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「中國可能都做不到」! AI泡沫充斥德州:超220GW大計畫申請2030年入電網
德州電網管理機構ERCOT報告顯示,申請在2030年前接入德州電網的大型專案容量合計已超220GW,是今夏該州峰值需求的兩倍多,其中超七成是數據中心。今年在德州申請電力連網的大型計畫數量幾乎翻了兩番,其中超半數、約128GW計畫尚未提交ERCOT審查。美國德州正在經歷一場瘋狂的資料中心建設熱潮,規模之大已引發業內人士對泡沫的警告。由AI繁榮推動的資料中心專案如潮水般湧入這個州,能源專家任務,這些需求根本不可能滿足。根據德州電網管理機構德州電力可靠性委員會(ERCOT)本周稍早公佈的報告,申請在2030年前接入德州電網的大型專案容量合計已超過220吉瓦(GW)。 ERCOT數據顯示,其中超過70%是資料中心專案。 220GW是德州今年創紀錄的夏季高峰需求約85GW的兩倍多,也遠超過該州約103GW的季度總發電容量。德州大學奧斯汀分校研究科學家、能源諮詢公司IdeaSmiths創辦人Joshua Rhodes直言:「這絕對看起來、聞起來、感覺起來——就像一個泡沫。整體的數字簡直可笑。我們根本沒有辦法在地面上建造這麼多基礎設施來滿足這些數字。我甚至不知道中國能不能這麼快做到。 」這場熱潮也引發了更廣泛的信貸擔憂。橡樹資本管理公司聯合創始人霍華德·馬克斯(Howard Marks)在本周的報告中寫道:“需要考慮的一個關鍵風險是,數據中心建設熱潮可能導致供應過剩。一些數據中心可能變得無利可圖,一些所有者可能會破產。我們將拭目以待,看看在當前這種令人興奮的環境下,那些貸款機構能夠保持理性。”「瘋狂」的需求數字背後德州ERCOT的數位規模令業內資深人士震驚。 2014年至2019年曾擔任ERCOT獨立市場監督員主任的Beth Garza表示,這些數字“大得瘋狂”,“無論是設備方還是消費方面,都沒有足夠的東西來滿足這麼大的負荷。”廉價的土地和廉價的能源吸引了大量資料中心開發商湧入德州。 Rhodes表示,到2030年末都將不可能滿足如此之大的需求。2023年,德州立法要求,將尚未簽署電力連接協議的項目納入電力需求預測。自那以來,該州的數據中心申請激增。今年,申請電力接入的大型專案數量幾乎翻了兩番。但其中超過一半、代表約128GW新增潛在需求成長的項目,尚未提交研究供ERCOT審查。另有約90GW正在審查中或已獲得規劃研究批准。在能源政策諮詢專家組織Regulatory Assistance Project擔任資深顧問的Michael Hogan表示:“我們知道並非所有需求都是真的。問題是有多少是真的。”Hogan在電力行業工作了40多年,自1980年在通用電氣開始職業生涯。他說,德州的巨大數字反映了美國更廣泛的數據中心泡沫,“與德州的其他事物一樣,這是一個超大規模的例子。”實際已併入電網或獲得ERCOT批准的項目數量要小得多,容量僅約7.5GW。儘管如此,這仍然是一個相當大的數字,相當於近八座大型核電廠的電力。但Rhodes表示,德州可以滿足這一水準的需求。他說,“我們完全可以輕鬆發展8GW的資料中心”,到2030年,德州或許能夠滿足20GW或30GW的資料中心需求。德州出手抑制投機德州已採取行動將嚴肅的資料中心項目與純粹投機性項目區分開來。 5月,該州通過的一項法律要求開發商為其項目的初步研究支付10萬美元,並證明透過所有權或租賃確保了場地。他們還必須披露是否在德州其他地方概述了同一項目。德州公用事業委員會提議了一項規則,要求資料中心為每兆瓦峰值功率支付5萬美元的保證金。對於吉瓦級資料中心,開發商的成本將至少達到5,000萬美元。Rhodes表示:「與核心租戶簽訂長期合約的嚴肅開發商會願意支付這筆錢。」更多投機性開發商可能會退出電力併網排隊,這將幫助當局獲得更準確的預測。投資者面臨風險Rhodes表示,風險在於可能為那些未能實現或用電量低於預期的投機性資料中心建造發電廠、輸電線路和變壓器等電力基礎設施。而且過度建設將發生在這些基礎設施成本飆升之際,因為資料中心和其他產業都在爭奪同樣稀缺的設備。Rhodes說:「當泡沫破裂時,誰來買單將取決於已經投入了多少鋼材。」例如,天然氣發電廠的成本在過去五年中增加了一倍多。 Rhodes打比方解釋:“這有點像在市價到頂部的時候買房子。如果五年後房價下跌,你就倒霉了。”Rhodes和Hogan表示,為德州電力市場建造新發電廠的成本通常由投資者承擔,如果建造了過多產能,這為家庭提供了一定程度的保護,避免電價上漲。相較之下,一些中西部和中大西洋州的電價因資料中心需求而飆升,因為電網營運商PJM Interconnection提前數年購買發電量——負擔落在消費者身上。在伊利諾州,該州北部由PJM服務,9月的居民電價較去年同期上漲約20%。但德州的電價年比僅上漲5%,低於超過7%的全國平均漲幅。據美國能源資訊署數據顯示。Hogan表示,由於市場結構的方式,德州過度建設的風險低於PJM所服務的州。 “無論我們最終在德州看到什麼新建設施,最終投資於過剩產能的人將是受苦的人。”信貸市場的瘋狂與擔憂AI資料中心繁榮正引發對債務融資狂潮的擔憂,因為企業正在使用金融工程將負債排除在資產負債表之外。一個典型的例子是:核能新創公司Fermi Inc.尚未開發任何資料中心,但今年上市時估值一度飆升至190億美元以上,使公司創始人Toby Neugebauer和美國前能源部長Rick Perry之子Griffin Perry都成為億萬富翁。本周五的報告指出,一些估計顯示,整個基礎設施建設的成本可能達到10兆美元,有如此多的貸方排隊向這些資產投入資金,這讓人擔心正在形成泡沫,最終可能讓股權和信貸參與者面臨重大痛苦。貸方正在切割和分割債務並將其出售給其他投資者,使其變得越來越不透明。一些借款人正在使用證券化市場將AI資料中心的風險從資產負債表中轉移出去,債務被分成具有不同風險和回報的部分,由保險公司和退休基金等機構買入。媒體提到,兩位私人信貸方的人士聲稱,在貸款環境如此積極的情況下,一些借款人甚至要求100%超過項目建設成本的貸款。有一個案例顯示,借貸方要求的貸款與成本佔比達到150%,房地產開發商以設施開始收租後估值提升為由證明此請求的合理性。媒體彙編的數據顯示,今年迄今已達成至少1,750億美元的與資料中心相關的美國信貸交易。霍華德·馬克斯質疑超大規模雲端運算服務商為資助AI投資而出售的債務收益率。有時利差僅比美國國債高約100個基點,這讓這位投資老將質疑:“接受30年的技術不確定性來進行固定收益投資是否謹慎,而該投資的收益率僅略高於無風險債務?”在監管機構方面,英國對支出和融資水準日益擔憂,正在審查對資料中心的貸款。摩根大通全球數位基礎設施投資銀行業務的主管Scott Wilcoxen表示,市場上不斷出現的一個描述大量融資的短語:一切同時無處不在,這是對最近獲得奧斯卡獎的電影的戲仿。他表示:“追逐這一切的資金規模令人震驚。” (invest wallstreet)
華爾街日報:中國的AI大招,來自全球最大電網的廉價電力
China's AI Power Play: Cheap Electricity From World's Biggest Grid內蒙古烏蘭察布正在建設中的資料中心。|安德烈亞·韋爾德利為《華爾街日報》拍攝的照片2025年12月10日晚上9:00(美國東部時間)美國發明了最強大的人工智慧模型,並控制著最先進的電腦晶片,但中國在全球人工智慧競賽中卻有一張王牌。中國如今擁有全球規模最大的電網。 2010年至2024年間,中國的發電量成長超過了世界其他地區的總和。去年,中國的發電量是美國的兩倍多。一些中國資料中心目前的電費不到美國資料中心的一半。「在中國,電力是我們的競爭優勢,」中國國家資料管理局在3月表示。對電力霸權的爭奪正在改變內蒙古偏遠地區的面貌。這片類似德州的廣袤土地,如今遍佈數千颱風力渦輪機,輸電線路縱橫交錯。它們為官員所稱的「草原雲谷」提供電力,那裡有超過100個數據中心正在運營或建設中。這僅僅是個開始。摩根士丹利預測,2030年,中國將在電網項目上投入約5,600億美元,比前五年增加45%。高盛預測,到2030年,中國將擁有約400吉瓦的剩餘電力容量,約為屆時全球資料中心預期用電量的三倍。OpenAI將它稱為美中之間的“電子鴻溝”,這已成為美國科技領袖們極為關注的問題。微軟執行長薩蒂亞·納德拉表示,該公司擔心自身電力供應不足以驅動其採購的大量晶片。