供给端：我们详细梳理了共20家全国性及区域性第三方算力中心服务商的运营容量及规划容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场中绝大部分在运营容量的份额。随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基础设施的要 求不断提升，上述的头部第三方算力中心服务商凭借技术、资金及资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 ➢ 需求端：我们详细梳理了包括字节、阿里、腾讯在内共计15家下游厂商的IT容量需求情况。基于各需求方的业务发展情况、服务器 采购数量及未来相关预算投入、采用第三方算力中心服务的IT部署比例等数据，对各需求方未来的需求容量进行了测算。结合各需 求方的服务器采购情况及供给侧的客户结构等历史数据分析，以上厂商持续且稳定带来了市场中绝大部分的定制批发需求，预测期 内 和运营方，提供高可靠性的主机托管、服务 器出租等基础业务，以及高品质的网络安全、数据应用、 运行维护等增值服务。 7 算力中心1产业链分析 上游：软硬件供应商 … … 基础电信运营商 第三方算力中心服务商 中游：算力中心服务商 下游：算力应用领域 互 联 网 金 融 泛 政 府 制 造 AI 冷却系统 基础设施管理系统 基础通信服务 芯片 行业客户 … … 服务器

2 环境规格 04 2024-03-15 更新如下章节： ● 2.3 管理系统 ● 4 产品规格 03 2023-12-15 更新如下章节： ● 2.2 供电系统 ● 3.4 （可选）第三方交换机 ● 4.2 环境规格 02 2023-11-29 更新如下章节： 4.2 环境规格中“供水水质”的二次侧水质要求。 01 2023-11-20 第一次正式发布。 Atlas 900 ..................................................................................... 28 3.4 （可选）第三方交换机................................................................................................ 最大支持4台交换机配置。 一体化交付 ● 支持除机柜门外的整柜运输（含机柜、计算节点、管理模块、电源框、电源模 块、传感器等）。 极简运维 ● 计算节点支持盲插。 ● 支持Redfish接口，可以被第三方网管集成。 ● 支持被FusionDirector智能管理平台纳管运维。 低 TCO ● 高密设计，节省机房空间。 ● 低PUE（Power Usage Effectiveness），降低电费。

● 刷新4.2 环境规格章节。 ● 3.5.1 电源框章节新增扩展电源框内容。 10 2025-04-30 更新如下章节： ● 1.1 产品概述修改机柜位置图中的电源模块编号。 ● 3.4 第三方交换节点修改交换节点描述。 ● 3.5.1 电源框中修改电源框结构示意图。 09 2024-12-07 2.2 供电系统章节增加零线约束规范。 08 2024-07-19 更新如下章节： 4 ......................................................................................... 16 3.4 第三方交换节点............................................................................................... 支持除机柜门外的整柜运输（含机柜、计算节点、交换节点、管理模块、电源 框、电源模块、传感器等）。 极简运维 ● 计算节点支持盲插。 ● DX511交换节点配置后服务器U位自动识别。 ● 支持Redfish接口，可以被第三方网管集成。 ● 支持被FusionDirector智能管理平台纳管运维。 Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元 技术白皮书（AICC 场景） 1 简介 文档版本 13 (2025-11-17)

成等两种方式；数据流通利用设施企业有数据资源企业牵头 建设、数据应用企业牵头建设和数据技术企业牵头建设数据 流通利用设施等三种方式。算力一体化企业有传统数据中心 升级算力调度监测业务、网络传输企业发展算力调度传输业 务、第三方机构开展算力监测业务等三种方式。人工智能企 业通常有创业培育、平台孵化、高科技企业培育、传统企业 培育等四种培育方式。 数智产业特征。数智产业具有七大特点，即：数据资源 是核心要素，数智技术是基础要素并快速迭代，数智产品种 数据服务企业是指为数据流通、应用、交易提供平台服 务、技术服务、中介服务的企业或机构，包括数据交易机构、 数据商和第三方服务机构等类型。数据交易机构是指从事数 据经纪、数据流通交易业务的企业；数据商是指贴近行业领 域市场需求，开展数据采集与治理、多方数据融合、数据产 品开发和技术服务的企业；第三方服务机构是指从事数据咨 询、数据保险、数据公证、合规认证、安全审计、质量评价、 资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训等业务的机构。 易 体系正在形成；二是传统中介服务机构开展数据业务转型成 为数据第三方服务机构。律师事务所、会计师事务所、资产 评估事务所、培训机构、咨询机构、认证机构等传统中介机 构开展数据咨询、数据保险、数据公证、合规认证、安全审 计、质量评价、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训 14 等业务，转型成为数据领域第三方服务机构。 图 7：数据服务企业的两种培育方式 4.数据应用企业的培育方式

