电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen 子。 l 风险提示：宏观 AI 应用推广不及预期、 AI 投资规模低于预期、 AI 服务器渗透率提升低于预期、 AI 监管政策收紧。 DeepSeek 重塑开源大模型生态， AI 应用爆发持续推升算力 需求 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 Deep Seek 发展突 飞猛进 ，领跑开源大模型技术 与生态 A I 应用爆发在 即 ，算力 需求持续攀升 ， 关注 AS IC 及服务器产 个市场下载次数最多的移动应用 程序排行榜 上名列前茅，其中印度占据了新用户的最大比例。据 Appfigures 数据（不 包括中国的第三方应用商店），这款推理人工智能 聊天机器人于 1 月 26 日升 至苹果公司应用商店的榜首，此后一直占据全 球第一的位置。 l 国外大型科技公司已上线部署支持用户访问 DeepSeek-R1 模型。 1 月 30 日， 微软宣布 DeepSeek-R1 模型已在

华为混合云现代化运维体系 核心能力及最佳实践 政企而言，IT架构建设作为组织战略目标实现和业务创新发展的核心引擎，是一项战略 性、系统性工程，然而IT架构的建设往往不会一蹴而就，而是会随着技术革新逐渐引入 新的平台、新的产品和技术。因此，政企IT架构的发展演进进程中普遍存在不同架构、不同代 际、不同厂商平台并存的情况。运维人员需要全面了解不同平台的部署、升级、维护等操作，这 同平台的部署、升级、维护等操作，这 不仅增加了运维人员的工作难度，自动化运维工具的推行也变得举步维艰，使得运维工作变得极 为复杂和繁琐。 随着政企数智化进程的加速，混合云作为一种灵活、可扩展且安全的云平台解决方案，已逐渐成 为政企用户数智化转型的首选IT架构。然而，随着云上业务需求不断增加，云服务资源类型日益 丰富，传统的IT运维体系已经难以应对混合云环境下复杂的技术架构和多变的业务需求。 势在必行。华为混合云基于自身云平 台运维经验，以及服务数千家政企客户的数字化转型实践，持续积累面向现代化的核心运维能 力，并沉淀构筑了一套全面构建稳定可靠的现代化运维能力的路径和方法。通过运维现代化核心 能力，期望能够帮助政企客户从传统架构运维到云化架构运维转型，以数字化和智能化为驱动， 构筑混合云现代化运维新体验。 其中，运维体系作为混合云运维能力建设的基础性、系统性工程，面临着对技术、组织、制度需

智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 COMMITTEE 第一章：智能化时代可靠运维发展趋势 �� �� �� �� �.� AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI 第二章：稳定可靠运维面临的挑战 �.� 数据快速增长挑战 �.� 需求、逻辑实现不可控挑战 �.� 复杂技术栈挑战 �.� 应急体系建设挑战 �.� 数据安全、合规挑战 第三章：可靠运维服务体系能力建设分析 �.� � 建设自主可控的运维团队 �.�.� 具有团队建设预算 �.�.� 运维团队建设 �.�.� 运维团队能力可持续发展 �.� 制定对等的权责制度 �.� 构建完善的可观测体系 �.� 建立数据库和应急流程标准化 �.� 制定完善的应急预案 �.� 打造运维知识库体系 目录 CATALOGUE ---------------------

: 搞定客户，关注结果 ; • KPI 是目标 : 终极目标是为了短期“成交”结果 ; 1.2 解决思路 : 数字化赋能，从 产品销售 转向 用户运营 转 变 资料来源 : 华为数字化转型之道，中信建 投 从金融机构的数字营销场景谈起 金融机构视角 : 人数扩张面临瓶颈的背景下，如何指数级提高代理人人均产能的上限 ? 金融产品同质化，单纯依靠低 价竞争无法形成比较优势，需要 ，是为 “调性 ”。 盈利不是商业的起点 ，盈利是终点。 传统的营销过程分为从“认知、 兴趣、购买到忠诚”的过程 : “ 客户关系”更强调快速实现“购买过程” ，是为 “变现” ; 2.3 解决之道 : 从产品销售到买方投 顾 变现 资料来源 : 秒针营销学院，中信建 投 公域到私域的获客及数据采集沉淀 l 采集每一个触点、每一次用户互动数据 ; l 创造更多触点 ; 线下拜访 ，不断寻找最优路径 ; 运营中台的构建 l 集中运营是“中央厨房“，为前线”打仗“的同事输送”弹药“ ; l 强运营能力需要过程 KPI 的正确引导 ; 2.3 解决之道 : 数字营销体系建 设 数据来源 : 九枝兰，中信建 投 2.3 解决之道 :GenAI 赋能 据麦肯锡研究， GenAI 的潜在价值 ( 约 75% ) 主要是四个方面 : 客户运营、营销和销售、软件工程、产品研 发。

