2025年智算服务案例集-全球计算联盟

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智算服务案例集 全球计算联盟 智能计算产业发展委员会 1 编写单位（排名不分先后） 中讯邮电咨询设计院有限公司、华为技术有限公司、科大讯飞股份有限公司、 中国信息通信研究院、中国电信集团有限公司、中国移动通信集团广东有限公司、 上海天数智芯半导体股份有限公司、河南昆仑技术有限公司、四川华鲲振宇智能 科技有限责任公司、中国质量认证中心有限公司 编写组成员（排名不分先后） 马季春 王曼 施晶峰 王月 张建峥 赵以爽 杨军刚 杨伊鸣 郭光鑫 吴茜 梁宇 栋 马凤鸣 党朝志 赵金辉 陈常水 颜万瑞 吴涛 顾剑波 谈儒猛 夏冬 胡铭珊 孙东旺、熊家振、许轶 版权声明 本研究报告版权属于全球计算联盟。 使用说明：未经全球计算联盟事先的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影 印、翻译本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源： 全球计算联盟”。 1 序 智算服务推动智算产业纵深发展 数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI 算法和大模型持续演进带领我们进 入一个万物重构和万物智联的新时代。算力和 AI 是引领这一时代发展的最核心 的双引擎，是支撑数字建设和数字经济运行的关键要素。 智算建设如火如荼，但唯有建好、管好、用好算力，提供极致的智算服 务，构建稳健高效的算力平台，才能将算力转化为驱动创新的价值源泉，持续 释放算力价值。 智算服务是发挥极致集群算力的关键要素，释放算力新质生产力，服务 不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统，非简单的软硬件的堆砌，它要求 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 与协同创新，共同推动智算服务发展与应用推广，为构建高效、绿色、智能的 未来计算环境贡献智慧和力量。 全球计算联盟 智能产业发展委员会 2025 年 11 月 2 目 录 智算服务案例集 .............................................................................................................................. 1 序 ...................................................................................................................................................... 1 图目录 .............................................................................................................................................. 3 第一章 产业背景与挑战 ................................................................................................................. 4 1.1 智算产业背景 ................................................................................................................... 4 1.2 智算中心高效应用面临挑战 ........................................................................................... 4 第二章 智算服务架构 ..................................................................................................................... 6 第三章 智算服务案例 ..................................................................................................................... 7 3.1 基础设施类服务 ............................................................................................................... 7 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 ............................................... 7 3.1.2 联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 ....................... 8 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 .......................... 9 3.1.4 广东电信韶关数据中心间接蒸发冷却技术应用 ..................................................... 11 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 ............................................. 13 3.2 模型支持和行业应用类服务 ......................................................................................... 15 3.2.1 政府和公共事业 ......................................................................................................... 15 3.2.1.1 面向“一网协同”和“一网通办”场景的大模型应用 ..................................... 15 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章 ............................. 16 3.2.1.3 面向智慧文旅场景的大模型应用-讯飞文旅大模型 ........................................... 17 3.2.2 教育行业 ..................................................................................................................... 19 3.2.2.1 AI 计算使能服务支撑基于昇腾算力的科研创新应用 ...................................... 19 3.2.2.2 大模型全面助力科学教育 ................................................................................... 20 3.2.3 医疗行业 ................................................................................................................... 22 3.2.3.1 AI 赋能全流程患者管理的医疗大模型应用 ........................................................ 22 3.2.4 金融行业 ................................................................................................................... 23 3.2.4.1 证券信创项目 AI 计算使能优化服务实践 ........................................................... 