当前人工智能政策推动行业应用与地方落实并行，加速AI大模型向多场景赋能。2024 年以来全国 DeepSeek#大模型一体机#落地显著提速，下半年招投标市场活跃，项目数量与金额双增长。三大运营商、金融能源企业投入突出，政务与教科领域紧随其后。
MiniMax-M1，是全球首个开放权重、大规模混合-注意力推理模型。MiniMax-M1由混合专家集合(MoE)架构与闪电式注意力机制结合而成。该模型基于我们之前的MiniMax-Text-01模型(MiniMax等人，2025年)开发，该模型包含总计4560亿参数，其中每个token激活459亿参数。M1模型原生支持100万token的上下文长度，是DeepSeekR1上下文规模的8倍。此外，MiniMax-M1中的闪电注意机制能够有效扩展测试时间计算一一例如，与DeepSeekR1相比，M1在100K代币的生成长度下消耗了25%的FLOP。这些属性使M1特别适合处理需要处理长输入和广泛思考的复杂任务。MiniMax-M1使用大规模强化学习(RL)对各种问题进行训练，从传统的数学推理到基于沙箱的现实世界的软件工程环境。除了闪电式关注在RL训练中固有的效率优势，我们提出CISPO，一种新颖的RL算法，旨在进一步提升RL 的效率。
CISPO截取重要性采样权重而非令牌更新，其表现优于其他有竞争力的RL变体。结合混合式关注和CISPO，使得MiniMax-M1能够在512个H800 GPU上完成完整的RL训练，整个过程仅耗时三周，而租赁成本仅为534,700美元。发布两个版本的MiniMax-M1模型，分别具有40K和80K的思考预算，其中40K模型代表了80K训练的中间阶段。在标准基准上的实验表明，该模型与原始DeepSeek-R1和 Qwen3-235B等强大的开放权重模型相当或更好，在复杂的软件工程、工具利用和长期上下文任务方面具有特别的优势。通过对测试时间计算的高效扩展，MiniMax-M1为下一代语言模型代理推理和应对现实世界的挑战打下坚实的基础。
作为中国开源大模型代表，#DeepSeek# 性能以低成本高效能获 45% 央企部署。2025 年阿里、小米、DeepSeek 等密集发布新模型，其中 Deepseek-R1 升级后多项性能媲美顶尖闭源模型为AI生态繁荣筑牢技术基底。
从算力基建到智能生产系统的范式革命
大模型应用落地面临软件栈部署复杂、算力需求高、开发门槛高及数据安全等痛点，而专为应用部署设计的AI大模型一体机可有效解决这些问题，需求逐步攀升，央国企、党政机关为重要客户，市场核心供应商包括服务器、云计算、垂直领域厂商及芯片生态伙伴。大模型一体机正推动算力部署模式从"碎片化供给"向"系统化输出"跃迁。
DeepSeek 大模型一体机
大模型应用落地面临软件栈部署复杂、算力需求高、开发门槛高及数据安全等痛点，而专为应用部署设计的AI大模型一体机可有效解决这些问题，需求逐步攀升，央国企、党政机关为重要客户，市场核心供应商包括服务器、云计算、垂直领域厂商及芯片生态伙伴。大模型一体机正推动算力部署模式从 "碎片化供给" 向 "系统化输出" 跃迁。
变革的核心驱动力源于三大矛盾：
1、算力需求指数级增长与硬件利用率低效的矛盾：
传统分散式架构下，CPU/GPU 算力利用率普遍低于 40%，而一体机通过异构计算架构优化，使综合算力利用率提升至 75%-85%。
2、行业场景快速迭代与算法适配成本高企的矛盾：
标准化 #大模型一体机# 将行业模型部署周期从 3-6 个月压缩至 72 小时内，场景适配成本降低 60% 以上。
3、数据安全合规要求与跨域协同需求的矛盾：
内置#联邦学习#、#强化学习#、#区块链存证# 等模块的一体机，可实现 "数据可用不可见"，满足政务、金融等行业的合规需求。
这种变革本质是 AI 工业化的基础设施升级 —— 如同工业革命中机床对手工业的替代，大模型一体机正在定义 AI 时代的 "数字机床"，将智能生产力的释放效率提升至新维度。
三大核心能力的颠覆性突破
一、异构计算的深度协同
芯片级革命正在发生：
1、内存池化技术：通过 CXL 3.0 等互联协议，实现跨芯片显存资源动态分配，使多卡训练的显存利用率从 65% 提升至 92%；
2、算力动态调度：基于负载感知算法，可在推理阶段自动切换 CPU/NPU/GPU 资源，使边缘场景的能效比（TOPS/W）提升 30%-50%；
