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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
直面前沿挑（战，职业教育科（教）研如）何破题？
７月３０日，一场聚焦职业教育科研与教研发展的盛会——２０２６年职业教育科（教）研工作会议，在浙江金华拉开帷幕。来自全国各地的职业教育研究专家和学者汇聚一堂，围绕如何推动这一领域的高质量发展展开深度对话与思想碰撞。会议期间，多位嘉宾就当前职业教育面临的新形势、新挑战以及科研教研中的重点难点问题发表了各自的见解。
教育部职业教育发展中心主任林宇在发言中指出，党中央、国务院对职业教育的重视程度前所未有，职业教育的战略地位已获得显著提升，其发展轨迹呈现出历史性与格局性的深刻转变。然而，当前大国间的战略博弈日趋激烈，科技与产业的变革步伐不断加快，加之学龄人口结构出现“排浪式”波动，这些因素都将给职业教育带来复杂而深远的影响。林宇强调，必须通过有组织、有计划且高效协同的科研工作，为职业教育的改革与发展厘清方向、指明路径，方能在变局中找准定位。
针对“十五五”期间职业教育科（教）研工作的推进，林宇提出了四点要求：其一，要精准把握职教科（教）研的功能定位，以提升战略研究和咨询能力为抓手，充分发挥其在服务决策、指导实践和引导创新方面的关键作用；其二，要构建高效有序的科研组织架构，以重大项目和重点课题为引领，有组织地推动跨领域、跨区域、跨部门的协同合作与联合攻关；其三，要聚焦关键问题确定研究内容，围绕职业本科发展、产教融合等核心议题，开展具有前瞻性、战略性和储备性的研究；其四，要顺应时代潮流创新研究范式，加强跨学科研究、实证研究以及国际比较研究，同时强化数字技术应用，为研究提供数据、模型和工具等多维支撑。
浙江省教育科学研究院院长祝鸿平则用生动的比喻阐释了教研与科研的关系。他认为，对于高技能人才培养这一目标而言，有组织教研与有组织科研如同车之两轮，缺一不可。教研扎根于课堂，直接服务于教学实践；科研则深耕于研究场所，通过学科发展和技术创新，间接反哺人才培养。为此，他建议将有组织教研视为职业教育人才培养的“基础工程”，同时推动有组织科研成为提升职教办学水平的“强大动力”，最终构建起教研与科研“双向奔赴”的协同生态。
北京师范大学国家职业教育研究院院长和震在发言中分析了当前职业技术教育学科面临的诸多挑战。他指出，国际国内教育学科评价的压力日益增大，学科体系的时代化转型已迫在眉睫，而科研创新能力及对重大需求的响应能力仍有待增强。为应对这些挑战，北师大提出了“六个行动”计划以推进一流学科建设，具体举措包括推进重大平台基地建设、创新学术期刊杂志平台建设，以及强化科研工作支持和保障体系等。
长春汽车职业技术大学校长张存贵分享了学校在汽车产业变革背景下的创新实践。他表示，随着国家汽车强国战略的深入实施，汽车产业正经历深刻变革，AI技术已全面渗透至整车研发的各个环节。为此，学校开展了汽车垂类模型训练与智能体精调，成功将通用AI能力转化为汽车职教领域的专业能力，并实现其向产业落地应用的价值转化。同时，学校以垂类模型为桥梁，推动校企共育汽车人才——企业技术人员直接参与教学，将基于垂类模型辅助设计的真实案例融入教学项目，实现了教学与产业的紧密衔接。
陕西工业职业技术大学党委书记惠朝阳则介绍了学校在产教融合方面的探索。他提到，学校紧扣产业技术升级的痛点，秉持“产教联动、教研破局、技术攻坚、落地增效”的思路，依托牵头成立的新能源（光伏）装备制造等６个省级行业产教融合共同体，以及陕西省低空经济技术应用等３个省级市域产教联合体，与哈尔滨工业大学、西安交通大学、西北工业大学等一流高校开展深度合作。通过建立新能源与装备研发、增材制造领域的院士工作站，学校致力于应用型技术攻关，推动科研成果转化为实际产业动能。
会议期间，多位专家也作了专题报告，包括国务院发展研究中心公共管理与人力资源研究所副所长岳宗伟、中国高等教育学会副会长葛道凯、华东师范大学职成教研究所名誉所长及终身教授石伟平、《人大复印报刊资料·职业技术教育》编委及天津大学讲席教授潘海生、教育部高等教育评估评价专家委员会高等职业教育评价专门委员会主任黄达人、中国常驻联合国教科文组织原大使衔代表杨进，以及小米通讯技术有限公司技术委产教融合总经理雍德钰等，他们的发言为会议增添了更多的专业视角与实践思考。
使用说明
专家：HPV潜伏感染风险高（ 限制烟酒提高）免疫力
中新网广州7月19日电 (记者 蔡敏婕)在公众认知中，人乳头瘤病毒（HPV）常被视作女性健康的“专属议题”，这使得不少男性误以为自身与这种病毒毫无关联，进而在防护、筛查及疫苗接种方面显得漠不关心，甚至缺乏最基本的防范意识。
“许多人觉得男性感染HPV的概率微乎其微，即便感染也无症状，于是抱着无所谓的态度，然而事实上，绝大多数男性属于隐性携带者。”南方医科大学珠江医院皮肤性病科主任医师张堂德于7月18日受访时指出，相较于梅毒或艾滋病这类疾病，HPV的隐匿性感染往往更具隐患——高危型病毒在无声无息中传递给伴侣，极可能诱发宫颈癌；而低危型病毒则容易导致尖锐湿疣的出现。潜伏在体内的病毒，悄然成为威胁两性健康的“隐形杀手”。
HPV的威胁远不止于常见的尖锐湿疣，它还是男性罹患多种恶性肿瘤的重要推手。“超过90%的肛门癌和阴茎癌病例都与HPV感染密切相关，同时也与口腔癌、口咽癌、喉癌等疾病存在明显关联。”张堂德强调，这些特殊部位的肿瘤治疗难度大、代价高昂，不少患者术后甚至会丧失正常的生理能力。他补充道：“很多男性在初期发现疣体时，因其不痛不痒便掉以轻心，直到疣体逐渐增大才前往就医，此时体内的病毒载量往往已相当高，后续复发的几率大幅攀升。反复治疗的过程，无疑严重侵蚀了患者的生活质量。”
在张堂德看来，侥幸心理在男性群体中颇为常见：“有些人跟异性有过接触后，观察一两天没出现症状，就认定自己不可能感染性病或HPV。可实际上，病毒早已在体内潜伏，只是正处于无症状的隐藏期。”此外，大众对HPV传播方式的认知同样存在明显误区，许多人认为这种病毒只通过性行为传播。张堂德解释说，HPV在外界环境中的存活能力远超淋球菌或梅毒螺旋体，可以持续存留很长时间：“像是公共澡堂、酒店中被污染的毛巾，甚至泳池边，都可能成为病毒的藏身之处。如果皮肤表面存在裂隙或脚癣等破损，接触后就有可能出现间接感染。”
对于不少人关心的“无症状HPV携带”问题，张堂德回应道：“隐性携带者因为没有明显症状，目前尚无特效的抗病毒药物，通常我们会建议患者每隔三个月进行一次复查。”同时，他特别提醒，即便检测出HPV阳性，接种疫苗依旧具有价值：“患者往往只感染了某一种亚型的HPV，而九价疫苗覆盖了多种高危和低危亚型，能够有效预防其他型别的新发感染，依然能发挥保护作用。”
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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
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