有些公司希望華盛頓方面能採取更多措施,簡化審批流程或提供財政支援,以推動美國電網的現代化。摩根士丹利預測,未來三年,美國資料中心可能面臨44 吉瓦的電力缺口,相當於紐約州夏季的電力供應量,這對美國的AI 雄心壯志構成了「嚴峻的挑戰」。在中國,低廉的電力成本幫助包括DeepSeek在內的AI公司以比美國競爭對手更低的成本開發出高品質的AI模型。這也幫助中國克服了國產晶片性能落後帶來的挑戰。透過將這些晶片大量捆綁在一起,中國或許能夠接近輝達先進晶片的性能,但這個過程需要消耗更多的電力。內蒙古境內輸電線路縱橫交錯,烏蘭察布市周邊地區亦然。中國此次電力戰略升級源自於政府2021年公佈的「東數西算」計畫。該項目旨在利用西部豐富的電力資源,滿足人口稠密的東部地區人工智慧驅動的計算需求。中國還計劃在2028年將數百個資料中心連接起來,建構一個覆蓋全國的共享計算池——也就是一些人所說的「國家雲」。數十億美元的計劃支出,加上一些未充分利用的電力和數據中心容量,引發了人們對產能過剩和市場泡沫的擔憂,就像美國的情況一樣。中國希望國家規劃能幫助減輕這些風險。兩國面臨的挑戰是,資料中心(包括人工智慧所需的眾多資料中心)的耗電量比以往任何時候都高,而且最終需要多少電力也難以預測。人工智慧的開發是一個耗電的過程,聊天機器人使用者的每個查詢都需要人工智慧模型耗費電力才能回答。預計到2030 年,中國資料中心每年的耗電量將與法國全國的用電量相當。美國數據中心的電力需求更大。根據國際能源署統計,去年美國資料中心的電力消耗佔全球資料中心電力消耗的45%,而中國則為25%。中國已投資建設太陽能發電場、風能發電場和水力發電項目。圖為烏蘭察布郊外的一座太陽能發電場。中國擴大電網規模的行動可以追溯到上世紀70年代。當時,中國擔心電力短缺會阻礙國家發展,於是引導國營企業建設了數百座燃煤電廠。後來,他們又將目光投向再​​生能源,斥巨資興建了大型水力發電項目、太陽能發電場和風力發電場。根據官方媒體報導,由於最佳地點往往遠離東部的人口中心,中國還建設了世界上最大的特高壓輸電線路網絡,自2021 年以來投資超過500 億美元。中國目前的發電裝機容量為3.75太瓦,是美國的兩倍多。據世界核能協會統計,中國有34座核反應器正在建設中,另有近200座核反應器正在規劃或提議建設中。在西藏,中國正在建設世界上最大的水電項目,其發電量可能是三峽大壩的三倍。據中國國家能源局稱,中國資料中心現在可以通過簽訂長期購電協議,以每千瓦時低至3美分的價格獲得電力。房地產諮詢公司Site Selection Group負責資料中心業務的合夥人邁克爾·拉雷希德表示,在美國,像弗吉尼亞州北部這樣的市場,運營商通常需要支付每千瓦時7至9美分。在美國,一些科技公司正在為資料中心建立自己的發電廠,川普承諾將趕上中國的電力建設步伐。白宮發言人表示,總統的這項計畫將使美國「在人工智慧競賽中勝出,同時降低能源價格並提高電網效率」。電網擴建面臨許多挑戰。太陽能產業協會在11月致能源部的一封信中指出,美國作為全球人工智慧領導者的地位「因繁瑣且不穩定的審批政策和不足的輸電能力而受阻」。該產業組織表示,包括美國主要資料中心所在地在內的18個州,其規劃的太陽能和儲能容量超過一半面臨被擱置的風險。雲谷位於內蒙古自治區烏蘭察布市及其鄰近的霍林格爾縣,距離北京西北約200英里,被指定為政府「東數西算」計畫的八個中心區域之一。這些地區大多因其電力資源豐富且價格低廉而被選中。該項目還旨在為中國內陸較貧困地區引入投資。官方已告知企業,新建資料中心只能在指定區域建設,並優先為這些區域辦理監管審批和土地徵用手續。資料中心有時只需支付一半的電費,其餘部分由政府補貼。該地區涼爽的氣候非常適合資料中心建設,減少了對空調和水冷的需求。開闊的地形也適合建設太陽能和風力發電場。烏蘭察布的地區生產總值在過去五年增加了50%。從2019年到去年,資料中心和其他資訊技術服務的用電量增加了700%以上。當地政府表示,截至6月,該市已吸引了350億美元的電腦產業投資。11月,沿著烏蘭察布市中心以東的110號國道驅車行駛,可以明顯感受到這裡日新月異的變化。道路一側,建築物大多空置,只剩下幾家不起眼的小餐館和香煙店。內蒙古烏蘭察布市廣場上,人們正在跳舞。烏蘭察布市是「東數西算」計畫的八個中心城市之一。另一側是森特瑞資料營運的資料中心,該公司還在該地區架設了風力發電機和太陽能電池板。該數據中心在破土動工僅16個月後便投入運營,為北京的客戶提供雲端運算服務。蘋果、阿里巴巴和華為也在該市設有資料中心,而包括電動車製造商小鵬汽車在內的公司則在那裡訓練人工智慧模型並處理人工智慧工作負載。在距離烏蘭察布約兩個半小時車程的霍林格,國有電力巨頭中國華電去年開始為一組資料中心建設電力基礎設施。今年,這個耗資2.3億美元的項目開始為中國最大的電信運營商和雲端運算初創公司Paratera運營的數據中心供電。為了彌補國產晶片不如美國晶片先進的不足,華為、阿里巴巴、百度和其他中國公司致力於透過捆綁數千個國產晶片的系統來提升計算能力。要讓這麼多晶片高效地協同工作,需要尖端的網絡技術和復雜的調度演算法——這項任務極具挑戰性,以至於輝達兩年前就因為成本高昂、功耗過大和可靠性不足而放棄了生產使用256 個晶片的系統。根據機器學習領域常用的一項指標,華為的CloudMatrix 384 系統(整合了384 顆Ascend 晶片)的計算能力比輝達旗艦系統(包含72 顆Blackwell 晶片)高出三分之二。但據研究公司SemiAnalysis 稱,其耗電量卻是後者的四倍。華為在烏蘭察布的資料中心。使用過華為捆綁系統的工程師表示,該系統安裝和操作都很複雜,而且據一些人說,它對於訓練大規模人工智慧模型來說不夠實用和流暢。伯恩斯坦半導體分析師林慶元表示:「短期來看,中國缺乏尖端晶片產能比美國的電力瓶頸更成製約因素。」他說,中國的電力產能至少使其能夠繼續參與競爭。林和他的同事在一份報告中寫道:“人工智慧競賽持續的時間越長,中國縮小差距的機會就越多。”Grace Zhu對本文亦有貢獻。 (invest wallstreet)
委內瑞拉的石油詛咒
委內瑞拉,這個世界排名第一的石油大國,已探明的石油儲量超過3000億桶。自從她在一百多年前發現石油後,整個國家的興衰都跟石油密不可分。翻開委內瑞拉的歷史,可以發現自1498年她被哥倫布發現,1567年淪為西班牙殖民地後,便長期陷在反抗、爭取獨立的鬥爭中,經過兩百多年的抗爭,1811年才宣佈獨立。可獨立,並不意味著擺脫了西班牙。直到“南美解放者”玻利瓦爾領導軍隊打敗西班牙,委內瑞拉、哥倫比亞等國家才徹底擺脫西班牙殖民統治。之後,他建立了大哥倫比亞共和國,委內瑞拉成為共和國的一部分。1829年,委內瑞拉退出了大哥倫比亞共和國,於第二年建立了委內瑞拉聯邦共和國。建國後的很長一段時間裡,委內瑞拉主要靠咖啡豆出口拉動國內經濟,在地區和世界的存在感都不強,直到1920年在馬拉開波湖發現了大油田後,這個國家的命運才開始改寫。委內瑞拉是發現了大油田,可擺在眼前的問題是沒有足夠的開發資金和先進的開發技術。一戰加速了全球能源從煤炭向石油轉型,面對國內的經濟壓力和就業需求,委內瑞拉只能把希望寄託在石油開發上,就不得不引進技術領先且資金雄厚的合作夥伴。比起歐洲國家,美國更具有地理優勢。且美國擔憂本土石油枯竭,早就在佈局,通過控制海外資源確保本國的政治和軍事優勢,而加勒比地區(包括委內瑞拉在內)是其爭奪的核心區域。就這樣,各有所求的兩個國家緊密地綁在一起。1920年代,帶著旋轉鑽井技術及雄厚資本的美企,如標準石油(紐澤西)等通過購買礦區特許權、建設基礎設施(如煉油廠和輸油管道)掌控了委內瑞拉核心產油區,漸漸主導了委內瑞拉的石油產業鏈。在海外爭奪石油資源會面臨一些“政治風險”,於是美國便通過條約和軍事威懾確保企業利益,一方面扶持親美政權,另一方面給當地政府施壓從而維持特許權條款,如美企在部分項目中持有超過50%的股權,他們支付的特許權使用費非常低,比例僅為16.7%。同時,美企還在委內瑞拉建立公司城鎮,控制當地經濟命脈,形成“國中之國”模式,從而來削弱委內瑞拉政府對資源的直接管理。到1929年,委內瑞拉的經濟模式就從單一咖啡豆出口轉向為石油出口。美資公司在委內瑞拉大魚大肉吃得膘肥體壯,而大多數委內瑞拉人只能撿跨國公司丟下的骨頭渣啃,可對於他們來說,有的吃總比餓肚子強,日子得過且過。不過上世紀80年代,經濟危機席捲了歐美,全球石油需求量急速下滑,國際原油價格下跌厲害,這嚴重影響了靠石油拉動經濟增長的委內瑞拉。經濟一蕭條,社會便動盪,錢袋子越來越空的民眾對執政黨和傳統政黨越來越不滿。