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注意事项
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3：如果选择微信官方渠道，按照提示完成支付 ，支付成功后 ，房卡将自动添加到你的账户中 。
4：如果选择第三方平台，按照平台的提示完成购买流程 ，确认平台的信誉和性 。
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房卡代理的购买方式
【央视新闻客户端】
编者按：" 他们的事迹可学可做，他们的精神可追可及 。" 在中国共产党成立 105 周年之际 ，央视网《天天学习》栏目特别推出系列报道 ，以习近平总书记点赞的不同历史时期共产党员先进事迹为引领，穿越历史纵深 ，还原那些被信仰之光照亮的先锋群像 ，感悟伟大建党精神的薪火相传 。" 壮烈啊！陈树湘是牺牲英雄中很典型的一个。"2021 年 4 月 25 日，习近平总书记步入位于广西全州的红军长征湘江战役纪念馆 ，在油画《红军师长陈树湘》前 ，他停下脚步，凝视良久 。画中，硝烟弥漫的战场上 ，伤势严重的陈树湘半躺在担架上 ，勉强支撑着残躯，一手捂着血流如注的腹部 ，双眼紧闭 。这幅震撼人心的油画 ，不仅是湘江战役那一幕壮烈场景的真实写照，更让信仰滚烫的温度跃然纸上。1934 年 10 月 ，中央红军被迫撤离中央革命根据地 ，开启二万五千里长征 。同年年底，连续突破三道封锁线的中央红军经过湘江流域广西灌阳 、全州和兴安境内时 ，再次遭遇国民党军队的重兵围堵 。面对数倍于己的敌人 ，中央红军浴血奋战，艰难突破国民党军布下的第四道封锁线 ，粉碎了其围歼中央红军于湘江以东的企图。为掩护中央红军主力顺利渡过湘江 ，红三十四师师长陈树湘临危受命，率数千名红军将士与强敌鏖战四天五夜 。激战过后，红三十四师伤亡惨重 、粮弹告罄、四面受敌 。陈树湘率部突围时遭遇伏击 ，腹部中弹 ，经历激战不幸被俘。敌人企图通过陈树湘获取中央红军情报。面对威逼利诱，陈树湘立场坚定 、绝食拒医 。在敌人用担架抬着他去邀功的途中 ，陈树湘毅然撕开腹部伤口绷带 ，忍着剧痛从伤口处掏出肠子，用力绞断 …… 他牺牲时 ，年仅 29 岁 。△ 矗立于广西桂林全州县红军长征湘江战役纪念馆内的雕塑。湘江战役后 ，中央红军人数由长征出发时的 8.6 万余人，锐减至 3 万余人 。对这次战役 ，习近平总书记印象深刻 ，多次提起 。2014 年 10 月，习近平总书记在全军政治工作会议上讲述了陈树湘 " 断肠明志 " 的故事 ，称赞他践行了 " 为苏维埃流尽最后一滴血 " 的誓言。2019 年 3 月 ，习近平总书记看望参加全国政协十三届二次会议的文化艺术界 、社会科学界委员 。其间，总书记再次提到陈树湘，有委员向总书记汇报了电影《血战湘江》拍摄时的幕后故事 。湘江战役、陈树湘的事迹为何被反复提及？习近平总书记道出其中关键：" 革命理想高于天。正是因为红军是一支有理想信念的革命军队 ，才能视死如归 、向死而生 、一往无前、绝境重生 ，迸发出不被一切敌人压倒而是压倒一切敌人的英雄气概 。"理想信念之火一经点燃，就永远不会熄灭 。坚定的理想信念始终是红军将士心中不灭的精神灯塔 ，指引着他们向着民族独立、人民解放的目标奋勇前行。△ 2016 年 7 月 18 日 ，习近平总书记来到宁夏固原市西吉县将台堡，向红军长征会师纪念碑敬献花篮 。" 崇高的理想 ，坚定的信念 ，是中国共产党人的政治灵魂 。"正如习近平总书记所强调：" 无数的先烈鲜血染红了我们的旗帜，我们不建设好他们所盼望向往 、为之奋斗 、为之牺牲的共和国 ，是绝对不行的。"回望 ，是为了更好地出发；铭记，是为了更坚定地前行。
