计算机行业AI模型系列：DeepSeekV4和KimiK2.6性能跃升国产算力适配加快

目录索引投资点： 5一DEEPSEEKV4：长下能突，源模进百万原生代 7（一模架创：从ATTENTION瓶到下稀疏化 7（二模性：源一梯，闭前仍差距 10（三价与率长下文本现构下，性比势续 二KIMIK2.6布全精进和AGENT集能力 14（一模架创：单模推走多态AGENT编排 14（二模性：与AGENT场突出 15（三）KIMIK2.6与DEEPSEEKV4比析 16三、产力配快，DEEPSEEKV4和KIMIK2.6推算国替进程 18（一）DEEPSEEKV4和KIMIK2.6配款产AI芯片 18（二）DEEPSEEKV4和KIMIK2.6应带推新增力求测算 21（三）DEEPSEEKV4和KIMIK2.6/IDC24四、资议 29五、险示 30图表索引图1：DeepSeekV4模型关据 7图2：DeepSeek系型的算和存量上下长的化 7图3：CSA核心构 8图4：HCA核架构 8图5：DeepSeekV4系列模整架构 9图6：DeepSeekV4内外流型Benchmark全维对比 10图7：模知与Agent能力键标比 图8：KimiK2.5的AgentSwarm（能群机制 15图9：KimiK2.6与外主模型Benchmark对比 16图10：为腾CANN计算构图 18图寒纪Neuware计算构图 20图12：仞技BIRENSUPA件台构图 20图13：2024年初-2026年3月内AI大型日使量 22图14：2024年5月-2026年3豆大型均用量 22图15：为Atlas900A3SuperPod节点 23图16：国省IDC架率况 25图17东西”算力纽十集算政策点 26表1：DeepSeekV4国内主模上文度与格比 12表2：DeepSeekV4与Kimi对比 17表3：Atlas900A3SuperPoD节硬配置 19表4：腾950节理DeepSeekV4的tokens的吐量 23表5DeepSeekV4AI）..............................................................................................................................24表6：构力要不同件构 27投资要点：KimiK2.6和DeepSeekV4①26年月24DeepSeek发布V4Agenttoken单tokencache10%7%。②26年420KimiK2.6。K2.6AgentSwarm124000KimiK2.6和DeepSeekV4代表了两条不同的国产模型升级路径。DeepSeekV4CSA/HCAKVcache压缩和FP4为1.6T49B为284B总参数、13B激活，均支持1M上下文。KimiK2.6则更强调多模态AgentAgentSwarmV4-FlashV4-Pro在1M长上下文、复杂分析和高强度推理中更具通用优K2.6AgentAgent国产芯片与DeepSeekV4和KimiK2.6AICUDAAI训练推相计均与CUDA配可得好的算果而DeepSeekV4和KimiK2.6在布一时即择华昇寒纪元壁等产AI芯片产适（ 武和仞官方信众了国AI大模型适配国产算力产品的新方向。国产AI产业自主可控建设也由国产AI芯片的向适“国算力国模向奔转此趋产AI力模型自主可建的奏望快。DeepSeekV4和KimiK2.6的推出不仅有拉动国芯片的需求，CPU和超节点等产品也有望放量。一面，DeepSeekV4和KimiK2.6推的一间与国产AI片配（ 华、武和仞技官微公号）；一方AIAIDeepSeekV4KimiK2.6AgentDeepSeekV4KimiK2.6在CPUAIAgentCPUTokensAI芯片DeepSeekV4KimiK2.6经测算，假设DeepSeekV4和KimiK2.6模型日均tokens的调用次数为万亿至万亿DeepSeekV4和KimiK2.6大模型相关Tokens加速卡在11万至47CPU数量为万至24万颗；的超节点在283至1236台之间。DeepSeekV4和KimiK2.6有望带来算力租赁/IDC和算力调度的新增需求。一方面，伴随V4-Pro与V4-Flash显著下移API价格后，Token消费量有望进一步指数级增长。