文章核心观点 - AI将替代能源成为最重要商品 AI能力以Token形式在云计算网络产生和输送[1] - 算力成为AI核心要素 其稳定性和充足性决定AI产业化进程[1] - 中兴通讯与阿里云合作展示智能算力创新成果 致力于构建强大普惠的算力供给体系[1] 算力产业核心命题 - AI产业核心命题是如何使算力更普惠 推动从技术竞赛转向产业应用[2] 全栈智算方案 - 提供开放融合智能底座 覆盖硬件体系与AI平台 兼容主流GPU和CPU[3] - 硬件包括自研交换芯片 智算服务器 超节点服务器和AiCube智算一体机[3] - 软件通过流程优化与框架升级实现高效训练与推理[3] - Co-Sight超级智能体工厂具备分钟级应用开发能力 加速AI普惠落地[3] 超节点服务器 - 单机支持64张GPU 可纵向扩展满足极限性能 横向扩展成大规模集群[5] - 支撑千万级用户请求或复杂预测模型 突破AI训练推理规模限制[5] - 智算服务器覆盖8卡到64卡全序列 支持业务渐进式升级[5] - 已进入国内互联网头部企业核心场景 国际市场实现规模商用[5] 智算中心方案 - 聚焦"能耗扛不扛得住"问题 我国智能算力规模达788EFLOPS 存力超1680EB[6] - 采用模块化预制化架构 缩短40%交付周期 液冷和高密度部署降低能耗[7] - 缓解电力成本压力 在双碳目标下支持数据中心规模扩展[7] 生态合作成果 - 2013年起为阿里云搭建OTN传输网络 合作延伸至全球市场[8] - 参与多个云栖论坛 分享云与AI融合实践[8] - 专有云领域推出行业化方案 覆盖10多个行业30余省份 服务超200客户[9] - 公共云领域采用JDM模式 实现标准化产能加按需定制[9] 全球化布局 - 在印尼 阿尔及利亚 新加坡 马来西亚等地共建云能力中心[11] - 采用联合开拓加本地交付模式 阿里云提供平台 中兴提供硬件与工程能力[11] - 支撑企业出海与本地化运营 将中国算力工程转化为全球解决方案[11] 产业竞争格局 - 算力成为AI主导下全球产业链重组关键变量[12] - 中兴与阿里云通过生态共建形成体系 在全球化合作中打造样板[12]

核心观点 - 国产计算产业面临顶层设计统一要求与产业技术碎片化的核心矛盾 需要领军企业推动开放协同生态建设[1][2][12][13] - 中科曙光通过发布AI计算开放架构和共享气象数据 构建从底层算力到上层应用的产业生态闭环[5][37][51][53] 产业现状与挑战 - 国内算力厂商技术标准私有化 形成算力孤岛导致资源浪费和协同内耗[5][11][33] - 异构算力适配困难 用户需重复投入研发资源 抬升使用成本并拖慢创新速度[11][34] - 芯片功耗进入千瓦时代 散热能力成为算力有效释放的关键制约因素[15][16] 企业战略与行动 - 中科曙光联合超20家产业链企业发布国内首个AI计算开放架构 推动系统级集群创新[5][37] - 开放五层技术能力：部件级、系统层、基础设施层、软件层和数据集层 支持多品牌加速卡兼容CUDA生态[38][40] - 共享高分辨率气象数据：全球12公里/中国区域3公里分辨率 覆盖160余项要素 最长15天逐小时模拟[44][52] 技术优势与布局 - 液冷技术历经三代迭代：冷板式→浸没式→浸没相变式 实现数据中心节能30%+ 单机柜功率密度达750千瓦以上[18] - 全栈能力覆盖高端计算、存储、云计算等IT基础架构核心环节 具备产业链纵向打通能力[21][22] - 2025年上半年营收58.50亿元同比增2.41% 归母净利润7.29亿元同比增29.39% 扣非净利润5.69亿元同比增55.20%[26] 生态赋能案例 - 能源电力：清华长三角研究院利用气象数据实现46天风速雷电预测 保障电网运维安全[44] - 农业生产：中国农业大学实现田块级精准决策 西北玉米项目达成增产与节水节肥双赢[44] - 航空安全：东航依托沙尘精细预测调整航班 保障飞行安全并减少延误[46] - 金融保险：浙商财险推动服务从灾后理赔向灾前防范转变[47]

