2025年中国AIDC产业发展白皮书_智算中心如何撑起大模型时代的蓝图_52页_2mb

2025年中国AIDC产业发展白皮书总结

大模型核心技术概览

1. 训练与推理本质差异

   • 训练：资源密集，占总算力的90-99%，聚焦于预训练阶段的模型能力构建。
   • 推理：依赖PD分离（Pre-fill与Decode解耦），通过KV缓存与优化算法提升响应速度和吞吐量。

2. 后训练与优化

   • 通过监督微调（SFT）、奖励模型训练及PPO等策略，优化模型生成质量、安全性和对齐性。
   • 推理阶段采用温度采样、Top-k/Top-p等技术平衡生成多样性与稳定性。

智算中心基础设施演化

1. 硬件与能效挑战

   • GPU芯片功耗从A100到Blackwell架构激增至2700W，需重构数据中心供电、散热系统。
   • 冷却技术从风冷转向液冷，系统级能效优化成为PUE突破关键（液冷可支持30kW+/机柜热密度）。

2. 算力结构转型

   • 中国智算力占比从2020年27%升至2023年39%，结构跃迁由通用计算向智能计算主导。
   • AI服务器出货量年均复合增速超29%，推理负载占比逐年提升。

市场格局与竞争策略

1. 厂商差异化战略

   • 百度：“云智一体”，全栈整合端到端解决方案。
   • 阿里云：以“通义”大模型为核心，推动MaaS平台生态。
   • 火山引擎：通过“应用反哺技术”形成闭环。
   • DeepSeek：低成本优化路径，深耕模型架构底层创新。

2. 应用场景分层

   • 实时交互层：采用70B级旗舰模型（如金融客服）。
   • 业务处理层：7B精炼模型（如文档处理），兼顾成本与效率。
   • 边缘设备层：1.5B量级微型模型支持低延迟响应。

全球与区域版图

• 全球格局：中美主导，2023年智算力规模达875EFLOPS，美国(41%)、中国(31%)合计72%。
• 中国策略：实施“东数西算”，规划2025年超1.3万MW算力容量，形成区域协同布局。
• 区域趋势：亚太市场高速增长（2029年规模将超23KMW），拉美、中东通过政策支持加速融入全球算力网络。

法律与声明

• 未经授权禁止复制或引用报告内容。
• 分析师观点基于合法合规数据，报告内容仅供参考，不构成投资建议。

©2025 LeadLeo