综合算力指数 2025 综合算力指数 算力产业发展方阵 2025 中国算力大会 2025 年 8 月 综合算力指数 版权声明 本报告版权属于算力产业发展方阵、2025 中国算力大 会，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报 告文字或者观点的，应注明“来源：《2025 综合算力指 数》”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 综合算力指数 推荐序 近年来，AI 技术 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以 能的关键。因此，中国信通院研究团队持续优化综合算力指标体系，在往年基 础上，增加模型能力的呈现，从算力、存力、运力、模力、环境多个维度，更 加准确剖析我国算力产业发展态势。 《2025 综合算力指数》为我们提供了一个全面而系统的视角来洞察我国算 力发展最新进展。通过科学的指数体系构建，将“综合算力”解构为几十余项具 体的指标，映射出我国在算力领域的发展状况，这将为国家制定精准的产业政 策

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 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

2025年 智能软件研发行业词条报告 国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 效率与代码品质，为项目管理提供了强有力的支持。同时，高效的智能模型构建离不开先 进的算法与框架。至2024年4月，中国已推出近40款智能化软件开发工具，彰显了该领域的技术活力与创新力。 产品迭代周期短 智能软件研发行业面临着快速变化的市场需求和技术更新。为了满足用户需求和保持市场竞争力，智能软件产品需要不断迭代和升级。较 短的迭代周期使得研发团队能够迅速响应市场变化，及时调整产品策略，推出 和满意 度，增强产品的市场竞争力。 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶及金融分析等多个领域，展现了其高度的多样化特性，精准对接各 行业需求。在跨领域融合方面，智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合，不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业可以分为四个阶段，萌芽期（1960-1969年），软硬件分离定价与软件工程概念的提出，为智能软件研发的独立发展和技

2035年企业竞争的新高地 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 2 大中华区业务联系人 作者 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。

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 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云 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 性等方面 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228

大模型技术 深度赋能保险行业白皮书 （2024） 阳光保险集团股份有限公司 清华大学五道口金融学院 中国保险学会 科大讯飞股份有限公司 2024年10月 PREFACE 前 言 � 在人类科技发展的历史洪流中，2023年无疑是大模型技术取得突破性进展的元年。 ChatGPT的问世，如同一颗石子投入平静的湖面，激起了全球科技领域的滔天巨浪。它不 仅深刻改变了人机交互的方式，更预 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写，不仅是对过 去一年技术发展的总结与 务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 要

$100M+ 投资浪费 业务系统 A 对外出入口 A 应用逻辑 A 算法 算力 适应性差 业务系统 B 对外出入口 B 应用逻辑 B 算法 算力 项目周期长 业务系统 C 对外出入口 C 应用逻辑 C 算法 算力 统一出入口 应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ A/B/C… ) 算力池 大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下： • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术 算力 计算集群（ H20/A10 等） 国产算力适配 高性能计算网络架构 客户业务系统 知识引擎应用 数智人 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU 算力 内置训练加速：全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30% 精调数据配比训练： 内置 100+ 任务类型精调配比数据 AI 框架 u Pyspark ， pytorch, vllm

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助 务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图