文章核心观点 - 人工智能算力需求正从追求“有没有”的粗放式增长，转向关注“好不好用、值不值这个价”的高质量发展阶段，这要求GPGPU必须经得起真实场景和长期运行的检验[1] - 天数智芯作为本土GPGPU厂商，通过公布四代芯片架构路线图、发布边端产品及强化全栈生态，旨在应对行业转变，目标是成为高质量算力解决方案提供商，助力中国AI迈向新阶段，并走出差异化发展道路[1][25] 行业趋势与挑战 - 大模型参数规模从百亿迈向万亿级，数据中心需求从单纯增加GPU数量升级为系统工程问题，需解决算力密度、供电散热、高速互连、低延迟网络及长期运行下的PUE、TCO和稳定性等挑战[3] - 过去十年算力野蛮增长导致效率困局，推理场景平均利用率不足20%，训练场景平均利用率仅40%出头，造成能效比失衡和算力资源严重浪费[3] - AI形态正从单次推理演进为以Agent为核心的持续运行体系，并进入物理世界，算力需求从集中式训练的峰值算力转向高频、多步、长时推理的持续负载，边端芯片需求重心从“算得动”转向“算得久、算得稳、算得省”[9] 天数智芯的战略定位与高质量算力理念 - 公司定位为解决方案提供商而非纯芯片公司，致力于帮客户解决实际问题[25] - 提出高质量算力需具备三大特征：高效率（为客户创造最优TCO，节省成本）、可预期（通过精准仿真模拟实现性能所见即所得）、可持续（支持现有及未来全新算法，聚焦通用算力确保长期价值）[4] - 坚持通用计算方向，坚信硬件不应限制算法进化，而应成为孵化新算法的坚实底座[16] - 不追求成为“第二个英伟达”，旨在走出自己的道路[25] 芯片架构路线图与技术突破 - 公布四代芯片架构路线图：2025年天数天枢架构在DeepSeek R3场景中性能超越英伟达Hopper 20%；2026年天数天璇架构对标Blackwell；2026年天数天玑架构超越Blackwell；2027年天数天权架构超越Rubin；2027年后转向突破性计算芯片架构设计[6] - 天数天枢架构引入多项核心技术创新：TPC BroadCast减少重复访存；Instruction Co-Exec实现多指令并行处理；Dynamic Warp Scheduling提升计算资源利用率[8] - 天数天枢架构能让AI芯片执行注意力机制计算时，算力实际有效利用效率达到90%及以上；天数天璇架构将新增ixFP4精度支持；后续架构将实现全场景AI与加速计算覆盖[8] - 通过kv cache量化+无损反量化技术，能使模型推理中的实际内存使用量降低50%以上，减少对高成本存储的依赖[23] 产品布局：云端、边端与全栈覆盖 - 计划未来3年推出“天垓”和“智铠”系列等多款芯片，目标实现每代产品每块钱token处理能力翻倍[9] - 发布“彤央”系列边端产品，作为AI与物理世界融合的媒介，包括四款产品：TY1000算力模组（便携部署）、TY1100算力模组（集成ARM CPU与自研GPU）、TY1100_NX算力终端（大显存高性价比）、TY1200算力终端（300TOPs极致性能，支持AIPC、具身智能）[10] - 彤央全系列标称算力为实测稠密算力，覆盖100T到300T范围，在计算机视觉、自然语言处理、DeepSeek 32B大模型等多场景实测中，TY1000性能全面优于英伟达AGX Orin[12] - 公司已形成覆盖云端训练（天垓系列）、推理（智铠系列）、边端场景（彤央系列）的全栈式算力布局，是国内头部GPU厂商中唯一实现云边端生态统一且全面兼容主流体系的企业[14] 软件生态与性能优势 - 提供自主开发的全栈软件开发工具包，包括驱动编译器、性能优化函数库、AI训练框架及推理引擎[14] - 