美国研究报告 2025数据中心市场 平衡前所未有的机会与战略风险 目录表 2025数据中心市场报告 引言. ............................................................................................................................................. ..........................................................................................22 在兼顾前所未有的机遇与战略风险之间寻求平衡.....................................................................4 行业概述与趋势 ..... ，主要由人工智能工作负载驱动。许多成熟市场已 经达到或接近容量，迫使租户将电力可用性和可扩 展性置于传统市场偏好之上。尽管需要大量资本投 资，二级和三级市场仍吸引了越来越多的关注。 数据中心行业在2024年经历了前所未有的变革， 这是由超大规模运营商的历史性吸纳率和人工智能 （AI）的快速发展所推动的。各大市场的空置率下 降至历史最低水平，加剧了对空间和电力的竞争， 并要求在土地、开发和基础设施方面进行重大投资 。

技趋势报告的第25版，正值技术及人类历史的关键时刻 。随着越来越多的领导者认识到不断革新利用技术、数 据和人工智能的必要性，他们比以往任何时候更需要深 入理解人工智能。为何？因为人工智能技术扩散的速度 前所未有，且仍在加快——在企业层面创造新的创新机 会，包括实现效率的新方法、经营企业核心的方式，以 及与客户互动的新商业模式。 我们将AI视为新的数字革命，因为它既是一种技术， 也是一种新的工作方式。我们相信它将在企业运营的 坐在每个人的口袋里。图灵测试，曾经被认为是机器智 能的最高标准，现在每天都被人们与大型语言模型（LL M）支持的客户服务机器人和销售人员交流中所打破。 今天的AI模型已经摆脱了过去深度但具体且线性的方法 ，并展示了前所未有的自主性—在他们如何学习、如何 处理任务以及最终能够做什么方面。他们将这种自主性 带到了工作中，75%的知识工作者报告使用生成人工智 能；在如何与技术互动方面，作为编码助手并通过扩展 语音助手功能；以及几乎在一切事物上，从机器人到汽 字系统的自主性。这并不错误，但只是故事的一部分— —AI正在以数十种方式推动自主性。它为人们提供了他 们原本不具备的技能，让他们能够以前所未有的主动性 减少摩擦地行动。它为机器人提供了关于世界的新程度 上下文和推理能力，使他们能够承担更广泛和更复杂的 任务，最重要的是，以前所未有的方式与人类混合在一 起。当然，智能体和智能体AI 如果有意构建，企业可以将他们正在追求的所有分布 式人工智能努力整合，构建一个认知数字大脑。他们

模型唾手可得。图灵测试曾被认为是机器智能的最高 标准，而今天，人与基于大语言模型（LLM）的客服 机器人和销售智能体对话每天都在打破这一标准。如 今的AI模型已摆脱了过去深度但特定且线性的方法， 展现出前所未有的自主性⸺无论在学习方式、任务 处理、还是最终能力上。这种自主性正在改变工作方 式：从 75% 的知识工作者使用生成式 AI 提升工作效 率，到人机交互方式的革新（如 AI 编程助手和语音 自主宣言”。无论我们如何表述， 它们的核心特征⸺自主性⸺正在推动世界进入一 个全新的能力、表现和发展水平。AI 的认知能力将 渗透到各个层面，推动社会整体的智能化转型。这种 普及将引发一波前所未有的自主性浪潮，彻底重塑我 们所熟知的技术和商业。 初看之下，这可能只是一次 AI 从自动化到数字 系统自主化的转变。这个想法没错，但并不全面⸺ AI 正以多种方式提升自主性。AI 为人们点亮新技能， 基础， 推动数字生态系统的快速扩展和增强对自主系统的信 任，实现人机协作的创新。 品牌新门面：AI 和自主性技术的迅猛发展，正在 重塑企业品牌与独特个性的定义。AI 技术为世界带 来了前所未有的效率与一致性，但这也让企业面临一 个关键问题：如何能在 AI 主导的交互界面中保持品 牌的独特性？企业正站在一个十字路口，不仅有机会 从根本上改变客户交互方式，提升客户旅程的差异化， 更要在

本报告中，我们将阐述各组织为达成目标而 采取的具体措施。第一部分，强调了 AI 助手 的角色，AI 助手不再仅仅是聊天机器人，而 是向全职员工转型。第二部分，分析了如何 加速供应链智能化，以便企业能以前所未有 的速度和效率，利用实时数据。第三部分， 探讨了生成式 AI 驱动的数字双胞胎（虚拟模 型）如何帮助企业在竞争中脱颖而出，提升 客户认知度。报告每一部分的最后都提供了 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 AI，情况已大为不同。结合视觉 传感器，生成式 AI 使机器能够自我预测和调 整，彼此协同运作，释放出前所未有的生产 力和效率。 智能供应链洞察变革，驱动增长 16 事实上，77% 的高管预计，到 2026 年，生 成式 AI 将赋能互连设备，帮助其做出自主 决策。只有当多个设备生态系统协同运作， 企业才能实现前所未有的成果。高管们已经 广泛认可生成式 AI，并对其充满信心。76% 的高管表示，计划在未来两年内使用生成式

