智能算网（AI Fabric 2.0） 研究报告 2025年9月 编制说明 01 02 03 目录 前言 01 数据中心网络发展趋势与挑战 02 09 03 11 04 AI 网元 4.1.1 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 网络级负载均衡技术 23 4.1.5 AI交换机 17 4.2.2.1 流级负载均衡技术 4.2.2.2 逐包负载均衡技术 24 23 目录 4.2.3 拥塞控制技术 26 4.2.3.1 端网协同拥塞控制技术 4.2.3.2 FlexBuffer拥塞控制技术 28 26 4.2.3.3 拉远训练精准流控技术 29 4.2.3.4 AI ECN 2.0技术 30 4.2.4 在网计算技术 33 4.2.6.3 光链路检测技术 37 4.3 AI大脑 41 4.3.1 仿真验证/孪生仿真 41 4.3.2 自动化Agent 42 4.3.3 故障Agent 42 4.3.4 网维Copilot 43 45 05 总结和展望 4.2.6.3 网络互联冗余 39 编制说明 本研究报告在撰写过程中得到了多家单位的大力支持，在此特别感谢以下顾问专家、 参编单位和参编人员：

的快速成熟，其参数规模呈百万倍增长，随之而来的 是算力需求的剧增，芯片算力的增长速度与模型参数 规模的增长存在剪刀差，推动了超大规模智算集群的 建设。 作为基础设施建设者和新质生产力的推动者，电 信运营商正积极推进智算布局。本文基于大模型的 发展趋势和需求，结合运营商的特定优势，提出了智 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的 关键词： 人工智能；智算中心；基础设施；建设思路 doi：10 人工智能训练的计算复杂度逐年猛增，所需的智能算力从每秒千万次运算增加 到数百亿次，甚至进入千亿级别，促进了大规模智算中心的建设。智算中心主 要满足智算算力的需求，其布局、建设及维护方案与传统的云资源池存在较大 差异，当前运营商对智算中心的布局以及详细方案并没有统一的建议和参考。 分析了大模型发展带来的算力、存储、组网的需求挑战，对运营商智算布局以及 算力、存储、网络、维护管理等提出了相应的策略和方案建议。 Keywords： Artificial intelligence；Intelligent computing center；Infrastructure；Construction ideas 运营商智算中心建设思路及方案 Construction Ideas and Plans for Operator Intelligent Computing Centers 童俊杰 1，申 佳 2，赫 罡

北 斗 时 空 （ 上 海 ） 智 算 中 心 项 目 方 案 04 主要系统介绍 Main System Introduction 05 交付与运维 Delivery and Operations 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing 3450 号 书崖路 PROPERTY 项目概况—— 自持物 业 工业用地 30 亩 容积率 2.0 申 港 路 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing Center 智算中心整体概况 机柜总数： 2800+ 机柜功率： 8KW~30KW 机房标准： UP-Time T3 、 CQCA 级机房 智算中心——空间布局 综合配套设施办公大楼 15384.92 平方米 二期智算中心 18438.2 平方 米 两大一小共 个蓄冷罐 满足错峰蓄冷 90 分钟要 求 20+1 台 单台油机功率 1800kw 蓄冷罐 110kV 用户站 1683.29 平方 米 一期智算中心 7350.1 平方 米 园区 10 号 楼

1.1 智算新基建：全球竞争与市场爆发 近年来，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术加速创新，成为各国抢占科技革命与产业革命 优势地位的技术制高点。2024年3月，中国政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群“。人工智能将在推动产业升级、促进新质生产 力加快形成等方面发挥重要作用。2025年1月，美国政府宣布Ope 产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式 币（图1-1）。 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，智算占比超过90%。2023年，中国通算规模59EFLOPS，未来 至2028年将以17.3%的年增

