2025 2026 2027 2028 推理 训练 训练 推理 预训练 二次训练 全参微调 局部微调 ToC推理 ToB中心 ToB边缘 业务 主体 大型互联网 运营商 大模型公司 行业头部企 业 大中型企业 大中小企业 大型互联网 大型企业 分支/ 中小企 算力 需求 超大规模 大规模 较小规模 小规模 超大规模 大规模 小规模 千卡～万卡 数百卡～千 卡 单机8卡起步 单机1卡起步 《国家数据基础设施建设指引》  推进算力资源科学布局，促进各类新增算力向国家枢纽节点集聚；推进算力与绿色电力融合。 《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》  设定严格能效目标：到2025年底，新建及改扩建大型数据中心PUE降至1.25以内，国家枢 纽节点PUE不得高于1.2；可再生能源利用率年均增长10%。 《上海市智能算力基础设施高质量发展“算力浦江”智算行动实施方案 (2024-2025年)》  25以下；液冷机柜占比超过50%；绿电使用占比超20%。 2023年 12月 《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》  提出引导各类算力向国家枢纽节点集聚，节点外原则上不得新建大型及超大型数据中心。  设定到2025年国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%的目标。 《数字中国建设整体布局规划》  提出系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中

支持引进快递总部企业发展低空服务业 。 对 经批准在沧州开设低空无人机配送物流新航线〔起点或终点至少一个在沧州市域内，且小型无人机年度 执行 不少于 3500 架次（往返为一架次， 下同） 、 中大型无人机年度执行不少于 500 架次〕 的低空经 济企业按照 型号给予一次性补贴。 2. 鼓励扩大公共服务领域应用 。发挥政府购买公共服务的引导作用， 统筹本市各领域的低空飞行服务需求， 支持 等无人机集运等应用。 8. 低空＋智慧物流： 规划开通无人机快递航点， 开展城市无人机配送 、城际无人机运输等物流方式 。探索在城镇及 人口聚居区， 试点应用无人机配送模式， 实现邮件快件处理场所—末端网点或大型社区的直接配送。 9. 低空＋全域旅游： 依托阿拉善得天独厚的旅游资源， 以构建“大沙漠 、大胡杨 、大航天 、大居延 、大民 俗” 的“大旅游”格局为契机，打造航旅一体常态化的“低空＋全域旅游” 办公室 应用场景： 1. 航空应急救援：要进一步加强应急救援联动指挥中心建设，完善应急救援预警、指挥、实施等体系，健全航 空护林灭火 、城市消防巡护 、矿山安全巡护等措施， 加快推进成功通航改装大型固定翼应急救援飞机项目。 2. 文旅： 通过推出“短途运输＋低空旅游”精品项目， 先行发展市场需求量大的低空旅游业务。 3. 短途客运： 充分发挥短途运输优势，发展联通全省、跨越省际、安全高效的短途客运业务。增开大同—长

平均规模较小，数量众多且分布零散，这极大地增加了零售企业的市场覆盖成本 和供应商管理难度。大型零售企业通常需要与更多类别的供应商建立联系，供应 商资质评估、产品采购批次、退货和换货等都需要企业投入大量的人力进行资质 审核、订单协商及退换货等处理。因此，供应商的筛选和管理需要耗费大量成本。 此外，大型零售企业门店众多且分布广泛，传统模式下的跨区域库存调配效率低 下，产品质量问题追溯也常因信 下，产品质量问题追溯也常因信息滞后引发消费端的不满，难以迅速处理诸如门 店库存和产品质量等问题。零售企业，尤其是大型零售企业，需要通过数字化系统 提升供应链整合能力，对供应商进行统一优化管理，并利用销售预测等技术打破 门店需求与供应商供应之间的壁垒，从而降低零售企业的运营成本，提高业务效 率。 �.� 零售行业的复杂性 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the 数据采集等数字化需求，中小企业 的零售商们可按自身需求独立组 合功能模块 通用SaaS供应商的出现是为了 围绕某些特定功能提供经济实惠 的数字化解决方案，如对小商家很 有吸引力的仓储管理系统 受已有ERP系统的限制，大型本 地零售商采用通用SaaS和ERP混 合的方式来实现数字化管理的不 同功能 围绕供应侧的 初步数字化探索 强调计划性管理并 开始构建数字化供 应链系统 �� 店仓一体化模式转型。线下零售商

