Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及�？梢苑浅？隙ǖ卣f，2025年，注定是中國AI大模型的應(yīng)用落地爆發(fā)的元年。對(duì)于企業(yè)來說，現(xiàn)在的問題不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎樣如何有效引入大模型？”。

　　中投顧問推出的《2025-2029年中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景剖析及投資機(jī)會(huì)研究報(bào)告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問題。報(bào)告詳細(xì)介紹了金融、醫(yī)療、制造、教育、交通和零售等行業(yè)如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是國內(nèi)首份關(guān)于大模型行業(yè)落地的深度報(bào)告。

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　　在人工智能大模型蓬勃發(fā)展的浪潮中，產(chǎn)業(yè)鏈上游的算力支撐體系宛如一座堅(jiān)實(shí)的基石，默默承載著整個(gè)產(chǎn)業(yè)前行的重量。從芯片研發(fā)制造到數(shù)據(jù)中心建設(shè)，再到算力調(diào)度優(yōu)化，每一個(gè)環(huán)節(jié)都緊密相扣，為大模型的訓(xùn)練與應(yīng)用提供著源源不斷的動(dòng)力，決定著人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域落地開花的速度與質(zhì)量。

　　一、芯片研發(fā)：算力的“心臟”起搏

　　芯片作為算力的核心硬件，其研發(fā)進(jìn)展直接關(guān)乎人工智能大模型的發(fā)展天花板。當(dāng)下，全球各大科技巨頭與半導(dǎo)體企業(yè)紛紛投身于這場(chǎng)激烈的芯片競(jìng)賽之中。

　　英偉達(dá)無疑是其中的佼佼者，其GPU（圖形處理器）在人工智能領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。憑借多年來在并行計(jì)算架構(gòu)上的深厚積累，英偉達(dá)不斷迭代GPU產(chǎn)品，從早期的Tesla系列到如今的A100、H100等。這些芯片專為深度學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)，擁有數(shù)千個(gè)核心，能夠以極高的效率處理大規(guī)模矩陣運(yùn)算，而這正是大模型訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵計(jì)算需求。例如，OpenAI的GPT系列模型訓(xùn)練就高度依賴英偉達(dá)GPU，其強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力使得模型參數(shù)能夠在短時(shí)間內(nèi)得到多次優(yōu)化調(diào)整，加速了模型從雛形到驚艷世界的蛻變進(jìn)程。

　　英特爾雖在傳統(tǒng)CPU（中央處理器）領(lǐng)域稱霸已久，但面對(duì)人工智能帶來的新挑戰(zhàn)與機(jī)遇，也不甘示弱。通過收購人工智能芯片初創(chuàng)公司以及加大內(nèi)部研發(fā)投入，英特爾推出了一系列面向深度學(xué)習(xí)加速的產(chǎn)品，如XeonPhi系列。這些芯片試圖結(jié)合CPU的通用性與GPU的并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)，為數(shù)據(jù)中心提供一站式的算力解決方案，滿足企業(yè)在運(yùn)行多種不同類型人工智能任務(wù)時(shí)對(duì)芯片靈活適配的需求。

　　除了傳統(tǒng)半導(dǎo)體巨頭，一些新興創(chuàng)業(yè)公司也在芯片領(lǐng)域嶄露頭角。像寒武紀(jì)，作為中國本土的AI芯片獨(dú)角獸，專注于研發(fā)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的深度學(xué)習(xí)處理器。其產(chǎn)品針對(duì)不同場(chǎng)景應(yīng)用，從云端訓(xùn)練到邊緣端推理，實(shí)現(xiàn)了多樣化覆蓋。云端芯片思元系列，具備高算力、低功耗特點(diǎn)，為國內(nèi)眾多科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)開展大模型研發(fā)提供了“中國芯”選擇，打破國外壟斷格局，推動(dòng)國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈自主可控發(fā)展。

　　二、數(shù)據(jù)中心：算力的“能量池”匯聚

　　有了強(qiáng)大的芯片，還需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心將算力匯聚整合，才能滿足人工智能大模型對(duì)海量計(jì)算資源的持續(xù)渴求。

