的发展能够驱动增长，积极的势头带动着整 2024年的核心命题仍然是‘不确定性’，这一态势将延续至2025年。当前库存 水平已逐步趋于正常，客户再次下单的行为也表明其过剩库存已经逐步出清。” Marcus Chen Fusion Worldwide（孚昇电子）执行副总裁 “ 复苏进程显著慢于预期：高成本抑制了需求水 平，地缘政治持续的不确定性更是加剧了买 方的观望情绪。然而，利率下行或为2025年 蔓延。制造商试图向高利润产品转移，但持 续的供需失衡仍使其盈利修复过程面临不小 的压力。 策略，将成为平衡2024年遗留难题与2025年 新兴机遇的关键所在。 2025年究竟是真正复苏的起点，还是不确定性 主导的又一周期？本报告将深度解读2024年 关键趋势及其对来年的影响。 2024：过剩状态与库存挑战之年 03 2024：过剩状态与库存 挑战之年 2024年初，制造商对AI（人工智能）需求 策波动与区域制造依赖仍在持续扰动全球供 应链稳定性。 在2025年的市场竞争中，有效驾驭不确定性 并把握新兴技术红利，将成为企业构建竞争 优势的关键战略能力。 动态演进中的市场格局 全新贸易格局：地缘紧张局势与关税政策博弈 11 全新贸易格局：地缘紧张局势 与关税政策博弈 随着全球地缘政治格局进一步复杂化，电子元器件等领域的全球供应链稳定性面临着重 大不确定性。美国政治格局的演变将在未来数年影响电子元器件的定价水平与供应稳定

支持超大规模组网是基础....................................................................................3 3.1.2 超高稳定性是前提................................................................................................ ........................12 5.1.2 大规模组网路由协议：可扩展快速部署，组播能力提供..............................13 5.2 超高稳定性关键技术............................................................................................... 较高、标准不完备的状态，未来设备间互通可能面临挑战。 3.1.2 超高稳定性是前提 AI和HPC均是典型的分布式系统，网络作为分布式系统的连接底座，网络的故障或者性 能波动会影响集群计算效率，因此网络自身的稳定性是整个系统稳定运行的基础。此外大规 模训练或计算任务可能持续数周或数月时间，因此要求网络需具备长期持续的稳定性。 高性能网络的稳定性可采用如下两方面的指标衡量： 1）网络可用性：即网络无故障

年我国云计算市场将突破 2.1 万亿元。 三是云计算技术“人工智能+”融合趋势明显，赋能多产业加快 形成新质生产力。在“智转数改”的新需求下，企业上云用云需求 不断深化，对应用现代化能力、稳定性保障能力、云原生安全能力、 云成本优化能力、垂直类应用能力以及云算融合能力等方面要求不 断提升，带动相关技术创新发展，特别是云计算与智算的加速融合， 推动人工智能技术发展和应用快速革新。“云+AI”作为新一代人工 产品运营管理平台与经营分析、应用商城管理平台等能力，面向证 券、基金等行业企业用户建立市场化体系。 “云+稳定性”方面，云上系统稳定性融合多种技术，推动“稳 保”进入主动化与透明化新阶段。近年来，云服务平台及大型互联 网平台运行事故频发，凸显系统间互联与依赖性增强所带来的挑战。 保障系统稳定性呈现出新策略、新防御和新观测的发展趋势。一是 大模型技术引领运维策略的革新。大模型在运维领域的实践，能够 智能化决策支持。国内云厂商在大模型智能运维方面已开展积极探 索，并在智能问答、辅助诊断、故障总结等场景形成了实践案例； 国外厂商则尝试将运维大模型用于故障的理解和内容生成。二是混 沌工程为系统稳定性构筑了坚实的前置防线。混沌工程作为一种通 过设计并执行一系列实验，帮助发现系统技术架构与运营流程、隐 藏风险与薄弱环节的技术，起初主要在运维团队内部获得了较高的 云计算蓝皮书（2024 年）