产业技术生态发展路径 - 产业技术生态存在垂直整合和开放标准两种发展路径 智能手机生态已清晰展示两种路径差异 [1] - 2025年人工智能成为行业变革核心变量 中国计算产业面临路线选择问题 [1] - 国内算力资源存在技术标准不互通问题 形成算力孤岛现象 [1] 中科曙光战略选择 - 2025年9月5日中科曙光联合产业链超20家企业发布国内首个AI计算开放架构 [1] - 公司选择开放共建路线 打破行业闭门造车格局 扮演修路人角色 [2] - 公司定位为产业协同问题解决者 体现领军企业责任担当 [2] 产业发展背景 - 国家战略层面推出《算力基础设施高质量发展行动计划》和《信息化标准建设行动计划》 要求构建自主统一算力大市场 [3] - 产业处于强竞争弱合作状态 私有接口协议导致资源浪费和协同内耗 [4] - 技术不兼容造成异构算力适配困难 用户需重复投入研发资源 [4] 技术瓶颈与突破 - 芯片功耗进入千瓦时代 传统风冷技术难以满足散热需求 [5] - 芯片工作温度每升高10度失效率可能翻倍 过热宕机造成巨大损失 [5] - 公司自2011年布局液冷技术 经历三代技术迭代 冷板式液冷到浸没相变液冷 [6] 技术成果与优势 - 液冷方案较传统风冷节能30%以上 单机柜功率密度从几十千瓦提升至750千瓦以上 [6] - 同等机房面积可容纳计算能力提升数倍至数十倍 [6] - 公司具备高端计算、存储、安全、数据中心和云计算全栈能力 [7] 业务布局 - 硬件产品包括服务器和分布式存储系统 其中ParaStor存储在中国移动集采中标且多行业份额领先 [8] - 软件服务涵盖全栈云能力和城市云建设运营 [8] - 业务贯通上游核心部件至下游算力服务全产业链条 [8] 财务表现 - 2025年上半年营业收入58.50亿元 同比增长2.41% [10] - 归属于母公司净利润7.29亿元 同比增长29.39% [10] - 扣非净利润5.69亿元 同比增长55.20% [10] 开放架构设计 - AI计算开放架构定义为面向大规模智能计算场景的GPU核心高效紧耦合协同创新体系 [15] - 开放五个层面技术能力：部件级、系统层、基础设施层、软件层和数据集层 [16] - 支持多品牌加速卡适配 兼容CUDA等主流软件生态 [16] 数据共享计划 - 公司开放共享全球12公里分辨率和中国区域3公里分辨率气象数据 覆盖160余项要素 [17] - 提供最长15天逐小时模拟数据 解决高质量气象数据获取难成本高痛点 [17] - 数据应用于能源电力、农业生产、航空安全和金融保险等领域 [17][18] 应用成效 - 清华长三角研究院利用数据提供46天风速雷电预测 保障电网运维安全 [17] - 中国农业大学实现田块级精准决策 西北玉米项目实现单产提升与节水节肥双赢 [18] - 东方航空依托精细预测调整航班避开沙尘 保障安全减少延误 [18] - 浙商财险推动保险服务从灾后理赔向灾前防范转变 [18] 生态构建 - 通过架构开放和数据共享建立产业生态循环 [20] - 开放架构提供协同创新基础 共享数据注入生态燃料 [20] - 最终目标为共建开放普惠的中国智能计算产业生态 [21]

