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过去十多年，云基础设施通过“抽象化”实现扩展，借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层，有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效，是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而，人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效，也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。
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。
" src="过去十多年，云基础设施通过“抽象化”实现扩展，借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层，有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效，是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而，人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效，也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。
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。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台 ">为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台
2026-06-26 13:06
中国名将丁俊晖最近几个赛季陷入生涯罕见低迷，在2019年英锦赛捧杯后，三年时间内排名赛仅有一次四强的表现，其余赛事都难以突破八强关，世界排名跌出前十六后不断下滑。本届英锦赛丁俊晖状态回升明显，首轮6-3力克宿敌霍金斯，第二轮击败克拉克后八强则是打出6-0血洗世界第一奥沙利文，半决赛则是击败福德，时隔三年再进排名赛决赛。决赛中丁俊晖对手是北爱尔兰名将艾伦，后者在2021年一度遭遇破产危机，此后参赛则是状态不错，本赛季成功卫冕北爱杯冠军打进英国赛决赛。本届英锦赛上则是连胜布朗、威尔逊、克雷吉和利索夫斯基，生涯第三次打进英锦赛决赛。
两人此前20次交手丁俊晖获胜12场，但两次决赛相遇则是艾伦获胜。本场决赛丁俊晖将冲击个人第15个排名赛冠军，如获胜将打破三年冠军荒，同时是个人英锦赛第四冠。艾伦本场决赛冲击个人排名赛第8冠，也将是首次斩获英锦赛冠军。决赛采用19局10胜赛制，分为上半场8局和下半场11局进行。
上半场比赛中，首局比赛两人一上来陷入长时间缠斗，丁俊晖围球连得9分后长台失误，艾伦上手单杆24分后简单底袋红球失误，丁俊晖此后围球连得52分建立超分优势，艾伦连续在彩球上尝试斯诺克没能成功，丁俊晖1-0领先。第2局丁俊晖超远台上手仅得到10分，艾伦手感不佳连得14分后失误，丁俊晖此后把握机会一杆70分拿下这局，总分2-0领先。
第3局比赛再度陷入琐碎缠斗，艾伦后来居上68-36超分拿下这局，第4局中丁俊晖一杆精准远台上手后，围球打出单杆126分破百，总分3-1领先。局间休息后，第5局丁俊晖继续保持好手感，围球又打出一杆135分破百清台，总分4-1继续扩大优势。第6局两人一路缠斗到彩球阶段，丁俊晖67-53惊险超分拿下，第7局丁俊晖单杆102分本场第三杆破百，总分6-1遥遥领先。上半场最后一局中，艾伦稍有起色围球打出单杆79分制胜，半场战罢丁俊晖6-2领先。
下半场比赛中，第9局中艾伦拼长台出现失误直接漏球，丁俊晖架杆打进底袋红球上手，绝佳局面下围球连得33分后叫位失误做防守。安全球争夺中艾伦失误再次漏球，丁俊晖半台进攻失误漏球，艾伦围球连得60分后最后一颗红球不进。缠斗中艾伦打进红球完成超分，此后两人黄球上争夺艾伦拿下这局，总分3-6落后。第10局比赛中，艾伦手感持续回升，这局终于拼进一杆超远台，上手围球单杆拿下93分胜出这局。
第11局中，丁俊晖拼长台不进再次漏球，艾伦架杆打进底袋进攻上手，随后围球完成单杆132分破百，连追三局总分5-6仅落后一局。第12局中艾伦又是率先上手，围球连得56分后后进攻底袋出现母球摔袋，此后艾伦再度上手建立起超分优势。丁俊晖在最后一颗红球和黄球连续做出斯诺克让对手罚分，但随后上手打丢绿球丢掉这局，艾伦连追四局总分来到6-6平。
