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 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，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， 综合算力指数 2 面对全球算力需求的爆发式增长和国际环境的日益复杂，我国 作为数字经济大国，急需突破关键核心技术“卡脖子”环节、实现科 技自立自强。在此背景下，需深入探究我国综合算力发展现状，明 确自身优势与短板，精准布局算力产业，加速数字产业化和产业数 字化进程，从而在全球科技博弈中牢牢把握主动权，保障国家信息 安全与经济稳定发展。 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级 为了 为了推动算力产业发展，我国出台多项相关政策对算力产业顶 层规划，明确算力产业的发展目标、战略重点和实施路径，引导算 力资源的合理配置和高效利用。2023 年印发《算力基础设施高质量 发展行动计划》和《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一 体化算力网的实施意见》，旨在不断完善综合算力基础设施，增强 算力赋能成效。2024 年印发《推动工业领域设备更新实施方案》， 提出推动“云边端”算力协同发展，加大高性能智算供给，在算力枢

多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 和 数据采集 手段，实现数据癿全面融合。 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF 价 格 ; 能源价格波劢率 ; 实物价格 外汇 美元指数 ; 各币种央行基准利率 ;FED,ECB, 人行利汇率劢态信 息 ;CNY/CNH 价差 债券 债券指数 ; 非结构化数据 结构化数据 文本 数据 采集 批量 采集 批量 采集 实时 采集 数据仓库 关系型数 据库 信息库 数据存储 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌

Transformer 2017 年 ChatGPT 2022 年 Instruct GPT BigBird ALBERT ELECTRA 基于模板和 规则的前深 度学习阶段 基于规则 的少量数 据处理 1950 年开始 根据一定范 围的数据进 行参数分类 Machine Learning 1980 年开始 n ChatGPT 所能实现的人类意图，来自于机器学习、神经网络以及 专家库 3 万 + 全球海关 20 亿 + 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿 + 论文 1.2 亿 + 书籍 291 万 百科 410 万 数据描述 数量 专利 1.5 亿 + 数据描述 数量 企业库 1.9 亿 + 数据描述 数量 行业舆情 1.3 亿 + 数据来源： 数据来源： 数据来源： 海量数据资源 产业主体画像 产业实体匹配 产业发展预测 产业数据探索 业报告生成等 个方向的特色能力。 产业垂域大模型 iChainGPT 产 业 网 链 大 模 型 使 用 海 量 产 业 数 据 和 知 识 图 谱 训 练 ， 创 新 性 地 引 入 了 “ 大 小 模 型 协同 ” 的智能体 框架 ， 面向产业 创新业务场景 ， 提供了包括产业知识问答 、 产业报告生成 、 产业技术分析

者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄露，是实 生成式大模型，正如其名称所示，是通过深度学习技术训练 的复杂模型，能够基于输入数据生成新的内容。这些模型广泛应用 于自然语言处理、图像生成、语音识别等多个领域，尤其在医疗场 景中展现出良好的应用潜力。通过海量医学文本、图像和结构化数 据进行训练，AI 生成式大模型能够理解并生成专业的医疗信息，辅 助医疗决策、提供个性化医疗服务、以及改善患者的整体体验。 首先，生成式大模型通过多层神经网络架构处理和分析复杂的 数据结构。例如，Transformer 可以通过模型生成个性化的治疗方案，结合患者的具体情况与历史 病历，提供定制化的医疗服务。 另外，生成式大模型的推理和生成能力也常常超过传统算法。 例如，某些模型已经能够生成高质量的医学图像，辅助放射科医生 进行诊断。这一过程不仅提高了诊断的效率，还能减少人为错误的 可能性。 以下是 AI 生成式大模型的主要特点总结：  大规模学习：通过在海量数据上训练，生成式大模型能够学习 到深层次的模式和关系。

以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228.9ZB，����-���� 年复合年增长率为40.9%。 图1 全球云数据中心数据增长，2024-2029 需要可靠的的多线程并发能力，支持多玩家同步时的后台任务处理和AI推理。游戏业务的周 期特性对于资源的弹性伸缩能力要求极高。此外，玩家数据的记录也涉及频繁的写操作，需 要保持长连接、低时延的计算、存储服务。当前的游戏业务还广泛使用到数智驱动，利用AI 加速对玩家行为进行实时分析并提供个性化推荐。 存算分离架构带来网络、存储性能压力：在大数据、数据库场景中，存算分离架构使计算节 点和存储节点之间的数据传输量大幅增加。大数据平台运行时，CPU负载普遍在60%以上，