，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹 研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另 行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可 ，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹 研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 概览标签：智算、人工智能、云计算 2025年中国智算云服务行业 人工智能时代下IaaS/PaaS/SaaS的产业机遇 2025 China Large 回策略：一是通过“软硬结合”，将SaaS能力封装于硬件中以契合用户为实体付费 的习惯，直接将价值产品化；二是着眼于未来，构建强大的“Agent平台”，从 SaaS的直接参与者转型为生态赋能者，吸引第三方开发者来平台构建应用，从而 以更轻的模式享受市场增长红利。 SaaS对于云企业来说获取价值的难度极高 1 2 3 客户决策链路云厂难覆盖 销售体系不兼容 渠道成本高、投产周期长 • SaaS应用购买决策多为业务

支持记忆共享：分布式记忆存储 / 实时同步协议（毫秒级 延迟） ① 全域知识捕获能力 • 通过【连接器】 可以捕获包括 PDF 、 PPT 、音视频等 100 + 格式文件 • 对于第三方无接口知识 ，平台可以通过 RPA 工具等进行采集； • 各种结构化数据库表也可以采集； ③ 领先的 AgenticRAG 技 术 • 以 Agent 重构传统 RAG ，提升问答准确率及效果 IM/OA/ERP 等 互联网资讯 行业动态 微信公众号 / 小红 书 • 通过【连接器】可以链接、捕获企业内、外部各种类型知识 ，包括 PDF 、 PPT 、音视频等 100+ 格式 文件 • 对于第三方无接口知识 ，平台可以通过爬虫、 RPA 工具等进行采集； • 各种结构化数据库表也可以采集； 文件传输协议 360 全域数据资 产连接器 AI 企业知识库特点 1 ： 全域知识捕获 ， 开放式模块化高级 RAG 架构 ，任意模块均可插拔 ★ 自研高性能向 量库 ，达到 18.7 万 QPS 片 段入库 智能标签 智能摘要 问答对提取 精细化的 数据增强 策略 向量库 ★ 第三方评测版式分析效果准确率达到 90% 去水印 ，去除 LLM 识别干扰 AI 企业知识库特点 2 ： 领先的多模态 RAG& 知识解析技术 ， 让 AI 精准理解知识 n

续发展理念、罗列社会责任举措，缺乏可衡量的数据支撑，导致信息透明度与可 信度不足。随着市场对 ESG 信息实用性要求提升，对数据的可量化、可验证性 要求越来越高，特别是温室气体排放等关键环境数据，逐步要求以定量形式呈现 并接受第三方审计，确保数据真实可靠。 （3）从末端披露到前端融合：过往企业的 ESG 工作大多局限于“末端披露” ，只是对全年相关举措进行总结，未能对业务全流程形成有效渗透。未来，企业 需将 ESG 风险 “数据整理”，而是需覆盖从原始数据采 集到最终价值变现的全链路，涉及技术工具、治理体系与应用场景的多维度协同， 主要包括以下阶段： （1）数据源层：汇集来自企业内部（如ERP系统）、供应链、政府公开平台 、第三方评级机构、卫星遥感、物联网传感器等多源异构数据，构建起“内外部 相互联动、动静态有机结合”的数据矩阵。 （2）采集与预处理层：通过ETL工具、API接口、网络爬虫等技术进行数据 抽取，并进行清洗、去重、标准化等预处理工作 多维度风险评估模型示意图 模型流程说明： （1）风险识别：从数据、技术、业务、法规四个维度，全面输入潜在的风 险点。 （2）风险度量：建立一套包含定性与定量指标的评估体系。例如，定量指 标可以包括数据缺失率、第三方验证覆盖率；定性指标可以包括数据治理政策的 完善度、技术团队的资质等。 （3）风险评级：综合度量结果，对每个风险点进行评级（如高、中、低）， 并确定整体风险敞口。 （4）风险报告：生成结构化

