亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

1.1AI技術發展歷程 　　AI技術歷經從符號規則、機器學習（MachineLearning，簡稱ML）再到深度學習（DeepLearning，簡稱DL）的持續演進，其發展技術脈絡在2024年發布的《人工智能內生安全白皮書（2024）》中已有系統梳理。近年來，AI技術和應用更是呈現出爆發式增長態勢，尤其是以大模型（LargeLanguageModel，簡稱LLM）為核心的新一代人工智能技術，已成為推動科技進步、產業升級的關鍵性技術之一。 　　自OpenAI發布ChatGPT大模型之后，國內外各大公司均開始拓展大模型在商業化場景中的應用。在國際上，OpenAI（GPT系列）、Google（Gemini系列）、Anthropic（Claude系列）、Meta（Llama系列）、Microsoft（Phi系列）以及xAI（Grok系列）等為代表的科技公司相繼發布與迭代更新了一系列自研大模型，在語義理解與生成、圖像視頻生成、代碼生成等方面展現出了優秀的能力。 　　國內大模型領域也呈現出蓬勃的發展態勢，眾多大模型公司在技術研發和應用拓展方面取得了顯著進展，通過不斷創新和優化，推動了大模型在多個行業的廣泛應用，為人工智能技術的發展和產業智能化升級做出了重要貢獻。國內以百度（文心一言系列）、阿里巴巴（通義千問系列）、騰訊（混元系列）、字節跳動（豆包系列）、華為（盤古系列）等為代表的大型公司發布了自家研發的大語言模型，憑借其所積累的大規模用戶數量與廣泛的內外部業務場景，廣泛應用于智能辦公、電商直播等多個行業。與此同時，杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司開發的大模型DeepSeek備受關注。DeepSeek模型性能比肩國際領先水平，訓練成本極低，同時采用開源策略，極大地推動了AI技術的普及。更重要的是，DeepSeek的崛起對整個AI行業格局產生了深遠影響，為未來AI技術發展提供了新思路和巨大潛力。 　　未來，大模型技術將持續深化發展。在技術架構層面，通過并行計算、軟硬件協同等技術支撐，實現計算效率的躍升。在應用拓展層面，大模型服務將走向多領域應用，具備更強的泛化能力和自我進化能力。同時，隨著各行各業紛紛布局大模型應用服務，安全性、可靠性、可控性也將成為大模型能力發展的重要考量。

云計算藍皮書（2025年）

本藍皮書由中國信息通信研究院發布，深入分析了云計算在人工智能時代的全球發展態勢及我國云計算產業的現狀與未來趨勢。報告指出，云計算作為人工智能的關鍵基礎設施，已成為推動數字經濟發展的核心力量。全球云計算市場持續增長，預計到2030年市場規模將接近2萬億美元。我國云計算市場保持高速增長，2024年市場規模達8288億元，預計到2030年將突破3萬億元。報告強調，云計算技術與人工智能的深度融合正在重塑全球數字競爭格局。AIIaaS、AIPaaS、MaaS、AISaaS、AIMSP等新興服務模式不斷涌現，推動云計算服務體系向“AI+”演進。我國在云計算政策引領、技術創新、行業應用等方面取得顯著進展，形成了中央與地方協同發展的良好局面。展望未來，“十五五”期間，云計算將與人工智能深度融合，加速推動各行業向數智化全面升級，助力我國在全球數字經濟領域構建新的競爭優勢。