储系统的革命性升级。基于高性能网络技术栈（如 RDMA、Infiniband）和高性 能硬件设备（如 DPU、NVMe SSD）进行构建的软硬融合极简化存储系统，将在 IO 带宽吞吐和性能稳定性等方面获得极大化的性能收益。以文件存储为中心实现与 对象存储、缓存系统的全面打通，构建数据在智算场景的全生命周期管理能力， 满足数据的高效率、低开销流转，实现数据访问延迟和持久化存储成本的大幅下 规 模组网等场景的瓶颈。二者协同构建“芯片-设备-集群”三层互联能力，形成从 卡内计算到跨机协作的端到端智算网络中国方案，为万亿参数大模型训练、多模 态 AI 应用及下一代智算中心建设提供高确定性、高可靠性的互联基座。 2.3.1 卡间互联 由于大模型复杂度、参数量和训练数据呈指数级增长，传统 GPU 互联技术在 数据传输效率、可靠性和互联规模上面临瓶颈，亟需在协议设计、内存协同和物 场景合规性。 2.5.2 训练框架 模型训练存在混合并行效率低、低精度训练不稳定等多重挑战。中国移动通 过训练并行优化降低混合并行复杂性，完善 FP8 混合精度训练框架，基于故障容 错提升训练稳定性，通过构建可支撑万亿级参数模型训练的高效框架，加速产业 智能化向超大规模、超复杂场景持续突破。 2.5.2.1 训练并行优化 模型规模突破万亿参数，引发动态负载失衡、多节点显存分配不均衡等问题。

发展。 3）智能运维：随着数据中心规模的扩展，智能化运维成为必然路径。依托智能监控设备、自动化管理软件 的普遍部署和应用，实现对数据中心设备的实时监测、故障预警和自动修复，提高数据中心的运营稳定性和可靠 性，并对资源分配和设备调度进行优化，实现增值运维。 第 7 页, 共 63 页 1.2 中国算力基础设施产业政策导向 “十四五”时期，我国数字经济转向深化应用、 器源自于行业头部用户的需求，属于一种 典型的面向规模化交付、部署密度增强、成本和能效优化的产品形态。行业大型头部用户以及目标部署场景的定 向优化需求，对于整机柜服务器的产品技术和形态的发展具有决定性的意义。 根据采购规模和创新理念的差异性，我们将整机柜服务器的典型用户划分为两大类型：第一类为互联网头部 用户和云服务提供商（CSP），这类用户赋予整机柜服务器颠覆性技术创新的特质；第二类为通用行业头部用户 大程度减少规格浪费同样也是成本优化的有效手 段。此外，通过提取共性功能，实现资源池化，从而降低部件数量，同样也是优化L6成本的有效手段。这需要配 合架构的优化调整，而这也是整机柜形态最初演化的决定性因素。比如延续至今的集中供电的电源池化方案，比 第 24 页, 共 63 页 如风扇墙形式的共享风扇方案。另外，去除所有与产品功能无关的内容，实现产品设计极简化同样也是手段之一。

提升效率，但 77%的员工认为其增加了工 作负担，导致企业 AI 投资意愿从 2023 年的 93%骤降至 2024 年 的 58%。高昂成本（如美国 AI 核心岗位招聘成本近 50 万美元） 与回报不确定性进一步阻碍部署，这一困境与五年前的工业物联 网热潮如出一辙——技术初期被过度追捧，最终回归高价值场景。 在此背景下，全球灯塔工厂成为破局标杆：77%的 AI 用例聚 焦分析型技术（如缺陷检测、流程优化），9%探索生成式 化），抵御市场波动。面对业务扩张与外部冲击，灯塔工厂部署 集成机器学习与生成式 AI，由“韧性枢纽”统筹风险。该中枢提 升供应商至终端客户的透明度，支撑实时决策，确保供应链连续 性与稳定性，例如动态定价、物流协调及采购策略优化，系统性 - 22 - 对冲不确定性。 1、一体化韧性枢纽的风险管控机制 “枢纽-辐条”模式通过集中核心职能（枢纽）与分散任务执 行（辐条）优化供应链韧性。灯塔工厂借此简化风控并提升响应 全流程收集和处理废料及碎屑 - 解决因再生铝不一致性而带来的质量挑战 - 根据回收和转化率追踪每批次产品的碳足迹（PCF） 五、结论 全球灯塔网络通过 189 家工厂的实践，证明数字化转型可同 步提升生产力、稳定性与可持续性——其成员平均以 10-20 个月 实现 2-3 倍投资回报，并系统性减少碳排放。这些“灯塔”以 AI、 物联网等技术为工具，结合人文与生态关怀的经营理念，为制造 业突破“试点困境”提供可复制的方案，例如优化资源效率

