...... 9 2.2.2 算网全流程闭环自治 ................................................... 10 2.2.3 网-算-智协同自适演进 .................................................. 11 2.3 服务生成算力网络参考架构 ......................... 37 4.4 业务流程自主管控 .................................................................. 42 4.5 服务自优化与持续演进 .......................................................... 46 五、技术挑战与未来方向 ...................... ..................................................... 52 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 IV 5.4 自演进可控性 .......................................................................... 53 5.5 应用落地与生态建设 ..

1 4.1 11 11 12 数据中心网络产业发展趋势 2.1 2.2 通算数据中心网络发展趋势与挑战 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 05 06 03 数据中心网络代际演进 AI Fabric 2.0 关键技术 绿色超宽 4.1.2 高速光互联 4.1.3 内生安全 15 4.1.4 智能遥测 16 4.2 18 AI联接 4.2.1 18 18 圣伟、陈太尚、魏智 杰、耿煜、屈飞园、赵笑可、李久勇、李杰、汪若虚、管紫轩、侯延祥、温华锋、陈龙、 焦雪松、许建、吴洋、胡秀丽、赵科学、张力、李晨飞 1 产业数字化的快速发展推动了数据中心的演进，数据中心网络的发展经历了三 个主要阶段：虚拟化阶段、云化应用阶段和算力服务化阶段。 在虚拟化阶段和云化应用阶段，数据中心为办公和生产系统提供虚拟化和云化 基础设施，数据中心网络采用传统以太网技术用于支撑数据的集中管理以及计算和 ， 以太网技术不仅在带宽上超越了IB网络，无损以太网技术也逐渐成熟，为高性能网 络向无损以太演进奠定了基础。 超融合以太以实现数据中心网络融合为目标，将通用计算、存储、高性能计算 统一承载在0丢包以太网技术栈上，实现从三张网到一张网的融合部署，统一网络架 构，推动无损网络向超融合网络架构演进，实现算网融合。 在当前数字化浪潮席卷全球、AI应用呈指数级快速增长的时代背景下，数据中 心网

.............27 三、 光电融合网络技术发展趋势......................................................35 3.1 相干光技术演进方向...............................................................35 3.2 光电融合网络的解耦和融合趋势............ 光电融合网络发展目标 光电融合网络的发展目标是通过光层传输与电层计算的深度协 同，构建“光电一体、融合协同”的新型信息基础设施，以解决传统 网络在带宽、时延、能耗方面的根本性瓶颈。 （1）带宽升级 网络带宽演进是一个不断发展提升的过程，从早期低速拨号上网， 到如今的千兆、万兆光纤入户，以及数据中心的超高带宽网络，经历 了多个阶段，以太网的速率也经历了从 10Mb/s，逐渐提升到 400Gb/s。 未来光电融合网络需要支持 －光传输” 融合的综合服务平台。 4.多样化形态适配多场景部署 支持彩光线卡、模块化白盒、框式路由器等多种硬件形态，可灵 活部署于核心、汇聚、边缘等多种应用场景，满足智算中心互联、骨 干网演进、数据中心互联等需求。 5.支持标准化协议与可编程能力 全面兼容 NETCONF、PCEP、Telemetry、BGP-LS 等南向接口协 议，并支持 SR/SRv6、VPN、安全计算等网络能力开放，为构建自动

