中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 国产芯片将成为智能算力的主要来源，技术保守情景下全部采用等效 A100，以 电力换算力，但更有可能以落后美国 4 年左右的代差持续迭代，提升能效。至 2030 年，全国智算中心年用电量在 0.6 万亿度 -1.3 万亿度，约占当年全社会用 电量的 5%-10%。 中国智能算力每年增长 70% 去年底，中国提出了《算力基础设施高质量发展行动计划》与《深入实施“东 数西算”工程，加快构建全国一体化算力网的实施意见》。全国各地都在摸底 2027 2028 2029 2030 技术保守情景 技术乐观情景 用电量：亿度 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 9 2030 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 智算中心要完成训练与推理任务，所需关键 IT 设备不仅包括 AI 芯片，还包括 驱动这些 AI 芯片正常运行的其他必要组件，即服务器上的 CPU、网卡、供电单 元等，以及服务器间的存储服务器、网络交换机、CPU

中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 攀升。国产芯片将成为智能算力的主要来源，技术保守情景下全部采用等效 A100，以电力换算力，但更有可能以落后美国 4 年左右的代差持续迭代，提升 能效。至 2030 年，全国智算中心年用电量在 0.6 万亿度 -1.3 万亿度，约占当 年全社会用电量的 5%-10%。 中国智能算力每年增长 70% 去年底，中国提出了《算力基础设施高质量发展行动计划》与《深入实施“东 数西算”工程，加快构建全国一体化算力网的实施意见》。全国各地都在摸底 2025 2026 2027 2028 2029 2030 技术保守情景 技术乐观情景 用电量：亿度 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 9 2030 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 智算中心要完成训练与推理任务，所需关键 IT 设备不仅包括 AI 芯片，还包括 驱动这些 AI 芯片正常运行的其他必要组件，即服务器上的 CPU、网卡、供电 单元等，以及服务器间的存储服务器、网络交换机、CPU

工业增加值 ( 万亿元 ) 0 制造业增加值占 GDP 比重 (%) 数据来源：国家统计局， 由易观分析整理 ◎ 易观分析 www.analysys.cn 2022 年，我国数字经济规模首次突破 50 万亿，达到 50 50.2 万亿元， 总量稳居世界第二，占 GDP 比 重提 升至 41.5% 。作为数字经济核心产业与 实体经 济的根基，当前我国制造业规模已经跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系。在全球经济下行背景下，我国制造业 产业链韧 性和产品竞争力有显著提升。近年来我国数字经济与 制造业融合发展程度不断深化， 2022 年 制造 业数字经济渗透率提升至 24%, 但 与发达国家 相比 2018 2019 2020 2021 规模 ( 万亿元 ) 一○一增 速 ( % ) 50% 50.2 40% 30% 20% 16.1% 10.3%10% 0% 2022 数据来源：国家网信办、信通院，由易观分析整理 ◎ 易观分析

此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 9  2024年稳定币交易额约37万亿美元，大幅超 出同期比特币交易额19万亿美元 什么是稳定币？ 稳定币 稳定币是一种通过与法定货币、大 宗商品或其他加密资产挂钩，以实 现币值稳定的数字货币。其设计初 衷在于为加密市场提供稳定的交易 媒介，有效规避加密资产价格剧烈 市值 可能达到2万亿美元。6月18日，美国财长Scott Bessent提到，2030年稳定币市场可能增长至3.7万亿美元。  虽然稳定币并不能直接投资于长端国债，但T-Bills发行的增加可以降低整体平均久期，从而稳定长端收益率  保守估计稳定币储备对 T-Bills 投资比例为50%，将带来1万亿美元T-Bills的增量需求  “大而美”法案增加基础赤字3.4万亿，考虑到关税收入的 全球数字资产格局的深刻变革 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 ① 日均千亿美元、十年内有望突破万亿美元规模的稳定币发展浪潮下，美国通过《GENIUS法案》推 动美元稳定币全球渗透，意在强化美元在数字资产领域的主导权，又通过美债抵押机制扩大国债需 求。 ② 法币稳定币作为主权货币数字化载体，与加密货币存在本质差异。而且港币

参与强化学习 多模态预训练模型 NLP 大模型 NLP 大模型 NLP 大模型 计算机视觉模型 计算机视觉模型 图、文 、音三模态 对话式大型语言模型 数据量 超过万亿单词的人类语言 数据集 中文多模态数据集 M6- Corpus 1.9TB 图像 292GB 文本 五大跨模态视频检索数据 集 40TB 训练数据 数百 G 级别不同领域的 高 亿条文本数据 纯文本和知识图谱的 4TB 语料库 5000GB 高质量中文数据 集 基于万条小规模数据集 大模型： 人工智能时代的操作系 统 参数 1750 亿 174 万亿 10 万亿 万亿 千亿 10 亿 5300 亿 2600 亿 2457 亿 100 亿 300 亿 千亿 百亿 , 浪潮信息 商扬科技等 商 汤 科 技 r6 数据日趋庞 大

