数字可信是人类文明在智能时代的崭新基石，中国移动将以国家队使命扛 鼎数字可信新基建建设，以战略引领筑牢数字基础设施根基，以生态聚合释放 数据要素乘数效应。期待与各界伙伴勠力同心、奋楫笃行，筑牢可信底座，让 数字化转型的每一步都行稳致远，共赢数字文明新未来！ 第 4 页 目 录 第一章 数字经济的发展现状 .......................................... 景中，数字信任主要关注的是版权所有者和使用者之间的信任关系，即使用者 是否能够信任版权所有者提供的正版内容，版权所有者是否能够信任使用者会 合法使用内容。而数字可信的（强调是为数字经济发展提供数字化的可信底座） 范围相对更广，不仅包括了信任关系的建立，还涉及到数据安全、用户自主防 御、跨组织协作等多个领域，是一个将安全和信任融合在一起的综合性概念。 例如在数字城市建设中，数字可信涉及城市各个部门之间的数据共享、居民与 增强开放生态竞争力，适应复杂环境挑战 数字经济竞争呈现出“生态竞争”的特点，数字生态的开放性、灵活性和 多样性使得信任与安全成为重要议题，传统数据安全机制无法满足日益复杂的 经济环境。数字可信通过构建动态、智能化的可信基础底座，能更好应对复杂 多变的风险，提升开放数字生态的整体竞争力。 4. 从“单主体”向“多主体”的信任进化 数字经济中的数据不仅来源于单一主体，更多的是在不同主体之间流转、 共享与合作。传统的信

芯片封装集成，通过缩短电互连距 离、提升光电协同效率，显著降低系统功耗，并支持更高带宽密度。 CPO（光电共封装）技术的快速迭代正推动 800G/1.6T 光模块加速商 用，为智算中心提供超低功耗、超高带宽的互联底座，为全球算力基 建向 200T/机架以上密度演进提供底层支撑。CPO 技术正推动光模块 深企投产业研究院 40 从“可插拔”走向“芯片级融合”，亦为中国在光电半导体领域实现“换 道超车”创造关键机遇。 价值量 占比 主要供应商 干冷器 即干式冷却器，通过 管外自然风冷却管 内液体 海外：巨鑫、维谛； 国内：高澜股份、英 维克、申菱环境、四 方科技 冷板 安装在服务器等高 发热部件底座或顶 板，由高导热金属制 成，内部有循环通道 通冷却液，价值量高 2400 30% 海外：AVC、双鸿、 Cooler Master； 国内：英维克、精研 科技、飞荣达 CDU（冷

.........................................................................................19 1. 智能云底座 .................................................................................................. 为新时期开启深化智慧城市建设新篇章提供了总体蓝图和行动指引。 一是技术架构加快重塑，全方位增强城市数字化转型支撑 新时期智慧城市建设，要强调以系统思维重构城市数字化底座，突破传统单点技术堆砌模式，系统化布局、一 体化推进，加速构建面向未来的城市数字底座，构建自主可控的算力基础设施、建立跨部门数据融通体系，升级打造 基于AI的一体化城市全域感知与协同决策支撑能力。 二是制度创新不断深入，全过程优化城市数字化转型生态 CITY的知识融合、模型驱动模式替代。 当前智慧城市“一网通办”“一网统管”“一网协同”的实现方式和实际效能也将发生质的蝶变。 2、传统智慧城市的应用为分立式，多个服务入口并存。AI CITY中统一的大模型底座、统一的知识库可重构 交互方式，支撑多个分立式应用集成为一个应用、一个交互入口。 3、传统智慧城市通过汇聚、融合、应用数据，在特定领域执行单一任务。AI CITY全量汇聚来自各领域的知 识，由