多模型联合协同部署、模型深度融合与蒸馏三大接入方式。 ◆ 车企扎堆布局“DeepSeek”的思考：综合来看自主品牌中传统车企普遍已经接入DeepSeek，而AI技术储备 较深的部分新势力车企尚未有接入DeepSeek的计划。传统车企接入DeepSeek有望实现AI功能的跃升，然而 DeepSeek并非万能。车企需要有自身的数据分析和训练能力，过度依赖DeepSeek等外部模型还容易产生技

研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 2 前言 在当今时代，人工智能、大数据、物联网以及新型通信技术正以前所未有的速度蓬勃发展。 这些技术的不断进步，犹如一股强大的推动力，为感知技术的发展带来了前所未有的机遇。感知 技术，作为科技领域的关键一环，正站在变革的十字路口。 传统的单一传感模式，在智能化时代的浪潮下，逐渐暴露出其局限性。它已难以满足环境认 知、精确定 增强现实（AR）技术，这一前沿科技领域，通过巧妙地将虚拟信息与真实世界进行 叠加，为用户提供了一种前所未有的交互式视觉体验。它不再是简单的图像叠加，而是通 过复杂的算法和精密的设备，将虚拟的信息精准地融入到用户的视野中，使得虚拟与现实 之间的界限变得模糊不清。用户仿佛置身于一个全新的世界，既能感受到真实世界的存在， 又能与虚拟的信息进行互动，这种体验是前所未有的沉浸式和直观化。 而触觉反馈技术，则是通过机械、电子等多种手段，模拟出真实世界中的触感，为

当下，全球食品饮料行业正经历一场由技术革命与消费变革交 织的深度重构。人口结构变迁、消费行为分层分化、需求个性 化升级、供应链不确定性加剧，叠加气候与资源约束，传统生 产模式和增长逻辑面临前所未有的挑战。 与此同时，以人工智能为核心的新一代数字技术，正穿透从田 间到餐桌的全产业链条，为行业打开效率跃迁与价值重塑的想 象空间。以大语言模型为代表的生成式AI技术取得了突破性进 展，从最初

 绩效重考核，轻管理 绩效管理理念认识不足，绩效管理仍停留在绩效考核阶段，忽视绩效计划与绩效辅导过程，绩效未实现闭环管理。 未见明确的薪酬策略和成文的薪酬管理制度，定薪管控力度弱，短中长期激励未有效结合，员工利益与公司效益未能有效捆绑。 大部分绩效与薪酬管理由线下完成，耗时耗力，数据收集准确性不高，管理成本较高  薪酬激励性不足  绩效薪酬信息化程度低 主 要 问 题 原 因 分 括招聘、入职、培训、绩效评估、离职等各个环节的信息。如果某些环节的数据收集 不全面或缺失，就会导致画像不完整。  各系统的功能定位不清晰，报表需求未能整体规划，数据质量不满足统计要求，部分模块未有线上数据，对数据整合难度极大。 技 术 现 状 分 析 数 据 现 状 分 析 数 字 化 成 熟 度 评 估 应 用 现 状 分 析 业 务 现 状 分 析 现 状 总 结 及 提 升 招聘缺失规范性评价、标签 面试官对面试的评价千差万别，评价标准、用语、标签等随意性强。 全年招聘需求大，项目落单时间分布等影响，计划跟不上变化，招聘需求过程管理不满足业务需求。 核算招聘奖金耗时，招聘预测未有业务数据支撑，智能化招聘场景应用少，试用期快离分析支持不够。  招聘需求管理不全面  系统应用效率未能释放 主 要 问 题 原 因 分 析 提 升 建 议  制定明确的评价标准

定制批发业务遭遇需求收缩与供给过剩的双重压力，行业陷入供需失衡与资本退潮的转型期。 • 在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高 618 3,015 3,376 2019 2020 2021 2022 2023 2024 亿GB 关键分析 • 移动互联网用户规模触顶，富媒体应用推动数据流量的持续增长， 算力中心正面临前所未有的需求压力。截至2024年三季度，我国移动互联网用户规模已达到 12.44亿，同比增长0.8%，用户规模已趋近饱和。2024年3月，移动视频类富媒体应用占据用户使用总时长的三成，用户对富媒体应用，尤其是短视频内容的深度依 2023 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 单位：MW 关键分析 • 在AI大模型训练的驱动下，算力中心正加速 向超大规模化、集群化的方向演进，这一变 革不仅为行业带来了前所未有的发展机遇， 也对算力中心服务商的提出了更高要求。 • 算力中心定制批发服务的需求方在选择服务 商时，需综合考虑多个维度，以确保所选算 力中心能够满足训练推理与应用的各项需求， 其关注点主要集中在以下几个方面：

提供丰富的创新空间，推动新技术和新应用的不断涌现。 二、能源化工行业背景形势 8 （一）国家高度重视能源化工行业安全与转型发展 构筑能源安全防线。当今世界正经历百年未有之大变局， 全球能源体系加速转型、国际政治秩序深度调整，能源安全面 临前所未有新挑战。我国积极实施“四个革命、一个合作”的 能源安全新战略，推动能源消费革命、能源供给革命、能源技 术革命及能源体制革命，全方位加强国际合作，实现开放条件