AI，尤其是Agentic AI与AI Native架构的结合， 为韧性数据中心建设提供了前所未有的加速度与突 破口。AI使韧性从“后置恢复”转向“前瞻洞察与 自适应优化”。数据中心从传统“静态可靠性工 程”跃迁为“动态自适应系统”。AI不仅将数据中 心从业者从繁琐重复的运维工作中解放出来，更通 过洞察、预测、决策与执行的智能化闭环，使“恢 复即本能”成为韧性数据中心的内生特征。 展望未来，AI Native的韧性数据中心将是一种全 传统数据中心容灾架构的演进，本质是通过多种冗 余技术实现多中心的高可靠容灾。从主备容灾，到 同城双活，再到多地多活，每一次演进都是由于业 务对容灾能力提出了更高的诉求，随之而来的是对 技术范式的升级跃迁的诉求。 但是对于一个企业来说，企业数据中心要兼顾价值 和成本的平衡。本质就是满足需求，不多也不少， 不是所有的业务都需要高规格的容灾备份，在数据 中心规划阶段，需要参考业务分类分级需求来建设 时的影响范围和严重性程度，对业务信息系统进行 分类分级评估来判断业务价值。一般来说，高价值 业务会要求数据中心提供高规格的容灾能力和技术 方案，一般类业务会提出基础规格的容灾技术方案 需求。 容灾架构开启新一轮跃迁：从灾备到双活，从双活到多活 主备容灾系统聚焦解决同城/异地数据零丢 失的问题 主备容灾是一切容灾技术的基石，通过主备容 灾可提供少量应用级容灾能力，解决本地/异地 数据不丢失，保持核心业务数据完整性，其核

链，实现降本增效；对外，催生出供应链金融、数据产品交易等高附 加值服务，推动平台升级为产业赋能数据服务底座。最后，通过证券化等路径，直接转化为企业资产负债表上的实有资产与现金流， 实现企业整体价值的跃迁。 陕建物流通过“数据资源化→产品化→资产化→证券化”路 径，将数据资产转化为资本市场上清晰可辨可认证的资产， 直接提升企业估值。 • 数据资源整合与产品化：对华山云商平台积累的海量数据进行 宁夏：建设高能级创新平台，鼓励支持龙头企业、链 主企业联合产业链上下游企业、区内外高校院所组建 创新联合体。 产业AI新模式与案例 /02 技术应用落地进展 垂直产业平台是AI落地着陆点 中小企业借助AI实现能力跃迁 产业Agent成为平台业态升级机遇 - 22 - 生成式AI进入普及应用元年 生成式AI在2025年迎来规模化应用拐点，其发展态势呈现出全面爆发特征。从供给端看，我国大模型数量与专利申请量均居全球首位， 全品类 货源集成 - 36 - 接入产业平台获取AI能力 聚焦高价值单点场景突破 轻量化部署AI落地 中小企业借势AI技术平权，实现产业能力大规模跃迁 与垂直产业平台提供智能底座相呼应的是，产业链中小企业正借力平台释放的AI红利实现能力与价值跃迁。通过平台提供的集约化、 低成本AI工具，中小企业成功绕开自建技术团队的高投入门槛，“即插即用”将AI深度嵌入核心业务环节，不仅带来直接的降本增效 收

设、维护、优化、运营”全生命周期，满足所有用户、终端、节点和 数据中心之间的海量数据快速交换与智能调度需求。 2）光感业融合：通过将光通信与光感知深度耦合，实现从“连 接通道”向“感知中枢”跃迁，推动光网络从单一传输向融合主动感 知与差异化业务的范式转变。光网络不仅承担数据传输功能，还具备 对业务品质、物理环境和网络设施状态的实时感知能力，从而支撑更 加智能化、精细化的业务实时管理，推动应用向品质分级、多维感知 骨干光纤通信网（含国际） 城域光纤通信网 CO 接入光纤通信网 4G/5G/6G 政企 P2MP 中小企业 P2P 家庭 20 Ⓒ中国电信版权所有 模型和智能体驱动”的智能化跃迁，提升网络传输效率和资源利用率。 运营智能层：通过数字孪生、AI 与大模型技术深度融合，构建覆 盖全域的智能化管控体系，实现联接智能调度、网络健康度评估、故 障溯源的端到端协同管理。基于开放架构整合多厂商设备能力，支持

