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一、算力互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展背景
　　近年來，人工智能大模型技術(shù)取得突破性進(jìn)展，隨著“人工智能+”行動(dòng)的持續(xù)推廣，預(yù)計(jì)未來幾年人工智能將廣泛應(yīng)用于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用需求將極大擴(kuò)展。因此，用戶需要接入優(yōu)質(zhì)高效的人工智能模型，同時(shí)也需要隨時(shí)、隨地、隨需、低成本的算力資源支持。我國算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，國家“東數(shù)西算”工程深入實(shí)施，八大樞紐十大集群建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，公共算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，智能算力供給能力大幅提升，算力總規(guī)模穩(wěn)居全球前列。我國算力按照區(qū)域資源稟賦優(yōu)化布局和集中建設(shè)，但同時(shí)存在多種異構(gòu)芯片技術(shù)路線，算力提供主體也較多元化。為滿足人工智能、科學(xué)計(jì)算等任務(wù)實(shí)時(shí)調(diào)用合適算力資源的需求，實(shí)現(xiàn)全國計(jì)算資源優(yōu)化配置和高效服務(wù)，需要在統(tǒng)籌全國算力設(shè)施區(qū)域優(yōu)化布局的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)跨主體、跨架構(gòu)、跨地域的算力資源互聯(lián)。
　?。ㄒ唬┤斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，算力需求極大擴(kuò)展
　　人工智能應(yīng)用場景持續(xù)深化。Gartner預(yù)測，2025年全球人工智能總支出近1.5萬億美元，并將在2029年增至3.3萬億美元，五年復(fù)合年增長率為27.5%1。2024年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破9000億元，同比增長24%2。生成式人工智能技術(shù)不斷向具體應(yīng)用場景縱深滲透。人工智能大模型在參數(shù)規(guī)模、多模態(tài)能力等方面不斷突破，與辦公協(xié)同、教育普惠、工業(yè)設(shè)計(jì)、內(nèi)容創(chuàng)作等場景深度融合，構(gòu)建了覆蓋多個(gè)領(lǐng)域的智能應(yīng)用生態(tài)。
　　算力基礎(chǔ)設(shè)施需求持續(xù)增長。隨著DeepSeek等大模型的應(yīng)用普及，其處理復(fù)雜任務(wù)（如數(shù)據(jù)整理、研究報(bào)告生成）時(shí)需消耗遠(yuǎn)超對話場景的token量，推動(dòng)算力需求陡增。同時(shí)，企業(yè)端因AI應(yīng)用擴(kuò)展（如智能制造、金融分析）開始自建模型訓(xùn)練，進(jìn)一步加劇算力壓力，如DeepSeek單日推理調(diào)用2500萬次，需1814張H800芯片支持，而企業(yè)級(jí)訓(xùn)練場景對算力冗余和效率的要求更高。這種雙重驅(qū)動(dòng)下，算力需求從訓(xùn)練端向推理端遷移，推動(dòng)全球基礎(chǔ)設(shè)施需求持續(xù)擴(kuò)張。
　?。ǘ┤虿季炙懔ヂ?lián)成網(wǎng)，多措并舉搶占高地
　　主要國家發(fā)布算力互聯(lián)相關(guān)政策。美國能源局發(fā)布《高性能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施計(jì)劃》，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)東西海岸40余個(gè)機(jī)構(gòu)算力互聯(lián)互通。歐盟委員會(huì)發(fā)布《2023—2024年數(shù)字歐洲工作計(jì)劃》,通過政策支持與專項(xiàng)投資，增強(qiáng)歐洲范圍內(nèi)算力系統(tǒng)的互操作性，推動(dòng)構(gòu)建互聯(lián)可信的統(tǒng)一算力設(shè)施。英國科學(xué)、創(chuàng)新與技術(shù)部發(fā)布《人工智能賦能科學(xué)戰(zhàn)略》，提出將探索一套系統(tǒng)，協(xié)同英國國家研究與教育網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的（包括CPU、GPU或其他加速器）閑置計(jì)算資源賦能科研。
