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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
反复湿疹竟是《罕见肿瘤？多模态AI赋能疑难皮肤病诊》断
在杭州，一则医学突破的消息引发了广泛关注。多年来，不少患者被反复发作的皮肤瘙痒和顽固皮疹困扰，屡屡被当作普通湿疹处理，却未曾想到，这些表象背后可能潜藏着罕见的皮肤肿瘤。近日，浙江大学医学院附属第一医院（简称“浙大一院”）皮肤科主任乔建军教授团队，推出了一款自主研发的自监督多模态AI系统，成功攻克了蕈样肉芽肿在临床中易被漏诊和误诊的棘手难题，为各级医疗机构提供了精准的辅助诊断工具。这一创新成果已发表于国际皮肤病学权威期刊《British Journal of Dermatology》。
年过六旬的李阿姨（化名）便是这一技术的受益者之一。六年前，她的手臂和大腿开始出现皮疹并伴随瘙痒，起初自行涂抹药膏并未见效，之后在当地医院被诊断为慢性湿疹。然而，病情并未因此好转，每隔两三个月便会卷土重来，反复发作难以根治。随着时间的推移，症状急剧恶化，皮疹蔓延至全身，李阿姨最终慕名前往浙大一院皮肤科，寻求乔建军团队的帮助。
在细致查体的过程中，乔建军注意到患者全身分布着边界清晰的暗红色斑块，其皮损特征与普通湿疹的炎症反应存在显著差异。凭借丰富的临床经验，他高度怀疑这并非寻常皮肤病，遂建议李阿姨进行皮肤活检和免疫组化检测。检查结果揭开了困扰多年的谜团——李阿姨患上的实际是蕈样肉芽肿，这是一种源于皮肤的罕见T细胞淋巴瘤。据临床数据统计，该病在百万人群中的年发病率仅约5至6例，因其早期症状极具迷惑性，常被业内人士称为皮肤病领域的“模仿大师”。
确诊之后，团队为李阿姨量身定制了治疗方案，采用规律的干扰素皮下注射进行干预。治疗效果立竿见影，短短两周内，她全身的皮损便明显变薄，顽固的瘙痒症状也大幅缓解；治疗持续五周后，体表的斑块和鳞屑逐渐消退，多年的顽疾终于得到了有效控制。
乔建军指出，蕈样肉芽肿的病程进展相对缓慢，部分患者可能需要数年甚至数十年才会发展成明显的肿瘤。早期症状缺乏特异性，与湿疹、银屑病、药疹等常见皮肤病高度相似，极易造成诊断混淆。该疾病的两大“狡猾特征”构成了临床诊疗的核心难点：其一，发病表现毫无规律，任何年龄段的人群都可能中招，皮疹多呈不对称分布，常规的抗炎止痒治疗效果不佳，且好发于腰腹、臀部等隐蔽部位，仅靠肉眼观察极易误判，对医生的临床经验提出了极高要求。其二，病理诊断难度颇大。部分患者的活检样本会出现“亲表皮现象不明显”等关键病理特征缺失的情况，单次活检难以得出准确结论，多数患者需要经历多次、多部位的皮肤取样化验才能最终确诊，这导致大量患者错失了最佳治疗时机。
为破解这些临床痛点，乔建军团队潜心攻关，成功开发出这款自监督多模态AI系统。该系统能够精准区分蕈样肉芽肿与湿疹、银屑病、药疹等相似皮肤病，有效化解了疑难皮肤病诊断的困境。相较于传统单一的病理读片模式，这一AI系统展现了多重核心优势，实现了诊疗技术的显著突破。首先，其诊断维度更为全面，打破了仅依赖病理切片图像进行判读的局限，将患者的年龄、病程时长、皮损分布特点等临床信息同步整合，通过双维度数据融合分析，大幅提升了诊断的精准度，有效规避了单一判读可能带来的偏差。
其次，整个诊断过程具有可溯源性和可解释性。AI系统在作出判别时，会高亮标记出核心诊断依据区域，精准锁定皮肤表皮和真皮浅层的关键病变特征，其判读逻辑与资深皮肤病理专家的思路高度一致，摆脱了传统AI“黑箱操作”的弊端，使每一项诊断结论都有理有据。此外，该系统的适应性和稳定性也相当出色。研究团队利用浙大一院和南方医科大学皮肤病医院两大医疗中心的病例数据进行了交叉验证，系统宏观AUC值超过0.85，诊断效能表现优异。临床测试结果表明，无论是经验尚浅的基层病理医生，还是资历深厚的专家，在借助这一AI辅助工具后，对疑难皮肤病的诊断准确率均有显著提升。
