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粤东城际列车“（4S店”建设提速 未来最多）可存放40辆列车
中新网汕头7月16日电（郭军 唐友文 邓杰）由广东铁投集团旗下粤东城际公司出资建设、中铁城建集团负责施工的粤东城际铁路项目莲塘动车所，正按下建设“快进键”，近期已顺利完成生活区和设备区桩基作业，为主体工程全面铺开打下坚实根基。
中铁城建方面透露，地处汕头市金平区的莲塘动车所，作为粤东城际铁路网络的关键配套设施，堪称整条城际线路列车的“专属4S店”。该所不承担旅客上下车功能，而是专注于为粤东城际动车组提供全维度维护保障——全线所有动车组的日常一级、二级检修以及突发故障处理均汇聚于此，同时还肩负着绝大多数车辆的停放与储备任务，是守护粤东城际线路平稳顺畅运转的核心基础设施。
就建设尺度与空间布局而言，莲塘动车所规划了16条正式存车线，并预留了4条远期扩展线路，每一条存车线均遵循“一线两列位”的设计原则，即单线可容纳两列列车并行停放。据此推算，待远期设施全面落成后，该动车所将有条件同时收纳多达40辆城际列车，这一规模直观展现出粤东城际铁路后续运力配置的前瞻性。
整个项目占地面积达49405.76平方米，包含25栋房屋建筑以及站场配套工程。待粤东城际铁路全线贯通后，这里既是列车休整的“港湾”，也是铁路员工日常开展检修作业、办公及居住的场所。房屋基础采用预制混凝土方桩与筏板基础相结合的方案，主体结构则主要以钢筋混凝土框架体系及钢结构为主导。
据中铁城建项目负责人表示，工程启动以来，施工团队遭遇了作业点分散、钢结构吊装跨度偏大、雨季频繁等多重难题。面对这些挑战，他们合理编排施工流程，优化周转材料调配与流水化作业组织，力保现场施工井然有序、高效推进，全力向各个工期节点发起冲刺。
据了解，粤东城际铁路“一环一射线”线路总长约140.5公里，横贯汕头、潮州、揭阳三市核心区域，并衔接多个重要交通枢纽。中铁城建所承建的标段分布于揭阳市与汕头市境内，主要任务涵盖9座高架站及1座地面站的站房建设，此外还包括莲塘动车所以及若干附属单体房屋工程。（完）
功能特点
香港（与老挝签署谅解备忘录 推动黄）金市场和金融服务合作
中新社香港7月20日电 香港特区政府新闻处披露，当地时间7月20日，香港财经事务及库务局局长许正宇于老挝首都万象，同老挝副总理兼财政部长山迪帕·丰威汉共同签订了一份谅解备忘录，旨在深化两地黄金市场及金融服务的协作。此次协议覆盖多个层面，包括为合格的老挝黄金持有者搭建便捷通道，使其能够接入香港认可的精炼网络，从而促进实物黄金的顺畅流通；同时，鼓励市场广泛采纳符合国际规范的精炼金条，在香港完成交易与交割流程，并强化专业人才培育，以及推进涵盖代币化方案在内的金融科技创新合作。
许正宇表示，香港全新的黄金中央清算及结算体系已于本月初投入试运行，特区政府亦陆续推出多项精准配套举措，为黄金市场的蓬勃发展提供坚实支撑。此次与老挝财政部签署的备忘录，与香港既定的发展战略高度契合。双方将合力构建一条无缝衔接、高效运作且值得信赖的黄金走廊，为两地经济体系中的生产者、精炼商、交易商及投资者带来共同福祉。
许正宇进一步指出，凭借老挝丰富的天然黄金资源，结合香港一流的基础设施、专业能力及国际联通优势，两地能够将这些资源转化为具备高度透明度的可投资资产，进而驱动双边经济的可持续增长。他同时感谢老挝政府代表在全面性避免双重课税协定磋商中所展现的建设性态度与丰硕成果，并期待相关协定能早日落地签署，为两地商界跨境经济活动提供更为明确的税务环境。
同日，许正宇亦与老挝工业与贸易部部长玛莱通·贡玛西举行了会晤。许正宇在会面中欢迎老挝企业充分利用香港作为领先集资平台的独特优势进行融资，并鼓励老挝银行机构借助香港开展人民币贸易结算及其他人民币关联金融业务，以此促进老挝与中国内地之间的经贸往来。
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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