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跳出“内卷”，（暑假给孩子适当留）白更有意义
暑假，该给孩子们留一段“空白时光”。近日，教育部印发《关于做好2026年中小学、幼儿园暑期安全工作的通知》，对假期管理提出明确要求：严禁在暑假期间及前后组织区域性或校际性的统一考试测验，也不得以夏令营、研学等名义变相开展测试，同时要求严控暑期作业总量，严禁利用假期集体补课或提前讲授新课。这一举措，意在为孩子们卸下沉重负担，让假期回归自由与放松的本义。
然而，现实中的暑假早已悄然“变味”。短视频平台上，各类“暑假最可怕”的营销文案层出不穷，一些自称“资深老师”的人轮番渲染所谓“年级分水岭”和“假期不努力，差距越拉越大”的恐慌情绪，话术如出一辙，最终目的无非是推销教辅资料和课程产品。这种贩卖焦虑的手段，精准瞄准了家长对升学的担忧，诱导他们给孩子报满补习班，塞满题海。与此同时，个别机构还借政策的空子，将学科测试包装进夏令营或研学项目中，以游学之名组织摸底考试，企图让假期继续被分数压力笼罩。
“内卷”愈演愈烈的背后，是“唯分数论”长期固化的教育观念。不少学生的假期日程表，比在校期间还要紧凑，往返于各类培训之间，疲惫不堪，甚至出现视力下降、厌学情绪等健康问题。更深层次的反思是，当所有成长的价值都被简化为试卷上的得分，孩子的兴趣、创造力、社交能力与劳动意识便被逐一边缘化，教育沦为应试工具，丧失了全面育人的初衷。
此次教育部出台的暑期禁令，正是为“双减”政策筑牢防线，既为孩子松绑，也为家长卸下焦虑。古人云：“一张一弛，文武之道。”经过一学期紧张的学习，孩子们需要通过假期来舒缓身心、积蓄精力，拥有自主安排时间的权利。假期不应是追赶他人步伐的跑道，而应是认识世界、发现自我、积蓄成长力量的窗口期。给孩子适当的“留白”，反而更具长远意义。
要让政策真正落地见效，离不开监管、平台、学校和家庭的协同努力。各级教育行政部门应保持高压整治态势，常态化巡查线上线下培训机构，对借夏令营、研学变相开展测试或违规补课的行为，发现一起、查处一起，并及时公开典型案例以形成警示。网络平台要落实主体责任，完善智能审核机制，严格管控批量制造教育焦虑的短视频内容，杜绝营销话术左右家长的消费决策。学校亦需转变育人理念，设计轻量、实践性强的暑期任务，引导学生走进图书馆、融入社区、亲近自然，用阅读、劳动、运动和公益替代题海战术，摆脱以分数论英雄的单一评价标准，注重综合素质的培养。
尤为关键的是，家长要稳住教育定力，跳出焦虑陷阱，不被碎片化的焦虑话语裹挟而盲目跟风报班。养育孩子如同“牵着蜗牛散步”，每个孩子都有各自的成长节奏，何必以统一的分数标尺去衡量他人。不妨放下“弯道超车”的执念，给孩子留出充裕的自由时间：来一场短途旅行感受山河壮美，参与家务体会责任，发展绘画、乐器、球类等兴趣爱好，或走进社区参与志愿服务。在轻松惬意的氛围中，孩子才能真正释放天性，保持好奇心与想象力，收获分数之外更为珍贵的品格与能力。
教育的本源，在于培育完整、鲜活、拥有独立灵魂的人，而非批量生产应试机器。教育部的暑期禁令，为教育回归初心扫清了障碍。这一纸通知直面暑期教育“内卷”的痛点，传递出清晰的导向：假期的核心意义是休整、探索与成长，让孩子开开心心度过暑假，远胜过追逐分数和排名。
释放孩童天性，教育才能真正确立育人的方向。褪去考试与补课的沉重枷锁，让孩子们自由奔跑、从容思考、自主成长。唯有拥抱多元、跳出功利化的分数“内卷”，我们的教育才能走出焦虑泥沼，培育出身心健康、眼界开阔、人格健全的新时代青少年。
功能特点
广东英德市滃（江长湖）水库出现死鱼现象 监测显示水质正常
中新网清远7月31日电（记者 张璐）清远市生态环境局于30日晚间发布通报，阐明经过调查，面对台风“红霞”引发的强降雨，英德市滃江长湖水库为预筹防洪空间，主动降低库容，此举导致水位骤然下降，进而引发网箱养殖鱼类因缺氧而死亡。待水库水位回升至正常水平后，死鱼情况便未再出现。
通报指出，近期，清远市生态环境局注意到网络上有网民反映滃江长湖水库出现死鱼现象，并担忧可能存在水质污染风险。对此，该局迅速响应，携手广东省清远生态环境监测站，前往现场开展取样检测工作。自7月30日上午8时起，监测人员在英德市长湖水库上下游区域、滃江干流及其支流，以及北江干流沿线设置多个监测断面，连续进行了四轮全方位的水质分析。最终监测结果表明，各项水质参数均处于正常范畴，未发现任何有毒有害物质的痕迹。
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。
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