23 3 图目录 图 1 智算中心服务架构图 ..................................................................................................... 6 图 2 智算项目集成交付流程图 ............................................................................................. 8 图 3 智能建造数字化平台 ..................................................................................................... 9 图 4 老旧机楼智算改造和节能焕新 ................................................................................... 10 图 5 干模式运行示意图 ....................................................................................................... 12 图 6 湿模式运行示意图 ....................................................................................................... 12 图 7 混合模式运行示意图 ................................................................................................... 13 图 8 RAG+Agent 工具链及 AI 计算使能方案和价值 ........................................................ 16 图 9 利川模式-文旅城市智慧转型标杆 .............................................................................. 18 图 10 DCS+ModelMate+运营平台解决方案 ..................................................................... 20 图 11 AI 教育课堂评价系统 .............................................................................................. 21 图 12 智医随行大模型 ....................................................................................................... 23 第一章 产业背景与挑战 1.1 智算产业背景 智能计算（简称智算）产业是以 AI、大数据、云计算和高性能计算为核心的新一代信 息技术产业，旨在为各行各业提供高效、智能的数据处理与决策支持能力。随着全球数字 化转型加速，智算产业已成为推动经济增长、科技创新的关键基石。 政策与市场方面，中国“东数西算”工程、美国“人工智能行动计划 2”等政策加速 推进了智算基础设施布局；金融、医疗、制造等行业利用 AI 优化流程，提高生产力和效 率，使得智算服务市场年增速超 30%。 技术驱动方面，深度学习、大模型的兴起，催生了对智能算力的巨大需求；AI 训练和 推理依赖高性能计算专用芯片，提高了对于算力和能耗的需求，推动了智算中心建设。 产业和生态方面，在硬件层面，国际市场生态发展进入高强度竞争和高难度协同状 态，国产算力加速替代；软件层面，PyTorch、TensorFlow 等框架降低 AI 开发门槛，模型 即服务成为新趋势；应用层面，AI 渗透至智能驾驶、智慧城市、生物医药等领域，推动智 算产业化落地。 未来趋势方面，绿色化，智能化和算网融合是算力未来发展趋势。降低 PUE，采用液 冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑 战： 在规划与建设阶段，由于 AI 技术栈复杂，芯片迭代快，技术选择困难，存在目标模 糊，供需错配的问题；许多智算中心在规划时未与产业实际需求紧密结合，建设目标宏大 但空洞，导致算力与本地产业的智能化需求不匹配；智算中心是“能耗巨兽”，在规划阶段 若未充分考虑绿色节能技术和集约化设计，将导致后期运维成本极高，难以持续。缺乏前 瞻性的规划设计易导致智算中心建成即落后。 在运维阶段，如何将不同架构、不同厂商的算力资源高效池化、统一调度和管理，是 一个巨大的技术挑战。智算集群对稳定性与可靠性要求极高，AI 训练任务通常需要连续运 行数天甚至数周，任何硬件故障或网络波动都可能导致任务失败，造成巨大经济损失和时 间成本；智算集群的软硬件耦合深，故障定界困难。从芯片、服务器到集群网络、调度系 统、AI 框架，任何一个环节出问题都可能导致服务不可用，因此对运维团队的技术深度和 广度要求极高。 在运营与优化阶段，仅仅提供裸算力是远远不够的。用户需要的是开箱即用的模型服 务、数据服务、开发平台和工具链；同时需要探索成熟的运营模式和市场推广能力，对算 力、模型、数据进行定价和计费，提供按需付费、订阅制等灵活商业模式；另外，需要吸 引足够多的开发者和 AI 企业在其算力平台上进行应用开发和模型训练，形成繁荣的应用生 态，通过上层应用放大智算中心的价值。 智算中心的挑战，本质上是从“基础设施的建设者”向“算力服务与产业创新的运营 者”角色的转变。不仅要建好算力，还要管好、用好、维好算力。通过智算服务发挥极致 集群算力，齐聚行业力量构建稳健高效的算力平台，持续释放算力价值。 第二章 智算服务架构 智算服务架构总体分为三类：基础设施类服务，模型支持类服务和行业应用类服务。 如下图 1 所示。 图 1 智算中心服务架构图 基础设施类服务包含业务咨询，规划设计，实施建设，运维服务以及运营优化等； 模型支持类服务包含模型选择，数据治理，模型迁移，模型调优以及模型运营等； 行业应用类服务包含通信、互联网、政府和公共事业，金融，教育、医疗等行业的智算 应用。 第三章 智算服务案例 3.1 基础设施类服务 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 深圳智算中心是广东联通首个大规模智算中心，是广东联通在粤港澳大湾区算力基础设 施的重要布局节点。该智算中心的集成交付面临规模巨大、系统复杂，软硬件耦合度高，交 付流程繁多等挑战。中讯邮电咨询设计院承担该智算中心的设计和集成交付工作，全流程支 撑集成交付各个环节，保障项目落地。 深圳智算中心建设规模包括 230 台 GPU 服务器及 36 套磁盘阵列，提供 691Pflops 智能 算力。网络结构复杂，外部连接 CUII、169 等，内部细分为管理、业务、参数面及样本面等 网络，其中参数面和样本面采用 RoCE 无损网络技术。计算资源选用国产 AI 服务器，采用风 冷方案。存储系统使用华为 OceanDisk，分为热存储和温冷存储。云平台采用联通云湾区版， 提供算力适配/调度能力，优化算力利用率。 与传统通算点对点线性交付不同，智算项目交付呈多维度、长周期、多层级等特征，需 一站式统筹 AIDC、网络、能源等规划与预留；平台与网络配置需按大模型训练与推理需求 动态调整，集成昇腾软硬件，适配联通云、星罗平台并实现多系统对接；网络规模大，存储 需求因多模态模型激增；智算集群涉及多层级及大量联调，分布式并行训练对多机多卡同步 要求高，单点故障可能影响整体效率，因此对系统性能、稳定性及跨域协同要求更高，需保 障硬件高耦合下的系统质量与可靠运行。 为保障深圳智算项目高效推进，项目组组建集成交付联合作战室。中讯院智算交付团队 深度参与，与广东联通算网基地紧密联动，同时有效协同监理、集成商、设备及平台厂商开 展联合办公，凭借专业实力有效支撑了集成交付全流程工作。项目交付流程分为四个关键环 节：一是需求确认，由联通明确建设内容与目标；二是方案编制，设计院完成整体建设方案 后，集成商据此制定集成实施方案，平台厂商同步提供技术支撑方案；三是集成实施，集成 商牵头组织设备上架、布线及系统部署，开展集群联调，确保各系统协同运行；四是交付验 收，组织全面联调测试，整理交付文档，推动项目验收并顺利移交运维，保障项目高质量落 地。 图 2 智算项目集成交付流程图 项目实施中，中讯院从多维度强化支撑保障：在智算 LLD 规划与评审支撑方面，深度参 与整体规划，输出涵盖计算、网络、存储等在内的全套技术方案，经过多轮评审与修订，持 续优化网络架构，有效提升系统性能与资源利用率；在线缆采购与布线施工支撑方面，牵头 开展 MPO 线缆采购分析，依据四大原则优选供应商，并制定统一的布线标准，规范线缆布放、 标签标识等关键环节，切实保障交付质量；在 AI 智算集成实施培训方面，编制系统化培训 计划，开设多门课程，面向交付团队开展技术赋能，提升整体实施能力；在测试方面，支撑 覆盖