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。

　　广州队：

　　金牌教练加持，新老交替铸就豪华之师

　　在广州体育职业技术学院的篮球馆里，广州队的训练通常安排在晚上。

　　这并不特殊——对于一支由业余球员组成的队伍来说，夜晚是唯一能凑齐人的时间段。队员们白天分散在城市各处：有人是公司职员，有人是体育老师，有人是在校学生。只有夜幕降临，他们才能穿上印有“广州”字样的球衣，聚拢在同一片灯光下。

　　真正特殊的，是这支球队的人员构成。

　　主教练季乐，前CBA球员，随广东宏远夺得三次总冠军，刚刚率队拿下十五运会群众组金牌。队员于广龙，广东工业大学男篮主教练，CUBAL冠军教头，如今以球员身份披挂上阵。在他们的身边，既有征战省联赛多年的老将姚帅，也有年仅16岁的广州体职院新星朱俊熙。

　　“愿不愿意为广州作贡献。”在被问及选人标准时，季乐给出了这样的回答。简单，直接，带着某种朴素的地域荣誉感。而正是这个标准，让12个背景迥异的人走到了一起。

　　从备战情况来看，广州队的磨合进度尚可。他们与广州龙狮青年队进行过热身赛，开局一度落后，最终凭借经验优势逆转取胜。但季乐也坦言，业余球队普遍面临集训时间不足的问题，“大家之前没有在一起比赛和训练，时间非常紧”。

　　广州队的优势在于内线高度和大赛经验。在讲究对抗的业余赛场，拥有职业履历的球员往往能在关键时刻一锤定音。对于即将到来的揭幕战，广州队的目标不仅仅是赢得开门红。上赛季，他们获得第七名。这一次坐拥主场之利，球队上下显然期待更多。

　　中山队：

　　草根篮球典范，“小、快、灵、准”的极致演绎

　　与广州队的“豪华配置”相比，中山队的备战图景呈现出另一种质感。

　　3月13日，中山德普盈峰队在东凤镇综合体育馆举行出征仪式。现场没有太多媒体，没有隆重的环节，只是一支传统劲旅在新赛季开始前的例行集结。

　　受本赛季粤BA赛制调整影响，中山队全面启用本土球员，阵容实现了较大规模的更换。7名旧将离队，取而代之的是更年轻的本地力量。但球队的核心骨架得以保留——李衍均、高宇锋、袁锦耀等球迷熟悉的名字，依然在列。

　　高宇锋有一个绰号：“沙溪科比”。作为土生土长的中山沙溪人，他没有经历过专业体校或职业联赛的淬炼，却凭借天赋与坚持，打成了中山篮球的一面旗帜。与他搭档的袁锦耀，同样以精准的外线投射闻名，被当地球迷戏称为“中山库里”。再加上核心后卫、“千分先生”李衍均，这三个人构成了中山队的“外线三枪”。

　　与广州队的“豪华”不同，这支球队是南派风格的活化石，由功勋教头冯汉远与伍国权联手执教，延续了球队标志性的“小、快、灵、准”战术风格。

　　值得一提的是中山队的替补深度与未来储备。17岁的江锦锋和入选过国青集训队的关家杰（18岁）坐镇后场，为球队注入了惊人的冲击力。关家杰去年刚代表广东队获得十五运竞技组U18金牌。

　　这种“老带新”的模式，让中山队在保持即战力的同时，也拥有了强大的体能储备。助理教练、队史首位“千分先生”王瑞琛的转型加入，更是为球队的战术执行提供了智慧保障。

　　风格迥异

　　替补深度成胜负手

　　此役的最大看点，无疑是两种截然不同篮球风格的正面碰撞。

　　广州队坐拥主场之利，拥有更深厚的大赛经验。他们的内线高度和阵容厚度，极有可能在阵地战中占据上风。若比赛落入广州队的节奏，依靠于广龙的组织和姚帅的内线强攻，主队取胜当在情理之中。

　　然而，中山队绝不会轻易就范。他们的看家本领是极致的速度和如潮水般的三分攻势。高宇锋、袁锦耀外加李衍均组成的“外线三枪”，一旦找到手感，完全具备在客场掀翻任何强敌的能力。对于他们而言，比赛的胜负手在于能否用高强度的全场紧逼拖垮广州队的体能，迫使对手失误，从而打出他们最擅长的攻守转换。

　　另一个决定比赛走向的关键因素，在于双方的替补厚度。广州队阵容中有多名具备首发实力的球员，季乐指导的轮换空间巨大。而中山队虽然首发星光熠熠，但年轻球员为主的第二阵容能否在客场高压环境下咬住比分，将是他们能否取胜的关键。

　　这是一场较量，无疑会是粤BA的焦点之战。3月21日的天河体育馆，究竟是广州队用实力捍卫主场荣耀，还是中山队用速度诠释南派篮球的精髓？悬念，即将在这个夜晚被正式揭开。

       本网讯  3月7日下午，皖美运动汇“全民乒乓 我是球王”2026安徽省乒乓球联赛六安市裕安区海选赛启动仪式在裕安区吾悦广场举行，标志着这场群众性体育赛事正式拉开帷幕。

　　此次海选赛是2026安徽省乒乓球联赛六安赛区的首站赛事，是裕安区推动全民健身与全民健康深度融合的具体实践，也是丰富群众文化生活、激活基层体育发展活力的重要举措。赛事以乒乓球为媒介，为广大乒乓球爱好者搭建切磋技艺、展示风采的平台，进一步点燃了群众健身热情，助力乒乓球运动在基层普及推广。

　　参赛选手与市民反响热烈。10岁少儿组选手戚德豪练习乒乓球四年，他表示能在家门口参赛倍感开心，将全力以赴赛出优异成绩。市民们纷纷称赞，家门口的体育赛事贴近民生、丰富精神文化生活，让大家切实感受到全民健身的蓬勃活力，期盼这类惠民体育活动能持续开展。

　　接下来，裕安区海选赛将有序开展，选拔优秀选手代表裕安区参加后续更高阶段赛事，持续推动群众体育事业高质量发展，为区域体育事业提质增效注入新的动力。

(赵宇 记者 桑宏)