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除了最核心的模型部署能力之外，OpenStation还支持计算资源管理、用户管理与系统设置功能，让使用者能够更好地管理服务接入、用户使用权限以及通知信息等，降低部署服务后的管理人力消耗。

几年前有人认为云计算正在走向同质化，随着AI的崛起，AI算力需求的持续涌现，云基础设施也迎来了巨大的发展空间，这无疑为亚马逊云科技这样的厂商带来了极大的创新舞台。

智能体与云计算的融合，正推动着一个充满智能化的世界诞生。正所谓“有云处皆智能”，代表的不仅仅是技术的创新与突破，更是对智能世界进化的美好憧憬。

这一次，中国算力产业能否突破，并转化为创新势能，将取决于一个简单的选择：是继续在内部争夺存量，还是扎根技术创新、全面向全球市场要增量。

在DeepSeek AI大模型掀起的这一波AI浪潮中，昆仑技术等中国企业用实践证明：算力自主不是选择题，而是必答题。

唯一确定的是：那些敢于在断裂处重生的企业，终将在时代的潮汐中刻下自己的印记。

以曙光存储为代表的中国存储厂商，二十年如一日般对于自研的坚持，以及对技术的持续创新，正迎来一个全面开花结果的时刻。

随着人工智能技术走向普惠化，数据架构层面的挑战刻不容缓。

广东经济已迎来“质量全面提升”阶段，有望在人工智能、智能制造、绿色数字化等领域形成全球影响力，成为全球数字经济创新与治理的“新范式”。

时光荏苒、白驹过隙，中国存储产业已然走过二十余载，逐步实现从无到有、从弱到强的产业突围。

无论是AI芯片厂商，还是整机厂商，均需要正视和适应算力市场的变化，以提升算力密度和能源利用效率，满足AIGC“大爆发”时代的算力需求。

随着Hadoop逐渐走向没落，开放表格的崛起，正所谓是大数据已死、亦将永存。

以确保代码的通用性。此外，从长期来看，OpenBMC会类似Llama那样，形成一个开放的方案和多个分支，在开放性、统一性等方面取得一定的平衡。

液冷技术被寄予厚望，成为各行各业全面拥抱AI、发展新质生产力，实现新旧动能转换的关键所在。

无论是国外的AWS、Databricks、SAS等公司，还是国内的云大厂、StarRocks等初创公司，均将目标瞄准Data+AI ，旨在从产品上化繁为简，推动Data+AI的全面融合，以满足越来越多复杂的应用需求，帮助企业在AI时代打造新质生产力。

从沉睡的黄金到经济的新宠，数据要素正上演华丽转身。近年来，数字经济的长驱向前，离不开数据要素价值释放所带来的持续动力。作为第五大生产要素，数据要素的价值释放需要从数据采集、传输到存储、治理，再到分析和可视化呈现，整个价值链条过程长且复杂。这其中，数据分析和可视化又堪称价值释放的“最后一公里”，逐渐成为千行百业日常业务决策中离不开的“左膀右臂”，并让商业智能（Business Intelligence，以下简称BI）软件愈发受到各类型用户的重视。借此东风，中国BI软件市场茁壮成长、前景向好。

生成式AI的发展即将达到临界点，用户需要从模型、成本、数据和信任四个维度去构建生成式AI应用，从而加速拥抱生成式AI浪潮，在瞬息万变的市场中保持竞争力。

云是生成式AI当之无愧的基础设施首选之地。随着越来越多用户拥抱生成式AI，对于AI基础设施的需求也在不断提升，而亚马逊云科技通过Amazon EC2 Trn2 UltraServers等一系列新品，正在带来性能、可靠性和低成本三者兼得的AI基础设施服务，让更多用户可以获得更多选择。

无论是OpenAI与微软Azure还是Anthropic与亚马逊云科技，在Scaling Law法则的驱动下，大模型对于基础设施的规模、能力要求越来越高，云与AI的结合程度正迅速加深。

数字经济时代，算力为王。数字经济的蓬勃发展，也让算力成为继热力、电力之后新的关键生产力，在拉动经济增长和高质量发展中扮演着极为关键的角色。与此同时，国产算力也处于绝佳的产业发展期。大模型等人工智能技术的崛起，不仅实打实带来巨大的算力需求，更推动国产算力产业加速演进。但国产算力当前依然遇到不少挑战，需求碎片化，供给侧与需求侧缺乏沟通和协作，以及配套生态有待成长，商业闭环有待形成，都让国产算力距离“好用”尚有一段距离。如何真正从市场侧来破局？从市场化的维度来推动国产算力加速前进？

