数据中心末端配电母线 联合解决方案白皮书 目录 前言 AI智算引领数据中心末端配电趋势变革 1.1 市场需求加速增长 1.2 电气容量需求飙升 传统的数据中心机房配电架构及的挑战及应对 2.1 智能机房配电母线特点 2.2 机架配电母线的典型应用场景 2.3 智能母线系统逐渐普及 2.4 绿色节能及主动运维的需求凸显 数据中心机房配电母线的优势 3.1 新型数据中心机房配电机构 一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 配电母线系统替代传统列头柜+电缆模式，逐渐成为数据中心供配电系 统升级的重要路径之一。 西门子始终关注数据中心配电技术的发展，联合突破电气共同编写 2 AI智算引领 数据中心末端配电母线趋势变革 随着人工智能技术的高速发展，尤其是大模型训练和推理对算力需求的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，常规功耗已从传统的10/20kW级跃升至100/130kW 以上，带动机房配电系 统同步进行深度变革。市场主流型号GPU服务器算力及功耗数据如下表所示：

16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法...........................................................................19 3.1 信用评分模型........ 118 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融贷款评估模式面临诸多挑 战。传统的评估方法主要依赖于人工审核和静态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， DeepSeek 能够从海量数据中提取关键特征，构建更为精准的信用 评分模型；其次，该平台支持多源数据的整合与分析，包括社交网 络、消费行为等非传统数据源，从而提供更全面的风险评估视角； 最后，DeepSeek 具备强大的自动化能力，能够快速生成评估报告， 显著缩短贷款审批周期。以下为 DeepSeek 在金融贷款评估中的核 心价值体现：

效率革命。传统化工研发依赖“试错法”，周期长、 成本高，而 AI 与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒 迁，在不久的将 来，很可能呈现“AI 驱动者胜出，迟疑者淘汰出局”的两极分化格局。传统化工研发依赖“试 错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 成功， 但是规模化生产却完全失败，此类风险与跨尺度误差累积紧密相关。目前的最新研究显示， 类似 Deepseek 这类 AI 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大

.........................................................280 1. 引言 近年来，保险行业理赔业务面临日益增长的复杂性和效率挑 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 大模型在报案受理、资料审核、核 损定赔等核心环节的具体落地路径展开，为行业提供可复用的实践 经验。 1.1 保险行业理赔业务的现状与挑战 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7 个工作日，车险案件人工核损环节耗时占比超 40%。根据 2023 年行业白皮书数据，Top20 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于

在虚拟化阶段和云化应用阶段，数据中心为办公和生产系统提供虚拟化和云化 基础设施，数据中心网络采用传统以太网技术用于支撑数据的集中管理以及计算和 存储资源的池化应用。发展到算力服务化阶段，随着高性能存储、超算中心高性能 互联和AI算网的引入，数据中心网络需要提供更高带宽、更低时延以及更高可靠性。 然而，传统以太网技术无法满足要求，导致数据中心高性能存储选择FC专网承载， 超算中心高性能互联则通过 型与智能化创新的成败。基于对这一行业痛点的深刻洞察，以及推动 AI 产业生态良 性发展的使命感，我们精心筹备并推出这份《智能算网（AI Fabric 2.0）研究报告》 （下面简称AI Fabric 2.0）。 相对于传统数据中心网络，AI Fabric 2.0不仅是技术上的迭代升级，更是从理 念到架构、从技术到应用的全面革新，是对重新定义了AI时代数据中心网络的价值 范式。 前言 1 2 数据中心网络发展趋势与挑战 安、成渝等地分阶段建设大型数据中心，最终建成50万甚至百万服务器级别的“多地多中 心”数据中心架构，这一趋势将给数据中心的网络架构和运维带来新的变化和挑战。 1）核心演变：从“孤岛保障”走向全局智慧 传统数据中心网络是维系单一计算资源池运作的静态管道，其主要功能是保障计算与存 储之间的基本连接与稳定运行。然而，伴随业务多活、数据多活（双活/多活）架构的深入应 用，网络角色正重构为连接全国乃至全球

势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC，以及 未来巴拿马电源和 SST 的效率更高模式发展。我们预计国内 AI 配套电力设 备市场空间 2026 年将达到 437 亿元，对应 2024-26 年复合增速 27%，其 .......................... 10 图表 11： UPS、传统 HVDC、巴拿马电源和 SST 系统在数据中心中的应用架构.................................................... 11 图表 12： HVDC 高压直流供电系统与传统交流供电系统（UPS）和 48V 直流供电系统结构对比 ................ .................................................................................. 14 图表 20： 数据中心传统 240Vdc 系统（左）与巴拿马电源布局（右） .................................................................... 14 图表

