1 中国推理算力 市场追踪报告，2025年H1 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） 2025年8月 2 关键发现  算力需求重心从训练转向推理，算力基础设施持续扩展与升级 AI算力消耗已从集中式训练转向大规模推理，带来前所未有的增量需 求。2025年被认为是算力爆发的元年，推理算力的需求将迎来井喷式 增长。推理算力的需求将在未来几年内远超训练算力。 01  2025年H1中国推理算力服务市场中，天翼云以【21 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展，以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优化，结合模型压缩、量化、动态推理等技术，进一步提升能 效比和部署灵活性。 3 沙利文市场研读 | 2025/08 2 研究框架  中国推理算力市场综述 • 关键发现 • 中国推理算力定义及服务覆盖范围 • 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 • 58% 49% 16% 26% 19% 8% 12% 5% 4% 3% 2023 2027 推理平台及应用部署偏好 设备端 边缘服务器 本地一体机部署 私有云 公有云 来源：沙利文、头豹研究院 中国推理算力：定义与服务覆盖范围 关键发现 推理算力主要负责AI模型的推理任务，主要用于处理和执行已经训练好的模型进行实 际应用。这包括执行推理任务、处理实时数据和提供预测结果。推理过程通常对计算

电商和分布式电商。按销售渠道可将零售行业分为线上零售和线下零售。 �� 市集零售 ����年代 百货零售 ����年代 新零售 当 前 即时零售 ����年代 电商零售 ����年代 资料来源：弗若斯特沙利文 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age �� 电商的发展使得零售行业由传统的实体零售模式，逐渐发展为突破地域限制的电 �.�% �.�% 全球零售行业市场规模 ��.� ��.� ��.� ��.� ���.� ���.� ���.� ���.� ���.� ���.� ���.� �� 资料来源：弗若斯特沙利文 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age ���� ���� ���� ���� ���� ���� ���� 预测 来新的动能。北 美零售市场相较于亚洲市场更加成熟，拥有强大的消费能力和完善的零售体系。 随着线上购物的普及和AI、自动化等技术的普及应用，北美零售市场将继续保持 增长。 资料来源：弗若斯特沙利文 �� 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age � 亚洲零售行业市场规模，按照地区进行细分 （����-����预测）

编省市县乃至镇街等各级地方政策并及时分享各方参考 。 为保证汇编资料的准确性， 我们在梳理过程中坚 持以 各地公开发布的官方文件为依据， 各地未公开发布的政策未被列入汇编成果 。 由于各地低空经济政策文 件数量 非常之多， 梳理起来工作量巨大， 因此我们在汇编过程中重点选取了发展目标 、重点任务和应用场景 等政策要 素， 同时尽可能保留了发布时间 、 发布机构和文件号等关键信息， 以便于各方查找原始文献。 ............................................................... 78 1.广东（广东省、佛山、佛山禅城区、惠州、肇庆、中山、中山市阜沙镇、珠海、东莞、东莞谢岗镇、茂名市、湛江、清远） ..................................................... 78 2.河南（河南省、郑州、郑州航空港区） 术创新 、标准政策 、低空安全 、应用需求等领域形成全国引领示范， 产业规模达到 1000 亿元。 2. 到 2027 年， 围绕应急管理 、物流配送 、空中摆渡 、城际通勤 、生态安全 、特色文旅等， 形成 10 个 以上可 复制可推广典型应用场景。 主要任务（共 6 项）： 持续加强低空经济技术创新引领；加快形成低空安全管控全国标杆；巩固低空制造全产业链竞争力；构建监 管及运行服务技术支撑体系；

