以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全

符合未来 信息化发 展趋势 智慧建筑 / 园区建设需要从多角色多维度综合考虑业务需 求 IT 联动 物业 员工 大数据 集成通讯 视频云 loT 平台 人工智能 通讯网络 有线无线融合网络 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、 一体化设备 BMS 、 OAS 、视频、 一卡通、停车场、梯控、入侵、巡查 后勤系统：物业、食堂、访客；信息发布、会议 主要应用 在线逻辑控制 建筑智慧运营、智能决策辅助分析、模糊控制、多场景可视化大屏 展示、个性化定制 使用对象 运维人员分级 全域授权 主要技术 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 Al 算法、数字孪生 (AR 实景 、 VR 虚拟现实、三维模型、视频空间化 ) 、 APP 、小程序、 Vue/React; 建设特点 与智化子系统 机电设备

框架与库.....................................................................................76 4.1.3 云服务平台.................................................................................78 4.2 大模型集成.. 等）因 其强大的自然语言处理和生成能力，逐渐成为了技术创新的核心。 大模型通过对大量数据进行训练，能够实现文本理解、情感分析、 自动创作等多种应用，为企业提供了新的商业机会和解决方案。 随着云计算的普及，企业对软件即服务（SaaS）模式的需求不 断增加。SaaS 平台作为一种灵活、高效的应用交付方式，能够降 低企业的 IT 成本，提高业务的灵活性。将大模型与 SaaS 结合，形 成大模型 用户无需下载和安装软件，只需通过浏览器或应用程序访问就可以 使用。这一模式使得企业能够迅速获取所需的软件工具，降低了 IT 基础设施的投资和管理成本。SaaS 平台通常在云端运行，由服务 提供商负责维护、更新和安全性保障，用户则可以集中精力于核心 业务。 相较于传统软件部署方式，SaaS 平台具备多项显著优势。首 先，SaaS 平台显著降低了企业的初始投资成本。通过按需付费的 订阅模

...................................................................................94 6.1.1 本地化部署与云服务选择................................................................................................ 块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 交易场景（如跨境并购、金融衍生品）的审计依赖专家经验判断， 但资深审计师资源稀缺，全球四大会计师事务所的专家顾问供需缺 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24

图呈现： 现有系统在实时数据处理方面存在明显短板，当并发请求超过 500TPS 时，响应延迟呈指数级增长。某汽车行业案例显示，促销 活动期间系统处理客户咨询的放弃率骤增至 28%，直接导致潜在商 机损失约 230 万元/月。此外，传统规则引擎的客户分群准确率每 季度下降约 7%，需要持续投入大量人力进行规则维护，年维护成 本中位数达 15 万元/每千用户。这些痛点严重制约了 CRM 系统在 交互、性能匹配三个维度进行验证。在技术架构层面，DeepSeek 提供标准化 API 接口（RESTful/gRPC），支持与主流 CRM 系统 （如 Salesforce、微软 Dynamics、金蝶云星空）的无缝对接。其 接口协议采用 OAuth 2.0 认证机制，与 CRM 系统的用户权限管理 体系完全兼容，确保在单点登录（SSO）场景下的安全访问。 数据交互方面，DeepSeek 支持多模态输入输出处理能力，能 万条。 2.3 计算资源与部署需求 在技术可行性评估中，计算资源与部署需求是确保 DeepSeek 大模型与 CRM 系统稳定运行的核心要素。根据模型规模和应用场 景的负载预测，需从硬件配置、云服务选型、网络带宽三个维度进 行规划。 硬件配置 针对 DeepSeek-V3（128K 上下文版本）的推理需求，建议采用以 下基准配置： - GPU 算力：单实例至少配备 NVIDIA A100

... 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 ............. ................................... 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 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

