软件介绍
戈壁深处 莲叶（田田（大国小村））
盛夏时节，夏热勒津村的湿地公园里，满目翠绿，荷花竞相绽放，粉白相间的花朵在碧波间随风摇曳，水面倒映着蓝天白云，偶有水鸟轻盈掠过，带起一圈圈涟漪。这片水光潋滟、荷叶连天的湿地，坐落在新疆博乐市贝林哈日莫墩乡，占地面积300亩，有一个充满诗意的名字——“荷乡藕遇”。
然而在六十多年前，这里却是一片满目苍凉的戈壁荒滩。“1962年，我才9岁，就跟着父母和另外50位湖北老乡，一路颠簸半个多月，来到了这片陌生的土地，成了第一批支边开荒者。”村民李振芳忆起往事，眼中泛起波澜。这里和山清水秀的湖北老家天差地别，初次拿起坎土曼和铁锹，一锹挖下去，翻起来的全是白花花的盐碱壳，手上磨出的血泡刚结痂又被磨破，周而复始，疼痛难忍。
“咱们不怕吃苦，不怕受累，硬是一锹一锹，在盐碱地上刨出了100多亩可耕之地。”李振芳说，日子勉强能过，但心里总觉得缺了点什么。大家心中始终放不下故乡的荷花莲叶，更忘不了那清甜爽脆的莲藕。1984年，李振芳的父亲回乡探亲，特地从湖北带回10节藕种，满怀希望地埋入土中，却因无法抵御当地极端低温，第一年试种，藕种全部冻死。
“我们不死心，第二年换了思路，用湖北老家的湿泥将藕种仔细包裹起来，再一路带回博乐。”李振芳说，春风终于吹化冻土，深埋塘底的藕种顽强地活了下来，先是冒出嫩芽，逐渐舒展成叶，绿意一点点蔓延开来。曾经寸草难生的戈壁滩上，荷叶终于探出了头。
从最初的零星几株，到后来的小片荷塘，再到今天连片成势；从邻里的冷嘲热讽——“盐碱地里长不出金疙瘩”，到如今规模化连片种植的喜人成果，夏热勒津村的荷塘一年比一年繁茂，“戈壁荷花村”的名声也越传越远。
一池荷花，不仅激活了一方乡土，更让百姓的腰包渐渐鼓了起来。“前两年，我们依托这片湿地资源，争取到1000万元项目资金，对老旧水塘进行了全面提质改造升级。我们始终坚持最大限度保留湿地原有生态风貌，不打乱自然水系，也不搞过度商业开发。”村党支部书记张秋银说，如今，平整的环湖步道蜿蜒舒展，规范的停车场宽敞整洁，临水栈道、观景平台、野趣垂钓区错落有致，移步即景。2024年，这片深藏于戈壁深处的荷乡秘境，成功获评国家AAA级旅游景区。如今的夏热勒津村人气节节攀升，年均接待游客超过5万人次，周边农家乐和商铺户均年增收逾1万元。
如今，夏热勒津村的水系由地下水与地表水交汇而成，天然温润的泉水滋养着整片湿地，打造出北疆稀缺的独特生态体系。夏日里，活水澄澈、荷香四溢；寒冬时节，水温适宜、水草依旧常青。每年长达五个月的时间里，天鹅、野鸭等各类候鸟在此栖息越冬。清晨，薄雾笼罩水面，飞鸟翩跹起舞；傍晚，落日余晖洒满波光，水天一色，这里已成为区域里耀眼的生态名片。
荷塘边，那首饱含深情的《湖北老乡》时常响起，旋律悠扬。援疆情谊、支边经历、民族团结的动人故事，都沉淀为这片土地独有的文化温度，让每一位到访的游客，都能感受到这份跨越山水的深情与坚守。
功能特点
第三届粤网安·网络《安全》新技术交流大会在穗启幕
羊城盛夏，群贤毕至。第三届粤网安·网络安全新技术交流大会于7月16日在广州隆重启幕，汇聚了来自省内外的众多网络安全专家、学者及行业管理者，共同围绕AI安全、信创建设、数据合规等前沿议题展开智慧碰撞与深度研讨，为粤港澳大湾区数字安全生态注入新动能。
这场被誉为大湾区网络安全领域标志性年度盛会的大会，由广东省计算机信息网络安全协会携手广东省人民医院及中国电信股份有限公司广东分公司联合主办。本届大会以“信创筑基、AI赋能——粤网安护航大湾区高质量发展”为主题，敏锐瞄准人工智能、低空经济、智能网联等新兴技术应用的安全走向，精心打造了一场主论坛与多场专题分论坛交相辉映的交流格局。
在主论坛开幕致辞中，广东省计算机信息网络安全协会会长杨洋指出，数字中国建设正处于纵深推进的关键阶段，粤港澳大湾区高质量发展全面提速，网络安全作为国家安全的战略基石，其重要性日益凸显。作为国内首家专注信息网络安全的专业协会，该协会自成立以来始终深耕等级保护、应急响应、人才梯队建设及标准规范制定等核心领域，已然成为全省网络安全综合治理格局中不可或缺的重要社会力量。
中国电信股份有限公司广东分公司副总经理王湘江在发言中强调，算力、AI及数据要素正以前所未有的速度赋能千行百业，省内国有企业数字化转型持续加速，与此同时，AI风险、数据泄露及供应链攻击等安全威胁亦呈上升态势。在此背景下，统筹安全与发展、构建行业协同联动的防护体系，已成为大湾区国资系统亟待破解的共同课题。
广东省人民医院院长张弩则从医疗视角切入，提出AI赋能医疗高质量发展必须以安全与创新双轮驱动为根本原则，依托全生命周期可信管控筑牢医疗数字底座。他透露，广东省人民医院正积极探索AI医疗闭环与全生命周期安全管控深度融合的创新模式，以法律法规为准绳，通过智能体贯通诊疗全链条以提升服务效能，同时构建覆盖数据、模型、应用各层次的立体安全防护机制，全力打造可信、安全、可持续三位一体的安全基座，为医疗行业数智化转型保驾护航。
在备受瞩目的主题演讲环节，多位学界翘楚与业界精英轮番献上思想盛宴。中国工程院院士何友率先以“人工智能安全问题研究”为题展开系统阐述；天翼安全科技有限公司首席产品官唐洪玉则带来“新时代、新安全、新运营”的实战经验分享；日本工程院外籍院士李颉更以“人工智能可信数据助力网络安全创新发展”的前沿视角，为与会者描绘了未来安全生态的全新图景。（完）
使用说明
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。
更新日志
戈壁深处莲叶（田田（大国小村））盛夏时节，夏热勒津村的湿地公园里，满目翠绿，荷花竞相绽放，粉白相间的花朵在碧波间随风摇曳，水面倒映着蓝天白云，偶有水鸟轻盈掠过，带起一圈圈涟漪。这片水光潋滟、荷叶连天的湿地，坐落在新疆博乐市贝林哈日莫墩乡，占
句子9