通过SIMT架构在算子上实现极高硬件利用率；借助通算融合与流水线并行等策略，在DeepSeek R1等大模型场景下的吞吐量与首词延迟表现优于英伟达A800，展现深度软硬件协同优化能力[15] - 自研IX-SIMU全栈软件系统可实时适配存储市场价格变化，为客户提供最具性价比的硬件适配测算与组合选型[23] 商业化落地与市场表现 - 截至2025年底，已在互联网大模型研究、金融、医疗、交通等超过20个行业落地应用，与超1000家用户合作，陪伴300多家客户进入量产阶段[16] - 在科学探索领域适配320种通用计算模型，单集群可并行数千卡科研任务，稳定运行1000多天，已落地国内多家顶级学府[16] - 具体行业效益：互联网AI领域实现单机性能翻倍、Token成本减半、人力节省1/3；大模型适配达成95%算子复用；金融领域研报生成效率提升70%，量化分析响应速度提升30%；医疗领域结构化病历生成时间缩至30秒/份，肠胃镜病灶定位精度提升30%[18] - 公司营收在2022到2024年间实现68.8%复合增长率，截至2025年6月30日累计交付逾5.2万片通用GPU产品[18] - 彤央系列已落地具身智能（如格蓝若机器人）、工业智能（园区与产线自动化）、商业智能（瑞幸咖啡数千家门店）、交通智能（与“车路云一体化”20大头部试点城市合作）等领域[20]

广州大数据行业协会十周年庆典核心观点 - 广州大数据行业协会举行十周年庆典 回顾发展历程 探讨数据要素市场化改革与算力产业新机遇 谋划粤港澳大湾区数字生态协同发展新篇章 [1] 协会角色与战略方向演进 - 协会角色从政策传导者、企业服务者转向产业组织者与生态共建者 将聚焦数据作为新质生产力 组织会员抱团出海 系统性培养复合型数据与经营人才 [2] - 协会应成为政策红利转化器、数据价值化示范者与湾区协同推进器 在一国两制三法域背景下搭建合作桥梁 助力粤港澳大湾区数据要素流通与创新 [2] - 协会历经十年 已从行业交流平台发展为链接数万家企业、超三百位专家的智库网络 并在佛山、东莞、珠海等地设立协同节点 成为资源调度与生态链接的关键枢纽 [3] - 协会下一步将围绕加快发展新质生产力、促进数字技术与实体经济深度融合等国家战略 以深耕生态、赋能实体、引领未来为主线 强化政策解读、开展能力建设、深化供需对接 [3] 数据要素市场化国家战略与机遇 - 数据要素市场化配置已上升为国家战略 重点在于构建持有权、使用权、经营权分置的产权制度 培育全国一体化数据市场 发展数据经纪与评估服务生态 [4] - 公共数据开发利用是明年重点 国家正构建公共数据1+3制度体系 破解不敢、不愿、不会开放难题 并通过授权运营与价格机制推动其资产化 [4] - 公共数据开发利用前两批38个示范场景已落地 单个场景创造产业规模可达8亿元 第三批征集将于明年3月启动 为企业参与国家重大项目提供入口 [4] 算力产业发展与普惠模式 - 数据价值释放离不开算力支撑 提出算力银行模式 推动大型国企闲置算力优惠服务中小企业 让算力如水电般流通共享 [5] 政企协同与区域联动实践 - 协会十大专业委员会正式授旗成立 标志着协会服务向多对专纵深升级 [6] - 越秀区拥有52亿条公共数据与丰富应用场景 已建成大模型和算法赋能服务中心、广州数据交易所（越秀）服务专区 通过全生命周期政策体系支持企业发展 形成数据要素产业操作系统 [6] - 浙江省嘉兴市作为长三角算力枢纽 已投用算力规模超8.4万PFLOPS 并依托新材料、智能网联汽车等产业集群形成数据服务巨大需求 [6] - 长三角与大湾区应在算力协同、产业互补上深化合作 共同开拓数据要素新蓝海 [6] 生态网络建设与未来展望 - 协会为新聘专家、新入会会员授牌 并完成多组战略合作签约 推动生态网络向更紧密、多元、务实方向发展 [8] - 协会实现了从观察者、服务者到共建者与生态定义者的跨越 未来将继续以数据为笔、生态为墨 携手各方谱写粤港澳大湾区数字经济发展新篇章 [8]