等 28 种可疑模 式  负面信息扫描：监控 5000+新闻源及裁判文书网等司法数据 合规文档生成支持智能适配监管要求，例如：  个人客户：自动生成《个人税收居民身份声明》等 8 类标准文 件  企业客户：动态输出《实际控制人声明》等 15 种定制文档 版 本控制引擎确保所有产出文件符合最新监管要求，2023 年某 省银保监局检查中该模块的文书合规率达 100%。 持续监测模块通过 能体采用分层架构设计，确保高可用性、安全性与业务适配性。系 统核心由智能交互层、业务逻辑层、数据服务层及基础设施层组 成，通过微服务架构实现模块化部署，支持横向扩展。 智能交互层部署基于 DeepSeek 的多模态对话引擎，支持文 本、语音及视频交互，通过动态意图识别（准确率≥98%）和上下 文理解（支持 20 轮以上对话保持）实现自然沟通。关键组件包 括：  意图识别模块：采用混合模型（BERT+规则引擎），覆盖银行 系统特别设计了人工介入机制，当检测到异常填写模式（如短 时间内连续修改关键字段）时，自动触发风控规则并通知运营人 员。所有自动化操作均留存完整的操作日志和修改轨迹，符合银保 监办发〔2021〕24 号文关于电子数据存证的要求。 5.1.2 身份验证与审核 在开户与销户流程中，身份验证与审核是确保业务合规性和风 险控制的核心环节。通过 DeepSeek AI 智能体的多模态能力，可 实现高效、

1 4 科利斯美国研究，数据中心鹰 2024年，数据中心行业继续实现前所未有的增长，打破先前记录，为持续扩张奠定了基础。北美 第三方运营商供应量增长超过40%，从2023年的12.4吉瓦增加到2024年的超过18吉瓦——还不包 括另外30吉瓦的计划产能。 1 这种增长是由数字化转型的加速步伐以及人工智能在各个行业的日 益普及所驱动，亚马逊、谷歌、Meta、微软和甲骨文等超大规模企业领导了这一需求增长。 平均空置率维持在2%。 随着电力可用性成为传统市场中的主要限制因素， 新兴市场正在涌现，通常位于拥抱发展的成熟生态 系统附近。希尔斯伯勒和里诺作为北加利福尼亚市 场的延伸而发展壮大，而哥伦布和明尼阿波利斯则 由于靠近芝加哥而获得了势头。 数据中心到2030年将出现超过15GW的供应短缺— —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 00/kW，在二级位置为$125–$160/kW。资本成本的 上升，加上大多数吸收发生在新建项目，推动了这 些增长。 注：包括电力来源：Colliers U.S. Researc h，Green Street 注：净电力来源：科利斯美国研究，格林 街 t s e t 一个t r T n e e v b s ll i 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 o

，多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型” ，是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一； 阿里 发布通义千问 2.0 ，专业维度能力较 强； vivo 发布 BlueLM 大模型 ，应用的场景广泛；月之暗面发布 Moonshot 大模型， 目前位于第一梯 队。 3 ）在金融领域中 ，通用模型应用表现各有 差异。其中 GPT 系列、文心一言、通义千问、腾讯混元以及科大讯飞表现较好。 外。目前各行 各业开闭 源大模型不断出新，竞争形势越发激烈。 综合表现上，头部模型国外领先，平均水平国内外差距较小。在所有模型中， GPT4-Turbo 遥遥领 先，国内最好的大模型为百度文心一言，但仍有 15.77 分的差距。国内方面，虽仍有差距，但在过去 一年内发展迅速，平均水平上与国外差距并不明显。此外，国内开源大模型在中文上的表现要优于 国外 开源大模型。 图表： AI 大模型 强劲。另外，在数学运算、内容创作、虚拟数字人等场 景也有不错的表现。 10 百度具备先发优势，文心大模型国内领先 文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，于 2023 年 3 月 16 日正式发布，已进行多个版本迭代， 10 月 17 日发布 V4.0 版本。据百度官方介绍，文心一言目前已有 7000 万用 户。文心一言 4 . 0 的能力栈较为广泛，可应用的场景较多。 其在查询搜索知识应用、任务拆解规划

