1、项目基本情况
本项目在公司现有智算服务基础上，响应国家“适度超前建设新型基础设施”的规划，通过部署算力服务器、网络设备、存储设备等，构建万卡集群的AI 智算中心，满足客户在大模型训练及推理方面日益增长的智能算力服务需求。本项目由彩讯科技股份有限公司实施，投资总额 148,472.10 万元，新增算力规模总体约 12,000P。
2、项目必要性分析
（1）服务国家“适度超前”战略，布局规模化智算服务以构筑核心竞争力
在人工智能赋能千行百业的进程中，智算中心作为人工智能的重要基础设施，已成为支撑人工智能技术及产业发展的重要基石。2025 年 10 月，第二十届中央委员会第四次全体会议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称“‘十五五’规划建议”），明确提出适度超前建设新型基础设施，推进传统基础设施更新和数智化改造，强化算力、算法、数据等高效供给。
在市场和政策的多重要素推动下，智算中心建设已由发展初期百卡规模迈向万卡集群算力规模的时代。中国移动、中国联通及互联网、云服务、人工智能等行业头部企业纷纷发布了超万卡智算中心建设规划。
公司积极响应国家“适度超前”建设新型基础设施的宏观战略导向，顺应智能算力集约化、高效化发展的产业趋势。在万卡规模智算中心成为趋势的背景下，公司通过实施本项目新增 12,000P 算力服务，提高在智算中心规模化建设的服务能力，夯实公司在智算服务领域持续的竞争力。
（2）满足公司客户对于智算服务的需求
公司作为领先的企业数字化技术和服务提供商，凭借协同办公、智慧渠道、智算服务与数据智能三大产品线，为电信、能源、金融、交通等行业领域提供产业数字化转型和智能化升级服务，积累了大量的行业内重点客户。
同时，人工智能向各行业的持续渗透驱动着超大规模模型和海量数据对算力需求的快速增长，公司所服务的重点行业正是此轮算力需求扩张的核心领域。
为了满足公司客户对智算服务的需求，公司通过实施本项目部署算力服务器、网络设备、存储设备等，为客户提供高端智算服务和超高端智算服务。
（3）智算中心建设是公司业务规划的重要布局
公司基于 AI、智算等核心技术能力，构建了完整的 AI 生态闭环，形成协同办公、智慧渠道、智算服务和数据智能三大产品线。结合电信、能源、金融、交通等公司重点覆盖的下游行业中客户对于智算服务的需求，公司规划“AI 应用+智算服务”成为业绩增长第二曲线的核心动力。
通过本项目实施，公司将实现在智能算力服务领域的深度布局，以此夯实公司三大产品线同步发展战略，因此本项目建设是公司业务战略规划的重要布局。
3、项目实施的可行性
（1）智算中心建设符合国家政策引导和未来规划
智算中心作为人工智能发展的关键基础设施，是带动全社会科技创新、经济发展以及提升社会治理水平的重要力量。2024 年 9 月，工信部等十一部门联合发布《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》，要求优化布局算力基础设施，引导面向全国、区域提供服务的大型及超大型数据中心、智能计算中心、超算中心在枢纽节点部署，逐步提升智能算力占比。2026 年 1月，工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，要求加快形成高质量智算、数据和算法服务。
本项目作为智算中心建设项目，符合国家政策引导和未来战略规划。
（2）多元化、高效化、场景化的应用推动智算中心需求快速增长
在大模型和生成式人工智能的推动下，我国智算中心服务已形成了覆盖规划建设到运营应用的全流程体系，向普惠化、高效化、场景化发展，智能算力规模增速高于预期。根据 IDC 发布的《2025 年中国人工智能计算力发展评估报2028 年将达到 2,781.9EFLOPS，其间复合增长率为 39.94%。
公司通过实施本项目部署算力服务器、网络设备、存储设备等，为客户提供高端智算服务和超高端智算服务，顺应了智能算力需求规模增长趋势，符合市场对智算服务的需求。
（3）公司已构建成熟的智算服务方案并积累了项目经验