Deepseek 进军硬件了 。7 月 7 日 ，据外媒报道 ，中国人工智能初创公司深度求索正在开发 AI 推理芯片 。消息传出，当天英伟达股价盘前下跌约 2%。媒体援引知情人士消息，该项目 " 始于一年前 " ，目前仍处于早期阶段 。深度求索近几个月加大了芯片设计工程师的招聘力度 ，但招聘均在私下进行，未在公开平台发布职位 。在三个星期前的 6 月 16 日 ，深度求索刚刚完成首轮外部融资 ，募资总额超 500 亿元，估值超 3300 亿元。6 月 17 日 ，中国证监会宣布 " 科创板扩容 " ，允许未盈利的人工智能大模型企业上市 。深度求索完成首轮外部融资全球范围内，AI 大模型企业自研芯片蔚然成风 。Meta 第四代自研芯片 Iris 将于 9 月量产；OpenAI 于 6 月发布首款自研推理芯片 Jalapeño；Anthropic 于 4 月公开表示 " 考虑自研芯片 "。可以说 ，大模型公司为什么 " 造芯 "、造哪一种芯 、怎么造芯 ，且会带来什么样的影响，是这一波 " 芯浪潮 " 之下最普遍的疑问 。而中国顶级大模型公司深度求索 ，抛出了意料之外 、情理之中的答案 。为什么造芯？深度求索造芯 ，堪称 " 大势所趋 "。这是深度求索在外部地缘政治影响、内部供应链压力，以及自身技术优势共同驱动下的必然选择 。2023 年，梁文锋在杭州接受采访时说过：" 我们真正的挑战从来不是资金 ，而是高端芯片的出口禁令 。"自 2022 年起 ，受美国严苛的半导体出口管制政策影响，英伟达最先进的 AI 芯片不能通过合法渠道引入中国。深度求索早期的模型靠的是囤积的英伟达 A100 ，V3 和 R1 模型依赖 " 中国特供版 " 英伟达 H800 芯片训练 ，但这些芯片先后遭全面禁售。今年 6 月，美国商务部急发最新 " 指南 " ，规定即使中国企业实体身处中国境外——比如在海外设立的研发中心 ，也将被禁止购买 、使用英伟达最先进的 Blackwell 及 Rubin 架构的芯片，完成空间上的 " 全球封堵 " 。实际上 ，从后续的 V4 和 V4-Flash 大模型开始 ，深度求索已经全面适配华为芯片昇腾 950PR，其单卡推理性能达到英伟达中国特供版 H20 的 2.87 倍 。针对昇腾 950PR 的架构特征 ，深度求索定制开发了算法和架构 ，持续将 Token 推理价格打到 " 白菜价 "。据 OpenRouter 数据显示，美国企业调用中国 AI 的 Token 占比，自今年 2 月起突破 30% ，峰值达 46% ，比起 2025 年上半年 4% 的水平，涨幅相当明显 。昇腾 950 好是好 ，但实在供不应求 。毕竟它面向的是整个中国人工智能产业的算力需求 ，客户包括互联网巨头字节跳动 、阿里巴巴、腾讯 、百度 、美团；包括政企巨头中国移动、中国电信 、中国联通 、国家电网、南方电网；也包括上海、深圳 、成都等地方政府智算中心，还包括了各类做算力租赁的中小云厂商。在代工厂中芯国际的先进制程 " 盘子 " 里 ，华为一家就占去了近一半的产能分配 。就算如此 ，除去分给华为手机麒麟芯片的产能，留给昇腾芯片的晶圆也所剩无几 。其他中国 AI 芯片企业如寒武纪等 ，还要争夺剩下的份额。这样一算 ，与其去争抢紧张之又紧张的先进制程代工份额，中国大模型公司还不如自己打造推理专用的 ASIC 芯片 。这类芯片不需要通用 GPU 那么极致的技术 ，14nm 平台就能做——这部分产能 ，中芯国际是很充裕的 。