超越瓶頸：人工智能集群組網(wǎng)報告2025全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢介紹處于十字路口的人工智能人工智能（AI）是下一代創(chuàng)新的引擎。然而，復雜性的增加意味著對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡需求的增加。隨著人工智能成長為企業(yè)戰(zhàn)略的核心組成部分，組織必我們看到的是一個關(guān)于緊迫性、獨創(chuàng)性和重新定義的故事。這些發(fā)現(xiàn)共同構(gòu)成了下一階段人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的藍圖：它不僅建立在速度上，而且建立在這份報告，基于全球HeavyReading進行的調(diào)查與是德科技（KeysightTechnologies）合作，研究了影響2025年人工智能集群網(wǎng)絡的關(guān)鍵挑戰(zhàn)、未來屬于那些能夠?qū)㈧`活性、互操作性和操作成熟度，以負責任和戰(zhàn)略性的方式擴展人工智或維持人工智能基礎(chǔ)設(shè)認為預算限制是一個主世界仿真至關(guān)重要，但大多數(shù)受訪者仍然缺乏現(xiàn)有資源，利用軟件定義太網(wǎng)（UltraEthernet）和高級驗證工作流程，而超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|2$$$$結(jié)論結(jié)論第第2章第第3章第第4章第第5章超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|3超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|4全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)其中大部分來自大型電信和云服務提供商。受訪者主要是網(wǎng)絡規(guī)劃、工程和近90%的受訪者表示計劃擴大或維持當前的基礎(chǔ)設(shè)施投資，該行業(yè)顯然正 基礎(chǔ)設(shè)施投資10億美元網(wǎng)絡規(guī)劃，運營，IT增加保持增加保持超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|5超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|6全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢更智能的AI擴展策略克服關(guān)鍵部署挑戰(zhàn)實施人工智能數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的最大挑戰(zhàn)預算限制—59%的組織正在努力獲得擴展人工智能基礎(chǔ)設(shè)$隨著人工智能應用的加速，數(shù)據(jù)中心運營商面臨著更快、更智能、更高效的擴展壓力。然而，幾個長期存在的障礙正在減緩進展—每一個障礙都需要預算限制—59%的組織正在努力獲得擴展人工智能基礎(chǔ)設(shè)$總之，這些挑戰(zhàn)凸顯了對更高效的擴展策略的需求，以平衡性能、成本和人基礎(chǔ)設(shè)施限制—55%的受訪者強調(diào)了現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的局限性，這可能是由于缺乏處理大規(guī)模人工智能工作負載的靈活技術(shù)人員短缺—對具備人工智能專業(yè)知識的工程師、網(wǎng)絡架構(gòu)師和數(shù)據(jù)中心專家的需求遠遠超過了當前的人才儲備，超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|7隨著需求的增加，運營商正在采取靈活的策略來適應新興的人工智能工作負載和流量模式。AgenticAI、DeepSeek和Grok3因其對更快速處理和自49%49%優(yōu)先考慮更高性能的GPU45%45%正在投資新的軟件架構(gòu)45%45%正在升級網(wǎng)絡硬件這些結(jié)果揭示了一種平衡：企業(yè)熱衷于在保持敏捷AgenticAI的迭代推理能力尤其推動了架構(gòu)和互連方法的變革。超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|8全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢第3章超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|9全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢打破網(wǎng)絡瓶頸隨著人工智能模型的規(guī)模和復雜性的增長，底層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)正在被推到極限。運營商不僅僅是在最大限度地提高當前的速度，他們還在評估下一代解決調(diào)查結(jié)果顯示，運營商明顯轉(zhuǎn)向更高的帶寬。