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唐山大地震50（周年特写：7.28米纪念墙下）的哀思
中新网唐山7月29日电 题：唐山大地震50周年祭：7.28米纪念碑前的无尽追思
中新网记者 陈林 艾广德
7月28日，唐山地震遗址纪念公园内，低回的小号《思念曲》仿佛在空气中缓缓流淌。园中那棵曾亲历浩劫的泡桐树，枝叶半枯半荣，点缀其间的鲜花簇拥着一副副垂落的挽联，显得格外肃穆。
一座高达7.28米的纪念碑静静矗立，碑身上密密麻麻地镌刻着罹难同胞的名字，每一笔都记录着一个破碎的家庭。碑前方一汪水面，距碑身恰为19.76米，微风拂过，泛起层层涟漪。这两个精心设计的数字，将时间的指针牢牢钉在了1976年7月28日凌晨3点42分——那场7.8级大地震瞬间吞噬了超过24万条生命，另有16万余人身受重伤，被后世铭记为“20世纪人类最惨痛的灾难之一”。
正值盛夏酷暑，烈日当空。然而，灼人的热浪并未阻挡市民的脚步，一批又一批手持鲜花的人自发涌入园中。人群里，既有满头银发、步履稳健的老者，也有被搀扶前行或安坐轮椅的长辈；既有被父母怀抱的幼童，也有窝在婴儿车里咿呀学语的小儿。他们有的与家人亲友相伴，有的孤身而来，但每张脸上都写满了凝重与沉思。
13面黑色花岗岩纪念墙一字排开，工匠以金色隶书精心刻下247986个名字，笔锋刚劲有力。这些名字大部分完整无缺，但也有些尚未取名的婴孩，只能以“某某之子”或“某某之女”代称。自2012年管理方启动姓名补录与修正工作以来，已有3413个名字被补充刻入，594处错误得到校正。
碑墙之下，人们以各自的方式寄托哀思：有人静默伫立，目光久久凝视；有人深深鞠躬，无声致意；有人低语呢喃，仿佛在与逝者对话；也有人难以自抑，放声恸哭。一些祭奠者将整束鲜花轻轻放置于墙脚，另一些则摘下小朵，小心翼翼穿过花丛，踮脚将花朵贴附在亲人的名字上方，用透明胶带固定。还有人戴着手套，轻柔地擦拭着刻有至亲姓名的碑面。
鲜花或成盆、或成束，却鲜有高大华丽的祭篮。人们只是将花安放在刻有亲人名字的墙根，既不喧哗，也未遮挡那些沉甸甸的姓名。
在纪念墙的一隅，镌刻着那些牺牲于唐山抗震救灾一线的烈士英名，此处同样鲜花环绕。一条挽联格外醒目，上写道：“悼念抗震烈士”，落款为“唐山市民敬献”。(完)
功能特点
“立足香港{ 放眼世界” 海内外人士在}港聚焦全球资本市场走势
中新网香港七月十六日电（记者 刘玥晴）——“2026新浪财经全球资本峰会”于十六日在香港隆重揭幕。本届峰会围绕“立足香港、放眼世界”这一核心主题，汇聚了来自海内外政界、商界、学术圈及智库机构的众多重量级人物，他们就全球资本市场动向、跨境资本布局以及科技企业国际化征程等热门议题，展开了深度对话与思想碰撞。
全国政协副主席梁振英在开幕致辞中着重指出，依托“一国两制”、“港人治港”及高度自治的制度架构，香港在国家改革开放宏大棋局中的经济定位清晰而稳固，其角色无可替代。他强调，世界各地对香港资本市场的需求依然旺盛，而内地资本走向海外亦已形成不可逆转的潮流。因此，香港亟需加强对各国法律制度、政策环境及市场竞争态势的深度研判。他同时提出，香港一方面要向内地充分展示自身的发展潜力与独特优势，另一方面则需面向国际社会，生动讲述中国政治、经济与社会制度的成功故事，以及“一国两制”框架下香港的精彩篇章。
在主旨演讲环节，世界银行前副行长、英国牛津大学教授伊恩·戈尔丁（Ian Goldin）分享了他的观察。他回忆道，自己初次踏足香港是在1984年，而历经数十载变迁，香港所取得的辉煌成就世所共见。他认为，这份成绩单的背后，是香港稳固的金融体系与坚实的法治根基。他深信，随着全球经济重心持续向东方转移，这些核心优势必将继续扮演关键的推动角色。
聚焦于深港协同发展的议题，深圳证券交易所国际合作部总监陈峰指出，得益于深港通等一系列互联互通机制的落地与深化，两地跨境投融资的通道日益宽广。全球资本经由香港配置深圳创新资产的趋势愈发显著，深港合作已然成为中国资本市场高水平开放的鲜活例证。他表示，深交所未来将持续依托毗邻香港的区位便利，进一步深化两地务实协作，共同为提升粤港澳大湾区资本市场的整体吸引力与竞争力贡献力量。
新浪财经首席执行官邓庆旭则从另一视角阐释了香港的独特价值。他认为，香港不仅是享誉全球的国际金融中心，更承载着“狮子山下”那份同舟共济、奋发向上的精神气魄。这里既有联通中国内地与世界的天然禀赋，亦具备将全球资本“引进来”并助力内地企业“走出去”的开放胸襟。他呼吁各方携手，善用香港作为内外循环枢纽的桥梁作用，让资本无远弗届、跨越时区，让信任彼此交融、落地生根。
峰会当日，还先后举办了两场高水平的圆桌论坛，与会嘉宾分别围绕“香港市场价值与跨境资金配置新趋势”以及“中国科技企业的全球化远征与本土化回归”两大主题，展开了富有洞见的深入研讨。（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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唐山大地震50（周年特写：7.28米纪念墙下）的哀思中新网唐山7月29日电 题：唐山大地震50周年祭：7.28米纪念碑前的无尽追思 中新网记者 陈林 艾广德 7月28日，唐山地震遗址纪念公园内，低回的小号《思念曲》仿佛在空气中缓缓流淌。
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