（6）绿色可持续发展成为核心挑战 绿色低碳与可持续发展已从可选项转变为算力产业生存与增长的刚性约束和核心价 值。全球各国碳中和政策法规日益严格，例如欧盟的能源效率指令和中国的数据中心能 效限额，叠加大型云服务商和互联网企业自身EDG承诺以及客户对环保要求的提升，共 同驱动产业将能效优化和碳减排置于战略核心。数据中心能效提升体现为PUE电值持续 下探，领先者正向1.1-1.2逼近，这高度依赖液冷技术的规模化应用、人工智能驱动的智 部署先进堆》等四项行政命令推动先进反应堆技术认证与审批改革，包括美国核管会 （NRC）引入分阶段审查、降低许可费用50%，并支持第四代反应堆示范项目计划2027- 2028年开工，目标到2030年前新建10座大型反应堆。新政将核能与国家安全深度绑定， 保障能源在数据中心等关键领域的战略应用，为美国AI发展提供基础支撑。 2、算力产业投融资环境 在投融资机制方面，美国形成了政府引导、企业主导、市场参与的多元化投资格 都柏林等地区。数据中心 聚集区网络密度高、国际带宽充裕、生态成熟，聚集了全球主要的云服务商和大型数据 中心。 在数据中心需求不断增长的推动下，数据中心枢纽的资源供给趋于紧张，促使算力 向更具成本优势和资源禀赋的新兴区域扩展。北欧地区凭借低廉的绿色电力，天然的冷 却优势和稳定的政治环境，成为大型、超大规模数据中心的理想选址。依托丰富的水电 资源和先进冷却技术，瑞典、芬兰等国正在成为可持续算力中心。Facebook在瑞典吕勒

根据《全国数据中心应用发展指引（2020）》，截至 2019 年年底，我国在用 数据中心机架总规模达到 314.5 万架，较 2018 年底增长 39%。超大型数据中心 机架规模约 117.9 万架，大型数据中心机架规模约 119.4 万架，较 2018 年底大型、超大型 数据中心的规模增速为 41.7%。 图 2.1.5 2016-2022 年中国数据中心机架规模（万架） 国内数据中心产业已经开始呈现 生产力；数据是核 心生产要素；平台是主要生产方式；敏捷是必备组织能力；安全是不可逾越底线。整 体而言，大型商业银行的数字化转型已经迈过了业务线上化的阶段，对于数字化的理 解也已经较成体系，进入了生态化、智能化阶段，业务触及社会生产各个角落，成为 拥有数字技术落地最为丰富的行业场景。大型商业银行数字化承担着金融供给侧结构 性改革和推动数字经济发展双重使命。 从金融行业的需求来看，当前主要的 管控，提升节点感知、异 常发现和故障预测能力，降低人工操作风险，推动运维管理模式转型升级。积极应用 绿色节能技术和清洁可再生能源，加快数据中心绿色化建设与改造，加强能耗数据监 测与管理。新建大型、超大型数据中心电能利用效率不超过 1.3，到 2025 年，数据中心 电能利用效率普遍不超过 1.5。随着我国金融行业数字化转型的不断推进，如何实现金 融数据中心绿色节能和智能运维将成为关注的重点。

S0980522100001 S0980522090001 l GPU 是人工智能时代下满足深度学习大量计算需求的核心 AI 芯片。 过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从 2018 年起， OpenAI 开始发布生成式预训练语言模型 GPT 以来， GPT 更新换代持续提升模型 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 年 3 月，英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 类大型语言模型推理。与适用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 2016 年的 241.5 万个上升至 2021 年 的 566.7 万个，对应 CAGR 达 18.60% ；其中，云数据中心负载任务量 CAGR 预计达 22% 。 l 以模型中的参数数量衡量，大型语言模型的参数 在过去五年中以指数级增长。随着参数量和训练 数据量的增大，语言模型的能力会随着参数量的指 数增长而线性增长，这种现象被称为 Scaling Law 。 但当模型的参数量大于一定程度的时候，模

语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI-o1 正式版。 2 月 1 日消息，据彭博社报道， DeepSeek 的人工智能助手在 140 个市场下载次数最多的移动应用程序排行榜 上名列前茅。国外大型科技公司如微软、 英伟达、亚马逊等已先后上线部署支持用户访问 DeepSeek-R1 模型。 2 月 1 日，华为云官方发布消息，硅基流动和华为 云团队联合首发并上线基于华为云昇腾云服务 的 DeepSeekR1/V3 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 Azure AI Foundry 和 GitHub 上提 供。 1 据，英伟达 对 Blackwell 系列芯片的划分更为细致，以向大型云服务商提供符合其能效要求和服务器 OEM 性价比需求的产品，并根据供应链情况动态调整。预计 2025 年英伟达将 更着力于营收贡献度较高的 AI 机种，例如积极投入技术和资源在 NVL Rack 方案，协助服务器系统厂商针对 NVL72 系统调教或液冷散热等，推动 大型云服务厂商从现有 NVL36 转为扩大导入 NVL72 。出货占比方面，据

