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ToB產(chǎn)業(yè)觀察

企業(yè)級應(yīng)用領(lǐng)域前沿思考與洞見

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中小企業(yè)如何突破AI算力“高墻”？

中小企業(yè)如何突破AI算力“高墻”？AI算力確面臨諸多瓶頸，比如，高端算力供給不足、國產(chǎn)加速卡性能差距大、算力成本高、自主軟硬件生態(tài)不成熟等嚴(yán)峻問題。

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一體化交付會是企業(yè)級AI落地的解么？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察

一體化交付會是企業(yè)級AI落地的解么？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察中國與海外在AI交付方面的路徑不盡相同，海外依托傳統(tǒng)SaaS模式打下的牢固基礎(chǔ)，通過SaaS“消費(fèi)”AI服務(wù)成為主流。

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海底數(shù)據(jù)中心，AI時代的能耗最優(yōu)解？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察

海底數(shù)據(jù)中心，AI時代的能耗最優(yōu)解？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察生成式AI的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心能耗問題日益凸顯。海底數(shù)據(jù)中心憑借其低能耗、高可靠性和模塊化部署優(yōu)勢，正成為應(yīng)對AI算力需求與能耗矛盾的新選擇。

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2025數(shù)博會觀察：數(shù)據(jù)價值已賦能千行百業(yè)

2025數(shù)博會觀察：數(shù)據(jù)價值已賦能千行百業(yè)接下來對于數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的考驗，一方面是技術(shù)的迭代，另一方面將體現(xiàn)在如何將成功的經(jīng)驗復(fù)制到更多的場景下。

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液冷技術(shù)崛起，芯片廠商入局競逐千億市場丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察

液冷技術(shù)崛起，芯片廠商入局競逐千億市場丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察英特爾等芯片廠商的加入，加速了液冷技術(shù)的普及，通過標(biāo)準(zhǔn)化和生態(tài)合作，液冷技術(shù)正逐步降低部署成本。

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模型、數(shù)據(jù)、場景，企業(yè)級AI落地三要素丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察

模型、數(shù)據(jù)、場景，企業(yè)級AI落地三要素丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察企業(yè)級AI若想更好地落地，需要做好三件事，第一是，模型本身能力的提升；第二是，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的積累；第三是，應(yīng)用場景的不斷挖掘與拓展。

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對話聯(lián)想ISG黃山：異構(gòu)算力融合將成為AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察

對話聯(lián)想ISG黃山：異構(gòu)算力融合將成為AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察超算與智算的融合，目前還存在一些難點，主要是因為兩種計算模式下，算力調(diào)度機(jī)制不同，融合調(diào)度機(jī)制將成為接下來實現(xiàn)超智融合過程中，最需要首先解決的問題。

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服務(wù)器OS迎來智能化升級時代，AI如何“for system”？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察

服務(wù)器OS迎來智能化升級時代，AI如何“for system”？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察 AI與服務(wù)器操作系統(tǒng)之間的影響是相互的，一方面，要實現(xiàn)AI for System；另一方面，要推進(jìn)System for AI。

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大模型進(jìn)入萬億參數(shù)時代，超節(jié)點是唯一“解”么？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察

大模型進(jìn)入萬億參數(shù)時代，超節(jié)點是唯一“解”么？丨ToB產(chǎn)業(yè)觀察萬億參數(shù)模型對算力系統(tǒng)架構(gòu)提出新的挑戰(zhàn)。

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算力市場再調(diào)整：垂類場景爆發(fā)，從數(shù)值為王，到錨定業(yè)務(wù)結(jié)果 | ToB產(chǎn)業(yè)觀察

算力市場再調(diào)整：垂類場景爆發(fā)，從數(shù)值為王，到錨定業(yè)務(wù)結(jié)果 | ToB產(chǎn)業(yè)觀察算力市場還存在大量“資源錯配”情形，資金充裕的企業(yè)盲目囤積高端芯片卻業(yè)務(wù)簡單，導(dǎo)致資源嚴(yán)重浪費(fèi)。

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