在這種背景下,委內瑞拉的政治新生了其他政黨,1998年以查韋斯為核心領導的第五共和國運動黨進入了國家權力中心。上世紀90年代,拉美國家興起了“新民粹主義”思潮,而“查韋斯主義”便是其中的代表思潮。“查韋斯主義”中有兩條醒目的內容:經濟上去市場化和反對美帝國主義。經濟上去市場化,具體的表現便是石油的國有化。可美企已掌控委內瑞拉石油七八十年,要讓他們交出手中的權利可不容易。為此,查韋斯政府不得不靠立法強化國家控制權。在2001年,查韋斯政府頒布了《碳氫化合物法》,將外國石油公司的特許權使用費從16.7%大幅提升至30%,並要求所有新石油項目必須由委內瑞拉國家石油公司(PDVSA)控股不低於51%。有法律做支撐,國家對石油資源才有絕對的主導地位,同時削減外資企業的利潤空間。查韋斯通過一系列大刀闊斧的改革,逐漸從美國人手中奪回了石油控制權。他將石油收入用於擴大醫療、教育等社會福利支出,短期內改善了委內瑞拉底層民眾的生活。不過由於過度依賴石油收入,導致國家經濟結構單一化,PDVSA因承擔過多社會職能而效率下降,為後續財政危機埋下隱患。他面臨的危機還有巨大的貧富差距和階級矛盾,以及美國支援的反對派的威脅。2002年4月11日,支援和反對查韋斯總統的兩派群眾,各有幾萬人的兩支隊伍在委內瑞拉首都加拉加斯舉行遊行示威。就在前幾日,有一些現役高級軍官公開跳出來發表“反查”演講,人們紛紛覺得這次遊行示威跟以往的不一樣。這天下午引領反對派遊行隊伍的工會領袖卡馬喬號令隊伍改道總統府“望花宮”,去“推翻查韋斯那個暴君”。於是,兩支隊伍迎頭相撞,發生了暴力衝突,全城大亂,雙方都有傷亡。僅僅一天一夜,政府機構便癱瘓。查韋斯的軍方主要領導人一看形勢不對,便紛紛倒戈,國家陷入無政府狀態。4月12日,以陸軍司令貝拉斯科斯為首的軍官對查韋斯“逼宮”勸退,要求他在總統辭職聲明上籤字。不過查韋斯不接受。多人激烈討論後,最後決定將查韋斯放逐關押到遠離首都的加勒比海小島奧爾奇拉島。次日,查韋斯便被送到小島上。政變將領們擁立了美國支援的企業家聯會主席卡爾莫納為“臨時總統 ”,牽頭組建臨時政府。美國認為大勢已定,便帶頭承認“臨時政府”,部分歐盟國家緊跟其後,“臨時政府外長”已準備約見主要國家使節尋求承認,不過形勢轉變極快。軍事政變的參與者雖然都是上層人物,但他們手中並無實際兵權,手中握有精銳之師的將校軍官依舊效忠於查韋斯,他們警告政變將領迷途知返。另一方面,支援查韋斯的廣大民眾聚集反抗,把總統府圍得水洩不通,高呼反政變、反外來干涉、放了查韋斯。查韋斯衛隊官兵迅速扣押了“臨時政府”成員,被扣押47個小時的查韋斯被空軍迎接回來,這場軍事政變宣告失敗。經過這次政變後,查韋斯改革的決心依舊。2002-2003年,石油行業罷工事件不斷,查韋斯便解僱了約18000名反對國有化改革的員工,並重組公司管理層,使其成為執行政府社會政策的工具。反對派的阻撓不滅,外部阻力也大,奈何查韋斯的個人人格魅力實在太大,支援他的民眾很多,他也在一次次的總統選舉中獲勝。毫無疑問,反美的查韋斯動了美國人的蛋糕,美國不能容忍,對委內瑞拉的制裁一波接一波,如限制委內瑞拉石油貿易結算、禁止美國金融機構為委內瑞拉石油交易提供融資,實施金融系統封鎖等形式。面對美國的制裁,查韋斯不認輸,為減少對美國市場的依賴,查韋斯政府便積極拓展與俄羅斯、中國及亞洲其他國家的能源合作,開闢多元化市場與合作網路等。雖然胳膊擰不過大腿,但行動總比坐以待斃強,這些反制裁的措施短期內也發揮了部分作用。沒辦法,誰讓自己弱,查韋斯只能硬扛。可查韋斯是人,不是神,他最後身患癌症醫治無效,於2013年3月去世。關於查韋斯之死,其政治遺產的繼承者馬杜羅認為查韋斯的癌症可能是被“接種”的,即被人下毒後導致了癌症。他認為,是美國“毒殺”了查韋斯。不過,到現在為止,馬杜羅並沒有找到實質性的證據。查韋斯死後,馬杜羅上台,延續查韋斯的左翼民粹主義路線,強調反美立場和區域領導權。美國對馬杜羅政府非常不滿,繼續對委內瑞拉實施制裁。在2013年-2018年期間,因美國製裁和技術封鎖,委內瑞拉的石油產量下降50%以上,導致本國外匯收入銳減,社會矛盾激化。美國除開各種制裁外,還扶植了瓜伊多去對抗馬杜羅。2019年1月23日,委內瑞拉反對派以“維憲”為由宣佈,反對派控制的議會主席瓜伊多單方面宣佈就任“臨時總統”,美國承認了瓜伊多的身份,美國的盟友及十幾個拉美緊隨其後。與2002年的政變不同的是,這次政變沒有軍人參與,全是美國支援的反對派在運作,國家機器仍在馬杜羅政府手中。而且這次美國裝都不裝了,直接跳到台前支援“臨時總統”瓜伊多,並在承認其身份後宣佈提供資金支援。但是瓜伊多未能整合國內反對派力量,也沒取得軍方實質性支援,一直未能推翻馬杜羅政權。在利益的驅動下,一些拉美國家,甚至歐洲國家都恢復了與馬杜羅政府的外交接觸。美國見瓜伊多是扶不起的阿斗,不得不放棄他。2022年年底,瓜伊多“臨時總統”的身份被取消。這些年,美國也並不是一味地強勢打壓委內瑞拉,雙方也有關係緩和的時候。烏克蘭危機後,全球能源市場動盪,2022年後,美國為緩解能源通膨壓力,短暫放寬對委內瑞拉的石油制裁,允許雪佛龍等公司恢復有限合作。而馬杜羅方則通過釋放政治犯、承諾選舉改革換取國際支援。但美國和委內瑞拉的矛盾一直都在。2025年川普上台後,兩國的矛盾激化。今年8月以來,川普政府便以“打擊拉美販毒集團”為由,不斷向加勒比海增兵,矛頭直指委內瑞拉。11月29日,川普更是在社交媒體平台上發文稱:“致所有航空公司、飛行員、毒販及人口販子,請將委內瑞拉上空及周邊全部空域視為關閉區域。”消息一出,世界一片嘩然,川普不過是想藉著打擊毒販的旗子,來發動對委內瑞拉的軍事行動,這跟“非法侵略”有什麼差別?如果委內瑞拉沒有豐富的石油資源,這麼多年,美國也不用如此費心對付她。川普要一個聽話的委內瑞拉政府,而明確表明“要和平但不跪”的馬杜羅不會成為他的傀儡。美軍壓境,馬杜羅在集會上帶頭大跳熱舞,呼籲和平,這樣的舉動,滑稽又無奈。這場戰能不能打起來,從來都不是由委內瑞拉說了算。從委內瑞拉發現石油開始,也不過一百來年時間,因為石油,也有了福和禍。禍根早就埋下,只希望她的福報多一點。 (雲石)
礦產民族主義全球崛起
10月下旬,非洲小國馬拉維的總統彼得·穆塔裡卡發佈行政命令,禁止本國未經加工的原礦出口,且政策立即生效。根據禁令,包括鋰、稀土、石墨等在內的多項戰略礦種都在限製出口的範圍之內。此舉顯然是希望提高本國礦產的下游加工能力,試圖讓更多的資源價值留在國內,而不是繼續被低價賣出,讓海外企業賺取產業鏈條上的主要利潤。新聞報導馬拉維禁止本國原礦出口馬拉維的禁令顯然並非個例。過去兩年,非洲多個擁有關鍵礦產的國家正在逐步收緊出口政策,資源民族主義情緒明顯升溫:2024年,加蓬宣佈將從2029年起停止出口錳礦原礦;今年2月,剛果(金)實施鈷出口禁令,並在11月追加配額管理機制;5月,幾內亞直接吊銷數十家礦業公司的採礦許可證,隨後公佈100家被撤銷礦權企業名單;6月,辛巴威宣佈自2027年起全面禁止鋰精礦出口,強制要求本地深加工……非洲擁有全球最豐富的礦產資源,卻始終處於整個製造業產業鏈的最底端。各地的原礦以極低價格出口,加工利潤、產業升級機會和就業崗位,都落在國外企業手中,本地經濟並未因資源豐富而真正受益。這種不公平的分工體系,讓很多國家越來越難以接受。如今,關鍵礦產的戰略價值不斷提升。鋰、鈷、鎳、稀土等資源不僅是新能源產業鏈的核心原料,更被視為未來地緣競爭的戰略資產。而且,這些資源分佈高度集中,使得資源國擁有了更大的話語權,出手進行管制的底氣也比過去更足。過去兩年,西非和中非多國接連發生政變,新上台的政府普遍高舉“民族主義”的旗幟,將資源控制視為政治合法性的來源之一,這進一步加速了資源民族主義的興起。資源國政策的收緊,對外部投資者,尤其是中國企業將構成較大挑戰。經過多年“走出去”佈局,中國與非洲等第三世界國家在採礦業上的投資合作已經相當深入。政策變動下,中國企業話語權削弱,利益分配規則重塑在所難免,供應鏈穩定性也將面臨更多不確定性。如今,資源民族主義已經不是個別國家政策,而是演變為第三世界國家的集體趨勢。對中國企業而言,重新佈局全球資源鏈條、調整合作模式,才能在全球製造業鏈條中保持主動與安全。籌碼非洲和拉美,作為第三世界的典型代表,都是礦產資源極度豐富的地區。例如,非洲擁有全球25%的銅、80%的鈷、90%的鉑族金屬;拉美則掌握著全球近三分之一的銅、鈷、鋰、鎳、石墨和稀土。可以說,新能源時代的核心材料大規模集中在了這兩片區域。儘管儲量豐富,這些國家卻始終無法將其轉換成真正的經濟實力。