房地产行业核心观点 - 房地产（申万）指数本周下跌0.2% [2] - 42个重点城市新房合计成交154万平米，环比下降38.7% [2][9] - 21个重点城市二手房合计成交191万平米，环比下降7.6% [2][9] - 国家发改委等五部门印发智慧城市发展计划，目标到2027年底建成50个以上全域数字化转型城市 [2][10] - 深圳支持将闲置非居住存量房屋改建为保障性租赁住房，租金不高于市场参考租金90% [2][10] - 湖南岳阳平江县全面推行现房销售，为湖南首个全面推行现房销售的县城 [2][10] - 西安出台住房租赁资金监管办法，超过3个月租金须纳入监管账户 [2][10] - 建议关注核心城市布局重、产品力强的房企及物业管理企业 [12] 交通运输行业核心观点 - 国家邮政局强调反对"内卷式"竞争，提升快递"最后一公里"服务品质 [2][14] - 申通快递完成对丹鸟物流的收购，日均快递量超400万单，客单价6.2元 [2][15] - 中美经贸关系缓和，中国或将在2025年最后两个月购买至少1200万吨美国大豆 [16] - 上海出口集装箱运价指数（SCFI）环比下降3.6%至1495点 [16] - 原油轮运价指数（BDTI）环比上涨4.12%至1414点 [17] - 中方延长对法国等国免签至2026年底，并对瑞典免签，法国赴华旅游订单较去年同期增长约四成 [20] - 2026年春节假期共9天，春节期间出发的机票搜索量瞬时增长3倍，出行机票量同比增长63% [21] - 建议关注快递物流、航运、航空等细分领域龙头企业 [25][26][27] 医药公司海泰新光业绩表现 - 2025年前三季度营业收入4.48亿元，同比增长40.47% [2][30] - 2025年前三季度归母净利润1.36亿元，同比增长40.03% [2][30] - 2025年第三季度营业收入1.82亿元，同比增长85.26% [2][30] - 2025年第三季度归母净利润0.62亿元，同比增长130.72% [2][30] - 美国客户未执行订单约3亿元，国内市场小镜种逐步量产 [2][30] - 毛利率稳步提升至66.55%，同比增长0.81个百分点 [31] - 产能向泰国工厂转移基本完成，有望规避高额关税风险 [2][31] 北交所公司奥迪威业务进展 - 2025年前三季度营业收入5.02亿元，同比增长12% [5][33] - 2025年前三季度归母净利润7147万元，同比增长6% [5][33] - 2025年第三季度营业收入1.71亿元，同比增长5% [5][33] - 2025年第三季度归母净利润2100万元，同比增长2% [5][33] - 拟通过H股融资强化海外布局，拓展汽车智能化、AI服务器散热及服务机器人等领域 [5][34][35] - 智能辅助驾驶系统升级带动超声波传感器需求，单个车型通常搭载12-14个传感器 [34] 北交所公司并行科技业绩扭亏 - 2025年前三季度营业收入7.34亿元，同比增长69% [6][37] - 2025年前三季度归母净利润841万元，同比扭亏为盈（增长179%） [6][37] - 2025年第三季度营业收入2.76亿元，同比增长69%，环比增长7% [6][37] - 2025年第三季度归母净利润333万元，环比增长124% [6][37] - 固定资产同比增长32%至11.1亿元，算力设备增长较快 [6][37] - 与阿里云合作推动国产化算力与AI技术在多场景落地，自有GPU算力利用率达85%-90% [6][38] - 算力行业受益于政策与需求双重红利，预计2025年中国智能算力规模达1037.3 EFLOPS [39]