高 带 宽、 低 时 延的有线联接和无线 无 缝 覆 盖， 实 现 感 知 数 据、 控 制 指 令 的 安 全可靠传输。 是智慧公路体系的研 判 和 决 策 系 统， 以 大 数据为底座，以 AI 为 核 心， 融 合 数 据、 沉 淀 资 产、 支 撑 智 慧 公 路 业 务 场 景、 全 生 命 周期的行业智能升级。 智慧高速的“中枢”， 通过边云协同实现算 力 均 时 延等是城市交通管理 网 络 的 基 本 要 求， 利 用 OTN/PON、5G 等 关 键 技 术， 实 现 城 市 交通治理感知数据和 控制指令的安全可靠 传输。 基于云和大数据底座 的 交 通 治 理 中 枢， 利 用时空融合计算技术， 实现对城市交通路网 容量、交通治理对象、 交通供需匹配等核心 要 素 可 计 算， 实 现 交 通 态 势 精 细 掌 握， 警 • 提升 AI 能力，建立路网容 量计算、动静态出行需求匹 配和疏导模型、安全风险研 判和预警机制 • 通过全息路网、车路协同等 基础建设，健全路网全覆盖 感知能力 • 基于数字孪生底座，实现云 边端、跨区域、跨行业的数 据和业务协同 • 更智能的决策能力，逐步实 现系统自驱决策 选取价值场景， 快速出成效， 构建基础数字化能力 建设数字化孪生平台， 建立数据共享机制，

www.iresearch.com.cn “智能”重塑基础云底座能力 智能算力需求激增，驱动智能算力中心加速建设 智能算力中心，是为高计算量AI工作提供专业算、存、网硬件设备及软件服务，聚焦大模型训练、推理及AI相关场景的新型专业算 力基础设施；是服务人工智 时延、高带宽网络互联的AI服务器集群。 2）云化资源：除物理形态的智算设备外，智算中心支持以云的形式， 将智能算力资源更灵活地对外输出，实现智算资源的弹性调度、高效 管理，并为算力、算法、数据、模型等能力平台构建技术底座 智算中心能力平台以大模型为核心，将构成大模型的关键要素：算力、 算法、数据以“服务”的形式对外输出。 1）算力服务：聚焦智算资源的高效管理、调度 2）算法服务：多类算法自由调用以支持不同场景大模型开发 机器学习 数据采集 数据交易 数据处理 数据标注 模型训练 …… 模型部署 模型测试 算力资源池 向量数据库 SSD 与AI应用开发伙伴、行业应用开发者等合作，依托智算中心提供的资 源底座和能力平台，加速AI应用的商业落地速度，提升AI应用的实践 效果 16 ©2024.9 iResearch Inc.

加速器内部高速互联的新方向， 8 个 OAM 模组形态预计在未来 5 年内仍将是 AI 服务器的主流部署模式之一。 为应对上述挑战，本报告聚焦于液冷散热技术、整机柜设计与管理、智算架构设计以及 多算力统一架构底座等关键技术领域，提出了一套开放、灵活且高效的液冷智算架构解决方 案。该方案不仅能够兼容多种 AI 加速器，优化 AI 服务器的部署流程，还能显著提升运维 效率，有效降低液冷系统漏液带来的潜在风险 可达成打造统一液冷智算底座的目标 。兼容多算力底座的系统架构考虑单机柜部署 8 台 8 OAM 模组的智算异构液冷服务器，整机柜部署 64 个 AI 加速器高性能芯片，整机系统需要 兼容各种 HGX，UBB1.5 和 UBB2.0 标准接口的载板。在整机系统中做到已经经过管理软件 兼容性适配的，在硬件上经过结构件适配的 3U 灵活子框。 图 3-1 统一底座硬件结构示意 总体 总体系统框架定义如下，并进行系统间联动设计而组成液冷整机柜系统： 11 图 3-2 统一底座系统框架 智算液冷整机柜系统遵循以下原则进行整体架构设计： 1、 模块化，简便部署：以单柜 64 卡为目标，不同 AI 芯片可以采用统一的硬 件架构、管理体系、组网架构以及运维习惯。最后体现不同之处仅在单柜功率密度 有所不同，并且具有相同厂商 AI 加速器跨代演进支持能力。

APP；在数字平台层面构建政务云平台，提供社会保障、 公共服务，并鼓励行业云平台发展；在数字基础设施 层面，政府应投入偏远地区的通信及电网覆盖，实现 普惠泛在的网络联接，并建立国家计算基础设施底座， 向社会开放普惠算力和数据。 政府通过战略到执行加速国家数字化。 从全球实践经验来看，主要通过战略规划、数字 基建、组织保障、环境营造等手段推动数字国家愿景 的实现。战略规划方面优先形成规划全生命周期管理， Bank）、联合国发展署（UNESCO）等成熟的数字 化评估模型，同时参考全球数字化指数（GDI），通过泛在联接、智能底座、绿色能源、政策生态等不同维度进行 衡量（图 2.1）： 泛在联接：移动网络及固定网络覆盖及使用情况，选择互联网用户数、移动网络单用户流量、固网单用 户流量、网络覆盖人口比例等指标。 智能底座：算力普及程度，选择全球数据中心分布、电子政府指数（EGDI）等指标。 绿色能源：数字化可持续发 投入、ICT 相关法规、ICT 专利占比等指标。 图 2.1：国家数字化发展阶段建模方法 5 Roland Berger | 图2.2：K-means聚类分析算法公式示意 政策生态 绿色能源 智能底座 泛在联接 国家数字化发展阶 段建模方法 互联网用户数 固网单用户流量 移动网络单用户流量 网络覆盖人口比例 全球数据中心分布 电子政务指数 (EGDI) 可再生能源发电占比 可再生能源消耗占比

