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过去十多年，云基础设施通过“抽象化”实现扩展，借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层，有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效，是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而，人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效，也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。
本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。
Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。
正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。
AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统
这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。
AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。
Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。
架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：
长时间高负载下，系统表现如何？
在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？
在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？
当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。
在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。
智能体 AI 与持续推理，
重塑规模化算力的经济逻辑
随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。
行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案，而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。
在智能体 AI 里，CPU 不再是配角，而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。
以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。
这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。
融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头
Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。
独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。
测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。
最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。
亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。
“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求
AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。
系统架构师想要的是：
平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；
软件可移植，以降低系统变更成本。
与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。
Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。
智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选
系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。
在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。
Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台" style="width:120px;height:80px;">
为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台

机构分析师指出，冲突若未能快速平息，供应中断风险将从短期溢价演变为全年中枢上移。当前油价已突破100美元关口，能源进口成本激增直接推高全球通胀预期，同时压制需求侧经济增长。不同于单纯周期性波动，本轮上行属于典型的供给冲击型驱动：航道受阻导致出口量锐减，即使OPEC+增产也难以完全对冲，库存去化速度加快将支撑价格维持高位。

此次预测调整的深层逻辑在于地缘不确定性放大。霍尔木兹海峡承担全球约20%的石油运输，一旦关闭两个月以上，亚洲与欧洲能源安全将面临严峻考验。摩根士丹利认为，市场当前定价已充分计入地缘风险，但若冲突延长，Q2实际价格中枢或进一步上移至110美元区间。这将对海湾产油国、进口依赖型经济体及下游制造业形成连锁传导：产油国短期收入增加却面临出口量损失，非产油国则承受通胀与增长双重压力。

以下为摩根士丹利2026年布伦特原油价格预测情景最新对比（基于机构报告与市场共识）：

从历史经验看，类似供给冲击曾推动油价快速冲高并维持数月。此次上调凸显市场从“基本面宽松”转向“地缘主导”定价模式。短期内，油价高位将利好能源板块却拖累全球制造业成本；中期看，若航道重启信号出现，价格或出现回调，但110美元中枢已成为新基准。

总体而言，摩根士丹利的预测调整强化了2026年油市高位运行预期。投资者需重点追踪冲突进展、OPEC+动态及库存数据，能源相关资产并管理通胀传导风险。
编辑总结
地缘冲突已成为油价定价核心变量，摩根士丹利上调Q2预测至110美元反映市场对供应安全的高度警觉。当前104美元附近现货价格已充分体现风险溢价，后续走势将取决于航道恢复时长与全球需求韧性。产油国与进口国需同步评估财政与通胀缓冲能力，全球产业链成本重构或将成为2026年宏观主线之一。

【常见问题解答】
1. 摩根士丹利为何突然将2026年Q2布伦特预测上调至110美元？
主要因伊朗地缘冲突导致霍尔木兹海峡航运受阻，供应中断风险从短期溢价升级为全年中枢压力。机构认为当前市场定价虽已计入部分风险，但若冲突延续至Q2，实际供应缺口将推动价格突破此前62-72美元区间，最新预测110美元正是对这一供给冲击的量化反应。

2. 当前布伦特原油现货价格已达104美元，这与新预测有何关系？
最新数据显示布伦特已升至约104.78美元/桶，较年初上涨逾45%。摩根士丹利上调Q2预测至110美元，意味着机构预期短期高位将延续而非快速回落，风险溢价将维持高企，投资者可将当前价格视为新中枢的起点而非峰值。

3. 油价上调至110美元将对全球经济产生哪些连锁影响？
能源进口成本激增将直接推高通胀预期，亚洲大国与欧洲制造业面临更高物流与生产支出；产油国虽短期收入增加，但出口量受限形成双重打击。整体而言，高油价将放大滞胀风险，央行政策空间收窄，下游汽车、航空及化工行业成本压力显著上升。

4. 若地缘冲突缓和，油价是否会快速回落至此前预测水平？
短期内风险溢价消退可能带来回调，但摩根士丹利认为110美元已成为Q2新基准。库存去化加速与OPEC+增产节奏将决定回落幅度，若航道恢复延迟，价格中枢仍将维持高位，投资者需警惕“冲高后回调但不回原点”的走势特征。

