在内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区举办的第七届全国种公牛推介暨华西牛攻关成果展示活动中，人们不禁好奇：一头上乘的牛，究竟身价几何？市场以一场热烈的拍卖会作出了响亮的回答。

作为本次盛会的核心环节，全国种公牛拍卖会汇聚了来自内蒙古、吉林、河北、河南、山东等地肉牛核心育种场、专业合作社及牧民的58头种公牛参与竞逐，最终56头成功易主。值得一提的是，华西牛独占鳌头，以49头的成交量斩获1553万元，平均单头成交价突破30万元大关。

当日，乌拉盖草原热浪滚滚，气温飙升至35℃以上。拍卖大厅内人声鼎沸，投标企业、牛主以及远道而来寻求经验的养殖户们，目光齐刷刷地锁定在拍卖台上，气氛紧张而热烈。

在人群中，来自呼和浩特的养殖户王春生与同伴一边举起手机拍照，一边低声交流心得。他们盘算着明年也携牛参赛，此行正是为了提前熟悉行情、摸清门路。

通辽京缘种牛繁育有限责任公司则以48万元的高价，成功竞得一头发自内心钟情的华西牛。该公司销售部经理曹曙光难掩兴奋地表示：“我对这头牛早已心仪已久，拍卖前便专程实地考察过，其品质确实令人信服。”他透露，这头牛未来将充当企业良种推广的“王牌”，并强调：“华西牛潜力非凡，对提升企业核心竞争力至关重要。”

为何华西牛能成为众人瞩目的焦点？“种子是农业的‘芯片’。华西牛的成功培育，彻底扭转了我国优质肉牛长期受制于进口的被动格局。”中国农业科学院党组纪检组组长周若辉一语道破玄机。

作为我国拥有完全自主知识产权的专门化肉牛新品种，华西牛的培育历程可追溯至1978年，科研人员正是在乌拉盖草原上播下了杂交选育的种子。经过数十载不懈努力，2021年，这一新品种终于通过国家品种审定委员会的严格审定。自此，每一届全国种公牛拍卖会上，华西牛皆成为炙手可热的“明星”。

时至今日，华西牛已从最初覆盖的6个省区扩展至全国13个肉牛主产省份，种群规模从1.36万头跃升至3.16万头，自主肉牛良种的全国均衡布局格局已然成形。在此次活动中，乌拉盖管理区更是被正式确定为华西牛的核心源产地。

中国农业科学院北京畜牧兽医研究所副所长唐湘方评价道：“本届活动全方位展示了多年育种攻关的累累硕果。”在他看来，华西牛的生产性能已达国际领先水平，不仅为产业注入强劲动力，更能切实带动农牧民增收致富。他用“把论文写在草原上，把技术留在牧民家”来形容华西牛给基层带来的深刻变革，并感慨：“自2018年首届推介活动落地乌拉盖以来，这片草原已然焕发蜕变、升级进阶。”

在乌拉盖，政企研三方携手共建“国家肉牛种质资源保存创新利用中心”，搭建起集种质保存、基因组选育、冻精生产、示范繁育于一体的全链条创新平台，将宝贵的种质资源和先进育种技术辐射至全国其他肉牛养殖省区。与此同时，科研团队还主动将育种技术送入牧区，逐步摸索出“科研创新—良种扩繁—基层推广”的成熟模式。

养殖户王金强便是这一模式的直接受益者。作为种公牛拍卖会的常客，他今年再次携两头华西牛前来参赛。他坦言养牛秘诀其实简单：“专家指明方向，我们照做就行。”如今，王金强家的牛群规模已达400多头，他补充道：“什么样的牛值得留、怎样改良，都有人手把手指导。”他还特别提到：“华西牛腿短、身子大，出肉率相当可观。”之所以能多年坚守，不仅源于对牛的特殊感情，更因为实实在在的经济效益令人满意。

王金强的妻子刘芳则深情讲述育种背后的艰辛付出。为详尽记录每头牛的繁育档案，她甚至亲手为自家牛“手工”编制系谱资料。她解释道，牛的繁殖周期漫长，三年才能产下一犊，而“我家不少华西牛已繁育至五世代，这背后至少是15年的改良血汗路”。近年来，华西牛育种联合会每年都会为符合标准的牛出具官方系谱证书。这一联合会由中国农业科学院北京畜牧兽医研究所牵头，联合全国数十家育种企业、高校及科研机构共同组建。刘芳欣喜地表示：“有了这张证书，牛的身价水涨船高。”

华西牛育种联合会会长耿繁军指出，肉牛育种不同于猪、鸡等品种，它是一项需要几代科研人员接续奋斗、多家企业通力协作、广大养殖户广泛参与的小群体、大规模系统工程。自2006年起便投身华西牛育种工作的乌拉盖管理区农牧技术推广中心高级畜牧师金生云，对此深有共鸣。他介绍，华西牛选育依托蒙古牛的种质基础，巧妙引入西门塔尔、夏洛莱等优良品种的血统，在选育过程中逐步攻克蒙古牛生长速度缓慢、体型偏小等短板，同时保留其对本地草原环境的天然适应性，并融合了西门塔尔等品种的抗病力强、耐粗饲等优异特性。

“种业振兴，乃国之大者，根本在创新，出路在应用。”谈及未来发展前景，周若辉满怀期待地发出倡议：“政、产、学、研、推各方，需继续同心协力、聚智聚力。”

北京7月28日电（记者王鹏、魏冠宇）在今天教育部召开的新闻发布会上透露，我国国家助学贷款体系现已确立“生源地贷款为主导、校园地贷款为辅助”的双轨运行机制，两种渠道互为补充、协同发力，从而实现对经济困难学生的全面覆盖与精准资助。数据显示，截至2025年末，全国范围内国家助学贷款累计发放总额已达6958亿元，惠及学生群体超过3000万人。自党的十八大以来，该贷款项目的年度最高额度经历了四轮上调，由最初的每生每年6000元逐步攀升，如今本专科生可申请上限为2万元，研究生则为2.5万元。

在7月31日的发布会上，中国国际贸易促进委员会对外披露了2026年5月全球经贸摩擦形势的最新数据。根据覆盖20个主要国家与地区的监测网络，印度、美国与墨西哥三国在当月摩擦指数排名中占据领先位置。

贸促会新闻发言人杨帆在通报中指出，美国当月实施的经贸摩擦措施在金额规模上冠绝全球，期间发起了17项贸易救济调查，这一数字是在同一时段内其他被监测国家相关行动总和的逾三倍。

就整体指标而言，今年5月的全球经贸摩擦指数录得95，反映出当前经贸环境仍处于中高水平紧张状态。同期，涉及经贸摩擦的各类措施所牵涉金额，较上年同期萎缩了9.7%，比前一月则下降了14.7%，显示出一定程度的缓和迹象。

聚焦行业维度，监测范围内的13个主要产业中，矛盾与摩擦的汇聚点明显指向电子设备与运输装备两大领域，其中电子行业所承受的经贸摩擦压力最为突出，其相关指数位列各行业之首。

进一步剖析具体措施类型，在当月监测到的20国中，总计有28项进出口关税调整措施出台，贸易救济调查启动22起，向世界贸易组织提交的技术性壁垒通报与动植物卫生检疫通报合计120项，另有10项进出口限制规则和265项其它类别的限制性举措付诸实施。值得注意的是，在其他限制性措施这一子类上，其指数水平在五大分项指标中占据最高位置。

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。