雖然400G仍然是人工智能AI/ML基礎(chǔ)架構(gòu)中部署的網(wǎng)絡速度:27%100G27%32%200G32%55%400G55%34%800G34%22%22%超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025|全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢數(shù)據(jù)還顯示了基于以太網(wǎng)的解決方案的趨勢，特別是像超以太網(wǎng)和軟件定義網(wǎng)絡（SDN）這樣的較新架構(gòu)。不過，像InfiniBand/NVLink這樣的高性能考慮用于AI/ML工作負載的網(wǎng)絡技術(shù):49%49%正在評估以太網(wǎng)/ROCEv238%38%正在評估InfiniBand/NVLink來越多的關(guān)注。與傳統(tǒng)以太網(wǎng)不同，UltraEthernet重新定義了協(xié)議棧，以UltraEthernet具有超低延遲和零數(shù)據(jù)包丟失，可通過先進的調(diào)度和流已有58%的運營商在評估UltraEthernet。它以開放、基于標準的高性能架構(gòu)，并且不存在廠商鎖定，對InfiniBand和RoCEv2構(gòu)成挑戰(zhàn)?了解為什么近60%的受訪者會考慮UltraEthernet。全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢為了優(yōu)化人工智能網(wǎng)絡性能，運營商正在將硬件升級與軟件層面的微調(diào)相結(jié)合。這種多管齊下的方法反映了有效擴展人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的復雜性優(yōu)化人工智能網(wǎng)絡性能的策略:53%正在使用網(wǎng)絡配置調(diào)整43%43%正在使用實驗室集群測試34%34%正在使用光學認證27%是主干—而是瓶頸或突破口。第4章超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢第4章反映現(xiàn)實的仿真隨著人工智能數(shù)據(jù)中心的能力、復雜性和容量的不斷提高，真實世界的流量仿真越來越被視為在現(xiàn)實條件下驗證性能的關(guān)鍵。僅僅依靠組件級驗證已經(jīng)不夠了—運營商使用AI流量模擬仿真的公司60%35%5%3年內(nèi)使用1123超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢盡管人們對人工智能工作負載仿真的重要性日益達成共識，但運營商在擴展人工智能工作負載仿真時仍面臨重大障礙。這些結(jié)果凸顯了迫切需要更智能、更一致的解決方案，以滿足現(xiàn)代人工智能環(huán)境中不可56%56%的人表示缺乏標準化的基準工具和設(shè)備56%56%努力重現(xiàn)真實世界的人工智能工作負載50%50%的人指出缺少專業(yè)能力強的工程師49%49%的報告結(jié)果因供應商特定的優(yōu)化而產(chǎn)生偏差超越瓶頸：人工智能集群網(wǎng)絡報告2025全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢創(chuàng)新與成本壓力人們對對助于微調(diào)現(xiàn)有網(wǎng)絡的工具的需求日益增長。運營商希望從現(xiàn)有設(shè)備中獲得更高的效率和性能，而不需要進行物運營商越來越多地將優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施視為戰(zhàn)略差異化因素。人工智能數(shù)據(jù)中心的性能、敏捷性和響應能力的提高直接轉(zhuǎn)化為市場優(yōu)勢，從而實現(xiàn)更快隨著能源成本的上升，最大限人們對對助于微調(diào)現(xiàn)有網(wǎng)絡的工具的需求日益增長。運營商希望從現(xiàn)有設(shè)備中獲得更高的效率和性能，而不需要進行物運營商越來越多地將優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施視為戰(zhàn)略差異化因素。人工智能數(shù)據(jù)中心的性能、敏捷性和響應能力的提高直接轉(zhuǎn)化為市場優(yōu)勢，從而實現(xiàn)更快隨著能源成本的上升，最大限度地降低功耗已成為當務之急。運營商需要能夠模擬和監(jiān)能源熱點并驗證可持續(xù)部署方隨著人工智能應用的發(fā)展，在不同負載和模型之間保持性能一致已不再是可有可無的事情。運營商正在尋找測試解決方案，以確保工作負載在SLA閾值內(nèi)可預測地運行，而不受全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢全球領(lǐng)導者的主要發(fā)現(xiàn)更智能的AI擴展策略打破網(wǎng)絡瓶頸反映現(xiàn)實的仿真創(chuàng)新與成本壓力從限制到優(yōu)勢優(yōu)化AI基礎(chǔ)設(shè)施的主要收益?基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化（62