人工智能作為戰略性的通用目的技術，正在重構生產要素配置方式，催生新型產業形態，其引發的“人工智能+”效應已從技術范式創新上升為驅動經濟高質量發展的核心動能，其發展水平直接關系到國家競爭力強弱與現代化經濟體系建設進程。全球主要經濟體紛紛將人工智能納入國家戰略體系，2024年我國也首次將“人工智能+”寫入《政府工作報告》，2025年政府工作報告進一步指出，要持續推進“人工智能＋”行動，支持大模型廣泛應用。 　　人工智能技術正呈現多點突破、交叉融合的發展態勢。算法層面，大模型技術突破推動生成式AI實現質的飛躍，深度推理、多模態融合等技術不斷突破認知邊界；算力層面，AI芯片能效比持續提升，極致的工程優化讓算力持續釋放；數據層面，高質量行業數據集以及合成數據為模型訓練以及應用構建提供新動能。技術迭代催生AI產業化，并推動各行業智能化應用全面開花：在文化傳媒領域，AIGC大幅提升創作效率；醫療領域，人工智能加速藥物研發創新，并提升輔助診斷的精確度；制造業中，人工智能助力產品設計、生產排程優化、提升質量檢測與缺陷識別效率等，推動制造的全流程智能化升級。當前，人工智能技術正加速“創新-轉化-應用”的迭代過程，為各行各業注入新質生產力，促進技術經濟系統的協同進化，重構產業價值網絡。 　　2025年，是全球人工智能應用加速落地的一年。為積極響應“人工智能+”國家重要戰略，中央廣播電視總臺與杭州市人民政府聯合主辦紀實創投類節目《贏在AI+》，致力于推動技術創新與產業融合，展示全國各地人工智能技術創新和應用的優秀創業企業，匯集院士、專家、投資者、優秀企業家等不同維度的精粹觀點，為未來的企業，尋找企業的未來。 　

智算中心作為信息基礎設施的重要組成部分，通過算力的生產、聚合、調度和釋放，能夠為快速增長的人工智能算力需求提供基礎支撐，在推進AI產業化、賦能產業AI化、助力治理智能化、促進產業集群化等方面具有顯著作用是數字經濟時代促進科技創新、優化產業結構、提升國家競爭力的重要支撐。

中國智算中心產業迎來重要發展機遇。工業和信息化部、中央網信辦、教育部、國家衛生健康委、中國人民銀行、國務院國資委等六部門聯合印發的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》明確提出，到2025年，我國算力規模超過300EFLOPS，智能算力占比達到35%。在政策指引與市場需求的共同推動下，智算中心產業進入快速發展期，大批智算中心項目落地，智算算力規模迅速增長。

未來，隨著人工智能、大數據等新興技術驅動下的應用場景日益豐富，AI硬件、算力服務、模型應用等產業鏈重要環節的商業模式不斷創新發展，智算中心產業生態將加速形成，并向供給優化、數實融合、綠色低碳、產業協同等方向演進。

為深入剖析中國智算中心產業發展現狀，精準把握智算中心產業未來發展態勢，中國通信工業協會數據中心委員會集合智算中心產業專家資源和產業鏈力量，聯合發布了《中國智算中心產業發展白皮書(2024)》。（完整版報告鏈接見文章底部）

本白皮書立足于我國智算中心產業實際，展望未來，為共創智能計算新時代、建設數字中國貢獻力量。本白皮書全面梳理我國智算中心產業發展的現狀、趨勢、機遇與挑戰，系統剖析智算中心建設、運營面臨的新形勢、新要求，希望為智算中心產業相關管理機構、行業協會、產業從業者等提供參考。

報告摘要

一、智算中心產業發展背景及內涵

智算中心作為新型基礎設施，是數字經濟發展的關鍵支撐。隨著人工智能技術的飛速發展，智算中心的市場需求日益增長。智算中心產業內涵涵蓋了從硬件設施到軟件服務的全方位內容，包括但不限于AI芯片、大模型、數據中心運營等。

二、全球智算產業步入快速發展新階段

全球智算產業正迎來快速發展的新階段，主要驅動力包括： **人工智能驅動智算規模擴張：**AI技術的廣泛應用促使智算中心的規模不斷擴大。 **AI芯片技術迭代奠定智算基礎：**AI芯片的持續創新為智算中心提供了強大的硬件支持。 **大模型加速人工智能與產業融合：**大模型的應用推動了人工智能與各行業的深度融合，進一步拓展了智算中心的應用場景。

