综合算力指数 2025 综合算力指数 算力产业发展方阵 2025 中国算力大会 2025 年 8 月 综合算力指数 版权声明 本报告版权属于算力产业发展方阵、2025 中国算力大 会，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报 告文字或者观点的，应注明“来源：《2025 综合算力指 数》”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 综合算力指数 推荐序 近年来，AI 技术 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以 能的关键。因此，中国信通院研究团队持续优化综合算力指标体系，在往年基 础上，增加模型能力的呈现，从算力、存力、运力、模力、环境多个维度，更 加准确剖析我国算力产业发展态势。 《2025 综合算力指数》为我们提供了一个全面而系统的视角来洞察我国算 力发展最新进展。通过科学的指数体系构建，将“综合算力”解构为几十余项具 体的指标，映射出我国在算力领域的发展状况，这将为国家制定精准的产业政 策

本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。 请务必阅读末页声明。 电子行业 超配 （维持） 电子行业深度报告 DeepSeek 推动模型平权，关注 AI 终端及算力领域 2025 年 2 月 20 日 罗炜斌 SAC 执业证书编号： S0340521020001 电话：0769-22110619 邮箱： luoweibin@dgzq.com.cn 陈伟光 资料来源：东莞证券研究所，Wind 相关报告 投资要点：  DeepSeek推动模型平权，关注AI终端及算力领域。2024年12月，DeepSeek V3 首 个 版 本 上 线 ， 在 多 项 评 测 成 绩 超 越 了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等 开 源 模 型 ， 并 在 性 能 上 和 GPT-4o 以 及 Claude-3.5-Sonnet不分伯仲，训练成本约为558万美元。1月20日， mini。通 过推出高性能、低成本且开源的模型，DeepSeek给全球AI发展带来了模 型平权，同时也将刺激其他头部模型厂商加快推出性能更强、成本更具 竞争力的模型。而随着模型调用门槛降低，AI终端有望加速落地，而AI+ 快速发展也将反哺训练算力、推理算力需求。  AI终端有望加速落地。AI手机：苹果国行AI功能渐行渐近，三星国行S25 系列搭载智谱Agentic GLM，而华为、荣耀、OPPO等多家国产终端近期

DeepSeek 模型优势：算力、成本角度 解读 2025 年 2 月 ■ 什么算力 ?“ 对信息数据进行计算，实现目标结果的能力” ■ 传统算力：信息计算力 ■ 现代算力：信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 ) ■ 外部算力工具： ■ 草绳、石子 ■ 算盘 ■ 计算机：算力提供者 ( 可高速简单运算，不能处理复杂逻 辑 ) 算力的发展 “I think there is a world market for maybe five computers." ( 我想全世界只需要五台电脑 ) --Thomas --Thomas Watson,IBM 创始人， 1943 ■ 大型机时代：数字化未开始，算力需求潜力未发掘 大型机时代 1940- 1980 计算机算力的发展 大型机时代 PC 时 代 云计算时代 人工智能时代 1940- 1980-

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 算力城域网白皮书 （2025版） 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国电信股份有限公司研究院及其合作单位 所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引 用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：中国 电信股份有限公司研究院等”。否则将违反中国有关知识产权的相关 法律和法 中关村超互联新基建产业创新联盟：袁博。 算力城域网白皮书（2025 版） I 前 言 2025 年初 DeepSeek 的爆火掀起了生成式人工智能的浪潮，带动 大模型训练成本和推理成本的快速下降，驱动算力需求爆炸式增长。 城域网络作为用户与算力资源间的关键桥梁，各类新兴算力业务对城 域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国 电信在 2024 年发布了《算力城域网白皮书》，首次提出算力城域网 业生态与技术的发展，以及算力城域网研究与部署的深入，中国电信 推出《算力城域网白皮书（2025）》，进一步明确城域网络在面向算 力业务新场景、新需求下需具备的网络架构和关键技术能力。 本白皮书首先从算力产业发展、宏观政策以及服务模式等角度分 析了算力发展态势，引出了算力城域网的概念；然后，针对算力业务 需求展开分析，明确了算力城域网应具备的网络能力；其次，分析了 算力城域网设计目标，阐述了算力城域网的总体架构、关键技术和设