湖北农信：智能运维平台 四川银行：新一代工程基于云平台分布式架构下的核心系统测试实践 中国邮政储蓄银行：新核心统一查询——实时数据分析查询的分布式解决方案 中信建投证券：长尾客户普惠数智金融服务平台 安诚保险：保险客户自助服务平台 太平洋寿险：云原生 paas 平台 财信人寿：“吉小星”AI 助手——保险全链路智能增效引擎 国泰海通证券：基于 AI Agent 的金融云平台全场景运维决策机制研究 大家保险集团：消保管理数字化平台 数智领航，金融技术架构的革新与飞跃——基础设施优秀案例奖概述 构筑金融安全防线：数智时代的创新实践——信息安全优秀案例奖概述 智驭运维新纪元：金融数智化的深度实践——智能运维优秀案例奖概述 科技赋能，金融数智化管理的领航之路——科技管理优秀案例奖概述 智启新程，大模型引领金融数智化变革浪潮——大模型创新优秀案例奖概述 数智浪潮下，数据管理引领金融新航向——数据管理优秀案例奖概述 数字化转型提供精准高效的算力支持”。在此背景下， 以商业银行为代表的金融机构纷纷将“量子科技”引入 “金融科技”，“量子金融科技”应运而生。 格夫提出了一种新方案，将 Shor 算法的周期函数问题 从一维推广到多维形式，该算法通过减少所需步骤的数 量来加快量子部分的运算速度，有望使其更容易付诸实 践。总体来看，学界一般认为 Shor 相关算法实现对非 对称密码算法 RSA-2048 位的破解，至少需要数百万个

的“AI 原生”化重构。其核心在于，智能体能够深入行业机理，将海量数据、专业知识与物理模型 郑志明 深度融合，形成具有感知、分析、决策和行动能力的行业级“大脑”与“神经系统”，从而极大提 升产业运行的效率、韧性与创新活力。这种赋能是一个复杂的系统性问题，需要技术专家与领域专 家深度协作，共同破解行业特有的复杂性挑战。 尤为重要的是，《智能世界 2035》中“Token 管理网络，让智能成为能源的神经系统”这一 则高效承担具体 执行，开发范式迎来全新重构。在人机交互界面，我们将从图形交互迈向自然语言交互，并在视觉 汪涛 与听觉的基础上，逐步融合五感，实现沉浸式的空间多模态交互模式，用户体验将在镜像世界中升 维。移动互联网中的百万 App 不再是信息孤岛，而是 Agent 相互连接的智能服务，形成多智能体 协同的新生态。同时，随着世界模型等关键技术突破，全新的 L4+ 自动驾驶汽车将会走入人们的生 活，成为“移动第三空间”。 与 AI 共进 通往智能世界 2035 的十大技术跃迁 走向物理世界是 AGI 形成的必由之路 从执行工具到决策伙伴，AI 智能体驱动产业革命 人机协同编程，重塑软件未来 AI 于镜像世界中升维，新交互打开沉浸体验 移动互联生态从 App 走向多 Agent 协同 具身智能跨越鸿沟，形成多个万亿产业 突破冯 • 诺依曼架构，新型算力满足海量的算力需求 数据即智能，Agentic AI

企业大模型的部署方式 4.4 为什么需要本地部署大模型 4.5 企业部署大模型规划路线 4.6 企业级应用集成AI大模型的关键步骤 4.7 企业级应用集成大模型的技术架构设计 4.8 大模型应用落地总体“四维认知”框架 4.9 大模型应用落地策略建议 4.10 大模型构建的技术方案选择 4.11本地部署大模型初级方法 4.12 本地部署大模型的成本 4.13 企业部署大模型当前关注的问题 4.14 企业部署大模型面临的挑战 来源：网络文章《大模型技术赋能企业：七大落地场景深度解析》 大模型技术在智能运维和制造优化方面也发挥着重要作用。 利用大模型技术构建了智能运维系统，通过自然语言交互 界面，实现了对运维问题的智能回答。在制造领域，大模 型可以通过智能分析和预测维护，提升生产效率 智能运维与制造优化 大模型技术正在重塑企业知识管理场景。通过大模型对语 义的理解，企业可以将非结构化数据进行结构化提取和总 结，大大降低了知识管理的落地门槛 最后，企业需要将AI大模型无缝集成到现有 的业务系统中，实现自动化决策或增强用户 体验 应用集成 优化后的模型需要被部署到合适的环境中， 如云端、边缘计算或本地服务器等。这要求 企业具备强大的技术实力和丰富的运维经验 模型部署 4.7 企业级应用集成AI大模型的技术架构设计 企业级应用集成AI大模型的技术架构设计，需要综合考虑业务需求、数据安全、模型性能等多方面因素。以下是 一个典型的技术架构设计框架：

