2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書期快速邁向千億成長期。AI的廣泛應(yīng)用使得網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定輸出以及分布式AI應(yīng)用的廣泛落地提供堅實保障，讓網(wǎng)絡(luò)真正成為AI2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書編寫委員會2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書 4 4 5 7 7 9 25 47 2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書 55 56 58 84 7.3.3AgenticSOAR智能化網(wǎng) 90 96 97 99 2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書1第1章AI與網(wǎng)絡(luò)的融合演進2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書2l網(wǎng)絡(luò)賦能AI發(fā)展：數(shù)據(jù)中心向高擴展性多級交換網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進，2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書3構(gòu)筑智能時代的底層基石?？缬蛏鷳B(tài)的深度融合與標(biāo)準(zhǔn)體系的持續(xù)完善，正為4第一部分NetworkforAI：面向AI的新型網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施第2章AI驅(qū)動下的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)變革與性能演進AI推理是將訓(xùn)練完成的模型應(yīng)用于實際場景，以生成預(yù)測或執(zhí)行決策的過2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書52025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書6AI網(wǎng)絡(luò)的高可靠性與穩(wěn)定性是確保業(yè)務(wù)連續(xù)性和計算效AI模型和數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)爆炸性增長，驅(qū)動計算集群從數(shù)千卡向數(shù)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書7AI集群網(wǎng)絡(luò)是支撐大規(guī)模人工智能訓(xùn)練和推理任務(wù)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，其拓2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書892.3.2Dragonfly拓撲結(jié)構(gòu)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書擴展到非常大的規(guī)模，支持構(gòu)建擁有數(shù)萬甚至數(shù)十萬個計算節(jié)點的超大規(guī)模AI2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書l低成本優(yōu)勢：相較于Fat-Tree等需要大量高端口密度交換機的拓撲，2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書第3章面向AI的高性能網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)特點如大規(guī)模集合通信、高突發(fā)性流量和對時延抖動的敏感性，促要求，任何性能波動都可能導(dǎo)致任務(wù)失敗或效率低下。A2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書延的極致要求，AI高性能網(wǎng)絡(luò)不再局限于單一的互聯(lián)技術(shù)，而是趨向于AI高性能網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)可以從不同維度進行分類，以便更好地理解其構(gòu)成和2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書個NVLink，可在單一機架與多機架間以NVLink全速提供GPU完全通信。2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書使得加速器的數(shù)量和分配給每個加速器的帶寬可以根據(jù)AI應(yīng)用的物理層：UALink物理層直接復(fù)用IEEE802.3dj以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，支持單通道2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書數(shù)據(jù)鏈路層：數(shù)據(jù)鏈路層位于事務(wù)層與物理層之間，負責(zé)將來自事務(wù)層的202025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書212025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書222025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書232025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書242025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書252025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書26），2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書272025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書282025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書29在以太網(wǎng)生態(tài)逐步引入RoCEv2、CXL互聯(lián)協(xié)議的背景下，也出現(xiàn)了RoCE是一種通過以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)進行遠程直接內(nèi)存訪問的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。和2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書3031RoCEv2相較于其前身RoCEv1的一個顯著優(yōu)勢在于其支持跨網(wǎng)段路由。322025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書33視為以太網(wǎng)向新一代數(shù)據(jù)密集型基礎(chǔ)設(shè)施演2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書34從線路傳輸效率的角度來說，ScaleUp網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)存語義的操作主要是以必給內(nèi)存語義的操作帶來巨大的開銷。UEC的多個相關(guān)技術(shù)工作組已經(jīng)或正在2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書352025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書36物理層：UEC1.0規(guī)范下的物理層與傳統(tǒng)以太網(wǎng)完全兼容，支持每通道372025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書382025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書39跨域同步不精確的問題。作為一種面向多跳、長鏈路場景的確定性轉(zhuǎn)發(fā)機制，2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書402025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書41與此同時，AI時代的眾多應(yīng)用場景迫切需要一個具備確定性的光電融合網(wǎng)絡(luò)，2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書422025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書432025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書442025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書452025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書462025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書472025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書482025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書49第4章NetworkforAI典型應(yīng)用實踐2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書50512025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書522025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書532025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書542025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書552025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書56572025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書58在人工智能驅(qū)動行業(yè)變革的浪潮中，微眾銀行率先提出向“AI原生銀行”l硬件層革新：基于國產(chǎn)12.8T交換芯片與信創(chuàng)CPU打造白盒交換機2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書59建“采集-定位-調(diào)度-回收”全閉環(huán)智能運維體系，大幅降低人工干預(yù)需求。