在人工智能技术驱动全球产业变革的背景下，智算中心作为新型基础设施的战略地位日益凸显。从功能架构看，智算 中心通过算力生产、聚合、调度、释放四层体系，构建起支撑智能制造、智慧城市等场景的“数字大脑”。其核心价值已超 越传统数据中心，成为推动AI产业化与产业AI化的关键载体。随着智算中心向高密度、高能耗方向演进，供配电系统从 “支撑系统”转变为“发展瓶颈”，智算中心供配电系统面临着多种挑战： 供电容量与空间效率的失衡 供电容量与空间效率的失衡 单机柜功率持续提高，供配电设备面积占比从25%激增至50%以上。据科智咨询调研，单机柜功率20KW 以上的高密机柜增速超过50%，远超10KW以下机柜的增长速度； 电力需求增速远超电网扩容能力，部分园区算力上限受制于电网容量。 能效优化与可靠性的两难抉择 PUE（电能使用效率）指标压力陡增：AI芯片功耗占比达60%-75%，供配电损耗成为能效短板； 可靠性要求提升：推理业务需99 率与扩展性？ 2、供配电系统各个环节如何通过优化组合，以实现PUE＜1.15的目标？ 3、如何降低智算中心供配电的投资成本？ 基于此，科智咨询联合中国通信工业协会数据中心委员会、中国IDC圈发起《中国智算中心供配电系统应用市场研究 报告（2025）》的编写工作，本报告旨在系统解析中国智算中心供配电系统的演进逻辑与实践路径，具体贡献包括： 产业图谱构建：拆解供配电系统构成，绘制产业图谱；

云智算技术白皮书（2025） 2 前言 云计算经历了资源云化（2006 年）、云原生化（2013 年）、算 力泛在化（2020 年）等阶段，随着人工智能与算力网络深度融合， 已迈入智能化的新阶段，向全栈智能、开放融合的云智算升级。 中国移动通过打造云智算技术体系，升级 AI IaaS、AI PaaS、 MaaS、AI SaaS 四层架构，推动算网大脑向算网智脑跃迁，构建全链 路可控 路可控用智安全，筑牢“供给者、汇聚者、运营者”定位。作为“供 给者”，融合中国移动算力、数据、算法优势，提供全方位能力支持； 作为“汇聚者”，打造 AI 生态平台，广泛汇聚多类型模型、多领域 能力、多场景智能体；作为“运营者”，以算网大脑为核心提供高效 运营服务，深化 AI 赋能。在此基础上，全面激活智能算力与应用普 惠新势能。 本白皮书详细阐述了云智算的发展背景、内涵，深入介绍云智算 的关键技术方向，为云智算的发展奠定基础。 的关键技术方向，为云智算的发展奠定基础。 云智算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，实现从基础设施 到运营服务的全面升级，中国移动希望同业界合作伙伴一道，共同推 动云智算技术、产业、应用和生态成熟，助力千行百业注智赋能。 3 目录 云智算技术白皮书 ............................................... 1 前言 .................

央国企智算创新实践报告 (2025 年) 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 中石油（北京）数智研究院有限公司 中国移动云能力中心 2025年9月 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院、中石油（北京） 数智研究院有限公司和中国移动云能力中心，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应 注明“来源：中国信息通信研究院、中石油（北京）数智研究 数智研究 院有限公司和中国移动云能力中心”。违反上述声明者，编者 将追究其相关法律责任。 前 言 数字经济时代，算力已成为关键生产力，重塑着经济社会发展格 局。伴随人工智能技术迭代加速，尤其是生成式人工智能的突破性发 展，智能算力需求呈现爆发式增长态势。作为智能算力的关键载体， 算力中心对推动科技创新、产业升级以及提升国家核心竞争力具有战 略性、基础性作用。 我 我国政府持续强化算力基础设施顶层设计，出台了系列政策措施， 积极引导和支持智算产业发展。从《新一代人工智能发展规划》到“东 数西算”工程，再到《算力基础设施高质量发展行动计划》，从战略布 局、资源整合、技术创新等多维度精准施策，为产业发展营造良好的 政策环境。在国家政策的引领下，各地方政府因地制宜出台配套措施， 形成央地协同推进智算产业发展的工作格局。 央国企积极响应国家号召，凭借自身资源、技术和市场优势，成