文章核心观点 - AI将替代能源成为最重要商品 AI能力以Token形式在云计算网络产生和输送[1] - 算力成为AI核心要素 其稳定性和充足性决定AI产业化进程[1] - 中兴通讯与阿里云合作展示智能算力创新成果 致力于构建强大普惠的算力供给体系[1] 算力产业核心命题 - AI产业核心命题是如何使算力更普惠 推动从技术竞赛转向产业应用[2] 全栈智算方案 - 提供开放融合智能底座 覆盖硬件体系与AI平台 兼容主流GPU和CPU[3] - 硬件包括自研交换芯片 智算服务器 超节点服务器和AiCube智算一体机[3] - 软件通过流程优化与框架升级实现高效训练与推理[3] - Co-Sight超级智能体工厂具备分钟级应用开发能力 加速AI普惠落地[3] 超节点服务器 - 单机支持64张GPU 可纵向扩展满足极限性能 横向扩展成大规模集群[5] - 支撑千万级用户请求或复杂预测模型 突破AI训练推理规模限制[5] - 智算服务器覆盖8卡到64卡全序列 支持业务渐进式升级[5] - 已进入国内互联网头部企业核心场景 国际市场实现规模商用[5] 智算中心方案 - 聚焦"能耗扛不扛得住"问题 我国智能算力规模达788EFLOPS 存力超1680EB[6] - 采用模块化预制化架构 缩短40%交付周期 液冷和高密度部署降低能耗[7] - 缓解电力成本压力 在双碳目标下支持数据中心规模扩展[7] 生态合作成果 - 2013年起为阿里云搭建OTN传输网络 合作延伸至全球市场[8] - 参与多个云栖论坛 分享云与AI融合实践[8] - 专有云领域推出行业化方案 覆盖10多个行业30余省份 服务超200客户[9] - 公共云领域采用JDM模式 实现标准化产能加按需定制[9] 全球化布局 - 在印尼 阿尔及利亚 新加坡 马来西亚等地共建云能力中心[11] - 采用联合开拓加本地交付模式 阿里云提供平台 中兴提供硬件与工程能力[11] - 支撑企业出海与本地化运营 将中国算力工程转化为全球解决方案[11] 产业竞争格局 - 算力成为AI主导下全球产业链重组关键变量[12] - 中兴与阿里云通过生态共建形成体系 在全球化合作中打造样板[12]

核心观点 - 国产计算产业面临顶层设计统一要求与产业技术碎片化的核心矛盾 需要领军企业推动开放协同生态建设[1][2][12][13] - 中科曙光通过发布AI计算开放架构和共享气象数据 构建从底层算力到上层应用的产业生态闭环[5][37][51][53] 产业现状与挑战 - 国内算力厂商技术标准私有化 形成算力孤岛导致资源浪费和协同内耗[5][11][33] - 异构算力适配困难 用户需重复投入研发资源 抬升使用成本并拖慢创新速度[11][34] - 芯片功耗进入千瓦时代 散热能力成为算力有效释放的关键制约因素[15][16] 企业战略与行动 - 中科曙光联合超20家产业链企业发布国内首个AI计算开放架构 推动系统级集群创新[5][37] - 开放五层技术能力：部件级、系统层、基础设施层、软件层和数据集层 支持多品牌加速卡兼容CUDA生态[38][40] - 共享高分辨率气象数据：全球12公里/中国区域3公里分辨率 覆盖160余项要素 最长15天逐小时模拟[44][52] 技术优势与布局 - 液冷技术历经三代迭代：冷板式→浸没式→浸没相变式 实现数据中心节能30%+ 单机柜功率密度达750千瓦以上[18] - 