Depek4昇腾50，Day0/IDC和算力V4投资建议：DeepSeekV4长上下文的突破、Agent能力和推理性能的提升以及对于KVCacheAgentKimiK2.6AgentSwarmAgentDeepSeekV4KimiK2.6AI芯片在国产AI大模型训练和推理相关任务的DeepSeekV4和KimiK2.6①芯片：推荐寒武纪和国产CPU龙头公司；②服务器：推荐浪潮信息、紫光股份，建议关注神州数码；③应用端：推荐卓易信息；风险提示：国产AI大模型相关应用的商业化落地不及预期的风险；AIAIAI一、DeepSeekV4发布：长上下文能力突破，开源模型进入百万token原生时代事件：2026年4月24日，DeepSeek发布V4模型，拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。的V4DeSkV4Po与DepekV4ls1M上下文。其中，V4-Pro1.6T49BAgent任总参数284B图1：DeepSeekV4系列模型相关数据DeepSeek官网（一）模型架构创新：从Attention瓶颈到上下文稀疏化DeepSeekV4引入了新的混合注意力机制。Transformer约束。V4的改进方向，正是针对这一瓶颈。图2：DeepSeek系列模型的计算量和显存容量随上下文长度的变化DeepSeek官方公众号根据官方技术文档，V4将CSA（CompressedSparseAttention与HCA（HeavilyCompressedAttention）两类注意力机制结合使用，CSA先对KVcacheAttentionMoEV4图3：CSA核心架构DeepSeek官方技术文档图4：HCA核心架构DeepSeek官方技术文档还引入mHCMuon器提升收敛效率，FP4KVcacheV4后训练部分同样是V4能力提升的重要来源。按照官方报告描述，V4延续了先专才化、再统一收敛的思路，但将V3.2中的混合强化学习阶段替换为OPD（On-PolicyAgent式。图5：DeepSeekV4系列模型整体架构DeepSeek官方技术文档此外，DeepSeekV4也对Agent训练和评测的DSec沙箱基础设施等，以及针对ClaudeCode、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等主流的Agent（二）模型性能：开源第一梯队，与闭源前沿仍有差距V4长上下文效率和开源模型综合能力提升上，但在通用知识和复杂Agent任务上，与V4GPT-5.4与Gemini-3.1约3–6个月，但差距显著缩小。在性能逐步收敛的背景下，效率、成本和部署能力的重要性进一步提升。通用知识方面，V4领先多数开源模型。V4-Pro-Max在SimpleQA-Verified上取得Gemini-3.1-ProHigh的75.6Agent能力方面，V4较前代大幅提升，但与海外顶尖模型仍存差距。在SWEVerified上达到80.6，与Gemini-3.1-ProHigh持平；但在TerminalBench2.0、ToolathlonGPT-5.4及部分闭源模型仍有差距。长上下文方面，V4的差异化最为明确。在1Mtoken场景下，V4-Pro单token推理FLOPs约为V3.2的27%，KVcache约为其10%；V4-Flash则进一步降至约10%和7%。同时，LongBench-V2、MRCR1M、CorpusQA1M等长上下文任务较前代也有明显提升。图6：DeepSeekV4与国内外主流模型Benchmark全维度对比DeepSeek官方微信公众号图7：大模型知识与Agent能力关键指标对比DeepSeek官方技术文档（三）价格与效率：长上下文成本实现结构性下降，性价比优势延续GPT-5.5GPT-5.4ClaudeOpus4.7Gemini3.1Pro同样支持1MDeepSeek官方定价显示，V4-Pro支持1M12元元每百万下，OpenAIGPT-5.5API标价为$5/$30每百万token，ClaudeOpus4.7为$5/$25每百万tokenAgent调用等高token消耗场景中，V4-Pro在单位token成本上具备优势。Qwen3.6-MaxKimiK2.6GLM-5.1MiniMax-M2.7等高端200K–256KDeepSeekV41MAgentV4-ProAgentV4-FlashAgent本敏感型场景中具备应用潜力有望在轻量Agent表1：DeepSeekV4与国内外主流模型上下文长度与价格对比厂商旗舰模型发布时间开源参数量（总参互/激活参数）上下文价格（每百万Token）DeepSeekV4-Pro2026.04.24开源1.6T/49B1M输入：1元（命中）12元（不命中）输出：24元V4-Flash2026.04.24开源284B/13B1M输入：0.2元（命中）1元（不命中）输出：2元小米MiMo-V2.5-Pro2026.04.23闭源-1M输入：0.2（命中）$10（不命中（≤256$0.4（命中）$2.