01 纯软超融合：轻量化市场的黑马力量 行业趋势洞察 2023年中国超融合市场规模 ：3000亿元（年增长率↑30%） 纯软超融合市场占比 ：2023年达到15%，年增长率↑40% 企业需求核心诉求 ： 轻量化部署 ：60%企业需减少硬件依赖，降低TCO 快速上线 ：80%企业需缩短部署周期至7天内 灵活扩展 ：90%企业需支持无缝扩展至混合云架构 纯软超融合的核心优势 硬件解耦 ：支持X86、ARM等多架构，硬件成本↓50% 快速部署 ：部署时间缩短至1小时，上线效率↑90% 弹性扩展 ：支持从1节点到1000节点的无缝扩展 02 青云云易捷：轻量化超融合的“全能选手” 技术优势雷达图 核心功能亮点 轻量化部署 ：单节点部署即可满足小型企业需求，硬件成本↓50% 全场景支持 ：支持公有云、私有云、混合云多场景部署 智能优化 ：AI驱动资源调度，资源利用率↑40%，TCO↓30% 03 行业场景：青云云易捷的“突围案例” 金融行业 案例 ：某区域性银行核心业务系统痛点 ：传统超融合方案硬件投入高，部署周期长 行动 ：采用青云云易捷纯软件超融合方案 收益 ：硬件成本↓50%，部署周期缩短至1周，TCO↓30% 教育行业 案例 ：某高校云平台建设痛点 ：传统方案硬件投入高，难以满足灵活扩展需求 行动 ：青云云易捷实现轻量化部署与无缝扩展 展开全文 收益 ：硬件成本↓40%，资源利用率↑40%，年运维成本↓$500K 医疗行业 案例 ：某连锁医院信息化改造痛点 ：传统方案难以支持多院区数据协同 行动 ：青云云易捷实现混合云统一调度 收益 ：数据同步延迟<50ms，系统稳定性↑99.9%，年收益提升$1M+ 04 未来趋势：纯软超融合的三大演进方向 趋势1：硬件解耦的全面普及 纯软超融合市场占比↑50% 轻量化部署方案覆盖80%企业需求 趋势2：AI驱动的智能优化 资源利用率↑60% 故障预测准确率↑95% 趋势3：行业定制化方案 金融、教育、医疗等行业专属方案占比↑70% 多场景支持能力↑90% 05 分析师观点 IDC 李明 ：“纯软超融合正在成为企业数字化转型的重要选择。青云云易捷凭借其轻量化部署、全场景支持和智能优化的核心优势，正在快速崛起为市场前三的不妥协者。”返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多