全栈能力覆盖高端计算、存储、云计算等IT基础架构核心环节 具备产业链纵向打通能力[21][22] - 2025年上半年营收58.50亿元同比增2.41% 归母净利润7.29亿元同比增29.39% 扣非净利润5.69亿元同比增55.20%[26] 生态赋能案例 - 能源电力：清华长三角研究院利用气象数据实现46天风速雷电预测 保障电网运维安全[44] - 农业生产：中国农业大学实现田块级精准决策 西北玉米项目达成增产与节水节肥双赢[44] - 航空安全：东航依托沙尘精细预测调整航班 保障飞行安全并减少延误[46] - 金融保险：浙商财险推动服务从灾后理赔向灾前防范转变[47]

产业技术生态发展路径 - 产业技术生态存在垂直整合和开放标准两种发展路径 智能手机生态已清晰展示两种路径差异 [1] - 2025年人工智能成为行业变革核心变量 中国计算产业面临路线选择问题 [1] - 国内算力资源存在技术标准不互通问题 形成算力孤岛现象 [1] 中科曙光战略选择 - 2025年9月5日中科曙光联合产业链超20家企业发布国内首个AI计算开放架构 [1] - 公司选择开放共建路线 打破行业闭门造车格局 扮演修路人角色 [2] - 公司定位为产业协同问题解决者 体现领军企业责任担当 [2] 产业发展背景 - 国家战略层面推出《算力基础设施高质量发展行动计划》和《信息化标准建设行动计划》 要求构建自主统一算力大市场 [3] - 产业处于强竞争弱合作状态 私有接口协议导致资源浪费和协同内耗 [4] - 技术不兼容造成异构算力适配困难 用户需重复投入研发资源 [4] 技术瓶颈与突破 - 芯片功耗进入千瓦时代 传统风冷技术难以满足散热需求 [5] - 芯片工作温度每升高10度失效率可能翻倍 过热宕机造成巨大损失 [5] - 公司自2011年布局液冷技术 经历三代技术迭代 冷板式液冷到浸没相变液冷 [6] 技术成果与优势 - 液冷方案较传统风冷节能30%以上 单机柜功率密度从几十千瓦提升至750千瓦以上 [6] - 同等机房面积可容纳计算能力提升数倍至数十倍 [6] - 公司具备高端计算、存储、安全、数据中心和云计算全栈能力 [7] 业务布局 - 硬件产品包括服务器和分布式存储系统 其中ParaStor存储在中国移动集采中标且多行业份额领先 [8] - 软件服务涵盖全栈云能力和城市云建设运营 [8] - 业务贯通上游核心部件至下游算力服务全产业链条 [8] 财务表现 - 2025年上半年营业收入58.50亿元 同比增长2.41% [10] - 归属于母公司净利润7.29亿元 同比增长29.39% [10] - 扣非净利润5.69亿元 同比增长55.20% [10] 开放架构设计 - AI计算开放架构定义为面向大规模智能计算场景的GPU核心高效紧耦合协同创新体系 [15] - 开放五个层面技术能力：部件级、系统层、基础设施层、软件层和数据集层 [16] - 支持多品牌加速卡适配 兼容CUDA等主流软件生态 [16] 数据共享计划 - 公司开放共享全球12公里分辨率和中国区域3公里分辨率气象数据 覆盖160余项要素 [17] - 提供最长15天逐小时模拟数据 解决高质量气象数据获取难成本高痛点 [17] - 数据应用于能源电力、农业生产、航空安全和金融保险等领域 [17][18] 应用成效 - 清华长三角研究院利用数据提供46天风速雷电预测 保障电网运维安全 [17] - 中国农业大学实现田块级精准决策 西北玉米项目实现单产提升与节水节肥双赢 [18] - 东方航空依托精细预测调整航班避开沙尘 保障安全减少延误 [18] - 浙商财险推动保险服务从灾后理赔向灾前防范转变 [18] 生态构建 - 通过架构开放和数据共享建立产业生态循环 [20] - 开放架构提供协同创新基础 共享数据注入生态燃料 [20] - 最终目标为共建开放普惠的中国智能计算产业生态 [21]

