现代化金融核心系统白皮书 实践篇 HH SEO ( 商标声明 ��нuuwarı ，Huantı ，是华为技术有限公司的商标或者注册商标，在本手倍中以及本手朗描述 的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 免费声明 本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、迷宫、产品系列、新技术等信息。自于实践中存在很多不确定 本文已被送自我从此回到一起的一个孩子，我人的和动力的人。但此，在这次小。就没不可记录。但今天就不存在家之下。 因素，可能导致实筑结果与预测信息有很大的差别。因此。本文档信息仅供参考，不构成任何要的成承诺，华为不对您在 本文档基础上做出的任何行为承担责任。华为可能不轻通知情文上述信息，想不另行通知。 殷权所有《》华为技术有限公司 2024 。 保留一切权利 。 前言 FOREWORD 华为联合金融信息化研究所于2022年发布了《现代化金融核心系统白皮书》，为现代化金融核心系 统建设提供了有益借鉴。两年来，中国的金融发展深受国家宏观政策和战略目标的影响，2023年中央金 融工作会议的召开，"五篇大文章"明确了金融发展的具体方向。金融发展聚焦于服务国家战略， ...

Industry Investment Rating - The report highlights the transformative potential of AI, particularly in the context of AI-driven data centers (AI DC), which are becoming the core infrastructure for enterprises aiming to achieve intelligent transformation [5][6][9] Core Viewpoints - AI is an irreversible trend, not a passing trend, and it will reshape every industry and organization [4][22][23] - The future of data centers is defined by AI, with AI DC being a comprehensive reconstruction of traditional data centers, shifting from cost centers to innovation centers [5][6][46] - AI DC will play a critical role in supporting AI model training, inference, and application, becoming the cornerstone of enterprise intelligent transformation [5][6][9] Chapter Summaries Chapter 1: AI World Vision and Macro Drivers - AI is a major direction that cannot be stopped, with generative AI and large models driving a new industrial revolution [16][18] - The global AI market is rapidly expanding, with significant investments in generative AI, despite a slight decline in overall AI investment [16] - AI is expected to trigger a once-in-a-century transformation, reshaping industries and driving economic growth [18][20] Chapter 2: All in AI - Generative Business Systems - Enterprises face both uncertainties and certainties in adopting AI, with over 70% of leaders expecting AI to significantly impact their business within five years [29] - The key to successful AI adoption lies in building an enterprise-level AI architecture that can handle the instability of large models and the "impossible triangle" of generalization, specialization, and economy [31][33] - Enterprises should focus on application scenarios, data, models, and computing power to achieve value creation and business transformation [34][36] Chapter 3: Development and Changes in Data Centers - Data centers are evolving into AI DC, which are designed to support AI model training, inference, and application, with a focus on high-performance computing and energy efficiency [49][51] - AI DC differ from traditional data centers in terms of business load, computing power type, and cooling methods, with a shift towards xPU-centric architectures and liquid cooling [51][52] - AI DC are categorized into three types: ultra-large, large, and small, each serving different needs and facing unique challenges [56][57][58] Chapter 4: Typical AI DC Planning and Construction - Ultra-large AI DC are primarily used for foundational model pre-training, facing challenges such as power supply, reliability, and effective computing power [59][60] - Large AI DC are used by industry leaders for secondary training and central inference, with a focus on optimizing inference performance and resource utilization [60] - Small AI DC are designed for lightweight inference and AI applications, requiring flexible deployment, easy maintenance, and security [61][62] Chapter 5: AI DC Construction and Development Initiatives - The report proposes four key initiatives for AI DC development: moderate超前 construction, intensive and green development, open collaboration, and building three foundational bases to accelerate AI adoption [15] - AI DC will be redefined by AI, providing diverse computing power and enabling the innovation of AI-native applications [47][65]

迈向智能世界白皮书2024 ICT服务与软件 使能行业数智化加速 华为技术有限公司 深圳龙岗区坂田华为基地 电话：+86-755-28780808 邮编：518129 www.huawei.com 商标声明 ， ， 是华为技术有限公司商标或者注册商标，在本手册中以及本手册描述 的产品中，出现的其他商标，产品名称，服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 免责声明 本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素， 可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺，华为不对您在本文档 基础上做出的任何行为承担责任。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。 版权所有 © 华为技术有限公司 2024。保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。 ICT 服务与软件 | --- | --- | |--------------------------------------------------------------------- ...

