...................................................................................................90 4.3 用户界面设计....................................................................................... 大模型构建客户经理智能体成为突破 现有瓶颈的关键路径。 本项目的核心目标是通过 AI 智能体实现三个维度的价值重 构：  服务效能升级：构建具备自然语言理解、多轮对话管理和金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 处理，将平均响应时间从传统模式的 4 小时压缩至 30 秒以内  资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 大模型构建智能客户经理替代方案，通过 AI 技术 实现 7×24 小时专业化服务，在保证服务质量的前提下显著降低运 营成本，同时提升客户体验与业务转化效率。具体目标分解如下： 首先，建立覆盖全渠道的智能服务矩阵，实现 90%标准化业务 的自动化处理。通过自然语言理解技术，智能体可准确解析客户关 于账户查询、理财产品咨询、贷款申请等高频需求，响应速度控制 在 3 秒内，准确率需达到 98%以上（参照 2023 年银行业智能客服

服务的首 token 延迟会大幅降低。以 128K 输入且大部分内容重复的请求为例，经实际 测试，首 token 延迟从原本的 13 秒锐减至 500 毫秒。 2 ）削减整体费用：最高能够节省 90% 的费用 ( 前提是针对缓存特性进行优 化 ) 。 即便不做任何优化，按照过往使用数据统计，用户整体节省的费用也 能超过 50% 。并且，缓存所占用的存储无需额外付费。 3 ）保障缓存安全：在设计缓存系统时， ASIC 等 AI 芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于人工智能训练和推理计算； 3 ）超算 算力：由超级 计算机等高性能计算集群提供算力，主要用于尖端科学领域的计算。早期通用算力占整体算力的比重达 90% 以上，随着人工智能技术的发展，智能算力规模 迅速增长。据中 国信息通信研究院预期， 2030 年全球智能算力规模将达 52.5ZFLOPS 。据 IDC 预期， 2023 年中国智能算力规模达 亿、 169.77 亿元，同比分别增长 113.54% 、 312.86% ； 2024 年 前 三 季 度 累 计 资 本 开 支 分 别 达 到 4 0 1 8 2 亿 390 90 亿元 同比分别增长 mm 资 本 开 支 （ 亿 美 元 ） YoY 250

容 表： 2022 年全球半导体收入前十公司 图：全球 PC GPU 市场出货量占比 图：全球独立 GPU 市场出货量占比 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 资料来源： Jon Peddie Research 公司发展历史及收并购历史 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理 l2006 年，伴随 CUDA 平台推出，首款针对统一渲染图形的处理器 G80 诞生，采用台积电 90nm 制程。 l2010 年， Fermi 架构推出，是第一个支持 DirectX 11 的 GPU 计算架构，采用台积电 40nm 制程。 l2012 年的 Kepler 架构是 Fermi 图形事业部收入 FY19 FY20 FY21 FY22 FY23 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 资料来源： Bloomberg ，公司公告，国信证券经济研究所整 理 资料来源： Bloomberg ，公司公告，国信证券经济研究所整

人工智能开始出现、 推动了数字化服务向智能化、 精准化、 经营化方向发展 ，数据成为关键生产 要 素、企业的核心竞争力聚焦数据 ， 聚焦 数字化行为生命周期的客户经营。 初始阶段（ 20 世纪 90 年 代） 互联网技术、 电子商务、 在线支付、 标志数字化服务模式初步形成、 企 业主要利用互联网技术提高内部效 率 ，如 OA 、 ERP 等系统的应用。 2010 年代 --- 至今 互联网发展促使企业推动数 字化运营、 利用网络技术提 升效能、 例如雅虎开创免 费 电邮、 亚马逊、 eBay 开启了 在线购物的新时代。 21 世纪初 --2010 年代 20 世纪 90 年 代 02 业务需求层次细分 中国经济面临转型升级、大力扶持民营 企业、创造就业提升等发展态势 ，数 字 服务与运营将会在更广、更深的层 次上 植入到更多的细分业务领域 ，带 动 BPO 社交媒体用户已超 50 亿 ，为数字服 务 与运营提供了广阔的用户基础和应用 场景。 AI 与大数据的算法深入推进 ，如 智 能推荐算法使得广告点击率提升 30% ， 用户画像精度已超 90% AI 营销工具使用率年增长 20% ， 《数据安全法》等法规推动了数字 服务与运营的合规保障。 根据 Marketsand Markets 报告 ， 2019 年至 2024 年全球数字化运营服务市场

82 115.9 51 (2024) Use of digital design tools in R&D (penetration %) 52 58 72 84 83.1 52 (2024) 90 by 2027 53 Use of numerically controlled machines in key production processes (penetration %) 27 China to achieve its goals. 86 The aircraft—which, despite being built by a SOE, relies on around 90 per cent foreign suppliers to provide its key components according to one 2020 estimate—has been billed wide-body aeroplane, the C929, is still under development and has yet to complete its first test flight. 90 The C919—the launch of which was marred by delays, technical challenges and issues with COMAC’s original