（不命中（>56）输出：$3.00（≤256K）$6.00（>256K）阿里Qwen3.6-Max-Preview2026.04.21闭源-256K输入：$.30（不命中（≤18K），$2.0（不命中（>18K；命中有折扣$.8（不命中（≤12K）12.（不命中（>18K；命中有折扣KimiKimiK2.62026.04.20开源1T/32B256K输入：1.10元（命中）6.50元（不命中）输出：27.00元智谱GLM-5.12026.04.08开源744B/40B200K.30（命中）.00（不命中（≤322.00元（命中）8.0元（不命中（>32）输出：24.00元（≤32K），28.00元（>32K）MiniMaxM2.72026.03.18开放权重230B/10B204.8K输入：$0.06（命中）$0.30（不命中）输出：$0.375（命中）$1.20（不命中）M2.7-Highspeed2026.03.18开源230B/10B204.8K输入：$0.06（命中）$0.60（不命中）输出：$0.375（命中）$2.40（不命中）OpenAIGPT-5.52026.04.24闭源-1M输入：$5.00输出：$30.00GPT-5.42026.03.05闭源-1M0.2（命中$25（不命中（≤272）$0.5（命中）$5.（不命中（>72）输出：$150（不命中（≤72），$0.0（不命中（>22K）AnthropicClaudeOpus4.72026.04.16闭源-1M输入：$0.50（命中）$5.00（不命中）输出：$6.25（命中）$25.00（不命中）GoogleGemini3.1Pro2026.02.19闭源-1M0.2（命中$20（不命中（≤200）$0.4（命中）$4.（不命中（>00）输出：$12.00（≤200K），$18.00（>200K）DeepSeek等公司官网DeepSeekV4的核心边际变化并非绝对参数规模扩张，而是长上下文推理效率的系统性改善。100万token场景下，V4-Pro单token推理FLOPsV3.2的cache10%和7%下文应用从可运行逐步向可部署过渡。在旗舰模型普遍向长上下文、Agent化和复杂任务执行方向演进的背景下，DeepSeekV4V4-Pro-MaxbenchmarktokentokenKimiK2.6Agent集群能力年4月20AI发布KimiK2.6K2.6AgentSwarm号，KimiK2.6K、KimiAppAPI与KimiCodeAgentSwarmKimiAPI文档显示，K2.6//Agent任256K。（一）模型架构创新：从单模型推理走向多模态Agent编排KimiK2.6的技术主线围绕AgenticCoding、多模态理解和并行任务编排展开。根据K2.5-zero-visionSFTAgentSwarmSwarm从K2.6的公开信息看，这一思路被进一步工程化。官方博客称，K2.6的AgentSwarm可动态拆解任务，并由自创建的领域子Agent并发执行；其规模从K2.5100Agent1,500K2.6300Agent4,000步协同KimiAgent多AgentK2.6延续了K2.5MoonViT-3DMLPprojector与KimiK2MoEK2.6Agent图8：KimiK2.5的AgentSwarm（智能体群）机制Kimi官方技术文档（二）模型性能：代码与Agent场景突出从能力结构看，KimiK2.6的差异化主要体现在长程代码、复杂工程任务和自主Agent执行如Rust任务场景（如前端、运维、性能优化）曾在12400014CodeBuddy内Next.jsbenchmark50%，并认为其性价比适合AgenticCoding和前端生成。这些数据更多来自合作方和内K2.6Agent能力方面，K2.6强调持续执行和主动协作。官方博客提到，K2.6可在OpenClawHermesAgent5KimiK2.6的Agent能力图9：KimiK2.6与国内外主流模型Benchmark对比Kimi官方微信公众号（三）KimiK2.6与DeepSeekV4对比分析KimiAPI文档显示，KimiK2.6支持自动上下文缓存、ToolCalls、JSONMode、PartialModeKimiK2.6按1Mtoken计费，1.10元百万6.50元百万为27.00元百万token，上下文窗口为256K。与DeepSeekV4-ProK2.6DeepSeekV4-Pro12元百万则分别为0.2元、1元、2元/百万token，且两款DeepSeekV4模型均支持1M上下文。APIK2.6V4-Pro的54%，但其缓存命中输入价格较V4-Pro高约10%，输出价格较V4-Pro高约12.5%。若与DeepSeekV4-Flash相比，KimiK2.6缓存未命中输入和输出价格分别约为V4-Flash的5.5倍、6.5倍和13.5倍。