网络通达性强、算力中心人才充足等要素； 2）快速的定制化交付能力：T+6/8的灵活定制 化交付，保证资源快速上架； 3）卓越的运维能力：确保数据中心的安全性与 可靠性，为模型训练的高效率提供保障； 4）良好的资源储备：涵盖土地资源的储备、充 足的电力资源供应，以及算力中心的可扩展性； 5）服务商财务状况、历史合作经验、成本控制 能力等因素也在考量范围之内。 • 基于对行业的长期追踪，我们筛选出超过15 家有定制批发需求的关键下游厂商，对其定 单位：MW 关键分析 • 产业政策和市场需求增长共同驱动算力中心 服务商拓展供给资源。现阶段，大型第三方 服务商均积极推进算力中心项目落地，储备 优质资源，建立了良好的产业发展基础。 • 在AI时代浪潮下，算力中心电力消耗水平持 续攀升，电力资源储备已成为算力中心服务 商的关键竞争要素，拥有强电力资源获取能 力的头部服务商在未来竞争中将更具优势。 • 随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基

金融 交通 出行 工业 能源 地产 文旅 游戏 零售 ⋯⋯ 遍布全球的基础设施 100 W+ 全球服务器数量 EB 级 数据存储规模 3200+ 全球加速节点数 200 T 全球带宽储备 400+ 权威认证 丰富易用的云+AI全栈产品 开放共赢的伙伴生态 11000+ 合作伙伴 30+ 行业覆盖 行业联合解决方案 400+ 生成式AI产品生态合作伙伴 1500+

• 翻译类 • 提示词生成 官方文档链接： https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library 清晰表达，提示工作流程 目标、能力、知识储备、使用说明 结构化要求+示例 描述角色性格特征、指定输出情景 风格、要求、主题 “信”、“达”、“雅” 生成提示词的提示词 DeepSeek-R1 应用场景 l 推理密集型任务 Ø

通过分析城市的人口增长趋势、工业发展规划以及居民生活方式的变化，预测城市未来的电力需求增长情况，为电力企 业的规划和投资提供依据。 2、供应分析：对于能源的供应端， Deepseek可以分析能源生产 企业的产能、设备运行状况、资源储备等信息，预测能源的供应 能力和供应稳定性。例如，在石油和天然气行业，模型可以根据 油田的产量数据、设备的维护情况以及新的勘探开发计划，预测 未来的油气供应情况，帮助交易商和供应商提前做好应对措施。

核指标开展精细化运营管理，并在合规、审计等环节提供强大的辅助工具。 能力六：开放、合规的全球服务体系 为更好地支撑快速增加的企业出海需求，大型云服务商普遍建立了全球化服务能 力。这些云服务商在全球主要地区构建IDC，在经济热点区域储备足够规模的云 服务资源，能够根据企业出海业务情况，就近提供Region和AZ，并利用本地化 服务团队实现高效的运营、合规和定制化服务。 对于覆盖不同地域的全球性企业来说，云服务商所提供的符合当地法规体系的合 战略价值实现 企业真正从多云中获得了预 期甚至是超预期的增量收 益，进入多云管理的高阶发 展时期 2.5% �� 《����年IDC中国企业多云战略调研》显示，企业受阻因素多数来自于多云技术 能力储备不足、多云文化认知缺失、多云发展目标定位不明确，以及对资金、员 工、合作伙伴方面的能力担忧等。 IDC认为，企业应根据自身的发展阶段特性，适时洞察提升多云战略的时机，并 快速寻找合适的突破口；

的综合能力，正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ)、团队合作 力、领导力之后，影响组织和个人发展的关键指标。 就像驾驶汽车需要掌握方向盘操作、路况判断和行驶规则一样，应用 AI 也需要全方位 的技能储备。掌握 AI 力不仅意味着理解 AI 的基本原理和能力边界，还可以敏捷、高效 地与 AI 互动和协作，利用 AI 解决问题，交付有价值的业务结果。 研究表明，在人机协同的工作场景中，具备高 AI 力的个体能够显著提升工作效率和质