Q-Learning 等算法决策。 多智能体的决策不仅与自身行动相关，还与系统内其他智能体的行动所关联。一个 多智能体系统中会有两个以上的智能体，他们一般存在着合作或竞争关系。这样模型称 为马尔科夫博弈，其状态转换符合马尔可夫决策，关系符合博弈。在多智能体模型中， 每个智能体的目标是找到最优策略来使它在任意状态下获得最大的长期累积奖励。由于 其模型更为复杂，干扰因素较多等原因，目前多智能体模型商业化产品较少。 个物品，相较于之前智能体仅解锁的 78 个物品 大幅提升。此外，GITM 在“获取钻石”任务上的成功率从 OpenAI 提出的 VPT 方法的 20%提升至 67.5%。GITM 训练仅需一个 CPU 节点两天完成，训练步数比之前方法减 少了万分之一，大大低于 OpenAI 和 DeepMind 提出的其他方法所需的 GPU 天数。 此项研究为机器人和自动驾驶等产业带来了巨大的潜力和突破。 GITM 在《我的世界》主世界中实现了 100%的任务覆盖率，成功解锁了完整的科 技树，而此前所有智能体总和只能覆盖 30%。在备受关注的“获取钻石”任务上，GITM 的 成功率达到 67.5%，比目前最佳成绩（OpenAI VPT）的 20%提高了 47.5%。GITM 的 训练效率也显著提升，所需环境交互步数仅为已有方法的万分之一，单个 CPU 节点训 练 2 天即可完成，相比之前 OpenAI

万平方米且采用集中 空 调的公共建筑，应设置建筑设备监控系统 (BAS),BMS 的主要组成就是 BAS 。 BMS 更多 的 是底层数据采集实时处理， IBMS 是加持 AI 、 大 数 据、算法、模糊控制、信息化等技术的综 合管理 平台，两者是形成建筑智慧的核心。 BMS 与 IBMS 的概念是相同的，但集成的程度、 数据采集与存储等有些差异 BMS ■ 建筑设备监控系统 禁 控 制 器 体 化 设 备 等 关 系 数 据 库 实 时 数 据 库 室 内 环 境 外 接 数 据 能 效 监 管 智 慧 城 市 移动端 智 能 加 持 边缘计算与网关 边缘计算与网关 访 客 与 信 息 发 布 会 议 管 理 平 台 外 接 数 智 慧 食 堂 平 台 与机电工 程同步建 设与验收 控制终端 PLC 关 系 敷 据 库 移动端 进 玄统 体 化 设

践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 于神经网络模型的海量参数中，无需对其进行显式 表示，这种分布式隐式表示能够处理符号化知识表 示无法处理的情况，例如，无法言明的复杂知识。 1.2 知识创新 1.2.1 科学发现 最近的一些研究也证实了大语言模型技术在科 学研究中知识创新的潜能[12-13]。利用自然语言处理 技术从大量的科学文献中自动提取知识，生成研究 假设，驱动科学试验，开启了科学发现的新模式。 材料科学领域的研究人员利用无监督词嵌入技术自 动学 跨学科知识创新与应用 知识创新是对已有知识的深度挖掘、整合和创 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过 程也称知识生产。应急管理领域知识创新涉及到管 理学、社会学、心理学、工程学、信息科学等多个学 科知识的交叉融合，是一种应用情境中的跨学科知 识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或 多学科的知识生产不同，知识生产者并不是按照传 统的学科结构整合，而是复杂灾害情境下产生的问 题处理需求而整合。随着问题的出现，涉及问题处

应用，对各行各业产生了深远影响，推动了智能化转型和产业升级。 产业链分析 智能软件研发产业链的发展现状 智能软件研发行业产业链主要有以下核心研究观点： 上 产业链上游环节分析 5 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 局，打造了一系列SaaS产品矩阵。讯飞听见持续领跑智能转写 行业，稳居苹果应用商城效率转写类别榜首。另一方面，用友网络与国内外顶尖咨询机构的合作模式愈发稳健，合作总规模突破2亿元大关，合 作项目数与合同金额均实现了超100%的同比增长。此外，用友网络的专业服务伙伴队伍壮大至708家，认证顾问人数超过5,800名。云服务的基 础设施支持使得SaaS产品能够轻松跨越地理界限，服务于全球客户。同时 极融入主流大型语言模型，通过统一认证、模型调试等措施，有效管理登录认证、计费、审查日志及监控等功能，并将其与核心产品线如 WPSOffice、金山文档、WPS365深度融合，为用户提供前沿的数智化办公解决方案。截至2023年12月31日，金山办公主要产品月度活跃设备数 达5.98亿，同比增长4.36%，年度付费个人用户数增至3,549万，同比增长18.43%。AI技术，尤其是大型语言模型的应用，通过减轻开发者的手 动编码负

智能核保 智能理赔 实时质检 评分说明 大模型名称 公司名称 百度 GPT- 3.5 GPT- 4.0 Claude 1 Claude 2 阿里巴巴 智谱华章 奇 虎 360 科 大讯飞 OpenAI OpenAI Anthropi c Anthropi c 昆仑万 维 * 本报告实测模型包括但不限于上述通用大模型，此处只列举部分效果优异的模型版本信息。排名不分先后 主流方向。毕竟，对于任何一家上层应用开发者来说，将人工智能“ 基座” 建设并应用在多模型上，在迭代效率层 面将是最优选项。 丰富的数据沉淀、多元化的应用场景和愈发高涨的消费需求，都令保险行业成为 AIGC 应用发展的沃土。第四次科 技浪潮已至， AIGC 为保险行业的赋能之旅已经启程，未来 AIGC 还将在保险这样的垂直行业内大施拳脚，不断突破， 尽释 AI 的无限潜能。