个代表性国家，从“感知、联接、平 台、应用、服务、可持续发展”6 个维度，构建起 电力行业智能化指标体系，清晰呈现各国发展现状 与阶段性特征，并提出“传统电网—智能电网—新 型电力系统”的演进路径，为全球电力行业转型升 级提供参考依据和实施框架。 清华大学与华为长期保持深度合作，围绕电力 - 算 力协同等前沿方向开展系列创新性研究。我们欣见 华为在电力数智化领域再次推出具有引领性的理念 与实践成果，期待未来双方进一步深化合作，共同 在加速 5G 覆盖方面各国推进力度存在较大差异。许 多国家已经实现了较高的移动宽带覆盖率，但还未 能成功推动电信运营商建设高速 5G 网络。这一差距 需要重点关注。5G 基础设施通常被视为一种技术升 级，但其真正价值在于其对数智化转型的推动作用。 » 数据生成并传输至计算和存储系统，将原始数 据转化为可执行的洞察 ； » 部署能够创造经济价值、完善公共服务并提升 居民体验的人工智能应用和数字平台 质量相对一致。 未来数据规模化应用面临的挑战 这揭示了高收入国家面临的一个关键制约因素 ：尽 管数据应用与数据生成呈协同发展趋势，但未来的 规模化应用将高度依赖数据处理和存储能力的提 升。如果没有持续对这些底层能力进行投资，将会 严重限制释放下一波数据驱动创新的能力。 35 全球数智化指数（GDII）2025 双螺旋结构的两极分化阶段 在数据生成与数据应用方面，与高收入国家呈现协

器、发卡机、柜体等；手持式读写器包括手持机、可穿戴式读写器等。 2 RFID 技术优势 目前市面上常用的数据识别技术除了 RFID 外，还有 ETC、条码、二维码。下表对这几种技术进行了详细对比： UHF RFID ETC 条形码 二维码 概念 无线射频识别，根据频 段不同可分为低频、高 频、超高频、微波 不停车电子收费系 统（Electronic Toll Collection） 条形码是将宽度不等的多个黑条和空白， 条形码是将宽度不等的多个黑条和空白， 按照一定的编码规则排列，用以表达一 组信息的图形标识符。常见的条形码是 由反射率相差很大的黑条（简称条）和 白条（简称空）排成的平行线图案 常见的二维码为 QR Code 和 GM 码，是近几年来移动设备上超流 行的一种编码方式。二维码是一 个多行、连续性、可变长、包含 大量数据的符号标识 应用场景 仓储物流、图书借还、 档案管理、人员管理、 资产管理、商品盘点、 电子围栏、动物管理等 商品、电子支付、溯源等 信息载体 RFID 标签，也称电子标 签 ETC 电子标签 传统为纸质载体，也有塑料、布料等 纸质或电子二维码 配套设备 标签、天线、读写器、 应用软件 ETC 电子标签、车辆自 动识别系统、中心管理 系统和其他辅助设施 条形码标签、条形码生成设备、条形码 识读器和计算机 二维码、读写器 存储容量 最大容量可达数 MB / 50Bytes 2000 至 3000 字符 使用要求 / 特点

，这大幅压缩了项目实施交付周期，提升整体交 付与服务能力。 三、从功能兼容到性能可靠，国产软件从“可用”迈向“好用”新时代 在央国企领域，国产数字化升级项目优化企业内部管理、业务流程乃至生产运维流程，实现了协同办公、运营效率、生产效率的提升。 这些实践表明，国产数字化升级不仅是技术的替代，更是业务流程的优化和模式创新，为各领域的高质量转型发展提供了强大动力。 数字化转型为信息技术融合创新 够很好地满足甚至超越业务需求，推进融合 创新已成为关乎企业发展的战略抉择。在实 际应用过程中，实现了从传统系统到国产平 台的平滑过渡，能够保障业务的连续性与稳 定性。国产实践的成效显著体现在多个维 度，不仅筑牢了数字底座的安全韧性，更通 过技术赋能驱动了业务效率的提升、成本的 优化与模式的创新。 国产数字化升级 技术路径与应用 - 08 国产数字化升级标杆实践报告 国产数字化升级标杆实践报告 科技创新，研发投入金额持续增加，腾讯2025年上半年研发投入391.61 亿元，同比增长18.83%。2018年至今的7年间，腾讯累计投入研发超过3795亿元，用以推动国产软件从“可用”向“好用”升 级。截至2024年底，腾讯在全球主要国家和地区的专利申请公开总数超过8.5万件。这笔投入保障了技术的持续迭代和产品的优化。 截至 2025年8月，腾讯共 106 款产品进入工委会软硬件图谱，3