度上赋能所有这些活动（见图5）。目前，大多 数能力仍处于较低的自动化和决策自主化水平， 但在诸如“生产制造”“质量与生产控制”以 及“客户与现场支持”等集群中存在特例。在 这些领域，自动化已展现出强劲势头。例如，汽 车制造商依赖机器人装配线，利用AI驱动的精 准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 按相似特征划分的 活动集群 20. 21. 生产控制 质量控制 设计、研发与战略采购 1. 创意构思/创新 2. 新产品/新服务的设计、测试与验证 3. 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理 计划与排程 5. 供需集成计划 6. 生产排程/物料需求计划（MRP） 7. 运输计划 8. 维修与备件计划 运输 9. 10. 11. 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 内部及与供应商共同执行改进计划 27. 28. 29. 客户支持 现场服务 订单到回款 客户与现场支持 图3 端到端供应链活动被划分为2

个性化服务与客户体验优化：商务 AI 智能体能够根据客户的 个性化需求提供定制化服务，如个性化推荐、定制化报价等。 通过深度学习和自然语言处理技术，智能体可以与客户进行自 然交互，提升客户体验。例如，在电商平台上，智能体可以根 据客户的浏览和购买记录，推荐符合其偏好的商品。 4. 跨平台与集成能力：商务 AI 智能体通常具备跨平台操作的能 力，能够与企业现有的 ERP、CRM、SCM 等系统无缝集成， 务 AI 智 能体的核心应用之一。通过自然语言处理（NLP）技术，AI 智能体 可以实现智能客服，自动响应客户咨询，解决常见问题，甚至通过 情感分析了解客户情绪，提供更加个性化的服务。例如，电商平台 可以利用 AI 智能体实时处理大量客户查询，减少人工客服的工作负 担，同时提高客户满意度。 在销售和市场营销方面，AI 智能体能够通过数据分析预测客户 需求，制定精准的营销策略。例如，智能推荐系统可以根据用户的 CRM（客户关系管理）系统、自动化营销工具以及 智能客服解决方案，帮助其在有限的资源下实现高效运营。 此外，初创企业和高科技公司也是商务 AI 智能体的潜在客 户。这类企业通常处于快速成长期，对信息化的需求尤为迫切。商 务 AI 智能体可以帮助初创企业快速搭建智能化业务系统，尤其是 在项目管理和市场分析方面提供支持，助力其快速响应市场变化。 最后，政府机构和公共服务部门也可以从商务 AI 智能体中受 益。通过引入

升决策质量和效率。 动态建模与实时决策支持能力构建 实时数据集成 动态模型调整 预测性分析 智能决策支持 04 技术架构设计与模型融合 方案 分布式计算与云原生架构支撑体系 弹性扩展能力 采用分布式计算框架和云 原生架构，能够根据业务 需求动态调整资源分配， 确保系统在高并发场景下 的稳定性和性能。 微服务化设计 通过将系统拆分为多个独 立的微服务，实现模块化 开发与部署，提升系统的 混合云架构 成本控制与优化 针对大模型的高计算需求，配置 高性能 GPU 集群，并通过优化算 法和并行计算技术，最大化利用 硬件资源，提升模型训练和推理 效率。 通过智能调度算法，根据任务优 先级和资源使用情况，动态分配 算力资源，确保关键任务的高效 执行，同时避免资源浪费。 采用混合云架构，将核心计算任 务部署在私有云中，确保数据安 全性和可控性，同时利用公有云 的弹性资源应对突发的高计算需 的弹性资源应对突发的高计算需 求。 结合资源使用监控和成本分析工 具，优化算力资源配置策略，在 满足业务需求的同时，降低硬件 和云服务成本，提升整体经济效 益。 高性能算力资源配置与弹性扩展方案 05 数据治理与知识图谱构建 多源异构数据清洗与标准化处理 数据源整合：银行系统中存在大量多源异构数据，包括结 构化数据（如交易记录、客户信息）和非结构化数据（如 文档、邮件），需要通过数据清洗和标准化处理，确保数