在构建智能系统时，如果需要整合一些不可信的 AI 组件，则为了确保系统可靠性，需要可扩 展、可演进的混合解决方案，特别是要将符号和非符号知识（如用于决策的感官信息和模型）结合 起来。在开发智能系统时，我们需要在系统设计的正确性和运行阶段的韧性之间实现平衡，并通过 定期或针对性的更新，实现系统的持续演进。 此外，系统验证目前正从理性主义向经验主义转变。传统的基于模型的技术虽能保证高可靠 性， 产品相关风险至关重要。以阻碍创新为由公 开反对加强监管，实际上是一种只顾短期利益的做法，长远来看不利于未来的发展。 因此，在这一背景下，我们需要开发更可靠、更能适应实体经济需求的 AI，向我们期待已久的 自主系统演进。这将有助于平衡 AI 的战略博弈，也将促使我们与志同道合的伙伴携手合作，以兼顾 发展与安全的方式监管 AI，造福社会。 2007 年图灵奖获得者 十年意味着什么？二十年前，人工智能的发展路径还是一团迷雾；十年前，以卷积神经网络为 清华大学信息科学技术学院院长 北京信息科学与技术国家研究中心主任 脑与认知科学研究院院长 《智能世界 2035》较系统地勾勒了未来十年智能技术演进与社会形态重塑的宏伟蓝图，视野开 阔、分析深入。值此研究报告发布之际，我愿从复杂系统与智能演进的内在逻辑出发，谈几点思考。 智能的本质，并非仅仅是数据模式的识别与归纳，更在于其对物理世界的理解、互动与重塑能 力，因为对物理世界已有的认知汇聚了人类的重要的知识和智慧。《智能世界

大模型对基础设施的挑战 超节点的出现与演进 超节点基础定义与特征 超节点应用案例 总结和展望：迈向未来计算的下一个十年 参考文献 通往通用人工智能之路：最新大模型发展动态 07 07 06 16 21 07 16 21 09 18 22 24 26 11 20 22 12 12 13 13 14 14 14 15 全球产业的演进路线：从硬件聚合到系统构建 大模型计算基础设施的挑战 小结 小结 CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB “超节点将成为 AI 时代的核心计算单元” 这一重要观点，清晰地呈 现了超节点的基础定义与特征，包括技术层面的基础特征和扩展特征，以及系统层面的大规模、高 可靠、多场景特征。同时，通过分析全球产业的演进路线、超节点稳定性的核心挑战以及技术产业 生态发展格局，为产业界指明了超节点的发展方向。 在未来计算的下一个十年，超节点无疑将成为推动 AI 技术发展的关键力量。这份发展报告为我 们提供了宝贵

量调度以及端网协同等机制，以及硬件低时延（交换机、RDMA网卡）和直连拓扑等技术，降低端 到端的静态时延（转发及传输）和动态时延（拥塞、排队和重传等）。 • 带宽需求：单端口带宽需支持400Gbps以上，向800G及1.6T演进，节点间总带宽需与GPU数量成 正比，例如万卡集群需数百Tbps级网络容量。 确定性负载均衡 • 全局路由优化：通过网络级负载均衡等技术，基于拓扑信息实现确定性路径分配，避免传统ECMP的 哈希冲突问题。 • 容错机制：采用多路径冗余设计，确保单链路故障时训练任务可无缝切换至备用路径。 高可扩展性与灵活性 • 拓扑创新：从传统Spine-Leaf架构向Dragonfly、3D Torus等新型拓扑演进，提升网络带宽、降低 时延并增强可扩展性。 • 光电融合交换：引入光交换技术，将波长作为调度单元，降低时延并提升带宽利用率，并支持训练 任务的动态拓扑重构，简化网络的增量扩展。 智能化运维与管理 括支持IB或 RoCE的网络交换机、端侧的智能网卡DPU以及服务器内GPU卡间互联的总线等，其中，依托光传输高速 率、低时延、低能耗和低成本的优点，光电融合正成为智算中心内从设备到网络架构的重要演进趋势，包括 OCS光交换机、光电合封CPO交换机、高速光模块和光输入输出OIO等技术。 图2-1 AI组网逻辑架构和物理架构 智算网络核心技术 07 智算网络的互联包括机内互联、机间互联和

............. 8 1.3.2 产业发展需求分析........................................................ 9 1.3.3 技术演进需求分析...................................................... 11 1.3.4 用户需求分析........................ 目标动态优化、高度环境适应、跨域无缝协同、智能学习进化以及对 可持续性的深度关切。随着算力网络（CPN，Computing Power Network） 概念的兴起和“东数西算”等国家级工程的推进，分布式算力感知与 调度技术将持续演进，其智能化、自动化、绿色化水平将不断提升， 为构建高效、敏捷、普惠、可持续的下一代数字基础设施提供核心动 能，赋能千行百业的数字化转型与智能化升级。 1.2 分布式算力感知与调度研究意义 在 跨域协同能力、更强的安全可信保障以及更优的绿色效能演进。它不 仅是解决当前算力供需矛盾的有效途径，更是塑造未来数字社会形态、 驱动经济高质量发展、提升国家综合实力的关键所在。 1.3 需求分析 当下通信与算力的多样化以及算力资源分布式特性与多类型应 用场景的深度耦合极大地推动了分布式算力感知与调度的产生，本节 8 将从国家战略需求、产业发展需求、技术演进需求、用户需求和功能 需求五个方面进行分析。