千行百业纷纷AI技术为抓手，以求充分释放数据要素的潜能，而数据安全则成为必不可少的条件。

在今天这个充满不确定性的市场中，企业全面拥抱AI已是当下必须做的一道必答题。

中国数据库产业呈现出哪些显著特征？未来市场竞争重点是什么？谁又能打赢数据库的这场持久战？

MLPerf™ Storage基准性能测试拉开AI存储赛道比拼的新序幕

OceanBase作为中国数据库公司的代表，并没有走捷径，而是坚持自主研发，翻越头部金融核心系统、云数据库等一座座高峰，推动中国数据库产业在未来行稳致远。

与全球液冷市场集中于少数几家数据中心大型用户不同，中国液冷市场有着丰富的产业链、广阔的应用场景和行业覆盖度，有望率先达到20%的渗透率。

医者,仁术也。如今，这个“术”的人工智能含量正越来越高。医疗被认为是人工智能技术最有应用前景的领域之一。

数字经济时代，算力基础设施乃经济发展、产业升级和企业转型的根基所在。在中国，打造“新质生产力”、推动经济高质量发展乃全社会共同目标，算力产业加速发展成为必然。一方面，国产AI芯片迅速成长，呈现出百花齐放的状态，并在部分场景中经受过考验；另一方面，“百模大战”的盛况推动了中国大模型技术、产品突飞猛进，“人工智能+”势在必行，AI算力需求也随之水涨船高。

AI时代的加速到来，武威肿瘤医院又注重数字化建设，利用全闪存等构建先进的数据基础设施，大幅缩短肿瘤诊断和放射剂量制定时间，进一步优化重离子放疗方案，推动肿瘤治疗全面走向精准医疗。

中国信通院联合浪潮信息正式发布《人工智能算力高质量发展评估体系报告》（以下简称：《报告》），不仅首次从理论层面系统性阐述了高质量算力，更探索性提出业界首个“五位一体”的高质量算力评估体系，为中国算力产业高质量发展带来一条可行的实践路径。

WEKA报告中提到“遗留数据架构”的挑战，对于中国用户也是当下和将来最为核心的挑战，现代数据架构应该是未来所有行业用户都需要着力建设的一项持续工程

独行快、众行远。龙蜥社区在各个层面的核心企业与生态广泛性方面取得较好平衡，生态中既不会出现一家独大的情况，又驱动着参与者们在各个环节主动付出，有利于社区长期、健康发展。

面向未来，产业数字化是中国式现代化的重要拼图。

行业大模型的落地当前遇到哪些突出的挑战与困难？为什么可持续的运营是行业大模型走向落地和不断迭代升级的关键？进入大模型时代，数据空间技术为什么会愈发重要？

生成式AI对于BI产品到底带来哪些颠覆性的改变？生成式AI与BI融合的创新难点到底在哪里？未来BI演进的趋势又有哪些？

开放计算重要价值在于应对多元算力挑战，通过产业协作来促进AI的Scale和创新。

随着DTS数字孪生平台 V6.1等一系列新版本的推出，飞渡科技在数字孪生平台产品上有望持续领跑，而其对开发工具、数据资产、使用成本、开发效率等多个维度的耕耘，也将真正有助于中国数字孪生生态的建设。

随着生成式AI、多模态AI等AI技术浪潮的到来，数据中心走向智算中心成为大势所趋，一个面向AI集群的高性能、高效、可靠的网络将成为数据中心发展的必需。

位于简阳市的天府智算西南智算中心正式上线，标志着成渝算力枢纽完成阶段性建设。同时，天府智算西南智算中心一跃成为当前国内算力效率（MFU）最高的算力中心，不仅代表着智算中心未来建设方向，也为AI产业高质量发展注入新动能。

随着 AI 热潮席卷各行各业，其落地应用已经成为企业技术研发升级的工作重心。人工智能应用的升级不仅需要软件层面的升级迭代，还需要大规模基础设施的支撑。然而，自行搭建大规模算力、存储基础设施对于大多数企业而言都存在技术难度、人力资源、成本投入等多方面的挑战。因此，企业在探索 AI 实践时往往更倾向于选择云服务，尤其是云计算大厂提供的成熟云端计算实例来部署 AI 模型和服务，而在具体落地过程中，不同行业存在的痛点各异，对云基础设施的需求也有所不同。