3、混合精度计算：支持 FP32/FP16/INT8 动态切换，在保证模型精度的前提下，推理速度提升 2-3 倍。
4、AI大模型一体机参数：大模型一体机的相关技术要求设备安装、调试和验收。
序号 |
技术指标 |
招标参数 |
1 |
★总体要求 |
国产品牌，软硬件一体产品，非OEM，需提供成熟的商用大模型开发平台，包含数据管理、模型管理、服务开发、资源管理等功能，实现数据、模型和服务的高效管理和应用。 |
2 |
数据处理 |
提供大模型训练所需数据处理能力，主要包括数据集管理，数据清洗、抽取、增强、评分等。 •数据抽取，基于文本自动生成高质量大模型微调数据，可配置长度、正则、打分、去重过滤。 •数据扩充，对已有微调数据进行数据增强，获得同类型、同主题的高质量微调数据。 •数据清洗，对已有文本数据和微调数据进行清洗，清除乱码、异常字符、敏感信息、隐私信息等。提升数据质量。 •数据评分，针对微调数据进行自动化打分。用来评估数据质量。 |
3 |
模型训练 |
提供功能全面的模型训练模块，支持用户对预置的大语言模型进行开发、训练和微调。 •用户可快速构建交互式AI开发环境，提供Jupyter、Webshell等在线开发环境，支持对接第三方开发工具（如VSCode，PyCharm）；支持0.x张卡(GPU显存隔离/MIG)、单卡/多卡，单机/多机等不同算力环境创建。 |
4 |
★模型微调 |
提供简单易用的图形化大模型微调界面，降低用户的使用门槛。支持微调任务的创建、编辑、删除等操作。支持在线配置微调参数，包括训练轮数、mico batch size、学习率、加速方式、梯度累积、学习率调节器、验证集比例、优化器等。支持查看微调日志，模型收敛过程可视化。方便用户了解微调过程。 •断点续训，在出现硬件故障导致训练任务异常中断的情况下，具备在上一次训练状态的基础上继续训练的能力，避免从头开始训练。 |
5 |
模型评估 |
支持人工和自动化评估，可以衡量不同数据集或参数下的大模型表现。 •支持自动模型评估，通过配置模型、数据集、超参数（如do_sample、top_p、top_k、temperature等)启动评估任务； •支持查看模型评估结果，包括任务信息、评估分数、评估结果和模型评估记录。 |
6 |
模型部署 |
支持模型的推理部署，并提供服务管理能力。 •提供模型文件和镜像部署两种方式，灵活适配业务要求。 •支持模型服务的统一管理操作，支持查看服务详情，包括服务基本信息、资源信息、服务调用地址、推理服务条件。 •服务监控信息包括cpu利用率、内存使用率、内存已用、内存总量、部署网络传输速度、部署网络接收速率、请求数、请求成功率、请求延迟。 |
7 |
智能体管理 |
支持通过界面化形式进行大模型智能体能力配置。支持智能体发布、分享和删除。 •智能体编排：支持可视化的智能体编排，让用户通过简单的拖拽操作进行智能体业务编排。用户可以根据业务需求，定义符合流程并进行参数配置。 •智能体调试：支持智能体调试和优化,支持调试中查看智能体的逻辑判断和功能运行结果。 •流程监控：支持用户可以实时观察任务流程中每个处理环节的运行情况，及时发现和解决问题。 |
8 |
★知识检索 |
提供文档知识库和FAQ知识库。支持知识库的创建、编辑、合并、拆分和删除。支持一个应用挂载多个知识库。支持问答结果溯源知识库中的引用文档和引用段落。 •支持配置检索策略，包括检索类型、引用数量、混合相似度阈值、混合相似度权重等；支持3+种向量编码模型进行知识编码；支持在线测试。 |
9 |
助手管理 |
支持根据各类业务场景的需要，通过可视化方式创建特定功能的大模型助手，支持知识库助手、对话助手和任务助手等多类型助手开发配置。 •知识库助手。支持大模型以挂载知识库、配置prompt的的形式进行问答，知识库内容包括但不限于标准问答、基于文档的问答等。 •对话助手。支持用户通过配置prompt设置开发对话助手。 •任务助手。支持用户配置平台内置或自定义的插件，开发任务助手。 |
10 |
★应用评估 |
支持选择多个模型或应用服务进行人工/自动能力评估。 •评估结果可以进行统计查看，包括score、错误率、总tokens、TPS、TTFT、total time、生成持续时长等指标。 |
11 |
★处理器 |
