基于上述理念，GDII 构建了一套覆盖 ICT 基础设 施、行业应用水平、人才生态等多维度的综合评估 体系。本次研究覆盖全球 90 个国家，占比 94% 的 GDP 和 83% 的世界人口，能够反映出全球数智化 发展的普遍规律与差异化路径。 研究显示，各国由于资源禀赋和发展阶段的不同， 数智化发展道路呈现多元模式。有的国家依托先进 基础设施推动技术普惠，有的则通过支柱产业的数 智化转型实现跨越发展。我们期待通过 全新升级了“数字化成熟度” 评估体系，不仅关注数智基础设施的建设本身，更 聚焦于它所带来的应用价值，实现了从“技术投 入”到“价值产出”的评估跃迁。 GDII 围绕以下七个关键支柱来评估各国的准备度 和有效性 ： » 数据生成 ：宽带用户、移动网络、物联网设备 03 全球数智化指数（GDII）2025 和智能终端产生的数据 » 数据传输 ：光纤、4G/5G 网络、骨干基础设施 以及 IPv6 部署的传输和联接质量 部署的传输和联接质量 » 数据处理与存储 ：数据计算和存储基础设施及 相关能力，包括云投资、人工智能 Token 消耗 以及业务连续性能力 » 数据应用 ：企业数字化、人工智能应用、电子 商务和数字政府服务等多个领域的数据使用 » 数字能源 ：支持数字系统的可持续能源基础设 施，包括可再生能源投资和绿色发电的经济效率 » 政策 ：支撑数智经济增长的国家监管、法律、 投资和可持续发展框架

5.1 5.2 5.3 4.2 2.2 3.2 4.1.1 4.2.1 4.1.2 4.2.2 4.2.3 2.3 3.3 2.4 前言 大模型对基础设施的挑战 超节点的出现与演进 超节点基础定义与特征 超节点应用案例 总结和展望：迈向未来计算的下一个十年 参考文献 通往通用人工智能之路：最新大模型发展动态 07 07 06 16 21 07 16 加速人工智能科学计算，服务算法创新 助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 小结 CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下，超节点的出现成为了面向大模型未来发展的必 然趋势。 超节点并非简单的硬件堆砌，它的实现离不开基础技术、系统能力与可落地性的三方协同。基础 技术是超节点的根基，其具备超高带宽互联、内存统一编址等技术特征，通过近乎无阻塞的高带宽 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。

深圳前海微众银行股份有限公司：李贺、邓伟平 中移动信息技术有限公司：吴晶、叶可可、赵思远、刘亚 中移互联网有限公司：邱浚漾、张燕平、唐焯宜、黄睿麒、 卜峥 1 前 言 数据作为基础性战略资源和关键生产要素，已快速融入生 产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着 生产方式、生活方式和社会治理方式。 “不流通、无价值。”流通是数据要素价值实现的关键环节。 源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 通过不可篡改特性，为数据提供了确权机制，对数据的使用进 行追踪和记录，为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地方、各行业和重点企业有序推进可信数据空间 建设，国家信息中心联合有关单位开展专门研究，通过分析可 ........... 16 1．技术平台体系 ................................................................. 16 2．基础资源体系 ................................................................. 16 3．应用场景体系 ..............

网在数据互联互通中面临的架构性与基础性瓶颈，本白皮书在参考借 鉴 OSI 网络七层模型的基础上，通过在网络传输层之上构建新型互 联协议，提出一种面向 Web3.0 的数字实体网络创新技术路径。 本白皮书1首先分析了网络中的数据对象，探讨了网络发展与数 据传输的本质、现有架构的局限性以及下一代网络的关键突破方向； 其次梳理了现有 Web3.0 技术演进路径；在此基础上，提出了“数 字实体互联 开始，网络技术已经完成了多次质的飞跃。ARPANET 最初的设计目标是为了实 现计算机之间的资源共享，其核心思想是分组交换（Packet Switching），这 一思想彻底改变了信息传输的方式，奠定了现代网络的基础。 20 世纪 70 年代，TCP/IP 协议族的提出（1974 年由 Vint Cerf 和 Bob Kahn 提出）标志着网络技术进入了一个新阶段。TCP/IP 采用分层架构：IP 等网络层 各组件能够独立演进，极大地促进了数据传输的扩展性和适应性。 20 世纪 90 年代，Tim Berners-Lee 发明的万维网（World Wide Web） 将互联网从学术和研究工具转变为全球信息基础设施，其主要贡献是在网络应用 层采用超文本标记语言 HTML 将主机中的信息进行结构化表达和采用超文本传 输协议 HTTP 进行浏览器与服务器之间的通信，以传输 HTML 文件、图像、视 频等信息。HTML

第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 I 前 言 算力是数字化时代的基础设施和核心动能，是全社会智能化转型 的基石。随着云计算、大数据、物联网、边缘计算等技术的兴起，以 及各行各业在数字化转型过程对网络、计算、存储等多维资源需求的 驱动，算力网络应运而生。作为一种结合算力和网络资源的新型信息 基础设施，算力网络通过将动态分布的计算和存储资源互联，将网络、 存储和算力等多维度资 新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服 务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在算力网络内 部，利用 AI 技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、 服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、 高效、灵活、安全的服务化算力供给。算力网络服务生成是利用 从战略发展角度来说，数字基础设施的发展是推动数字经济发展 的关键驱动力。随着全社会数智化转型的升级加速，对于算力的要求 也越来越紧迫。算力已成为全球技术创新竞争的焦点领域，我国正在 集中力量攻关面向未来产业发展的新一代服务生成算力网络（SG- CNC, Service-Generated Computing and Network Convergence）技术， 开展原创性、先导性的基础理论及关键技术研究，旨在形成具有自主

