行业趋势 - 人工智能进入深水区，企业关注点从"拥有算力"转向"用好算力"，专业化、价值导向的算力服务需求凸显 [2] - 2025世界人工智能大会显示产业链上下游完备度提升，垂直领域企业密集入场，垂类大模型呈现爆发态势 [2] - 44%的中国企业已进入大模型测试或试点阶段，42%企业正推进大模型概念验证（PoC） [4] 算力市场供需变化 - 2022年底ChatGPT发布引爆AI热潮，大模型竞赛推动算力需求呈"十倍级增长"，BAT、字节等巨头及创业公司密集启动项目 [4] - 芯片禁令与产能瓶颈导致供给端受限，国产替代处于爬坡期，市场供不应求引发算力价格飙升和"恐慌性采购" [4] - 除训练需求外，游戏、金融、医疗等行业AI化推高推理算力消耗 [4] 算力服务价值重构 - 企业开始用业务结果而非FLOPS数值衡量算力价值，核心标尺回归"成本"与"质量" [3][6] - 英伟达H100显卡原始算力达1979 TFLOPS，但缺乏服务层优化时实际训练效率不足理论值30% [5] - 北京超算验证超算中心商业化路径可行性，通过算法优化、任务编排、故障自愈等服务将裸算力转化为高性价比生产力 [2][5] 企业算力使用痛点 - 企业自建算力集群平均利用率不足30%，部分低于15%，实际成本与100%利用率测算相差一个数量级 [6] - 资源错配现象普遍：资金充裕企业盲目囤积高端芯片导致浪费，资金有限企业采购低性能算力拖累业务效率 [6] - 企业对自身业务需求与业界状态认知不足，未实现精准算力匹配 [7] 专业化算力服务模式 - 北京超算采用专家服务模式，通过需求诊断、业务交流、资源选型与架构设计实现精准匹配 [7] - 整合北京怀柔、宁夏中卫、内蒙古和林格尔等"东数西算"节点资源，提供弹性稳定服务 [7] - 实时监控业务运行数据，优化部署与性能调优，分层级处理突发问题并支持动态扩容 [8] 混合云解决方案 - 业务规模较大时可自建基础算力保障日常需求，突发需求时结合公有云形成混合云形态 [9] - 合理配置自建与公有云资源能更好实现降本增效 [9]