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：

.........................................................................................47 6.1 数据源选择与接入............................................................................................... 实时决策与执行：DeepSeek 的实时决策引擎能够结合当前市 场数据和预测模型，生成最优的交易信号，并通过 API 接口与 交易平台无缝对接，实现自动下单和仓位管理。其低延迟的设 计确保了在高频交易场景中的竞争力。  风险控制与回测：DeepSeek 内置了多层次的风险控制机制， 包括止损、止盈策略以及仓位管理算法，能够有效防范市场波 动带来的风险。同时，其强大的回测功能支持历史数据的模拟 交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全链路支持，确保交易策略的科学性和可执行性。其高 效的计算能力和灵活的算法配置，使其成为量化交易领域中极具竞 争力的技术方案。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 随着金融市场的日益复杂化和数据量的爆炸式增长，传统的股 票交易策略在应对高频、多维度市场信息时逐渐显露出局限性。尤 其是在波动性加剧的市场环境下，依赖人工分析的历史数据预测和

种智能技术应用于生 态环保领域，不仅能提升决策效率，还能加快对环境问题的响应速 度，实现精准和高效的生态环保治理。 在环境监测中，传统的方法依赖于单一的数据源，如气象数据 或水质监测，而多模态 AI 大模型可以融合来自多个数据源的信 息，例如遥感影像、传感器数据、社交媒体信息等，实现数据的深 度理解和分析。这种多模态信息的整合，能够为环境保护提供更全 面的视角，识别出潜在的环境风险，并对其进行有效评估与预测。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述： 1. 保护生态系统：生态系统是地球上生物与环境相互作用的复杂 网络，维护生态平衡对人类生存至关重要。 2. 促进经济可持续发展：良好的生态环境提供了丰富的自然资 源，直接影响经济发展和社会进步。 3. 提升公众健康水平：改善环境质量对降低疾病发生率和增强国 民健康水平具有直接影响。 4. 应对气候变化：生态环保行动是应对全球气候变化挑战的重要 手段，可以降低温室气体排放，缓解全球变暖的问题。 析变得越来越自动化和智能化。通过传感器和卫星监测，能够实时 获取大量环境数据，并通过数据挖掘和机器学习算法进行深度分 析。 当前，智慧诊断已具备了以下几个关键特征： 1. 数据集成：能够整合来自多源数据（如遥感、传感器、气象数 据等）的信息，形成全面的环境监测体系。 2. 实时分析：利用先进的算法对实时数据进行快速分析，及时发 现问题。 3. 预判能力：通过历史数据和趋势分析，提前识别潜在的环境风

.....................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