摘要：Deepseek的横空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及。可以非常肯定地说，2025年，注定是中国AI大模型的应用落地爆发的元年。对于企业来说，现在的问题不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎样如何有效引入大模型？”。

Deepseek的横空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及。可以非常肯定地说，2025年，注定是中国AI大模型的应用落地爆发的元年。对于企业来说，现在的问题不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎样如何有效引入大模型？”。

中投顾问推出的《2025-2029年中国未来产业之人工智能大模型行业应用场景剖析及投资机会研究报告》，就是回答各行业“如何有效引入大模型”的问题。报告详细介绍了金融、医疗、制造、教育、交通和零售等行业如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是国内首份关于大模型行业落地的深度报告。

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在人工智能大模型蓬勃发展的浪潮中，产业链上游的算力支撑体系宛如一座坚实的基石，默默承载着整个产业前行的重量。从芯片研发制造到数据中心建设，再到算力调度优化，每一个环节都紧密相扣，为大模型的训练与应用提供着源源不断的动力，决定着人工智能技术在各个领域落地开花的速度与质量。

芯片作为算力的核心硬件，其研发进展直接关乎人工智能大模型的发展天花板。当下，全球各大科技巨头与半导体企业纷纷投身于这场激烈的芯片竞赛之中。

英伟达无疑是其中的佼佼者，其 GPU（图形处理器）在人工智能领域占据主导地位。凭借多年来在并行计算架构上的深厚积累，英伟达不断迭代 GPU 产品，从早期的 Tesla 系列到如今的 A100、H100 等。这些芯片专为深度学习任务设计，拥有数千个核心，能够以极高的效率处理大规模矩阵运算，而这正是大模型训练过程中的关键计算需求。例如，OpenAI 的 GPT 系列模型训练就高度依赖英伟达 GPU，其强大的浮点计算能力使得模型参数能够在短时间内得到多次优化调整，加速了模型从雏形到惊艳世界的蜕变进程。

英特尔虽在传统 CPU（中央处理器）领域称霸已久，但面对人工智能带来的新挑战与机遇，也不甘示弱。通过收购人工智能芯片初创公司以及加大内部研发投入，英特尔推出了一系列面向深度学习加速的产品，如 Xeon Phi 系列。这些芯片试图结合 CPU 的通用性与 GPU 的并行计算优势，为数据中心提供一站式的算力解决方案，满足企业在运行多种不同类型人工智能任务时对芯片灵活适配的需求。

除了传统半导体巨头，一些新兴创业公司也在芯片领域崭露头角。像寒武纪，作为中国本土的 AI 芯片独角兽，专注于研发自主知识产权的深度学习处理器。其产品针对不同场景应用，从云端训练到边缘端推理，实现了多样化覆盖。云端芯片思元系列，具备高算力、低功耗特点，为国内众多科研机构与企业开展大模型研发提供了 “中国芯” 选择，打破国外垄断格局，推动国内人工智能产业链自主可控发展。

有了强大的芯片，还需要大规模的数据中心将算力汇聚整合，才能满足人工智能大模型对海量计算资源的持续渴求。

全球各地的数据中心建设如火如荼。在美国，以亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云为代表的云计算巨头，在全球布局超大规模数据中心。这些数据中心占地面积动辄数十万平方英尺，内部装满了密密麻麻的服务器机柜，每一个机柜配备多颗高性能芯片，提供的总算力可达数亿亿次每秒浮点运算能力（FLOPS）。它们不仅服务于本国的科技企业大模型研发，还通过云服务模式，将算力资源出租给全球各地的科研团队与初创公司，让算力像水电一样便捷可得，极大降低了大模型研发门槛。

在中国，随着 “东数西算” 工程全面启动，一张全国一体化算力网络正在加速织就。通过将东部地区的密集算力需求与西部地区的能源、土地资源优势相结合，在西部建设大型数据中心集群，利用高速网络将算力输送回东部。这一战略布局既促进了区域协调发展，又为人工智能大模型产业提供了坚实的算力底座。例如，位于贵州的贵安数据中心，依托当地凉爽气候利于散热以及丰富的水电资源，吸引了众多互联网企业入驻，为其大模型训练任务提供稳定、低成本的算力支持。