民币在促进数字经济 发展，推动数字经济与实体经济深度融合，利用数字技术优化产业链资金流转效率等方面具 有显著优势。在产业链协同领域数字人民币的价值尤其巨大，其应用不仅是技术层面的突破， 更是对传统经济运行模式和产业生态的重塑。 中国人民银行数据显示，截至 2024 年 7 月末，数字人民币 APP 累计开立个人钱包 1.8 亿个，试点地区累计交易金额 7.3 万亿元，试点范围已经覆盖 17 这一增长速度表明，数字人民币已从试验阶段步入快速发展期，数字人民币使用场景和交易 规模正在持续扩大。这场货币形态的革命性变化，不仅正在改变人们的支付习惯，更对传统 现金交易相关产业带来深远影响。 目前企业与企业间（B2B）的支付由银行账户方式所主导。相较于传统的 B2B 支付方式， 数字人民币交易系统通过将采购流程中下单、支付、认款、发货等操作线上化与自动化，配 合数字人民币的技术特性，实现订单实时核 在便捷性方面，数字人民币兼容账户和价值特征，具有可编程性，实现数字人民币线上线下 全场景应用。在通用性方面，数字人民币采取模块化设计，可灵活对接境内外央行基础设施， 实现与对接的司法管辖“一通全通”，同时作为链接传统金融体系的桥梁 , 实现与各种应用场 景的对接和嵌入。 当前数字人民币的应用和推广面临重要机遇与挑战。与企业对公业务场景的结合方面， 无论是深度还是广度都有待进一步扩展。数字人民币相关制度与法规还有待持续完善，实现

..........................................................................................7 1.1.1 传统保险业务流程痛点........................................................................................... ........................................205 1. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速，保险行业正面临服务效率、精准营销 和风险管理等多方面的挑战。传统保险业务流程依赖人工核保、理 赔和客服，导致响应速度慢、成本高且易出错。根据 2023 年行业 报告，保险机构平均处理理赔需 5-7 个工作日，而客户期望已缩短 至 24 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 1

Benford 定律等传统数 值检测方法，AI 在识别隐蔽性造假方面展现独特优势，能够捕捉管理层文本 中的语义矛盾与异常修饰。其进化路径指向领域预训练与动态特征库的融 合，通过持续学习新型造假模式增强模型鲁棒性。 AI+RAG+Agent 体系通过决策闭环架构实现策略的自主进化。该体系以生成 式 AI 为智能中枢，整合实时数据管道、动态知识检索与自动化风控模块， 突破传统回测框架的静态局限。RAG 子重要性结果作为训练样本输入 DeepSeek 模型，使其学习因子与市场状态的关联 模式；最后结合当前市场环境，AI 基于历史规律生成初始权重框架，再通过动态 赋权机制进行实时调整。这种方法的优势在于既保留了传统模型的逻辑可解释性， 又能通过 AI 动态适应市场变化，同时避免了直接训练大模型带来的复杂性和资源 消耗。 整个流程体现了"历史规律挖掘-规律映射学习-实时预测应用"的技术路径，通过 XGBoost 辄 50+变量的 高维模型，降低了过拟合风险；另一方面，生成式大模型并非依赖传统意义上的 数据拟合，而是通过推理机制进行逻辑演绎与模式归纳，模拟人类认知过程，从 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 5 历史中主动挖掘潜在因果关系与结构特征，因此不必过度担心过拟合问题。 总体而言，相比传统机器学习模型，大模型推断结果附带清晰的逻辑链条，用户 既可基于信任应用，也可在

限于时代条件，互联网金融领 域仍处于起步阶段。东方财富 后来居上，成为该阶段的集大 成者。 l 中国金融与技术的融合始于 20 世 纪 80 年代，互联网及数字技术 出现，传统金融机构受到提高 工作效率等需求推动，开始通 过传统 IT 软硬件实现办公自 动 化、电子化，实现业务升级。 IT 部门、银行卡、 ATM 、证 券交易所等线下部门快速普及。 2004 年之前 ，大量的人工作业电子化利用网络技术汇集海量用户和信息变革传统金融渠道 ， 和讯网、 金融界、 证券之星等垂直财经网址厚积薄发 ， 而在移动互联 网时代 ，依托流量实现金融业务中的资产端、 交易端、 支付端、 资金端的互联互通 ，东方财富、 同花顺和华泰证券大放异彩。 3 ） AI 金融： 科技辅助脑力 劳动。 大量原有的金融业务通过大数据、 云计算、 人工智能、 区块链等新技术来改变传统的金融信息采集来源、 风险定价模型 ，大量的信息科技公司涌现 ，利用网络技术汇集海量用户和信息 ， 实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的互联互通。金融通过科技手段实 现网络化 ，通过互联网实现信息共享和业务融合。本质上是对传统金融渠道的变革 ，移 动互联网时代 ，流量是关键 ，据中国新闻网 ， 2013 年 ，百度应用中大智慧和同花顺 App 的下载排名靠前 ，分别超过了 500 万次 ，而东方财富通和腾讯“ 自选股