文章指出AI产业正从粗放式竞赛转向价值深耕阶段，大模型应用爆发促使产业转向精细化运营。算力方面从重训练转向训推均衡，异构智算平台成为关键解决方案。联想推出万全异构智算平台，整合异构算力资源，实现统一管理与智能调度，为AI应用落地提供基础支撑。
随着DeepSeek等大模型热潮地沉淀，AI产业正经历更为深刻的认知跃迁，其发展重心已经从比拼算力规模与参数数量的粗放式竞赛，转向注重效能提升与应用场景落地的价值深耕阶段。
与此同时，众多企业将战略焦点从单纯关注AI算力解决方案，扩展到AI应用全方案的实践层面。本次变革以技术、数据与算力三者的深度融合为核心，而产业竞争的基础逻辑也以此为契机构建了全新范式。
为系统梳理这一趋势、洞察未来发展路径，给各行业提供兼具理论深度与实践价值的参考指南，联想与异构智算产业生态联盟共同打造并发布了**《2025 AI方案赋能白皮书》**（简称《白皮书》），并特别邀请重磅专家对其进行深度解读。
01
顺应时代律动，重构智能时代
《白皮书》中指出，人工智能60多年的发展，始终未能摆脱“技术突破-预期膨胀-瓶颈显现-理性回归”的周期性规律。与前两次人工智能浪潮受限于对人工规则的高度依赖不同，本轮浪潮得益于数据资源与算力支撑的双重驱动作用。当前第三次浪潮的突破性在于，其实现了从“专用智能”向“通用能力”的跨越。
中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏
中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在会上解释说：
以深度学习与大模型为特征的第三次浪潮，一方面依托大数据技术的成熟应用，积累了海量数据资源；另一方面凭借以GPU为代表的并行计算技术，为人工智能的当代复兴奠定了算力基础。
在技术层面，本次AI浪潮实现了从“人工定义”到“数据自学习”的范式转换。
联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山表示，
Transformer架构的注意力机制解决了‘上下文理解’问题，数据的自监督学习突破了‘数据标注依赖’，Scaling Law（规模定律）则让我们找到了‘能力提升路径’，这三者是大模型时代来临的三大关键。
联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山
此外，在算力、算法、数据共同支撑下，基于深度学习与大数据的人工智能大模型引发质变，大模型已经突破过去应用场景的限制，特别是以ChatGPT-3为代表的大模型，正深度渗透各行业领域，显著提升了生产力水平。
02
大模型应用爆发，加速精细化运营
当然，算力堆叠无法解决所有问题。随着大模型获得广泛应用，算力规模化的边际效益递减趋势日渐显著，这意味着单纯依赖算力堆叠正面临瓶颈。尤其伴随规模效应的增强，投资产出效率持续下降，投资额持续攀升，大模型厂商呈现显著分化。
当“更大即更好”的粗放式发展逻辑彻底失效，促使产业必须转向精细化运营。在此背景下，边缘推理与垂域私有数据成为推动未来人工智能应用落地的另一重要方向，人工智能需要与具体场景深度结合，做到“精细化”运营。
当然，这一情况的出现，也对当前算力架构提出了更高要求。
《白皮书》中提到，**在算力方面，算力供给侧从重训练到训推均衡等演进。**随着AI发展重点从模型训练转向前端应用，以及大模型在低延迟、高并发场景中的应用日益增多，市场对推理算力和边缘算力的需求将显著上升。在此背景下，从训练与推理分离逐步迈向训推一体成为行业发展的必然趋势，这有助于降低模型迭代与部署成本，提升整体效率。
黄山表示，对于企业而言，“训推分离”与“训推一体”两种架构模式的选择并非互斥关系，训练与推理是大模型应用的两个关键环节。
训练过程旨在持续优化模型参数，最终实现模型性能的提升；
推理过程则需持续校正输出结果，以期不断优化模型的实际应用表现。
而精细化，在他看来是大模型深入行业应用的必然，“精细”代表着“细分”。
潞晨科技北京公司总经理李永彬
潞晨科技北京公司总经理李永彬强调说，
结合具体应用场景进行分析时可见，大模型供应商通常倾向采用训练与推理分离的部署架构。究其原因，对于模型供应商而言，从研发阶段到推理部署实现，再到对外服务的全流程复杂度较高，且训练与推理环节对计算资源的需求存在显著差异。
反观金融、医疗、政务等特定领域，由于对数据隐私保护要求较高，通常需采用本地化部署模式。在此类私有化部署场景下，集成训练与推理功能的一体机方案可通过“训推一体”架构满足业务需求。
03
算力演进，异构智算显担当
然而，这些现象无法掩盖一个更深层次的问题——算力异构。从核心算力到边缘算力，广泛部署着CPU、GPU、FPGA等异构计算单元，如何实现统一纳管与调度已成为亟待解决的新课题。《白皮书》认为，随着AI应用场景的多样化，异构算力将加速普及，CPU、GPU、FPGA等芯片协同管理调度，并且结合软件层的优化，以提升算力利用率与能效比。
黄山解释说，联想作为系统方案厂商，需要承担硬件兼容性问题的相应责任。联想致力于协调复杂的GPU生态与模型生态，共同推进兼容适配工作的协同优化。
一方面，为实现更优适配效果，需对服务器及网络架构实施针对性设计优化；
另一方面，在调度GPU计算资源时，必须实施精细监控以实时掌握GPU运行状态，包括监测其温度是否超标、利用率等核心指标，从而实现任务的精准调度分配，避免GPU资源闲置。
由此，联想推出大模型训推技术——联想万全异构智算平台。
联想万全异构智算平台，是高度自动化的AI全流程开发平台，整合异构GPU与CPU算力，统一管理与智能调度，提供稳定高效的AI/HPC混合算力，覆盖高性能计算与人工智能场景。它支持AI模型开发、训练、微调及推理部署，提升端到端效率；统一纳管科学计算、AI训练与通用计算三类算力，自动分配调整，确保资源高效利用。
正是凭借着对人工智能技术的深刻理解，联想与AI生态伙伴一起，构筑起AI应用方案落地的基石。
最后
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人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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