行业趋势与挑战 - 2025年被视为大模型落地元年 企业需突破异构算力供给动态平衡 模型迭代可控性及技术与业务融合断层三重壁垒 [1] - AI领域创新呈现全链条爆发态势 GPU厂商 整机厂商 操作系统厂商等均在各自领域进行突破原有边界的创新 [1] - AI基础设施发展核心趋势为多元算力泛在协同与云边端一体化 算力结构向集中式训练 边缘推理架构进化 [3] 技术解决方案 - 新华三通过开放姿态 工程能力与长期主义破解AI基础设施效率 供给 普惠三大痛点 [1] - 推出丰富产品形态涵盖服务器到整机柜超节点 适配不同GPU性能与功耗特点以提升算力效率 [3] - 网络层面采用高带宽低延时高可靠以太网技术 通过架构创新提升千卡万卡规模集群计算效率 [3] - 存储层面注重高性能与绿色化 Polaris存储产品实现多协议融合 秒级加载及高IOPS支撑算力释放 [3] - 超节点通过工程化优化提升卡间通信效率 推理效率提升15%-20% 全液冷设计支持GPU超频并降低数据中心能耗 [5] 生态合作与创新 - 适配超过80张GPU卡覆盖国内主流厂商 与GPU厂商联合设计规格并共同开发关键组件 [4] - 超节点分为S系列（高密单机与交换互联）和F系列（灵活拓扑支持16/32/64细颗粒度扩展） 与GPU厂商共同定义技术路径 [4] - 通过图灵小镇平台汇聚GPU厂商算力与行业应用场景 供ISV测试算力适配性与性价比 [4] - 坚持算力多元化与接口标准化 支持国内主流GPU厂商并基于PCIe做协议创新解决多端互联难题 [5] 产品与应用场景 - 一体机产品实现开箱即用大幅缩短部署时间 针对30万预算以下企业提供高性价比选择 如3万元小盒子支持200B推理 两台互联支持400B模型 [6] - 超节点适用于AI for science 自动驾驶 手机端大模型训练等明确需求领域 通信效率提升直接带来训练效率跃升 [5] - 教育 科研 金融 电力等行业将成为算力需求大户 场景爆发将推动算力消耗大幅增长 [7] 战略布局与未来方向 - 平衡互联网大客户明确需求 运营商电网长期策略及中小企业通过一体机降低落地门槛的多元需求 [6] - 加强存算网协同规划 推出DDC数据中心网络产品对标IB效率 成为英伟达在中国唯一认证AIDP合作伙伴 [7] - 看好物理世界数字化与具身智能场景 需大语言模型及性能相关集群支撑 [7] - 通过开放架构兼容多元算力 工程化能力缩短交付周期 标准化接口降低切换成本 [7]