算力基础软硬件产业格局中继续扮演“头雁”角色，搭建开放生态，形 成“芯片一框架一集群一应用”的四级闭环，已支持建造多个万卡级集群，2025 年推出 384 卡超节点新形态，最大算力可达 300 PFLOPS，48 TB 高速内存，配备创新的高速互联总线， 实现 384 卡一台计算机运行，大幅提升大模型训推效率。 （2）昆仑芯三代 XPU-R，自研 XPU-Link 全互联架构，搭建“芯片—XPU-Lite 路线，一般基于自研总线定制，以厂商私有方案为主，具备成熟产品，英伟达去年发布的 NVL72 超节点产品，基于 NVLink 5.0 整合 72 颗 GPU，华为发布昇腾超节点，实现目前业 界最大规模的 384 卡高速总线互联，由 AMD、Astera Labs、亚马逊、思科等厂商联合组建 UALINK 联盟，目前 UALINK 1.0 选择推进计算总线型的开放解决方案。二是起步较晚的以 太总线路线，

业实践，从硬件基础设施、软件平 台能力两个方向梳理年度标志性事件与技术跃迁路径。 全球云计算硬件基础设施正加速向高性能、异构化与资源池化方向演进。例如华为发布的 CloudMa- trix 384 超节点架构成为年度最具影响力的硬件创新之一。该架构采用全对等互联与全栈协同设计，集成 了自研鲲鹏 CPU、Ascend 910C NPU 及高速统一总线 UB（Unified Bus）网络，构建了总算力达 学等团队 [383] 在智能运维方向提出 KPI 联合预测与异常检测框架，构筑可观测云的感知基石； • Transformer 与大模型： Google 和 OpenAI 等团队 [365, 384, 385] 基于自注意 力机制奠定了大规模预训练范式；北航和清华大学等团队 [386, 387] 利用该架 构统一长跨度时序建模，实现流量与能效的高精度预测；Microsoft 和阿里等团 队 接、相 互支撑的两大技术体系：一方面聚焦于欧式空间数据，技术脉络从早期的卷积神经网络 [363] 与循环神经 网络 [378]，逐步演进至以 Transformer 与大语言模型 [365, 384, 385] 为代表的统一时序建模与语义理解框 架；另一方面则面向非欧式图结构数据，形成了以图神经网络及 Graph Transformers [443, 444] 为核心的 技术路线，实现对系

兵团新型储能装机超过百万千瓦。 2024 年，全国共有 11 个省（区）新型储能新增装机超过百万千 瓦，其中，江苏、新疆、浙江和内蒙古新型储能装机增长超过 300 万 千 瓦， 分 别 新 增 486 万 千 瓦、384 万 千 瓦、353 万 千 瓦 和 305 万千瓦。 图 3 2024 年底新型储能装机超过百万千瓦省份装机情况（单位：万千瓦） ���� ��� ��� ��� ��� ��� ���

上游攀升趋势明显。 中国集成电路进出口数量及均价（2020-2024年） 出口额 进口额 贸易逆差 2,698 3,107 2,734 2,678 2,981 5,435 6,355 5,384 4,796 5,492 2020 2021 2022 2023 2024 出口数量 进口数量 0.45 0.49 0.56 0.51 0.54 0.64 0.68 0.77 0.73 0

632, 594-602 (2024). 1. Bengio, Y. et al. Managing extreme AI risks amid rapid progress. Science 384, 842-845 (2024). 2. 邬江兴 . 论网络空间内生安全问题及对策 . 中国科学 : 信 息科学 52, 1929-1937 (2022). 3. Ma, X. et al. Safety Strieth-Kalthoff, F. et al. Delocalized, asynchronous, closed-loop discovery of organic laser emitters. Science 384, eadk9227 (2024). 第四章 物质科学 4. 能源 4.1 背景 随着全球能源需求不断增长以及环保压 力的加剧，传统科研模式在提升效率和推动 能源材料创新面临巨大挑战。现有的能源材

力卡规模；多种算力单元带来组件异构性和多样性，各组件来源多样、架 构多样、协议多样，形成高度异构的技术环境，为运维带来新的技术挑 战。例如，根据公开信息显示，Meta在训练LLaMA3(4050亿参数)过程 中，使用了16,384张算力卡，平均3小时发生一次故障，54天内经历419 次故障，其中55.4%的训练、推理中断是因为硬件问题。 AI时代多样算 力、海量器件带 来运维挑战 Agentic AI运维可提升故障