在数字文明加速迭代进化的时代洪流中，数据与人工智能共生发展正重塑全球经济的格 局。数据作为我国第五大生产要素，其价值释放的深度与广度，直接决定了人工智能产 “ ” “ ” 业从 感知智能 向 认知智能 跃迁的新高度。当前全球数据总量虽呈指数级增长（2023 年突破 175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 5%。数据 “ ” 产业面临 不敢共享、不愿共享、不能共享 人工智能大模型语料发展趋势 1. 从大语言模型到多模态 / 具身智能大模型的语料演进 当前大模型技术正经历从弱人工智能（机器学习、神经网络、大语言模型）向通用人工智能（Agent、多模态、 具身智能）的范式跃迁。这不仅对于模型架构的设计理念进行了重构，同时也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 1942 1956 2022 2025 模拟人脑 神经元素 达特茅斯 会议 chatGPT 发布 openAI 理世界交互场景的深度认知。充分利用人类和模型 反馈数据（交互日志、错误修正样本）持续优化输 出，动态生成高质量训练数据，推动模型自主进化。 2、模型释放数据价值：大模型突破传统数据分析的 局限，实现数据价值的跃迁，从海量信息提取行业级 的知识发现，例如在行业预测大模型，通过结合文本、 图像、时序数据，构建实时分析能力，实现故障根因 溯源、风险预测、故障率预测、决策精度、流程动态 调优、自动化元数据管理与知识图谱构建等。

. . . 16 3.西部地区强基赋能，提质增效弯道超车 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.AI大模型掀起浪潮，数字政府跃迁升级 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 (三) 基于一级指标的研究发现 . . . . . . . . . . . . . . . . . 人工智能“小切口”加强与东盟合作，加快建设中国—东盟人工智能 创新合作中心，服务构建更为紧密的中国—东盟命运共同体。 图 10 “东数西算”工程布局示意图 4.AI 大模型掀起浪潮，数字政府跃迁升级 DeepSeek 作为国产大模型中的黑马，于数学推理、代码生成、 长文本处理这三大领域表现极为突出。同时，其具备本地化部署与国 产化适配的政务安全特性，且拥有极低的推理成本与开源生态，促使

动金融、政府等业 务韧性、智能与效能变革的根基性力量。其成功演进绝非单纯的技术升级，更将成为行业 在数字经济时代制胜的关键能力基石。谁能率先完成网络从“业务保障通道”向“智能韧 性运营枢纽”的跃迁，谁就将在未来激烈的数字化和智能化竞争中占据先机。 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 AI产业正迎来前所未有的快速发展期，呈现出几大显著趋势变化。 1）大模型规模指数级增长，头部OTT大模型持续摸高，大模型训练带动网络发展

规则，随技术迭代、法规完善持续优化，始终保持“可信”与“价值释 放”的平衡。 可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面？ 2. 可信数据空间与传统数据平台的核心区别，本质是从“中心化数据管 理”向“可信生态协同”的范式跃迁。传统数据平台以技术架构为核 心，聚焦单一组织内部数据的存储、处理与分析，依赖权限管控保 障安全，数据主权多由平台主导，跨系统、跨主体的交互因信任缺 失常陷入“数据孤岛”；而可信数据空间以“信任机制”为底层逻辑，通

星图像、社交 媒体情感、供应链物流数据）的结合使模型预测精度提升 20%-35%。例如，美国对冲基金 AQR 通过分析停车场卫星图 像预测零售企业季度营收，年化收益提升 12%。  实时性跃迁：FPGA 硬件加速将订单响应时间压缩至纳秒 级，JP Morgan 的 LOXM 系统可实现每秒处理 2 万笔衍生品 报价。  风险控制智能化：基于联邦学习的跨市场风险传染模型可将黑 天鹅事件预警时间提前