以國土面積巨大、資源異常豐富的剛果(金)為例,其銅、鈷、鑽石、錫、鈳鉭鐵等關鍵礦產的儲量全球領先,但這同時又是世界上最貧困的國家之一,至今仍有七成人口生活在貧困線以下。由於基礎設施薄弱,加工技術落後等因素,這些國家長期只能出口附加值較低的原礦,利潤大部分被留在海外。資源富而不貴,是非洲和拉美長期面臨的困境。近年來,隨著大宗商品價格上漲,資源國開始想要把產業鏈更多的收益留在本國。非洲和拉美國家的訴求開始從“賣原料”變成“參與分配”,很多國家已經明確提出,要利用本國資源發展本地製造業,走向更高附加值產業。如摩洛哥將新能源汽車定為國家工業戰略重點,計畫自2025年起每年生產10萬輛電動汽車;埃及也宣佈將在2026年啟動太陽能元件本地製造,國產化率最高可達90%。越來越多國家希望資源收益可以反哺本國經濟與政治目標,這正是資源民族主義的典型表達之一。其實,這並不是第一次出現資源民族主義浪潮。二戰後,隨著全球殖民體系瓦解,一批資源國也曾經通過國有化、限製出口等手段,試圖奪得資源的掌控權。此外,2008年全球金融危機後,新興經濟體在資源定價上也曾集體發聲,試圖借資源優勢獲取更多話語權。本輪浪潮的目標與前兩次類似,都是在特殊背景下,各國希望通過強化對資源的控制,來獲取更多經濟收益,並提升政治籌碼。但由於時代背景的不同,本次資源民族主義的興起,又有許多新的特徵。隨著新能源技術的突破與廣泛應用,鋰、鈷、鎳、銅、稀土、鉑族金屬等八類礦產等成為新能源產業鏈不可或缺的關鍵資源。相比過去的石油等傳統能源,這些礦產分佈的更加集中,也因此使資源掌握國在全球供應鏈中的地位變得更加重要。相比過去,綠色能源的轉型使部分礦產的消耗比以前更大。有資料顯示,太陽能電站的資源消耗是火電廠的5倍;電動車需要的礦產資源是燃油車的6倍;海上風電場更是燃氣電廠的10倍以上。集中度高、消耗更大、替代性弱,這三點疊加,讓資源國在供應鏈上相比此前掌握了更強議價能力。更重要的是,相比傳統的鐵礦、銅礦、鑽石等資源,如今這些礦產資源的買家不再是其殖民地宗主國,而是有越來越多的中國企業參與其中,買家主體出現了結構性的變化。這種背景下,資源不僅是這些國家的重要經濟資產,更成了地緣政治博弈的重要工具。資源國普遍認為,借助這些關鍵籌碼,他們終於有機會主動改變自身的發展軌跡。風險相比過去兩輪資源民族主義蘭超,這次的政策工具顯然更加多樣化。不但包括了強制股權收購、提高資源稅、限制外資比例等“老手段”,還包括強制性本地加工、出口配額、禁止原礦出口、礦權准入審查等新措施。由於中國、歐美等許多有資源需求的國家,都在非洲和拉美佈局了礦業投資與戰略合作,因此本輪政策收緊,勢必會波及所有資源需求國(製造業國家),對全球供應鏈穩定性都形成衝擊。近日馬拉維的政策,就已經導致多個全球重要礦產項目立即被置於高風險之下。包括澳大利亞的索維倫金屬、蓮花資源、英國力拓、日本東邦鈦業等公司均在當地有礦業項目,如今都可能面臨項目擱置乃至合同重談等風險。在所有受影響的國家中,中國所承受的風險顯然更高,風險敞口也更大。截至去年底,中國在非洲投資存量達到438億美元,其中23%直接投向採礦業。中國企業深度參與贊比亞銅礦、剛果(金)銅鈷礦、奈米比亞稀土、辛巴威鋰礦,以及奈及利亞的油氣等項目。而且,中國不僅是非洲資源領域最主要的外國投資者之一,也已成為非洲第一大資源進口國。按現有資料計算,非洲為中國提供了約四分之一的關鍵礦產供應,一旦資源國政策收緊,中國將面臨一些關鍵資源供應中斷的風險,而這對中國的產業鏈安全可以說至關重要。在多數關鍵礦產的鏈條中,中國都扮演著全球中游加工中心的角色。例如,中國98%的鈷礦石從剛果(金)進口,中國則是全球最大的鈷化學品生產國和鈷精煉中心;中國擁有全球40%的煉銅產能,從剛果運來的銅產品多數在中國完成冶煉與增值;在石墨、稀土等多個領域,中國的中游加工更是長期佔據主導地位。這也意味著,如果更多資源國效仿馬拉維,要求礦產必須加工後出口,那麼以往在中國完成的冶煉和深加工環節的利潤將被壓縮。短期看,這將迫使中國只能採購更昂貴、供應更分散的初級加工品。長期看,中國以規模化加工能力形成的成本優勢可能被侵蝕,從而削弱在全球礦產供應鏈中的地位。另外,中國在非洲的資源項目大多由國有企業主導,這本身就容易觸發政治敏感性。非洲多國政局波動大,一旦發生政權更替,新政府往往會重新審視企業與舊政府簽訂的資源協議,比如此前尼日爾政變後,新政府就曾對中石油與舊政府簽訂的項目開展審查。儘管資源民族主義並非專門針對中國,但中國在非洲資源開發中更加強大的存在感決定了,本輪政策收緊極有可能可能對中國製造業形成更大的影響。在全球資源民族主義興起的大背景下,中資項目會更容易成為輿論和政策審判的優先對象。應對面對新一輪資源民族主義,中國企業局面緊迫。在深度參與非洲、拉美資源開發的過程中,已經到了必須在合作方式和產業佈局等方面做出及時調整的時期了。其中最為有效的措施,是把企業的合作方式從“獲取資源”轉向“共建產業”,這是符合中國與資源國雙重利益的模式。過去,中國企業在海外的佈局主要集中在採礦等初級環節,而未來更有效的路徑,是推動產業鏈向中游加工乃至新能源領域相關製造等高附加值領域延伸。這既能增強中國供應鏈的安全,也能為資源國創造稅收和就業,契合其工業化訴求,從而提升合作意願。近幾年,已經有許多中國企業和資源國成功實現合作共建,例如:贛鋒鋰業在阿根廷的鋰資源開發項目中,與當地政府共同投資建設採礦與初加工設施;中國有色礦業集團在贊比亞謙比希銅礦打造數位化生產控制中心,大幅提升當地礦山的生產效率和管理透明度;在印度尼西亞,鼎信集團與印尼八星投資共建青山園區,推動從礦石開採到鎳鐵、再到不鏽鋼的全鏈條製造體系落地,幫助當地形成了區域級冶煉與加工中心。人民日報報導中非工業合作進展未來,中國企業對非洲和拉美的投資不應僅停留在採礦業上,而應在項目本地化上進一步加碼。其舉措包括了擴大本地僱傭比例、參與社區發展、建設公共設施等,通過“嵌入式經營”降低社會阻力,增強企業在當地的存在感與可信度。對資源國而言,這類長期投入能提升項目黏性,也是緩解“反外資情緒”的重要手段。目前中資企業最大的難點在於,全球能夠適配中國企業經營效率的國家並不多。就算想在非洲、拉美等地延申資源產業鏈,也依然會面臨當地在基礎設施上的硬約束,導致加工成本畸高,效率低下。有資料顯示,非洲內陸段的公路運輸成本是中國的3-4倍。比如剛果(金)盧本巴希至德班港的銅礦運輸成本達247-367美元/噸,而中國同等距離僅需60-80美元/噸。效率上,非洲卡車平均時速僅為中國幹線運輸的一半,比如從奈及利亞拉各斯至南非約翰內斯堡4100公里的運輸,非洲需超72小時,中國僅36-48小時。這些不只是成本問題,更意味著供應鏈不穩定和物流不可控,直接制約當地加工業的可行性。負面現實之外,更大的問題在於政策變動和地緣政治的風險。非洲和拉美資源高度集中,本身就是大國競爭的焦點。而在當前全球供應鏈重構的大背景下,美國和歐盟推出“關鍵礦產聯盟”等戰略,在缺乏製造業基礎的情況下強行攪混水,使得資源合作更多被置於政治因素之中。目前,西方國家正通過外交施壓、輿論引導和援助附加條件等方式,間接影響中國和非洲的合作,比如通過制定更高的准入門檻來限制中國企業參與活動,通過多邊聯盟限制對中國的出口等。即使推進本地化合作,在當地承擔更多社會責任,也難完全避免供應鏈波動。寫在最後可以說,資源民族主義本質,就是資源國利益訴求和其他國際力量之間的博弈。這一輪升溫,是非洲國家在重新評估自身利益後做出的重要且理性的選擇——主權意識更強了,也更希望讓資源真正為本國發展服務,而不是繼續為全球製造業產業鏈低價輸血。如今,這股力量正在重新塑造全球資源秩序。它給包括中國在內的主要資源進口國帶來不小壓力。這也意味著,中國對拉非的合作模式必須邁入下一階段,過去以簡單的資源開發為主的思路,已經難以適應新的博弈格局。對於中國企業而言,要做的事情還有很多。包括建構更完善的風險緩釋體系,包括分散採購來源,推動供應鏈多元佈局,參與國際規則制定,強化海外合規能力等。並在關鍵材料、關鍵技術上持續突破,從而強化自身在供應鏈中的不可替代性。目前的情況看來,資源民族主義大機率將成為長期新常態。中國企業需要更快做出調整和適應,才能在全球資源競爭中站穩腳跟。但好在,越來越多的中資企業已經在轉型,並且不少已經取得初步成效。方向正確,積極的因素也在不斷積累。畢竟,全球最核心的製造業體系,和對礦產資源最核心的需求,還是在中國,而不是其他地方。 (巨潮WAVE)
任澤平:幫你實現財富增長的資產,只有這兩類
