的成长历程中找到镜像：“她并非高不可攀的神坛偶像，而是和我一样曾彷徨的普通人。原来，无需活成他人设定的完美模板，哪怕行进迟缓，哪怕绕道而行，只要独自摸索前行，便不算失败。”
此外，王虹身上那股鲜活的“生活气息”亦令人动容。她热衷乒乓球，喜爱击剑，醉心山水，痴迷二次元文化，始终带着和煦的微笑。她绝非奖项、头衔与论文的冰冷合集，而是一个充满趣味、富有审美、热爱生活的立体灵魂。除却共鸣，年轻人从她身上汲取的，更多是前行的力量。有位香港在读研究生留言感慨：王虹的故事之所以撼动人心，并非因循人们想象中的“天才范式”，而在于她宛如身边那位“永不言弃、踏实耕耘、聪慧机敏”的同窗，纵遇挫败，依旧守护内心的热爱。
面对成功者，世人常习惯将其轨迹简化为一条笔直路径：天资超群，逢考必捷，天才从不犹豫。然而，王虹却呈现了另一种可能。正如一位网友所言：“某些沉静的东西，终能穿透喧嚣，抵达心灵深处。”于是，便有了《王的猜想》的问世。
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