中芯国际而且，深度求索做硬件，底气很足。它就是靠 " 打磨 " 芯片起家的 ，拥有顶尖的软硬件协同设计能力 。如果用上了自研的专用推理 ASIC 芯片 ，深度求索还可以再大幅降低 Token 调用成本，构建出更大的性价比优势 。同时 ，近期的巨额融资 ，也为深度求索提供了充足的 " 子弹 "。全球顶尖 AI 大模型梯队，都在自研推理专用芯片。OpenAI 与博通合作研发 Jalapeño ，Anthropic 也被曝出正在接触三星 ，Meta 的第四代自研芯片 Iris 将于 9 月量产，特斯拉的 AI5 芯片已面世 。而互联网巨头谷歌 、亚马逊均已深耕多年 ，有能力自研训练芯片 。无论天时地利人和 ，深度求索都走到 " 造芯 " 这一步了。只做 " 定制芯 "大模型公司集体下场 " 造芯 "，无一例外 ，做的都是 ASIC ，也叫专用集成电路 。为什么做 ASIC，不用英伟达的 GPU 呢？中国大模型企业买不到英伟达，美国大模型公司总不至于买不到 。而这些公司 " 一齐 " 选择 ASIC ，主要由需求决定。英伟达 GPU 是通用处理器 ，为了兼容图形渲染、科学计算和多种复杂算法，保留了大量闲置的硬件逻辑 。而大模型公司的诉求集中且纯粹——只需要芯片能跑特定参数规模的大语言模型 。而且 ，这些模型公司 " 自研 " 的芯片 ，只瞄准推理场景，而不是训练场景。训练芯片 ，需要非常高的算力密度 ，以及生态兼容度，比如英伟达的 CUDA ，门槛很高；而推理阶段的计算模式相对固定 ，用 ASIC 针对性优化，可以 " 榨干每一寸晶圆 " 的性能 。今年拜 OpenClaw 这只 " 龙虾 " 所赐 ，大量 AI 应用爆发 ，每天的线上调用都会产生海量的推理成本 。对于大模型公司来说，在固定的推理任务上，一个架构完全定制化的 ASIC ，其 Token 的计算成本 、功耗和延迟 ，都会显著优于通用的 GPU 芯片。AI 智能体 " 龙虾 "/ 新华社发（薛莹莹 摄）另外，自研芯片的 " 自研 " 也 " 有说法 " 。一般而言 ，" 自研 " 包括全栈自研和部分自研 ，大模型公司肯定不会 " 从头做起 "，它们都是和其他芯片企业合作 ，自己负责擅长的 " 调校 " 部分 。像 OpenAI 发布的首款自研推理 ASIC 芯片 ，名叫 Jalapeño，是一种产于墨西哥的著名辣椒。这款芯片也如辣椒一样强劲火爆：Jalapeño 采用了与苹果 M3 、M4 系列以及英伟达 Rubin 架构同级别的台积电 3nm 制程；计算核心采用 " 曝光掩膜板极限尺寸 " ，和英伟达 H100 一样庞大；它还堆叠了 8 块的 HBM ，一口气能吞下几万亿参数的模型权重。Jalapeño 具备了顶级训练芯片的材料和体量，但专攻推理 ，从启动到流片仅耗时 9 个月 ，可见 OpenAI 砸下血本、快马加鞭，也是为了把 GPT 的运行成本死死压下去 。OpenAI CEO 奥特曼与博通 CEO 陈福阳展示新芯片 Jalapeño 的晶圆在分工上，OpenAI 负责定义核心的计算图 ，指出芯片应该保留哪些数学计算逻辑 ，砍掉哪些无用的通用图形渲染逻辑；研发推理服务系统，确保芯片适配未来几年内自己的模型技术路线图 。博通本来就是全球 ASIC 定制化设计的 " 无冕之王 " ，谷歌的 TPU 就出自它手 ，它主要负责芯片的前端后端设计 、高速互联技术，还出面搞定了台积电 3nm 的 " 宝贵产能 "。中国大模型公司的 " 造芯 " 思路也差不多 。近日也传出 " 造芯 " 消息的智谱 ，据悉已经向多家中国本土芯片设计公司如寒武纪 、壁仞发出初步询问 ，评估为自家 GLM 模型定制专属 ASIC 的可行性 。