45 模型的训练需求，为人工智能领域的前沿研究和应用创新提供有力支 撑。  多元主体兼容 ●支持不同运营主体 、网络规划相互独立的智算中心参与协同训练。 这意味着无论是大型科技企业的私有智算中心，还是面向市场服务的 公共智算平台，都能打破壁垒，实现资源共享与协同，充分整合行业 内的算力资源，提升整体算力利用率。  异构 GPU 混训 无缝兼容不同型号的 GPU 进行混合训练，在训练过程中，能够 确保网络带宽资源池的实时更新，避免因资源滞留导致的网络拥堵或 二次任务调度冲突，从而保障全链路传输资源的循环利用效率。 图 4-29 协同训练-数据集和模型文件迁移-平台托管-资源释放 ② 定制数据集、模型迁移 私有定制化数据集、模型的迁移通常遵循特定的数据流动规范。 这类数据集、模型的原始存储位置往往位于用户本地数据中心，其迁 移过程需要综合考虑数据主权、传输安全以等多重因素，那么数据集、 模型会从用户的数据中心迁移到目的数据中心。 释放流程， 确保网络带宽资源池的实时更新，避免因资源滞留导致的网络拥堵或 二次任务调度冲突，从而保障全链路传输资源的循环利用效率。 图 4-38 协同训练-任务部署-平台托管-资源释放 ② 私有定制的训练镜像的原始存储位置往往位于用户本地数据 中心，其迁移过程需要综合考虑数据主权、传输安全等多重因素，那 么镜像会从用户的数据中心迁移到目的数据中心。  流量调度 流量调度模块借助网络控制器，为训练任务运行镜像的迁移准备

繁荣、开放的生态系统。在操作系统、数据 库、专有云等国产基础软硬件发展过程中，海量产品逐步实现兼容性互认证。腾讯云发起融合创新开放联盟，已在全国28个省份铺 开融合创新经销体系，发展了一大批具备私有化产品销售和服务经验的专业渠道伙伴，这大幅压缩了项目实施交付周期，提升整体交 付与服务能力。 三、从功能兼容到性能可靠，国产软件从“可用”迈向“好用”新时代 在央国企领域，国产数字化升级项目优 国产数字化升级标杆实践报告 13 - 腾讯专有云企业版 (Tencent Cloud Enterprise，简称 TCE) 是基于腾讯公有云 1:1 输出的私有化全栈云，同时提供运营、运维、 高可用等管理端能力，可以满足政府、企业私有环境中自用云及行业云等多种需求。 边缘云 主region CDC CDC CDC 专有云-中心 从region 从AZ 主AZ PaaS平台 腾讯专有云企业版TCE 自主创新、安全合规，企业数智化转型的全栈私有化云基座 国产数字化升级标杆实践报告 13 - - 14 国产数字化升级标杆实践报告 - 14 国产数字化升级标杆实践报告 腾讯专有云 PaaS 平台 (Tencent Cloud-native Suite，简称 TCS) 由私有化输出的容器、微服务和消息队列等产品组合而成的云 原生 Paas

大幅削减银行算力投入。 开源生态赋能 开放模型代码与框架， 中小银行可二次开发， 打破技术垄断壁垒。 强 大的社区支持，加速功 能迭代与问题解决。 本地化部署优势 多个尺寸开源模型支持 私有化部署，满足金融 数据安全与合规要求， 如江苏银行本地化微调 案例。 性能与成本双赢 DeepSeek 在保证高性 能的同时，显著降低银 行技术成本，加速 AI 普及。 热度传播路径 如江苏银行合同质检场景应用。 03 舆情监控 实时分析社交媒体与新闻，识别潜在风险 （如客户投诉趋势预测、企业客户舆情风 险预警等） 互 联 网 / 公 有 云 金 融 机 构 内 网 私有云版 DeepSeek or 其他 AI 产品 客观数据：内部 交易数据、客户 数据 监管文件 公网版 DeepSeek or 其他 AI 产品 行业标准、规范 工商数据 & 其他公

检测到网 络拥塞时，能够智能地选择其他通信路径，避免性能瓶颈。 这种动态适应能力是保障系统稳定性和可靠性的关键。  跨域协同与互操作性：理想的分布式算力池往往跨越不同管 理域（多个公有云、私有云、边缘站点、终端设备）。实现 高效的感知与调度，必须解决跨域资源发现、认证授权、状 态信息交换、任务协同执行等挑战。这依赖于开放的 API 标 准、通用的资源描述语言、安全的跨域通信机制以及可能的 配的核心生产要素， 深度融入到制造的全生命周期中。 在智能制造中，产品设计与研发阶段是算力需求最为集中的环节 之一。分布式算力调度系统能够实时感知整个算力网络中可用的算力 资源池，无论是企业私有云中的计算集群，还是远在“东数西算”节 点上的国家超算中心，系统都能根据仿真任务的规模、优先级和预算， 自动选择并调度最合适的算力资源，从而将以往需要数周乃至数月的 仿真周期缩短至几天甚至几小时。此外，分布式算力调度还可以支持 议 栈、突破转换层微延迟瓶颈并优化轻量化终端通信开销。物理层与协 议层的协同演进是释放跨域服务确定性的关键。 60 标准挑战：当前，主流云服务商、电信运营商边缘平台及工业设 备厂商普遍采用私有化的资源描述框架与异构接口规范，在算力性能 表征、拓扑关系建模、实时负载度量等关键维度缺乏统一语义定义。 这种标准缺失导致跨管理域的资源发现与调度需通过复杂的定制化 中间件实现，显著推高系统集成成本与生态协同门槛，阻碍产业级算

