图 3-8 分布式总线示意图 主机应用 主机应用（云下） ESB IBM MQ 核心模块 核心模块 API网关 API网关 消息网关 分布式总线（云上） 服务门户 API托管 接口治理 流量治理 编排管理 IBM MQ Socket XML Socket JSON 云上应用（云上） 容器/虚拟化 云底座 主机应用 运行环境调研：梳理主机操作系统版本（如 z/OS 版本）、作业调度工具（如 CA7、IBM TWS）、 批处理框架（如 JCL 执行逻辑）、系统资源配置（CPU 利用率、内存占用、I/O 吞吐量）等运行信息， 明确核心业务的资源消耗特征。 ② 数据库与中间件调研：全面覆盖主机特有的数据库（如 DB2 for z/OS、IMS、VSAM）与中间件（如 CICS、IBM MQ），记录其部署规模、数据量、事务处理性能（TPS、响应时间）、并发能力及容灾特性（如

1500 万美元的“3x5” 如果说肖尔（Shor[7]）的论文是向经典密码学发出的“理论宣战”，那么 2001 年 的 一次物理实验则真正打响了第一枪，将这种威胁从纸上带入了现实世界。 当时，在 IBM Almaden 研究中心，由麻省理工学院（MIT）的庄以田（Isaac Chuang） 领导，并与斯坦福大学及加拿大卡尔加里大学合作的研究团队，成功地在一台拥有 7 个量子比特的核磁共振（NMR）量子计算机上，完整地运行了 of-of-concept）实现，为各组织机构的迁移工作 提供便利。 该项目的巨大实践价值和行业公信力，体现在其广泛的合作基础上。项目参与者不 仅包括 AWS、微软、Cisco、Intel、IBM 等科技巨头和 三星 SDS 等国际企业，还涵 盖了汇丰银行（HSBC）、摩根大通（JPMorgan）等金融机构，以及美国国家安全局（NSA） 和美国国土安全部网络安全与基础设施安全局（CISA）等政府合作伙伴。 全球抗量子迁移战略白皮书（2025） 65 Linux 基金会 (PQCA)：开源生态的基石此外，必须特别关注的是 2024 年 2 月由 Linux 基金会牵头成立的 PQC 联盟（PQCA）。该联盟联合了 AWS、IBM、Google、 NVIDIA 等科技巨头及滑铁卢大学等顶尖科研机构 ，旨在为全球提供生产就绪 （Production-ready）的开源 PQC 软件实现。通过整合知名的 Open Quantum

挑战在于，企业如何在不让人工智能陷入混乱的情况下，最大化其在工作场 所的价值。 一套新兴的工作场所人工智能编排能力正在开发中，以应对这一挑战。 这 这些平台： 些平台： 这是关键供应商正在投资的领域，ServiceNow、微软、IBM和Cognigy等公 司近几个月均宣布了人工智能编排能力，旨在帮助企业将分散的人工智能努 力整合为协调的企业智能。 但这不仅仅是供应商的举措；新的标准，如模型上下文协议（MCP），正在 为更智能、

20 40 60 80 100 120 140 125 阿里巴巴 Microsoft 华为 Google Meta 字节 NVIDIA Intel Amazon IBM Samsung 腾讯 AMD Apple Oracle VMware Cisco SAP NetApp Snowflake 顶会论文数量 第二梯队 第三梯队 第一梯队 则通过新型 SSD 特性 优化文件系统日志与数据放置效率 [72, 73]。 • 极致性能与成本压缩：百度为对象存储设计高效的层级元数据管理，在路径解析性能 和扩展性之间取得较好权衡 [74]；IBM 与字节 [75, 76] 聚焦跨域调度与冷热分层以降低 TCO；华为与阿里云进一步优化了纠删码与流量偏斜下的资源效能 [77, 78]。 要虚拟机进行性能隔离的多租户 FaaS 环境。此外，还有一些研究提出了诸如 升，业 界正积极探索数据与元数据管理的新范式，以支持千亿级甚至万亿级的文件规模。一方面，为极致优化 成本，阿里云弹性块存储深入分析了云上的流量偏斜，揭示了生产环境中的负载不均衡特征 [78]，IBM 则 针对跨云和跨地域的数据管理设计了一种智能的数据放置方案 [75]，在满足性能 SLO 的同时最小化存储 支出。此外，华为针对内存存储系统提出了无条带数据放置方案 [77]，旨在降低冗余开销的同时实现高吞