....................................................................................... 13 4.1 技术底座 .................................................................................................. ............................................................................... 54 8.中企通信“云网智安”数字底座 ................................................................................................ 55 健康发展的有力支撑。 3 二、央国企信创的目标与指导原则 1.1 央国企信创的目标 央国企信创的目的是建立起符合“信创”要求的技术底座和技术体系，并基 于这样的技术底座和技术体系实现企业信息系统“升级替代”和数字化转型，最 终目的是推动业务的数字化创新与转型升级。央国企信创应服务于央国企数字化 战略目标，支持央国企实现“自主可控”的数字化转型，通过构建“创新高效、

能效比方面面临严峻挑战。中国移动充分发挥央企科技创新示范引领作用，聚焦 “卡脖子”方向，攻关国产高算力芯片、智算超节点、算力原生等关键技术，突 破万亿模型训练与推理性能瓶颈，打造低成本、高能效、自主可控的算力底座， 引领云智算基础设施从规模扩张走向效能跃升的新阶段。 2.1.1 算力芯片 大模型训练和推理对算力芯片提出了更高的要求，如超高带宽互联、极低时 延等。GPU 是智算核心，中国移动以测促研推动国产化 面融入高性能推理业务场景，支撑跨厂商低成本迁移、敏捷开发及高效部署。 面向中远期，以“异构 CPU+智算 AI 芯片”一体融通、支撑训推一体的泛 AI 业务为目标，探索虚拟指令集等深度算力抽象技术，形成即插即用的统一 XPU 算力底座与工具链，释放多样算力整体协同效能，推动智算应用生态繁荣发展。 2.2 存储技术 随着智算业务的爆发与模型参数量的增长，智算应用在训练、推理等阶段对 9 存储服务提出了更为严苛的需求，如何对海量复杂的数据进行存储、调度、高效 据进行存储、调度、高效 供给以提升算力利用率及模型训推效率成为传统存储系统面临的巨大挑战。中国 移动通过深度适配智算业务场景、融合高速发展的软硬件技术，为云智算构建高 效、智能、可靠的先进存力底座，进而提升智算应用全生命周期数据供给效率， 不断优化算力利用率、提升智算业务效能。 2.2.1 智算文件存储 基于通算理念构建的存储系统在长期演进中形成的标准化协议和产品形态 无法满足智算应

024 年政府工作报告提 出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。 云计算作为数字时代的新型基础设施，是整合科技创新资源，加快 形成新质生产力的关键要素和构建现代化产业体系的底座支撑。深 化推进云计算和实体经济融合升级，是技术革命性突破、生产要素 创新性配置、产业深度转型升级的重要路径，是助力新型工业化发 展、加快中国式现代化进程的催化剂。 过去一年，人工智能产业呈现井喷式发展，充分释放出以云计 ...31 四、云计算与智算加速融合，开启智能化新纪元..................................................34 （一）AIIaaS 夯实云计算技术底座，持续提升智能软硬件效能...................35 （二）AIPaaS 聚焦智算服务开发能力，成为 AI 工程化实践最优解........... 38 （三）MaaS 定义云上服务新范式，赋能 例如申通快递云原生化已覆盖运输、仓储、流通加工、配送、信息 服务等环节，顺丰快递通过云原生大数据平台打造智慧物流供应链， 实现整体物流系统的网络化、自动化、可视化。二是技术创新方面， 新兴技术加速升级，驱动交通云底座建设再上新台阶。近年来，车 路协同、数字孪生、5G、物联网等新兴技术加速升级，有效驱动了 云计算产品的深度使用，为新兴技术发展提供肥沃土壤，从而助力 提升交通出行体验和货物运输效率。如腾讯提出了融合“实时孪生