行业现状与挑战 - 行业内平均算力使用率不足30%，大量算力闲置浪费 [3] - 算力闲置主要由于供大于求以及裸金属租赁模式锁定时间与资源边界 [3] - 裸金属租赁模式仅适合少数拥有大规模模型训练需求的厂商，市场需求易饱和 [3] - 推理算力需求迎来爆发，但厂商难以应对零散而弹性的算力需求 [3] 算力运营模式创新 - 算力作为基础设施本质是运营型生意，核心价值在于持续被使用和消纳 [4] - 智算中心操作系统需统筹硬件、定义软件、孵化生态，优化成本和效率 [5] - 九章云极推出Alaya NeW智算中心操作系统，定义"一度算力"标准化单位 [6] - 按实际消耗计算量计费模式打破对算力时间和资源边界的锁定 [16] 算力普惠与成本优化 - 实现算力普惠需降低使用成本和技术门槛 [9] - 按算量计费模式确保客户只为真正使用的算力付费，避免资源闲置浪费 [15] - 九章云极按算量计费单位算力单价高于裸金属租赁，但通过提高使用效率降低客户总成本 [16] - 裸金属租赁模式适合技术能力强、能保持高GPU利用率进行大规模训练的客户 [17] 算力资源池与组网方案 - 九章云极采用多元化算力资源池构建策略，与战略投资伙伴合作 [20] - 组网方案需满足专业架构设计，简单裸金属链接组网难以达到云化服务要求 [21] - 九章云极当前只运营自建智算中心，因第三方集群改造消耗专业团队 [21] 竞争格局与生态建设 - 智算云竞争力体现在性价比和生态化规模 [23] - AWS在2011-2013年间每年降价12次，体现云服务性价比竞争重要性 [22] - 数据迁移成本与上层工具链绑定形成用户粘性，带来可持续收入 [23] - 智算云平台价值在于解决传统云计算AI任务算力调度低效、弹性不足问题 [24] 推理算力发展趋势 - 推理算力占比快速上升，增速和规模潜力远超训练算力 [26] - 算力利用效率需从不足30%提升至40%、50%甚至更高 [27] - 国产芯片厂商优先发力推理芯片市场，带来异构计算挑战与机遇 [27] - 人工智能技术从单一模态走向多模态融合与感知 [28]

公司战略与产品布局 - 公司自2017年全面布局人工智能 形成包含AI终端 AI基础设施和AI解决方案与服务的全栈AI产品体系[2] - AI终端领域通过"一体多端"推动PC产业第三次代际升级 AI解决方案领域通过"一擎三箭"实现从IT服务到AI服务的转变[2] - 公司正与中国电子技术标准化研究院等机构共同推动业内首个高性能训推服务标准的制定[2] 算力基础设施创新 - 构建多元AI算力基础设施 包含计算力 存储力和运载力三大领域[3] - 计算力领域采用"1+3+N"长期发展架构 即1个系统架构 3个CPU平台 兼容多厂GPU[3] - 存储力领域提供大容量高密度绿色节能核心存储及最新全闪软件定义存储[3] - 运载力领域推出AI RoCE智算网络方案 提供高速率低延迟网络支撑[3] 技术平台升级 - 联想万全异构智算平台升级至3.0版本 在原有五大差异化技术基础上新增四大创新技术[3] - 针对集群算力调优 AI一体机管理调优 高性能计算优化推出三大管理平台[3] - 计算力 存储力 运载力的高效融合为客户智能之路提供全面支撑[3] 行业合作与标准制定 - 联合异构智算产业生态联盟及生态伙伴发布《2025AI方案赋能白皮书》[4] - 白皮书涵盖最新产业趋势 技术创新思考及最佳实践案例[4] - 为AI算力技术和方案落地树立新的行业标杆[4] 行业发展观点 - 算力 模型和应用是AI发展的三条主线 融合发展推动AI潮流穿越周期[2] - 算力提供者 模型开发者 应用赋能者需深度融合打造多元AI算力[4] - 共同推动智能转型 实现算力普惠[4]

确定性网络技术特性 - 全球首张确定性网络覆盖山东全省16个市及13000公里 实现20μs级时延抖动和零丢包控制[1] - 具备大带宽、低延时、低抖动、高可靠、高安全优势 可解决传统网络拥堵、延迟、抖动问题[2] - 相比传统网络（类比普通马路） 确定性网络如同专用车道/高速公路/高铁 实现可控时延抖动和定制服务[4] - 采用与传统消费互联网隔离架构 数据内部闭环流动 通过安全防护措施和防火墙规则防止黑客攻击[4] - 通过数据不出门模式确保政府文件、市民信息、患者病历等敏感数据100%在客户本地设备处理[4] 行业应用场景 - 远程手术应用实现肉眼无法察觉的时延抖动控制 显著提高手术成功率[5] - 化工行业连接84个化工园区和1289个重大危险源 将分钟级数据传输提升至秒级汇报[5][6] - 金融政务领域支持私有化部署确保敏感数据不出域 中小政企可采用服务托管降低部署门槛[6] - 存算分离架构提升分布式计算效率30%以上 支持金融高频交易风控和医疗影像分析[10] - 医疗场景病历分析效率提升50% 能源企业故障响应时间缩短30% 高校大模型训练周期压缩近半[10] 算力产品解决方案 - 未来深算一体机采用边云协同架构 企业硬件成本降幅超50% 实现按实际使用量租用算力[9] - 依托确定性网络零丢包、低时延（20μs抖动）特性 动态响应复杂需求并实现弹性扩缩容[9] - 高性能星原AI智能体适配国产芯片并引入量子加密技术 实现自主可控和数据安全[10] - 支持从轻量级推理到百亿参数大模型训练 覆盖政务、医疗、金融等多领域需求[13] - 金融领域实现毫秒级交易风险分级与响应 大幅增强风控实时性[13]