　　全球各地的數(shù)據(jù)中心建設(shè)如火如荼。在美國，以亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌云為代表的云計(jì)算巨頭，在全球布局超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。這些數(shù)據(jù)中心占地面積動(dòng)輒數(shù)十萬平方英尺，內(nèi)部裝滿了密密麻麻的服務(wù)器機(jī)柜，每一個(gè)機(jī)柜配備多顆高性能芯片，提供的總算力可達(dá)數(shù)億億次每秒浮點(diǎn)運(yùn)算能力（FLOPS）。它們不僅服務(wù)于本國的科技企業(yè)大模型研發(fā)，還通過云服務(wù)模式，將算力資源出租給全球各地的科研團(tuán)隊(duì)與初創(chuàng)公司，讓算力像水電一樣便捷可得，極大降低了大模型研發(fā)門檻。

　　在中國，隨著“東數(shù)西算”工程全面啟動(dòng)，一張全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)正在加速織就。通過將東部地區(qū)的密集算力需求與西部地區(qū)的能源、土地資源優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，在西部建設(shè)大型數(shù)據(jù)中心集群，利用高速網(wǎng)絡(luò)將算力輸送回東部。這一戰(zhàn)略布局既促進(jìn)了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，又為人工智能大模型產(chǎn)業(yè)提供了堅(jiān)實(shí)的算力底座。例如，位于貴州的貴安數(shù)據(jù)中心，依托當(dāng)?shù)貨鏊瑲夂蚶�于散熱以及豐富的水電資源，吸引了眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)入駐，為其大模型訓(xùn)練任務(wù)提供穩(wěn)定、低成本的算力支持。

　　為了確保數(shù)據(jù)中心高效運(yùn)行，冷卻技術(shù)、供電系統(tǒng)等配套設(shè)施也在不斷革新。液冷技術(shù)逐漸取代傳統(tǒng)風(fēng)冷，通過冷卻液直接帶走芯片產(chǎn)生的高熱量，提升散熱效率，保障芯片在長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)載運(yùn)行下的穩(wěn)定性。同時(shí)，不間斷電源（UPS）系統(tǒng)與智能電網(wǎng)的結(jié)合，使得數(shù)據(jù)中心能夠應(yīng)對(duì)突發(fā)斷電等情況，保證算力供應(yīng)的連續(xù)性，為大模型訓(xùn)練任務(wù)保駕護(hù)航。

　　三、算力調(diào)度：算力的“指揮官”調(diào)配

　　面對(duì)海量的算力資源，如何實(shí)現(xiàn)高效調(diào)度，讓每一份算力都能在最需要的時(shí)刻發(fā)揮最大價(jià)值，成為產(chǎn)業(yè)鏈上游的關(guān)鍵課題。

　　谷歌的TensorFlow平臺(tái)內(nèi)置了先進(jìn)的算力調(diào)度算法，它能夠根據(jù)模型訓(xùn)練任務(wù)的實(shí)時(shí)需求，動(dòng)態(tài)分配數(shù)據(jù)中心內(nèi)的計(jì)算資源。例如，當(dāng)一個(gè)大模型訓(xùn)練進(jìn)入?yún)��?shù)微調(diào)階段，對(duì)算力需求相對(duì)較小但對(duì)數(shù)據(jù)讀取速度要求較高時(shí)，調(diào)度系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先分配靠近存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器資源，并適當(dāng)降低芯片的計(jì)算頻率以節(jié)省功耗；而在大規(guī)模矩陣乘法等高強(qiáng)度計(jì)算階段，則集中調(diào)配多個(gè)高性能GPU組成集群，全力加速計(jì)算進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)算力資源利用的最大化。

