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  • pdf文档 智算产业发展研究报告(2025)-天翼智库

    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............
    10 积分 | 48 页 | 3.12 MB | 1 月前
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  • pdf文档 运营商智算中心建设思路及方案

    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。
    10 积分 | 6 页 | 3.64 MB | 1 月前
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  • ppt文档 某高校智算中心解决方案(41页 PPT)

    署名 高校智算服务平台 应用解决方案 1 业务背景 2 解决方案 3 业务应用 4 案例介绍 1 智慧校园行业发展趋势 建设 成果 支撑 技术 政策 驱动 力 特征 萌芽期 发展初期 2016 年 迭代升级期 基础设施发展阶段 智慧应用试点示范  师生信息化素养亟待提升  局域线下教育亟线上转型 》  《加快推进教育现代化实施方案》  《教育信息化中长期发展规划 (2021-2035 年 ) 》  《教育信息化“十四五”规划》  宽带、 3/4G 、 WiFi4/5 云计 算 ...  大数据、语音识别、图像识别 NB-IoT 、 光纤、云计算、移动互联网 ..  人工智能、 5G 、 WiFi6 、 AR/VR/ MR 、区块链、物联网 ...  人工智能、 建成服务全民终身学习的现代教 育体系  实现优质均衡的义务教育  职业教育服务能力显著提升  高等教育竞争力明显提升 快速发展期 2020 年 2025 年 2035 年 智算服务  中央及地方政府相继发布政策推动 AI + 算力的新质生产力的规划 ,国务院、发改委、科技部等已出台十余项国家级政策文件推动人工智能应用的落 地与深入发展 l 北京、广东、 山东、四川、等大量省市出台 人工智能产业生态发展路径
    40 积分 | 41 页 | 9.91 MB | 6 月前
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  • ppt文档 北斗时空(上海)智算中心项目方案(44页 PPT)

    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
    10 积分 | 44 页 | 26.70 MB | 1 月前
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  • pdf文档 智算无界:AIDC的超越和重构-上海贝尔

    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
    10 积分 | 38 页 | 9.31 MB | 22 天前
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  • pdf文档 17科智咨询:中国智算中心供配电系统应用市场研究报告(2025)

    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;
    10 积分 | 28 页 | 4.35 MB | 1 月前
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  • pdf文档 中国移动:云智算技术白皮书(2025)

    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 .................
    0 积分 | 30 页 | 716.31 KB | 6 月前
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  • pdf文档 AI改变能源:智算如何引领新型电力系统

    2024 年 8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 1 前言 2 第一章:文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期,分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期,不确定性主要在技术 5 第二章:测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章:中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章,智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论:让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 2 能源与机器,自从技术革命
    10 积分 | 25 页 | 709.89 KB | 7 月前
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  • pdf文档 AI改变能源-智算如何引领新型电力系统

    改变能源 智算如何引领新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 1 前言 2 第一章:文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期,分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期,不确定性主要在技术 5 第二章:测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章:中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章,智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论:让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 2 能源与机器,自从技术革命以来,从来都不可分。新能源与机器学习正在走向 融合,它们符合一个共同
    10 积分 | 25 页 | 497.14 KB | 7 月前
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  • pdf文档 金融业AI大模型智算网络研究报告

    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
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