智算中心产业与 Token工厂完整建设模式全流程拆解及海外市场全链路解析培训
培训对象：
✅ 智算 / IDC / 算力租赁、机房运营、液冷技术企业
✅ AI 大模型、AIGC、AI Agent、Token 服务企业
✅ AI 芯片、服务器、网络存储、算力硬件厂商
✅ 绿电 / 新能源、算电协同配套企业
✅ 银行、融资租赁、VC/PE、产业基金、REITs 机构
✅ 发改 / 经信、算力园区、东数西算管理部门
✅ 智算项目可研、设计、施工、监理、咨询机构
✅ AI Token 出海、跨境合规、海外部署服务商
✅ 项目投拓、技术研发、运营、市场、财务、合规骨干
✅ 布局智算 / Token 经济 / AI 算力服务的创业者管理人员等等。
详细内容：
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主题 |
内容 |
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一：智算中心行业现状和产业模式
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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 |
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二：智算算力、AI 芯片与产品解析
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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 |
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三：智算项目建设流程和注意事项
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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 |
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四：智算中心综合方案设计与运营
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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 |
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五：Token产业全景与核心价值定位
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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 |
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六：Token 经济与传统算力租赁的差异及协同
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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 |
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七：AI 算力爆发下的Token 发展新机遇
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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 |
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八:Token 工厂完整建 设模式与全流程拆解
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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 |
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九:Token 工厂财务测
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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 |
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十:Token 出海合规路径、海外市场与运营策略
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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 |