行业现状与挑战 - 行业内平均算力使用率不足30%，大量算力闲置浪费 [3] - 算力闲置主要由于供大于求以及裸金属租赁模式锁定时间与资源边界 [3] - 裸金属租赁模式仅适合少数拥有大规模模型训练需求的厂商，市场需求易饱和 [3] - 推理算力需求迎来爆发，但厂商难以应对零散而弹性的算力需求 [3] 算力运营模式创新 - 算力作为基础设施本质是运营型生意，核心价值在于持续被使用和消纳 [4] - 智算中心操作系统需统筹硬件、定义软件、孵化生态，优化成本和效率 [5] - 九章云极推出Alaya NeW智算中心操作系统，定义"一度算力"标准化单位 [6] - 按实际消耗计算量计费模式打破对算力时间和资源边界的锁定 [16] 算力普惠与成本优化 - 实现算力普惠需降低使用成本和技术门槛 [9] - 按算量计费模式确保客户只为真正使用的算力付费，避免资源闲置浪费 [15] - 九章云极按算量计费单位算力单价高于裸金属租赁，但通过提高使用效率降低客户总成本 [16] - 裸金属租赁模式适合技术能力强、能保持高GPU利用率进行大规模训练的客户 [17] 算力资源池与组网方案 - 九章云极采用多元化算力资源池构建策略，与战略投资伙伴合作 [20] - 组网方案需满足专业架构设计，简单裸金属链接组网难以达到云化服务要求 [21] - 九章云极当前只运营自建智算中心，因第三方集群改造消耗专业团队 [21] 竞争格局与生态建设 - 智算云竞争力体现在性价比和生态化规模 [23] - AWS在2011-2013年间每年降价12次，体现云服务性价比竞争重要性 [22] - 数据迁移成本与上层工具链绑定形成用户粘性，带来可持续收入 [23] - 智算云平台价值在于解决传统云计算AI任务算力调度低效、弹性不足问题 [24] 推理算力发展趋势 - 推理算力占比快速上升，增速和规模潜力远超训练算力 [26] - 算力利用效率需从不足30%提升至40%、50%甚至更高 [27] - 国产芯片厂商优先发力推理芯片市场，带来异构计算挑战与机遇 [27] - 人工智能技术从单一模态走向多模态融合与感知 [28]

公司战略与产品布局 - 公司自2017年全面布局人工智能 形成包含AI终端 AI基础设施和AI解决方案与服务的全栈AI产品体系[2] - AI终端领域通过"一体多端"推动PC产业第三次代际升级 AI解决方案领域通过"一擎三箭"实现从IT服务到AI服务的转变[2] - 公司正与中国电子技术标准化研究院等机构共同推动业内首个高性能训推服务标准的制定[2] 算力基础设施创新 - 构建多元AI算力基础设施 包含计算力 存储力和运载力三大领域[3] - 计算力领域采用"1+3+N"长期发展架构 即1个系统架构 3个CPU平台 兼容多厂GPU[3] - 存储力领域提供大容量高密度绿色节能核心存储及最新全闪软件定义存储[3] - 运载力领域推出AI RoCE智算网络方案 提供高速率低延迟网络支撑[3] 技术平台升级 - 联想万全异构智算平台升级至3.0版本 在原有五大差异化技术基础上新增四大创新技术[3] - 针对集群算力调优 AI一体机管理调优 高性能计算优化推出三大管理平台[3] - 计算力 存储力 运载力的高效融合为客户智能之路提供全面支撑[3] 行业合作与标准制定 - 联合异构智算产业生态联盟及生态伙伴发布《2025AI方案赋能白皮书》[4] - 白皮书涵盖最新产业趋势 技术创新思考及最佳实践案例[4] - 为AI算力技术和方案落地树立新的行业标杆[4] 行业发展观点 - 算力 模型和应用是AI发展的三条主线 融合发展推动AI潮流穿越周期[2] - 算力提供者 模型开发者 应用赋能者需深度融合打造多元AI算力[4] - 共同推动智能转型 实现算力普惠[4]