工作方案（2024-2026）》，明确了以数字化为牵引，打造韧性热线、智慧热线、 治理热线、智库热线的 26 项具体举措。在技术层面，北京市以大模型为技术支 撑，显著提升了热线服务的智能化水平。通过增强算力算法储备，热线系统能够 对海量数据进行趋势研判和模拟预测，为市委、市政府的科学决策提供有力支撑。 同时，结合派单目录优化算法模型，智能推荐的精准性得到进一步提升，显著缩 短了工单分派时间。此外，系统新 是在传染性疾病流行状况下，可能因为防疫需要隔离、居家办公等出现“非战斗 减员”情况，热线的接诉能力维持和保障压力大。 3.诉求识别 18 诉求识别是诉求办理的起点。诉求识别的精准程度对接线员的政策与业务知 识储备有着天然要求，但是许多城市热线的政策知识库建设水平不高，导致诉求 识别问题频繁发生。 第一，政策知识库精细程度和更新效率不足。政策知识库为接线员应答提供 了答案模板，便于接线员提高接诉效率。然而，政策知识库存在着分类标准不清

工作方案（2024-2026）》，明确了以数字化为牵引，打造韧性热线、智慧热线、 治理热线、智库热线的 26 项具体举措。在技术层面，北京市以大模型为技术支 撑，显著提升了热线服务的智能化水平。通过增强算力算法储备，热线系统能够 对海量数据进行趋势研判和模拟预测，为市委、市政府的科学决策提供有力支撑。 同时，结合派单目录优化算法模型，智能推荐的精准性得到进一步提升，显著缩 短了工单分派时间。此外，系统新 是在传染性疾病流行状况下，可能因为防疫需要隔离、居家办公等出现“非战斗 减员”情况，热线的接诉能力维持和保障压力大。 3.诉求识别 18 诉求识别是诉求办理的起点。诉求识别的精准程度对接线员的政策与业务知 识储备有着天然要求，但是许多城市热线的政策知识库建设水平不高，导致诉求 识别问题频繁发生。 第一，政策知识库精细程度和更新效率不足。政策知识库为接线员应答提供 了答案模板，便于接线员提高接诉效率。然而，政策知识库存在着分类标准不清

数字底座是企业实现智能化转型的必由之路。通过构建一个坚实的 数字底座, 企业可以更好地应对市场竞争, 实现业务的持续增长。 在构建混合 AI 数字底座的过程中, 企业需要注意以下几点: • 计算资源优化: 储备 AI 服务器集群, 以及专用的高速 SSD 阵列、高速 IB 交换机、AI 边缘服务器等专门为 AI 集群优化的 IT 设备。 • 数据清晰与知识整合:确保多源异构数据的有效整合和质量管控, 以支 还没有做任何举措 没听说智能体的概念 L1 L2 L3 L4 L5 图 3-6 不同智能化成熟度水平的企业智能体发展现状（来自《企业 CIO 洞察（2024）》调研反馈数据） (2) 充裕的人才储备。人才是智能化转型的关键要素,领先企业深谙此道, 凭借优厚的待遇、良好的发展平台以及富有吸引力的企业文化, 汇聚了大批顶尖 人才。这些人才涵盖多个领域, 既有精通数据科学、算法研发的技术专家, 能为

初被雇 佣时的具体技能具有更高的重要性，因为随着人工智能 能力的持续增长，这些技能不可避免地会发生变化和发 展。许多企业知道他们寻求的价值观或他们希望培养的 文化——但有多少企业将这一理念贯彻到人才储备中？ 到他们从哪里招聘，他们如何招聘，以及他们如何奖励 绩效？ 广场酒店集团（USHG）。他对自己的企业采取了一种 独特的方法，他认为员工应放在首位，股东的价值将从 这一点中产生。 133 他的招聘策略中有很多值得我们学 有条件成 功的人。 一位采纳这种方法的领导者是丹尼·梅耶，他是Shak e Shack和Union的创始人。 许多企业知道他们寻 求的价值观或想要培 养的文化——但又有 多少能够将其传承到 人才储备中？