本月官方渠道发布重要报告,健身教练59话揭秘：如何精准攻击身体部位，打造完美身材

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在健身界，每一位健身教练都有自己独特的教学方法和经验。今天，我们要聊一聊一位资深健身教练的59话，揭秘如何精准攻击身体部位，帮助你打造完美身材。 首先，这位健身教练指出，要想精准攻击身体部位，首先要了解人体解剖学。人体共有六大肌群，包括胸肌、背肌、肩肌、腿肌、臂肌和腹部肌肉。每个肌群都有其对应的训练动作，只有针对性地进行训练，才能达到最佳效果。 以下是这位健身教练分享的59话，让我们一起来学习如何精准攻击身体部位： 1. 胸肌：卧推、俯卧撑、飞鸟等动作可以有效地锻炼胸肌。在训练过程中，注意保持正确的姿势，避免受伤。 2. 背肌：引体向上、划船、坐姿划船等动作可以锻炼背肌。训练时，要确保动作标准，避免过度拉伸。 3. 肩肌：推举、侧平举、前平举等动作可以锻炼肩肌。在训练肩部时，注意肩部放松，避免耸肩。 4. 腿肌：深蹲、硬拉、腿举等动作可以锻炼腿肌。训练时，要保持身体平衡，避免膝盖内翻或外翻。 5. 臂肌：哑铃弯举、杠铃弯举、臂屈伸等动作可以锻炼臂肌。训练时，注意手腕和肘部的稳定，避免受伤。 6. 腹部肌肉：仰卧起坐、平板支撑、俄罗斯转体等动作可以锻炼腹部肌肉。训练时，要控制好呼吸，避免腹部用力过猛。 此外，健身教练还强调了以下几点： 1. 训练计划要合理：根据自己的身体状况和目标，制定合适的训练计划。避免盲目跟风，导致训练效果不佳。 2. 休息与恢复：训练后，要给予身体足够的休息和恢复时间。过度训练会导致肌肉疲劳，甚至受伤。 3. 饮食搭配：合理的饮食搭配对健身效果至关重要。摄入足够的蛋白质、碳水化合物和脂肪，保证身体能量供应。 4. 持之以恒：健身并非一朝一夕之事，需要持之以恒的努力。只有长期坚持，才能收获理想的身材。 总之，精准攻击身体部位是打造完美身材的关键。通过了解人体解剖学，掌握正确的训练方法，结合合理的饮食和休息，相信你也能拥有令人羡慕的身材。记住这位健身教练的59话，让我们一起努力，成为更好的自己！

阿里云在云栖大会上透露的产能路线图，预示着一场行业规模的巨变。华尔街见闻此前提及，阿里巴巴首席执行官吴泳铭在大会上的表态释放了非常积极的信号。吴泳铭透露，模型令牌（token）使用量每两到三个月即翻一番，显示出 AI 需求的爆炸式增长。他还表示，公司计划在未来三年 3800 亿元人民币投资的基础上进行额外投资，进一步强化算力基础设施。吴泳铭还预计到 2032 年，阿里云全球数据中心的电力使用量将比 2022 年增长 10 倍。9 月 24 日，摩根士丹利在一份最新研究报告中预计，阿里云在 2026 年至 2032 年间每年新增的数据中心容量超过 3 吉瓦，几乎等同于 2025 年整个中国市场的新增总量，这将为数据中心运营商等基础设施供应商带来持续且强劲的增长动力。瑞银集团认为阿里云的投资强度和持续性指引 " 超出了市场预期 "，该行测算阿里云未来或将以每年新增 1-2 吉瓦（GW）的速度扩张其数据中心容量，这可能转化为每年高达 1000 亿至 2000 亿元人民币的增量资本投入。 十年路线图：每年新增一座 " 中国市场 "大摩表示，全球数据中心的电力使用量预计将在 2033 年达到 2022 年的十倍，这一宏观趋势为云厂商的大规模扩张提供了背景支撑。大摩报告详细推算了阿里云的扩容路径：以 2022 年约 2.5 吉瓦的容量为基准，十年后达到 25 吉瓦的目标，意味着其投资强度将在可预见的未来保持高位。该行预计，到 2026 年，阿里云的容量将达到约 5 吉瓦，而从 2026 年到 2032 年，每年新增的容量将超过 3 吉瓦。大摩表示，这意味着在 2026 年至 2032 年的七年间，阿里云每年需要新增超过 3 吉瓦的容量，这一规模 " 几乎与我们预测的 2025 年整个中国市场 3-4 吉瓦的新增容量相当 "。这表明，仅阿里云一家的资本开支，就足以支撑数据中心行业未来多年的增长基于上述分析，大摩对数据中心行业持积极看法，认为强劲的令牌使用量增长、云厂商资本开支的增加以及电力需求的飙升，都构成了直接利好。报告重申对数据中心运营商 GDS 和 VNET 的 " 增持 " 评级，并视其为阿里云持续高强度投资的 " 关键受益者 "。另一方面，报告也提示了 AI 带来的颠覆性风险。随着 AI 原生应用逐渐成为主流，"AI 吞噬软件 "（AI eats software）的趋势可能对传统企业软件公司构成负面冲击。 投资强度超预期，每年新增资本开支或达千亿级别瑞银在报告中将阿里云的目标转化为了具体的资本开支估算。该行分析师的测算如下：首先，瑞银估计阿里云在 2022 年的数据中心总容量（IT 负载）约为 1.5GW。若以此为基准，十年后增长 10 倍意味着总容量将达到 15GW，即净增加约 13GW。这相当于在未来十年内，平均每年净增至少 1-2GW 的容量。报告同时指出，如果考虑到电力使用效率（PUE）的提升，实际的新增容量需求可能更高。其次，瑞银将其对容量增长的预测与资本投入进行了挂钩。据该行估算，每 1GW 的数据中心需求，若全部用于 AI，大约需要 1000 亿元人民币的 IT 设备资本开支。基于此，每年 1-2GW 的新增容量，就直接对应着每年至少 1000 亿至 2000 亿元人民币的新增资本开支。瑞银认为，这一测算结果显著高于当前市场普遍预期，打破市场对于 AI 资本支出周期的可持续性以及超大规模厂商资本支出强度的怀疑。