出入境办事窗口，同样人气高涨。“为方便大家出行，正月初六我们就专门开放了办证专场受理业务。”泉州市公安局丰泽分局出入境管理大队一级警员李思严介绍，为应对节后办证热潮，大厅通过增开窗口、加强引导、简化流程等方式提升效率，全体工作人员全力以赴，努力让群众少跑腿、好办事，平安顺利开启新一年的旅程。

　　回顾过去一年，丰泽区政务服务中心紧抓数字化机遇，在“高效办成一件事”“无证明省份”“数据最多采一次”改革中取得显著成效。全年办件量达16.7万件，职权范围内事项办件覆盖率100%；创新推出的政务大模型“小丰”压缩办事时间超70%；全省首创的“智慧小屋”实现语音交互办理；“一码通办”模式服务群众近四千人次，“丰泽经验”获各级媒体广泛报道。展望2026年，中心将持续深化智慧政务建设，重点推进窗口效能数字化监测、智能辅助审批系统升级、“智慧小屋”场景拓展、“无证明省份”深化应用、“数据最多采一次”扩面增效等工作，进一步构建更智能、更便捷、更有温度的政务服务体系。

春风送岗促就业 真情相助暖民心

　　节后开工第一天，丰泽区2026年“春风行动”新春首场线下招聘会在泉州中心客运站广场火热开启。现场人来人往，求职者们手持简历，在企业展位间穿梭咨询，详细了解岗位要求、薪资待遇等信息。

　　得益于客运中心站节后密集的人流和便利的交通条件，这场开在“家门口”的招聘会，为返丰务工人员提供了“下车即求职”的便捷体验。刚抵达泉州的务工人员无需四处奔波，下车即可直达招聘现场，省去了辗转求职的周折。同时，周边县（市、区）的求职者听闻也前来应聘，寻找适合自己的好工作。

　　据悉，今年丰泽区新春招聘系列活动以“春风送岗促就业 真情相助暖民心”为主题，将持续开展至3月底。活动期间，除了一系列线下专场招聘会，还将同步推出线上招聘、赴省外招工引才、直播带岗及政策宣传等多元化服务，精准对接企业用工引才与求职者就业需求，助力广大求职者在“家门口”实现就业。

企业研发“拉满弓” 奋力冲刺“开门红”

　　位于泉州数字经济产业园内的泉州力同科技有限公司，在复工第一天便迅速进入了高效运转状态。

　　“其实从我们春节放假开始，客户的订单就没停过。”公司副总经理薛白一早便召集了商务和生产部门的同事，紧锣密鼓地安排新一年的生产排期。他表示，即使在春节放假期间，他们仍坚守服务一线，实现客户咨询、订单承接“不断档”，产线在节后的排期早已预定得满满当当。

　　产线上，工人们精神饱满，娴熟地操作着全自动化设备，赶制新春的第一批交付产品；研发中心内，技术人员正聚精会神地进行着新一轮的调整与测试。薛白对今年的发展态势充满信心：“无论是数字类，还是模拟类的新建订单，表现都非常好，整体发展速度很快。”

　　作为一家深耕芯片领域的企业，力同科技不仅受益于大湾区作为全球对讲机产业核心地带的集群效应，也深切感受到了丰泽当地优质的营商环境和暖心的政策支持。正是这种上下一心、共谋发展的良好氛围，让企业对未来发展更有信心、更有底气。

　　“所以，今年我们仍是信心满满。”展望新一年的发展，薛白语气坚定地透露了一个令人振奋的目标，“2026年，我们预测整体的营业额会比去年有至少100%以上的增长。这是我们当前的坚定信心，也是对市场发展的预判。”开局即冲刺，力同科技正以“满格电”的状态，锚定倍增目标，奋力在丰泽这片热土上跑出高质量发展的“加速度”。

法务护航不断档用心服务暖人心

　　与力同科技的“硬核”生产不同，福建顺济律师事务所内则是一派专业而温暖的忙碌景象。会议室里，律师团队正围绕节后首个案件进行细致研讨；咨询台前，值班律师正耐心接待来访群众，为他们解答关于劳务纠纷、合同履行等方面的法律疑问，提供专业的法律建议。

　　福建顺济律师事务所成立于2010年，是泉州首家运用法律智能操作系统的专业律所，先后荣获福建省优秀律师事务所、福建省律师协会履行社会责任先进律师事务所、泉州市“AAAA”级诚信律师事务所。

　　“节后往往是企业和群众法律服务需求的高峰期，事务所于今日（正月初八）正式开工，为员工发放了开工红包，希望大家能迅速收心归位，以最专业的状态，为群众排忧解难，为企业发展保驾护航。”福建顺济律师事务所合伙人苏桂萍律师表示，“2026年，我们将继续发扬‘顺法意 济天下’的理念，聚焦客户多元需求，着力提供更优质、更精细的法律服务，也希望我们所能不断开拓自身业务新蓝海，实现更高质量的发展。”

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。