ChatMiner 可以帮助快速提取文档中的信息，提供精准检索与定位，精炼或拓 展文本。 LightGPT+WarrenQChat 优势： 1) 金融领域生成能力强。基于 2000 亿中文 tokens 的加持， 80+ 中文金融任务的打磨，覆盖了金融绝大多数领域应用场景，且针对于金融任务， 回答速度极快，准确率较高，并支持多种语言输入与输出。 2 ）合规性、安全性高。充分学习中国的 图表：国内大模型 SuperCLUE 基准得分 模型名称 模型参数 模型基座框架 百度文心一言 260B+ 飞桨开源框架 2.6& 文心知识增强 阿里通义千问系列 1.8B 、 7B 、 14B 、 72B 自研 Qwen 基座模型 Vivo BlueLM 1B 、 7B 、 70B 、 130B 、 17 。 市 场有 风 险， 投资需 谨 慎。 本 报告 是 基于本 公司 分 析师认 为可 靠 且已 公 开的信 息， 本 公司 力求但 不 保证 这 些信 息的准 确 性和 完整性 ， 也不 保 证文 中观点 或 陈述 不 会发 生任何变更， 在不同时期， 本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。 本 报告 的版权 归 本公 司 所有 ， 未经 书 面许 可，任 何 机构 和 个人

为系统了解中国工业园区发展评估相关政策规定， 本研究遴选了国家层面以及典型省市、园区和企业 层面的政策文件，并从评估目的、适用对象、评估 维度、指标体系结构、评价计算方法、评价比较范 围、数据可得性、考核评价约束性等维度对选定文 件进行解读分析。国家层面政策文件包括绿色园区、 低碳园区、循环化改造园区、生态工业示范园、国 家级经济技术开发区综合发展水平考核评价办法、 国家高新技术产业开发区评价指标体系、中国工业 企 研发应用、传统产业的低碳 化改造，低碳战略新兴产业 培育情况 工业和信息化部、 生态环境部、 参考指标涉及园区综合指标、 产业低碳化指标、能源低碳化 指标、管理低碳化指标、基础 设施低碳化指标和资源综合利 用指标 6 大版块，共 21 个二 级指标。 绿色园区 评价园区在能源利用、资源 利用、基础设施、产业发展、 生态环境、运行管理等维度 的绿色化水平 工业和信息化部 参考指标涉及能源利用绿色 化、资源利用绿色化、基础设 对国内外相关政策办法、学术期刊、专著、学位论文、 研究报告等进行检索与整理分析，对权威文献的成 果、理论与方法等进行总结和借鉴。 案例解析法：对中国国内典型产业园区案例进行实 地考察、交流访谈，搜集统计数据、采访资料与图 文资料等进行系统分析，以对《指南》中经济、社会、 环境等绩效评价指标体系的合理性与适用性进行分 析，并验证《指南》本地化指标体系的合理性与适 用性。 访谈调查法：依据《指南》评价指标体系，采用结

36.7 平方公里，建成 12.2 平方公里。常住人口近 7 万人，远景 规划 10 万人。开发区党委、管委会除了承担招商引资、服务企业、 安全生产、环境保护、维护稳定和园区党建等职能外，还承担着沙 圪堵的城市建设与管理、社会事业服务职能。按照“以产兴城、以城 促产、产城互动、产城融合”的发展思路，着力打造创新活力生态特 色园区和宜居宜业宜游特色城镇（即“两特开发区”）。 二、项目实施机构与职责 数据存储场景分类 场景二级分类 场景三级分类 有信息系统的存储形式 由本地建设 有厂家支持 无厂家支持 非本地建设（国家、省级 等） 有本地 备份 有数据库系 统备份 有数据库文 件备份 107 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 数据存储场景分类 场景二级分类 场景三级分类 无本地备份 无信息系统的存储形式 电子类文档（主要包括报表/报告/图片/音频/视频等） 远程关键数据+磁带备份。采用磁带备份数据，生产机实时向备 份机发送关键数据。 （2）数据库 就是在与主数据库所在生产机相分离的备份机上建立主数据库 的一个拷贝。网络数据 这种方式是对生产系统的数据库数据和所需跟踪的重要目标文 件的更新进行监控与跟踪，并将更新日志实时通过网络传送到备份 系统，备份系统则根据日志对磁盘进行更新。 （3）远程镜像 通过高速光纤通道线路和磁盘控制技术将镜像磁盘延伸到远离 生产机的地方，