Investment Rating - The report does not explicitly state an investment rating for the industry or company Core Insights - The HiSec Endpoint intelligent terminal security system addresses the increasing network security risks faced by enterprises due to digital transformation and the evolving nature of cyber threats [9][14] - The system integrates big data security analysis capabilities to form a multi-layered adaptive defense loop, enhancing threat perception, detection, and response [14][29] - The HiSec Endpoint Agent is designed for lightweight deployment and efficient data collection, ensuring minimal resource consumption while providing comprehensive threat awareness [18][19] Summary by Sections Introduction - The report discusses the challenges in network security construction, emphasizing the vulnerabilities of terminal security systems in the face of advanced threats [9][11][12] - It introduces the HiSec Endpoint intelligent terminal security system as a solution to these challenges, highlighting its innovative architecture and capabilities [14] Advantages and Value - The HiSec Endpoint system offers comprehensive threat perception, precise threat detection, and superior threat response capabilities [17] - The system's lightweight agent collects data efficiently, reducing noise and ensuring data integrity for effective threat analysis [18][19] - It features advanced detection engines, including a third-generation antivirus engine and a threat tracing graph engine, significantly improving the detection rate of unknown threats [26][27] Working Principles - The system employs full-stack data collection to monitor terminal activities in real-time, facilitating effective threat detection and response [30][31] - It utilizes a dynamic behavior analysis approach to identify malicious activities, enhancing the overall security posture against various attack vectors [32][33] - The HiSec Endpoint system incorporates advanced mechanisms for ransomware detection and response, ensuring comprehensive protection against such threats [45][56] Threat Detection and Response - The system's proactive measures include automated threat analysis and response, enabling quick containment of security incidents [29][45] - It features a lightweight backup and recovery mechanism to restore encrypted files to their pre-attack state, ensuring data integrity [56] - The HiSec Endpoint system also addresses cryptocurrency mining threats through specialized detection engines that monitor suspicious behaviors [57][62]

2024 版 通信网络 2030 构建万物互联的智能世界 目 录 06 型超势 04 未来网络场景 | --- | --- | |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------| | | | | 2.1 下一代人机交互网络：以人为中心的超现实体验 | | | 2.1.1 XR：虚实的完美结合，自然的交互体验…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 08 | | | 2.1.2 裸眼 3D：逼真的影像再现，全新的视觉体验 ……………………………………………………………………………………………………………………………………… 09 | | | 2.1.3 数字触觉：多维的体感交互，可触摸的互联网 ……………… ...

2024 版 数据中心 2030 构建万物互联的智能世界 数据中心 2030 探索未来数据中心 引领智能时代 an I Wall I Wall I want of the may be and the may be and the ... 01 序言 汪涛 创新涌现，拥抱智能时代 在 AI 大模型训练过程中，当模型大到一定规模之后，性能会发生突变，开始呈现指数级快速增长，科 学界称这个现象为"涌现"。正是这个性能的突变，让人工智能的发展阶段从感知理解世界到生成创 造世界，这也造就了 ChatGPT 的火热，催生了面向行业的数百个 AI 大模型的出现。今天，"百模千态" 正走向每一个行业、每一个场景、解决客户每一个问题，加速千行万业的智能化转型。人工智能的"涌 现"时刻即将出现，人类社会也将迎来一个波澜壮阔的智能时代。 迈入智能时代，最大的需求是算力，最关键的基础设施是数据中心。根据华为《智能世界 2030》报告 预测，2030 年，人类将迎来 YB 数据时代，全球通用计算算力将达到 3.3ZFLOPS(FP32)，AI 算力需求 激增，2030 年将达到 864 ZFLOPS（FP16）。算力需求十年百倍的增 ...