吸引了资本投资的激增，尤其是转向合资企业、贷款 /信贷设施和收购。这种转变反映了获取投机融资的 难度越来越大，以及新校园规模的不断扩大，现在需 要显著更多的资金。产品供应不足加速了新的发展， 大型、复杂的建筑吸引了创纪录的资本。不久前，5 0MW被认为是一个大型园区，但现在100MW以上的 园区已是常态。平均每兆瓦的建设成本为1100万美 元 2 ，一所校园现在可能需要数十亿美元的投资— —对于同时建设多个场地的开发商来说，这是一个令 造其未来发展方向，并在更广泛的技术领域推动进步 。 可再生能源已成为超大规模数据中心在评估长期可 持续性和电力可用性时考虑的关键因素。所有主要 16 人工智能的影响 这种转变在全国的大型项目中已经显现。例如，Met a计划在路易斯安那州建造一个超过2GW容量的数据 中心。在内华达州，塔霍-里诺工业中心已发展成为 一个人工智能基础设施中心，拥有近1GW的可用电 力。同时，Tract在亚利桑那州开发了一个1 德克萨斯州没有收入税，并且自2013年以来已 将数据中心硬件和软件免征税款，从而刺激了 就业和投资增长。 德克萨斯州达拉斯及周边子市场的对动力 土地的需求增加，导致价格上涨，因为开 发商纷纷抢夺可用容量。 市场最近因大型电力项目，包括可持续选 项，而受到特别关注。 市场活跃于协助数据中心的发展，并致力于未 来的增长。电力成本约为每千瓦0.06美元，与 附近市场的成本相比较低。 $135 - $170 $/kW/mo

本节基于上海企业的ESG创新实践，梳理上海企 业在实践中的创新案例，选取包括上海城投控股、久 事体育、上汽集团、中国宝武集团、上海锦江酒店集 团、临港集团、申能集团、中远海控集团、上海地产 集团、国网上海电力等中大型代表性企业以及部分中 小微企业，通过案例分析提炼ESG实践内部化过程中 的创新模式与可推广经验。 图�.�� 上海及全国上市企业管理维度评价得分情况 � � � � � � � � � ���� 化（简称“六化”）工作目标，集团坚持精准治污、科 学治污、依法治污，在持续深入推进“固废不出厂”基 础上，进一步发挥冶金炉窑利用处置固体废物减污降 碳协同效应，积极践行“无废”理念，按“一厂一策” 统筹开展试点工作，探索大型钢铁联合企业建设“无废 集团”试点，助力“无废城市”，建设美丽中国。���� 年，各试点单位全面完成试点任务目标。 在源头减量方面，集团通过推广减量技术、强化源 头管控等优化工艺，实现减量目标；其中，宝钢股份 可重复使用的大容量包装，预计每年可减少塑料使用 约���吨，为酒店减塑目标提供实质支撑。 （四）绿色园区加速建设助力企业绿色转型 上海临港经济发展（集团）有限公司是以园区开 发、企业服务和产业投资为主业的上海市属大型国有企 业集团，入选中国服务业���强。����年临港集团蝉联 “国企社会责任先锋���指数”榜单，排名第��位，在 上海市入选国企中居首。旗下上市公司“上海临港”蝉 联“国企上市公司ESG先锋���指数”，排名第��位。

5个百分点，在全国重点行业中位居第二1，见图1-1，仅次于电子行业。 图1-1 我国重点行业两化融合达成度 图1-2 我国汽车行业数字化转型关键指标情况 04 注：1. 数据来源：基于两化融合公共服务平台数据测算。 3.大型整车制造企业数字化转型水平整体上高于零部件制造企业 两化融合公共服务平台数据显示1，2025年，汽车整车制造企业中达到创新突破 阶段的企业比例为19.3%，是汽车零部件及配件制造企业该指标的近两倍，见图1-3。 贯通本地与跨境物流，覆盖全品类与全流程，实现全球物流统一 管理与可视化。 表2-4 销售环节服务产品及工具 细分领域 序号 缩写 名称 产品功能 客户营销 1 DSP 需求方平台 （在线广告平台） 代表主机厂或大型经销商，程序化采购广告流量，精准定向目标 人群，以优化品牌曝光与销售线索获取效率。 2 CDP 客户数据平台 从多个来源集成客户活动、互动和接触点等数据，创建统一视图。 3 DMP 媒体营销数据平台 提出，导致需求与实际业务场景割裂。 服务能力同质化严重，现有数字化服务 “与行业适配度不足”问题依然存在。供需 协同壁垒问题突出，数字化转型项目周期长，效果难量化，车企对服务商的信任壁垒 高，大型车企数字化转型项目通常需要 1-3 年周期，且效果与业务流程、人员培训 等因素深度绑定，导致服务商与车企在“效果验收”上易产生分歧。 第三章 汽车行业数字化转型 服务商能力评价框架 24