本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 断涌现，本白皮书 ...........67 1 一、分布式算力感知与调度背景 本白皮书创新提出分布式算力感知与调度模型与架构。分布式算 力是一种新型的计算模式，在实时感知多类型、多数量计算设备资源 状况的基础上，借助统一的度量范式对资源量进行对比与评估，再结 合任务的计算强度、时延要求和数据依赖等特征，以及网络带宽和能 量预算等约束，运用自适应的智能调度算法将大规模的计算任务分散 到不同的计算节点 宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 分布式算力是相对于传统集中式算力（如单一超级数据中心）而 言的算力部署与利

光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 为目标，二者缺乏统一的优化框架，造成新能源利用率损失 算力侧规划与能源协同 ..................................................................... 37 4.2.1 规划与布局算力基础设施..................................................... 37 4.2.2 构建算力-电力接口技术 .................... ..... 48 5.1.3 能效瓶颈，电力侧的关键制约............................................. 48 5.1.4 安全与可靠性，交易机制的基础挑战................................. 49 5.2 未来发展方向 ...............................................

息技术融合创新（以下简称“融合创新”）通过突破关键核心技术、 赋能传统行业转型，正成为千行百业高质量发展的重要引擎。 一方面，国产数字化升级正在通过底层技术的自主创新，为人工智能 和数字化转型提供坚实基础：国产云基础设施，为智能计算提供算力 保障，国产操作系统、数据库和中间件，支持AI训练、推理和部署， 全栈国产软件生态，确保数据安全和系统可控，为智能应用提供可靠 环境；另一方面，国产数字化升级正通过与政府、金融、企事业单位 化升级，不仅是 响应政策导向，也已经成为企业提升效率、夯实安全基础的战略抉 择。拥抱国产数字化升级，既是企业降本增效的理性之选，更是迈向 高质量智能化发展的关键一步。 近年来，以腾讯为代表的一批中国科技企业围绕国产数据库、操作系 统、大数据平台等基础软件不断开拓创新，构建完整的国产生态链， 为数字经济提供安全可靠的基础软件支撑。在产业落地方面，融合创 新正从党政、金融等典型领域，向电力、交通、医疗等各大关键行业 业转型升级走深向实有成效。 从技术架构的协同演进上，信息技术融合创新与数字化转型在三个层面呈现高度重合与协同： 一是基础设施层，其中服务器、网络、存储设备为代表的基础硬件和IaaS、PaaS为代表的云平台，共同构建自主创新的数字底座，为 上层应用提供既自主创新又技术先进的运行环境；基础软件层中国产操作系统、数据库和中间件在实现自主创新的同时，不断融入云计 算、大数据等新技术架构，支撑数字化转型对数据处理和系统可靠性的更高要求。

西门子（中国）有限公司智能基础设施集团 Smart ECX 智慧能碳管理平台 西门子 Smart ECX 智慧能碳管理平台采用先进的工业 物联网架构，结合云计算、大数据、AI智能等新一代数字 化技术,平台可以采集和存储企业所有能源和碳排数 据，结合内嵌的建筑、典型能源系统用能模型和业务应 用，实现能源系统数据可视化、能源分析与对标、能源 预测与优化、碳盘查、碳减排规划等功能。帮助用户直 5D能源系统拓扑图，在运行管理界面提供实时数据监控、告警 和推送，打造数字孪生能源系统。实现能源资产全数字化管理，提高企业能源管理者日常能源系统运维监管、能源和碳目 标管理效率。 开放，易用，您身边的能碳管理专家 西门子智能基础设施集团 整合西门子中压、低压、用能侧设备的行业经验，基于物联数据、数据模型和AI算法，为用户提供面向能源站、各类用能系 统的优化策略和算法；利用算法模型和对微电网的发电预测、负荷预测，实现光储充综合优化、用电需量管理。 分布式能源、能源转换现场级能源调度 高效能源利用 能源交易 氢能源 微网 储能 热回收 热电联产 控制系统 覆盖园区、 楼宇和工厂 能源效率 光伏 电动汽车充电 西门子智能基础设施集团 西门子智能基础设施集团 西门子智慧能碳管理平台功能列表 分类 功能列表 功能简要说明 标准版 高级版 专业版 集团总览 企业总览 能耗分析 微网管理 低碳管理 集团关键指标 能源拓扑组态图

的发展仍处于起步阶段。 目前，AI 应用仍主要集中在以问答功能为主的 AI 助手上。这类 AI 系统通常被视为“黑盒 子”，其属性难以像传统 ICT 系统那样被完全理解和保障。AI 仅仅提供了基础模块，而有待解决的 关键问题是如何将这些模块有效组合，打造出具有人类智能水平的智能系统。值得一提的是，AI 在 工业和服务领域的应用潜力巨大，但这一潜力尚未得到充分挖掘。 《智能世界 2035》及时为我们描绘了 低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此外，这种协同效应对按应用领域收集和清理数据至关重要。事实上，构建强大的行业 AI 2035》所言，迈向通用人工智能，关键在于走向物理世界。其机遇可能 有三： 第一，更有效地感知世界。便携式拍摄设备（如手机）的普及，创造了丰富的电子图片，为 ImageNet 的构建及卷积神经网络的出现打下了基础；电子显微镜对蛋白质结构进行了高精度解析， 为 AlphaFold 提供了关键的数据支撑。更有效的感知将为人工智能展开更宏观的画卷、揭示更微末 的细节、刻画更复杂的关系，让人工智能能更好地向世界学习、将世界改造、与世界交互。因而，