公司已构建以“云+算力+数据”三位一体为核心的智算服务与数据智能产品线，能够为客户提供覆盖云全生命周期管理、智算中心规划建设与集群管理，以及数据治理、模型训练与推理的全链条解决方案。
公司通过 AI 原生云计算网络架构 RichNet，在智算中心节省成本的同时使系统负载提升 30%以上。公司已开展的智算业务包括在河南省建设智算中心，为智驾厂商建设算力集群及提供智算人工智能平台运维服务等项目。公司现有的成熟智能算力服务方案以及项目的经验积累为本项目的建设与运营提供了坚实的经验支撑。
4、项目投资概算
项目投资预算总额为 148,472.10 万元。本项目总投资主要包括软硬件设备投资、基本预备费以及铺底流动资金等。
5、项目经济效益分析
本项目有助于拓展算力业务，具有良好的经济效益，对公司发展有较好的促进作用。
6、项目周期及进度安排
本项目建设周期为 2 年。
7、项目备案及审批相关情况
根据《中华人民共和国环境影响评价法》《建设项目环境影响评价分类管理名录（2021 年版）》等相关法律法规的规定，本项目未列入《建设项目环境影响评价分类管理名录（2021 年版）》，属于不纳入建设项目环境影响评价管理的项目，无需办理环境保护评价批复文件。
截至本报告出具日，本项目备案及其他报批事项的相关手续正在办理中。
8、公司主智算服务与数据智能主要产品简介
智算服务与数据智能产品线以“云+算力+数据”三位一体为核心架构，聚焦于为多行业客户提供从云全生命周期管理和服务，智算中心规划建设与集群管理，到数据治理与模型训练及推理等服务解决方案。
云业务立足于移动云生态，提供上云咨询、私有云规划与建设、混合云管理、云应用开发、上云迁移、云运维、云集成以及云盘智能助手等全生命周期产品与服务。智算服务通过彩讯自研 AI 原生云计算解决方案 Rich AlCloud，提供涵盖从下一代 AI 云原生计算网络架构、超大规模算力集群管理平台到高性能企业级大模型训练与推理平台的 AI 算力构建及大模型运营一体化解决方案，助力企业快速构建大规模算力集群。
数据智能服务通过彩讯数据治理工具、大数据分析平台、终端管理服务平台、数据安全管理平台、数据增强工具、数据合成工具等产品及生成式人工智能技术，为数据采集、数据治理、稳定训练集、数据安全、推理结果使用等环节提供技术支撑；促进企业私域数据质量提升，盘活企业数据资产，帮助企业更好地管理和利用数据，支持人工智能应用的开发和部署，实现业务价值的最大化。智算服务与数据智能产品线在 2025 年上半年高速增长。
云业务方面，持续重点支撑客户研发 C 端云产品 AI 功能，搭载云盘个人知识库，构建轻量化、专业化的个人专属智能体。实现跨文档、结构化的实时知识智能回答；支持创建多个知识库，进行共享与协作。
打造 Deep Seek+AI 应用，推出 AIPPT、AI 写代码、AI 相机、AI 拍照解题等 AI+能力串联的工具集，覆盖学习、办公、生活场景。升级云盘搜索能力，建设“盘内搜+站内搜+全网搜”内容搜索网络，实现有搜必应。智算服务业务，帮助客户建设智能驾驶智算中心，助力用户打造高水平的自动驾驶大模型。帮助企业利用大模型技术，赋能智驾应用全景视觉、融合感知、高动态智能执行等环节。联合许昌电信建设智算中心，为某科研院所提供算力服务，满足其模型训练、AI 场景构建的算力需求。
数据智能业务，支撑运营商客户智能化升级，融合大模型与专家经验赋能精准营销。围绕基于终端偏好与使用周期等千万级数据构建智能预测模型，为一线营销策略提供强支撑；通过实时分析基站运行数据，智能诊断信号异常与负载失衡等隐患，显著提升网络运维效率。
基于南方电网云景、智瞰、人工智能平台、数据工厂、数字孪生平台等技术平台，在南方电网供应链、生技、安监、办公、人资、财务等业务领域落地包括数据可视化分析、自动化操作、智能告警、AI 智能体等 100+的应用场景。
报告期内的主要项目有：中移互联网移动云盘项目、中国移动终端公司终端管理及服务系统项目、中移在线政企大数据应用系统支撑项目、中移云能力中心运维服务、中移云能力中心开发类研发项目、中移浙江创新院人工智能服务支撑项目、中移动信息基于大模型的智能后处理应用研发项目、许昌电信算力服务项目、深圳数智 AI 公共服务平台 IB 网络设备及算力集群项目、南网人工智能开发和咨询服务项目、广东电网多地市供应局数据资产维护服务项目、中国人民银行辅助国家金融基础数据库项目等。报告期来自智算服务与数据智能产品线收入 2.84 亿元，较去年同期增长 50.05%。
