加速通用AI算力产业构建。 本文为IPO早知道原创 作者｜ Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据 IPO早知道消息， 特斯联与紫光云技术有限公司 日前 正式签署战略合作协议，双方将充分发挥 各自优势，实现资源共享与能力协同。特斯联将深度融合紫光云的云服务能力，实现算力资源的 "广 域池化"。用户只需一键操作，即可快速获取云端算力资源，极大地提升了智算服务的覆盖广度与交 付灵活性。基于特斯联在混合智算云领域的技术积累，双方还将在算力统筹调度、资源管理等关键层 面展开深度协同，共同打造更具弹性、安全可靠且低成本的AI算力解决方案，为企业提供更具性价比 的算力服务。 更重要的是，本次 合作的深度不仅体现在算力资源整合和服务能力提升上，还将向产业链上游延 伸。紫光集团具备芯片设计全流程服务能力，这为双方在定制化 AI芯片领域的合作奠定了坚实基 础。 紫光云作为新紫光集团云服务板块的核心企业，拥有覆盖全国的云节点布局、成熟的云原生技术体系 及云数智融合的全栈能力，在政务、半导体、医疗等领域成功打造了 "云+数字化+AI"产品与解决方 案。此次与特斯联的合作，将进一步拓展紫光云在AI领域的业务版图 ...

平台技术架构与创新 - 开创性构建集团统筹云边协同智慧管控模式 云端大脑凭借强大算力进行全局智能优化与科学决策 边缘末梢确保毫秒级实时响应[2] - 采用大模型+小模型深度协同技术 小模型如专科医生精准定位设备故障 大模型像智能导医台调用知识库推荐处置策略[4] - 平台整体技术被鉴定为国际领先水平 正推动向云边端一体架构演进 通过智能控制闭环实现深度生产自动化[2][5] 运营效能提升 - 实现五升一降数字化管控目标 全面提升设备可靠性/机组运行水平/安全管控水平/专业技术管控水平/生产成本管控水平 降低生产人员劳动强度[4] - 接入12家海内外电厂37台机组 推动电厂综合煤耗每千瓦时下降0.45克 机组非停次数同比下降38%[4] - 成功避免非计划降负荷事件 延长设备使用寿命 提升设备运行效能 显著降低能源消耗[2][4] 生态构建与行业影响 - 通过滴灌式数智文化培育机制 每月举办模型竞赛和专题培训 助力打造人人用AI人人创价值创新生态[5] - 打破电厂管理条块分割组织壁垒 实现行业突破性数字化管控目标[4] - 作为国家级双跨工业互联网平台企业 成功实践体现人工智能与产业深度融合 为能源转型贡献技术力量[5][6]

公司数字化转型战略 - 公司将数字化转型列为头号工程 抽调80余名科研精英组建团队 携手朗坤智慧科技历时一年完成技术攻坚 [3] - 创新采用"1个平台、2级管控、5类责任层级、8种应用、6大预警中心"立体化架构 实现从集团总部到12家电厂、37台机组的全链条数字化穿透 [3] - 建设基于云边协同的火电安全生产管控数字化平台 被定位为战略布局和长远发展的必然选择 [2] 技术架构与创新 - 采用"集团统筹、云边协同"管控新模式 云端负责全局优化和智能决策 边缘节点确保毫秒级实时响应 [2] - 构建强大工业数据中枢 汇聚多年运行数据 部署5万多个智能预警模型 沉淀55万个预警案例 [3] - 集成近200个专业算子 采用零代码开放式架构 业务专家可通过简单拖拉拽快速构建新模型 [3] - 实现"大模型+小模型"深度协同 小模型精准定位设备问题 大模型调用知识库提供解决方案 [5][6][7] 运营成效与数据表现 - 平台投运以来累计发出预警信息55万余条 准确率超90% [7] - 推动电厂综合煤耗每千瓦时下降0.45克 机组非停次数同比下降38% [7] - 成功避免多起非停与非降事故 例如成功处理引风机失速预警避免非降事件 [1] - 实现行业突破性"五升一降"数字化管控目标 全面提升设备可靠性等五大水平 降低生产人员劳动强度 [4] 人才培养与知识管理 - 每月定期举办模型竞赛 开展13期专题培训 新增150多个专业模型 覆盖汽机锅炉等核心设备 [8][9] - 编制《年度典型预警案例汇编》 建立集案例库、故障库、策略库、模型库于一体的四库全书 [9] - 通过滴灌式数智文化培育 形成人人用AI、人人创价值的创新生态 [8] 行业认可与未来规划 - 平台通过中国电机工程学会技术鉴定 整体技术达到国际领先水平 [4] - 工信部副部长调研时肯定创新突破 提出从大语言模型向大物理模型转变的期待 [7] - 正推动平台向云边端一体架构演进 目标实现智能控制闭环 彻底解放人力 [9] - 为流程工业数字化转型升级提供可复制、可推广的标准化解决方案 [9]