面向智算场景的 高性能网络白皮书 中兴通讯版权所有 编制说明 本白皮书在编制过程中得到了多家单位的大力支持，联合编制单位如下（排名不 分先后）： 中国联通研究院 中国信息通信研究院 V1.0 发布时间 2025 年 2 月 ©2025 ZTE Corporation. All rights reserved. 2025 版权所有 中兴通讯股份有限公司 保留所有权利 版权声明： 中兴通讯版权所有未经许可不得扩散 1 1 前言 智算场景的普惠化正带来新一轮网络技术的革新浪潮。 随着生成式人工智能的发展，AI大模型参数量从GPT-3.5的1.75亿，到GPT-4的1.8万 亿，预计未来GPT-5将达到十万亿参数规模，迅速膨胀的AI模型需要更大规模的算力集群执 行训练。AI大模型以GPU集群分布式训练为基础，根据阿姆达定律，串行占比决定并行效 率上限，网络成为影响算力的重要因素。AI训练任务的高精度并行协同特性以及超大集群互 精度并行协同特性以及超大集群互 联吞吐量对网络性能提出了数量级的提升需求。AI大模型训练的时间往往长达数月，也使得 网络的长稳运行变得前所有未有的重要。从网络流量模型来看，AI大模型训练流量与通算流 量呈现出完全不同的特征，突发的稀疏大流成为网络常态，聚合流量具备波峰波谷效应明显、 周期性等特征，也使得很多通用数据中心的网络技术不再适用。HPC同样对网络提出高性能 需求，特别是在可扩展性

智算中心液冷整机柜服务器 开放架构多样化算力兼容研究报告 全球计算联盟 开放液冷专业委员会 1 编写单位 河南昆仑技术有限公司 中移动信息技术有限公司 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。 本报告引用和发扬了来自全球计算领域的众多专家学者、技术领军者、优 秀企业的经验总结和著作，深入探讨液冷整机柜设计、液冷智算中心架构优化 及多算力兼容等 及多算力兼容等关键技术，并提出了一套开放、灵活且高效的液冷智算架构解 决方案。该方案兼顾技术创新和工程实践，在提升计算密度的同时有效降低了 能耗，为数据中心的绿色化转型提供了有力的技术支撑。 从政策层面来看，近年来国家持续加大新基建投入力度，明确提出要建设 绿色低碳、高效节能的数据中心。相关部门出台了一系列指导性文件：到 2025 年，全国新建大型、超大型数据中心的电能利用效率（PUE）需控制在 1

2025年8月 智算中心液冷产业全景研究 报告 (2025 年) 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应 注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院 将追究其相关法律责任。 前 言 算力时代的蓬勃浪潮正深刻重塑着底层基础设施的发展格局，传 统数据中心正加速向以高密度、高算效为主要特征的智算中心迭代演 设备散热难题，并有效控制运行能耗，智算中心采取 了一系列技术革新，其中的一项关键举措便是应用液冷技术。 本报告以智算中心液冷技术为核心切入点，聚焦液冷产业链的上、 中、下游各环节，涵盖液冷系统关键零部件、液冷 IT 设备、液冷整 体解决方案及液冷智算中心实践等重要领域。通过梳理和分析各细分 市场产业竞合情况、前沿技术、热点产品以及未来发展趋势，旨在多 维度、立体化呈现智算中心液冷产业的整体图景与发展脉络。 发展脉络。 为推动我国算力领域液冷产业实现高质量发展，本报告认为，在 巩固优势方面，应持续培育壮大液冷产业市场，充分释放市场规模效 应；在弥补短板方面，应强化应用牵引，加快关键核心技术研发与创 新突破；健全标准规范体系，推动协同创新与开放解耦。 由于智算中心液冷市场产业链条长，关联覆盖广，报告内容疏漏 在所难免，敬请读者给予批评指正。 如需交流建议，欢迎联系报告团队：dceco@caict

