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 ，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、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 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

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 和技术更新。为了满足用户需求和保持市场竞争力，智能软件产品需要不断迭代和升级。较 短的迭代周期使得研发团队能够迅速响应市场变化，及时调整产品策略，推出符合用户需求的新功能。同时，较短的迭代周期使得团队能 够更快地收集用户反馈、分析用户需求，并根据反馈结果进行产品调整和优化。这种以用户为中心的开发理念有助于提升用户体验和满意 度，增强产品的市场竞争力。 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应用 800亿元。同时，中国已形成了京津冀、长三角、珠三角三大人工智能集聚发展区，拥有超过4400家 核心企业，数量位居全球第二。此外，中国在人工智能基础设施方面亦表现突出，占地规模同样位居全球第二，且智能算力占比超过25%。人工 智能在智能软件研发行业的推动作用日益显著，具体表现在提升开发效率与质量、引领开发模式创新、强化软件个性化与智能化特性，以及加速 跨领域融合与技术革新等多个维度。在AI技术的持

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助 务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图

中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。 AI 一体机的出现为机构提供了全新的解决方案，凭借其开箱 DeepSeek-R1-Zero 自然涌现 long-CoT 能力 DeepSeek-R1-Zero 的能力随步数提升 4 n DeepSeek 通过优化训练方法显著降低了算力消耗，使其在大规模数据处理中的成本更具优势。 它在 MoE 架构的基础上， 通过多头潜注意力机制（ Multi-Head Latent Attention ， MLA ）进行优化；在后训练阶段采用冷启动 + 大规模强化学习 方 式，不再使用传统 R1 为代表的优秀开源模型的能力离闭源模型越来越近。行业普遍认为如果开源软件达到闭源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力， 且可直接进行私有化部署或商业化开发。 开源易获得： DeepSeek 使私有化部署模型也能够追平前沿闭源模型水 平 图表：闭源模型与开源模型的差距正在缩小 资料来源：

DeepSeek-V3所采用的技术： • MLA多头潜在注意力机制（降低显存占用） • MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡（提升训练效率，降低训练成本） DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和 世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。 ai/?leaderboard) 更新日期：2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 n DeepSeek-R1是综合效果最好的开源模型， 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 n Qwen2.5-Max、GLM-4-Plus、Step-2- 16K-Exp等国产模型也有不俗的表现 -6- DeepSeek模型效果 (2/2) n DeepSeek-V3和 这是一场差距很小的竞争。” 虽然 DeepSeek已证明研发AI所需的资金和算力比之前预想的要少，但Meta不会因此减少AI支 出：“我仍然认为，从长远来看，大力投入资本支出和基础设施建设将成为一种战略优势。” 卷积神经网络之父Yann LeCun: “与其说中国AI正在追赶美国，不如说开源模型正在超越 闭源”。 Anthropic CEO达里奥·阿莫迪：我认为一个公平的说法是“ DeepSeek

AI 平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 … · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 引爆这一轮人工智能的新范式：算法 + 数据 + 算力 22/30 ■ 新范式摆脱了对人类专家的大部分依赖，走向了自我迭代升级 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内自我对 弈 490 和 逻辑推理，强调专用算法设计实现特定任务。 新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 24/30 口重要意义：人的智力和工作时长，与芯片算力和运算时长之间建立了转换关系 ! Al 智 力 工业 4.0 人、机、物 互联互通 服务的互联网 门车 的 皙箱中网 智 芎 T 厂 ◎ 物品的互联网 今天 Eh 文

.....................145 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 产品创新：DeepSeek 的数据驱动模型能够帮助银行快速响应 市场变化，开发出更具竞争力的金融产品，满足多样化的客户 需求。 此外，DeepSeek 还具备高度的可扩展性和灵活性，能够根据 银行的具体需求进行定制化部署，确保与现有系统的无缝集成。通 过引入 DeepSeek，金融银行不仅能够提升自身的核心竞争力，还 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合 新兴技术如人工智能、区块链和大数据分析，成为银行提升运营效 率和竞争力的关键。最后，客户数据的隐私保护和安全性问题也日 益突出，银行需要建立更加严密的防护机制，防止数据泄露和欺诈 行为的发生。以下是金融银行业务的具体挑战：  市场竞争：如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，提供差异化的

务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 要 大模型技术在保险行业的应用现状及成效···············21 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模· · · · · · · · · · · 12 1.1.3 模型：多模态崛起，端侧模型影响未来终端应用· · · · · · · · 14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · · · · · · · · · 144 6.1.4 大模型与小模型：互相补充，协同合作· · · · · · · · · · · · · 137 6.1.5 AI代理：推动行业生产力智能升级· · · · · · · · · · · · · · · · 138 6.未来展望与建议篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

.....................................139 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）技术的应用正 逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此，设计一套切实可行的商务 AI 随着全球化进程的加速和数字经济的迅猛发展，企业在日常运 营中面临着越来越多的挑战，包括市场竞争加剧、客户需求多样 化、业务流程复杂化等。传统的管理模式和工具已经难以应对这些 挑战，亟需通过技术手段提升效率和竞争力。人工智能（AI）技术 的快速发展为企业提供了新的解决方案，尤其是在商务场景中，AI 智能体的应用能够显著优化业务流程、提升决策精准度并降低成 本。 在当前的市场环境中，企业不仅需要处理大量的数据，还需要 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 它不仅能够帮助企业应对复杂多变的商业环境，还能通过智能化和 自动化的手段，提升整体运营效率和竞争力。因此，制定一套切实 可行的商务 AI 智能体应用服务方案，对于企业在数字化时代的发 展至关重要。 以下是 AI 智能体在商务场景中的主要应用领域及其潜在效益 的对比： 应用领域 主要功能 潜在效益