请阅读最后一页各项声明 通信 分析师：李璐毅 登记编码：S0730524120001 lily2@ccnew.com 021-50586278 Manus 在 AI Agent 领域实现技术突破， AI 驱动智算中心升级 ——通信行业月报 证券研究报告-行业月报 强于大市(维持) 通信相对沪深 300 指数表现 资料来源：中原证券研究所，聚源 2025-02-16 《通信行业月报：国家实施手机等数码产品购 新 补 贴 ， 智 能 手 机 市 场 平 稳 复 苏 》 2025-01-08 《通信行业月报：运营商大数据业务高速增 长，AI 手机渗透率逐步提升》 2024-12-11 联系人： 李智 电话： 0371-65585629 地址： 郑州郑东新区商务外环路10 号18 楼 地址： 上海浦东新区世纪大道1788 48%）、创业板指（+5.16%）。 ⚫ AI 模型的快速扩展加速云计算普及。2024 年，全球云基础设施服 务支出同比增长 20%，达到 3213 亿美元。AI 模型的快速扩展成为 增长的核心驱动力，加速云计算普及。2024H2，主要云厂商报告 AI 投资带来的显著回报，AI 应用对整体云业务的推动作用日益凸 显。随着 AI 市场竞争持续升温，云计算巨头正加大云和 AI 基础设 施投资力度，以满足日益增长的需求。Canalys

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI：大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 金融行业坐拥数据富矿，有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期，多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型：彭博发布支持金融 领域的自然语言处理（NLP）任务的 BloombergGPT，中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾 AI 的金 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关 和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估

AI ＋智慧路口解决方 案 2025 一、智慧路口的发展 二、智慧路口总体思 路 三、智慧路口应用系统 四、智慧路口交通设计 五、智慧路口发展展望 目 录 1 、人工智能 + 智慧路口 概念 2 、智慧路口的发展历程 3 、路口交通问题 4 、智慧路口需求分析 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 ■ 智慧路口是传统交通路口的智能化升级形态，以物联网、人工智能、大数据、通 行人、非机动车及环境的全域实时 感知、智能数据分析、动态决策调度，最终提升交通效率、保障安全，并为车路 协同和自动驾驶提供路侧支撑。 ■ AI 大模型通过深度语义理解、复杂场景推理、全局协同优化三大核心能力，正在 重塑智慧路口的技术架构与应用范式。 AI 大模型正推动智慧路口从 “单点智能” 向 “ 全局智能” 跃迁，其核心价值不仅在于效率提升，更在于重构交通治理逻辑——从 “ 以车为本”

AI+ 为新型能源系统赋能 2024 年 6 月 华南理工大学建筑设计研究院有限公司 莫理莉 行业报告资源群 1. 进群福利：进群即领万份行业研究、管理方案及其他 学习资源，直接打包下载 2. 每日分享： 6+ 份行业精选、 3 个行业主题 3. 报告查询：群里直接咨询，免费协助查找 4. 严禁广告：仅限行业报告交流，禁止一切无关信息 微信扫码 长期有效 专业知识社群：每月分享 请联系客服微信，第一时间清理； 3. 原报告仅限社群个人学习，如需它用 请联系版权方； 4. 如有其他疑问请联系微信。 目 录 CONTENTS 政策环境 1 现状与挑战 2 AI 的概念 3 AI 在新型能源系统中的应用 4 政策背景 1 1.1 新型能源体系相关政策 党的二十大报告指出： “深入推进能源革命，加强煤 炭清洁高效利用，加大油气资 源勘探开发和增储上产力度， 加快规划建设新型能源体系， 系 等方面，推出并落实好各项改革举措，加快建立适应新型能源 体系和新型电力系统的体制机制，促进能源高质量发展。 各省市近期陆续出台新型能源系统、储能、充电 桩、源网荷储互动等相关政策。 1.2 AI （人工智能）相关政策 近年来，我国“人工智能 +” 产业化进程不断加快，在制造 业、能源、交通、医疗、农业、生活服务等领域得到了较好应 用。中国信息通信研究院和赛迪研究院公布的数据显 示， 2023

AI+ 金融大模型的两条技术路线 证券研究报告 当前 AI 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 天机器人 Bard ； AWS 推出自有基础模型 Titan 和 AIGC 服务 Bedrock ，以及 AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer 。 Anthropic 推出 Claude ，是最接近 ChatGPT 的商业竞品； xAI 发布其首个 AI 大模型产品 Grok ，模型通过 X 平台实时了解世界 ， GrokV1.5 或于 2024 年 3 月发 布。 BloombergGPT 率先登场。 BloombergGPT 的混合训练方法使其模型在金融任务上 的表 现大大超过了现有的大语言模型 ，而在通用场景上的表现则与之相当 ，甚至优于现有模型。 AI4Finance Foundation 开发 FinGPT ，为金融大 型语言 模型提供互联网规模的数据 ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业

