、“新算效” 、“新存储” 、“新平台” 、“新节能”。 • 智算中心发展推动力：模型参数量快速增长，对算力、显存和互联提出新的需求。 • 集群时期（ 2022-2024 年）：数据及模型出现巨量化趋势，千亿级模型出现，对算力底座和拓展性提出更高要求。 • 设备形态： GPU 、 A I 芯片以扣卡模组为主，服务器形态多为 8 卡， DPU 按需引入解决裸金属管理、存储加速等业务痛点；硬件资源开始按集群的方式部署。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 • 分布式并行运算是发展趋势。 A I 大模型需要部署在高速互联的多个 A I 芯片上，主要由于： 1 ）单芯片算力提升的速度明显低于模型参数的增长速率； 2 ） 巨量 的模型参数和训练数据，已经远超单个 A I 芯片、单台服务器的计算能力。 • 传统的中小 A I 模型：训练模式多采用单卡运行或单节点内多卡数据并行，每张卡或节点上都有完整的模型结构，卡间通信主要用于传输训练数据，因此通信

宏观：AIGC带来的生产力革新 AIGC延伸扩展人脑智能，降低使用门槛，应用影响力无限泛化 麦克卢汉提出，媒介是人的延伸。AIGC技术作为一种人造工具（媒介），是对人脑计算、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同 时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应， 突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 智 能 的 延 伸 门 槛 的 降 低 影 响 力 扩 大 人脑智能的延伸 AIGC 人脑智能的延伸，AI具备了计算、思考、 判断、学习的能力。AIGC技术在巨量 数据的加持下，在发现、认识、运用规 律上有着明显的优势，是人的智能在机 器形态上的规模化聚集、运作和反应。 菜 单 式 交 互 … … … … … … … xxxxxxxxxxx AIGC技术的生产力革新 传统AI工具 AIGC工具 传统AI工具 AIGC工具 人脑智能 AIGC人工智能 计算、思考、 判断、学习能力 通过模拟人类大脑，具备了思考、判断、学习能力 人类投喂巨量数据和语料，AI能力涌现 AI能够更深入地解析和发现事物特点、问题及规律 7 ©2024.2 iResearch Inc.

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数据质量管理 序列数据  在同一系统中支持多种类型数据的处理  在同一份数据上优化图形，规划和规则应用  通过内置的预测分析、业务函数库类和数据质量处理提升业务管理水平 12 城市拥有巨量的数据 寻找大数据的价值，向大数据要生产力 为帮助城市实现卓越的运营管理 , SAP 与城市联合创新挖掘交通大数据的价值  中国大城市已经建设了非常好的交通基础设施 , 并且积累了大量的交通出行相关的数据

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发语言不受限，可根据不同业务场景使用最合适技术。 2、强大数据处理能力：数据中心及存储层可对结构化、非结构 化、半结构化多种类型数据综合处理能力，加入数据中心引入大数 4 据组件为数据处理层添加巨量数据处理能力，可同时离线、在线处 理数据，做持久化存储，打造仓湖一体结构等等，做到全类型数据， 全覆盖处理的能力。 3、容器化部署模式：轻量级弱隔离模式可充分利用服务器资源， 同时不再受部署环境限制，通过打包的 3、多点部署可充分保障服务安全，内外网隔离，网络防护，形 成高可用结构，达到故障转移、负载均衡和灾备恢复能力。 4、添加搜索引擎集群、缓存集群、数据库读写分离的做法，能 承载高并发的写入、访问压力；达到承载高并发、巨量数据吞吐， 物联采集数据保证时序性，易扩展，持久化存储多备份的能力。 2.2建设内容 2.2.1 智慧能源-运营平台 ① 节能运营 6 将实际能耗值与能耗标杆值进行对比，通过数据分析模型观测运 优势三、强大数据治理能力：离线/在线计算，数据湖、数据仓 库构建仓湖连通，集市展示让结构数据、非结构数据、半结构化数 据、物联数据等有效形成数据资产，提供无上限数据处理、存储能 力；同时机器学习、深度学习、神经网络的添加在巨量数据资产加 持下，让平台引擎具备“学习”能力，为平台合理进化持续自动优化形 成基础支持。 优势四、满足多种不同终端，即个人电脑、手机、Ipad 等不同 的终端访问，支持多种主流浏览器；同时系统支持个性化需求，用

学体验，为学生带来更安全、便捷的校园体验。 智算 中心 智慧科研 · VR 虚拟资源制作中心 Web 端在线的编辑方式 PBR 材质的支持 IBL 环境贴图的支持 所见即所得的编辑方式，巨量素材库 与主流软件格式的兼容 Unity,Unreal,SketchUp,3DsMax 数据中心为三维模型数据、用户交互数据、空间定位数据等提供可靠的存储场所。同时，数据中心强大的 计算能力对这些数据进行快速处理，对

方面都起到关键作用。因此，实现碳达峰、碳中和必须依靠 数智技术和降碳技术的融合创新和渗透应用。 巨量的绿色投融资需求催生绿色金融产业蓬勃发展。 在碳中和目标的约束下，能源、交通、建筑、工业等行业中 的传统高排放产业项目将面临趋紧的政策约束与额外的碳 成本，盈利空间压缩导致其金融投资吸引力下降。这些重 点领域的去碳化进程需要巨量的资金支持，迫切需要绿色 金融的扶持。有研究测算，未来30年中国碳中和将带来138

��� FSD Ø V12的C++代码控制减少了10倍，从2万多行减少到2千行。 特斯拉99%的决策都交给神经网络给出，视觉输入，控制输 出，就像人类大脑一样。另外，它所拥有的超强能力，是经 过巨量的「视频数据」、1万个H100加持下完成的。FSD Beta V12仍在调试中，因此还没有确定正式发布的时间。 小鹏 XIAOPENG ��XGPT��� 产业研究 战略规划 技术咨询 47