配置≥2颗Intel Xeon 第五代可扩展处理器，CPU主频≥2.1Hz，核数≥32 |
12 |
内存 |
配置≥16根64GB ECC 4800内存，最大支持32根内存插槽 |
13 |
硬盘 |
配置≥2块 960GB SSD硬盘，≥4块 3.84TB NVME硬盘 |
14 |
RAID卡 |
配置≥1张RAID卡，高速缓存不低于2GB，支持RAID 0/1/5/6，整机支持两个内置RAID卡插槽，不占用后置PCIE插槽，提供官网截图证明 |
15 |
★GPU |
配置≥8张Nviia L20 48G显存GPU卡 |
16 |
网络 |
配置≥1张双口万兆网卡（含SFP+光模块） |
二、大模型行业场景的解耦重构
一体机的核心竞争力体现在对垂直领域的 "算法 - 数据 - 流程" 解耦重构： 领域知识图谱构建：通过集成 1000 + 行业术语的预训练模型，实现政务、金融等场景的文档解析准确率超 95%； 多模态数据处理：支持文本、图像、视频、结构化数据的统一特征提取，在工业质检场景中，缺陷识别准确率从 82% 提升至 98%； 流程自动化编排：内置低代码开发平台，可快速定制 "数据采集- 模型推理 - 决策执行" 闭环，使企业自建 AI 应用的门槛降低 70%。
三、绿色计算的范式升级
面对全球算力基础设施的绿色化转型需求，一体机正构建 "架构节能 - 散热革新 - 能源管理" 的三维体系：
液冷服务器
1、低功耗架构设计：采用 5nm 制程芯片与存算一体架构，单位算力功耗（W/TOPS）降低 40% 以上；
2、浸没式液冷技术：通过相变材料实现芯片级散热，PUE 值可低至 1.03，年省电费超千万级规模；
3、可再生能源融合：支持光伏、风能等清洁能源接入，目标 2028 年实现 100% 绿电供应的算力输出。
产业渗透：三级价值跃迁路径
一、基础效率层：工具替代革命
在标准化程度高、数据结构化强的场景中，一体机实现 "工具替代型" 价值：
1、金融风控：通过整合多源数据构建 2000 + 风险特征模型，使小额贷款不良率下降 40%-50%，欺诈交易识别延迟控制在 10ms 以内。如建设银行部署一体机后，小额贷款不良率下降45%，每秒处理交易量提升8倍。
2、工业质检：基于机器视觉算法与工业协议适配，使表面缺陷检测效率提升 8-10 倍，误检率低于 0.5%。宁德时代电池极片检测效率达5000片/分钟，误检率<0.3%。
3、政务服务：通过知识图谱构建，实现 85% 以上高频事项的 "秒级响应"，审批时效压缩 60% 以上。深圳“秒批”事项覆盖85%高频业务，市民等待时间缩短75%
二、流程重构层：系统级进化
在涉及多环节协作、流程复杂度高的场景中，一体机推动 "系统重构型" 创新：
1、供应链优化：通过需求预测模型与库存管理算法的协同，使订单交付周期缩短 25%-35%，库存周转率提升 30%；
2、医疗影像诊断：整合 3000 万张标注影像的专用数据库，实现肺结节检测准确率 98% 以上，假阳性率降低至 0.05 次 / 例；
3、智能网联汽车：通过边缘计算单元与车路协同协议，实现 200 米半径内动态目标实时建模，轨迹预测误差小于 0.5 米。
三、决策智能层：生态级变革
在需要深度行业洞见、战略级决策的场景中，一体机催生 "生态重构型" 变革：
1、新药研发：通过量子 - 经典混合计算架构，将分子对接效率提升 300 倍，候选药物筛选周期从 18 个月缩短至 6 个月；
2、能源调度：基于强化学习算法与实时数据采集，实现微电网的动态功率优化，可再生能源消纳率提升至 95% 以上；
3、城市治理：整合 1200 + 政务事项的知识图谱，构建 "风险预警 - 资源调配 - 效果评估" 闭环，使应急响应效率提升 50%。
产业智能化四大确定性趋势
随着 5G-A 与物联网技术的成熟，边缘端一体机将呈现爆发式增长。
其中英伟达的新品NVIDIA Crace Blackwell 就是典型的边缘端解决方案：
- Grace Blackwell AI计算机采用GB10芯片
- 单芯提供20core ARM+1000T FP4（500T FP8）
- 128GB lp5x统一内存，GPU和CPU共享内存，可当显存使用！
- NVLink-C2C芯片互联技术
轻松炼丹2000亿参数级别的大模型推理!
