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一、概述
　　開源大模型普及推動(dòng)行業(yè)智算應(yīng)用快速發(fā)展。2023年開始，以Llama、QWen、DeepSeek、ChatGLM等為代表的高性能開源模型大量涌現(xiàn)，打破了此前大模型壟斷的格局。開源大模型作為驅(qū)動(dòng)智算應(yīng)用加速創(chuàng)新的核心引擎，以其開放、透明、可定制的優(yōu)勢(shì)，大幅降低了行業(yè)應(yīng)用門檻和成本，能夠讓開發(fā)者和企業(yè)快速參與到AI研發(fā)和應(yīng)用。企業(yè)無需投入高昂訓(xùn)練成本，即可基于開源模型，結(jié)合自身行業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)，進(jìn)行高效的指令微調(diào)與領(lǐng)域適配，快速構(gòu)建用于金融、政務(wù)、教育、醫(yī)療、工業(yè)等行業(yè)的場(chǎng)景化、專業(yè)化智算應(yīng)用。
　　行業(yè)智算應(yīng)用發(fā)展催生差異化網(wǎng)絡(luò)連接需求。隨著行業(yè)智算應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng)，不同應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)提出帶寬、時(shí)延等方面的差異化需求，需要網(wǎng)絡(luò)感知業(yè)務(wù)類型并提供差異化連接能力，保障業(yè)務(wù)最佳體驗(yàn)。金融、政務(wù)等數(shù)據(jù)敏感行業(yè)的用戶希望數(shù)據(jù)不出園區(qū)，通常采用數(shù)據(jù)本地存儲(chǔ)、云端訓(xùn)練的模式，從云端到園區(qū)的網(wǎng)絡(luò)需要具備Gbps以上大帶寬，提供確定性連接，以支撐算力靈活高效調(diào)度；同時(shí)要具備低時(shí)延及高可用率，以保障在分布式智算協(xié)同場(chǎng)景下，避免因?yàn)闀r(shí)延及異常中斷而導(dǎo)致訓(xùn)練效率降低。
　　高品質(zhì)全光算力專線為智算應(yīng)用發(fā)展構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)底座。為精準(zhǔn)匹配智算應(yīng)用需求，光網(wǎng)絡(luò)需要實(shí)現(xiàn)從不感知業(yè)務(wù)類型到精準(zhǔn)匹配業(yè)務(wù)需求的演進(jìn)，根據(jù)業(yè)務(wù)流量、流向等特征，識(shí)別業(yè)務(wù)類型，分析帶寬、時(shí)延、可用率等需求，實(shí)時(shí)按需提供差異化連接。同時(shí)，光網(wǎng)絡(luò)需要提供確定性連接保障能力，避免因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)擁塞、故障、業(yè)務(wù)量增多等因素導(dǎo)致連接質(zhì)量劣化。此外，光網(wǎng)絡(luò)還需要提供主動(dòng)運(yùn)維能力，先于用戶投訴主動(dòng)識(shí)別業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)隱患，并進(jìn)行主動(dòng)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自愈。未來，通過在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、管控系統(tǒng)中構(gòu)建AI內(nèi)生能力，進(jìn)一步加速光網(wǎng)絡(luò)智能化演進(jìn)，面向智算應(yīng)用打造高品質(zhì)全光堅(jiān)實(shí)底座。