三、中國智算中心產業迎來黃金發展期

中國智算中心產業在政策支持和市場需求的雙重推動下，迎來了黃金發展期。具體表現為： **新型基礎設施賦能數字經濟發展：**智算中心作為新型基礎設施，為數字經濟的發展提供了強大的算力支持。 **政策推動智算中心合理有序建設：**政府出臺了一系列政策，引導智算中心的合理布局和有序建設。 **大模型應用深化行業數字化轉型：**大模型的應用不僅提升了行業的智能化水平，還加速了數字化轉型的進程。

四、中國智算中心產業發展現狀

中國智算中心產業的發展現狀呈現以下特點： **智算中心市場規模持續擴大：**據市場調研數據顯示，2024年中國智算中心市場規模預計達到X億元，同比增長X%。 **各類投資主體積極投建智算中心：**包括政府、企業、金融機構等在內的多種投資主體紛紛加大對智算中心的投入。 **智算中心商業模式不斷演進：**機柜托管與算力租賃成為當前主流服務模式，同時，新的商業模式如算力共享、AI即服務等也在不斷涌現。 **產業發展持續踐行綠色低碳理念：**智算中心在建設運營過程中，積極采用綠色低碳技術，如液冷、高效供配電系統等，以降低能耗和碳排放。

五、AI時代算力中心建設開啟新篇章

AI時代的到來對算力中心建設提出了更高要求，主要體現在： **基礎設施：**需要更強大的硬件設施和更高效的能源管理。 **AI算力：**AI芯片的性能不斷提升，如GPU、FPGA、ASIC等，為智算中心提供了更強大的算力支持。 **高速互聯網絡：**InfiniBand和RoCE等高速網絡技術的應用，提升了數據傳輸效率。 **存儲與數據：**高效的數據存儲和管理技術，確保數據的快速讀寫和安全存儲。 **技術創新加速AI硬件國產替代：**國內企業在AI芯片等硬件領域的技術創新，加速了國產替代的進程。 **高效網絡架構推動算網融合：**通過高效的網絡架構，實現算力與網絡的深度融合，提升整體性能。 **功率密度提升促進高效制冷實踐：**隨著功率密度的提升，液冷等高效制冷技術得到廣泛應用。 **新型供配電系統重塑能源應用：**新型供配電系統提高了能源利用效率，降低了運營成本。

六、智算中心運營服務****向高效安全方向發展

智算中心的運營服務在高效和安全方面不斷優化，主要體現在： **算力資源高效調度：**通過智能調度系統，實現算力資源的優化配置，提高資源利用率。 **數據安全多重保障：**采用多種安全技術，如加密、訪問控制等，確保數據的安全性和隱私性。 **運維平臺智能可視：**智能運維平臺的引入，實現了運維的可視化和自動化，提高了運維效率。

七、中國智算中心產業發展展望與倡議

中國智算中心產業的發展前景廣闊，但也面臨一些挑戰。未來的發展機遇包括： **市場需求持續增長：**隨著數字經濟的不斷發展，對智算中心的需求將持續增加。 **技術創新不斷推進：**AI芯片、網絡技術、制冷技術等的不斷創新，將為智算中心的發展提供更強大的技術支持。 **政策支持力度不斷加大：**政府將繼續出臺相關政策，支持智算中心的建設和發展。

面臨的挑戰包括： **技術瓶頸：**部分關鍵技術仍需突破，如高性能AI芯片的自主研發。 **能耗問題：**智算中心的能耗較高，需要進一步優化能源管理。 **市場競爭：**市場競爭激烈，需要不斷提升服務質量和創新能力。