2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書60第5章NetworkforAI未來發(fā)展及展望網(wǎng)絡(luò)將針對AI應(yīng)用的多樣化需求，構(gòu)建更具適配性的支撐體系。針對AI2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書61動技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用?？缧袠I(yè)的深度合作將催生更多創(chuàng)新應(yīng)用，利用2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書622025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書63第二部分AIforNetwork：AI賦能的網(wǎng)絡(luò)智能化升級第6章AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)智能化發(fā)展傳統(tǒng)依賴人工配置的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與被動響應(yīng)式運維模式已難以支撐動態(tài)異構(gòu)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書642025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書652025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書66核心特征主要體現(xiàn)在以下幾個方面：2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書672025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書682025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書692025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書70共生決策是一個重要的研究方向。AI可以作為人類專家的強大輔助執(zhí)行的核心在于將生成的決策或策略通過自動化手段精準(zhǔn)地部署到網(wǎng)絡(luò)設(shè)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書71-偏差識別-根因分析-動態(tài)調(diào)整”的實時響應(yīng)鏈路，及時糾正偏差并優(yōu)化后續(xù)決2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書72第7章AI賦能網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書732025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書742025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書75何提供服務(wù)”。762025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書772025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書787.2.1數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的定義和架構(gòu)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書792025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書80812025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書82行-反饋-優(yōu)化”的循環(huán)。例如，在網(wǎng)絡(luò)智能容災(zāi)中，孿生網(wǎng)絡(luò)層生成的倒換策7.2.2數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書83842025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書852025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書862025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書872025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書882025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書892025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書907.3.3AgenticSOAR智能2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書912025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書922025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書93圖31用戶-服務(wù)器學(xué)習(xí)流程地訓(xùn)練-全局聚合-模型下發(fā)”。2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書947.4.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分類與關(guān)鍵技術(shù)2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書95安全多方計算通過密碼學(xué)協(xié)議將模型參數(shù)的聚合過程轉(zhuǎn)化為分布式協(xié)同計而整個過程中沒有任何一方能獲取其他節(jié)點的原始參2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書96第8章AIforNetwork典型應(yīng)用實踐2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書97982025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書991002025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書101數(shù)智引擎主要由數(shù)據(jù)引擎、AI大模型引擎2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書1022025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書103104第9章AIforNetwork的挑戰(zhàn)與未來趨勢2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書105構(gòu)建或維護自己的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，而是按需訂閱和使用網(wǎng)絡(luò)功2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書1062025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書1072025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書108第三部分未來展望第10章AI網(wǎng)絡(luò)發(fā)展十大趨勢AI網(wǎng)絡(luò)作為支撐人工智能規(guī)?；涞嘏c數(shù)字經(jīng)濟深化發(fā)展的新型基礎(chǔ)設(shè)施AI大模型訓(xùn)練與超大規(guī)模推理對網(wǎng)絡(luò)提出極致性能需求，推動網(wǎng)絡(luò)從傳統(tǒng)線性擴展的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)骨架”，支撐千卡至萬卡級智算集群的高效協(xié)同，成為109需求存在根本矛盾，驅(qū)動協(xié)議棧向“AI感知的確定性智能體系”演進。融合AI應(yīng)用正從云端集中式部署向物理世界末梢滲透，推動網(wǎng)絡(luò)向“云邊端智2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書110療，車聯(lián)網(wǎng)專網(wǎng)憑超低時延賦能自動駕駛AI毫秒級決策，其定制化能力讓AI2025AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書111參考文獻[7]．王光全,滿祥錕,徐博華,等.確定性光傳輸支撐廣域長距算力互聯(lián)[J].