人工智能对半导体产业的影响 - 人工智能展现出对半导体产业的强大变革势能，正在重塑关键技术链路与新兴应用 [1] - 生成式AI通过"云边协同"重构半导体价值链，短期内依赖先进制程与封装技术，长期由边缘设备推动规模化落地 [1] - AI大模型持续从云数据中心向低功耗MPU和MCU迁移，市场空间广阔 [2] 半导体产业链重构 - 亚太地区成为AI芯片供应链重构的核心战场，加速布局先进制程与封装技术，主导生成式AI智能手机的技术革新 [2] - 亚太地区面临供应链韧性不足与技术瓶颈等挑战，这些进展将决定其在全球半导体价值链中的地位 [2] - 人工智能驱动的智能工厂中，数字孪生框架为半导体制造全业务流程规划链提供数字化赋能 [2] 人工智能的技术创新 - 光电子融合形成"光电异构"新架构，光芯片与AI的融合成为突破算力瓶颈、打破能效边界的关键变量 [3] - 人工智能正为自动驾驶、无人驾驶出租车及智慧城市等领域带来重要变革，重新定义制造业、农业、医疗保健和消费领域的自动化 [2] - 算法、处理器与软件的进步让运行机器学习和AI应用程序的设备在计算领域普及 [1] 人工智能的商业机会 - 人工智能帮助企业家孵化快速增长的初创企业、推动老牌巨头内部创新，为全球投资者提供机会 [3] - 企业应积极拥抱并部署AI，创始人探索颠覆性人工智能创业的可能性，投资者需抓住早期AI初创公司的潜在交易 [3] - AI手机、PC、汽车等终端将占据整体计算半导体市场的主导地位 [1]

端侧AI发展 - AI模型正变得更智能、规模更小但能力更强，推动端侧AI发展，已超出智能手机范畴[2] - 实体AI如机器人技术有望在1-3年内达到人类操作水平，机器狗、配送机器人等将带来巨大机遇[2] - 端侧AI加速向大众化市场下沉，带动数据中心和云计算需求激增，端云协同AI芯片市场持续扩大[2] AI系统构建关键要素 - 从云端到边缘打造高度可移植的平台对实现先进技术和产品功能至关重要[3] - 电力与每瓦性能成为关键指标，数据中心能耗从兆瓦级跃升至吉瓦级，超50%来自机架和半导体设备[3] - 软件同样重要，Arm在2024年推出AI软件库Arm Kleidi以支持AI发展[3] AI商业价值与推理 - 推理是实现AI商业价值的唯一方式，赋予AI智能性如机器人决策和手机智能化[4] - 训练最大规模模型的计算量是推理的10^11倍，需大量推理实现商业回报[5] - 大模型能力正推进至低价位段手机，AI在Arm CPU/GPU上运行良好，覆盖各价格区间[5] 芯片设计挑战与创新 - AI演进叠加摩尔定律放缓，芯片设计技术挑战增加，成本上升，上市时间愈发关键[6] - Arm推出计算子系统(CSS)帮助合作伙伴提升性能、降低成本并加快上市周期[6] - Arm将推出Armv9旗舰CPU(代号Travis)，实现两位数IPC性能提升，引入可伸缩矩阵扩展加速AI负载[7] 数据中心市场拓展 - Arm预测2025年头部云服务提供商近50%算力将基于Arm架构，AI计算成为强劲驱动力[8] - Arm架构在PC/平板市场占比将超40%，全球2200万开发者支持Arm生态优化[8] - 云服务商迁移至Arm平台带来超40%能效提升，AWS新部署CPU算力超50%基于Arm技术[9] AI计算转型 - 数据中心从通用计算向AI计算转型，领先AI平台如NVIDIA Grace Blackwell基于Arm架构优化[9] - 云服务商自研加速器与Arm处理器紧密耦合，提升计算密度、I/O密度和带宽表现[9]