目录
第一章 概述
1.1 项目概况
1.1.1 项目名称
1.1.2 项目建设性质
1.1.3 项目拟建地址
1.1.4 项目建设目标
1.1.5 项目建设工期
1.1.6 项目投资估算及资金筹措
1.1.7 项目运营规模
1.2 企业概况
1.3 编制依据及研究范围
1.3.1 编制依据
1.3.2 研究范围
1.3.3 编制原则
1.4 主要结论和建议
1.4.1 主要结论
1.4.2 建议
第二章 项目建设背景、需求分析及产出方案
2.1 项目背景
2.2 项目建设的必要性
2.2.1 满足国内人工智能发展需求
2.2.2 加强政府治理，提升公共服务能力
2.2.3 加速 AI 生态对接，推动创新产业聚集
2.2.4 顺应行业发展趋势，是公司人工智能战略拓展的需要
2.3 项目建设的可行性
2.3.1 相关产业政策为项目开展提供良好的发展空间
2.3.2 充足的技术和人才储备，为项目的实施提供了充分的保障
2.3.3 广阔的市场空间为项目的实施提供了良好的市场基础
2.4 市场需求分析
2.4.1 全球算力进入新一轮快速发展期
2.4.2 我国开启算力赋能数字经济新篇章
2.4.3 全球人工智能计算中心的发展现状
2.4.4 我国人工智能计算中心的发展现状
2.4.5 人工智能计算中心面临的新形势和新需求
2.5 项目建设内容、规模和产出方案
2.5.1 项目建设内容及规模
2.5.2 项目服务规模
2.6 项目商业模式
第三章 项目选址与要素保障
3.1 项目选址方案
3.1.1 项目选址的原则
3.1.2 选址方案的确定
3.2 项目建设条件分析
3.2.1 地理环境
3.2.2 科学技术
3.2.3 交通运输
第四章 项目建设方案
4.1 技术方案
4.1.1 智能算力中心的整体架构
4.1.2 智能算力中心技术架构体系
4.1.3 智能算力中心异构集群部署方案
4.2 设备方案
4.3 工程方案
4.3.1 智能算力中心算力服务平台建设方案
4.3.2 公用及辅助工程
4.4 数字化方案
4.5 建设管理方案
4.5.1 项目建设期管理
4.5.2 项目招标
4.5.3 项目实施进度计划
第五章 项目运营方案
5.1 运营方案
5.1.1 销售模式
5.1.2 研发模式
5.1.3 影响公司经营模式的关键因素
5.1.4 燃料动力供应保障
5.2 安全保障方案
5.2.1 危害因素和危害程度分析
5.2.2 安全措施方案
5.2.3 消防设施
5.3 运营管理方案
5.3.1 项目运营期组织机构
5.3.2 人力资源配置
5.3.3 人员培训
第六章 项目投融资与财务方案
6.1 投资估算
6.1.1 投资估算范围及参考依据
6.1.2 项目投资估算
6.1.3 资金使用和管理
6.2 盈利能力分析
6.2.1 基础数据与参数选取
6.2.2 编制依据
6.2.3 收入测算
6.2.4 成本核算
6.2.5 财务评价分析
6.3 财务可持续性分析
6.3.1 偿债能力分析
6.3.2 评价结论
第七章 项目影响效果分析
7.1 经济影响分析
7.2 社会影响分析
7.3 生态环境影响分析
7.3.1 环境评价依据及执行标准
7.3.2 污染控制目标
7.3.3 施工期环境影响分析
7.3.4 营运期环境影响分析
7.3.5 环境保护的建议
7.3.6 环境影响评价结论
7.4 资源和能源利用效果分析
7.4.1 用能标准和节能规范
7.4.2 项目能耗情况
7.4.3 节能措施及效果分析
7.4.4 资源和能源利用效果分析结论
第八章 项目风险管控方案
8.1 工期风险
8.2 政策及市场拓展风险
8.3 技术人才风险
第九章 结论与建议
9.1 主要研究结论
9.1.1 本项目与产业政策、规划的相符性
9.1.2 本项目的社会效益
9.2 建议
附件：财务分析过程
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