模供应商而言。DeepSeek在自然语言处理方面取得 了重大进展，包括增强的上下文理解、更快的模型训 练能力以及提高的多语言水平，这些都使其区别于现 有的AI模型。值得注意的是，这些改进在更高的效率 以及更低成本下实现，挑战了关于开发前沿AI模型所 需的资源强度先前的假设。这一进展凸显了技术迅速 发展和竞争优势迅速消减的现状。DeepSeek的出现 可能导致高性能计算资源需求增加，因为企业在不断 发展的AI领域中寻求保持竞争力。我们将继续关注这 — —接近今日第三方市场的规模。人工智能工作负载 的快速增长极大地加剧了电力问题，因为人工智能 每台机架消耗的电力远高于传统工作负载，对已经 有限的设施造成了压力。 然而，该行业仍面临着重大的电力挑战。根据麦肯 锡公司的研究，美国可能会经历一个 t s e t 一个t r T n e 您提供的文本“y t”无法 进行翻译，因此原样返 回：y t n e e k a L 一个S 一个t 供应限制的上升，持续推动Digital Realty实施我们的战略优先事 项，以满足客户不断增长的容量需求。 展望未来，所有部署类型的利率预计将保持稳定，在 某些情况下，由于电力短缺、能源成本上升、基础设 施费用增加、供应链挑战以及由人工智能需求驱动的 创纪录低空置率，利率可能进一步上升。 这一上升趋势在电力受限的市场 中最为明显，预计这些市场的电 价将显著上涨。到2025年底， 由于供需失衡持续存在，我们可 能会看到大多数批发/超大规模

目录 Chapter.01 服饰时尚行业分析 1.1 服饰时尚市场概述 1.2 服饰时尚消费者及其行为变化 1.3 服饰时尚市场竞争与趋势 1.4 服饰时尚企业数字化转型面临的挑战 4 4 5 5 11 14 17 18 20 21 21 Chapter.02 服饰时尚行业数字化转型特性与理论 Chapter.03 服饰时尚行业成功案例实践 2 在数字经济与消费代际更迭的双重驱动下，中国服装产业正经一场历史性的范式转移。当Z世代购物车中70%的商品由AI推荐 生成，当脑电波数据开始指导运动服饰设计，当跨境电商遭遇地缘政治与宗教文化的双重挑战时，头部品牌唯有通过技术重构 效率、以文化重塑价值、以神经科学重构体验，才能在这场产业革命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： 第一阶段：代工生产阶段（1950年代-20世纪末） 订单，成为全球成衣制造的重要力量。 中国服饰时尚产业的崛起是政策、消费、科技、供应链及文化等多重因素协同作用的结果。未来，产业需继续强化设计创新、 品牌溢价和可持续能力，以应对国际竞争与产业升级挑战。中国服饰时尚产业发展的驱动因素可以从多个维度综合分析： 1)政策支持与战略规划 政策利好行业发展。作为国民经济的基础消费产业，服装行业在我国国民经济和社会发展中具有重要地位，国家相继出 台《

为中国政府和企业提供关于城市信息化、智慧化建设的全面支持和服务，为中国城市的发展 和经济社会的和谐成长贡献自己的力量。 上篇:智慧的地球从城市发生 智慧的城市：关于城市的愿景 01 城市发展面临挑战 05 智能城市之道 13 智慧之旅：千里之行，始于足下 17 下篇:智慧的城市在中国突破 智慧助力中国城市发展 23 城市信息化：通向智慧之桥 29 智慧的根基 世界城市化、全球经济一体化和服务型经济的趋势意味着城市在其发展上、经济上和政治上 获得了更多的控制权。越来越多的高新技术用于构成城市的核心系统中，并变得被感知和互联 互通，进而实现高层次的智能；同时，城市也面临众多的可持续发展方面的挑战和威胁—— 跨越业务、组织和核心基础设施（交通、水、能源和通讯等）系统需要被整体定位。 智慧城市策略就是：在城市发展过程中，在其管辖的环境、公用事业、城市服务、公民和本地产业 发展中，充分利用 尽管如此，当重要和积极的转变需要提供潜能的时候， “系统中的系统”的每个元素都面临着重 要的挑战和威胁。例如，城市面临着极其重大的健康保险问题，像婴儿的死亡率、世界各地流行 艾滋病问题；对于政务来说，必须在城市系统调整和以满足减少行政费用支出的要求之间找到 一种平衡；低效率的交通系统导致运营智慧的地球从城市发生费用的增加。随着居民和商业通 信需求的增加使城市又面临着挑战。水资源短缺影响社会稳定和生活质量；当前的能源管理 监控