该项目处于早期方案接洽阶段，预计两年以上时间才能流片落地。把握 " 战略生路 "中美的大模型巨头都从 " 算力买家 " 化身 " 造芯玩家 " ，会给全球 AI 产业带来一些深远影响 。首先 ，" 硬件混搭 " 将成为趋势 。这几年，英伟达凭借硬件的算力 ，和独一无二的 CUDA 软件生态 ，除了中国市场，在 AI 领域垄断了超 90% 的市场份额。英伟达 CUDA 架构的生态循环各家大模型公司自研芯片，会最先打破英伟达的 " 寡头 " 局面：训练芯片归英伟达 ，推理芯片自己做；同时 ，采用 Triton、OpenXLA 等开源或自研编译器生态，不再被 CUDA" 锁死 " 。英伟达 CEO 黄仁勋多次对大模型巨头 、云厂商自研 ASIC 表达强硬的观点 ，他认为 ASIC 缺乏灵活性 ，硬件过于固化 、无法应对推陈出新的大模型架构；工程难度高，"90% 的 ASIC 项目以失败告终 "；即使对手芯片 " 零成本 " ，英伟达的总拥有成本（TCO）也依然更低 。不过 ，黄仁勋到底老谋深算，虽然口头上强硬反对 ，但商业动作极其务实。英伟达推出 NVLink Fusion 技术平台 ，开放其看家本领 " 高速互联 " 技术 。英伟达推出 NVLink Fusion 技术平台这意味着，如果科技巨头非要自己造芯片 ，英伟达也不强求你买它的 GPU ，但是你可以把自研的 ASIC 接入到英伟达的 NVLink 网络中——不买芯片，互联 " 过路费 " 总要交一交 。其次，AI 推理成本再降 ，应用大爆发来临。有研究显示 ，用定制 ASIC 替代 GPU，单位 Token 的计算成本和功耗将降低 50% 或更多。推理成本的暴跌 ，会促进更多的 AI" 助理 " 低成本地嵌入各类日常生活软件和硬件中去 。AI 应用会进一步爆发 ，从高能耗的 " 奢侈品 " 变成普惠性的 " 基础设施 " 。再次，行业生态迎来洗牌 ，有人欢喜有人忧。博通、迈威尔以及中国本土的定制芯片设计公司 ，都会成为大模型企业的座上宾，历史性的 " 造富 " 机遇来临 。大模型企业提供算法和需求 ，设计服务商提供硅片实现 ，" 算法加硅片 " 的联合开发模式，取代传统的硬件厂商造什么 、软件厂商就买什么的局面 。博通而过去几年涌现的 AI 芯片初创公司 ，命运就难说了。它们本来瞄准的客户就是互联网巨头 、大模型独角兽 ，现在客户都自己做芯片，它们的市场空间就被严重压缩了 。另外，技术路线持续分化 ，中美两国 " 各干各的 " 。美国巨头霸占着最好的供应链 ，制造 ASIC，依然追求极致性能和先进制程 ，以求利用绝对的技术代差维持 " 地表最强 " 统治地位。3nm 工艺、HBM4 显存一股脑用起来 ，仿佛这些东西 " 不要钱 " 一样，中国企业没法单纯堆砌顶级硬件 ，因此继续采用 " 极致软硬协同 " 策略 ，用软件和算法的优势弥补硬件的缺陷 。这也正是深度求索大展拳脚的机会，通过一系列创新性的架构和底层算法优化 ，压榨出极高的推理效率 ，走独特的自主可控路线 。总之，大模型公司 " 造芯 " ，本质是 AI 产业走向成熟的标志——最初各家都在开展不计成本的算力军备竞赛 ，现在都要拼效率、拼成本 、拼商业落地 、拼 " 工业化大生产 "，证明行业从投资阶段逐渐转向 " 产出 " 阶段了。当然，黄仁勋对 ASIC 的 " 反对 " 并不是毫无道理 。但无论如何 ，ASIC 之于中国大模型企业的意义 ，不仅仅是 " 省钱 "，更是突破海外算力围剿、绕过英伟达生态壁垒 、形成商业闭环的战略 " 生路 " ，需要自己把握住 。
