01 国产AI 芯片华为昇腾 910B：采用 7nm 工艺，FP16 算力达 640 TFLOPS，支持 8 路 GPU 互联，在工业质检场景下，推理效率较英伟达 A100 提升 23%，单价仅为 A100 的 60%。阿里玄铁 910：专为大模型训练设计，支持 “混合精度计算”，在通义千问 3.0 训练中，算力成本较英伟达 H100 降低 40%，已实现规模化应用（部署超 5000 片）。海光 DCU 920：聚焦推理场景，在金融风控模型推理中，延迟从 50ms 降至 28ms，单卡支持 10 万并发请求，较同类产品提升 50%。

02 大模型企业算力消耗排行

03 各行业算力需求

04 代表性智算中心阿里云张北智算中心（中国）：总算力 500PFlops，采用液冷技术（PUE=1.08），部署 12000 颗英伟达 Blackwell 芯片，为通义千问、菜鸟物流等提供算力支持，年耗电量 12 亿度（可再生能源占比 60%）。微软 Azure 东海岸智算中心（美国）：总算力 400PFlops，采用 “全光 + 边缘节点” 架构，覆盖美国东北部 10 个州，为 OpenAI、微软 365 AI 提供算力服务，2025 年算力利用率达 92%。谷歌 DeepMind 伦敦智算中心（英国）：总算力 300PFlops，聚焦 AI 安全与科学计算，用于蛋白质结构预测、气候模拟等场景，采用 100% 可再生能源（风能 + 太阳能），PUE=1.05。算力蜂（中国）：2025 年上半年租赁算力达 800PFlops・天，服务客户超 2000 家，采用 “按 Token 计费” 模式（0.001 美元 / 1000 tokens），较自建算力成本降低 50%。CoreWeave（美国）：英伟达投资的算力租赁公司，2025 年营收达 85 亿美元（+250%），专注 AI 训练场景，客户包括 OpenAI、Anthropic。亚马逊 AWS Outposts：为企业提供本地化算力租赁服务，2025 年部署超 5000 个边缘节点，覆盖全球 30 个国家，算力租赁收入达 120 亿美元。05 AI应用在各行业的部署案例-1：教育科技 —— 好未来 AI 个性化学习平台

好未来推出 AI 个性化学习平台，算力架构如下：

训练阶段：租用阿里云智算中心（20PFlops 算力），基于 1 亿学生学习数据训练个性化推荐模型，训练周期 15 天，算力消耗 300PFlops・天。

推理阶段：在全国 200 个城市部署边缘节点（总算力 500TOPS），为学生提供实时学习建议，单用户日均算力消耗 0.01TOPS・天。

案例-2：金融科技 —— 招商银行 AI 风控平台

招商银行构建 AI 风控平台，算力支撑体系如下：

算力需求：部署 200 台 AI 服务器（搭载海光 DCU 920 芯片），总算力达 10PFlops，用于实时风控模型推理（每秒处理 50 万笔交易数据）。

应用效果：欺诈交易识别率提升至 99.2%，误判率降低 30%，年减少损失超 20 亿元。

案例-3：医疗影像 —— 中山大学肿瘤防治中心 AI 系统

该中心研发的脑转移瘤 AI 辅助检测系统，算力支撑体系如下：

训练阶段：采用阿里云智算中心（800 块 H100 芯片，算力 64PFlops），基于 50 万例脑转移瘤影像数据训练，耗时 12 天，算力消耗 8.6PFlops・天。

推理阶段：在全国 500 家基层医院部署轻量化模型（推理算力需求 0.5TOPS / 台），漏诊率降低 60%，诊断时间从 30 分钟缩短至 5 分钟。

案例-4：工业 AI—— 三一重工长沙智能工厂

三一重工长沙工厂通过 AI 改造，实现 “黑灯生产”：

算力需求：部署 500 台工业 AI 服务器（搭载华为昇腾 910B 芯片），总算力达 20PFlops，用于焊接质量检测、设备故障预警、生产调度优化。

应用效果：焊接缺陷率从 0.8% 降至 0.1%，设备故障率降低 40%，生产效率提升 30%，年均节省成本超 3 亿元。

案例-5：智能驾驶 —— 小鹏汽车 X9 算力集群

小鹏 X9 搭载的 XNGP 4.0 系统，采用 “车端 + 云端” 双算力架构：

车端：配备 2 颗 Orin-X 芯片（总算力 508TOPS），支持激光雷达、8 颗摄像头、5 颗毫米波雷达数据实时处理，实现城市无图自动驾驶。

云端：依托小鹏肇庆智算中心（总算力 100PFlops，采用英伟达 Blackwell 集群），进行模型训练和路测数据处理，每天处理超 100PB 路测数据，训练周期从 14 天缩短至 5 天。

案例-6：特斯拉 Autopilot 边缘算力网络

特斯拉在全球部署 1200 个边缘算力节点，支撑自动驾驶实时推理：

节点配置：每个节点配备 8 颗特斯拉 D1 芯片（总算力 1.6PFlops），采用液冷散热，PUE=1.08；

工作机制：车辆行驶中产生的路测数据（每秒 10GB）实时传输至就近边缘节点，进行本地化推理（如障碍物识别、路径规划），仅将关键数据（如异常场景）上传至云端；

案例-7：华为 MEC 边缘云在工业互联网的应用

华为 MEC 边缘云已覆盖中国 300 个城市，为工业企业提供低时延算力服务：

典型客户：海尔青岛空调工厂，部署 10 个 MEC 边缘节点（总算力 500TOPS），用于空调组装质量检测。

应用效果：检测时延从 50ms 降至 15ms，检测准确率达 99.8%，生产线效率提升 25%。