算力网络面临三大挑战

数字经济时代，算力是全社会数字化、智能化转型的重要基石。2024年，以AIGC为代表的人工智能技术将进一步激发算力需求，算力网络、智算中心、超算中心将迎来怎样的发展机遇？

中国联通研究院副院长、首席科学家唐雄燕在接受通信世界全媒体记者采访时表示，大模型发展驱动智算需求快速增长，5G行业应用带来“云边端”算力协同的新要求，数据要素产业推动数据基础设施发展，算力网络需要顺应新趋势，积极开展创新实践。

算力网络面临三大挑战

大模型需要大算力，大算力离不开高质量的算力网络。在唐雄燕看来，大模型训练和推理往往需要成千上万颗GPU芯片，如何把海量GPU连接起来形成超级计算集群，这有赖于高可靠、低时延的算力网络。当前，我国算力网络在技术、产业及应用等方面面临诸多问题与挑战。

一是算力核心芯片和基础设施面临“卡脖子”风险。算力核心芯片和关键元器件仍然强依赖于国外，自主可控程度有限，产业链存在安全隐患。算力网络的整体生态建设滞后，在芯片制造、AI基础软件和技术生态、网络体系架构等核心技术布局方面有待加大力度。

二是算力网络的技术标准不完善，网络能力需要进一步增强。算力网络涉及计算与网络领域的诸多技术和协议，需要实现不同技术之间的兼容和形成统一的技术标准。算力网络需要依托通信网络将分布在不同地理位置的计算及存储资源互联，网络时延、带宽限制、网络使用成本、可信安全等问题都会影响算力服务性能和用户体验。

三是算力网络的应用场景有待培育，“东数西算”业务还需国家政策强力推进。不同行业、不同应用对算力服务的需求不同，行业需要进一步挖掘细分市场，提供定制化的解决方案，并积极探索有价值、可规模推广的“东数西算”应用场景。

算网数智协同是大势所趋

目前，算力设施整体呈现出多元、异构、泛在的趋势。“云边端”算力协同成为必然，智能传感终端快速增长，推动了“云边端”协同的算力应用模式发展。在唐雄燕看来，2024年算力网络呈现四大发展趋势。

一是面向AI大模型应用，推进智能算力网络的技术和产业创新。大模型迅猛发展并向行业应用渗透，对智能算力的需求将快速增长。智算中心内部网络与各智算中心之间互联成为算力网络研究和应用的新热点。为此需要加强“产学研用”合作，加大智能算力网络关键核心技术攻关力度，加强智算核心芯片和基础软件的自主研发与生态建设，提高产业链的自主可控能力，为我国算力产业发展奠定更加坚实的基础。

二是实现算力网络与数据基础设施融合发展。算力是新的生产力，数据是新的生产资料。算力网络是数据流通、数据处理和数据应用的技术底座，是数据基础设施的关键。可以在算力网络基础上打造高通量数据网，提供数据快递服务，助力数据高效安全流通。

三是以应用示范为牵引，促进“东数西算”和算力网络服务落地见效。聚焦行业数字化、工业互联网、智慧城市、数字政府等典型场景，基于“通用算力+智算算力+超算算力”等多元算力，结合大模型、元宇宙等应用技术，打造算网应用标杆场景与产品，拓展“东数西存”“东数西训”“东数西渲”等典型“东数西算”应用，推进工业算网在工业互联网领域的发展。

四是强化算网“大脑”和算网服务技术创新，推进算力服务原生。基于算力异构性、异地性特点，开展资源抽象、资源管控、资源调度等方面的技术攻关，形成多元算力互联、“云边端”协同的一体化算力供给。进一步创新全光底座和IPv6演进技术，以网强算，重点攻克算力与网络协同调度关键技术，打造算网“大脑”，实现算网一体服务和算网自智运营，并利用区块链技术提供可信算力交易。面向6G，增强移动网络内生算力，探索移动算力网络，实现移动通信与算力服务的融合。

审核编辑：黄飞