vanced的横空出世，电信行业已经为满足行业需求而交付真正的5G能力做好了准备。 中场阶段意味着前面还有很长的路要走。尽管做好了充分的准备与证明工作，我们的行业仍然面临着 复杂性、激烈竞争与经济的不确定性。 无论是固定无线接入（FWA）、专用网络还是5G轻量化（RedCap）及5G V2X等新兴技术，各大企业 都将为其带来真正的价值。随着网络API、人工智能赋能的基础设施、低空经济及非地面网络等技术的 （QoE）及自动响应的有效性。作为该公司与思博伦的一 整套广泛合作计划的一部分，这项工作旨在改进测试自动 化、确保5G核心网络的鲁棒性并扩展未来的部署。 5G独立组网 调查报告 执行副总裁： 尽管宏观经济的不确定性及技术的复杂性最终影响了运营商对于 5G独立组网的部署目标，但在进入2024年后，全球的发展势头 仍然令人乐观。 在5G领域大规模商用部署缺乏明显的进展并不能说明全部情 况。真正的行动是在幕后展开的：大规模的SA部署继续实现快 开创性的举措应用于其NSA及SA网络并扩展到国际市 场。 确保紧急情况下的网络弹性 土耳其一家拥有超过4000万用户的电信及数字服务运营 商希望在全国范围内对于5G进行部署，同时还要确保地 震多发地区紧急通讯的稳定性。公司依靠思博伦的 Landslide来增强核心网络的弹性，通过模拟紧急通信 峰值流量重现高负荷场景，并在可控的灾难环境下验证 网络性能，从而在语音呼叫激增时保持网络的稳定。虽 然这种类型的测试通常只能在实验室环境中进行，但经

工业网络安全主要聚焦于工业环境中的网络架构安全，包括工厂内部的工业以太网、工业无线网络， 以及工厂外部与用户、协作企业等实现互联的公共网络。防范网络攻击、恶意软件入侵、网络窃听等安全 威胁，保障工业网络通信的稳定性与可靠性，确保生产指令的准确下达与生产数据的顺畅传输。 工业网络安全概念示例 震网病毒通过工业网络入侵伊朗核设施，利用西门子工业控制系统的漏洞，篡改离心机运行参数，导致大量设备 损毁，凸显了工业网络安全防护的紧迫性与重要性。 控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、 可编程逻辑控制器（PLC）等。其防护目标是抵御外部攻击对工业控制系统的入侵，防止控制指令被恶意 篡改、系统被破坏，确保工业生产过程的连续性与稳定性。任何针对工控系统的攻击，都可能引发生产事 故，对国计民生造成重大影响。 工控系统及工控安全概念示例 1.工业控制系统简介 工控系统，全称为工业控制系统（ICS），是几种类型控制系统的总称， 象的全覆盖。 (1) 等保 2.0 对工业控制系统提出了专门的安全扩展要求 物理和环境安全：着重关注室外控制设备的安全防护，包括设备箱体、装置及周边环境，确保物理设 施在复杂环境下的安全性与稳定性。 网络和通信安全：针对工业控制系统网络环境的特性，新增网络架构安全防护、通信传输、访问控制 等要求，并强化了拨号与无线使用控制，保障网络通信的安全可靠，防止非法接入与数据泄露。 设备和计算安全：聚焦于控制设备，如

多模态交互视觉语言动作协同尚未成熟，MIT实验完成指令需3.4次试错，交互效率低，影响用户体验。 多模态交互技术不成熟，导致机器人在服务行业如餐厅服务、酒店接待等场景中响应速度慢，服务质量不稳定。 AI大脑与硬件融合存在兼容性稳定性问题，如部分机器人在高强度任务下出现算法与硬件脱节故障，影响任务完成。 AI大脑与硬件融合问题导致机器人在复杂任务执行中出现故障，降低可靠性，影响市场信任度。 具身智能算法能力 多模态交互协同 关键零部件进口依赖度高，面临供应 风险和成本压力，制约产业链自主可 控发展，影响产业安全。 产业链协同以项目合作为主，缺乏长 期稳定合作机制，如部分企业合作项 目结束后终止合作，影响产业生态稳 定性。 产业链协同发展模式不完善，缺乏深 度合作与资源共享机制，不利于产业 长期稳定发展。 产业链协同发展模式 产业链初步成型 02 科研教育市场高校采购单价15- 30万元， 全球年需求超2万台，为行业发展提供

关键组件：Hbase、 ElasticSearch 、 ClickHouse等组件 查询分析业务： Ø主题数据整合； Ø共性加工层数据处理； Ø面向应用领域的集市 层数据处理； Ø实时数据处理区； Ø系统稳定性高 关键组件： HDFS、Hudi、Spark、HetuEngine、ClickHouse 批加工处理 共性整合 低SLA业务查询，自助分析 聚合层 平台采用全栈信创架构； • 围绕数据采集、存储、分析、应用等 全流程开展建设。 搭建湖仓一体化平台，实现全行数 据的高效汇聚和统一管理 • 升级数据平台原有查询服务，提高数 据查询效率和稳定性； • 引入新组件，为业务人员开展BI自助 分析和交互式分析场景提供平台支撑。 提升数据服务能力，丰富数据场 景应用 • 实现批处理、流式计算及流批一体数 据处理； • 提供多样的数据分析能力，满足海量、