2 3 贵州省政策支持 《关于促进全国一体化算力网络国家 ( 贵州 ) 枢纽节点建设的若干激励政 策》 建设支持：奖励新建算力中心 ，发放“贵州算力券 ”， 打造算力高地。【申请 “贵州算力券” 800 万】 数据流通： 归集数据集 ，建设训练基地 ，奖励数据交 易 主体。 产业发展：培育产业生态 ，发展云服务 ，汇聚算力资源。 场景开放：推广典型案例 ，奖励优秀应用项目。 智能终端 - 数据应用” 千亿级产业集群 国家政策导向 1. 《东数西算工程》 ：优化数据中心 布局， 引导算力资源向西部倾斜 ， 促 进东西部协同发展。 2. 《算力基础设施高质量发展行动计 划》：推动算力与能源融合 ，促进绿 色低碳发展。 3. 《国家数据基础设施建设指引》 ： 强化算力与电力协同 ，助力数据中心 绿色转型。 行业需求洞察 数字经济 (GDP) 2024 年智 算 AIDC 市场同 比增长 79.6%(146 亿 ) ， 2028 年 预计达 1825 亿 (CAGR ≈ 56%) 。 行业数字化：智造业规模 24 年 1.55 万亿 ,25 年预 计 1.76 万亿 (CAGR 14%) 金 融 电 项目背景分析 第 3 页 l 需求本质： 构建 “弹性可扩展、算力多元化、绿色高效”

智算中心赋能产业发展 康亚萍 | 南京中科逆熵科技有限公司 - 运营总监 智算中心 产业发展 运营实践 01 02 03 AiCD 智算中心 PART 01 软件栈 统一完善 云端 A 加速卡 终端智能处理器 P 乘院道连助说的，广五应用备美好指描 边缘 A 加速卡 云边端车 全面覆盖 生态运营 密切协同 密切协同 Aic 智算中心 算力基础——寒武纪自主研发设计的人工智能芯片 寒武纪人工智能软件开发环境 采用端云一体的智能处理架构 可同时支持寒武纪端、边、云全系列产品 在云端 开发调试调优推理训练 在终端 快速部署 Cambicon Neuware · 南京麒麟科技创新园投资建设的重大算力基础设施 · 寒武纪联手浪潮共同打造 · 智能计算服务、交叉研究和产业创新三位一体 AiC○ 智算中心 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 南京智能计算中心 计划总投资 13 亿元，当前已建成算力 0.8Eops ( 约 700 台服务器 ) AI 算力规模 每秒 80 亿亿次 是长三角当前投运规模最大、算力最高的智能计算中心 ! 相当于一小时可完成 100 亿张 图像处理 1 万公里 自动驾驶 AI 数据处理 300 万小时 语音翻译 南京智算中心算力规模 Aic

随着物联网、人工智能等技术的加速发展，算力 逐渐成为数字经济时代的核心生产力。截至 2024年 9 月，我国算力总规模达 246 EFLOPS（指每秒进行百亿 亿次浮点运算的能力），算力总规模居世界前列。 2023年 10月工信部等六部委联合发布的《算力基础设 施高质量发展行动计划》指出，到 2025 年我国算力总 规模将超过 300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%。算 力的提升使芯片功耗迅速增加和单机柜功率密度提 数据中心时，CFD 气流模拟方法对主机房气流组织进 行验证，可以事先发现问题，减少局部热点的发生，保 证设计质量。 本文以呼和浩特地区某智算中心机房为例，通过 对智算中心机房内气流组织及 CFD 模拟结果进行分 析，提出将存量机房改造为智算中心机房的措施，为 关键词： 智算中心；气流组织；CFD；空调系统 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.017 文章编 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 在将传统数据中心改造为智算中心机房时，面临高功率机柜散热的挑战。由于 液冷方式对基础设施要求高、实施难度大，难以满足快速交付需求，因此采用增 加列间空调、扩大冷热通道间距等方法改造存量机房成为必要选择。通过气流 组织分析及 CFD 模拟研究，提出了将存量机房改造为智算中心机房的有效措 施。 Abstract： When transforming

智算中心筑基数字经济新优势 单志广 | 国家信息中心信息化和产业发展部主任 数字新基建 2020 年 4 月 20 日 , 国家发展改革委首次明确 " 新基建 " 的范围 , 主 要 包 括 3 个 方 面 内 容 主 要 是 指 基 于 新 一 代 信 息 技 术 演 化 生 成 的 基 础 设 施 ， 比 如 ， 以 5G 、物联网、工业互联 网、卫 星互联网为代表的 星互联网为代表的 通 信 网 络 基 础 设 施 ， 以 人 工 智 能 、 云 计 算 、 区 块 链 等 为 代 表 的 新 技 术 基 础 设 施 ， 以数据中心、 智 能 计 算 中 心 为代 表 的 算 力基础设施 等。 主 要 是 指 深 度 应 用 互 联 网 、 大 数 据 、 人 工 智 能 等 技 术 ， 支 撑 传 统 基 础 设 施 转 型 升 级 ， 尚 未 显 现 算法 智算新中心 智能 计算中心 数字经济三要素 数字经济五创新 应用创新 监管创新 技术创新 生态创新 平台创新 数据 算力 智能计算中心定义 概念界定 智能计算中心 （简称智算中心） 是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构， 提供 人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施， 通过算力的生产、 聚合、调度和释放

智算中心暨电力大模型 创新平台解决方案 智算 超算 • 1 行业发展分 析 4 主流智算平台介 绍 2 方案架构设 计 3 典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台

