主题

内容

一：智算中心行业现状和产业模式

1.1 智算产业发展背景、最新趋势分析

1.2 智算中心核心技术趋势变化分析

1.3 智算中心项目产业模式概述

二：智算算力、AI 芯片与产品解析

2.1 算力的综合分析

2.2 算力的分类和单位，T、P 级 FLOPS 的定义

2.3 AI 算力的多个芯片路线

2.4 算力的计算方式

2.5 GPU 算力的综合指标

2.6 智算中心建设产品组成

2.7 智算中心 AI 算力服务器

2.8 主流超节点产品解读

2.9 智算中心-网络产品

2.10 智算中心数据存储产品

三：智算项目建设流程和注意事项

3.1 智算中心项目与传统项目的本质区别

3.2 智算中心“投建运”

3.3 智算中心建设的主要参与方分析，SPV 公司、银行以及融资租赁公司、政府单位、产品、方案、技术服务、运营公司、IDC 服务商、智算中心用户方等

3.4 智算中心项目的“前提”

3.5 智算中心启动的“关键”工作

3.6 项目审批流程解读

3.7 项目选址的因素分析

3.8 可研报告的核心“要点”

3.9 窗口指导申请书“要点”

3.10 智算中心与算电协同

四：智算中心综合方案设计与运营

4.1 智算中心设计案设计与运营

4.2 智算中心方案场景和类型

4.3 智算中心建设的主要阶段

4.4 智算中心建设整体设计框架

4.5 智算中心-GPU 设备选型原则

4.6 智算中心-组网规划设计方案

4.7 智算中心-存储系统选型分析

4.8 智算中心运维面临的挑战

4.9 智算中心运维需解决的主要问题

4.10 AI 推理、训练等平台容器化的监控管理整合

4.11 智算中心运维平台的产品举例

4.12 算力运营发展的重要阶段和趋势

4.13 算力调度平台的价值

4.14 技术趋势：跨地域万卡集群纳管能力

4.15 技术趋势：多芯片纳管+统一调度

4.16 行业趋势：Token 工厂和 Token 出海的运营逻辑分析

五：Token产业全景与核心价值定位

5.1 Token 经济的产业背景

5.2 Token 的技术本质与商业价值

5.3 Token 工厂的核心能力与竞争要素

5.4 企业布局 Token 业务的战略价值

六：Token 经济与传统算力租赁的差异及协同

6.1 传统算力租赁模式深度解析

6.2 Token 经济模式的创新特征

6.3 两种模式的对比分析与选择策略

6.4 从算力租赁到 Token 经济的转型路径

七：AI 算力爆发下的Token 发展新机遇

7.1 AI 算力需求的爆发式增长

7.2 大模型技术演进驱动 Token 需求增长

7.3 Token 业务的新兴应用场景与市场机会

7.4 企业 Token 业务的战略布局建议

八:Token 工厂完整建 设模式与全流程拆解

8.1 Token 工厂概念与产业定位

8.2 Token 工厂的产出模型

8.3 Token 工厂的四大核心模块

8.4 Token 工厂建设全流程拆解

8.5 Token 工厂的建设模式

8.6 Token 工厂的运营模式

九:Token 工厂财务测

9.1 Token 工厂成本结构拆解 算、投资回报与风险管控

9.2 Token 工厂单位经济模型

9.3 投资回报（ROI）综合测算

9.4 融资模式与资金来源

9.5 核心风险识别与管控

9.6 风险矩阵与决策框架

十:Token 出海合规路径、海外市场与运营策略

10.1 全球 Token 市场概览

10.2 中国 Token 出海的商业模式

10.3 海外市场选择与进入策略

10.4 出海合规路径

10.5 Token 出海运营策略