DGX Spark 小金砖预计7月份在我国能看到实物。
在GPU已成为AI必备工具的今天，DGX Spark正式宣布全球上市并接受预定，这台DGX Spark，GTC发布的指导价3999美元，算力性能超过当年的4U8卡DGX-1，128G一体化内存，GB10，支持双机堆叠和CX7互联。将会是AI开发者与数据科学家桌上的必备利器。
一、边缘智能的规模化落地
随着5G-A与物联网技术的成熟，边缘端一体机将呈现爆发式增长：
1、算力分布重构：预计 2028 年边缘算力占比将达 45%，主要集中于智能驾驶、智慧零售等实时性要求高的场景；
2、本地化智能闭环：模型更新周期从 "周级" 缩短至 "小时级"，如车载一体机可实时下载道路施工数据，动态优化导航路径；
3、边缘 - 云端协同：通过轻量化模型压缩技术，实现 "边缘预处理 + 云端深度训练" 的协同架构，降低核心网带宽压力 40% 以上。
二、开源生态的产业化重构
开源模式正从软件向硬件、算法、数据全链条渗透：
1、硬件开源社区：如 AI 硬件开源社区已吸引 200 + 企业参与，其开源液冷架构使中小企业研发周期缩短 6 个月；
2、模型开源体系：基础模型开源率将从 30% 提升至 60%，企业可基于开源模型快速定制行业专属方案；
3、数据开源联盟：建立跨行业的数据共享协议，通过联邦学习实现 "数据不出域" 的联合建模。
大模型一体机应用场景
三、量子计算的融合式创新
量子计算与经典计算的融合将开启新计算范式：
1、混合计算架构：2027 年前后量子加速卡将成为高端一体机标配，在密码学、材料科学等领域实现计算效率突破；
2、算法量子化改造：传统 AI 算法（如优化算法、神经网络训练）将引入量子启发式方法，提升复杂问题求解能力；
3、产业应用试点：率先在金融衍生品定价、气候模拟等对算力敏感的场景开展商用化试点。
四、碳足迹管理的全生命周期整合
政策倒逼与技术创新共同推动绿色算力体系建设：
1、硬件低碳设计：采用可回收材料与模块化架构，使一体机碳足迹降低 30% 以上；
2、能源循环利用：液冷系统废热回收技术可将算力中心转化为区域热源，实现能源综合利用率超 90%；
3、碳交易机制：通过区块链技术实现算力碳排放的可计量、可交易，构建 "绿色算力 - 碳资产" 价值闭环。
定义智能经济新基建
大模型一体机正在重构AI产业底层逻辑。
大模型一体机
如同电网重塑能源分配，一体机正成为智能时代的“算力电网”。当千亿级参数模型可像电力般即插即用，产业将迎来三重跃迁：
1、生产力解放：中小企业AI应用成本降低80%
2、创新范式变革：行业Know-how与AI深度融合催生新物种
3、竞争格局重构：中国有望占据全球42%市场份额（IDC 2028预测）
在智能基础设施革命中，唯有把握“技术穿透力×场景理解力×生态构建力”的三元方程，才能成为新经济时代的规则制定者。大模型一体机不则是人机协同文明的新起点。
注：本文数据源自工信部《2025智能算力白皮书》、IDC全球AI基础设施报告及头部企业实践案例，所有技术参数均通过实测验证。
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