2025年5月30日，为加快构建算力互联互通体系，实现不同主体、不同架构的公共算力资源标准化互联，提高公共算力资源使用效率和服务水平，促进算力高质量发展，工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，其中明确提出“标准化封装人工智能、科学计算、边缘计算等任务型应用，构建支持各类新架构芯片的算子库、开发框架等，提高应用开发效率。”
在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来崭新的发展机遇。 本报告梳理了中国算力中心行业上、下游的相关数据，深入分析算力中心定制批发业务的整体及不同地域市场供需现状、未来供需变化情况，希望为国内相关企业把握市场机遇提供重要参考。
AI不再是科技巨头的专属工具，而是所有企业实现降本增效、创新突围的核心驱动力。AI转型并非简单的技术堆砌，而是一场涉及战略、组织、数据的系统性工程。企业需要从顶层设计出发，结合自身业务痛点，找到最适合的AI落地路径。AI转型没有标准答案，但成功者必有一条清晰的实践逻辑。 本白皮书旨在为行业企业提供一份全面、深入、实用的AI转型指南，助力企业在AI时代抢占先机，实现可持续发展。
虚拟电厂发展模式与技术形态思考
本报告重点对新型人工智能存储的概念范围、面临挑战、关键技术和最佳实践进行了梳理和分析。概念范围上，梳理了新型人工智能存储的基本概念，分析了全球人工智能存储战略。面临挑战上，点明了新型人工智能存储是发力大模型的基础，但同时在海量数据归集、训练数据访问效率、推理实时性等方面存在诸多挑战。关键技术上，阐明了新型人工智能存储需要从存储介质、系统、架构、数据编织、数据范式和数据安全等方面发力。最佳实践上，介绍了医疗、金融、云服务商、AI企业等在新型人工智能存储的实践案例，最后，本报告针对当前人工智能存储发展的挑战，提出了未来我国新型人工智能存储发展建议。
云智算是通过算网基础设施与人工智能核心技术深度融合，提供一体化算网资源、全栈式开发环境、一站式模型服务、多样化场景应用的新型云服务模式。作为云计算的新升级，云智算是以AI为核心驱动力的下一代云计算范式，是未来算网智一体化算力网络的核心载体。 本白皮书详细阐述了云智算的发展背景、内涵，系统性定义了云智算体系架构，提出十大关键技术方向，为云智算发展探索了新的技术路径，旨在号召行业内各相关主体共同推动云智算技术、产业、应用和生态成熟，助力千行百业注智赋能。
在全球能源结构加速转型与“双碳”目标深入推进的时代背景下，数字化转型已成为能源行业突破发展瓶颈、重塑产业生态的核心驱动力。作为国家经济高质量发展的基础性、战略性产业，能源行业正面临清洁化、智能化、高效化的深刻变革。其数字化转型不仅是实现能源供给安全与低碳转型的关键路径，更是构建新型能源体系、引领全球绿色革命的核心引擎。在此背景下，本案例集应运而生，旨在系统呈现能源企业在数字化浪潮中的创新实践与标杆成果，为全行业提供可借鉴、可推广的转型范式。
在数字经济如火如荼的今天，人工智能技术正以前所未有的速度重塑产业格局。《2025央国企AI+数智化转型研究报告》深入剖析政策脉络，解析央国企面临的转型压力与机遇，全景展现其在数智化浪潮中的实践探索与创新突破。从战略规划到技术落地，从组织变革到人才布局，报告以详尽的数据和案例，为央国企在数智化转型中如何找准方向、突破困局、抢占未来制高点提供了极具价值的指引。
2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的一年。截至今年5 月，我国国产大模型的数量已经超过300 个，预示着大模型在各行业场景的创新应用和深度拓展，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动高质量发展发挥了重要作用。今年，国务院政府工作报告首次提出“人工智能+”行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。
德勤《2025年AI案例精选》报告深入探讨了人工智能（AI）在六大行业（消费、能源与工业、金融服务业、政府与公共服务、生命科学与健康管理、技术媒体和电信）的应用案例、潜在价值及未来趋势。报告旨在为各行业领导者提供洞见，助力明智决策与战略部署，涵盖当前应用、未来趋势、行业特定案例及实施建议，帮助组织把握AI机遇，实现创新与增长。
目录 第一部分：人工智能 第二部分：新一代人工智能 第三部分：人工智能+
《报告》系统梳理模型架构创新、训练范式革新以及算力基础设施的演进等领域大模型技术发展的最新趋势。通过对比国内外主流大模型的技术参数与应用效能，为从业者提供客观的技术参考。另外，《报告》提供实践指导，梳理大模型在个人、企业的典型应用案例，揭示其赋能生产生活方式的核心逻辑，推动企业实现转型升级，大模型在企业的智能经营管理、智能设计研发、智能供应链管理、智能生产制造等典型场景的应用有效提升了企业的运营效率和产品质量。再者，《报告》对未来发展方向进一步深刻洞察，为产业界和学术界提供指导和参考。
数字经济与信息智能的深度融合，为供应链数智化转型提供了强大动力。物联网、大数据、人工智能等技术的应用，使供应链管理更加智能化、高效化。 供应链成本压力全链路渗透，原材料价格波动、人力成本攀升、物流效率与成本矛盾加剧，企业利润空间持续收窄。在此背景下，渠道模式创新成为突破市场空间、实现需求精准触达的关键。数字化转型助力企业打破传统渠道刚性架构，实现全渠道融合，拓展增量市场。绿色供应链在双碳目标推动下加速成为企业可持续发展的关键路径。企业需将环保理念贯穿产品全生命周期，推动经济、社会和环境效益的协调统一。
新型电力系统建设现状
本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分，共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer与注意力机制、DeepSeek-V3的核心架构与训练技术等内容，并探讨了Scaling Laws及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦DeepSeek-V3大模型初步体验、开放平台与API开发、对话生成、代码补全与定制化模型开发、对话前缀续写、FIM与JSON输出、函数回调与缓存优化，以及DeepSeek提示库等主题，帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、AI助理、VS Code（Visual Studio Code）编程插件等多领域中的集成开发，展示了开源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。
报告深入剖析了算力电力协同发展的背景与需求，对未来算力用能的发展趋势和特征进行预测，系统阐述算力电力协同的内涵、要素与发展阶段，探讨算电协同发展所面临的挑战，针对性提出算电协同发展的六大关键举措，最后从政策支持、标准制定、产业协同、市场机制等维度，提出推动我国算力电力协同高质量发展的策略建议。
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