确定性网络技术特性 - 全球首张确定性网络覆盖山东全省16个市及13000公里 实现20μs级时延抖动和零丢包控制[1] - 具备大带宽、低延时、低抖动、高可靠、高安全优势 可解决传统网络拥堵、延迟、抖动问题[2] - 相比传统网络（类比普通马路） 确定性网络如同专用车道/高速公路/高铁 实现可控时延抖动和定制服务[4] - 采用与传统消费互联网隔离架构 数据内部闭环流动 通过安全防护措施和防火墙规则防止黑客攻击[4] - 通过数据不出门模式确保政府文件、市民信息、患者病历等敏感数据100%在客户本地设备处理[4] 行业应用场景 - 远程手术应用实现肉眼无法察觉的时延抖动控制 显著提高手术成功率[5] - 化工行业连接84个化工园区和1289个重大危险源 将分钟级数据传输提升至秒级汇报[5][6] - 金融政务领域支持私有化部署确保敏感数据不出域 中小政企可采用服务托管降低部署门槛[6] - 存算分离架构提升分布式计算效率30%以上 支持金融高频交易风控和医疗影像分析[10] - 医疗场景病历分析效率提升50% 能源企业故障响应时间缩短30% 高校大模型训练周期压缩近半[10] 算力产品解决方案 - 未来深算一体机采用边云协同架构 企业硬件成本降幅超50% 实现按实际使用量租用算力[9] - 依托确定性网络零丢包、低时延（20μs抖动）特性 动态响应复杂需求并实现弹性扩缩容[9] - 高性能星原AI智能体适配国产芯片并引入量子加密技术 实现自主可控和数据安全[10] - 支持从轻量级推理到百亿参数大模型训练 覆盖政务、医疗、金融等多领域需求[13] - 金融领域实现毫秒级交易风险分级与响应 大幅增强风控实时性[13]

确定性网络技术特点 - 具有大带宽、低延时、低抖动、高可靠、高安全等优点 可有效解决传统网络数据传输中的拥堵、延迟、抖动等痛点问题 [2] - 实现20μs级时延抖动和零丢包的确定性控制 网络性能达到国际领先水平 [1] - 相比传统网络如同专用车道 运行时延抖动可控且可按用户需求提供定制服务 [4] 网络安全性优势 - 与传统消费互联网相对隔离 数据在内部闭环流动 接口采取安全防护措施和防火墙规则 [4] - 通过数据不出门模式确保敏感数据100%在客户本地设备处理 从物理上杜绝外泄风险 [4] - 引入量子加密技术 实现敏感数据不出门不外流 [10] 行业应用案例 - 远程手术应用：时延抖动控制到肉眼无法察觉程度 提高手术成功率 [5] - 化工园区监测：将分钟级数据传输提升至秒级汇报 提高信息传输效率并降低风险概率 [6] - 金融风控场景：支持毫秒级交易风险分级与响应 增强机构风控实时性 [13] 未来深算一体机特性 - 采用边云协同架构 硬件成本降幅超50% 企业可按实际使用量租用算力 [9] - 存算分离架构使分布式计算效率提升30% 支撑金融高频交易和医疗影像分析场景 [10] - 在东营港化工园区实现秒级调度云端算力集群 提高实时监测能力 [9] 高性能星原AI智能体功能 - 开箱即用且适配国产芯片 实现自主可控和国产化替代 [10] - 在智慧政务中整合多源数据 提供政策推演和决策支持 [13] - 病例分析效率提升50% 故障响应时间缩短30% 大模型训练周期压缩近半 [10] 市场部署模式 - 大型政企客户采用私有化部署确保敏感数据不出域 [6] - 中小型政企客户可通过服务托管降低部署门槛 按需扩缩资源 [6] - 产品覆盖从基层政务到大型工业场景的多元需求 [13]