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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:95.55M | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2026-08-11 23:18:46 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商:赏金女王pg破解版下载 | 官网:暂无 |
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超2500%!上半年集成电路制造业利润“狂飙”******
每经记者|张宏
日前,国家统计局公布1~6月规上工业企业利润数据。
上半年,算力需求大幅增长,推动电子行业利润同比增长96.9%,拉动全部规上工业企业利润增长8.5个百分点,集成电路制造行业利润增长更是高达2579.5%。
7月27日,存储龙头长鑫科技登陆科创板,上市首日高开471%,收盘涨465.82%,市值3.28万亿元,超越工商银行成为A股总市值“一哥”。
夸张的数字背后,算力市场的真实状况是怎样的?普通人和这场算力“狂飙”有什么关系?近日,在郑州举办的“光合组织2026智能计算应用大会”上,《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者)展开实地调研。
服务器合同价仅一周有效
7月中旬,郑州,室外气温逼近40摄氏度,郑州国际文化交流中心人头攒动。走进一楼展厅,一台两人高的机柜映入眼帘,这是国内首台十万卡AI(人工智能)算力集群。人们环绕在机柜周围,仰着头才能看清顶部。
展厅里人很密,站久了身上发黏,一位工作人员告诉每经记者,空调其实已经开得很低了,主要是人太多。往两侧走,各厂商的服务器机箱沿着过道一字排开,每个展位前都围了好几层人,站在外围的人只能侧着身子从缝隙里看。
展厅里的人大致分两类。一类是服务器零部件及整机厂商,另一类是AI应用厂商。两类人混在一起,过道里时不时有人停下来交换微信,或询问服务器参数,或交流行业动态。中午从餐厅走回会场,一路上仍有人在讨论各自的技术路径。现场的热闹场景,让每经记者联想到上世纪90年代互联网刚刚兴起时的盛况。
根据国家统计局公布的数据,今年上半年,服务器、高性能工作站相关领域中,计算机整机制造、计算机外围设备制造行业利润分别增长689.3%、305.8%;电子器件制造领域中,集成电路制造、半导体分立器件制造行业利润分别增长2579.5%、31.2%;电子元件及电子专用材料制造领域中,电子专用材料制造、电子电路制造行业利润分别增长209.7%、26.9%。
这些数字背后,算力市场的真实状况如何?
“现在连板卡都缺货。”浪潮计算机产品经理刘树奇告诉每经记者,“内存价格从去年到现在涨了3倍,去年1万元一个内存条,可能今年涨到3万元还买不着。”
刘树奇口中的板卡是服务器的“地基”,也就是大家常见的绿色电路板,CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、存储等网络组件都靠它来互联互通。
一位GPU厂商人士感慨:“当时我们签了一个订单要连服务器一起卖,结果服务器一天一个价,没法交付。原来服务器就20万元,然后变成50万元,又变成80万元,还买不着。”
刘树奇说:“有段时间合同价有效期只有一周。一周以后就得再核一次,价格可能就不一样了。”
从交谈中,每经记者得知,这种供应紧缺的情况从去年末开始,一直延续到现在。
普通人如何接触算力
“飞驰”的订单,由什么支撑?这场算力“狂飙”离普通人有多远?
浪潮计算机AI产品部廖广山告诉每经记者,普通人使用大模型属于云端推理,占用的是云端算力,不占用手机的算力资源。
而如果要解决私密性问题,让数据只在本地流转,则需要本地化部署。廖广山说:“本地化部署主要的开支就是购买服务器,模型是开源的,在官网下载镜像就可以。”
一家AI应用服务商,或一家科研机构,要本地化部署模型并开展训练,需要使用多少算力?
面对每经记者提出的这一疑问,廖广山说:“这由实际要达成的效果决定,一般分预训练和微调。举例来说,如果使用DeepSeek(深度求索)做训练,在本地运行DeepSeek 需要1倍资源;若要微调,则需要大概4到8倍的资源;若要推理训练则需要20多倍的资源。你所说的场景应该属于微调。”
刘树奇举例说,假设一家机构要开发一个模型,识别路口一天内经过多少人、多少辆车、多少动物,以及空气质量。就需要先搭建模型,分设多个识别字段——什么样的轮廓是“人”,什么样的特征是“动物”,什么样的形状算“车”。模型建好后,还要不断“喂”数据,比如各种品牌、各种外形的车辆,让系统持续学习。只要数据量够大,模型就会越练越精准。
“如果只是需要保证训练的稳定性,如要保证AI短剧中人物形象的一致性,不一定要本地化部署,只要购买大模型厂商的租户隔离服务就可以。”廖广山说。
算力价格暴涨之下,算力离普通人是越来越近了,还是越来越高端、越来越触不可及了?
