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　　1991年，姚家伟正式跟随父亲学习傩戏，那时这门古老艺术正濒临失传。“我父亲姚克水时常在家小声哼唱，生怕被人听见。”姚家伟回忆道。正是这微弱的声音，点燃了他对傩戏的热爱，也将传承池州傩戏作为自己毕生的使命。 

　　匠心传承，从父亲手中接过傩戏火种 

　　池州傩戏被誉为“戏曲活化石”，保留了宋杂剧、南戏等古老戏曲形态，最初用于民间驱邪纳福、祈求丰收。20世纪60年代，这门古老艺术面临失传危机。 

　　姚家伟出生在傩戏世家，祖辈都是傩戏传承人。在父亲的小声哼唱中，儿时的姚家伟对傩舞傩戏产生了浓厚兴趣。1991年，他正式跟随父亲和其他老艺人学习傩戏。 

　　傩戏表演要求极高，需要通过肢体语言传达情绪，对眼神、身段都有严格标准。学习之初，姚家伟难以领悟技巧，在父亲手把手指导下，他不停地腾挪闪转，磨炼傩舞技艺。傩戏的难点不仅在于动作，更在于唱腔。傩戏唱腔没有曲谱，只有唱本，靠口口相授流传。姚家伟常常捧着剧本背台词到深夜，熟练掌握繁杂冗长的台词。 

　　表演时需要佩戴重逾2斤的木雕面具，固定在脸上，经年累月，姚家伟的脸部都被夹磨破皮。“留存下来的面具都非常珍贵，能佩戴表演已经很难得，每场表演都要尽善尽美。” 

　　为掌握更全面的技艺，姚家伟还练习了傩戏中最难的踩高跷。在反复练习与表演中，他逐渐成长为优秀的傩戏表演者。 

　　抢救整理，让濒临失传的剧目重获新生 

　　为更好地传承傩文化，姚家伟与老一辈共同整理傩戏资料，到各地搜集傩戏唱腔剧本。“那时候听闻哪家有传下来的傩戏剧本，我们就连日去拜访学习。”在他的不懈努力下，《孟姜女》《章文显》《陈州放粮》等许多傩戏被重新挖掘出来。傩戏表演逐渐活跃，从乡土民间走上更高规格的舞台。 

　　2008年2月，姚家伟被文化部命名为国家级非物质文化遗产项目傩戏（池州傩戏）代表性传承人。这是对他多年来努力的最好认可。 

　　培育新苗，让年轻一代接过传承火炬 

　　技艺成熟后，姚家伟思考如何让更多人了解、参与傩戏。从组织人员到傩戏教学，他事无巨细，忙碌不停。 

　　每年正月，他全程参与傩事活动，从前期筹备到演出安排，从台下教学到台上表演，都亲力亲为。多年来，仅正月期间他就表演傩戏300余场。 

　　“姚街村正月傩仪已延续600余年了，每年正月的傩事活动是整个家族最重要的大事。”姚家伟说，“特别是本村的学生们，寒假归来积极投身傩戏练习，我被深深打动。就冲他们这股认真劲，我也要毫无保留地传授所学。” 

　　教学时，姚家伟总是最早到场，将面具、服饰、道具摆放整齐。他先示范整套动作，每一个转身、踏步都力求精准，汗水浸透戏服也毫不懈怠。教“踩罡步”时，见学生记不住复杂舞步，他就用粉笔在地上画出行走路线，自己踩着斑驳的线痕反复走给孩子们看，青石板上渐渐磨出发亮的轨迹。 

　　有学生面具戴歪了，他立刻上前调整系带：“傩面是傩戏的精髓，戴端正了才有威仪。”深夜排练结束后，他总是留下加练的学生，点着灯细说戏文典故。 

　　创新融合，让古老艺术焕发时代生机 

　　为使傩戏更易被大众接受，姚家伟根据传统傩戏剧本《五星会》，新编排了《五星观赏》，充分融合现代元素。他还在《打赤鸟》傩舞表演中创造性改进舞伞动作和唱腔方式，赋予新的时代内涵。 

　　2015年，他应邀参加“中国南昌傩文化艺术周”表演活动，获得“伞舞”金奖和“关公登殿”优秀节目奖。2018年，他远赴法国巴黎参加“原生态意象节”，其表演得到国际友人和文艺界专家的高度肯定。 

　　姚家伟经常组织“送戏进校园”活动，不仅带领团队去往安徽师范大学等高校演出，还深入各乡村学校，让学生们近距离接触傩戏，培养他们对傩戏的兴趣与热情。“牢记使命，一代代延续。这是传承一种精神，一种信仰。”姚家伟说。 

　　他深知队伍年轻化是保护和传承傩戏的关键。这些年来，他以国家级传承人身份在池州市傩戏传习馆教授傩戏，积极参加各类活动宣传傩文化，希望带动更多年轻人走近、了解、传承傩戏。2015年7月，池州市启动非遗“名师带徒”工程，姚家伟作为傩艺培训班老师，参与了6批工程，带出方超、姚新祥等多名徒弟。 

　　夜幕降临，姚街村的傩戏排练场地依然亮着灯。姚家伟抚摸着傩面具上的纹路，仿佛触摸到父亲当年的目光。那些专注与坚守里，流淌着对傩文化的深爱。青石板上发亮的轨迹，不仅是脚步磨出的印记，更是一条连接过去与未来的文化之路。“只要还有人愿意学，我就会一直教下去。”姚家伟说这话时，眼神坚定如初。 （马泽冰）

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。

Pearl Abyss还表示，他们正在关注粉丝们反应的问题，正根据社区的反馈努力对《红色沙漠》进行快速更新和改进，以便玩家能接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。

官博：

“《红色沙漠》全球累计销量达到两百万份

很开心可以跟各位一起共享这么有意义的一刻。衷心感谢所有与我们一同踏上帕卫尔大陆的玩家与社区的伙伴们。我们将持续倾听社区的多样反馈，并快速推进优化与改进，竭尽所能让各位玩家接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。”

考虑到《红色沙漠》在登上全球畅销榜榜首后，仅通过预购就在Steam平台售出了40万份，这些数字其实并不令人意外。这款动作冒险游戏在所有平台上都获得了超过300万玩家的愿望单，而这股热潮似乎也转化为了实际的销量。

简体中文评价已降至“多半差评”：