云智算光互连发展报告 前言 本发展报告面向未来智算中心超大规模扩展、AI 大模型极致性 能与高效部署的核心需求，联合产业合作伙伴共同提出先进光互连 技术架构与演进路径，旨在突破传统电互连在带宽、距离与能效方 面的根本性瓶颈，构建高带宽、超低时延、低功耗及高可靠性的新 一代智算中心互连底座，为人工智能、高性能计算及云服务等关键 业务的持续跃升提供坚实支撑。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本发展报告文字或者观点的，应注 明来源。 云智算光互连发展报告 目录 前言...................................................................................................... 1 目录.................... 2 1. 背景与需求...................................................................................4 2. 智算中心光互连技术概述...........................................................5 2.1 新型可插拔模块.................

智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 1 智算中心冷板式液冷云舱 技术白皮书 中讯邮电咨询设计院有限公司 2025 年 7 月 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 2 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 3 前 言 随着全球算力需求激增， 运营商则基于《电信运营商液冷技术白皮书》的要求积极推广。同时，国家“碳达峰·碳 中和”战略下，PUE 标准趋严（如“东数西算”工程强制要求新建数据中心 PUE＜1.25）， 液冷技术能将 PUE 降至 1.2 以下，符合监管要求并获政策鼓励。 未来，随着 AI 技术的不断进步和发展，算力芯片功率的持续上升，液冷技术在 高功率服务器中的应用将发挥更显著的散热能力和能耗优势，从而成为数据中心散热 的 技术的应用上，市场规模有望大幅扩大。同时，液冷技术路线随不同的应用场景逐步 完善，推动着液冷技术在更多领域应用，建立并完善数据中心液冷生态系统，驱动液 冷技术创新融合，最终共筑高效、低碳的绿色算力底座。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 4 目录 一、 概述 .................................................... 6 二、 术语和定义

智算产业发展研究报告 （2025 年） 中国电信研究院（天翼智库） 2025 年 8 月 智算产业发展研究报告（2025） 编制说明 主编单位：中国电信股份有限公司研究院（简称：中国电信研究院） 顾问专家： 中国电信研究院战略发展研究所 所长：饶少阳 编委成员： 赵静、陈元谋、熊小明、魏玥、李思思、马腾滕、李舒妮、王田媛 智算产业发展研究报告 （2025 年） 1 目 录 录 智算产业发展研究报告...................................................................................................................................... 2 引 言............................................... .....................3 一、2025 智算产业发展新动向....................................................................................................................... 5 1、全球智算产业政策频出，抢抓 AI 新一轮发展机遇............

2024/09/DTPT —————————— 收稿日期：2024-07-11 0 前言 人 工 智 能 聊 天 机 器 人 ChatGPT、AI 编 程 工 具 GitHub CoPilot、图像生成系统 Stable Diffusion、视频生 成系统 Sora 等生成式人工智能（Generative AI，Gen- AI）应用和工具产品的出现，为文本创建、图像视频生 成、代码生成以及研发流程等工作带来了全新的智能 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 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。

概览标签：智算、人工智能、云计算 2025年中国智算云服务行业 人工智能时代下IaaS/PaaS/SaaS的产业机遇 2025 China Large Model Cloud Industry 中国AIコンピューティング産業 2 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：云计算系列 03 MaaS是决定算力主导权与用 户入口： ◆ MaaS是云厂商一场无法退却的战略战争， 因为它不仅决定了谁能掌握AI时代下的 算力主导权，更关乎在AGI“超级App”的 颠覆浪潮中，谁能保住未来的用户入口 01 四层结构联动，价值向上游 应用转移： ◆ 智算产业已形成“硬件-云-模型-应用”的 四层结构，当前正从“算力先行”向“模型 生态构建”与“应用商业化”过渡 02 高端算力为基，垂直行业能 力为王： ◆ IaaS层的核心价值在于销售GPU算力，而 获取高价值的关键在于“高端卡保有量”与 决策链不兼容等难题，大型云厂商的有 效破局路径，是选择“软硬结合”或“构建 Agent平台”，从直接的产品竞争者转型 为价值整合者与生态赋能者 ◼ 研究背景 随着大模型技术的飞速发展与迭代， 人工智能正驱动全球计算范式发生根 本性变革，传统的CPU云计算架构已难 以满足AI训练与推理带来的海量算力需 求，市场正加速向以GPU为核心的智能 计算演进。在此背景下，云服务产业 的价值链被重塑，IaaS、PaaS、SaaS各