因此，KimiK2.6tokenAgentSwarmAgenttoken表2：DeepSeekV4与Kimi对比维度KimiK2.6DeepSeekV4-Pro/V4-Flash核心技术路线原生多模态+长程代码+AgentSwarm并行编排混合注意力CSA/HCA+mHC+MoE+FP4工程优化上下文窗口256K1Mtokens重点场景AgenticCoding、前端/全栈生成、视觉转代码、长时间自主Agent超长文档、代码库级理解、长上下文推理、低成本大规模调用并行策略多Agent横向扩展，支持300子Agent、4,000协同步骤模型内部注意力与KVcache压缩，降低长上下文计算和显存开销价格/每百万token输入：1.10元（命中）6.50元（不命中）输出：27.00元V4-Pro：输入：1元（命中）12元（不命中）输出：24元；V4-Flash：输入：0.2元（命中）1元（不命中）输出：2元；Kimi、DeepSeek官方技术文档总结：KimiK2.6和DeepSeekV4代表了两条不同的国产模型升级路径。DeepSeekV4CSA/HCAKVcacheFP4等为1.6T49B激为284B13B1MKimiK2.6则更AgentAgentSwarmV4-FlashV4-Pro在1M长上下文、复杂分析和高强度推理K2.6则适合代码AgentAgent三、国产算力适配加快，DeepSeekV4和KimiK2.6推动算力国产替代进程（一）DeepSeekV4和KimiK2.6适配多款国产AI芯片V4针对专达GPUNPUV4从国产算力适配进展看，寒武纪、华为昇腾和壁仞等国产芯片全面支持国产大950DeepSeek目前V4-Pro昇腾950超节点批量上市后，Pro版本价格后续存在进一步优化可能。寒武纪也披露已完成DeepSeekV4的Day-0适配，基于vLLM推理框架实现V4-Flash和V4-Pro发布当日稳定运行，并围绕V4的新结构进行专项优化。此外，166系列在KimiK2.6模型昇腾950DeepSeekV4Attention计算和访存开销，DeepSeekV4模型推理部署。为了解决自定义算子开发门槛高、周期长的痛点，昇腾CANNPyPTOPyPTOPythonPython习惯950FP8MXFP8MXFP450%官网，与华为合作较为紧密的IT与国产AI图10：华为昇腾CANN计算架构图华为昇腾官网硬件层面，昇腾A3超节点系列产品也全面适配DeepSeekV4。根据华为官方微信公Scaleout4K1MNANDSSUKVCache有效支撑支持长序列应用。基于昇腾A364卡超节点结合大EP模式部署，DeepSeekV4-Flash模型，8K/1K输入输出场景，基于vLLM推理引擎可实现2000+TPS的单卡DecodeDeepSeekV4-ProA3表3：Atlas900A3SuperPoD超节点硬件配置产品形态 12个计算柜(47U)+个总线柜(47U)NPU 个昇腾910CPU 个鲲鹏920系统内存

最大支持1536个DDR5内存，最大内存传输速率5200MT/s；单根内存条容量支持64GB/96GB片上内存 最大支持384*128GB片上内带宽速最大3.2TB/sAI算力 最大支持307.2/288.7PFLOPS@FP16D2D互联带宽 双向784GB/s本地存储 最大支持480*2.5英寸硬盘供电 三相交流380VAC+三相流380VAC散热方式 液冷计算）+风冷总线设柜)工作环温度 5℃～40℃（41℉～104℉）结构尺寸（高×宽×深）华为官网

计算柜：2250mm×600mm×1150mm(）2250mm×600mm×1150mm）软硬件协同，寒武纪的AI芯片多维度适配DeepSeekV4。寒武纪拥有长期积累的Neuware软件生态和芯片设计技术。根据寒武纪官方微信公众号，针对DeepSeek-V4Compressor、mHC等模块进行专项加速；利用BangC高性能编程语言，编写稀疏/压缩Attention、GroupGemmKernelAttention、IndexerV4图11：寒武纪Neuware计算架构图寒武纪官网壁仞科技的壁砺166系列已完成对于KimiK2.6模型的适配。根据璧仞科技官方微信公众号，依托壁砺166系列产品的高通用性与自研BIRENSUPA软件栈的成熟KimiK2.6TensorParallelContextParallelKimiK2.6图12：壁仞科技BIRENSUPA软件平台架构图壁仞科技官网国产AI芯片与DeepSeekV4和KimiK2.6的适配反映了“国产算力+国产模型”自主可控建设的加快。在AI芯片领域，英伟达的CUDA具有较强的生态壁垒。AI大模型的训练和推理相关计算均需与CUDA适配才可取得较好效果。