未来网络发展大会2025DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书50页

未来网络技术发展系列白皮书（2025）DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书第九届未来网络发展大会组委会2025年8月版权声明本白皮书版权属于紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实验室有权追究侵权者的相关法律责任。编写说明主要编写单位：紫金山实验室、江苏省未来网络集团主要编写人员：侯聪、张晨、张玉军、高新平、徐政、孙婵娟、芮美芳、杨荣、陈晓波、陈刚、赵芷晴特别鸣谢（无先后顺序）：苏交科集团、笑领科技、贵州师范大学、江宁数据局新华三、浪潮信息、中兴通讯南京智能计算中心、火山引擎、算力互联、安徽提尔液冷科技天数智芯、沐曦集成电路、燧原科技、昆仑芯科技、海光信息、寒武纪、壁仞科技I前言自OpenAI问世后，各路大模型如雨后春笋般涌现，它们基于互联网上爬到的数据进行训练，要花费成千上万张GPU资源才能训练出来，这些大模型可以陪人闲聊、回答问题甚至求解方程，但是它无法知道的企业流水线的工艺制造方式、学校对学生的个性培养计划、医院为老人的病症诊疗方案。这些大模型我们称其为“通用大模型”，它知道的很多很杂、但不深不准。如果要让AI真正服务于千行百业，需要的是把“通用大模型”与行业数据充分结合，再通过算力加工成“行业大模型”。“行业大模型”的发展，需要迈过三座大山，一是模型部署太贵，企业要部署一套聪明的大模型动辄要大几百万上千万，二是数据流通不畅，企业的生产数据通过互联网传输既不安全也不高效，三是算力使用不便，国家建设了大量的公共算力却未充分被企业所知所用。DeepSeek为“行业大模型”的征程开了个好头，它既足够聪明又开源免费，将大模型成本直降到0。模型的问题解决了，数据流通和算力使用的问题又该如何解决？今年春节前后，DS云部署和一体机一时间蔚然成风：云部署基于互联网提供了轻量化的DS服务，但面对B端市场存在着“数据传不出，网络运不动，算力信不过”的众多约束；一体机基于局域网部署本地化的DS设备，可有效解决云部署的上述挑战，但在B端落地应用时则面对着“建设成本高、服务性能僵、模型更新慢”等新的挑战。II为实现云部署与一体机两者优势的“兼而得之”，未来网络联合多方合作伙伴，共同打造了基于算力网