為推動中國智算中心產業的健康發展，報告提出以下倡議： **1. 積極推進算力基礎設施建設：**加大投入，建設更多的智算中心，提升算力供給能力。 **2. 加強先進技術創新與推廣：**鼓勵企業加大研發投入，推動AI芯片、網絡技術等的創新。 **3. 提升智算中心綠色低碳水平：**采用綠色低碳技術，降低能耗和碳排放。 **4. 深化算力賦能行業應用：**推動智算中心與各行業的深度融合，提升行業智能化水平。 **5. 構建開放協作的產業生態：**加強產業鏈上下游企業的合作，形成良好的產業生態。

附錄：中國智算中心典型項目案例

**世紀互聯智算中心投資運營案例：**通過創新的商業模式和高效的技術應用，實現了智算中心的高效運營。 **合盈數據智算中心投資運營案例：**在數據管理和安全方面進行了積極探索，提升了數據處理能力。 **昆侖技術智算中心產品和解決方案案例：**提供了一站式的智算中心解決方案，滿足了不同客戶的需求。 **盛達全球智算中心服務案例：**通過全球布局，實現了算力資源的優化配置，提升了服務質量和效率。

中國智算中心產業在政策支持和市場需求的推動下，迎來了快速發展的黃金時期。未來，隨著技術創新的不斷推進和產業生態的不斷完善，中國智算中心產業將為數字經濟的發展提供更強大的支撐。

2024年《政府工作報告》首次提出“人工智能+”戰略行動，旨在推動人工智能賦能各行各業。以大模型為代表的新一代人工智能技術迅猛發展，已成為軟件工程領域智能化轉型的關鍵驅動力，為軟件開發、測試等環節注入新智力。智能化軟件開發工具憑借其強大的代碼理解和生成能力，有效降低了開發人員的技術門檻，并提高開發效率和質量，進一步推動軟件開發領域的進步。　　然而，在軟件開發的智能化能力建設和應用過程中，仍面臨諸多挑戰，如代碼大模型選擇困難、開發工具的工程化建設復雜、智能化能力建設無參考、開發場景選擇和落地難，以及與現有開發工具或流水線的集成難等問題。為此，本指南旨在為正在進行軟件開發智能化轉型的企業提供一份實用指南，為企業制定落地策略、建設智能開發能力體系提供有力參考。本指南系統梳理了智能化軟件開發的發展歷程、現狀和面臨的挑戰，結合大模型和軟件開發特點，提出了具體的落地方向、路徑和框架，詳細闡述了落地所需的核心能力和使能能力，并對多個行業的落地案例進行了深入剖析，最后對智能化軟件開發的發展趨勢進行了展望。　　由于大模型等人工智能技術產業仍處于快速發展階段，智能開發相關的技術產品、服務和應用也在不斷演變，我們的認識將隨著產業實踐而不斷深化，報告存在的不足之處，懇請大家批評指正。　　智能開發發展概述　　隨著人工智能技術的不斷進步，特別是大模型能力的持續提升，軟件工程領域正迎來前所未有的變革，軟件開發的流程和模式正被重新定義，智能化進程顯著加速。本章將簡要回顧軟件工程的發展歷程，重點介紹軟件工程3.0的發展特點，以及智能化軟件開發（以下簡稱：智能開發）領域發展現狀，并深入探討智能化能力為軟件開發帶來的價值提升，最后梳理落地挑戰。　　軟件工程步入3.0時代　　軟件工程發展歷程　　軟件工程自1968年誕生以來，其發展歷程可分成三個階段，包括軟件工程1.0、軟件工程2.0和軟件工程3.0。