关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 2025网络安全十大创新方向 Top Ten Innovative Technology Trends in Cybersecurity for 2025 2025 数说安全 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 目录 创新方向：可信数据空间 推荐落地方案： 火山引擎 -Jeddak AICC 中移互联网有限公司-中移数盾 创新方向：AI赋能数据安全 中移互联网有限公司是中国移动面向互联网领域设立的专业子公司，2022年3月正式入围国资委“科改企业”名单。公司聚焦“信 息+互联网”，利用中国移动规模、能力、体系优势，与中国移动的网络、技术、数据相融合，面向算力、大数据、人工智能等“9+6” 科创战新领域布局，推动“号、卡、云、消息、通话”快速跃迁为新型信息基础设施，融合打造个人云服务基座、信创安全基座、超大 AI应用基座，不断延展生态新边界，拓展信息服务 机 密性。当前，AI驱动的数据安全体系已成为企业数智化转型的核心支柱，通过降本增效与业务创新，构建新型生产力生态。 核心能力 关键挑战 应用场景 典型厂商 1、 高质量训练预料缺乏 2、 算力配置与延迟成本 3、 模型幻觉与误分类 4、 对抗性攻击风险 5、 数据合规与隐私保护 1、 智能数据发现与分类 2、 动态阻断数据外泄及修复 3、 数据安全态势可视化 4、

2024 年 8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 2 能源与机器，自从技术革命以来，从来都不可分。新能源与机器学习正在走向

改变能源 智算如何引领新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 2 能源与机器，自从技术革命以来，从来都不可分。新能源与机器学习正在走向 融合，它们符合

钢铁行业智慧园区建设方案 目录 / Contents 2 智慧园区发展趋势 浪潮智算 + 赋能智慧园区建设 成功案例 PART 2 PART 3 PART 1 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 3 智慧园区建设面临挑战 整体建设规划 不足 •传 统 园 区 建 设 水 平 不 一，缺乏系统性和前瞻 性规划； •缺少顶层设计导致后期 无法平滑演进。 基础设施智能化 技术深度融入智慧园区建设运营  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为本；将计算机视觉、机器学习等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 4 智慧园 区 以人为本 产业生态 高速互联 智慧运营 全面感知 精准 服务 协同 办公 节能 环保 高效 管理 增值 创收 生态 融合 数字化技术 利用新一代 技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，实现对各种需求做出智慧响应，使园区整体运行具备自 我组织、自我运行、自我优化的能力。 数字化技术，助力智慧园区发展 人工智能 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 5 综合态势 综合态势 综合安防 综合安防 人员管理 人员管理 车辆管理 车辆管理 空间管理 空间管理 资产管理 资产管理 设备管理 设备管理 能效管理 能效管理 环境管理

强调同步推进网络安全建设，加强 IPv6 安全管理与产品服务发展。 2023 年 4 月，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委员会 等八部门印发《关于推进 IPv6 技术演进和应用创新发展的实施意见》， 明确强化安全防护、加快安全技术创新、推动安全应用三大任务。 2024 年 4 月，中央网信办等三部门印发《深入推进 IPv6 规模部署 和应用 2024 年工作安排》，将“强化网络安全保障”列为重点任务， 年工作安排》，将“强化网络安全保障”列为重点任务， 要求加快 IPv6 安全技术产品研发应用、加强 IPv6 网络安全防护和管 理监督。2025 年 5 月，中央网信办、国家发展改革委、工业和信息 化部联合印发《2025 年深入推进 IPv6 规模部署和应用工作要点》， IPv6 网络安全白皮书 - 3 - 再次明确“强化网络安全保障”作为 9 个方面重点任务之一，要求加 强 IPv6 网络安全防护和管理监督、提升 IPv6 测到异常的扩展报头结构、非法选项或数据内容，立即触发阻断机制。 例如，当发现逐跳选项头中存在未定义的选项类型，或选项数据长度 异常时，DPI 设备将丢弃该数据包。​ 2. 巨型帧攻击安全风险与防护技术 巨型帧是指长度超过传统以太网最大传输单元（MTU）的数据 包，巨型帧的长度通常在 9000 字节以上（不同厂商设备支持的最大 长度可能不同，部分场景下可达 65535 字节）。 IPv6 协议明确支持巨型帧，目的是通过减少数据包分片和重组