对于每经记者的这一问题,中科曙光高级副总裁李斌认为,现在算力离普通人更近了。“以郑州的曙光8000(登峰)为例,过去主要服务科研院所的科学家,现在很大一部分资源已经接到手机App(应用程序)后端,提供Token(词元)服务。可能大家打开手机,背后的算力就来自郑州。”
存储越来越重要
在普通人看来,服务器机箱的构成,与台式计算机有些类似,都是由CPU、GPU、存储、硬盘、散热等部件组成。
廖广山给每经记者打了个比方:“如果说前者只是玩具汽车,那后者就是真正的火箭。两者在设计复杂度、结构精密程度以及用途上,完全不在一个维度,后者能完成的计算也复杂得多。研制一套服务器要花上千万元。”
不过,相似之处在于,随着算力需求的变化,服务器内不同部件的配比会发生变化。
李斌认为,在超长上下文的推理中,存储扮演的角色越来越重要。
海光信息服务器产品部总经理张攀勇则表示,随着AI Agent(人工智能体)时代的到来,大量工作实际上是在CPU上完成的,包括任务编排、工具调用与处理,以及记忆管理等。而GPU的角色,更多聚焦于模型推理本身。这也带来了一种范式转变。从他们的工作负载观察来看,CPU与GPU的比重发生了明显变化。过去在双路GPU服务器中,常见配置是1颗CPU搭配8颗GPU,或2颗CPU搭配8颗GPU,CPU与GPU的比例大致在1∶4到1∶8。但在当前的数据中心场景下,由于沙箱环境、存储系统、数据库、向量计算等各类负载的增加,整体配比已经从过去的1∶4、1∶8,逐渐演变为1∶1。
而要让机身变得更小,廖广山认为,可能要依赖于液冷的成熟。
算力终将“即开即用”
算力是否存在结构性过剩?
李斌告诉每经记者,算力短缺或过剩存在阶段性波动,但总体看,AI驱动的需求仍在增长,尤其是对于高端算力的需求,智能体兴起后算力需求会更大。
“从IT(信息技术)产业发展规律来看,同等性能或效果所需的成本大概率是持续下降的,这是产业趋势。长期看,算力一定会更加普惠。”李斌举例说,“在大模型爆发之前,行业最火的是人脸识别。如今这项技术的门槛和使用成本都大幅降低。未来大模型也可能遵循同样的路径。一方面,模型自身的能力将持续进化;另一方面,推理效率不断提升,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能力,离大家更近。”
算力的终极形态是怎样的?
李斌认为,未来的总体方向是云化,同时边端设备(如具身智能)会配备轻量化算力实现实时响应。个人无需购买笨重本地设备,通过App即可获取强大AI能力。
海光信息副总裁应志伟也告诉每经记者,算力终将像水电一样,需要时即开即用,无论通过本地部署还是云端接入,都能随时响应。所有业务都会深度接入AI能力,否则便难以适应这个时代。算力将无处不在,人们在使用中甚至不会察觉它的存在,这才是真正的大趋势。
“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来完成训练和推理。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,但在很多场景下,一个监控摄像头做人脸识别,几十亿参数的轻量模型就足够了。此类细分场景不胜枚举——嵌入式设备做电源波形检测,网络延迟反而会把优势抵消;孩子在家做数学题,本地小模型就能解决,无需调用云端大模型。”应志伟表示。
他接着指出,因此,AI发展到成熟阶段,一定会根据应用特点和行业需求,分化出各自的细分形态。这种分化将体现在各个层面:未来的芯片布局不会仅限于数据中心的大型AI芯片,手机、手环、手表、智能眼镜等所有终端设备,都将具备相应的AI处理能力,各自解决特定场景下的具体问题。比如,智能眼镜可以本地记录会议内容并生成纪要,很多场景未必有网络条件,本地处理能力就必不可少。大型算力中心会继续承担对算力和模型要求最高的顶级任务,但应用场景必将日益丰富多元。
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四大证券报头版头条内容精华摘要
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