2024 版 云计算 2030 构建万物互联的智能世界 目 录 01 宏观趋势 04 05 02未来行业场景 | --- | --- | |----------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------| | | | | 2.1 制药：AI 颠覆式创新，创新药设计成功率提升 10 倍， 10 年研发周期减半 | ................................06 | | 2.2 气象：数据驱动地球解码器，预报计算时间缩短 1 万倍 | ...............................................................07 | | 2.3 金融：高频模拟 Now-Casting，30% 经济指标即时精准预测 | ............................................ ...

2024 版 | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |-------|-------|-------|-------|-------|-------| | | | | | | | | | | | | | | | ICT | 服务 | | | | | 构建万物互联的智能世界 前言 通讯行业从 2G 逐步走向 5G，ICT 服务和软件行业也经历了标准化，工具化，数字化的代际升级； 随着 Gen AI，数字孪生等新技术的兴起，从数字化到智能化已成为行业共识，2030 年，人工智 能将无所不在，基础设施智能泛在感知成为刚需，大模型逐步走向 AGI 像人类一样思考，服务模 式将从围绕"人"逐步走向"机器"，企业营销和赋能的方式也将变得更加实时敏捷 ...... 未来十年，千行百业的智能化转型类似 20 世纪的工业革命，Gen AI 是和蒸汽机，电灯一样伟大 的发明，第一次让机器像人脑一样学习和思考，这是跨时代的改变生产力的历史进程，将开启每 个企业 / 家庭 / 个人工作和生活的新时代…. 目 ICT 服务与软件 2030 愿景及核心技术 20 宏观趋势与展望 04 ICT 服务与 ...

2024 版 计算 2030 构建万物互联的智能世界 前言 十年前，人类进入 ZB[1] 数据时代，移动互联网、云计算、大数据刚刚起步；今天，这些技术已经 深刻地改变人类社会，计算发挥了前所未有的作用。 2030 年，人类将迎来 YB[1] 数据时代，对比 2020 年，通用算力增长 10 倍、人工智能算力增长 4000倍[2]。数字世界和物理世界无缝融合，人与机器实现感知、情感的双向交互；人工智能无所不及， 帮助人类获得超越自我的能力，成为科学家的显微镜与望远镜，让我们的认知跨越微小的夸克到广 袤的宇宙，千行万业从数字化走向智能化；计算能效将持续提升，走向低碳计算，帮助人类利用数 字手段加速实现碳中和目标。 未来十年，计算将帮助人类跨入智能世界，这是一个波澜壮阔的史诗进程，将开启一个与大航海时代、 工业革命时代、宇航时代等具有同样历史地位的新时代。 3 目 未来计算场景 08 2.1 更聪明的 Al 2.2 更普惠的 Al. 2.3 更纵深的感知 2.4 超越现实的体验 2.5 更精确地探索未知 . 2.6 更准确地模拟现实 . 2.7 数据驱动的业务创新. 2.8 更高效的运营效率 . 计算 2030 愿 ...

2024 版 数字能源 2030 构建万物互联的智能世界 数字能源 2030 01 从巴黎协定到阿联酋 COP28 会议， 减碳成为全球确定性趋势 COP28 会议启动"结束化石燃料"的时代，超过 150 个国家提出 减碳承诺 十八世纪以后，煤炭、石油、电力的广泛使用， 先后推动了第一、第二次工业革命，使人类社 会从农耕文明迈向工业文明，能源为推动社会 进步、消除贫困、改善民生提供了源源不断的 动力，成为世界经济发展的最重要基石之一。 同时，人类对地球气候系统的影响显而易见， 近年来人为排放的温室气体达到历史最高水平。 根据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC） 的统计，人类活动引起的二氧化碳变化量每年 约为 237 亿吨（尤其是燃烧化石燃料，每年大 约排放 200 亿吨）。其结果就是现在大气中的 二氧化碳含量比过去 65 万年（平均水平）高了 27%。特别是工业革命时代开始大量燃烧煤炭， 二氧化碳水平开始急速上升，有可能引发气候 系统前所未有的变化，导致严重的生态和经济 失调。这已促使人们讨论如何减少化石燃料的 燃烧来降低温室气体的产生。 科学界和各国政府对气候变化问题正在形成更 加明确的共识，2015 ...