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粤港澳《大湾区“制造新城”肇》庆“链”动巴西“经济火车头”圣保罗
中新网圣保罗7月15日电（记者 林春茵）当地时间7月14日，一场聚焦产业投资合作的对接活动在巴西圣保罗拉开帷幕——肇庆市与圣保罗的经贸交流会上，从新能源汽车、新型储能设备到“小五金”制品，从家具制造、弹簧生产到港口工程、石材加工，展示出一幅中巴经贸合作正从传统的大宗商品买卖，迈向产业链与供应链深度融合的崭新图景。
近年来，中巴双边贸易额在2025年达到1880亿美元，中国已连续17年稳居巴西最大贸易伙伴之位。今年上半年，巴西对华出口同比增长了21.9%，显示出强劲的合作势头。圣保罗被誉为巴西经济的“火车头”，如今正悄然成为中国制造企业挺进拉美的前沿阵地；而位于粤港澳大湾区西北部、广东省中西部的肇庆市，则凭借其扎实的制造业根基，渴望打通一条通往巴西乃至南美市场的全新路径。
此次率团出访巴西的肇庆市委常委、常务副市长李兴文指出，巴西在基础设施、汽车制造及建材家居等领域的五金产品需求颇为旺盛，这与肇庆的制造业优势不谋而合。作为粤港澳大湾区中土地面积最广、开发强度最低的城市，肇庆近年来全力推进先进制造业集群的培育。李兴文透露，当地已汇聚了小鹏汽车等逾百家新能源汽车产业链企业，宁德时代肇庆基地更是建成了中国单体产能最大的储能电池工厂；金属加工产业的年产值已突破1100亿元，而金利镇则素有“中国小五金之乡”的美誉。
李兴文还细数了肇庆的多重发展优势：7条高铁和9条高速公路在此交汇，西江黄金水道可通行5000吨级货轮；营商环境已连续五年位居广东省前列，并设立了百亿元级产业基金；31所本专科院校拥有超过20万名在校生，能够实施“订单式”人才培育。“我们将持续优化‘全肇办’企业服务体系，期望与巴西企业实现互利共赢。”他如是说。
在推介会上，“小五金”无疑成了最亮眼的产业名片。肇庆金利高新区管委会主任吴桂清介绍，金利镇已聚集超过9000家市场主体，产业年产值逾500亿元，产品远销90多个国家和地区，“好五金·金利造”这一产业品牌已深入人心，他热忱邀请更多巴西企业前来肇庆考察与合作。
广东新永昌五金科技有限公司总经理黄以方和肇庆市旭龙弹簧有限公司总经理周海森均表示，他们希望借此次对接会的契机，与巴西企业展开更为深入的协作。广东欧梵家具有限公司董事长杨交春则透露：“今天会场用的桌椅就是我们制造的。”该公司从事家具生产已逾三十年，产品远销非洲、中东和欧洲，但美洲市场尚属空白，他计划以巴西为跳板，撬动整个拉美市场。
为降低企业跨境合作的成本，肇庆市贸促会推出了“肇庆国际会客厅”“肇卖全球”等服务平台。会长唐莹介绍，依托肇庆国际商会近200家会员企业的资源，可为巴西采购商提供精准对接，同时提供商事认证、政策解读、涉外维权等“一站式”服务，以期进一步畅通中巴企业的交流渠道。
值得一提的是，此次对接会上，巴西企业提出的合作诉求与中国制造业的优势形成了鲜明互补。巴中国际发展商会展示了其长期推动中巴合作的成果，并推介了阿特拉斯浮动港口项目构想，期待吸引更多中国企业参与当地基础设施建设。圣保罗州伊塔佩蒂宁加市代表Eduardo Tsukamoto介绍，该市是圣保罗州面积第三大、农业产量最高的城市，地处南方共同市场交通要道。他计划于8月赴中国考察、10月参加相关展会，“希望与中国企业缔结长期稳定的合作关系。”
多位矿业和石材企业代表在受访时表示，他们渴望引入中国的设备与技术，共同打造石材加工中心，并现场携带了石材样品，与中方企业进行了面对面的洽商。当天，广东万翔宝诚实业有限公司与巴西SKB INDUSTRIA E COMERCIO LTDA签署了合作备忘录，达成了实质性的对接协议。
中国驻圣保罗总领馆领侨处主任荣强表示，总领馆将持续为肇庆企业在巴西市场的拓展提供签证便利、经贸信息及权益保护等全方位支持。“侨资”与“侨智”正日益成为两地产业合作的纽带。巴西广东同乡总会会长苏新效指出，同乡总会汇聚了一批长期扎根巴西的粤籍企业家，他们深谙两地市场和商业文化，愿意发挥“服务站”与“联络站”的作用，为肇庆企业提供市场信息、资源对接等助力。巴西华人协会监事长叶王永受访时强调：“双方在产业链上的互补性，正是合作不断深化的坚实基础。”（完）
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{江西上饶玉山县发生液化气罐泄漏}爆炸 致1死1伤
7月29日傍晚5点58分，位于江西上饶玉山县冰溪街道新建路的一栋居民楼四层，一户居民家中因液化气罐气体外泄突发爆燃并引发火灾。接到报警后，119指挥中心迅速调度消防救援队伍火速赶往事发现场实施灭火与救援行动，经过约一个小时的紧张扑救，火势于傍晚6点55分被完全控制并扑灭。这起爆燃事故导致一人经抢救无效不幸离世，另有一人受了轻伤。
截至当前，事故的具体起因仍在相关部门的进一步调查核实之中。
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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。
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