网络分层、主要功能与处理对象 （三）当前网络的局限性 1) 处理对象存在局限 OSI 七层模型主要解决异构网络互通问题，并非针对语义数据互联：OSI 标准化工作的主要动机是解决 IBM SNA 体系等私有网络结构互不兼容的问题， 为此，ISO 于 1977 年设立专门委员会，启动网络通信体系的标准化工作。1984 年，ISO 正式批准并发布 OSI 参考模型标准（ISO/IEC 7498）。 作为现代网络协议的基础架构，OSI 提升效果（预测） 数据共享 所有权让渡或效率 低下 使用权精准分离 共享效率提升 3-5 倍 业务协同 中心化平台依赖 去中心化原子协作 对 接 成 本 降 低 60%+ 反垄断 平台数据私有化 个人数据容器+价值透 明 用 户 收 益 提 升 8-12 倍 AI 治理 黑箱操作难追溯 强制注册+交互协议 可审计性提升 4 倍 智能决策 数据延迟与碎片化 实时状态网络+动态实

入、场景应用的基础网络服务。为实现各类可信数据空间广泛 互联，除专用可信数据空间外，可信数据空间应支持用户使用 23 任意公用网络自由访问。 设施层（跨云）：基于已有云数据中心资源，采用公有云、 私有云及混合云技术，为可信数据空间提供数据存储与计算服 务。可信数据空间建设应支持用户自由在任何云服务商的资源 上部署，基于不同云数据中心构建的可信数据空间应支持广泛 互联和数据互通。 技术支 户、跨地域、跨业务”的全球性区块链基础设施平台，截至 2024 年底，BSN 已在全球完成了 152 个公共城市节点的部署，其中 包括 16 个国际城市节点，覆盖了除南极洲以外的世界六大洲， 兼容主流公有/私有云架构，适配多个技术领先、主流开源的区 37 块链底层框架和跨链技术服务，可以为各类数据空间构建和互 联互通提供有效支撑。 图 3 基于 BSN 构建可信数据空间架构图 基于 应用场景层面向各类数据赋能场景需求，为数据应用方提供各 场景所需的数据资源或产品，促进数据要素价值释放。 1．基础底座层 BSN 分布式云管平台能够支撑可信数据空间的可信管控能 力要求。其基于多云异构环境（公有云、私有云、局域网）构 38 建的统一的管理架构，能够实现多底层框架兼容、多业务链协 同编排与全生命周期智能运维，为可信数据空间的运营提供了 坚实基础。 依托区块链技术，可以确保参与方身份可信与权责清晰划

原始数据不出域、数 据可用不可见 隐私保护 www.top100summit.com 核心实践 – 构建混合云原生架构 Why What How Kubernetes 公有云 本地环境/私有云 数据平台 应用市场 门户 中间件 应用 算法 软件即服务 工具 公有云 本地 身份与权限 管理 监控和日志 ETL 部署引擎 短消息平 台对接 微信公众 号 微信小程 序 医院

1.可视化与对标分析帮助客户进行快速而行之有效的管理提升 综合能源解决方案 可配置的丰富能源应用，实现能源中心、微网、及 负荷侧的能源综合管理和优化 灵活的部署和交互 采用云原生架构，支持私有化部署和云端部署，支 持大屏、Web、手机多端呈现和交互 开放的平台 预制协议转换，快速接入第三方设备或子系统，组 件化应用构建工具，灵活响应客制化需求 企业碳管理 基于碳量化结果和减排方法学，帮助企业指定减

AI领域顶级会议论文发表 • 开源高质量的Python中文数据集，提高贡献度 • 智能分发多模型开放平台 • 大模型训练服务 • 数据工程服务，建设模型训练的知识库、数据集 • 私有化部署服务 • 智能录课 • 智能助教 • 青鸟人工智能实验室 • 智能学习平台 • 青鸟教育大模型 • 人工智能技术课程体系 • 等等…… 03 我们的AI教育实践：智能录课

在国产化算力环境上的部署，并接入长城大模型应用系统，在企业内部分批推 广使用；2 月 8 日中石油昆仑大模型正式完成 Deepseek 大模型私有化部署，为昆仑大模 型优化应用效果、缩短研发周期、构建健康生态提供了新引擎；2 月 14 日中海油“海能” 人工智能模型平台正式接入 Deepseek 系列模型，通过私有化部署方式面向全集团提供开 放服务，在“海能”平台网页端及海油移动云“海能智问”同步上线。 众多大型国有企业纷纷接入