口标准化与互操作性。 强调系统级创新与软硬件协同。通 过集群架构、互联协议等优化弥补 单点短板，采取“自主核心+开放 接口”发展模式。 应用类主体 核心：以云与科技巨头为 主导。 核心：形成云厂商、运营商多元协 同格局。 AI 计算节点发展研究报告（2026 年） 19 协作模式 以市场化联盟为主，合作 与竞争并存，动态性强。 强调产学研用协同，产业链上下游 通过联盟等形式深度合作。 计算节点部署支撑大模型研发、自动驾驶等核心业 务，以场景化需求牵引生产类企业技术升级方向。 （二）国内发展：多主体协同与自主生态构建 国内 AI 计算节点生态形成“生产类企业攻坚核心技术、应用类 企业拓展场景市场”的协同格局，运营商、云厂商、硬件企业与科研 AI 计算节点发展研究报告（2026 年） 21 机构深度合作，形成以系统级创新对冲单点短板、以开放协同汇聚产 业力量的独特路径，助力算力产业从“可用”向“好用”跨越。 成立“AI 网络 实验室”，聚焦组网技术创新，突破物理层、数据链路层等瓶颈，构 建开放兼容的智算中心网络标准体系与基础测试平台。 2.应用类主体：推进规模部署，强化场景落地 应用类企业以云厂商、运营商为核心，通过计算节点部署构建算 力平台，赋能千行百业 AI 转型。云厂商方面，头部云厂商将 AI 计算 节点作为 AI 基础设施建设的核心载体。百度智能云在百舸 AI 计算平 台中深度融合昆仑

面临的挑战更为严峻。 另外,可持续发展已成为当今数据中心最重要的 问题之一。 数据中心和数据传输网络占能源相关温室 气体排放量的 1% [16]。 对可持续性的高度关注意味着 AIDC 运营商必须在电力受限的环境中应对双重挑战, 即在确保可靠的电力供应的同时最大限度地减少设施 的环境足迹,这就对 AIDC 的绿色低碳提出了新的 要求。 5 大模型算力体系构建 5. 1 大模型算力体系 在内的多个大型 AI 实验室正在竞相构建的超 10 万个 GPU 的大算力集 群 [18]。 目前以鹏城、之江等为代表的国家级实验室, 字节、百度等互联网公司,中国电信、中国移动等基础 电信运营商建成了多个万卡算力集群,为我国大模型 的发展奠定了良好基础,也为后续更大规模集群建设 积累了宝贵的运维经验。 6. 2 端侧大模型迎来机会 多家科技公司推出 4B 参数以下的端侧小模型,在

降雨性洪水径流模型 洪水快速风险评估模型 应急资源调度模型 情景推演模型…… 谊昆 · 防汛避险行业大模型 专业模型能力 N 个应用场 景 敏感词 智调 通讯保障行业大模型是面向通讯运营商需求，基于专业模型径流影响分析，降雨危险性风险评估等核心技术，并 为 大 模型注入了预警信息、通信设施、应急响应等相关垂域知识，为管理人员提供智能辅助研判分析。 智文 智答

分钟内被确认（如点击链接或接听电话），系统将 自动升级通知至备用联系人，并同步向社区医疗团队发送协助请 求。所有通知记录及响应时间会归档至患者健康档案，供后续优化 分析。 技术实现上，系统需集成运营商 API 确保通话/短信可达性， 并通过地理围栏技术动态更新患者位置。数据加密传输符合 HIPAA 等医疗隐私法规，避免敏感信息泄露。 8.3 就近医疗资源推荐 在慢性病健康管理中，快速获取就近医疗资源是应急响应的关 万元用于紧急用药补 贴，单笔最高审批额度 200 元/月 硬件获取方案 通过政企合作解决监测设备短缺问题： - 政府采采购基础版智能手环（成本控制在 80 元/台），由社区卫 生院按需申领发放 - 运营商定制 4G 物联网卡套餐： ||基础版|医疗特惠版| |—|—|—| |月费|15 元|5 元（需验证低保证)| |流量|1GB|500MB+医疗专用通道| |合约期|无|24 个月| 服务下沉措施

45 分钟降至 8 分钟 - 通过图纸自动解析 技术实现备件智能推荐 - 维修知识库自动更新机制使解决方案覆盖 率从 75%提升至 92% 电信运营商案例表明，DeepSeek 模型在客户流失预警方面表 现突出。某省级运营商构建的预测系统包含以下处理流程： 该方案使离网率降低 22%，每年减少收入损失约 1800 万元。 模型特别加强了处理非结构化数据的能力，如客服通话录音的语义

变动成本/ 年 | 300 | | 年收入 | 670 | | 回收周期 | 2.8 年 | 关键成本优化措施包括： - 硬件采用模块化设计降低维护成本 30% - 与电信运营商合作减免 50%物联网通信费用 - 通过 AI 自动诊断减少 40%人工监护工时 商业模式设计强调轻资产运营，前期通过政府医疗采购项目 （如智慧养老示范工程）获取启动订单，后期扩展至商业保险合作