up到scale out，直至scale outside。出于成本的考量，800Gbps及以上速率白盒交换机将在智算中心网络中占据更 重要的地位。 随着人工智能技术的飞速发展，特别是大模型参数万亿/十万亿级的突破以及大模型应用逐渐在社会、生产、 生活中的广泛深入，智算/超算中心作为支撑大模型训练和推理的基础设施和核心载体，其重要性日益凸显。 2.1 核心挑战：超低时延、无损传输与能耗困局 值传递需满足微秒级时延要求。以InfiniBand和RoCEv2为代 表的RDMA技术虽能将应用层时延降至5微秒，但在万卡集群中仍面临瓶颈。例如，在GPT-3训练中，通信 耗时占比高达20%，而万亿参数模型中这一比例可能飙升至50%。此外，单端口带宽需支持数百Gbps甚至 Tbps级别，以应对每秒数TB的数据传输需求。 网络稳定性与容错能力 大模型训练周期长达数月，任何网络中断都可能导致 在智算场景中，胖树架构呈现两大演进方向： • 可扩展性突破：传统两层Spine-Leaf架构通过Pod化扩展，每个Pod内采用Leaf-Spine全互联设计。 百度智能云采用3层胖树架构，已实现单集群1.6万张GPU卡稳定运行，支撑万亿参数模型的分布式训练。 • 轨道优化技术：针对AI训练中集合通信占比高的特点，引入轨道交换机制。通过将相同GPU编号的 网卡连接到同一交换机，实现集合通信库的Rail拓扑优化，使跨节点同GPU编号通信延迟降低

。 DeepSeek 2 、行业重构：从效率优化到模式改 变 二、资本市场：“砸钱堆参 数 ”转向 “解决实际问题 ” DeepSeek 投资逻辑彻底转变，过去资本追捧 “万亿参数 ” 的大模型竞赛，如 今聚焦 “能否落地赚钱 ”。寒武 纪、海光信息等国产算力企业利润 涨超 50% ，估值从 30 倍跃升至 80 倍，成资本市场新宠。 决问题的方法和步骤。 算力是指计算机的处 理的能力，由于深度 学习的算法，涉及非 常多的参数（不同功 能的 AI 算法参数的 个 数是不同的）， 有的 AI 算法的参数 达到几 千亿上万亿。 人工智能核心要素 语言是人类与其他动物最重要的 区别之一 逻辑思维以语言的形式表达 知识以文字的形式记录和传 播 如果人工智能想要获取知识 ，就必须懂得理解人类使用的不太精确、可能有歧义、 模型 基础模型 RM 模型 预训练（ Pretraining ） 阶段需要利用海量的训练数据 ，数据来自互联网网页、维 基 百科、书籍、 GitHub 、论文、 问答网站等 ，构建包含数千亿甚至数万亿单词的具 有 多样性的内容。 利用由数千块高性能 GPU 和高速网络组成超级计算机 ，花费数十天完成深度神经 网 络参数训练 ，构建基础语言模型（ Base Model ） 3.1 、预训练阶

发展的基础上，首次将试点范围拓展至城市全域，我们认为意义在于：探索 并推出一套可跨域使用、可规模化复制、可商业化落地的城市解决方案，以 加速车路云一体化的全国普及。 未来建设重点在于提升“两率”，车路云一体化产业空间可达万亿级 未来车路云建设将主要聚焦于提升：智能路侧基础设施覆盖率和车载终端装 配率，实现通信网络全覆盖和信息实时交互，以连续获取准确、足够的数据 用于判断和决策，保障系统运转。设备部署呈循序渐进的模式，即路侧由重 ..................................................................... 13 车路云发展：政策引领/试点落地，未来产业空间可达万亿 ........................................................................................ 14 有根可寻：车路云脱胎于 ........................................................................ 17 前景可期：车路云产业空间有望突破 2.5 万亿，路侧/云端为最快增长极 ........................................................... 20 产业链：关注整体方案商及技术领先的终端、模组、MEC

全球药品市场规模仍呈逐年上升的趋势。随着全球经济的发展、人口总量的增长和社会老龄化的程度提高，对药品的 需求呈现逐年上升的趋势，加之近几年大量药品进入收获期，陆续获批上市，全球药品市场规模在2023年约为1.7万亿 美元，预计到2028年将会达到2.3万亿美元，年复合增长率为5%-8%。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 全球新药研发市场热度高涨 ◼ 全球新药研发投入呈现上升的趋势。2022年全球药物研发投入达 环系统，将专有的内部数据生成和先进的计算工具相结合，以产生新的见解，以启动或加速 治疗计划。公司在 Recursion OS 中构建了专有软件应用程序和 AI/ML 模型，可以预测和导航超过 7 万亿种生物和化学关系。通过不断的迭代，在 Recursion OS系统内创造一个良性循环的学习，并在发现和临床前开发的每个阶段推进计划。 ◼ 公司与 Google Cloud 建立了广泛的合作，以利用

，是一种适用于自然语言交流的人工智能大模型， 它 成功的关键之一 ，是 Open AI 使用了海量数据进行预训练。 5 年间 ， GPT 的参数量已从亿级飙升至万亿级。 据不完全统计， 目前已发布 的国内大模型中： 参数量超过 10 亿的有 79 个， 其中， 参数量最高的达到 174 万亿。 GPT-4 四代 GPT 参数量变化 ChatGPT 成功关键之一：大参数 GPT-2 GPT-1 18,000 亿