1天（6小时/天）
AI 算力：从计算资源到新型生产要素的体系化认知
本课程系统梳理AI算力的技术体系、形态结构、应用模式与运营商战略机会，帮助学员建立清晰、可执行的整体认知。课程从“算力是什么、算力从哪里来、算力怎么用、运营商如何布局”为主线，深入剖析AI算力与传统计…
课程介绍
本课程系统梳理AI算力的技术体系、形态结构、应用模式与运营商战略机会，帮助学员建立清晰、可执行的整体认知。课程从“算力是什么、算力从哪里来、算力怎么用、运营商如何布局”为主线，深入剖析AI算力与传统计算资源的本质差异，区分训练算力、推理算力与通用算力，并详解云、边、端协同的算力架构。通过大模型、AIGC、AI Agent等前沿应用场景，学员将掌握算力在AI、行业应用中的价值与资源配置逻辑。课程还结合国家“东数西算”战略，明确运营商在算力产业链中的角色与商业机会，助力企业制定算力建设与运营的整体思路。适合通信运营商、IT管理者及AI从业者，通过1天6小时的系统学习，快速构建算力认知框架，提升智能化决策能力。
课程背景
随着大模型、AIGC、AI Agent 等应用的快速落地，算力正在从传统 IT 基础资源，演变为支撑智能化发展的核心生产要素。对中国通讯运营商而言，算力不再只是云资源的一部分，而是与网络、数据深度耦合，形成“网—云—算—数—智”一体化能力体系的重要支点。当前算力建设与使用过程中，普遍存在概念混用、能力边界不清、应用场景模糊、商业模式不成熟等问题，影响了算力资源的规模化利用与价值释放。同时，国家层面持续推进“东数西算”“算力网络”等战略，对运营商算力能力提出了更高要求。
课程目标
完成本课程后，学员将能够：建立清晰的算力认知框架；理解 AI 算力与传统计算资源的本质差异；区分训练算力、推理算力与通用算力；看懂算力技术与体系结构；掌握算力的关键技术构成；理解云、边、端协同的算力架构；识别算力的应用与价值场景；明确算力在 AI、大模型、行业应用中的作用；识别算力资源配置与业务需求之间的匹配逻辑；明确运营商的算力发展方向；理解运营商在算力产业链中的角色；形成算力建设与运营的整体思路。
第一模块：为什么 AI 时代必须重新理解“算力”（1.5h）
1.1 从计算资源到生产要素的演进
1.1.1 传统算力的角色定位
1.1.2 AI 对算力需求的结构性变化
1.1.3 为什么说“没有算力，就没有 AI”
1.2 AI 算力的核心概念澄清
1.2.1 什么是 AI 算力
1.2.2 通用算力 vs AI 算力
1.2.3 训练算力与推理算力的区别
1.3 国家战略与算力发展趋势
1.3.1 “东数西算”与算力布局逻辑
1.3.2 算力网络的提出背景与目标
1.3.3 对运营商的长期影响判断
第二模块：AI 算力的技术体系与架构形态（2h）
2.1 算力的硬件基础
2.1.1 计算芯片类型与特点
2.1.2 AI 芯片对算力的影响
2.1.3 国产化与自主可控背景下的算力体系
2.2 算力的软件与平台支撑
2.2.1 操作系统与虚拟化技术
2.2.2 容器、调度与资源管理
2.2.3 AI 框架与算力适配问题
2.3 云—边—端协同的算力架构
2.3.1 为什么算力必须分层部署
2.3.2 中心云、边缘云、端侧算力的分工
2.3.3 对时延、带宽与可靠性的要求
第三模块：AI 算力的应用模式与典型场景（1.5h）
3.1 大模型与 AIGC 场景
3.1.1 大模型训练对算力的极端需求
3.1.2 推理算力成为规模化应用关键
3.1.3 算力成本与应用商业化的关系
3.2 行业 AI 应用场景
3.2.1 政务与城市治理
3.2.2 工业、能源与交通
3.2.3 客服、营销与运营分析
3.3 AI Agent 与智能应用对算力的要求
3.3.1 多 Agent 并发带来的算力挑战
3.3.2 实时推理与边缘算力的重要性
3.3.3 算力弹性与资源调度能力
第四模块：运营商的算力布局与商业机会（1h）
4.1 运营商在算力产业链中的角色
4.1.1 基础设施提供者
4.1.2 算力平台与服务提供者
4.1.3 行业算力解决方案整合者
4.2 算力服务的主要模式
4.2.1 IaaS / PaaS / 算力即服务（CaaS）
4.2.2 公有云、专有云与混合云算力
4.2.3 行业定制化算力服务
4.3 算力发展的关键挑战与对策
4.3.1 投入高、回收周期长的问题
4.3.2 算力利用率与调度效率
4.3.3 与网络、数据、AI 应用的协同发展
王鸿华
常住地：四川省 成都市
王鸿华老师是国家经济师、高级信息系统项目管理师，华为全球培训中心认证讲师，深耕人工智能与数字化领域，兼具阿里、腾讯、苏宁等名企实战经验及高校特聘讲师背景。累计授课600余场、学员超6万人，满意度达98%，课程以“AI思维赋能问题解决”为核心，采用项目制教学与引导式课堂，擅长为通信、能源、制造、烟草、汽车等行业提供定制化数字化培训与咨询，服务客户涵盖三大运营商、国有银行、头部制造及零售企业，返聘率高，广受业界认可。