如果10年前你有100萬,買不同資產,你知道現在值多少嗎?如果買輝達股票,拿到現在,2.2億元。特斯拉:2400萬元蘋果:1100萬元茅台股票:900萬元納斯達克指數:500萬元比特幣:2.3億元黃金:350萬元中國一線城市房地產:200萬國債:130萬存銀行:130萬滬深300指數:120萬三四線城市房地產:100萬鋼鐵股票:80至100萬如果你在10年前買P2P,財富歸0。你看,10年前的100萬,你買入不同資產,現在的價值從2.2個億,到2400萬,再到零,差距非常非常大,有的資產幫你實現財富自由,有的資產讓你血本無歸。你選擇了不同的資產,就選擇了不同的命運。那麼,怎麼實現財富的保值增值?從幾百年的歷史來看,有兩類資產能夠幫你實現財富增長,一類是順勢而為,一類是穿越周期。怎麼說?順勢而為的資產,代表科技進步的方向,意味著未來的高速增長。這類資產一般會經歷四個階段:看不見-看不起-看不懂-來不及,你在大家都看不見、看不起、看不懂的階段提前買入,將會給你帶來十倍百倍的財富增長,比如輝達引領的人工智慧革命,特斯拉引領的新能源革命。坐上時代的高鐵,自帶300公里時速,這就是順勢而為。對於科技革命帶來的新機會,一開始不能不信,到最後不能真信。穿越周期的資產,代表對抗通膨和貨幣超發,意味著供給稀缺和長期漲價。符合條件的主要是三大硬通貨,包括貴金屬、礦產資源;核心城市、核心區域的房地產;以及那些大賽道的龍頭公司,擁有強大的護城河和源源不斷的現金流。著名經濟學家佛里曼說過,通貨膨脹在任何時間、任何地點都是貨幣現象。金融世界的本質是全球貨幣一直在超發,現金類資產一直在貶值,我們的購買力一直在被稀釋,而三大硬通貨因為供給稀缺可以通過不斷漲價跑贏印鈔機。最後做個總結,能幫你實現財富增長的資產,就兩類:順勢而為的科技成長股,穿越周期的三大硬通貨。 (澤平宏觀展望)
新突破!稀土大消息
近日,黑龍江大學、清華大學和新加坡國立大學合作完成的突破性研究成果在《Nature》正式發表,成功攻克絕緣性稀土奈米晶的高效電致發光這一世界難題。該研究為實現中國稀土資源從“原料出口”向“高附加值技術輸出”的戰略轉型提供了關鍵核心技術支撐。《自然》網站文章截圖稀土是不可替代的戰略資源,被譽為“工業維生素”。中國在稀土資源儲量和冶煉上具有優勢,但在終端高端功能材料與器件方面仍面臨產業瓶頸。鑭系摻雜奈米晶雖具備色純度高、穩定性好等作為理想發光材料的優異特性,卻因固有的“絕緣”特性無法被電流直接點亮,其高價值光電應用長期受阻。面對這一制約稀土材料邁向高端應用的瓶頸,研究團隊開創性地提出有機半導體敏化策略,以功能化有機配體作為“光電橋樑”,成功將能量精準高效地傳遞給絕緣稀土奈米晶,實現了電流驅動下的高效發光。有機-無機雜化發光單元設計與能量傳遞機制示意圖(研究團隊供圖)該技術展現出巨大應用潛力:電致發光器件效率提升76倍,並可在單一器件中通過稀土離子調控實現全光譜發光。這標誌著中國在稀土高端光電應用領域取得關鍵突破,為發展自主可控的超高畫質顯示、近紅外通訊、生物醫療等新一代資訊技術提供了全新材料體系。此項突破,成功打通了將稀土材料特性轉化為高端器件功能的技術路徑,為提升中國稀土產業鏈的自主創新能力與終端產品附加值做出了實質性貢獻。 (中國經濟週刊)
禁令升級!中澳博弈加劇
前言中國礦產資源集團(CMRG)已要求中國鋼廠和貿易商暫停購買必和必拓的“金寶粉”(Jingbao fines),這是繼9月份禁止採購“Jimblebar混合粉”後的第二次禁令升級。這場始於2025年下半年的鐵礦石談判僵局,正引發澳大利亞方面的高度緊張。澳大利亞總理安東尼·阿爾巴尼斯公開呼籲盡快解決爭端,並表示“這些措施總是令人失望”。鐵礦石是澳大利亞最有價值的出口商品,每年出口額超過1000億美元,其中大部分運往中國的鋼鐵製造商。全球最大礦業公司與最大鐵礦石消費國之間的定價權博弈,已升級為一場影響世界貿易格局的經濟戰。禁令升級中國與必和必拓的鐵礦石談判爭端正在持續升溫。CMRG在本周下達指令,要求停止採購必和必拓的“金寶粉”,該禁令適用於海運貨物以及在中國港口的庫存。這已是CMRG在短短兩個月內的第二次出手。今年9月,這家中國國有鐵礦石採購平台已要求鋼廠停止購買必和必拓的“Jimblebar混合粉”。CMRG成立於2022年,目標是集中中國進口鐵礦石的採購力量,提高與國際礦商談判的議價能力。分析人士指出,CMRG選擇對金寶粉下達禁令,可能是因為該品類貿易規模極小,暫停採購不會對整體鐵礦石市場造成顯著衝擊。人民幣結算與定價機制這場爭端的核心不僅是禁令本身,更是鐵礦石貿易規則的主導權之爭。據彭博社報導,中國與必和必拓的年度銷售合同談判陷入僵局,雙方在結算貨幣與定價機制上存在根本分歧。中國方面希望使用更貼近現貨市場水平、或更有議價彈性的條款;而必和必拓希望維持以過去基準或美元定價的長期合同。在2024年8月啟動的中澳長協談判中,中方提出以現貨價格(約80美元/噸)為基準、季度定價模式降低波動風險。而必和必拓堅持美元結算並要求漲價15%至109.5美元/噸。有媒體報導稱,中國礦產資源集團已經與必和必拓簽署協議,最快從今年第四季起,對鐵礦石現貨貿易實施人民幣結算。中國底氣中國之所以在這場鐵礦石博弈中表現強硬,源於其日益多元化的供應管道和戰略儲備。西芒杜項目全面投產後,年出口量最高可達1.2億噸,將佔全球總供應量的約7%。這個位於幾內亞東南部山區的巨型礦床,被譽為“全球品質最優、規模最大的未開發鐵礦床之一”,其鐵礦品位高達66%-67%,遠超過全球55%-62%的平均水平。西芒杜項目達產後,中國對澳大利亞和巴西的鐵礦石依賴度預計將從80%降至65%。同時,中國鋼鐵企業過去因採購分散,難以集中議價力量,長期處於被動接受價格的地位。CMRG的成立改變了這一局面,它把所有國有鋼鐵企業的採購權集中一起,代表全國四成鐵礦石進口量,對外進行集中採購談判。澳大利亞經濟命脈遭遇威脅此次爭端並非純粹商業合同爭執,而是中澳經貿關係中的敏感點。澳大利亞政府一方面需要維護國家經濟與企業利益,另一方面亦希望通過外交管道促成問題早日解決,以減少對兩國互利貿易的傷害。澳大利亞高層的呼籲反映了事態可能帶來的系統性風險。鐵礦石出口對澳大利亞經濟至關重要,這也是澳方對此次禁令如此緊張的原因。鐵礦石佔澳大利亞出口總額的五分之一,而中國是迄今為止世界上最大的煉鋼原料買家。在截至2024財年的十年間,鐵礦石特許權使用費為西澳州政府帶來了700億澳元的收入,約佔預算的21%。西澳大利亞州的一切都依賴於採礦業,採礦業佔該州生產總值的40%以上。澳大利亞國庫部估計,鐵礦石價格每下跌10美元,短期內將使每年稅收收入減少約四億澳元,長期來看損失可達13億澳元。更嚴峻的是,向其他州分配的商品及服務稅部分取決於這些特許權使用費的規模,鐵礦石收入的下降將在澳大利亞全國範圍內產生連鎖反應。鐵礦石貿易秩序重構這場中澳鐵礦石博弈的背後,是全球鐵礦石貿易格局的重構。巴西淡水河谷、澳洲力拓已同意與華用人民幣結算;澳洲第三大鐵礦企業FMG不僅接受人民幣結算,同時還向中國銀團申請142億人民幣貸款用於礦區建設。當全球最大鐵礦石買家同時掌控最大增量礦石供應,人民幣國際化在大宗商品貿易中獲得了重要支點。西芒杜項日投產正引發傳統鐵礦石供應國的焦慮。新加坡韋立國際集團開發的礦區,中國擁有約75%的控制權,力拓公司15%的股份由中國國有企業中國鋁業持有。必和必拓將其皮爾巴拉鐵礦石產量的85%運往中國,其競爭對手力拓的這一比例為79%,福特斯克金屬集團則為87%。中國短期可能無法完全切斷必和必拓的供應,因為必和必拓對鋼鐵生產至關重要。結語中國對必和必拓採購的限制,表面上是商業談判中的“硬招”,但它揭示了全球大宗商品市場在地緣政治、結算貨幣與產業鏈重構下的新常態。澳大利亞總理阿爾巴尼斯的一句“我希望澳大利亞鐵礦石能夠暢通無阻地出口到中國。這非常重要。它不僅對中國經濟做出重大貢獻,對澳大利亞經濟也同樣如此。”,道出了這場爭端背後的經濟互賴現實。西芒杜礦山的軌道正在鋪設,而全球鐵礦石市場的傳統格局已開始鬆動。當滿載鐵礦石的巨輪從幾內亞馬瑞巴亞港啟航,一個多極化的鐵礦石貿易新時代正拉開序幕。 (澳洲財經見聞)
突發!AI 算力資源利用率提升至 70%!華為發佈實現單卡同時承載多個 AI 工作負載
