����� ���� �0���� 大模型算力体系构建与关键技术分析 郭亮 王月 李洁 (中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191) 摘要:首先,对大模型工作原理和关键技术进行分析;其次,对大模型算力面临的计算、网络和存储挑战 进行解析,进一步研究了其在存储、高性能集合通信、网络和设施等方面的关键技术进展;再次,构建了 算存运协同建设、软硬件协同优化的大模型算力体系 关键词:大语言模型;大模型算力体系;算存运协同 中图分类号:TP18;F49 文献标志码:A 引用格式:郭亮, 王月, 李洁 . 大模型算力体系构建与关键技术分析[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(11):81-88. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2025. 11. 012 0 引言 2017 Fine-Tuning,SFT)和基于人 类反 馈 的 强 化 学 习 ( Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)等技术,生成更自然、更符合 人类偏好的对话文本,同时期多模态模型融合进一步 深化,可实现文本、图像、音频等多种模态数据的统一 编码。 2025 年初,我国推出的 DeepSeek 系列模型凭借 混合专家模型(

自然语言处理方向的重大突破，引领了大规模预训 练模型及应用研究的热潮。大语言模型技术的迅猛 进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632） 应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑 引用格式 龚晶，黄欢. 基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 [J]. 指挥与控制学报，2025，11（2）：217-224

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 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司，如阳光、人保、平安、国寿、泰康、瑞再、安盛、安联等，纷纷投身于大模型技术的研发 与应用，积极探索其在保险业务 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回顾，更是对未来应用前景的展望与规划，旨在为保险行业的智

网络安全标准实践指南 ——人工智能加速芯片安全功能技术规范 V1.0-202601 全国网络安全标准化技术委员会秘书处 2026 年 01 月 本文档可从以下网址获得： www.tc260.org.cn/ I 前 言 《网络安全标准实践指南》（以下简称《实践指南》） 是全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”） 秘书处组织制定和发布的标准相关技术文件，旨在围绕网络 安全法律法规政策、标准、网络安全热点和事件等主题，宣 安全法律法规政策、标准、网络安全热点和事件等主题，宣 传网络安全相关标准及知识，提供标准化实践指引。 主要起草单位：中国电子技术标准化研究院、华为技术 有限公司、北京中关村实验室、上海燧原科技股份有限公司、 中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中科寒武 纪科技股份有限公司、上海天数智芯半导体股份有限公司、 平头哥半导体有限公司、阿里云计算有限公司、河南科技大 学、北京三快在线科技有限公司等。 部分。凡转载或引用本《实践指南》的观点、数据，请注明 “来源：全国网络安全标准化技术委员会秘书处”。 III 摘 要 本《实践指南》旨在为人工智能加速芯片提供系统性的 安全技术要求和评估方法，推动人工智能芯片产品在保障安 全可控基础上实现高质量发展。指南围绕人工智能加速芯片 构成与功能特性，聚焦七个安全维度：硬件安全、接口安全、 固件安全、安全存储单元、密码技术机制、故障检测与诊断、 数据保护，明确每类安全要求的具体指标与测评流程，构建

大模型下半场，推动 AI 普惠并抢占战略制高点 4 1.2 DeepSeek 技术矩阵，重构 AI 时代核心竞争力 6 第二章 企业 AI 大模型应用：从试水到规模化落地的 10 2.2 场景化应用实践，从技术到价值的跨越 13 第三章 联想 AI 基础设施九大技术优势，全面拥抱大模型 2.0 时代 18 3.1 多层协同架构，筑牢 AI 19 3.2 全栈技术体系，构建企业级 AI 技术底座 21 3.3 九大差异化技术，突破智算效率极限

...................................................................................6 1.1 DeepSeek 技术概述.............................................................................7 1.2 金融银行业务挑战..... ....9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景.....................................................10 2. DeepSeek 技术基础...................................................................................12 2.1 深度学习与机器学习 挑战与解决方案........................................................................................111 6.1 技术挑战...........................................................................................112 6

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 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智能（AI）技术的工具，旨在优化和简化日常办公流程。它能够提供自动化任务处理、智能数据分析、实 时协作功能以及个性化的工作辅助，大大提高了工作效率和决策质量。例如，这类软件可以通过学习用户的习惯自动完成文档编辑、邮件 回复、日程安排等重复性工作。

路径。AI 计算节点作为构建超大规模智能算力集群的核心，依托高 速互联技术融合多算力芯片形成规模化计算单元，有效破解 AI 大模 型训练中的算力协同与效率难题。 在此背景下，智能算力作为支撑人工智能高质量发展的重要基 础，已成为国家战略支点，多国加大政策支持与投资力度，我国也 通过多项政策部署，推动 AI 计算节点技术突破与工程落地。同时， 我国智能算力正处于从规模化扩张向高效化提升的关键期，AI 心特征， 通过节点架构重构、超低时延网络、CXL 内存、智能算力调度、绿 色低碳供能等核心技术创新，在大模型训练、高并发推理及金融、 工业、能源等行业场景应用中发挥着关键支撑作用。 立足新发展阶段，本报告系统分析 AI 计算节点发展概况、核心 技术、应用场景、产业生态及未来趋势，为政策制定、技术研发与 产业应用提供参考，助力构建先进易用、绿色高效的算力基础设施， 推动 AI 与实体经济深度融合，夯实数字经济发展基础。 二、 AI 计算节点核心技术分析................................................................................ 7 （一） 节点架构重构，驱动算力高效聚合.......................................................7 （二） 异构计算技术，实现算力密度突破....