专家在此特别提醒广大公众，如果皮疹反复发作超过半年，且常规药物治疗无效，或者伴随皮损斑块增厚、淋巴结肿大等症状，切勿简单将其视为顽固性湿疹而拖延不治。应及时前往设有皮肤科和血液科的综合性医院就诊，必要时接受皮肤活检检查，坚持早发现、早确诊、早治疗的原则，以最大程度地保障皮肤健康与生命安全。（完）
使用说明
为什么有的（人手上青筋暴起？这些地方出现青）筋，一定要小心
日常生活中，你是否注意过这样一个细节：有些人的双手肤若凝脂、细腻光滑，而另一些人手背上的“青筋”却高高隆起，格外醒目？长期以来，互联网上流传着关于青筋的各种说法，例如“手臂青筋暴起暗示内脏存在问题”“体内气血淤堵”等，令人不禁心生忧虑，甚至怀疑自身健康早已亮起红灯。然而事实上，在绝大多数情况下，青筋的显现是完全正常且健康的生理表现。那么，究竟哪些因素导致了某些人青筋格外突出？青筋出现哪些变化时才真正需要提高警惕？今天，我们就来揭开这个谜团。
所谓“青筋”，实质上就是我们表皮之下清晰可见的静脉血管。它们承担着将全身血液送回心脏的重要职责。与动脉相比，静脉的管壁更加薄弱，位置也更贴近体表，因此更易于被肉眼辨认。为什么这些血管在皮肤之下呈现青色而非红色呢？这一现象背后，涉及光线的穿透深度、反射特性以及人类视觉感知机制的复杂互动。蓝光的穿透能力不及红光，在到达静脉所在深度时，蓝光的反射受干扰程度较小；而红光穿透力更强，多数被去氧血红蛋白吸收，反射量显著减少。正是这种反射差异，使得静脉看上去偏蓝，蓝色与微量绿色混合形成的色调，最终让人眼捕捉到青色。
视网膜色彩感知理论，即Retinex理论，进一步解释了这一现象。人眼通过比较血管区域与其周边组织反射光的比例来识别色彩，由于红光反射减少得更为显著，大脑最终将静脉解读为青色。此外，静脉的粗细和深度也起到关键作用——血管越深、越粗，这种蓝色感知就越被强化。一言以蔽之，青筋呈现青色，是光学原理与视觉系统共同协作的产物。生活中，我们不难观察到，有些人的手背和手臂上青筋清晰可辨，而另一些人则几乎难以发现任何血管的踪迹。这种个体差异，由多重因素决定。如果一个人的皮下脂肪偏少——例如体形纤瘦或长期健身者——静脉便更易被暴露，尤其当运动过后，血液循环加速，静脉内血流骤增，血管会在短时间内明显鼓胀。反之，皮下脂肪较厚的人，脂肪层仿佛一道天然屏障，令静脉难以浮出表面。年轻人的皮肤富有弹性，紧致且厚实，即使血管略为凸出也不那么显眼。但随着年岁的增长，皮肤松弛变薄，静脉失去了遮蔽，便日益清晰，这也是老年人更容易为青筋所扰的原因所在。至于哪一种状态更健康，仅凭“青筋多少”根本无法判断，必须结合全身状况综合评估。
在多数情形下，青筋浮现纯属正常生理现象，无需过分担忧。然而，有些时候，它也可能是身体发出的预警信号。仔细观察青筋的部位、形态及伴随症状，有助于我们及时识别潜在的健康隐患。如果你发现下肢的青筋异常隆起，尤其是在长时间站立或久坐之后，腿部静脉格外突出，且粗细不均，伴随着酸胀或乏力的感觉，这可能是静脉曲张的早期征兆。此时，应尽快前往血管外科就诊，排除慢性静脉疾病的可能，以免拖延日久，引发下肢水肿、溃疡甚至血栓等更严重的后果。另一种需要警惕的情况是，某侧下肢突然出现疼痛、肿胀或皮肤灼热感后，局部青筋随之浮现，且仅发生于单侧肢体——这可能是急性深静脉血栓形成的警示信号。抑或，在一次突发的单侧下肢疼痛、肿胀或皮肤发热后约六个月，该侧再度出现青筋凸起，并伴随沉重感、胀痛、皮肤瘙痒、色素沉着或湿疹等症状，则需考虑慢性深静脉血栓形成的可能；部分患者甚至会在此时段出现腹部青筋隆起。凡此种种，都应尽早求诊于血管外科。不过，腹部青筋凸起的更常见诱因，是门静脉和下腔静脉这两大静脉系统受到压迫，而这多见于肝硬化、腹水或下腔静脉血栓等疾病。此外，颈部青筋若突然且持续地明显显现，可能与右心衰竭或上腔静脉综合征相关——前者通常伴有下肢水肿和呼吸困难，后者则常见上肢及颜面部肿胀。
总而言之，若发现青筋异常隆起并伴随疼痛、肿胀、皮肤变化等不适，务必及早就医检查，切勿错失治疗良机。健康的青筋往往是“低调”的，而任何“高调”的信号都值得我们格外留意。
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