而当前DeepSeekV4和KimiK2.6发的一时即择华昇、寒纪元壁等产AI芯片品配（ 华、武和仞技官微公号），辟了产AI模适国算产品新向国产产业自主可控建设也国产芯片的单向适配向“国产算力+国产模型”双向奔赴转变。在此趋势下，国产AI算力和模型自主可控建设的节奏有望加快。（二）DeepSeekV4和KimiK2.6的应用带来推理侧新增算力需求的测算在推理成本降低的趋势下，DeepSeekV4和KimiK2.6有望给带来整体算力需求的提升。DeepSeekV4带来推理成本的下降使得AI应用厂商能够以更低成本、更高效率开发高价值应用，降低了AI技术的门槛，更多中小型企业和开发者能负担大模型所需的资源。此外，KimiK2.6在长程任务上表现优异。在此趋势下，更多的企业用户和开发者通过调用DeepSeek和Kimi的API可以开发各类AI应用，或直接接入其相关AI应用中生成文字和代码。在DeepSeek和Kimi性能优异、成本下降的趋势TokensV4和KimiK2.6模型日均tokens的调用次数为万亿万亿tokensDeepSeekV4Tokens采购的加速卡在万至47CPU数量为万至24万颗；新增的超节点在283至1236台之间。为测算由于DeepSeek大模型Tokens调用，而产生的新增算力需求，我们进行以下假设：假设DeepSeekV4和KimiK2.6模型日均tokens的调用次数为40万亿至70万亿AITokens到DeepSeek和Kimi大模型性能在行业内处于第一梯队，以及下游客户的程度认可，假设DeepSeekV4和KimiK2.6模型tokens的调用量为40万至70万亿tokens。截止2026年3月底，国内大模型日均Tokens调用量已达140万亿。据国家数据局2026年AITokens140年底该数值约为100万亿，这反映了AI大模型在国内各行各业逐步应用与商业化落地。Token调用量是衡量AI模型使用强度与商业价值的核心指标，国内AI大模型Tokens的快速增长，既源于DeepSeek、GLM、MiniMax、Qwen等国产模型能力的持续迭代，也反映了其在编码、智能体及视频生成等多个场景落地钟的高频使用。图13：2024年初-2026年3月国内AI大模型Tokens日均使用量14010014010030100.1120位：100Tokens亿万80Tokens亿60402002024年初 2025年3月 2025年6月 2025年12月 2026年3月国家数据局字节豆包大模型日均Tokens调用量已突破120万亿。根据火山引擎官微数据，2026年3月，豆包大模型日均tokens使用量为120万亿，较2025年12月底的63万亿大幅增B与ToCAPITokens图14：2024年5月-2026年3月豆包大模型Tokens日均使用量12063120633016.40.12 0.51.3412.7120100：万80Tokens亿60Tokens40200火山引擎官方微信公众号假设单位加速卡推理DeepSeekV4和KimiK2.6大模型tokens的吞吐量为每秒2000至5000tokens：8KDeepSeekV4-ProTokens4700Tokens/秒，在推理DeepSeekV4-Flash的单卡Tokens吞吐量可以达到1600Tokens/秒。考虑到DeepSeekV4AIAI加速卡推理DeepSeekV4和KimiK2.6大模型tokens的吞吐量为每秒2000至5000tokens。表4：昇腾950超节点推理DeepSeekV4的tokens的吞吐量模型DeepSeekV4-ProDeepSeekV4-Flash推理场景DecodeDecode输入文本长度8K8K时延20ms10ms单位AI加速卡的Tokens吞吐量4700Tokens/秒1600Tokens/秒华为官方微信公众号大模型调用每天正常使用时间为V4KimiK2.6大模型的推理与用户对其调用的时间相关。正常情况下，用户在晚间睡眠时间（12:00-6:00）DeepSeekAPI。单个超节点搭载384张加速卡和192颗CPU：DeepSeekV4DeepSeekV4Atlas900A3SuperPod384张AI192CPU。图15：华为Atlas900A3SuperPod超节点华为官网由此测算出，假设DeepSeekV4和KimiK2.6模型日均tokens的调用次数为40万亿至70万亿tokens，为支持DeepSeekV4和KimiK2.6大模型相关Tokens的推理需求，预计新增采购的AI加速卡在11万至47万张之间；新增的CPU数量为5万至24万颗；新增的超节点在283至1236台之间。