确定性网络技术特点 - 具有大带宽、低延时、低抖动、高可靠、高安全等优点 可有效解决传统网络数据传输中的拥堵、延迟、抖动等痛点问题 [2] - 实现20μs级时延抖动和零丢包的确定性控制 网络性能达到国际领先水平 [1] - 相比传统网络如同专用车道 运行时延抖动可控且可按用户需求提供定制服务 [4] 网络安全性优势 - 与传统消费互联网相对隔离 数据在内部闭环流动 接口采取安全防护措施和防火墙规则 [4] - 通过数据不出门模式确保敏感数据100%在客户本地设备处理 从物理上杜绝外泄风险 [4] - 引入量子加密技术 实现敏感数据不出门不外流 [10] 行业应用案例 - 远程手术应用：时延抖动控制到肉眼无法察觉程度 提高手术成功率 [5] - 化工园区监测：将分钟级数据传输提升至秒级汇报 提高信息传输效率并降低风险概率 [6] - 金融风控场景：支持毫秒级交易风险分级与响应 增强机构风控实时性 [13] 未来深算一体机特性 - 采用边云协同架构 硬件成本降幅超50% 企业可按实际使用量租用算力 [9] - 存算分离架构使分布式计算效率提升30% 支撑金融高频交易和医疗影像分析场景 [10] - 在东营港化工园区实现秒级调度云端算力集群 提高实时监测能力 [9] 高性能星原AI智能体功能 - 开箱即用且适配国产芯片 实现自主可控和国产化替代 [10] - 在智慧政务中整合多源数据 提供政策推演和决策支持 [13] - 病例分析效率提升50% 故障响应时间缩短30% 大模型训练周期压缩近半 [10] 市场部署模式 - 大型政企客户采用私有化部署确保敏感数据不出域 [6] - 中小型政企客户可通过服务托管降低部署门槛 按需扩缩资源 [6] - 产品覆盖从基层政务到大型工业场景的多元需求 [13]

产业链上的山东好品牌 - 山东省政府新闻办在浪潮智能工厂举行"产业链上的山东好品牌"系列现场记者见面会 主题为"链出新引擎" 邀请4家链上重点企业分享山东人工智能产品的硬核实力 [1] 浪潮人工智能工厂创新突破 - 浪潮集团作为山东省人工智能产业链的链主企业 展示的人工智能工厂突破通用算力集中供给局限 满足行业客户对算力服务"小型化、专业化、分散化"需求 [5] - 工厂深度融合数据、设备与实验研究 构建61道精细工序和113套专业工具的智能化生产体系 [5] - 将模型定制与智能体量产年产能提升至1000+订单模型 交付周期从90人天压缩至20人天 [5] 工业化解决能力 - 工厂核心价值在于提供从模型生产、调优到持续迭代的"全栈式智造"服务 而非仅提供算力 [6] - 可结合千行百业个性化场景 实现模型与智能体的高效定制与规模量产 显著降低技术应用门槛 [6] - 通过工匠中心持续优化工艺 确保AI产品可靠性与品质 [6] 产业赋能成果 - 依托海若大模型核心引擎 已开发覆盖制造、政务、水利等多领域的专用模型库 [7] - 服务水利部的"海若·上善"双模型系统通过智能算力调度实现防洪决策优化 [7] - 海岳商业AI平台集成百余个开箱即用智能体 已在40多个高价值场景中提升企业运营效率 [7] - 未来三年将深化"数智员工"在合同管理、HR决策等关键场景应用 [7] 算力普惠与生态建设 - 通过建设122个云中心及557个分布式云节点 打造中国最大分布式智能云网络 [8] - 工厂作为开放生态枢纽 联合百度、Rokid等千余家国内外伙伴 推出水利巡检、应急管理等智能体矩阵 [8] - 推动AI从单点突破迈向系统级协同 加速实现"技术平权"与"模型普惠" [8] - 愿景是构建"有云处皆智能"的世界 通过算力基建普惠化、行业智能体深度渗透和生态开放共生 助力企业低门槛释放AI生产力 [8] 产业影响与意义 - 浪潮人工智能工厂为山东"人工智能+"行动提供工业化底座 [8] - 以"山东智造"创新实践 为中国在全球人工智能竞争中锻造自主可控竞争力贡献齐鲁方案 [8] - 山东人工智能产业正依托此类标杆企业与创新平台 加速锻造驱动高质量发展的智能新引擎 [8]