Web3.0 的数字实体网络创新技术路径。 本白皮书1首先分析了网络中的数据对象，探讨了网络发展与数 据传输的本质、现有架构的局限性以及下一代网络的关键突破方向； 其次梳理了现有 Web3.0 技术演进路径；在此基础上，提出了“数 字实体互联网络”的概念与内涵，并阐述了其核心价值、关键技术要 素及相关标准化情况；最后对未来发展进行了展望。 1 本白皮书得到国家重点研发计划资助（编号：2022YFF0610300）。 .............. 8 （四） 下一代网络的关键突破点................................................ 10 二、 现有 Web3.0 演进路径................................................................12 （一） 语义网构建意义互联的网络空间........... ............................33 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 4 一、网络发展与数据传输 （一）网络发展历史回顾 网络技术的发展经历了半个多世纪的演进，从最初的 ARPANET（1969 年） 开始，网络技术已经完成了多次质的飞跃。ARPANET 最初的设计目标是为了实 现计算机之间的资源共享，其核心思想是分组交换（Packet Switching），这

AI 在保险行业的发展和应 用 1 Part2 ：大模型行业应用建议 Part1 ：大模型的技术演进 目 录 2 Part2 ：大模型行业应用建议 Part1 ：大模型的技术演进 目 录 3 What technology wants ？ 4 技术进化周期越来越短 5 大模型为什么突然火了 现实域 数域 现实域 模型 2017-2022 年初 演进动力 : 训练语料 & 模型容量更大 Switch Transformer 1.6 万亿参数（人类大脑皮层参数 10 万亿） 大模型演进过程 1950 图灵《电脑会思考吗？》提出“机器思维“概念； 72 年后， ChatGPT 成为离图灵测试最近的机器人。 第二阶段：利用人工标注引导生成 2021 年底 - 至今 演进动力 : 从人类反馈中学习 8 收集示范数据并做有监督训练 第三步 1 1 What technology wants ？ 1 2 What you wants ？ 1 3 Part2 ：大模型行业应用建议 Part1 ：大模型的技术演进 目 录 1 4 大模型时代，保险行业各个环节都值得用大模 型重新思考一次 保险营销 产品设计 客户服务 保险精算 团队管理 资产管理 营销

洪水风险依然是最大威胁”“全面提高风险防控 水 平” ( 习近平 ， 2018 ） 全国洪水威胁区域分布图 研发面向数字孪生流域建设的洪涝动态演进模拟业务系统 ， 是实现国家防洪减 灾 和水利高质量发展和的关键任务 数字孪生流域建设背景 P4 2017 年 ， 习近平总书记提出要建设网络强国、 数字中国、 智慧社会 ，把“智慧社会” 复杂防洪系统调度模型库与装配式建模技术 P25 模型高效求解： 并行优化算法 结合二维有限控制体积计算的加速方法 ，与基于 CPU 和 GPU 耦合并行加速技术的一二维耦合 水 动力学模型 ，实现洪水演进的快速模拟演算 ，解决洪水模拟计算时效性的问题 P26 二维有限控制体积计算的加速方法 ，生成不同特征暴雨 - 内涝数据。 构建深度学习模型 ，实现基于降雨预报下的内涝淹没演进情况的快速模拟。 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模 拟 技术成果： 提升模拟速 度 运用 CNN 深度学习算法对 暴 雨 - 内涝数据库训练和测试 ， 实现基于实际降雨预报下的 内涝淹没演进情况的快速模 拟。 划定研究区边界 ，对现有研究区高程、 管网和土地利用等数据进行处理