被追平比分的丁俊晖状态仍旧没有太大起色，第13局中依旧是艾伦掌控主动，上手围球连得59分拿下这局，总分7-6反超本场首次领先。第14局中艾伦打出一杆109分破百扩大优势，连丢7局的丁俊晖终于稍有起色，在第15局中打出单杆本场个人第四杆破百，总分7-8落后一局。第16局中艾伦零敲碎打下74-1超分胜出，9-7率先来到决赛冠军点。
第17局比赛中，开局阶段红球堆全部打散陷入长时间争夺，丁俊晖一度取得42-16的优势，但随后底袋推丢黑球送出机会，艾伦上手围球一杆清台拿下这局，总分10-7胜出夺得本届英锦赛冠军。
" src="北京时间11月21日凌晨，2022/2023赛季斯诺克英锦赛落下帷幕，在最后的决赛中，中国名将丁俊晖和北爱尔兰名将艾伦展开冠军争夺。比赛开局阶段丁俊晖状态神勇三杆破百一度6-1领先，但此后状态全无连丢7局，最终7-10遭艾伦逆转击败，无缘英锦赛捧杯冠军荒继续。艾伦生涯首夺英锦赛冠军，将收获25万镑冠军奖金。
中国名将丁俊晖最近几个赛季陷入生涯罕见低迷，在2019年英锦赛捧杯后，三年时间内排名赛仅有一次四强的表现，其余赛事都难以突破八强关，世界排名跌出前十六后不断下滑。本届英锦赛丁俊晖状态回升明显，首轮6-3力克宿敌霍金斯，第二轮击败克拉克后八强则是打出6-0血洗世界第一奥沙利文，半决赛则是击败福德，时隔三年再进排名赛决赛。决赛中丁俊晖对手是北爱尔兰名将艾伦，后者在2021年一度遭遇破产危机，此后参赛则是状态不错，本赛季成功卫冕北爱杯冠军打进英国赛决赛。本届英锦赛上则是连胜布朗、威尔逊、克雷吉和利索夫斯基，生涯第三次打进英锦赛决赛。
两人此前20次交手丁俊晖获胜12场，但两次决赛相遇则是艾伦获胜。本场决赛丁俊晖将冲击个人第15个排名赛冠军，如获胜将打破三年冠军荒，同时是个人英锦赛第四冠。艾伦本场决赛冲击个人排名赛第8冠，也将是首次斩获英锦赛冠军。决赛采用19局10胜赛制，分为上半场8局和下半场11局进行。
上半场比赛中，首局比赛两人一上来陷入长时间缠斗，丁俊晖围球连得9分后长台失误，艾伦上手单杆24分后简单底袋红球失误，丁俊晖此后围球连得52分建立超分优势，艾伦连续在彩球上尝试斯诺克没能成功，丁俊晖1-0领先。第2局丁俊晖超远台上手仅得到10分，艾伦手感不佳连得14分后失误，丁俊晖此后把握机会一杆70分拿下这局，总分2-0领先。
第3局比赛再度陷入琐碎缠斗，艾伦后来居上68-36超分拿下这局，第4局中丁俊晖一杆精准远台上手后，围球打出单杆126分破百，总分3-1领先。局间休息后，第5局丁俊晖继续保持好手感，围球又打出一杆135分破百清台，总分4-1继续扩大优势。第6局两人一路缠斗到彩球阶段，丁俊晖67-53惊险超分拿下，第7局丁俊晖单杆102分本场第三杆破百，总分6-1遥遥领先。上半场最后一局中，艾伦稍有起色围球打出单杆79分制胜，半场战罢丁俊晖6-2领先。
下半场比赛中，第9局中艾伦拼长台出现失误直接漏球，丁俊晖架杆打进底袋红球上手，绝佳局面下围球连得33分后叫位失误做防守。安全球争夺中艾伦失误再次漏球，丁俊晖半台进攻失误漏球，艾伦围球连得60分后最后一颗红球不进。缠斗中艾伦打进红球完成超分，此后两人黄球上争夺艾伦拿下这局，总分3-6落后。第10局比赛中，艾伦手感持续回升，这局终于拼进一杆超远台，上手围球单杆拿下93分胜出这局。
第11局中，丁俊晖拼长台不进再次漏球，艾伦架杆打进底袋进攻上手，随后围球完成单杆132分破百，连追三局总分5-6仅落后一局。第12局中艾伦又是率先上手，围球连得56分后后进攻底袋出现母球摔袋，此后艾伦再度上手建立起超分优势。丁俊晖在最后一颗红球和黄球连续做出斯诺克让对手罚分，但随后上手打丢绿球丢掉这局，艾伦连追四局总分来到6-6平。
被追平比分的丁俊晖状态仍旧没有太大起色，第13局中依旧是艾伦掌控主动，上手围球连得59分拿下这局，总分7-6反超本场首次领先。第14局中艾伦打出一杆109分破百扩大优势，连丢7局的丁俊晖终于稍有起色，在第15局中打出单杆本场个人第四杆破百，总分7-8落后一局。第16局中艾伦零敲碎打下74-1超分胜出，9-7率先来到决赛冠军点。
第17局比赛中，开局阶段红球堆全部打散陷入长时间争夺，丁俊晖一度取得42-16的优势，但随后底袋推丢黑球送出机会，艾伦上手围球一杆清台拿下这局，总分10-7胜出夺得本届英锦赛冠军。
" alt="英锦赛：丁俊晖连丢7局葬送优势 7 ">英锦赛：丁俊晖连丢7局葬送优势 7
2026-06-26 12:46
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2026-06-26 12:39
栖云遗忘之境动作avgavg游戏互动叙事