AI算力市场发展 - 中国人工智能算力市场规模预计2025年达到259亿美元（约1856.6亿元人民币），同比增长36.2%，2026年将达到337亿美元（约2415.8亿元人民币），为2024年的1.77倍 [3] - 智算基础设施建设已成为继能源、通信、交通之后的第四大发展方向 [3] - 大模型发展推动AI算力需求每年增速达10倍，2025年被视为Agent（智能体）元年，AI应用爆发将进一步推动算力需求 [6] 算力普惠化趋势 - 83%的中小企业和开发者因算力成本无法开展模型训练，行业需解决算力普惠问题 [5] - 算力普惠形式包括公有云按需收费（如算力包购买）和共建共用算力生态模型 [6] - 九章云极提出"一度算力"计量标准与"按度计费"模式，可降低TCO（总拥有成本）达60% [7] 九章云极的技术与产品 - 推出"新启业"产品，涵盖多用户多Agent对话中枢、Agent工厂、智能知识库和Agent优化引擎，支持自然语言驱动任务 [7] - 基于Serverless技术的九章智算云平台使端到端性能提升5倍 [7] - 公司专注于服务中小型创新企业等"轻量级需求"客户，与阿里云等面向大体量企业的服务形成差异化 [6] 行业政策与生态 - 国内正推动自主可控算力战略，包括AI芯片国产化、软硬件生态自主可控和国产智算集群建设 [5] - 北京、上海等地发布产业创新发展意见，支持智算产业发展 [7] - 九章云极入驻上海模速空间，推出专属算力与渠道政策，构建"弹性配置+行业适配"服务体系 [7][9] 未来发展方向 - 算力整合与调度将朝"全国一张网"方向发展，实现端、边、云全场景协同 [7] - 智能体发展将带动智算云市场增长 [7] - 国内智算产业政策扶持活跃，人才密度和办公环境已媲美美国硅谷 [9]

云终端市场概况 - 2025年最火的云计算概念是云终端，全球市场规模已突破280亿美元，年复合增长率18.5%，中国市场份额占35%[2][3] - 中国云终端市场2024年总出货量421.7万台，同比增长40%，预计2029年市场规模将达962万台，五年复合增长率16.6%[6] - 行业参与者包括华为、戴尔、惠普、中兴、升腾、深信服、移动、电信、联通、百度、阿里、腾讯等[7] 技术基座与华为云突破 - 云终端定义为以云计算为核心，通过网络将计算、存储、应用等资源迁移到云端的新型终端形态[12] - 华为云发布CloudDevice全系列产品，包括云手机、云PC、云Pad等七大云终端产品，并联合发布技术标准[9][20] - 华为云突破"云网端边芯"全栈技术，实现多端协同、极致体验、智能随身三大核心能力[22][26] 应用场景与行业案例 - 2024年中国云终端B/G端商用市场出货量338万台，同比增长23.5%，教育、制造、金融为三大主力行业[29] - 华为云与某运营商合作云手机项目，累计活跃用户超3000万，同比增长210%，算力规模250 PLFOPS[31] - 华为云在政务、家居、教育等领域创新应用，如政务机器人响应速度从3秒缩短至1秒内[32] 行业标准化与生态共建 - 华为云联合信通院发布《基于云网端边芯协同的云终端技术标准》，推动产业规范化[33] - 标准设立可靠性指标和性能指标，华为云CloudDevice在两项指标上均获"引领级"认证[33][34] - 2024年中国云终端C端消费市场出货量84万台，同比增长203%，AI普惠推动需求共振[37][39]