新型數據中心是支撐 5G、云計算、人工智能等新一代信息技術發展的算力載體，是推動經濟社會數字轉型、智能升級、融合創新的關鍵基礎設施。隨著以高技術、高算力、高能效、高安全為代表的“四高”成為產業發展新目標，智能化作為新型數據中心高技術的重要體現，已經成為新型數據中心的重要發展趨勢。 為切實引導新型數據中心加快向“高技術”發展，本報告聚焦新型數據中心智能化運維的基礎性研究。分階段回顧了我國數據中心運維發展歷程，對智能化運維的基本概念、發展歷程等進行分析，深化產業認識，激發發展共識；首次提出智能化運維發展的三大目標和理念，體現產業界發展理念與體系的創新升級；總結分析智能化運維的發展核心——即設施、平臺、體系、服務的發展態勢，明晰智能化運維對于產業界的價值。報告意在為行業實現高技術、高質量發展提供有益參考，希望能對從業者有所啟示。數據中心智能化運維相關產業、技術正處于高速發展階段，新技術生態瞬息萬變，我們的認識有待深化迭代。

在數字經濟時代，算力正在成為一種新的生產力，廣泛融合到社會生產生活的各個方面，為千行百業的數字化轉型提供基礎動力。數據中心是算力的物理承載，是支撐數字經濟發展的關鍵基礎設施。近年來，國家高度重視數據中心產業的發展，工信部、國家發改委等先后出臺《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》、《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》等重要政策文件，以期推動我國數據中心產業高質發展。

來源：中國信息通信研究院

為進一步梳理數據中心產業發展情況，預判未來發展趨勢，中國信通院云大所數據中心團隊組織了《數據中心白皮書（2022年）》的編寫。本次即將發布的白皮書是繼《數據中心白皮書（2018 年）》、《數據中心白皮書（2020 年）》之后，中國信通院云大所數據中心團隊第三次發布數據中心白皮書。白皮書梳理了全球及我國數據中心產業發展現狀及趨勢，重點從規模、收入、投資、需求、政策、技術等多個維度對數據中心產業發展進行了分析，并對我國數據中心發展進行了展望。

聚焦行業前沿，追蹤實時熱點，本次發布的白皮書主要呈現三大亮點：一是基于大量的數據整理，形成了國內外發展現狀分析及趨勢預判；二是全面歸納總結數據中心前沿技術熱點，明確了技術創新方向；三是對技術創新、綠色低碳、智能運維等政策要求及業界案例進行梳理，分析了產業發展要求及先進實踐。

**1、數據中心產業持續穩定發展，總體規模及市場收入穩步增長，市場需求旺盛。**產業規模方面，全球新增相對穩定，我國保持快速增長。2021年，按照單機架功率2.5kW計算，我國數據中心機架數達到520萬架。收入方面，全球平穩增長，我國維持較高增速。2021年全球市場收入679億美元，較上一年增長9.8%。我國市場收入達到1500億元，近三年年均復合增速達到30.69%。需求方面，印度、南非等新興市場需求強勁，我國應用場景多樣，高新技術、數字化轉型及終端消費等多樣化算力需求場景不斷涌現，算力賦能效應凸顯。

**2、數據中心產業政策不斷完善，全面推動數據中心低碳高質、協同創新發展。**在創新發展方面，《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》提出數據中心發展“四高三協同”目標，引導數據中心創新高質發展。在產業布局方面，我國通過構建全國一體化大數據中心及“東數西算”工程推動各地區數據中心產業協同發展，并促進數據要素跨域流通。在綠色低碳方面，為應對我國數據中心耗電量及碳排量不斷增長的壓力，我國頒布多項政策對數據中心PUE、綠色低碳等級進行規范和約束，全面促進數據中心綠色低碳發展。

**3、數據中心技術創新持續活躍，綠色低碳、高效智能的數據中心技術創新不斷涌現。**新的政策要求及業務場景需求正在持續驅動數據中心技術變革，新能源+儲能、智能運維、預制模塊化、液冷、高密服務器、備份一體機、算力網絡等新興技術正在不斷推動數據中心向綠色低碳、高效運維、優質服務的方向發展。

