报告概览报告摘要揭示大模型从训练到推理的全生命周期技术范式,包括其资源高度密集的训练方法、追求极致效率的推理优化策略,以及模型厂商在开源与闭源路径下的差异化竞争格局 ;另一方面,深入探究支撑模型运行的AIDC基础设施,分析核心硬件的功耗演进 如何引发数据中心在供电、散热及能效(PUE)等方面的系统性变革与核心挑战。 报告目录1. 2025年中国AIDC产业发展白皮书:算力与模型迭代升级,AIDC产业价值加速释放2. 研究目的&摘要3. 目录4. 目录5. 目录6. 第二章节:大模型训练层7. 大模型训练层——大模型训练全流程框架8. 大模型训练层——大模型预训练阶段的方法总览9. 大模型训练层——决定大模型预训练阶段成效的关键工具10. 大模型训练层——预训练阶段的核心价值11. 大模型训练层——后训练阶段流程12. 大模型训练层——后训练阶段流程核心技术汇总13. 大模型训练层——后训练阶段的核心价值14. 大模型训练层——大模型训练阶段的资源消耗15. 第三章节:大模型推理层16. 大模型推理层——大模型推理阶段流程框架17. 大模型推理层——大模型推理阶段主流参数18. 大模型推理层——大模型推理核心阶段19. 大模型推理层——大模型推理PD分离技术20. 第四章节:大模型产业基础大模型市场洞察21. 基础大模型市场洞察——基础大模型全景图谱22. 基础大模型市场洞察——基座大模型调用量规模23. 基础大模型市场洞察——基础大模型厂商竞争差异化路线初显24. 基础大模型市场洞察——大模型正从追逐顶尖性能向不同场景适配转移25. 第五章节:大模型基础设施层产业全景洞察26. 大模型基础设施层——智算中心基础构成27. 大模型基础设施层——GPU芯片功耗增加28. 大模型基础设施层——新服务器功耗增加29. 大模型基础设施层——成本影响因素分析30. 大模型基础设施层——智算中心的成本与能耗31. 大模型基础设施层——商业模式32. 大模型基础设施层——制冷技术PUE发展趋势33. 大模型基础设施层——供电系统34. 大模型基础设施层——中国投运/在建/规划智算中心项目区域分布35. 大模型基础设施层——智算中心参与者分布36. 大模型基础设施层——数据中心电力需求37. 大模型基础设施层——全球及中国数据中心平均年PUE38. 第六章节:AIDC全球版图深度研究39. AIDC全球版图深度研究——全球算力及智算建设规模40. AIDC全球版图深度研究——中国算力建设现状(1/3)41. AIDC全球版图深度研究——中国算力建设现状(2/3)42. AIDC全球版图深度研究——中国算力建设现状(3/3)43. AIDC全球版图深度研究——行业算力需求44. AIDC全球版图深度研究——美国算力建设现状(1/2)45. AIDC全球版图深度研究——美国算力建设现状(2/2)46. AIDC全球版图深度研究——欧洲算力建设现状47. AIDC全球版图深度研究——亚太算力建设现状48. AIDC全球版图深度研究——拉美算力建设现状49. AIDC全球版图深度研究——中东算力建设现状50. 头豹业务合作51. 方法论&法律声明52. 新投资大会更新日志王王利华2025-07-07【原稿精华版】2025年中国AIDC产业发展白皮书:算力与模型迭代升级,AIDC产业价值加速释放开通会员