　　在中國，阿里云自主研發(fā)的飛天操作系統(tǒng)同樣具備卓越的算力調(diào)度能力。它通過對(duì)全國乃至全球范圍內(nèi)多個(gè)數(shù)據(jù)中心的算力資源進(jìn)行統(tǒng)一管控，實(shí)現(xiàn)跨地域、跨架構(gòu)的算力協(xié)同。企業(yè)用戶只需提交大模型訓(xùn)練任務(wù)需求，飛天系統(tǒng)便能自動(dòng)在龐大的算力資源池中篩選最合適的節(jié)點(diǎn)組合，按照最優(yōu)策略分配資源，并實(shí)時(shí)監(jiān)控任務(wù)進(jìn)展，根據(jù)運(yùn)行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配，確保任務(wù)高效完成，大大縮短大模型從研發(fā)到上線應(yīng)用的周期。

　　此外，隨著邊緣計(jì)算的興起，算力調(diào)度范疇進(jìn)一步拓展到網(wǎng)絡(luò)邊緣。在智能工廠、自動(dòng)駕駛汽車等場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)需要在本地即時(shí)處理，以滿足低延遲需求。算力調(diào)度系統(tǒng)開始將部分云端算力下沉至邊緣設(shè)備，如工廠的網(wǎng)關(guān)、汽車的車載計(jì)算單元，實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同。通過智能算法判斷數(shù)據(jù)處理優(yōu)先級(jí)，將實(shí)時(shí)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)在邊緣端快速處理，而將復(fù)雜模型訓(xùn)練任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)回傳云端，借助云端強(qiáng)大算力完成，最終達(dá)成整體算力資源的最優(yōu)配置。

　　四、產(chǎn)業(yè)協(xié)同：算力生態(tài)的“黏合劑”加固

　　算力支撐體系并非孤立存在，而是與產(chǎn)業(yè)鏈上下游緊密協(xié)同，共同構(gòu)建繁榮的人工智能生態(tài)。

　　在上游，芯片制造商與數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商深度合作。英偉達(dá)不僅提供GPU芯片，還為數(shù)據(jù)中心提供配套的軟件管理工具，幫助運(yùn)營商優(yōu)化芯片部署、監(jiān)控芯片運(yùn)行狀態(tài)，提升整個(gè)數(shù)據(jù)中心的算力輸出穩(wěn)定性。英特爾則與各大云服務(wù)提供商聯(lián)合開展技術(shù)研發(fā)，針對(duì)云環(huán)境下的算力需求特點(diǎn)，定制化開發(fā)芯片架構(gòu)與服務(wù)器解決方案，確保云數(shù)據(jù)中心能夠高效承載各類人工智能大模型任務(wù)。

　　在中游，算力供應(yīng)商與大模型研發(fā)企業(yè)攜手共進(jìn)。阿里云為達(dá)摩院的大模型研發(fā)提供專屬算力通道，保障研發(fā)過程中算力的充足供應(yīng)與優(yōu)先調(diào)度；騰訊云與旗下的AILab緊密配合，根據(jù)實(shí)驗(yàn)室不同階段的研究項(xiàng)目需求，靈活調(diào)整算力資源分配，助力模型迭代優(yōu)化。

　　在下游，算力賦能千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。制造業(yè)企業(yè)利用云端算力驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)線上的智能質(zhì)檢模型，實(shí)時(shí)檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，提升產(chǎn)品質(zhì)量；醫(yī)療行業(yè)借助強(qiáng)大算力運(yùn)行疾病診斷大模型，快速分析醫(yī)學(xué)影像、病歷數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生精準(zhǔn)診斷病情；教育領(lǐng)域通過算力支持的智能教學(xué)系統(tǒng)，為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)方案，推動(dòng)教育公平與質(zhì)量提升。

　　總之，人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游的算力支撐體系正以其磅礴之力，推動(dòng)著整個(gè)產(chǎn)業(yè)向前飛速發(fā)展。從芯片的硬核驅(qū)動(dòng)，到數(shù)據(jù)中心的磅礴匯聚，再到算力調(diào)度的精妙指揮以及產(chǎn)業(yè)協(xié)同的緊密聯(lián)動(dòng)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都不可或缺。未來，隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步與創(chuàng)新，這一算力支撐體系必將更加強(qiáng)大，為人類社會(huì)邁向智能化新時(shí)代鋪就堅(jiān)實(shí)之路。