新华三曾富贵：AI时代的极致算力释放，高品质网络联接至关重要

原标题：新华三曾富贵：AI时代的极致算力释放，高品质网络联接至关重要

　　ChatGPT的爆火掀起了新一轮人工智能的热潮，给各行各业带来“颠覆性”的变革，或将引领新一轮科技革命。身处这场全球风暴，ICT厂商们面临什么样的新机遇和挑战？又该如何应对？

　　近日，紫光股份旗下新华三集团副总裁、网络产品线总裁曾富贵在接受媒体采访时表示，AI模型的训练和推理需要大量数据和计算结果的传输和存储，这对于基础底座的网络性能要求极高，将直接决定用户能够最终获得多少算力。当网络成为整个算力体系的主要构成要素，未来网络技术的发展应更着眼于场景创新，更加精细化的满足不同场景下的算力需求，以助推企业在AI时代下的数字化发展进程。

　　全面拥抱AI时代 未来网络发展五大趋势值得关注

　　随着大模型训练的不断深入，AIGC内容日益丰富，带来了算力资源的高增长、高需求，也对数据的高速传输提出了更高要求。因此，作为关键基础设施支撑的网络也必须向高带宽、低时延、强安全方向优化。曾富贵表示，随着AI技术不断革新，未来的网络技术发展也将呈现出新趋势。

　　业务快速迭代带来的网络需求变化。AI技术的广泛应用加速了各行业的数字化转型速度，也要求网络更敏捷，且应具备广泛的技术兼容性、场景适应性及创新重构能力。

　　全业务云化对超大带宽网络的需求提升。AI时代，越来越多的企业用户呈现出核心业务上云的趋势，将有大量新型应用在云网融合与算网融合的新计算体系中运行，对超大带宽网络的需求将显著增加。

　　IPv6在通信领域的全面应用。AI技术的应用对网络的灵活敏捷、高效部署提出了更高要求，也将促进IPv6＋新技术更加广泛应用。

　　AI驱动算力加速促进网络传输能力提升。AI热潮带来算力需求的指数型增长，智能无损已成为数据中心建设的必选项。同时，AI也在为网络本身赋能，使网络设备变得更强大。

　　应用驱动网络。AI的火爆使网络成为了应用的一部分，为了适应新的应用需求，网络本身也需要更加智能化和自治化。

　　着眼创新场景 新华三智能联接为AI三驾马车添足动力

　　超大基础模型的训练需要多项关键技术作为支撑，其中算法、算力和数据是AI发展的三驾马车。算法依赖大模型的提升及模型本身的优化，而算力和数据则需要依赖传统的GPU服务器、存储及网络来实现相互交融。

　　曾富贵表示：“大模型给算力需求带来了爆发式增长，网络作为连接主要起到两个作用，一是将整个算力高效连接起来，二是算力、数据都需要通过网络进行调度。”

　　作为业界领先的数字化解决方案领导者，新华三集团依托“数字大脑”全栈实力，前瞻布局“云－网－算－存－端”全产业链，为大模型领域的创新发展提供坚实基础。尤其在网络层面，新华三积极布局新技术和新产品，通过推出全场景确定性网络方案、构建智能无损数据中心网络、加速推进IPv6＋技术创新应用等举措，打造智能、融合、极简、可信、超宽的网络底座。

　　打造全场景确定性网络实现端对端精准传输。传统网络“尽力而为”的技术架构难以支撑生产型互联网及新兴业务对高质量网络传输的迫切需求，确定性网络具有“低抖动、高可靠”等特性，可以有效解决网络传输时因中间节点拥塞或流量突发等原因导致的时延抖动问题。新华三以DetNet和TSN技术为基础，构建了现场级、跨域级和全场景确定性三大技术路线，使用户能在更大范围、更多场景内构建确定性网络。