& INFORMATION TECHNOLOGY 智算中心成为新基建的基本条件 与智慧时代动力源 文／王恩东 计算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最终 驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将计算力驱动的信息化设备变 成了生产工具，使生产力得到前所未有的解放。智算中心融合多元算 力，为社会生产和生活提供源源不断的智慧服务。智算中心已成为经 济新动能、社会新基建。 新一代信息技术加速了社会智慧化进程 建提速，这也是在为智慧计算的发展提速。我们讲过，计 算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最 终驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将劳动者由人变 成了人与人工智能的复合体，劳动者可以呈现指数增长； 将数据变成了一种新的生产资料，从有形到无形，生生不 息，越用越多；将计算力驱动的信息化设备变成了生产工 具，也是指数增长，生产力得到了前所未有的解放。 伴随生产力的升级，社会基础设施也在产生变化。农 我们可以和电力基础设施做个类比。电力基础设施提 智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源 CIIT FORUM 工信论坛 46 中国工业和信息化 ｜CHINA INDUSTRY & INFORMATION TECHNOLOGY 供电力服务，其核心是生产电力的地方，就是发电厂，像 三峡电站、大亚湾核电站；智慧时代的新型基础设施，要 能够对外提供各种算力服务、数据服务和AI服务等，其核 心就是计算力的生产中心。

国家数据基础设施技术路线发展研究报告 目 录 CONTENTS 前言 第一章 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 06 数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素 网络空间升级为算力空间后正在向数据空间进一步迭代 数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设 12 美国的数据基础设施探索实践 壮大都离不开背后产业的支撑，正如软件事业背后的软件产业、集 成电路背后的集成电路产业、电子信息事业背后的电子信息产业一样，数据事业的发展壮大也离不开数据产业的发展。当前， 围绕数据资源“采、存、算、管、用”的全生命周期各环节，已形成一大批数据资源、数据技术、数据应用、数据服务、数据安 全、数据基础设施等类型的数据企业，产业集聚效应更加明显，产业链发展更加完备，数据产业正在快速发展壮大。 数 充分发挥数据的要素价值作用，同时对数据安全也提出了新的、更 严格的要求，即要确保数据在大规模、高通量、快速率的流通过程中的安全。数据安全发展到了动态全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。

通过对大量渲染案例的深度学习，理解各项参数对渲染效果的影响，针对 用户场景与材质提出高质量渲染方案。ArkoAI 的另一特点是云端渲染，对用户自 身硬件要求较低，能快速完成渲染，一定程度为用户降低算力成本。 图 16、ArkoAI 在 Revit 中的使用 图 17、ArkoAI 支持按需调整参数 资料来源：ArkoAI 官网，兴业证券经济与金融研究院整理 对建筑设计赋能效果有限，落地应用还有很长的路要走。目前既有软件更多集 中在前期方案阶段，对于复杂项目或更深层次的环节有用性较低，并且目前主要 用于标准化内容，对于实际项目的设计，目前阶段仅仅依赖 AI 设计工具共性的算 法则会忽视项目个性的考虑因素，造成设计方案千篇一律、缺乏巧思的现象，具 体模型的输出仍然依赖于人工调试。大部分企业采用对 CAD 图纸的翻模设计进 行 BIM 三维建模，AI 技术只能起到辅助作用，难以实现三维空间的自主呈现，重 件能力但 缺乏设计经验，资深的设计人员经验丰富但软件能力较弱，企业需要花费额外的 成本对设计人员进行 AI 工具的培训，新领域的进入需要花费较长的培训时间。设 计师需要具备丰富的经验和方案判断力，从而驾驭 AI 生成的设计，优化最终方 案。 分析型 AI 迭代到创造型 AI：AIGC 模型迭代，AI 学习过程中，掌握大量设计数 据的龙头企业，将从中显著受益。按照 ISO/IEC 制定的数字标准定义

目管理人员的工作提供重要的决策支持。在进行建筑设计的过程 中，设计人员应通过网络平台，利用计算机语言开发和人工智能 造型的方法，来建立一个更完善的建筑结构虚拟模型，提高建筑 工程设计环节的实用性和普适性，从而使建筑设计的效果得到最 大程度的保证 [4]。 （二）进行多个设计方案的比较 AI人工智能技术也可以在施工过程中，实现高效的方案比 较。在设计阶段，要根据项目的建设需求和结构的特点，制定相 结束语： 综上所述，将 AI人工智能技术引入到建筑设计中，对于提升 建筑设计师人员的工作效率，减少建筑设计的成本费用，保障建 筑设计的科学性和合理性都具有十分重要的作用，是提升建筑企 业核心竞争力的重要手段。AI人工智能在建筑风格、建筑结构和 建筑空间等方面具有巨大的应用价值，因此，政府部门要加强对 AI人工智能的发展扶持，建设企业也要大力培养 AI人工智能的应 用型人才，加强数据存储和应用的安全保障，推动建筑行业的稳

的发展，特别是 极有可能带来新一轮生产力革命的、以 ChatGPT 为代表的 AIGC 等新技术；同时， 也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现 状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 给企业人力资源管理带来的价值和意义 ·企业要如何在人力资源管理中有效地引入 AI ·企业人力资源管理 AI 应用案例集 前言 5 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 我们相信，AI 带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而 深刻的变革。在这样的变革背景下，企业的人力资源管理也需要从理论到实践进行 彻底地重构。对我们人力资源管理者来说，不仅不能缺席，同样也不能迟到。要和 管理者及 工智 能的发展并非一蹴而就，也并非一路坦途，每一次大的技术突破都会带来 AI 的春天，而下一次突 破前又是漫长的冬天。近 20 年，互联网带来的海量数据、算力技术的大幅提升，以及随着数字 化的发展和由于人口结构等因素带来的切实的生产力需求，让 AI 迎来了真正的春天。 13 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 随着最接近通用人工智能 /AGI（全称：Artificial General