　　頭部企業(yè)創(chuàng)新算力互聯(lián)調(diào)度技術(shù)。谷歌積極布局多數(shù)據(jù)中心分布式訓(xùn)練，加速推動(dòng)康瑟爾布拉夫斯、奧馬哈、帕皮隆和林肯市四個(gè)園區(qū)互聯(lián)互通，打造GW級(jí)的人工智能訓(xùn)練互聯(lián)集群；OpenAI和微軟計(jì)劃將多個(gè)超大型園區(qū)互連，并在全國范圍內(nèi)進(jìn)行大規(guī)模的分布式訓(xùn)練；英偉達(dá)推出Lepton調(diào)度平臺(tái)，加速構(gòu)建覆蓋其全球GPU算力的一張?zhí)摂M網(wǎng)絡(luò)，使開發(fā)者能夠在全球任意地方靈活接入英偉達(dá)的GPU算力資源，便捷高效地開展模型部署、訓(xùn)練和推理任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)資源的彈性擴(kuò)展與按需調(diào)度。
　　（三）我國探索算力互聯(lián)路徑，體系研究亟待完善
　　地方政府發(fā)起算力調(diào)度平臺(tái)的建設(shè)。平臺(tái)側(cè)重點(diǎn)是為各區(qū)域匯聚算力，服務(wù)本地區(qū)以及周邊地區(qū)的算力需求。地方政府各自建設(shè)并運(yùn)營編排調(diào)度系統(tǒng)，將區(qū)域內(nèi)算力資源匯聚形成資源池，進(jìn)行供需對接、交易購買、使用調(diào)度。由于各平臺(tái)接口等方面未實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一，區(qū)域算力調(diào)度平臺(tái)之間相對獨(dú)立，形成了算力區(qū)域“塊狀網(wǎng)絡(luò)”。
　　電信運(yùn)營商提出算力網(wǎng)絡(luò)和算力并網(wǎng)方案。算力網(wǎng)絡(luò)的側(cè)重點(diǎn)是讓網(wǎng)絡(luò)層融合算力信息，將任意數(shù)據(jù)中心之間數(shù)據(jù)流動(dòng)的最優(yōu)路由設(shè)計(jì)成帶有段標(biāo)識(shí)符的算力路由標(biāo)簽，由每個(gè)數(shù)據(jù)中心出口路由器利用基于IPv6轉(zhuǎn)發(fā)平面的段路由技術(shù)封裝在流量包里，在承載網(wǎng)進(jìn)行路由轉(zhuǎn)發(fā)。算力并網(wǎng)側(cè)重點(diǎn)是在調(diào)度層將社會(huì)其他閑散算力或者自身不同類型的算力接入自身資源池統(tǒng)一管理，如中國移動(dòng)“算網(wǎng)大腦”、中國電信“息壤”平臺(tái)等，形成移動(dòng)、電信各自一張算力“條狀網(wǎng)絡(luò)”。
　　體系化的算力與網(wǎng)絡(luò)融合研究仍待完善。研究問題和對象方面，算力網(wǎng)絡(luò)等研究大多是從通信模型和承載網(wǎng)視角出發(fā)，以“網(wǎng)”為主，強(qiáng)調(diào)在承載網(wǎng)層面增強(qiáng)對算力需求的支持。由運(yùn)營商主導(dǎo)數(shù)據(jù)分發(fā)與鏈路調(diào)度，可利用既有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行算力感知，提升網(wǎng)絡(luò)能力，但仍需推動(dòng)更多“算”企互聯(lián)參與整體架構(gòu)?；A(chǔ)理論方面，多數(shù)文章為工程架構(gòu)，缺少面向算力互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的概念內(nèi)涵和理論基礎(chǔ)，尚無科學(xué)理論基礎(chǔ)支撐，難以支撐進(jìn)一步的創(chuàng)新發(fā)展。產(chǎn)業(yè)方面，目前實(shí)踐仍以單點(diǎn)突破為主，難以形成全球化廣泛的資源互聯(lián)。
　　綜上所述，亟須為算力互聯(lián)成網(wǎng)提供有效的理論支撐，加快各個(gè)體系的算力網(wǎng)互聯(lián)，形成算力互聯(lián)網(wǎng)。