要点：
1. AI大模型对算力产业提出新需求，需要计算、网络、存储协同发展。
2. 确定性网络可解决传统互联网拥塞问题，满足工业互联网等场景的需求。
3. AI发展导致能源消耗增加，需构建以新能源为主体的新型电力系统。
4. 通用计算芯片利用率低，后摩尔时代联合封装、工艺、架构创新成为主流共识。
5. 数据中心向智算中心迭代，面临从传统IDC向AIDC演进的挑战。
6. AI-Native服务平台势在必行，可应对算力、电力、算法等瓶颈。
7. 超大规模智算集群设计需考虑机架内互联、数据中心互联、跨数据中心互联。
8. 开源技术助力AI创新，可降低AI门槛，普惠各行业。
利好：
1. 通信设备（80）：AI大模型对算力产业提出新需求，推动网络、存储协同发展。
2. 电源设备（85）：AI发展导致能源消耗增加，需构建以新能源为主体的新型电力系统。
3. 半导体（90）：通用计算芯片利用率低，后摩尔时代联合封装、工艺、架构创新成为主流共识。
利空：
无
标签：AI大模型,确定性网络,新型电力系统,后摩尔时代创新,智算中心演进,AI-Native服务平台,智算集群互联,开源技术助力AI发展
原文发布时间：2024-05-27T10:39:00