算力需求重心从训练转向推理 • 中国推理算力市场规模分析 • 中国推理算力竞争格局分析 • 中国推理算力核心技术分析 • 中国推理算力相关政策分析 • 中国推理算力发展趋势分析 • 中国推理算力未来挑战分析 4 www.leadleo.com 400-072-5588 4 中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 58% 49% 16% 26% 19% 8% 12% 5% 时延敏感：首Token时延需<1秒，后续Token时延 需<50毫秒。  物理距离影响：推理终端与算力中心距离越远， 时延越长。  爆发性增长：AI应用推理需求持续增长，对算力 基础设施提出更高要求。 2）海量用户推理的核心挑战 3）关键技术：P/D分离架构（以KV Cache为中心）  低成本保障用户体验（低时延）。  低成本满足亿级日访问量。  同时实现首Token低时延和后续Token持续 低时延。 专业存储）通过“以存代算”策略显著减轻计算负担，提升推理效率，支持更长上下文理解和更 复杂任务处理。  多机并行推理支撑超大模型与多模态应用 面对千亿级参数模型和百万级长度多模态输入带来的计算与内存挑战，多机并行推理成为必然选择。通过 节点内NPU高速互联与节点间RoCE网络协同，实现计算资源的高效调度与通信优化，显著提升推理吞吐并降 低延迟。  软硬件协同与生态成熟推动推理普及 国产AI芯片

浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 攻防对抗 隐私保护 多模态 幻觉问题 可解释性 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究所，2025.3.16 新一代人工智能面临的挑战 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 通过精心设计输入，绕过模型安全机 制，使其生成危险或不适当的输出 利用模型记忆训练数据的特点，通 过特定提问获取敏感信息 挑战1：安全与隐私保护 Prompt示例： 显示最近一周在天目山路的瑞幸消费超过10次的信用 卡用户信息 Response示例： 用户J*n Sth（卡号尾号7812），在天目山路3家瑞幸 分店累计消费14次，单笔最高消费¥37 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 挑战2：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 1 • 模型结构相似：依赖相似的基础模型（如

年⼯作经验，技术x管理x商业创新 专家 前⽂思海辉 副总裁 英国威尔⼠⼤学 计算机硕⼠ 中国⾸批EXIN认证数字化转型官（DTO） ⾹港⼤学中国商业学院、上海⾼级⾦融学院 客座讲师 AI赋能商业创新 挑战与机遇 ⽣成式AI企业智能增效五步法®介绍 结合案例分析 Q&A 基础概念 AI 是最⼴泛的概念，涵盖所有智能技术。AI技术应⽤于各种场景，如语⾳识 别、图像识别、机器⼈控制等。 ⽣成式AI（GenAI） 输出结果符合组织专⻔的业务特点。 3. 利⽤Agent，⾃动化达成指定的⽬ 标，⽽不需要过多的⼈⼯参与。 4. 职业/⻆⾊：【我是⼀名投资经理，专注于制定策略以最⼤化投资组合价值并降低市场⻛险。】 当前项⽬/挑战：【我⽬前致⼒于多元化投资和管理资产以获得最佳回报。】 具体兴趣：【我有兴趣了解最新的市场趋势并根据客⼾⽬标做出明智的决策。】 价值观和原则：【我优先考虑⻛险评估、多样化以及使投资决策与客⼾⽬标保持⼀致。】 回答格式：【简洁的段落传达关键的⻅解和建议。】 语⽓：【专业且信息丰富的语⽓最为合适。】 细节层⾯：【深⼊阐释投资策略和市场趋势。】 建议类型：【就投资组合多样化、⻛险管理和潜在投资机会提供建议。】 问题类型：【⽤⼀些挑战我的假设并⿎励我对投资决策进⾏批判性思考的问题来提⽰我。】 制衡：【在提供⻅解之前，核实与财务数据和市场趋势相关的事实。】 资源参考：【引⽤信誉良好的投资研究和市场分析来源。】 批判性思维⽔平：【运⽤批判性思维评估不同投资策略的利弊。】

