行业趋势 - 2025年被称为大模型落地元年 一体机作为底层算力支持服务器成为企业拓展大模型应用的关键环节[1] - AI大模型一体机向更高效能 更低能耗 更易部署方向发展 同时针对不同行业需求形成专业化场景化产品矩阵[1] - 23%央企已部署大模型 预计普及率将进一步提升 一体机部署占比有望持续增长[4] - 2025至2027年一体机需求量预计达15万台 39万台和72万台 在央国企市场空间达1236亿元 2937亿元和5208亿元[4] 产品特性 - 一体机集成CPU GPU 存储器 操作系统 AI平台软件及模型算法等软硬组件 成本较低操作便捷适合中小企业需求[2] - 朗新九功AI能源一体机具备精准负荷预测 发电预测 智慧能源调度等九大核心功能 实现从预测到决策的闭环优化[2] - 燧原科技DeepSeek一体机兼容DeepSeek全量模型及Llama 通义千问等主流大模型 与近20家经销商建立合作[3] - 图灵智感星云AI一体机搭载昇腾310P算力卡 鲲鹏CPU和Cloudasis AI平台 实现算力利用率跃升和推理成本优化[3][4] 技术优势 - 一体机将硬件软件算法整合成完整解决方案 降低企业使用门槛 实现快速部署应用[1] - 朗新九功AI能源一体机采用全栈闭环软硬协同方案 100%国产自主可控 实现天级别更新 模型迭代速度提升7倍[2] - 超聚变多元智算集群系统兼容10+加速卡 提供双生态安全异构算力 单柜128个AI加速卡 节能20%以上[6] - 华为昇腾384超节点通过总线技术实现384个NPU大带宽低时延互联 解决集群内通信瓶颈[5] 应用场景 - 电力能源行业对大模型应用需求激增 一体机解决算力缺乏 模型部署复杂 研发门槛高等痛点[2] - 朗新九功AI能源一体机在电力市场化交易中AI预测精度优于人工交易员 在电费账单管理方面解决算账溯源痛点[2] - 一体机产品在政务 金融 医疗 教育等领域启动推广试用 助力行业智能化升级[3] 国产化进程 - 人工智能全产业链国产化越发完善 从大模型到整机 从芯片到应用实现全链路国产化[5] - 电网体系和能源体系需依托国产算力底层与国产行业模型结合 形成闭环 驱动电力系统智能化升级[3] - 上海市发放6亿元算力券 对租用智能算力主体给予最高30%租金补贴 对自主智能算力设施项目给予最高10%建设支持[6] - 发放3亿元模型券对调用第三方大模型API主体给予核定合同额最高50%最高500万元补贴[7] - 发放1亿元语料券对购买语料主体给予核定合同额最高30%最高500万元采购补贴[7] 发展挑战 - 国产芯片峰值算力接近国际主流 但端到端训练效率和生态成熟度仍有1-2代差距 产业生态仍碎片化[4] - 算力紧缺是AI产业核心问题 算力供需矛盾集中在训练需求与高端算力供给之间 以及成本与商业化回报平衡问题[7] - 算力设施建设存在基础设施不均衡 区域分布不合理 能效比和利用率有待提升等问题[7]

行业趋势 - 2025年被称为大模型落地元年 一体机作为底层算力支持的服务器成为企业拓展大模型落地应用的关键环节[1] - AI大模型一体机向更高效能、更低能耗、更易部署方向发展 同时针对不同行业需求形成专业化、场景化产品矩阵[1] - 23%的央企已部署大模型 未来普及率预计进一步提高 2025至2027年一体机需求量预计达15万台、39万台和72万台 央国企市场空间达1236亿元、2937亿元和5208亿元[4] 技术优势 - 一体机将硬件、软件和算法整合成完整解决方案 降低企业使用门槛 实现快速部署应用[1] - 相较于大型服务器集群 一体机成本更低、操作更便捷 更适合中小企业或个人等小规模业务需求[2] - 可实现算力利用率跃升、模型推理效率大幅提升、推理成本大幅优化[3] - 国产芯片峰值算力接近国际主流 但端到端训练效率和生态成熟度仍有1-2代差距 一体机可降低客户迁移门槛[4] 产品应用 - 朗新九功AI能源一体机搭载自研大模型 深度融合时序预测与AI智能体双引擎技术 具备九大核心功能包括精准负荷预测、发电预测、智慧能源调度等[2] - 该一体机100%国产自主可控 