的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---在技术底层，独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征，包括理解、决策、 解决问题、创 dia）提供 了三种 AI 工作负载类型： ---交互式工作空间（Workspaces），用于数据探索与 模型实验。 ---训练（Training），执行模型训练、数据预处理等 密集型计算任务。 ---推理（Inference），用于已训练模型的部署与线上 服务。  超级以太网联盟（UEC）于 2025 年 6 月 11 日发布了 “超级以太网技术规范”（Ultra 应用 程序与工作流体系的持续运行。 IBM 认为，AI 作为信息技术（IT）工作负载的重要分支， 其工作负载特指与人工智能应用相关的计算任务，包括生成式 AI（如 ChatGPT 这类大语言模型）、自然语言处理（NLP） 以及各类 AI 算法的运行。与其他类型的工作负载相比，AI 工作 负载的独特之处在于其极高的复杂度和处理的数据类型 ---相较 于传统工作负载通常处理的规整数据，AI

................ 6.⼈⼯智能研发与应⽤的安全指引....................................................... 6.1
⼈⼯智能模型算法研发的安全开发指引........................................ 6.2
⼈⼯智能应⽤建设部署的安全指引........................... 1.0版发布以来，
⼈⼯智能技术和应⽤持续快速发展，
个别领域取得超 预期突破。

例如，

⾼性能推理模型涌现，

极⼤提⾼了对数学、

物理、

代码 等复杂问题的求解能⼒；

⾼效能轻量级模型的开源，

显著降低了部署应⽤ 的⻔槛，

⼈⼯智能应⽤迅速向各⾏业领域渗透普及；

⼤模型应⽤形态从机 器问答向嵌⼊业务流程的智能体演进，

加速与业务系统融合；

具⾝智能、
脑 机接⼝技术 对措施；

持续优化治理机制和⽅式，

对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3

技管结合、


协同应对。


⾯向⼈⼯智能研发应⽤全过程，

以及模型 开源业态新挑战，

综合运⽤技术、

管理措施，

防范应对不同类型⻛险。

围绕 ⼈⼯智能研发应⽤⽣态链，

明确模型算法研发者、

服务提供者、

系统使⽤者 1.⼈⼯智能安全治理原则 人工智能安全治理框架2.0 - 2 -等主体的安全责任，

容工厂，在危机爆发期保持每小时 1-2 条的权威信息发布频率。同 时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。 技术迭代应关注新兴领域风险。随着元宇宙社交、AI 生成内容的兴起，企业需升级监测模型以识别深度伪造视频、虚拟身份传播 等新型威胁。区块链技术的应用使得关键信息的不可篡改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。 最终检验舆情保护成效的是企业声誉资产的保值增值。通过定

声誉风险，欧洲团队可以通过强调本地化运营来应对。但 现在，它变成了运营和生存危机。供应链中断是首要问题， 安世依赖全球供应链，其中有大量美国技术和设备，制裁随时可能切断关键部件供应。另外，市场准入也受阻，大 客户尤其是汽车和消费电子领域的，可能转而找其他供应 商，以避免合规风险。对于安世的管理层来说，脱离中国 母公司成了唯一选择，以免公司彻底崩盘。 自从闻泰科技收购安世以来，始终恪守各国法律法规， 100%收购后，带领安世的经营质量 实现全面跃升，在财务表现、技术资产积累、运营韧性与 市场地位等方面均显著超越历史水平。安世的营收于 2022 年达到 23.6 亿欧元的峰值；毛利率也从 2020 年的 25%大 幅提升至 2022 年的 42.4%。至 2024 年 10 月，安世已还清 所有前期债务，公司实现“零负债”运行。同时，安世研 发投入持续稳步增长，从 2019 年的 1.12 亿欧元增至 2024