華為Flex:ai 技術架構解碼與國產算力產業鏈重構研究報告報告日期:2025 年 11 月23日核心結論:華為 Flex:ai 通過 "三層兩池一調度" 架構實現算力利用率從 35% 到 70% 的突破,其異構虛擬化技術將重構 AI 算力經濟模型,加速國產算力產業鏈的自主可控處理程序第一部分 產業困局:AI 算力的 "結構性浪費" 危機1.1 算力利用率的行業痛點1.1.1 全球算力資源浪費現狀行業資料顯示:全球 AI 算力資源平均利用率僅 30%-40%,超大規模資料中心閒置算力佔比達 62%典型場景浪費:推理場景:單個輕量推理任務獨佔整卡資源,視訊記憶體利用率常低於 20%訓練場景:模型訓練各階段算力需求波動達 5 倍以上,靜態分配導致資源空耗異構環境:多廠商硬體形成 "算力孤島",跨架構資源調度效率低下1.1.2 傳統調度模式的致命缺陷靜態繫結機制:任務生命周期內獨佔硬體資源,無法動態調整。架構相容問題:NVIDIA GPU 與國產 NPU 資源無法統一調度。調度顆粒度粗糙:以整卡為單位分配,缺乏精細化切分能力。1.1.3 算力成本的經濟壓力測試硬體成本:單張 NVIDIA A100 GPU 卡市場價約 15 萬元,8 卡伺服器採購成本超 150 萬元。營運成本:一台 8 卡 A100 伺服器日租金 4000 元,年營運成本達 146 萬元。效率損失:按 35% 利用率計算,企業每投入 1000 萬元算力成本,實際有效消耗僅 350 萬元。1.2 技術突圍的行業探索1.2.1 國際主流技術路線對比1.2.2 華為 "軟體補硬體" 的戰略選擇技術背景:先進製程受限導致單晶片性能差距,需通過系統級創新彌補戰略佈局:硬體層:昇騰晶片建構算力基礎系統層:Scale-up 超節點實現資源池化軟體層:Flex:ai 突破調度效率瓶頸協同效應:Atlas 950 超節點 + Flex:ai 使訓練效率提升 3 倍以上1.2.4 競品技術短板分析NVIDIA 生態鎖定:限制:vGPU/Run:ai 僅支援 NVIDIA 硬體,國產晶片適配需額外付費。成本:企業級許可年費達硬體成本的 30%。AMD 生態不完善:缺陷:缺乏統一調度平台,需與第三方工具整合(如 Kubeflow)。性能:跨卡調度延遲≥500μs(Flex:ai 為 200μs)。微軟區域限制:侷限:跨區域調度僅支援 Azure 雲環境,私有部署功能缺失。損耗:虛擬化性能損失達 8%-12%(Flex:ai≤3%)。第二部分 技術解碼:Flex:ai 的架構革命與核心創新2.1 整體技術架構解析2.1.1 "三層兩池一調度" 架構設計架構圖說明層級關係:自上而下分為 “管理層 - 控制平面 - 資料平面” 三層,底部為支撐性 “資源池”,形成 “三層兩池” 的核心結構,控制平面的 Hi Scheduler 為全域調度核心。模組功能:每個模組標註關鍵能力(如 “10% 粒度切分”“動態視訊記憶體壓縮”),明確技術落地細節。硬體適配:異構硬體資源池覆蓋 GPU/NPU/CPU 三類核心算力裝置,體現跨架構相容特性。性能指標:關鍵模組標註核心指標(如 “毫秒級調度”“算力損耗控制”),量化技術優勢。2.1.2 核心模組功能詳解2.1.2.1 控制平面核心元件1)Hi Scheduler 智能調度器毫秒級響應:任務調度延遲≤50ms智能演算法:融合強化學習的動態調度策略負載感知:即時監控資源使用率(採樣頻率 100ms / 次)2)異構硬體抽象層(HHAL)硬體適配:支援 NVIDIA CUDA、昇騰 CANN 等多架構介面標準化:提供統一的算力呼叫 API驅動管理:自動適配硬體驅動版本2.1.2.2 資料平面關鍵技術1)算力切分引擎切分粒度:10% 精度的虛擬算力單元分配演算法:基於任務優先順序的動態調整性能損耗:切分帶來的算力損耗≤3%2)視訊記憶體管理模組隔離機制:基於頁表虛擬化的視訊記憶體隔離分配單位:128MiB 整數倍視訊記憶體塊共享策略:支援跨任務視訊記憶體池化共享2.2 核心技術創新深度解析2.2.1 算力虛擬化三大突破突破一:精準切分技術(與上海交大聯合研發)技術原理:基於硬體性能計數器的算力感知實現方式:// 算力切分核心程式碼片段virtual_unit_t* create_virtual_unit(physical_card_t* card, float ratio){// 10%粒度校驗assert(ratio >= 0.1 && (int)(ratio*10) % 1 == 0);// 硬體資源預留card->reserve(ratio);// 建立虛擬單元returnnewvirtual_unit_t(card, ratio);}性能表現:單卡支援最多 10 個虛擬算力單元並行突破二:跨界聚合技術(與廈門大學聯合研發)技術路徑:RDMA 高速網路實現跨節點算力拉遠。延遲控制:跨節點算力呼叫延遲≤200μs。聚合能力:支援 1000 + 節點的異構算力池化。突破三:全域調度技術(與西安交大聯合研發)調度演算法:改進型遺傳演算法求解資源分配最優解。決策因子:任務優先順序、資源需求、負載狀態、硬體類型。調度效率:10000 任務叢集調度耗時≤2s。2.2.2 多卡均分調度技術解析2.2.2.1 兩種調度模式技術細節1) 視訊記憶體隔離模式技術特點:僅拆分視訊記憶體資源,算力按比例分配適用場景:低算力需求的推理任務配置示例:#kubectl命令列配置apiVersion: v1kind: Podmetadata:name:視訊記憶體隔離示例spec:containers:- name: ai-inferenceimage: tensorflow:latestresources:limits:volcano.sh/gpu-mem.128Mi: 1024  # 總視訊記憶體1024MiBvolcano.sh/gpu-card-count: 2     # 跨2張卡分配2)算顯隔離模式技術特點:同時拆分算力與視訊記憶體資源適用場景:訓練與推理混合負載配置示例:# 算顯隔離模式配置resources:limits:volcano.sh/gpu-mem.128Mi: 2048volcano.sh/gpu-core.percentage: 30  # 總算力30%volcano.sh/gpu-card-count: 3        # 跨3張卡分配2.2.2.2 調度約束與最佳化策略1)硬體約束:視訊記憶體分配必須為 128MiB 整數倍算力分配必須為 5% 整數倍多卡調度需位於同一 GPU 節點2)最佳化策略:裝箱調度:優先填充空閒資源集中的節點碎片回收:定期合併零散視訊記憶體塊(默認每 5 分鐘一次)優先順序搶佔:高優先順序任務可搶佔低優先順序資源2.2.3 異構算力管理技術2.2.3.1 多硬體架構適配方案2.2.3.2 硬體差異遮蔽機制指令集抽象:統一封裝不同硬體的計算指令記憶體模型適配:自動轉換異構記憶體訪問模式性能適配:根據硬體特性動態調整任務分配2.3 性能測試與技術對比2.3.1 核心性能指標測試資料2.3.2 與 Run:ai 技術深度對比2.3.2.1 技術架構差異硬體支援:Run:ai:僅支援 NVIDIA GPUFlex:ai:GPU/NPU/CPU 異構支援調度演算法:Run:ai:基於規則的靜態調度Flex:ai:強化學習動態調度資源池化:Run:ai:單叢集池化Flex:ai:跨叢集聯邦池化2.3.2.2 性能實測對比在千億參數大模型訓練場景下:硬體配置:64 張昇騰 910B(Flex:ai)vs 64 張 A100(Run:ai)訓練效率:Flex:ai 叢集完成訓練耗時 72 小時,Run:ai 叢集耗時 85 小時資源利用率:Flex:ai 69.8%,Run:ai 58.2%成本對比:按雲伺服器租金計算,Flex:ai 方案成本降低 42%2.4 技術白皮書核心參數2.4.1 相容性規範2.4.2 部署規格要求2.4.3 安全合規特性審計能力:全鏈路調度日誌留存≥180 天資料保護:支援視訊記憶體加密(AES-256)與聯邦學習隱私計算算力隔離等級:符合 ISO/IEC 27001 三級隔離標準儲存要求:分佈式儲存 IOPS≥10 萬(模型載入最佳化)網路要求:RDMA 網路頻寬≥100Gbps(跨節點調度)推薦叢集規模:32-1024 節點(支援彈性擴展)最小部署單元:1 台 2 卡伺服器(昇騰 310B/GPU A10)第三部分 GPU 虛擬化技術深度剖析3.1 GPU 虛擬化技術演進歷程3.1.1 技術發展四階段第一階段:整卡分配(2015 年前)技術特點:物理卡與任務直接繫結利用率:普遍低於 30%代表方案:Kubernetes 原生 GPU 調度第二階段:基於容器的分割(2015-2018)技術特點:基於 cgroups 