—— “人工智能+”时代的智慧城市发展范式创新 AI CITY发展研究报告 （2025年） 国家信息中心 华为云计算技术有限公司 （排名不分先后） 编写委员会 主编： 单志广、高江海 专家顾问： 陈 林、杨瑞凯、徐卫星、鲍 亮、王 彬、陈群辉 副主编： 房毓菲、涂菲菲、刘 殷 周春燕、李志强、江虎林 编委： 陈 栩、王丹丹、戴 彧、胡沐华、吴洁倩、常苗苗、舍日古楞、 塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。 城市是AI技术创新融合应用的综合性载体，通过AI技术为城市赋能，是主动适应经济社会发展， 顺应城市发展趋势，探索城市创新治理手段的重要举措和可行路径。根据斯坦福大学《2025年人工 智能指数报告》，越来越多的研究证实了AI对生产力的积极影响，在特定任务上AI已经能与人类专 业知识相匹配，同时具有更高的效率。根据Gartner的预测，到2028年，AI技术将自动化至少15%的 日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过AI技术与城市数字孪生场景结合，以时空为 “索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和AI算法进行智能分析、挖掘知 识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地理数据的不完备 性等关键问题。 以“模型+知识”智能驱动的AI CITY不是简单地在城市叠加技术元素，而是以AI为核心，融合联 接、计算、云、区块链

技术展望 2025 AI 自主宣言： 可能无限，信任惟先 技术展望 2025 | AI 自主宣言 2 AI自主宣言： 可能无限，信任惟先 前言 沈居丽（Julie Sweet） 埃森哲董事长兼首席执行官 卡迪克·纳拉因（Karthik Narain） 埃森哲技术服务全球总裁兼首席技术官 欢迎阅读《技术展望 2025》。就在我们连续第 25 年推出这份前瞻性趋势报告之际，人类迎来了科技发展 到， 利用技术、数据、AI 不断展开持续变革至关重要。AI 正 越来越快地广泛普及。这为企业全面重塑带来了诸多新 机遇，比如以全新方式提升效率、优化核心业务、开发 新商业模式、创新客户互动方式等。 我们将 AI 视为一种新的数字化，因为它不仅改变了 技术本身，还带来了全新的工作方式。它将渗透到企业 的各个领域，对方方面面和相关人员产生广泛影响。目前， AI 的影响力已经显现出来。而随着企业继续扩大 的影响力已经显现出来。而随着企业继续扩大 AI 的应 用规模，将生成式 AI 作为重塑的驱动力，它将会开始解 决新问题、创造新发明、改变我们的工作和生活方式， 乃至彻底革新各行各业。 埃森哲调研表明，目前仅有 36% 的企业高管表示其 所在组织已经大规模应用生成式 AI 解决方案，而仅有 13% 的受访者认为这些解决方案在整个企业中产生了显 著影响。面对这一现状，埃森哲致力帮助广大企业更迅速、 更安全地推进

技术篇：英特尔 AI 产品组合 英特尔 AI 实战视频课程 英特尔中国 AI 实战资源库 基于英特尔® 架构的 AI 软件工具组合 03 10 15 30 36 37 CONTENT 目录 Large Language Model (LLM) 大语言模型 3 4 阿里云引入第五代至强® 可扩展处理器，实现 ECS g8i 算力再升级，为大模型 AI 推理加速添 新 使用处理器内置的 AI 加速引擎 -- 英特尔® AMX 和英特尔® AVX-512，提升并行计算和浮点运算能力； • 受益于第五代至强® 可扩展处理器显著提升的内存带宽和三级缓存共享容量，化解 AI 大模型吞吐性能挑战； • 利用第五代至强® 可扩展处理器内置的英特尔® SGX 和英特尔® TDX 安全引擎，实现端到端的数据全流程 保护。 CPU 也能玩转 AI - 为 AI 提速，给安全加码 提速，给安全加码 挑战 解决方案 云服务器升级 解决方案 企业云服务 第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器具备更强通用计算和 AI 加速能力 阿里云 ECS g8i 集群可支撑 72B 参数级别的大语言模型分布式推理 文生图 创意辅助工具 AI 生成代码 虚拟助手 1.2.3 数据来源于阿里云未公开的内部测试，如欲了解更多详情，请联系阿里云：https://www.aliyun.com 英

印、翻泽本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源： 全球计算联盟”。 1 序 近年来，随着人工智能技术的迅猛发展和数字化转型的深入推进，全球对 高性能算力的需求持续增大。特别是在 AI 训练和推理任务中，高密度计算集群 的功耗需求日益攀升，传统的数据中心散热方案面临着严峻挑战。在此背景 下，液冷技术作为一种高效、节能的散热解决方案，正在加速改变数据中心的 技术架构和产业格局。 2 的热设计功耗（TDP）不断提升，传统风冷数据中心在应对高密度、高功耗计 算集群时已显得捉襟见肘。 从硬件形态演进来看，传统的 AI 产品与架构已不能完全满足新的 AI 集群 的需求。随着计算密度的提升，采用低延迟、高带宽互联架构的 AI 集群因其性 能优势而被广泛采用。然而，在液冷整机柜的设计与部署过程中，不同厂家的 技术方案缺乏统一标准，这给终端用户的系统选型、设备部署及运维管理带来 在技术发展层面，尽管面临诸多挑战，业界已在 OAI（开放加速器接口） 和 UBB（OCP 通用基板）等标准化方面取得了显著进展。特别是超节点整机 柜架构设计日益受到关注，这一创新方案通过支持更多 AI 加速器的高速互联， 为构建更高密度、更高效能的计算集群提供了新的技术方向。 我们期望通过本报告的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流与协 同创新，共同推动液冷智算中心技术的发展与应用推广，为构建高效、绿色、