智慧校园私有云解决方案 给你一个智慧的校园 智网云联 01 01 传统校园 IT 建设的痛点分析 02 智慧校园私有云解决方案 03 智慧校园私有云价值分析 04 智网云联部分案例 目录 智慧网络 云来联接 01 传统校园 IT 信息化的痛点分析 01 传统校园 IT 建设的痛点分析 现有校园 IT 信息化建设趋势 中小学云计算教育普 及应用阶段 （ 2016 年以后） 智慧网络 云来联接 . 02 智慧校园私有云解决方案 智慧校园云管理平台 教师云办公 云电子阅览室 智慧教室 数字化校园私有云的组成部分 1 2 4 6 7 4 数字化校园私有云 的组成部分 电子班牌 3 5 数字化校园私有云 的组成部分 云课堂 云电子阅览室 班班通 智网云联校园私有云架构 校园监控指挥中心 校园云中心 资源平台 智慧云教室 教师办公室 电子阅览室分布式集群 支持HA 云课堂 交换机 屏幕广播 学生监控 电子教鞭 黑屏 消息通讯 在线辅导 随堂小测 … … 云课堂 交换机 屏幕广播 学生监控 电子教鞭 黑屏 消息通讯 在线辅导 随堂小测 … … 交换机 张老师办公虚

北 斗 时 空 （ 上 海 ） 智 算 中 心 项 目 方 案 04 主要系统介绍 Main System Introduction 05 交付与运维 Delivery and Operations 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing 3450 号 书崖路 PROPERTY 项目概况—— 自持物 业 工业用地 30 亩 容积率 2.0 申 港 路 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing Center 智算中心整体概况 机柜总数： 2800+ 机柜功率： 8KW~30KW 机房标准： UP-Time T3 、 CQCA 级机房 智算中心——空间布局 综合配套设施办公大楼 15384.92 平方米 二期智算中心 18438.2 平方 米 两大一小共 个蓄冷罐 满足错峰蓄冷 90 分钟要 求 20+1 台 单台油机功率 1800kw 蓄冷罐 110kV 用户站 1683.29 平方 米 一期智算中心 7350.1 平方 米 园区 10 号 楼

1.1 智算新基建：全球竞争与市场爆发 近年来，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术加速创新，成为各国抢占科技革命与产业革命 优势地位的技术制高点。2024年3月，中国政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群“。人工智能将在推动产业升级、促进新质生产 力加快形成等方面发挥重要作用。2025年1月，美国政府宣布Ope 产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，智算占比超过90%。2023年，中国通算规模59EFLOPS，未来 至2028年将以17.3%的年增长率达132EFLOPS；同期，中国2023年智算规模为414EFLOPS，未来将高速增

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；

金融业 AI 大模型智算网络 研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 5 月 I 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 II 编制委员会 主任： 聂丽琴 编委会成员： 吴仲阳 张 勇 张志鹏 李建高 成晓强 编写组成员： 陈 鹏 余学山 2023年10月，中国人民银行等六部门联合印发《算力基础设 施高质量发展行动计划》，指出“算力是集信息计算力、网络运 载力、数据存储力于一体的新型生产力”，针对网络运载力提出 “优化算力高效运载质量、强化算力接入网络能力、提升枢纽网 络传输效率、探索算力协同调度机制”的重点任务，明确通过“算 力+金融”加快算力在金融领域的创新应用，为金融业务发展提 供更为精准、高效的算力支持。 AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座，是新型 型 算力中的网络运载力，是助力大模型实现跨节点分布式训练，提 升大规模训练效率的重要支撑。 本文深入分析 AI 大模型技术在模型能力、结构、算力、效 率等方面的技术发展趋势，提出作为底座的智算网络所面临的新 问题和新挑战。围绕 AI 大模型智算网络“高性能连接、高效率 传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 套适应金融特征的覆盖数据中心、骨干及分支的 AI 智算网络技