的資源限制利用率:30%-40%代表方案:NVIDIA Docker第三階段:硬體輔助虛擬化(2018-2023)技術特點:GPU 硬體支援多虛擬機器共享利用率:40%-60%代表方案:NVIDIA vGPU、AMD MxGPU第四階段:智能池化調度(2023 年後)技術特點:軟體定義的異構算力池化利用率:60%+代表方案:Flex:ai、Run:ai3.1.2 關鍵技術指標演進3.2 Flex:ai 虛擬化技術實現原理3.2.1 算力虛擬化核心機制3.2.1.1 基於時間分片的算力調度調度周期:默認 10ms 一個調度周期分配演算法:加權公平佇列(WFQ)優先順序機制:支援 4 級優先順序調度3.2.1.2 算力隔離技術實現方式:基於硬體性能計數器的算力限制精度控制:±5% 的算力分配誤差衝突解決:任務爭搶資源時觸發優先順序仲裁3.2.2 視訊記憶體虛擬化技術解析3.2.2.1 視訊記憶體管理架構視訊記憶體虛擬化架構3.2.2.2 關鍵技術創新動態視訊記憶體壓縮壓縮演算法:自適應無失真壓縮(壓縮比 1.2-2.5 倍)觸發機制:視訊記憶體使用率超過 80% 時自動啟動性能影響:壓縮解壓耗時≤1ms跨卡視訊記憶體聚合實現方式:RDMA 基於記憶體的遠端視訊記憶體訪問訪問延遲:跨卡視訊記憶體訪問延遲≤50μs適用場景:大模型訓練的視訊記憶體擴展3.2.3 虛擬化性能損耗分析3.2.3.1 不同場景性能損耗測試3.2.3.2 損耗最佳化策略硬體輔助最佳化利用昇騰晶片的虛擬化加速指令NVIDIA GPU 的 MIG 技術協同軟體演算法最佳化預調度機制:提前預測任務資源需求批次處理:合併小額視訊記憶體分配請求3.3 虛擬化技術的行業應用價值3.3.1 推理場景的效率提升典型案例:某網際網路企業的圖像識別服務原有方案:100 張 GPU 卡支撐服務,利用率 32%最佳化方案:Flex:ai 虛擬化,50 張卡支撐同等負載效果:硬體成本降低 50%,響應延遲降低 20%3.3.2 訓練場景的資源最佳化典型案例:某 AI 公司的大模型訓練原有方案:64 張卡訓練,耗時 120 小時最佳化方案:Flex:ai 多工並行,同時訓練 3 個模型效果:資源利用率提升至 68%,單模型訓練成本降低 45%第四部分 產業鏈影響:重構國產算力生態格局4.1 對上游算力硬體產業的影響4.1.1 昇騰晶片生態的協同升級4.1.1.1 軟硬協同的技術優勢達文西架構適配:Flex:ai 深度最佳化昇騰晶片的算力調度性能提升資料:4.1.1.2 市場需求的拉動效應預測資料:Flex:ai 將帶動昇騰晶片 2026 年出貨量增長 80%應用擴展:從網際網路大廠向中小企業滲透場景延伸:醫療、製造等行業的算力需求啟動4.1.2 國產 GPU/NPU 產業的發展機遇4.1.2.1 相容適配帶來的市場空間適配計畫:Flex:ai 2026 年 Q1 將支援寒武紀、海光等國產晶片利多效應:降低國產晶片的生態適配成本競爭格局:從單一硬體比拚轉向系統級解決方案競爭4.1.2.2 技術迭代的推動作用倒逼升級:促使國產晶片廠商提升虛擬化支援能力標準共建:聯合制定國產算力虛擬化技術標準生態協同:形成 "晶片 - 軟體 - 應用" 的協同創新體系4.2 對中游基礎設施產業的影響4.2.1 AI 伺服器產業的結構調整4.2.1.1 硬體配置的最佳化方向伺服器設計:從 "多卡密集型" 向 "高效調度型" 轉變配置案例:傳統伺服器:8 卡全配置,功耗 5000W最佳化伺服器:4 卡 + Flex:ai,功耗 3000W,性能相當4.2.1.2 市場競爭的新焦點競爭要素:從硬體配置比拚轉向 "硬體 + 軟體" 解決方案能力頭部廠商應對:浪潮資訊:推出 Flex:ai 最佳化的 AI 伺服器系列華為:Atlas 950 超節點與 Flex:ai 深度整合4.2.2 雲服務產業的成本革命4.2.2.1 算力服務定價模式重構傳統模式:按卡 / 小時計費創新模式:按實際使用的算力百分比計費成本對比:某雲廠商 AI 算力服務定價4.2.2.2 雲廠商的競爭策略調整華為云:推出 "Flex 算力池" 服務,按實際使用量計費阿里云:加速適配 Flex:ai,重構算力調度平台騰訊云:聯合華為共建異構算力雲服務4.3 對下遊行業應用的賦能效應4.3.1 金融行業的算力最佳化實踐4.3.1.1 量化交易場景應用案例:某頭部券商的量化策略訓練原有困境:100 張 GPU 卡,利用率 35%,策略迭代周期 7 天最佳化方案:Flex:ai 虛擬化,50 張卡,利用率 68%效果:迭代周期縮短至 3 天,年成本節省 2000 萬元4.3.1.2 風險控制場景應用案例:某銀行的智能風控模型原有方案:推理服務佔用 60 張 GPU 卡最佳化方案:Flex:ai 多工並行,25 張卡支撐效果:硬體投入降低 58%,響應時間從 200ms 降至 80ms4.3.2 醫療行業的 AI 應用普及4.3.2.1 病理診斷場景典型案例:瑞金醫院 RuiPath 病理大模型項目背景:103 萬張病理切片資料訓練技術方案:16 張昇騰 910B+Flex:ai效果:算力利用率從 40% 提升至 70%,診斷精準率提升至 98.5%4.3.2.2 醫學影像分析應用價值:降低中小醫院 AI 影像裝置的投入門檻成本分析:單台影像分析裝置成本從 500 萬元降至 200 萬元普及預期:2026 年基層醫院 AI 影像裝置普及率提升 50%4.3.3 製造業的智能化升級4.3.3.1 工業質檢場景應用案例:某汽車廠商的零部件質檢原有方案:人工質檢,精準率 92%,效率低最佳化方案:AI 質檢 + Flex:ai 算力調度效果:精準率提升至 99.2%,算力成本降低 40%4.3.3.2 生產最佳化場景應用價值:實現製造過程的即時 AI 最佳化技術支撐:Flex:ai 的低延遲調度滿足即時性需求經濟效益:某電子廠商生產效率提升 15%,不良率降低 30%4.4 對開源生態與標準制定的影響4.4.1 魔擎社區的生態建構4.4.1.1 開源計畫與路線圖開源時間:2025 年 11 月 21 日同步開源版本規劃:V1.0:核心調度與虛擬化功能V1.5:增加多叢集管理能力(2026Q1)V2.0:支援邊緣算力調度(2026Q3)4.4.1.2 生態參與方預期核心參與:華為、上海交大、西安交大、廈門大學潛在參與:硬體廠商:寒武紀、海光資訊、兆易創新軟體廠商:寶蘭德、東方通、中科創達使用者企業:金融、網際網路、製造行業龍頭4.4.2 國產算力標準的制定推動4.4.2.1 技術標準的形成路徑基礎:Flex:ai 的技術架構與介面規範過程:聯合高校、企業、科研機構共同制定目標:形成 AI 算力調度的國家標準4.4.2.2 標準的行業價值打破壁壘:解決不同廠商算力裝置的相容問題降低成本:減少企業的異構算力適配成本提升競爭力:形成國產算力的技術話語權第五部分 應用案例:Flex:ai 的產業落地實踐5.1 網際網路行業:大模型訓練與推理最佳化5.1.1 某頭部網際網路企業的應用實踐5.1.1.1 項目背景業務需求:支撐 3 個千億參數大模型的訓練與推理原有設施:512 張 A100 GPU 卡,利用率 32%面臨問題:算力成本過高,模型迭代周期長5.1.1.2 解決方案算力池化改造:部署 Flex:ai 建構共享算力池實現 GPU 與昇騰 NPU 混合調度調度策略最佳化:訓練任務:夜間高優先順序調度推理任務:日間動態資源分配資源監控體系:即時監控算力利用率自動調整任務資源分配5.1.1.3 實施效果5.2 金融行業:智能風控與量化交易5.2.1 某股份制銀行的智能風控系統5.2.1.1 業務痛點風控模型:200 + 個機器學習模型算力需求:推理峰值需求波動大(5-20 倍)成本壓力:硬體投入年增長 30%5.2.1.2 技術實現多卡均分調度配置:# 風控模型推理任務配置apiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata:name: risk-control-inferencespec:template:spec:containers:- name: inference-engineimage: risk-model:v2.0resources:limits:volcano.sh/gpu-mem.128Mi: 4096volcano.sh/gpu-core.percentage: 20volcano.sh/gpu-card-count: 