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 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 筑牢根基。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队： dceco@caict.ac.cn。 综合算力指数 目 录 一、综合算力研究背景..... 存力基础设施 建设成效显著。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 全国存力规模达 1680 EB，相比于 2023 年增长约 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。

INTELLIGENCE ARTIFICIAL 人工智能大模型 保险行业应用评测报告 Evaluation Report on the Application of Large-scale Artificial Intelligence Models in the Insurance Industry 2023 年 10 月 以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型技术席卷全球，不仅 智能大模型保险行业应用评测报告》。报告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公司、众惠财产相互保险社等共同调研并撰写完成。 《报告》通过保险、法律、医疗等相关领域常规知识问题，测试大模型的基础能力，同时针对部分主要典型的应用能力设计 了保险业务场景设定及问题，以测试大模型的实际应用能力。区别于以底层专业性能指标为评测维度的大模型评测报告， 《报告》以应用场景的视角和维度进 《报告》以应用场景的视角和维度进行测评，向保险行业呈现更为实用和直观的信息，更具现实层面的指导意义。 本报告评测结果经专家组进行谨慎的综合论证形成，但考虑到大模型迭代速度日新月异，评测结果仅代表测试期间所呈现的 效果。报告在分析结论上难免存在一定的局限性和偏差，欢迎各届批评指正。 评测框架 保险垂直领域大模型评测从常用的保险业务场景中抽离三大主要应用能力，细分为十大能力测试维度， 71 个评测任务。通 过 不同任务上大

1 埃森哲报告：AI 赋能保险，三大应用场 景如何重构价值链？ 人工智能(AI)使机器能够模拟和增强人类智能，它的出现正值保险和其他行业 数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作 是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 颖而 出。52%的保险公司高管认为，只有通过能够实时生成信息的智能技术，才 能实现更智能的决策。 图 2：保险公司高管对 AI 变革业务预判 8 资料来源：埃森哲报告 智能自动化不仅可以改善客户服务，也能提高工作效率。技术熟练、经验丰 富的员工不用做可以自动化的重复性任务，而是有时间来完成更高质量的工 9 作，专注于需要人工服务或手动操作才能完成的任务。这一转变也会使得他

多模态能力的提升：近年来的研究表明，将文本和图像数据结 合使用的模型（如 DALL-E 和 CLIP）能够同时理解和生成多种 形式的信息。这对于医疗图像分析和报告生成等应用具有重要 价值，如通过 AI 分析医学影像并自动生成影像报告。 3. 自监督学习的利用：自监督学习方法允许模型在未标注数据上 进行训练，促进了模型的泛化能力和知识的融入。这意味着 AI 可以在相对较少的标签数据的情况下，依然能够应用于疾 自动化文献综述和报告生成：AI 可以从大量医学文献中提取 关键信息，帮助医生快速获得最新研究成果。  个性化医疗建议：通过分析患者的病历和治疗反应，AI 可以 为医生提供个性化的治疗建议。  临床辅助诊断：结合影像识别与文本分析，AI 能够辅助放射 科医生进行更快速、准确的诊断。  健康监测与管理：利用患者生成的日常数据，如活动水平、用 药情况和生理参数，AI 可以生成健康管理报告，并为患者提 室检查结果、影像学数据等多源信息。这种信息的整合提升了模型 的决策依据，使得结果更加可靠。例如，在心脏病的风险评估中， 系统可以综合考虑患者的体重、年龄、家族病史及生活习惯等多项 数据，生成预警报告。 另外，医务人员的决策支持也需要以用户友好的方式呈现信 息。采用动态仪表盘、可交互的数据可视化工具，可提升医务人员 对信息的获取效率。这不仅节省了时间，也提升了决策的准确性， 减少因信息加载延迟可能造成的患者风险。

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 户解决数字化渠道下实人认证相关的体验和安全问题，应用于金融业务核身、人证核验、人脸登录等 多种场景。 业务痛点： 让金融机构能够快速构建专属的智能体，以“数字员工”的身份处理客户咨询、执行交易、分析报告、 管理风险： 性能瓶颈： 复杂的金融问答、海量报告的即时分析，要求大语言模型具备极低的响应延迟，保障 客户体验和交易机会。 精准度挑战： 金融场景对信息的解析和意图的理解要求“零容错”。智能体必须在纷繁复杂的金 融

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

冲击波系列报告 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 维持评级 程培   宋丽莹  孟熙  行业深度报告 · 医药生物行业 Catalog 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业

5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速剖析风险因素并生成详尽的分析报告，全面增强银行的风险管控能力。 n 重庆农村商业银行借助腾讯云大模型知识引擎的能力，率先在企业微信上线基于 DeepSeek 模型的智能助手应 用 “ AI 小渝” ，成为全国首批接入 n 苏商银行通过深度融合 DeepSeek 系列模型技术， 构建“数据 + 算法 + 算力 + 场景”四位一体的智能决策体系， 该体系已成功应用于信贷风控、反欺诈监测等 20 余个业务场景，尽调报告生成效率提升 40% ，欺诈风险标签准 确率提升 35% ，构建起覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期智能风控网络。 18 价值创造场景之二：智能风控 n 智能营销助手：依 大多数商业银行的决策模式主要依赖经验以及基于规则的系统，数据价值的挖掘和释放空间较大。 OpenAI 的 Deep Research 功能支持查找、分析和综合数百个在线资源，以研究分析师的水平创建综合报告。随着相关模型能力上限持 续 提升，决策层可应用 DeepSeek 深度挖掘和分析内外部数据，并为管理和决策赋能。 图表： Deep research 示例 决策赋能场景：高级分析能力赋能管理决策

考评结果分析......................................................................................82 6.4 考评报告生成......................................................................................84 7. 系统安全设计 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 - 模型训练模块: 提供多种训练算法和参数优化功能，支持分布式训 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 1.3 项目范围与约束 本项目旨在开发一个全面的人工智能数据训练考评系统，该系 统将服务于企业内部的数据科学与人工智能团队，确保数据训练过 程的标准化、高效化以及考评的公正性。项目的核心功能包括数据 集的准备与清洗、训练模型的自动化构建、性能指标的实时监控与 评估，以及训练结果的综合分析与报告生成。系统的设计将严格遵 循现有的数据安全与隐私保护法规，确保所有数据处理活动在法律 框架内进行。 项目的技术约束主要源于当前的硬件资源与预算限制。系统需 要支持至少 100 个并发用户的访问，服务器响应时间不超过