体验，极大地提升了生产力，提高了生产水平。 Gen-AI 应用的出现离不开大模型的支持。大模 型是基于海量参数进行自监督学习的预训练模型，凭 借更强的学习能力、更高的精准度以及更强的泛化能 力，正在成为人工智能技术发展的焦点。随着大模型 的快速成熟，其参数规模呈百万倍增长，随之而来的 是算力需求的剧增，芯片算力的增长速度与模型参数 规模的增长存在剪刀差，推动了超大规模智算集群的 建设。 作为基础设施建设者和新质生产力的推动者，电 信运营商正积极推进智算布局。本文基于大模型的 发展趋势和需求，结合运营商的特定优势，提出了智 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的 关键词： 人工智能；智算中心；基础设施；建设思路 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.09.012 文章编号：1007-3043（2024）09-0068-06 中图分类号：TN915 人工智能训练的计算复杂度逐年猛增，所需的智能算力从每秒千万次运算增加 到数百亿次，甚至进入千亿级别，促进了大规模智算中心的建设。智算中心主 要满足智算算力的需求，其布局、建设及维护方案与传统的云资源池存在较大 差异，当前运营商对智算中心的布局以及详细方案并没有统一的建议和参考。 分析了大模型发展带来的算力、存储、组网的需求挑战，对运营商智算布局以及 算力、存储、网络、维护管理等提出了相应的策略和方案建议。

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 分布式算力感知与调度技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。 魏亮、方辉、孙玉刚、尹鹏、林枭、韩风、占昊天、王磊 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以支撑日益复杂的智能应用需求，已成为推动产业数字 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 断涌现，本白皮书作为阶段性研究成果，还存在需要不断完善的地方， 真诚地企盼读者批评指正。 II 目 录 前 言

随着物联网、人工智能等技术的加速发展，算力 逐渐成为数字经济时代的核心生产力。截至 2024年 9 月，我国算力总规模达 246 EFLOPS（指每秒进行百亿 亿次浮点运算的能力），算力总规模居世界前列。 2023年 10月工信部等六部委联合发布的《算力基础设 施高质量发展行动计划》指出，到 2025 年我国算力总 规模将超过 300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%。算 力的提升使芯片功耗迅速增加和单机柜功率密度提 ［1］，因此 机房内合理的空调配置及气流组织显得尤为重要。 《数据中心设计规范》（GB50174-2017） ［2］指出，在设计 数据中心时，CFD 气流模拟方法对主机房气流组织进 行验证，可以事先发现问题，减少局部热点的发生，保 证设计质量。 本文以呼和浩特地区某智算中心机房为例，通过 对智算中心机房内气流组织及 CFD 模拟结果进行分 析，提出将存量机房改造为智算中心机房的措施，为 关键词： 关键词： 智算中心；气流组织；CFD；空调系统 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.017 文章编号：1007-3043（2025）03-0088-05 中图分类号：TU83 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 在将传统数据中心改造为智算中心机房时，面临高功率机柜散热的挑战。由于 液冷方式对基础设施要求高、实施

电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen DeepSeekMoE 实现高效的推理和低成本训练，构建 DualPipe 算法和混合精度训练优化计算与通信负载；通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现 性能突破。 多头潜在注意力 (MLA) 通过低秩联合压缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间，显著降低了内存需求。 DeepSeekMoE 架构采 用了更为精细粒度 的专家设置，能够更加灵活且高效地调配资源，进一步提升了整体的运行效率和表现。 结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着 ChatGPT 引领全球 AI 浪潮， 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型，截至 24

国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 应用设计的软件，它集成了人工智能算法与技术，以实现特定设备或系统的智能化操作。这 类软件通常被优化以适应有限的硬件资源，如处理器性能、内存和功耗限制，同时提供诸如自动控制、数据采集与分析、故障预测及自我 修复等功能。嵌入式智能软件广泛应用于物联网（IoT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 能性和用户体验，支持实时决策，并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。