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多国“Z《世代”解码立体上海 全球青年海派》文化体验营在沪收官
中新社上海七月七日电（记者 许婧）“上海是一座奇妙交融的都市——老城厢的东方古韵、西洋建筑的独特风貌，连同深厚的传统文化与新锐科技浪潮，竟能浑然一体地融入这座城市的血脉之中。”参与全球青年海派文化体验营的土耳其学员Ceylin Özlem Urhan如此感叹道。
历时两周的全球青年海派文化体验营，近日在上海圆满落幕。该活动由上海大学国际部与海派文化研究中心携手打造，汇聚了来自泰国、土耳其、俄罗斯等国的三十名“Z世代”创意青年。他们穿行于上海的历史文脉地标、前沿科创空间、百年老街巷以及传统文化场馆之间，用海外青年的独特视角，解读海派文化兼容并蓄、守正创新的精神内核。
开营仪式在上海大学延长校区举行，活动以一堂全英文短视频创作课拉开序幕，确立了“以影像记录城市”的研学主线。课程结束后，各国青年前往上海电影学院，在动画与数字交互艺术展览中汲取灵感，为“海派印象”短视频大赛积蓄创作素材。
为了追根溯源城市的发展脉络，营员们先后探访了上海历史博物馆与上海大学博物馆。结合《上海四十年经济转型与全球融合》专题讲座，他们又实地走访了中国证券博物馆、苏州河滨水廊道以及上海邮政博物馆，真切感知上海融入全球经济格局的演进轨迹。此外，青年们还深入西岸滨江和武夷路历史街区，近距离体察城市更新的丰硕成果。
在传统文化体验环节，海外青年纷纷研习五禽戏、亲手制作中药香囊，感受中医养生之道；他们还参加江南丝竹课程，尝试弹奏琵琶、二胡等传统乐器，以民乐之美跨越语言的隔膜。来自巴林的学员Maryam Qassim坦言：“每一处角落，都能感受到中华文化的温度。”
数字科创路线则为营员们展示了上海的未来脉动。在上海大学附属中学的AI课堂上，大家体验了AI旗袍换装，并共同创作融合中外曲风的智能音乐；西岸科创空间的智能穿戴产品、美团指挥中心的大数据系统与无人配送装备，均令各国青年直观领略到数字科技对日常生活的深刻变革。
旅沪期间，各国青年结下了珍贵的友谊。他们一路行走观察、分组协作，将所见所感凝练成数十部风格各异的青年影像作品。在“海派印象”短视频大赛暨闭营仪式上，参赛作品围绕跨文化融合、海派文化、时尚潮流、休闲生活、科创智慧五大主题依次展映。评委们从叙事结构、镜头表达与跨文化沟通等维度逐一评审，并为各组优秀创作者颁发荣誉证书。
上海大学国际部党委书记、海派文化研究中心副秘书长王丽娜表示，未来学校将持续拓展海派文化对外传播的载体，邀请更多全球青年走进上海、读懂上海，让多元青春视角成为传播海派魅力、推动文明互鉴的鲜活桥梁。（完）
功能特点
{海南昌江依托核}电优势 打造自贸港清洁能源产业中心
海南昌江7月31日电 (陈英清)“海南(昌江)清洁能源高新技术产业园正全力践行‘小县优城’发展战略，致力于建设自贸港清洁能源产业高地。”该园区管理委员会副主任、新闻发言人卢红民，在30日于昌江黎族自治县举办的营商环境建设专题新闻发布会上如此表示。
昌江地区坐拥全省独有的规模化稳定电力和低成本工业蒸汽资源优势。自2025年11月起，园区核能供汽项目已实现向企业常态化输送工业蒸汽，全面投运后，蒸汽价格可较传统模式降低20%至30%。对于年消耗蒸汽量达10万吨的制造企业而言，每年有望节约成本超过600万元。目前，园区正推进供汽系统的全面改造升级，未来将提供更高压力、更丰富参数的蒸汽，以精准匹配不同企业的多元化需求。与此同时，随着昌江核电三号机组并网发电，昌江发电量在全省的占比将突破50%，电力供给优势进一步彰显。
卢红民透露，依托全球首座商用陆上小型堆“玲龙一号”，园区正着手规划小堆直供电的绿色算力示范片区，探索“核电小堆+算力中心”的直连模式。目前，已落地500P算力智算产业园项目以及核能新能源耦合智算项目。下一步，园区将积极招引智算产业、国际数据中心等各类企业入驻，拓展“来数加工”、跨境电力服务等新兴业态，构建“清洁能源生产—绿色产业应用—数字智慧赋能”的闭环发展体系。
在营商环境优化方面，园区主动承接县级行政审批事项26项，并构建“帮办代办”机制，为入园企业提供从项目备案直至施工许可的全链条服务。2025年，园区已累计核发工程规划许可证22个、施工许可证17个。
在基础设施建设层面，示范区一期路网已顺利通车，生活污水处理厂也已竣工，蒸汽管网已具备通气条件。110千伏马地变电站预计于2026年8月投产运行。
卢红民介绍，园区推行“一对一”包联服务机制，并实施企业诉求台账每周督办制度。2025年，已协助行者新材料、立宏新材料等企业解决融资难题；组织企业成功申请超长期特别国债640万元、中央预算内资金1.08亿元；通过“免申即享”政策兑现固投奖励67.1万元。同时，助力海南矿业申报自贸港跨境资金运营中心，推动华盛水泥、智欣环保分别荣获国家级、省级绿色工厂称号。
展望未来，卢红民表示，园区将持续释放核电蒸汽、电力两大成本优势，推动“自贸港政策”与“核电硬核实力”深度融合，深耕“以核促产、以产兴城”的发展路径，全力打造更具竞争力和吸引力的营商环境。(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。
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