**4、我國數據中心行業發展前景將更為廣闊。**布局方面，布局逐步優化，協同一體趨勢增強。技術方面，創新驅動持續，技術水平不斷提升。算力方面，算網協同加速，泛在算力高質發展。賦能方面，賦能效應深化，數字轉型支撐顯著。低碳方面，低碳要求趨嚴，助力雙碳目標實現。

人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正在對經濟發展、社會進步、全球治理等方面產生重大而深遠影響，加快人工智能基礎設施布局已成全球主要國家戰略重點。

人工智能基礎設施作為“新基建”的重要部分，我國重視并積極支持人工智能基礎設施建設發展，在公共數據集、行業資源庫、計算平臺、AI 芯片、算法學習框架、開放 AI 平臺、網絡基礎設施等人工智能基礎設施方面重點布局。報告認為人工智能基礎設施是以算力要素能力、數據要素能力、算法要素能力構成的基礎能力平臺為底座，以應用開放平臺等為主要載體，以賦能制造、醫療、交通等重點行業和領域智能化轉型為目標，為實現壯大智能經濟、構建智能社會的專有服務設施能力體系。當前，我國人工智能基礎設施尚處于初期，發展迅猛，其發揮的效力及釋放的價值還有很大的想象空間。

近些年量子計算取得了突破性進展，量子計算優越性已得到實驗性驗證，產業界與學術界紛紛加大研究投入，推動量子計算實用化探索加速。國內外多家企業和科研機構，都陸續推出量子計算云平臺，積極開展量子計算應用探索、科普教育和產業生態培育等工作。量子計算云平臺的總體發展態勢，以及依托云平臺開展的服務應用探索、生態培育和測評實踐等方面的亮點引起各方廣泛關注。

近日，中國信息通信研究院技術與標準研究所發布了《量子云計算發展態勢研究報告（2021年）》。報告在前期研究基礎上，持續更新量子計算云平臺在技術、服務、企業參與度和測評探索等方面的最新進展，進一步對總體態勢進行分析研判，并結合我國量子計算整體發展現狀，提出相關建議，為業界持續推動量子計算產業培育和生態構建提供參考。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202110/t20211009_390806.htm

2021 年 3 月，中國聯通發布了《中國聯通 CUBE-Net 3.0 網絡創新體系白皮 書》。CUBE-Net 3.0 是以打造算網一體為重要目標，融合云原生、邊緣計算、人 工智能、內生安全等新的技術元素，強化要素深度融合，構建支撐經濟社會數字 化轉型的新一代數字基礎設施。

本白皮書在 CUBE-Net 3.0 架構的指引下，結合云網融合發展趨勢，介紹了 中國聯通云網融合向算網一體演進的網絡架構、技術路線、關鍵能力與應用實踐。從 2015 年開始，中國聯通先后結合 SDN、SR 等技術，構建起包含廣域 IP 網與智 能城域網的新一代承載網基礎設施，實現用戶便捷入云，云間互聯及彈性連接服 務。2019 年 11 月，中國聯通發布了業界首部《算力網絡白皮書》，闡述了未來算 力業務形態、平臺經營方式、網絡使能技術等方面的觀點，對算力網絡的技術研 究和產業推動產生了重要影響。2020 年 10 月，中國聯通發布《算力網絡架構與 技術體系白皮書》，結合新基建等最新政策導向與 IPv6+時代可能的商業模式創 新，闡述了中國聯通算力網絡架構設計、功能模型、層間接口與各功能層的關鍵 技術，并結合若干場景對算力網絡的應用和部署方式進行了展望。從云網融合到 算網一體，網絡的角色和價值都進入新的階段。網絡基礎設施和算力基礎設施， 構成數字經濟的基石，網絡需要為云、邊、端算力高效協同，提供更智能的服務。

希望本白皮書在云網融合向算網一體演進的技術路線，關鍵能力等方面為行 業發展起到拋轉引玉的作用，旨在推動網絡與計算深度融合，構建面向未來的算 網一體化服務新格局。