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日期：2026-07-02 14:59:47 阅读：9次
斯科加爾（）是斯科加爾冰島南部區东朗加辛市镇内的村庄，海拔高度4米，斯科加爾位於該國南部，斯科加爾
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。
" width="122px" height="81px" align="bottom">图说：宝山警方定制出入境办理“服务包”为企业提供便利
“办理速度更快、逗留期限更长，为下一步企业进行业务拓展提供了很大的便利。”日前，市民耿先生在前期咨询和材料预审的基础上，仅用时10分钟就在上海市公安局宝山分局出入境办顺利办理了港澳人才签注。相较以往的商务签注，人才签注无需企业备案，在流程和材料上都更为便捷，且逗留期限可长达30天。
据了解，耿先生是宝山区信息技术产业重点企业的负责人，随着大湾区一体化建设发展，港澳地区高校在内地办学及招生规模逐年扩大，公司业务也不断向外扩展。5月6日，市公安局出入境管理局启动实施国家移民管理局便民利企出入境管理若干措施，推出了港澳人才类签注，他也第一时间关注到了新政。正当耿先生为如何办理，需要准备哪些材料而犯难的时候，宝山公安分局出入境办和区人才局及时更新发布到各企业的办事便利“服务包”为其指明了方向。耿先生激动地表示，感谢人才协作互联机制，让他可以专业又快捷地办好签注。
这一人才协作机制是宝山分局出入境办和区人才局针对区内人才搭建的高效、便捷、互补的常态化沟通协调平台。借助这个平台，能够广泛收集人才及家属关注的相关问题和需求建议，创新推出人才办事便利“服务包”，整合集成出入境政务服务事项以及其他公共服务资源和资讯。此外，还可以对有需求的单位及人员开展“点对点”联络沟通，实现精准对接、人才直连、问题速解，方便人才及时掌握政策、高效快捷办事，实现从“人找政策”到“政策找人”的转变。
为进一步提高新政策的知晓度和普及度，宝山出入境办在开展政策解读和咨询服务的基础上，会同区人才局持续提升服务前瞻性，通过建立健全人才协作互联机制，围绕出入境、工作、生活等场景，灵活运用线上线下、集中宣介、个别面见、电话微信、视频连线等方式方法，畅通联系沟通渠道，实现信息共享和互通，助力人才便利政策落地见效，为营造良好营商环境，促进内地与港澳间人才交流合作保驾护航。
记者 郭剑烽
" width="122px" height="81px" align="bottom">如果说企业是观察一国经济运行情况的窗口，那么排名“500强”的中国企业“优等生”，就是读懂经济变化的“风向标”。
入围门槛提升至473.81亿元，较上年提高3.83亿元；总营收迈上110万亿元新台阶，较上年增长1.58%；归母净利润较上年增长5.01%，增速实现由负转正……11日最新出炉的“2024中国企业500强”榜单展现出中国大企业的发展态势和成长实力。
2022年，中国企业“500强”营收总规模首超百万亿元。这一数据再上台阶，更多企业成为世界大企业集群的重要力量。
在不断发展壮大的轨迹上，是什么驱动中国大企业持续实现“量质齐升”？
——新动能不断积蓄。
从榜单看，新兴产业相关企业蓄能起势，在“500强”中的分量加重。
战略性新兴产业与未来产业是有效培育新质生产力的重要载体和主要阵地。“500强”榜单中，先进制造业和新一代信息技术产业企业的地位更加突出。新能源设备制造、动力和储能电池、通信设备及计算机制造、半导体及面板制造等企业入围数量达到31家，过去5年增加了18家。互联网服务企业的营收占比提升至3.45%，净利润占比更是高达8.58%。
越来越多中国企业，从追“个子”迈入追“体质”的新阶段，以新质生产力为引领，不断塑造发展新动能新优势。
当前，我国规模以上工业企业数量超50万家，高新技术企业数量超46万家。产业链骨干企业加快壮大，专精特新“小巨人”企业不断涌现。
——创新成色更足。
研发是推动企业创新和增长的重要动力，从“500强”企业上扬的研发曲线，可以看到创新的活力和发展的强劲动力。
看研发强度，1.8万亿元的研发投入，较上年增加14.89%；研发强度创下了1.90%的新高；企业平均研发强度连续7年稳步提升。
看创新成果，有效专利总数202.97万件，比上年增加14.44万件，其中创新“含金量”更高的发明专利达88.96万件，占全部专利的43.83%。
研发是企业的生命，创新是企业的灵魂。
持续开展技术攻关，提高自身研发创新能力；瞄准更前沿的发展赛道，推动产品迭代升级；探索布局未来产业“新风口”……面对社会需求不断变化升级，中国大企业拥抱变革，通过技术、产品、服务等创新，更好满足需求的变化，驱动企业创新成长。
——更全球化布局。
认清当下的“形”，面对长远的“势”。中国大企业向“强”奔跑，既执着于自身的“纵向”提升，也在与世界各国企业的“横向”追逐中谋求发展。
看营业收入，入选“世界500强”的125家中国内地企业中，有14家排在全球行业首位，进入全球行业前三的共42家，较上年增加4家；看净利润，共有5家中国内地企业排在全球行业首位，排在行业前三位的企业合计26家，这一数据比上年增加4家。
中国企业联合会常务副会长兼秘书长朱宏任说，近年来，我国大企业作为世界大企业群体中的重要力量，持续推进国际化经营，积极用好国际国内两个市场、两种资源，融入全球产业链供应链，国际地位稳步提升。
应该看到，当前，我国企业发展的外部环境依然复杂多变，在发展、转型中难免遇到困难和压力。中国企业需保持定力、增强信心，进一步加强自主创新能力，持续提升自身竞争力，积极应对不断变化的形势和挑战。
走过千山万水，仍需跋山涉水。面向未来，期待以“500强”为代表的中国大企业在世界经济的大潮中搏击风浪、强筋壮骨，更多展现中国企业发展的实力。
新华社记者 刘羽佳
（新华社北京9月11日电）
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