要想富，先修路。想要AI大模型能够持续迭代升级，离不开底层算力基础设施的搭建。自2022年ChatGPT爆发以来，算力市场也迎来了爆发式增长。一方面，中国的科技巨头们，为了抢占未来AGI时代的门票，正在进行的算力“军备竞赛”，疯狂囤积显卡资源的同时，也正在进行从千卡、万卡再到
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近日，IDC公布2025年中国未来企业大奖获奖名单，平安科技打造的《云原生AI算力资源调度平台》创新项目荣获“AI就绪数字基础设施领军者优秀奖”。该平台通过统一资源池化管理、动态调度及GPU虚拟化等技术，显著提升资源利用率约30%，降低运营成本，并支持金融级高可用与弹性伸缩，助力企业高效应对AI推理与训练场景需求，体现了平安在AI基础设施构建与产业赋能方面的技术实力与国际认可。
11月4日，云励飞与金蝶在2025全球创见者大会上签署战略合作协议。双方将以企业数字化软件生态与国产AI算力底座为双引擎，打通“算力-软件-场景”全链路，推动AI推理能力融入企业数字化全流程，打造国内首个算力与软件生态深度融合标杆。未来计划联合推出软硬件一体化方案，共建实验室，聚焦技术攻关与行业创新，优化AI在企业管理中的应用体验，助力政企数字化智能化转型，为国产算力规模部署提供实践路径。
在AI算力需求激增的背景下，存储芯片成为决定计算性能的关键。文章重点分析了三大易失性存储技术：SRAM凭借高速读写特性在CPU缓存中不可替代；DRAM作为数字世界的“主内存”，在容量与速度间实现平衡；HBM则通过3D堆叠架构革命性提升带宽，突破AI训练中的“内存墙”瓶颈。当前HBM需求爆发式增长，预计2025年市场规模将达340亿美元。中国企业在DRAM领域逐步突破，并开始布局HBM技术，正通过持续技术积累提升在全球半导体生态中的地位。
10月30日，2025金融街论坛年会金融科技大会公布“金融科技应用场景大赛”终评结果。腾讯云“金融反电诈治理方案”与“基于TCS的AI异构算力管理平台”凭借技术创新性与场景落地能力，从全国89家机构的280个项目中脱颖而出，双双荣获“十佳应用奖”。腾讯混元大模型信贷助手方案获“探索实践奖”。三大方案在金融风控、算力基座及大模型应用三个关键领域展现突出优势，获专家团高度认可。大赛自2021年启动，已成为金融科技领域极具影响力的赛事平台。
百度智能云联合昆仑芯与CNCF开源项目HAMi，推出基于昆仑芯P800的XPU/vXPU双模式算力调度方案。该方案已在金融客户集群落地，支持智能客服、营销辅助等十余类AI业务，兼顾稳定性与灵活性。XPU整卡模式通过拓扑寻优调度保障大规模训练性能，vXPU虚拟化模式以多粒度切分实现单卡多任务，最大化资源利用率。双模式协同让国产算力高效匹配业务需求，同时提供自动化调度与人工调节结合的灵活管理能力。
《北京市教育领域人工智能应用工作方案》提出以智助教、助学、助评、助育、助研、助管六大应用场景蓝图。超炫3700四卡液冷工作站凭借强大算力、极致静音与全栈自主技术，成为实现智慧教育的关键力量。其1120T INT8推理算力和384GB显存可高效处理大模型及高并发任务，液冷技术将噪音降至45dB，适配教研场景。全栈国产化生态支持开箱即用，显著降低本地部署门槛，助力教育工作者释放潜能，推动教学质效飞跃。
2025年10月29日，第四届数字基础设施高质量发展大会在深圳召开，聚焦“AI驱动+算赋未来”主题，推动人工智能与算力设施深度融合。博大数据作为核心企业参与启动“AI算力+”行动倡议，联合政产学研共建算力生态。其前海智算中心以20亿元投资、5万平米规模，支持4万P算力，成为辐射华南及港澳的算力高地，助力深圳打造全球数字先锋城市，为千行百业智能化转型提供核心支撑。
当前全球正经历地缘政治重塑与人工智能革命驱动的深刻变革。全球化向区域化演进，供应链加速本土化，AI从前沿技术跃升为核心生产力。麦肯锡研究显示，生成式AI有望为全球经济贡献7万亿美元，中国预计占2万亿美元，接近全球总量三分之一。传统数据系统难以满足AI对实时性、多模态处理和高弹性算力的需求，企业需构建新一代数据基础设施，实现数据生产、治理与AI应用的动态融合，突破"数据烟囱"，支持跨场景智能部署。Data&AI一体化将推动数据价值从效率提升向产业协同跃升，成为智能社会的核心引擎。
科杰科技董事善于洋在2025中国国际数字经济博览会发表演讲，强调高质量数据集是人工智能产业决胜关键。他指出，算力、算法和数据构成AI三大要素，而数据决定模型认知边界与输出可靠性。当前需构建Data&AI一体化平台作为核心基础设施，通过集中管理、分散赋能模式，打通数据采集、治理到AI训练全链路，推动产业智能化升级。该平台已在制造、金融等领域落地，助力企业释放数据要素价值，实现弯道超车。
广州简知科技自主研发的“简智AI大模型”通过国家生成式人工智能服务备案，标志着该模型在安全性、合规性与可靠性方面达到国家级标准。作为兴趣教育领域AI应用的重要里程碑，该模型围绕用户兴趣成长周期设计，提供个性化学习支持：可为未明确兴趣方向的用户智能推荐内容，为入门用户规划学习路径，为基础扎实用户提供进阶训练与智能反馈。其技术能力在旗下“简小知”等品牌中已实现“学—练—评—测”全流程覆盖，并通过社群互动增强学习动力。公司未来将持续优化模型能力，联合行业伙伴构建完整培养体系，推动兴趣教育向个性化、高质量方向发展。