表5：推理DeepSeekV4大模型所需AI加速卡数量的敏感性分析（单位：个）日均tokens使用量单位AI加速卡tokens吞吐量40万亿45万亿50万亿55万亿60万亿65万亿70万亿2000tokens/sec2712673051763390843729934069014408094747183000tokens/sec1808452034512260562486622712672938733164794000tokens/sec1356341525881695421864962034512204052373595000tokens/sec108507122070135634149197162760176324189887DeepSeekV4和KimiK2.6的推出不仅有望拉动国产AI芯片的需求，CPU和超节点等产品也有望放量。一方面，DeepSeekV4和KimiK2.6在推出的第一时间即与国产AI芯片适配；另一方面，英伟达的AI芯片在国内的销售受到政策较大的影响，因AIDeepSeekV4和KimiK2.6AgentV4KimiK2.6AIAgent将较CPUTokensAIDeepSeekV4KimiK2.6的（三）DeepSeekV4和KimiK2.6有望带来算力租赁/IDC和算力调度的新增需求一方面，伴随V4-Pro与V4-Flash显著下移API价格后，Token消费量有望进一步指数级增长。另一方面，根据华为和寒武纪官方微信公众号，DeepSeekV4明确支持华为昇腾950，并已与寒武纪等国产芯片实现Day0适配。其官方技术报告中提到，受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。从产业链角度出发，算力租赁/IDC和算力调度相关公司都将直接受益于V4发布后带来的需求量激增以及国产芯片的适配。对于算力租赁和IDC而言，需求方面的激增将在一定程度上锁定后续长期的订单，而国产芯片的适配将带动国产芯片的需求提升，这会在一定程度上缓解市面上目前高端算力卡缺货的情况。再以算力调度运营为例，从长逻辑出发，需求激增后会进一步带动供给相关的算力资源建设，如何对算力进行统一的调度及运营则更为重要。因为现在还存在着算力资源利用率低、算力的弹性需求高、算力中心所处区域错配下导致供需不平衡、以及异构资源较多导致管控难度较高的特点。算力资源利用率低受前期”力0，年IDC58%1085万（25年6456图16：我国各省IDC上架率情况中国信通院算力的弹性需求较高AI8及1020ms图17：“东数西算”八大算力枢纽、十大集群算力政策要点宁夏枢纽算力网络国家枢纽节点中卫算力中心集群发放“算力券”核心算法创新、模型训练研发等，全力建设“中国算力之都”。2025年计划建成算力中心容量达1,650MW。甘肃枢纽算力网络国家枢纽节点庆阳算力中心集群局，持续提升数据综合应用效能。2025年计划建成算力中心容量达750MW。成渝枢纽算力网络国家枢纽节点天府算力中心集群四川2025年计划建成算力中心容量达750MW。重庆算力中心集群持续深入实施“算力山城强算赋能”行动，建云、边、端协同，算、运、存融合一体化的算力 全国算网融发展高地重庆2025年计划建成算力中心容量达1,250MW。贵州枢纽算力网络国家枢纽节点贵安算 宜发展新质生产力，坚持“存算一体、智算优先”，打造以贵阳为核心的智算集群。2025年计划建成算力中心容量达2,000MW。

内蒙古自治区算力网络国家枢纽节点和林格尔算力中心集群从优化算力产业布局、强化电力保障、促进调度交易、推进绿色发展、拓展应用场景以及加强科技创新和人才6方面提出16条支持措施，拿出“真金白银”色算力产业高质量发展。2025年计划建成算力中心容量达2,500MW。京津冀枢纽算力网络国家枢纽节点张家口算力中心集群重超50%。2025年计划建成算力中心容量达1,750MW。长三角枢纽算力网络国家枢纽节点长三角生态绿色一体化发展示范区集群开展“算走协同”“算网协同”“算能协同”“算产协同”动，促进算力全领域赋能。2025年计划建成算力中心容量达250MW。芜湖算力中心集群2023—2025年，省级每年统筹安排1亿元，用于支持起步区数据中心项目建设。2025年计划建成算力中心总容量达1,600MW。粤港澳大湾区枢纽算力网络国家枢纽节点韶关算力中心集群设等方面予以不同标准的保障和补贴。2025年计划建成算力中心总容量达1,250MW。灼识咨询CPUFPGAASIC如CPUPyTorch）（CUDA、OpenCL），（CUDAHIP表6：异构算力需要处理不同硬件架构CPU GPU FPGA DSA ASICCPU GPU FPGA DSA ASIC架构特点 杂指令架构特点 杂指令串行务元，适合高吞吐量任务定义逻辑电路专用硬件制的专用芯片性能 单线程能强但并并行能力强，适合大针对特定领域优化的针对单一任务完全定专为特定任务设计，