今天分享的是：大模型专题：2025DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书

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2025年《DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书》（紫金山实验室等编写）聚焦行业大模型落地痛点，提出算力网加速解决方案，破解模型部署贵、数据流通不畅、算力使用不便难题。当前通用大模型难以适配行业需求，DeepSeek开源虽将模型成本降为0，但企业部署仍面临云部署“数据传不出、网络运不动、算力信不过”与一体机“建设成本高、服务性能僵、模型更新慢”的矛盾。方案以边云一体化为核心，依托广域确定性网络、算网协同调度、边缘接入等技术，实现高效安全数据传输（1000GB数据传输耗时从传统10天缩至5分钟内）、全局协同资源调度、便捷使用入口，目标让算力使用像用水用电般便捷，用算方通过“算力阀/表”按需取用，供算方实现算力标准化并网。功能架构含用户管理、算力阀、算力表、运维管理、安全管理模块，组网支持企业与云端通过隧道/光纤接入，部署分推理与微调应用层多种方案，业务流程上推理分调度（资源绑定、网络开通等）与服务（流量分流、弹性扩缩容）阶段，微调通过远端算力缩短排队时间。关键能力包括极简接入（构建四维需求图谱、无感交互）、柔性访问（全域负载均衡、弹性伸缩、镜像适配）、安全流转（可信数据空间、区块链存证）、可观可感（状态监控、效果评级）。测评显示H20、D卡等算力卡性能较好，Prefix缓存可优化时延。典型案例涵盖交通规划报告生成（苏交科集团接入后高并发下耗时大幅缩短）、医疗问答推理（苏州医疗研究所提升并发吞吐量3倍）、医疗诊断微调（笑领科技模型相似度从8%升至75%）、基因检测编辑（贵州师大完成茶树基因研究）、政务问答（江宁数据局应对高并发需求），有效推动行业大模型落地与算力资源高效利用。

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