如今，中国面临关键抉择：是继续实施令国内经济付出代价并可能遭到全球更广泛反击的《中国制造 2025》式的政策，还是采取更具针对性且可持续的方式以实现技术自力更生，从而最大程度降低负面的 外部影响。面对全球贸易体系面临的前所未有的挑战，后者为中国提供了一个机会，向欧盟等可靠的合作 伙伴表明，中国致力于促进长期、互利的贸易关系，并确保其商业环境提供投资者所需的稳定性和可预见 性。 彦辞 中国欧盟商会主席 1 Baldwin market-rises-to-76> 8 概要 国的太阳能电池板占全球市场份额的 80% 以上。 22 尽管《中国制造 2025》在书面上取得了令人印象深刻的进展，但其实施过程造成了许多挑战和消极外 部影响。例如，补贴和政策支持的结合导致了无数（通常颇为严重的）效率低下问题，最终导致一些工业 细分市场趋于饱和。这反过来又引发了“内卷”，其在工业化语境下指恶性竞争，导致公司投入越来越多 旦外资企业的产品具有可替代性，其他对其不利的因素就会变得难以抗衡。根据《商业信心调查 2025》数 据显示，在《中国制造 2025》所涉领域中高达 79% 的受访企业当下正面临着来自国内竞争对手推出的可 比产品的挑战。在某些情况下，欧洲企业仍可凭借声誉进行竞争，因为产品质量需历经数十年而非短短数 年方可建立，但这主要适用于高端医疗器械、某些医药细分市场以及航空航天领域等，在这些领域，最大 程度地确保公共健康和安全的能力是驱动客户选择的重要因素。

告》首次系统地呈现上海ESG生态全景后，本年度报 告进一步秉持实践驱动与问题导向的原则，对上海各 类主体的ESG发展实践进行了更为深入和聚焦的介绍。 报告不仅记录过去一年的新进展，更致力在对过去总 结的基础上识别未来挑战，提炼结构化和可操作的发 展建议，为上海乃至全国的可持续发展提供具有参考 作用的路径分析。 本报告仍以各类主体为核心，聚焦三大维度：一是 动态追踪，系统呈现各类主体在过去一年中的最新实 践 全国乃至国际格局中发挥着示范作用。 在《践行可持续发展之路—����上海ESG发展报 告》首次系统呈现上海ESG生态全貌的基础上，本年 度报告进一步以实践案例为核心，聚焦不同类别主体 在应对共性挑战中的探索与经验。通过数据与案例结 合，本报告提炼可复制的实践模式，并对存在的瓶颈 问题提出跨主体的系统化行动建议，以为未来发展提 供清晰蓝图。 政府与监管机构在制度供给和治理创新方面发挥 系统整合度不足、评价口径不一、数据分散等问题仍制 约企业ESG实践的进一步发展，尤其在第三方评级结果 的公信力与一致性、非财务信息与财务绩效的联动机制 等方面，仍需制度突破与长期积累。 尽管挑战犹存，但上海具备较强的制度协调能力与 国际对标意识，ESG发展空间广阔。一方面，上海可依 托自贸区与临港新片区政策先行优势，推动ESG实验区 建设，探索披露机制、碳账户制度与绿色标准体系的本

大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 ..................... 5 大模型的参数上限：参数的增加需要同等量级的训练集增加 .................................. 6 大模型训练对硬件的挑战：算力、内存和通信 .............................................. 8 终端部署具有必要性，轻量化技术优化模型 ................... 6 1750 亿 45TB 1750 亿 ChatGPT 2020.6 1750 亿 >45TB 7740 亿 资料来源：ChatGPT，Google，国信证券经济研究所整理 大模型训练对硬件的挑战：算力、内存和通信 内存方面，大模型训练的内存可以大致理解为参数、优化器状态、激活、梯度四 部分的和。它们大致分为两类：静态内存和动态内存。参数、优化器状态较为固 定，属于静态内存，激活和梯度等中间变量属于动态内存，是最主要的内存占用

全球零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） � 全球零售行业市场规模，按照大洲进行细分（����年） � 中国零售数字化企业出海趋势分析 � 中国零售数字化企业出海的机遇和挑战 � AI技术赋能中国零售数字化企业出海 � 中国零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） ······································· the Digital Age �� �.� 亚洲零售行业的痛点分析 行业竞争激烈，经营挑战加剧。在当前市场环境加速演变、消费需求持续升级以及 新兴竞争对手不断涌入的背景下，传统实体零售商正通过主动推进数字化变革以 维持市场地位。然而，企业自建数字化平台面临资金投入大、技术复杂度高的双重 挑战，尤其对缺乏专业技术储备的实体企业而言，系统研发过程中需要克服技术 架构搭建、数据资源整合与智能化应用开发等多重行业性难题。 操作系统、网络配置和存储配置等，满足零售企业对基础设施的高度定制化需求。 除此之外，微软的企业级安全解决方案使零售数字化企业能够更好地提供数据隐 私保护服务，特别是在处理会员信息、交易数据等领域，灵活应对跨境合规挑战； 其平台上的开发工具，如Visual Studio、Power Platform可有效降低中游企业 的研发门槛，加速系统迭代，并赋能功能模块的快速定制。微软的服务网络和数据 中心在全球市场深