微环谐振器）存在误差累积，而非线性激活器件中光电转换型依赖外部电路会引 入额外延迟和功耗，全光型激活阈值高难以实现多类型非线性函数的灵活切换， 仍然存在一定局限。 针对此挑战，业内提出了诸多解决方案，如 IBM 研究团队针对硅基材料在可 见光波段吸收损耗高的难题，提出基于高对比度光栅的纳米结构，设计出低损耗 硅波导；同时，可借助传统半导体微纳加工工艺，将光学元件以薄膜形式集成到 单个芯片上，减少外界环境对稳性影响。

业的实施 主体。数据企业既具有龙头引领发展的特点，又具有产业链 上下游、大中小企业共生共融发展的特点。 一方面，数据龙头企业是引领全球数据产业发展的主力 军。在全球范围内，无论是过去的 IBM、谷歌、亚马逊，还 是当前的 OpenAI，在过去 20 多年来一直通过数智技术创新， 引领全球数智产业蓬勃发展。在我国，华为、百度、阿里、 小米等平台企业，电信、交通、金融、能源等领域的行业龙 自动标注，另一方面创新出海量的合成数据用于 Sora 等大模 型的训练和对齐，彻底颠覆了数据资源生态格局。OpenAI 公 司还通过不断迭代的大模型技术，彻底改变了原先由谷歌、 亚马逊和 IBM 引领数智产业发展的格局，形成了新的全球数 据企业生态和数智产业生态。当前，DeepSeek 的技术创新和 模型开源，正在颠覆 OpenAI 构建起的数智企业生态，重新 构建新的数智产业生态。 数据之间模型训练、保证数据隐私的同时进行大数据分析、 保护数据不被泄露基础上多个机构之间共享数据等方面有 大量应用。此外，Meta 开源的 CrypTen、OpenMined 开源的 SyMPC、IBM 的同态加密工具包、Google 开发的差分隐私训 49 练机器学习模型的工具、微软的开源同态加密库 Microsoft SEAL。二是区块链技术应不断成熟。全球知名的方案包括 Oracle

“增强版语音” 眼：看得清 Agent 准确识图数据 >400KB@1.5bit/pixel *Meta 等互联网理论和实测 脑：反应快 Agent 类人交互舒适时延 400~650ms *IBM& 百度 AI 实验室数据 心：靠得住 Agent 长程推理协作模式 ms 级脉冲流 *X-lab/ 运营商 Mobile AI 联合测试 • 以小艺 AI Agent 助手为例，AI 模拟

BlueConnect: Decomposing all-reduce for deep learning on heterogeneous networ k hierarchy[J/OL]. IBM Journal of Research and Development, 63 (6): 1:1-1:11[2025-06-25]. https://ieeexplore.ieee.org/document/886815

19%，全球份额 4%， 成第三大移动操作系统。 重点领域实现技术突破。一是量子计算原型机突破经典算力瓶 颈，2025 年 6 月中科院发布“天目”超导量子计算机原型机，实现 百万级量子体积（QV），较 IBM 同期 Osprey 系统提升 5 倍，并在金 融衍生品定价、新药分子模拟等场景实现千倍加速。二是液冷技术 先进计算暨算力发展指数蓝皮书（2025 年） 17 实现“跟跑”到“并跑”，形成覆盖冷板、浸没等多种散热方式的完