为了确保数据中心高效运行，冷却技术、供电系统等配套设施也在不断革新。液冷技术逐渐取代传统风冷，通过冷却液直接带走芯片产生的高热量，提升散热效率，保障芯片在长时间高负载运行下的稳定性。同时，不间断电源（UPS）系统与智能电网的结合，使得数据中心能够应对突发断电等情况，保证算力供应的连续性，为大模型训练任务保驾护航。

面对海量的算力资源，如何实现高效调度，让每一份算力都能在最需要的时刻发挥最大价值，成为产业链上游的关键课题。

谷歌的 TensorFlow 平台内置了先进的算力调度算法，它能够根据模型训练任务的实时需求，动态分配数据中心内的计算资源。例如，当一个大模型训练进入参数微调阶段，对算力需求相对较小但对数据读取速度要求较高时，调度系统会优先分配靠近存储节点的服务器资源，并适当降低芯片的计算频率以节省功耗；而在大规模矩阵乘法等高强度计算阶段，则集中调配多个高性能 GPU 组成集群，全力加速计算进程，实现算力资源利用的最大化。

在中国，阿里云自主研发的飞天操作系统同样具备卓越的算力调度能力。它通过对全国乃至全球范围内多个数据中心的算力资源进行统一管控，实现跨地域、跨架构的算力协同。企业用户只需提交大模型训练任务需求，飞天系统便能自动在庞大的算力资源池中筛选最合适的节点组合，按照最优策略分配资源，并实时监控任务进展，根据运行情况动态调整资源分配，确保任务高效完成，大大缩短大模型从研发到上线应用的周期。

此外，随着边缘计算的兴起，算力调度范畴进一步拓展到网络边缘。在智能工厂、自动驾驶汽车等场景下，数据需要在本地即时处理，以满足低延迟需求。算力调度系统开始将部分云端算力下沉至边缘设备，如工厂的网关、汽车的车载计算单元，实现云边协同。通过智能算法判断数据处理优先级，将实时性强的数据在边缘端快速处理，而将复杂模型训练任务相关数据回传云端，借助云端强大算力完成，最终达成整体算力资源的最优配置。

算力支撑体系并非孤立存在，而是与产业链上下游紧密协同，共同构建繁荣的人工智能生态。

在上游，芯片制造商与数据中心运营商深度合作。英伟达不仅提供 GPU 芯片，还为数据中心提供配套的软件管理工具，帮助运营商优化芯片部署、监控芯片运行状态，提升整个数据中心的算力输出稳定性。英特尔则与各大云服务提供商联合开展技术研发，针对云环境下的算力需求特点，定制化开发芯片架构与服务器解决方案，确保云数据中心能够高效承载各类人工智能大模型任务。

在中游，算力供应商与大模型研发企业携手共进。阿里云为达摩院的大模型研发提供专属算力通道，保障研发过程中算力的充足供应与优先调度；腾讯云与旗下的 AI Lab 紧密配合，根据实验室不同阶段的研究项目需求，灵活调整算力资源分配，助力模型迭代优化。

在下游，算力赋能千行百业的智能化转型。制造业企业利用云端算力驱动生产线上的智能质检模型，实时检测产品缺陷，提升产品质量；医疗行业借助强大算力运行疾病诊断大模型，快速分析医学影像、病历数据，辅助医生精准诊断病情；教育领域通过算力支持的智能教学系统，为学生提供个性化学习方案，推动教育公平与质量提升。

总之，人工智能大模型产业链上游的算力支撑体系正以其磅礴之力，推动着整个产业向前飞速发展。从芯片的硬核驱动，到数据中心的磅礴汇聚，再到算力调度的精妙指挥以及产业协同的紧密联动，每一个环节都不可或缺。未来，随着技术的持续进步与创新，这一算力支撑体系必将更加强大，为人类社会迈向智能化新时代铺就坚实之路。

来源：中投顾问一点号