蛋白质零食，选对才能补营养

第一，危机之下，优质藏品被迫集中入市。经济寒冬中，不少藏家资金链断裂，不得不变卖手中珍藏，海量顶级艺术品短时间涌入市场，直接点燃交易热度，推高整体价格。

第二，富人的相对购买力，在危机中反而变强。即便资产账面缩水，富豪的财富体量依旧远超大众，相对购买力大幅提升。他们果断将资金投向艺术品，以此分散风险、对冲资产贬值，守住财富基本盘。

第三，危机恰逢超级富豪的生命周期更迭。对站在财富顶端的人而言，金钱走到最后只是数字，面对生命流逝，一切财富皆如粪土。而不朽的艺术品，成为他们延续精神、安放灵魂的“临终关怀”与“精神陵墓”，即便倾尽家财，也要换取一份跨越时间的永恒。

但要清醒：只有金字塔尖2%的顶级艺术品，才具备与股市对冲的能力。普通工艺品、仿品衍生品，不仅无法避险，反而会沦为财富陷阱。

当下，全球正面临百年一遇的经济变局，这也意味着：未来十年，将是全球艺术品市场的黄金爆发期。

艺术品为何只涨不跌？三大属性碾压一切资产

过去二十年，房价涨幅数十倍，而中国艺术品的涨幅，却达到几百倍、几千倍，甚至上万倍，远超地产、黄金、股票等所有传统资产。

它为何能持续暴涨？核心在于它拥有三大不可复制的特质：

不可磨灭性：真正的艺术品，即便受损也值得倾尽成本修复，其原作价值永不消失。不值得修复的，从来都算不上艺术品。

永不贬值性：普通商品越用越旧、越放越贬值，而艺术品恰恰相反，时间越久、历史底蕴越厚，价值越高，是唯一“越老越值钱”的资产。

历史唯一性：全球仅此一件，无法量产、无法复制。所有可批量生产的艺术衍生品，从买入那一刻就是最高价，最终终将一文不值。

这三大属性，让艺术品如同不可再生的土地资源，却比土地更稀缺、更具文化权重，成为人类社会最坚硬的价值堡垒。

从古至今，真正做到永不贬值、只涨不跌的商品，只有艺术品。它没有对手，是人类文明中最贵的资产。

数据足以说明一切：过去30年，标准普尔500指数增长930%，而顶端2%的艺术品投资回报率高达1560%；沃霍尔作品价格暴涨481倍，罗斯科作品上涨40倍，顶端现当代艺术涨幅达21倍。达芬奇画作拍出30亿天价，齐白石作品以9亿成交，艺术品的价格，早已突破普通人的认知极限。

跳出经济学常理：艺术品是富人对抗死亡的终极信仰

艺术品市场最特殊的地方，在于它完全违背常规商品逻辑，而这一切，都源于富豪面对死亡的终极需求。

人类最强烈的情感，不是贪婪，不是欲望，而是对死亡的恐惧。在生命终结面前，金钱、权力、地位都失去意义。

超级富豪们，如同古代追求长生不老的帝王，无法接受生命的消逝，便将所有精神寄托在不朽的艺术品上。他们倾尽家财，买下跨越千年的文物、传世经典的画作，本质上是为自己建造一座“私人金字塔”——一座不用入土、却能流传千古的精神陵墓。

金字塔、兵马俑，本质都是人类对永生的渴望，是倾尽国力打造的精神图腾。而如今的天价艺术品，就是现代版的金字塔，是富豪用来安放意志、延续存在感的载体。

艺术品是唯一能承载人类精神、跨越百年千年的物质实体。它不会腐朽、不会消失，能让一个人的名字、品味与意志，在历史长河中永远留存。只要人类无法实现长生不老，只要富豪依旧追求永恒，艺术品的价格就会永远上涨。

这不是投资，是信仰；不是消费，是对生命的终极救赎。

收藏不是富人的专利，而是变富的路径

很多人陷入误区：等我有钱了，再去收藏。

真相恰恰相反：不是有钱才收藏，而是收藏会让你变得更富有。

收藏带来的，不只是社会地位与精神满足，更是几何级的财富回报。藏品暴涨百倍是常态，上千倍、上万倍的增值也屡见不鲜。

70年代，齐白石的画几十元就能入手，如今身价突破亿元，涨幅高达千万倍；每个时代，都有大批艺术家作品短时间暴涨几十倍、几百倍，无数普通人靠收藏实现阶层跨越、一夜暴富。

最愚蠢的财富方式，是把辛苦赚来的钱锁在银行，任由通货膨胀侵蚀价值，一辈子为一串数字奔波，既没有财富增值，也没有精神寄托。

而真正懂财富规则的人，早已布局艺术品，在文化复兴与市场红利中，握住了穿越周期、实现暴富的终极钥匙。

收藏，从来不是富人的游戏，而是普通人逆袭的捷径；不是闲情逸致，而是看懂生命与财富真相后的最优选择。

声明：

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活动将节日庆祝与志愿服务深度融合。现场不仅有节日的欢快，更跃动着“雷锋”的身影。社区组织志愿者提供了义务理发、健康咨询、法律科普等多项便民服务，让居民在家门口感受到实实在在的温暖。

随后的文艺汇演精彩纷呈。激昂的腰鼓《欢天喜地》、动感的广场舞《火花》、风情浓郁的新疆舞、悠扬的吹管演奏和温馨的吉他弹唱接连上演。其中，由居民自编自演的三句半《咱们西苑新家园》，用诙谐幽默的方言，生动讲述了社区环境提升、邻里互助、文明新风的点点滴滴，真实可感的“身边变化”引发全场共鸣，笑声与掌声不断。

表彰现场，一个个感人的家庭故事、一个个鲜活的先进典型，生动展现了新时代家庭文明新风尚。

编辑：邱潮

编审：文婷 黄琪雅

终审：邹菲

弗诺瑟姆（Furnotherm）在容器玻璃熔炉建造领域又达成了一个里程碑——该公司受托承担了一项极具挑战性的项目，即为尼日利亚的贝塔玻璃（Beta Glass）重建一座250吨、70平方米的容器玻璃熔炉。这座熔炉由意大利的BDF工业公司（BDF Industries）负责设计和设备供应。该项目要求进行周密规划、全面执行，并在极短的时间内完成交付。

工作范围包括：

耐火材料：拆除和重新安装2000公吨耐火材料，包括热密封。钢材：约90吨钢结构的拆除、改造和重新安装。熔炉设备安装：排气通风系统、风门、批量装料机、助推器、探头、摄像头以及冷却塔迁移。工作端及前炉设备：安装气体还原装置、鼓风机、燃烧器以及燃烧和冷却撬块。公用设施：在26个回路中用不锈钢更换旧水管，并为工作端铺设新的空气和燃气管道。燃烧和冷却空气管道：五个前炉的燃烧/冷却管道、喷嘴、斜向管道、鼓风机和风扇的制造与安装。电气工程：安装 MCC 柜、电缆、电缆桥架以及熔炉、作业端和前炉的仪表。升温与碎玻璃填充。

Furnotherm在48天内成功完成了全部工作范围。这在玻璃容器行业是一项纪录。

Furnotherm感谢Beta Glass团队，特别是Beta Glass的首席运营官Jagdish Agarwal，感谢他们的信任、指导和专业技术，这些是项目成功的关键。

公司也感谢BDF工业公司在该项目成功调试中提供的宝贵支持。

小玻编译

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。