采用能源行业国产化模型架构 实现天级别更新 模型迭代速度频率提升7倍[2] - 燧原科技DeepSeek一体机兼容DeepSeek全量模型及Llama、通义千问等主流大模型系列 已与近20家经销商合作[3] - 图灵智感星云一体机包含昇腾310P算力卡、鲲鹏CPU等硬件 搭载Cloudasis AI平台[3] 国产化进程 - 人工智能全产业链国产化越发完善 从大模型到整机、芯片到应用、软件到硬件实现全链路国产化[5] - 电网体系和能源体系需建立在可信、可靠、可控的底层技术上 国产算力与国产行业模型结合是电力系统升级的必由之路[3] - 华为展出昇腾384超节点 通过总线技术实现384个NPU间大带宽低时延互联[5] - 超聚变推出全球首个多元智算即插即用超级集群系统 兼容10+加速卡 单柜240kW供电 节能20%以上[6] 政策支持 - 上海市发放6亿元算力券 对租用智能算力主体给予最高30%租金补贴 推荐申报国家智能券补贴 市区协同给予最多1年、最高100%租金补贴[6] - 对自主智能算力设施部署项目给予最高10%建设支持[6] - 发放3亿元模型券 对调用第三方大模型API或私有化部署给予核定合同额最高50%、最高500万元补贴[7] - 发放1亿元语料券 对购买非关联方语料给予核定合同额最高30%、最高500万元采购补贴[7] 挑战与对策 - 算力紧缺是AI产业核心问题 表现为快速增长的大模型训练需求与有限的高端算力供给矛盾 以及算力成本与商业化应用回报平衡问题[7] - 算力设施建设存在基础设施不均衡、区域分布不合理、能效比和利用率有待提升等问题[7] - AI算力发展需坚持核心技术自主创新与开放合作两条腿走路 在芯片、算法等关键领域实现突破 同时积极参与国际标准制定[8]

超节点算力技术创新 - 沐曦科技展出超节点算力机柜 单柜集成128GPU 采用纯液冷设计 10机柜组成1280GPU集群 较传统风冷方案更节能 [1] - 超节点通过优化节点内互联技术和液冷散热 将多服务器多芯片卡整合为高密度算力单元 提升集群能效 通信带宽和空间利用率 实现降本增效 [3] - 燧原科技云燧ESL系统单节点支持64卡全带宽互联 采用液冷方案 追求高性价比 高密度和高能效 [4] - 超聚变发布全球首个多元智算即插即用超级集群 单柜集成128张AI加速卡 支持112G/224G高速互连 采用第五代100%原生液冷技术 节能20%以上 兼容10多家加速卡 [6] 国产算力发展瓶颈 - 国产GPU主力制程集中在7/12/14纳米 与国际领先3/4纳米存在代际差距 性能差距最高达10倍 限制高端应用场景使用 [7] - 算力网络架构处于初级阶段 受限于光刻机复杂工艺 数据接口标准尚未完善 设备互联率低 存在延迟 带宽瓶颈和网络拥塞问题 [7] - 液冷技术成熟度有待提升 成本需进一步下降 传统风冷难以满足GPU服务器激增的功耗需求 [8] - 美国芯片禁令导致英伟达高端GPU进口受阻 互联网大厂面临算力供应短缺 阿里计划两年投入3800亿元 腾讯和字节跳动巨资布局算力 [8] 市场需求与产业前景 - 大模型参数从去年7B迭代至今年70B 算力需求暴涨 行业处于"一卡难求"状态 真实需求持续攀升 [8] - 智算中心需求逆势爆发 算力订单减少主因算卡供应不足而非需求下降 终端客户需求依然旺盛 [9] - 预计2027年中国云端AI芯片市场规模突破480亿美元 国产GPU替代率或超80% [10] - 定制化芯片设计性价比可达通用器件2-3倍甚至5-10倍 显著降低大模型应用生产成本 [8] 技术发展与生态建设 - 沐曦发布旗舰GPU曦云C600 集成大容量存储与多精度混合算力 支持MetaXLink超节点扩展技术 内置ECC/RAS安全防护模块 [3] - 中国电子技术标准化研究院建立"求索2.0"国家标准评测基准体系 为国产芯片设计提供技术指南 [12] - 阶跃星辰联合近10家芯片及基础设施厂商发起"模芯生态创新联盟" 推动芯片-模型-平台全链路技术贯通 [10] - 开源开放趋势加速生态繁荣 部分企业开源芯片技术与模型框架 吸引全球开发者参与 [12]