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摩根士丹利上调2026年二季度布伦特原油预测至110美元，地缘冲突推动油价风险溢价持续高企
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WBC／委內瑞拉闖冠軍戰後打擊王首曝日本戰對策：不揮低角度的球
刚刚，知名教育博主张雪峰去世讣告发布，“因心源性猝死全力抢救无效，于2026年3月24日15时50分在苏州逝世”，终年41岁。
3月24日，网传张雪峰心脏骤停正在苏州抢救，随后其抖音、微信、小红书、B站等社交平台账号头像均变成黑白色，部分账号背景也变为黑白图片，旗下“张雪峰讲升学规划”“张雪峰讲家庭教育”等自媒体账号还集体停止了直播。
张雪峰本名张子彪，1984年出生于黑龙江省齐齐哈尔市富裕县。天眼查显示，张雪峰共关联11家企业，其中9家为存续状态，包括苏州峰学蔚来教育科技有限公司、苏州研途教育科技有限公司等。张雪峰担任9家公司法定代表人、执行董事、经理等职务。
在此前的访谈中，主持人问到张雪峰：“六七十年之后你去世了，会给你墓碑上写什么字”张雪峰称：“人生真好玩，下辈子还来。人活着，是为了体验那些你没有体验过的美。”
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知名教育博主张雪峰去世终年41岁
　　近年来，省财政加大投入力度，全力支持人才中心和创新高地建设。人才投入呈持续增长态势。2022年，全省财政投入人才资金同比增长38.7%，其中省级投入同比增长76.4%。2023年截至目前，全省财政投入人才资金同比增长25%。
　　省财政厅聚焦“高精尖缺”，围绕“引育留用”，深入奇瑞集团、蔚来汽车、中国科大先进技术研究院等用人单位开展调研，形成《优化人才投入保障机制研究》《精准运用政策工具激励人才服务实体经济》课题报告等一系列成果，为人才政策优化完善做好储备。
　　相关政策不断完善，推动出台“江淮英才计划”等。对标沪苏浙、大湾区，研究出台人才政策4.0（人才兴皖工程），全面提档升级现有人才政策，其中不乏很多突破性、开创性措施。比如，实施江淮“战略帅才”计划，全面升级现有博士后政策标准，对符合条件的高精尖缺人才给予一次性安家补贴等，助推我省人才工作高质量发展。
　　此外，省财政厅细化实化责任，根据人才政策4.0涉及财政事项内容，研究拟定责任分工，夯实主体责任，落实各项人才重点工作。完善人才资金投入使用跟踪问效、绩效评价和问责机制，适时组织开展人才发展经费绩效评价，强化评价结果应用。
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全省财政“真金白银”助力人才发展
　　 9月1日，参观者在艺术展上展出的摄影作品前驻足观看。
　　 9月1日，“国社之镜·世纪光影之人民必胜”艺术展上海展在世界会客厅启幕。展览通过140余张珍贵历史照片，以中国战场为主视角，铺展出一幅气壮山河的抗战全景图。整个展览包括“战争爆发”“浴血奋战”“共同抗战”“伟大胜利”和“前事不忘”五个部分，旨在通过展现抗战历史，引领广大观众走进历史深处，感悟抗战精神，传承中国人民热爱和平的理念。
　　新华社记者方喆摄
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“国社之镜·世纪光影之人民必胜”艺术展上海展开展
　　一、施工前准备工作

　　在涂抹高温耐火胶泥之前，必须确保炉体表面干净无灰尘杂物，特别是在旧炉子上施工时更应注意去除渣蜡和其他污物。这样可以保证涂层与炉体表面的粘结牢固，提高使用寿命。

　　二、控制灰缝大小

　　在砌筑炉子时，确保灰缝的大小符合要求，灰缝为0.5mm，一般灰缝为3-5mm，同时在砌筑时，避免你出现勾缝、孔穴等情况，砌筑时要做到横平竖直、砂浆饱满、灰缝均匀、上下错缝、内外搭砌、接槎牢固。

　　三、避免混入其他杂质

　　严格禁止高温耐火胶泥与其他材料混合，特别是水泥、石灰等物品。混合使用可能会影响耐火性能，降低材料的耐高温性能，从而影响炉子的使用寿命和安全性。
　　四、涂抹技术

　　当表面需要进行涂抹时，可以采用人工或机械涂抹，一般厚度为2-3mm。在使用时需要注意胶泥过于干燥时不能进行施工，可适量加清水拌和后再使用，以确保施工质量。

　　五、抢修时的处理方法

　　在抢修炉子时，如果裂缝过大，可适当在高温耐火胶泥中加入2-3mm耐火颗粒，拌和后填入缝间。这样的处理方法能够缩短抢修时间，保证正常生产，提高工作效率。
　　以上就是高温耐火胶泥的施工注意事项，高温耐火胶泥的规范使用是保证炉墙整体稳定的关键，同时也是保证窑炉整体稳定性的关键，合理利用这些技巧不仅能提高工作效率，保证施工质量，还能延长炉子的使用寿命，确保生产安全。
" alt="高温耐火胶泥如何正确的使用,企业新闻" style="width:120px;height:80px;">
高温耐火胶泥如何正确的使用,企业新闻