人口红利推动政策落地，产业链持续完善，算力需求呈现爆发式增长。 一、美国算力产业发展现状 1、算力产业政策 美国将算力基础设施视为国家战略竞争力的核心支柱，持续强化在云计算、人工智 能、量子计算等前沿领域的发展优势。 20世纪90年代至2010年前后，产业政策聚焦技术研发与算力设施建设，为美国算力 技术领先发展奠定基础。1991年，美国提出高性能计算和通信计划（HPCC），旨在扩大 美国HPCC技术的领先地位，该计划包括 欧洲算力基础设施从集中式向分布式架构演进，为工业4.0和智能制造提供底层支撑， 标志着欧盟算力政策进入量化实施阶段。计划设定了明确的数字化目标：到2030年， 75%的欧盟企业使用云计算服务、大数据和人工智能；90%以上中小企业达到基础数字化 水平；生产半导体价值占全球市场份额提高到20%。 面对全球芯片供应波动和地缘政治风险，欧盟将半导体产业自主作为算力政策的重 点领域。2022年2月欧盟委员会发布的 相关数据。 • 尽快开展6G网络的研究与资金投入，以成为下一代通 信技术的领跑者。 2021年3月 《2030数字罗盘》 • 到2030年，75%的欧盟企业使用云计算服务、大数据 和人工智能；90%以上中小企业达到基础数字化水平；生 产半导体价值占全球市场份额提高到20%。 34 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 资料来源：公开信息 2、算力产业投融资环境 欧盟算力

iddle-income-trap-world-bank-economic-development/> 15 从 1978 年开始，中国通过直接干预优先和长期产业来实现其发展目标。到了 20 世纪 90 年代，中国开始确立和发展高科技和“支柱”产业。2001 年加入世界贸易组织后， 中国减少了产业政策的使用，但在 2008 年全球金融危机期间又重新切实实施了这一政策。进入 2010 年代中期，中国 %） 37 50 70 82 115.9 51 （2024 年） 数字化研发设计工 具普及率 （%） 52 58 72 84 83.1 52 （2024 年） 到 2027 年 达到 90 53 关键工序数控化率 （ %） 27 33 50 64 64.9 54 （2024 年） 到 2027 年 达到 75 55 到 2027 年达到 75 工业增加值能耗 下降幅度（%，与 中国商用飞机有限责任公司生产的 C919 作为中国首款自主研发的中型商用飞机，其成功推出彰显了 国际合作与外资企业对中国实现发展目标的重要作用。 86 这架飞机由国有企业制造，据一发布于2020年的 估计报告，有 90% 的关键零部件供应商为外国企业，但其仍被用来展现中国先进制造能力的进步。 87&88 从 表面上看，这体现了中国技术能力的显著提升，但其对进口零部件的高度依赖也表明，中国距离实现《中 国制造

结构化数据解析瓶颈，通过时空对齐技术关联视频流、物联传感及地理信息等多 源数据，实现跨场景算法零样本生成，算法冷启动时间压缩至 1 分钟内，成功应 用于南京防汛防台场景中，推动积水检测算法准确率突破 90%，实现水位视觉特 征协同分析。二是小样本迭代优化引擎，建立动态调优机制，通过少量样本多轮 迭代解决长尾场景响应难题。典型案例中，雨花台区共享单车违停识别算法经几 十个标注样本、3 轮训练后准确率从 AI 协议解析引擎与多 模态适配技术，重点实现三大能力突破，通过释放感知要素乘数效应，推动城市 治理从“被动响应”向“主动预见”跃迁，为数字中国建设注入新质生产力。一 是泛在接入智能化，支持 90%以上主流工业协议（如 Modbus、JT808）及视频流 协议（GB/T 28181、RTSP），通过 AI 驱动的协议动态适配技术，实现消防水压 传感器、桥梁位移监测仪等几十类物联终端与百万路视频资源的“即插即用”。 分类与上报。 图 7：“一端一屏一系统”架构图 主要成效：在试点地区应用成效显著，有力推动了基层减负增能。基层事件 上报平均耗时从 3 分钟大幅缩短至 30 秒以内，当日事件闭环处理率提升至 90% 以上，显著提高了办事效率，居民投诉率环比下降。平台通过全量汇聚与分析通 话、事件等数据，形成了精准的社情民意“数据图谱”，为管理决策提供了可靠 依据，获得了基层工作者的广泛认可。 特色亮

这个巨大的资本需求促使主要房地产投资者和私募 股权（PE）公司联合运营商、超大规模企业和其他 战略科技公司，以利用行业增长潜力。据Tech Capit al统计，过去五年中，PE在交易价值中的份额从54 %增长到80%至90%。 正如去年报告中预测的那样，2024年数据中心行业 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 1,100 450 1.03% 1,600 172 1.77% 2,050 507 1.29% 810 794 3.41% 5,350 925 0.26% 750 440 2.80% 90 1 12.00% 130 11 22.00% 575 34 0.48% 210 5 6.80% 230 17 5.06% 360 9 0.30% 510 46 3.80% 510 425 预租赁或由超大规模运营商控制。 芝加哥，美国第三大城市，长期以来一直是中西部 的主要金融和商业中心。这些因素导致其长期位居 数据中心市场前五名，中心地带为运营商酒店350 E . Cermack，该地点在20世纪90年代被Digital Realt y收购。 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 2024 2019 $250 - $375

6 6.3 5.1 25.5% META US Equity Meta 499.49 90,143 28.2 22.8 20.0 9.4 6 6.3 5.1 25.5% META US Equity Meta 499.49 90,143 28.2 22.8 20.0 9.4 AI，搜索引擎巨头广泛应用人工智能技术。谷歌享有搜索市场 大部分份额，早期对人工智能技术的应用主要以理解式 AI 为主。根据 StatCounter 统计结 果，2015 年至今谷歌在 PC 与移动端综合搜索量的市占率均超过 90%。机器学习在谷歌产 品中的第一个应用是 2001 年的拼写纠正系统，帮助忽略人们搜索内容的拼写错误而得到正 确结果。随后谷歌于 2019 年使用 BERT 进行检索句子整体拼读以优化搜索排名系统，并开