4restartPolicy: Never動態擴縮容策略:高峰時段(9:00-17:00):算力分配提升至 80%低谷時段(0:00-6:00):算力分配降至 20%5.2.1.3 應用成效資源利用率:從 35% 提升至 68%成本節省:年算力成本降低 4500 萬元響應速度:風控決策延遲從 300ms 降至 120ms5.3 醫療行業:病理診斷與醫學影像分析5.3.1 瑞金醫院多模態病理大模型項目5.3.1.1 項目挑戰資料規模:103 萬張病理切片,資料量達 50TB算力需求:模型訓練需大規模算力支撐技術要求:保證診斷精度的同時降低算力成本5.3.1.2 技術方案算力架構設計:硬體:16 張昇騰 910B GPU 卡軟體:Flex:ai + 昇騰 CANN+MindSpore訓練最佳化策略:視訊記憶體隔離模式:拆分視訊記憶體資源支援多工平行算力切分:10% 粒度分配滿足不同切片分析需求5.3.1.3 實施成果訓練效率:16 張卡完成同等規模訓練(原需 32 張)診斷精度:覆蓋 19 個癌種,精準率達 98.5%臨床價值:病理診斷時間從 30 分鐘縮短至 5 分鐘5.4 製造業:工業質檢與生產最佳化5.4.1 某汽車零部件企業的 AI 質檢系統5.4.1.1 業務需求質檢對象:汽車發動機零部件,日均 10 萬件檢測要求:識別 0.1mm 級缺陷,精準率≥99%算力困境:推理任務波動大,資源浪費嚴重5.4.1.2 解決方案邊緣 - 雲端協同架構:邊緣端:部署輕量推理模型,即時檢測雲端:Flex:ai 管理中心算力,模型迭代資源調度策略:生產高峰:分配 70% 算力支撐推理生產低谷:分配 80% 算力用於模型更新5.4.1.3 應用效果檢測效率:從人工 2 秒 / 件提升至 0.1 秒 / 件缺陷識別率:從人工 92% 提升至 99.2%算力成本:年節省硬體投入 800 萬元5.5 能源行業:智能電網調度系統5.5.1 項目實施路徑試點階段(1-3 個月):部署 8 卡昇騰伺服器 + Flex:ai,覆蓋 10 個變電站驗證負荷預測模型算力適配性推廣階段(4-6 個月):擴容至 128 卡叢集,接入 1000 + 電力終端實現跨省算力調度最佳化階段(7-12 個月):接入新能源資料(風電 / 太陽能)調度演算法迭代至強化學習版本5.5.2 核心技術創新點時空協同調度:結合電網負荷時空分佈特徵,動態調整算力配比故障自癒機制:單節點故障時,Flex:ai 50ms 內完成算力遷移節能最佳化:非高峰時段自動降低算力至 20%,年節電超 120 萬度第六部分 開源生態:Flex:ai 的生態建構與發展6.1 魔擎社區的開源架構與規劃6.1.1 社區組織架構魔擎社區組織架構6.1.2 開源路線圖與版本規劃6.1.2.1 短期規劃(2025Q4-2026Q2)V1.0(2025.11):核心功能開源算力切分與池化基礎調度演算法昇騰 / NVIDIA 適配V1.2(2026.02):功能增強多叢集管理高級監控功能更多國產晶片適配V1.5(2026.05):生態擴展第三方工具整合行業解決方案範本完善的 API 文件6.1.2.2 長期規劃(2026Q3-2027)V2.0(2026.09):邊緣算力支援邊緣 - 雲端協同調度低功耗最佳化離線模式支援V3.0(2027.06):智能自治AI 驅動的自動調度故障自修復資源需求預測6.2 社區生態的建構策略6.2.1 開發者生態培育6.2.1.1 開發者支援計畫培訓體系:線上課程:Flex:ai 技術入門到精通線下 workshop:每月舉辦行業專場認證體系:Flex:ai 架構師 / 開發者認證激勵機制:貢獻者獎勵:程式碼貢獻者可獲得華為雲資源創新大賽:舉辦 Flex:ai 應用創新競賽社區領袖:培養行業技術帶頭人6.2.1.2 開發工具鏈支援整合開發環境:提供 Flex:ai 外掛偵錯工具:即時監控算力調度狀態範本庫:行業應用的配置範本6.2.2 合作夥伴生態建設6.2.2.1 硬體合作夥伴計畫適配支援:為硬體廠商提供適配指南聯合測試:共建相容性測試平台解決方案:聯合推出 "硬體 + 軟體" 套餐6.2.2.2 行業解決方案合作金融行業:聯合銀行、證券企業開發解決方案醫療行業:與醫院、醫療裝置廠商共建 AI 醫療平台製造業:與工業企業合作開發智能製造方案6.3 開源生態的行業價值6.3.1 降低 AI 算力使用門檻技術普惠:中小企業可低成本使用先進算力調度技術學習成本:開源文件與社區支援降低技術學習難度部署成本:相比商業方案,部署成本降低 70%6.3.2 加速技術創新與迭代協同創新:全球開發者共同參與技術改進快速迭代:社區反饋驅動版本快速更新技術擴散:核心技術向全行業普及第七部分 未來展望:AI 算力的 "精耕時代"7.1 技術演進方向7.1.1 調度演算法的智能化升級7.1.1.1 AI 驅動的調度決策技術路徑:融合大語言模型的調度策略生成實現目標:資源需求預測準確率≥90%調度最佳化目標自動適配業務場景故障預測與提前調度7.1.1.2 跨域調度技術發展技術方向:跨資料中心調度邊緣 - 雲端協同調度算力與儲存協同調度7.1.2 虛擬化技術的性能突破7.1.2.1 硬體輔助虛擬化升級晶片支援:下一代昇騰晶片將整合專用虛擬化加速單元性能目標:虛擬化損耗降至 1% 以下7.1.2.2 記憶體計算融合技術創新:視訊記憶體與記憶體的統一池化管理應用價值:解決大模型訓練的記憶體牆問題7.2 行業發展趨勢7.2.1 算力成本結構重構7.2.1.1 定價模式變革發展方向:從按硬體計費轉向按算力效用計費計費維度:實際算力使用量任務完成質量響應時間保障7.2.1.2 算力交易市場形成市場形態:基於 Flex:ai 的算力交易平台交易模式:空閒算力拍賣、算力期貨等創新模式7.2.2 AI 算力的普惠化發展7.2.2.1 中小企業 AI 賦能技術支撐:Flex:ai 降低中小企業 AI 應用門檻預期效果:2027 年中小企業 AI 滲透率提升至 60%7.2.2.2 行業應用深化發展方向:從網際網路行業向傳統行業深度滲透重點領域:醫療、教育、農業、製造等7.3 面臨的挑戰與應對策略7.3.1 技術挑戰與解決方案7.3.1.1 異構相容性難題挑戰:不同廠商硬體的深度適配應對:建立統一的硬體抽象層社區共建適配標準提供適配測試工具7.3.1.2 大規模叢集調度複雜性挑戰:萬級節點叢集的調度效率應對:分層調度架構區域化資源管理平行調度演算法7.3.2 生態競爭與合作7.3.2.1 國際技術競爭競爭格局:與 NVIDIA vGPU、Run:ai 等方案的競爭應對策略:強化異構支援優勢加速開源生態建設深化行業應用適配7.3.2.2 標準制定競爭挑戰:國際算力調度標準的話語權爭奪應對:主導國內標準制定積極參與國際標準組織推動開源標準國際化第八部分 結論:Flex:ai 引領算力革命8.1 技術突破的核心價值8.1.1 效率革命:從粗放使用到精細管理算力利用率:實現從 35% 到 70% 的翻倍提升資源配置:從靜態繫結到動態池化管理模式:從硬體為中心到應用為中心8.1.2 成本革命:重構 AI 算力經濟模型直接成本:企業算力成本降低 40%-60%間接效益:模型迭代速度提升 80% 以上產業影響:啟動千億級閒置算力資源8.2 對國產算力產業的戰略意義8.2.1 技術自主可控的重要突破打破壟斷:減少對 NVIDIA 調度技術的依賴建立標準:形成國產算力調度技術體系生態建構:帶動產業鏈上下游協同發展8.2.2 產業競爭力的全面提升技術優勢:形成 "軟體 + 硬體" 的系統級競爭力市場機遇:加速國產算力裝置的規模化應用國際影響:提升中國在 AI 算力領域的話語權8.3 未來發展的關鍵方向8.3.1 技術持續創新聚焦方向:調度演算法智能化、虛擬化性能最佳化目標願景:實現算力利用率 90% 的終極目標8.3.2 生態協同發展核心策略:開源社區為核心,聯合產業鏈各方發展目標:建構全球領先的 AI 算力調度生態8.3.3 行業深度賦能重點領域:製造業、醫療、金融等實體經濟最終價值:以算力效率提升推動產業數位化轉型結語:華為 Flex:ai 的發佈,不僅是一項技術突破,更是 AI 算力產業發展的重要里程碑。它標誌著 AI 算力從 "規模擴張" 進入 "效率提升" 的精耕時代,為國產算力產業鏈提供了突破瓶頸的關鍵路徑。在硬體受限的背景下,Flex:ai 通過軟體創新實現的 "算力倍增" 效應,將加速 AI 技術的普惠化處理程序,為中國 AI 產業的高品質發展注入強勁動力。 (AI雲原生智能算力架構)