LSTM），分析浆液循环泵的振动、温度、电流等多维时序数据，提 前预测轴承磨损、叶轮腐蚀等故障，在 Windows 界面生成预警。 1 数据援引自菲尼克斯电气的内部测试结果。英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及数据是否准确。 30 背景与挑战 控制系统复杂度急剧增长 随着现代工业自动化技术的快速发展，控制系统的复杂度呈现指数级增长态势。当前主流控制系统往往包含多达 制提供了充足的算力支撑。 • 系统集成简化：一体化控制器部 署大幅简化了系统集成复杂度， 降低了部署成本和维护难度。 2,3 数据援引自简探国际和诺达佳的内部测试结果。英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及数据是否准确。 34 背景与挑战 在现代工厂的自动化体系中，为了确保实时系统中 PLC 的稳定运行，传统的数据采集处理系统采用了分层架构设计。 艺库 (C++, C#) Linux • 运动控制库。 • DC 周期：1 毫秒 4。 • 调度抖动低于 30 微秒 5。 4,5 数据援引自关维技术内部测试结果。英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及 数据是否准确。 38 方案优势 在工业自动化迈向智能化与柔性化的今天，传统分散式控制架构的局限性日益凸显 — 多设备集成复杂、实时性难以保障、

质押物的监管方式和流动性要求的 不同，可分为静态质押、动态质押和仓单质押。 1.静态质押 在此模式下，质押的存货在品种、数量、存放地点上必须保持固定不变。企 业需将存货存放在金融机构认可的第三方监管仓库中，由监管方对货物进行 24 小时监控，未经金融机构许可，企业不得动用这批货物。这种方式风险控制最为 严格，但灵活性较差，适用于价值稳定、不易变质的大宗商品。 2.动态质押 与静态模 它们不仅是供应链金融信用的核心来源，也越来越多地通过自建或合作平台，转 13 型为金融服务的组织者和赋能者。 上下游中小微企业：是供应链金融的主要服务对象，也是融资需求的最终承 载者。 第三方服务商：包括物流仓储公司、认证评级机构、律师事务所、审计机构 等，为供应链金融的风险控制、资产评估和交易执行提供专业支持。 3.金融科技公司 金融科技公司凭借在区块链、物联网、大数据、人工智能等领域的技术优势， 行交叉验证，形成“证 据链”，结合大数据风控模型，独立评估贸易背景的真实性，为中小企业提供融 资。这虽未得到核心企业“强确权”，但足以在很大程度上证实交易的真实存在。 三是培育第三方平台。支持中立的、专业的第三方供应链金融科技平台发展， 由其整合产业链数据并提供数据风控和科技服务，将风险评估的责任从依赖单一 核心企业转移至更专业、更客观的平台方，形成风险分散。 三、虚假贸易与交易背景欺诈风险

“Alibaba Cloud”、“阿里云百炼”、“通义”等阿里云和 / 或其关联公司品牌， 上述品牌的附属标志及图案或任何类似公司名称、商号、商标、产品或服务名称、域名、 图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能够识别阿里云和 / 或其关联公司）。 6. 如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。 9 8 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE 传统 DDoS 防护机制 的前提下，耗尽 API 调用配额或计算资源，造成服务中断与成本激增； ● AI 供应链安全风险：MaaS 的构建依赖复杂的软件与模型供应链，任一环节（如基 座模型、第三方库、数据集）存在安全隐患，都可能被传导至下游应用，引发数据窃 取或模型污染等严重后果； ● 应用安全风险：MaaS 通常需要与后端系统（如 API 接口、数据库）进行交互。攻 击者可通过提示词注入手段，将 人信息。用户访问模型、获取模型返 回时的链路若缺乏安全防护机制，也可能泄露敏感数据。 ● [ 增强 ] 供应链安全风险：MaaS 的构建依赖于复杂的软件与模型供应链，任一环 节（如基座模型、第三方库、数据集）的安全缺陷都可能被“遗传”至下游应用，造 成代码执行、数据窃取或模型污染等严重后果。 ● [ 增强 ] 应用安全风险：MaaS 应用常与企业后端服务（如 API、数据库）交互。攻 击者可通过提示词注入将