“企业在人工智能大模型时代的核心竞争力，是把自己行业/领域的专有知识经验和数据转化封装成AI模型，并将之有机联接到自身数字化体系的能力。”
———— 尹智
课程纲要：
模块一：边缘计算和算力网络的核心逻辑和应用场景
1、 信息化、数据化、智能化：计算的演进
2、 边缘计算的核心概念和典型应用场景
a) 车联网
b) 视频加速及XR渲染
c) IOT网关服务和工业互联网
3、 边缘计算产业进展情况
4、 基于云、网、边融合的边缘计算新形态：算力网络
5、 边缘计算和算力网络的主要技术挑战和机遇
6、 人工智能时代的边缘计算
a) AI算力的困境
b) AI边缘计算的探讨和实践
c) 端、边、云协同的AI计算（训练和推理）形态
模块二：智能计算驱动的算力网络全周期：模式、科技和市场
7、 算力时代：第四次工业革命的电力
8、 算力网络基础设施政策和市场分析
a) 国家政策及科技竞争局势解读
b) 算力市场分析综述
c) 目前主要数据中心和智能计算中心布局和建设运营现状
9、 算力网络核心技术和产业要素
a) 算力基础设施
i. 云原生
ii. 无服务器计算
iii. 异构计算和多样性算力
iv. 算力原生
v. 算力卸载和虚拟化
vi. 存算一体
vii. 边缘计算、超边缘计算和端侧计算
b) 网络基础设施
i. 全光传输高速互联
ii. 全光传输调度
iii. 智能IP网络和应用感知
c) 算网一体核心技术
i. 算力度量
ii. 算力标识
iii. 算力感知
iv. 算力路由
v. 在网计算
d) 算力网络运营服务
i. 算网一体编排
ii. 算力解构和泛在调度
iii. 数字孪生和算网自智
iv. 算力交易
v. 多量纲
vi. 算力封装和并网
vii. 算网意图感知
e) 绿色与安全关键技术和产业要素
i. 芯片节能
ii. 液冷技术
iii. 数据中心节能
iv. 隐私计算
v. 数据标记
vi. 全程可信算力
vii. 内生安全
10、 AI大模型带来的通用人工智能曙光和算力需求新模式
a) 生成式AI和AI大模型的源起和发展
b) AI大模型的应用模式和场景
c) AI大模型的算力应用和供给方式
i. Infrastructure as a service：机柜机架服务器等AI基础设施服务算力
ii. AIPaaS：人工智能开发云中台 – 应用开发和模型训练算力
iii. Model as a service 赋能云 ：面向模型定制和精调的AI服务- 模型训练算力
iv. AISaaS: 赋能百业的AI云应用 – AI模型推理算力
模块三：某国内头部智能算力基础设施建设运营全周期项目案例介绍
11、 项目背景及整体模式
12、 AIDC项目核心内容和价值
13、 收入与成本构成
14、 效益分析及财务测算逻辑
15、 AIDC设计建设及运营方案综述
16、 AIDC运营状况