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 相关报告 《 通 开源大模型，数据要素产业化进程 加速》 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： 7%，出海、云计算、AI 及算力部署成为市场增长核心引擎。企业视角下，2024 年我国企 业级 ICT 市场规模约为 2693.6 亿美元，同比增长 11.7%，高于 GDP 增速。自 2024 年起我国企业级 ICT 市场以每年 11.5％的复合增长 率增长。出海、云计算、AI 及算力部署成为市场增长核心引擎。生 成式 AI 对算力的需求成为推动 ICT 市场增长的主要因素。企业持 续加大对数据存储与算力基础设施的投入，以满足不断攀升的计算

新型智算中心改造系列报告一： 网络成大模型训练瓶颈 ，节点内外多方案并存 证券研究报告 | 2024 年 5 月 5 日 行业研究 · 行业专题 计算机 · 人工智能 投资评级：超配（维持评级） 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 • A I 大模型训练和推理拉动智能算力需求快速增长。 a ）模型迭代和数量增长拉动 A I 算力需求增长：从单个模型来看，模型能力持续提升依赖于 大的训练数据量和模型参数量，对应更高的算力需求；从模型的数量来看，模型种类多样化（文生图、文生视频）和各厂商自主模 型的研发， 均 推动算力需求的增长。 b ）未来 A I 应用爆发，推理侧算力需求快速增长：各厂商基于 A I 大模型开发各类 A I 应用，随着 A I 应用用户数量爆发， 对应推 理侧算力需求快速增长。 • 智算中心从集群走向超级池化。智算中心是以 GPU 、 A I 加速卡等智能算力为核心， 加速卡等智能算力为核心，集约化建设的新型数据中心；随着大模型普遍进入万亿规模， 算 力、显存、互联需求再次升级，高速互联的百卡“超级服务器”可能成为新的设备形态，智算中心将走向超 级池化阶段，对设备形态、互联方案、 存储、平台、散热等维度提出新的要求。 • 网络互联：节点内外多方案并存。 1 ）节点内：私有方案以英伟达 NVLink 为代表， NVLink 已经发展至第五代产品，同时支持 576 个 GPU

0 前言 随着数字化转型的深入推进，智算中心的规模持 续增大，其重要性日益增加。作为新一代数据中心的 典型代表，智算中心不仅要求高算力、低延迟，还高度 重视能源效率和智能化管理水平 ［1］。然而，传统电源 系统存在独立配置、分散管理、维护复杂、成本较高等 诸多不足，难以满足智算中心对电源系统的高标准要 求。因此，新型高效的一体化电源系统成为提升智算 中心性能的关键因素。该系统通过集成多种能源供 应方式，实现了资源的高效利用和管理，为智算中心 的供电提供了新的解决方案。 新型一体化电源系统集成电源转换、监控和管理 等功能于一体，通过智能化技术，能够显著提升能源 效率，降低运维成本。该系统通过取消传统系统架构 间大量电缆连接，不仅节约了大量材料和空间占用， 还降低了碳排放，成为智算中心电源系统升级的重要 方向。 1 万卡智算中心电力需求特点 智算中心的电力成本在运营成本中占据了很大 910B 组成的集群为例，一个一万卡 关键词： 智算中心；新型一体化电源；绿色发展；电源系统 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.10.005 文章编号：1007-3043（2024）10-0023-04 中图分类号：E968 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 智算中心对电源要求极高，而传统电源系统存在能效低、维护复杂、占用空间大