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二是AI大模型应用。ChatGPT成为现象级热点，也让行业对AI预训练大模型的应用赋予诸多期待。AI大模型业务对算力网络带来哪些需求与机会？最直接的自然是海量的智能算力需求，千亿级的参数、数十TB的数据集，需要百P甚至E级的算力支撑。但不仅是单纯的算力增强，也会对网络带来新挑战，比如数据中心内部如何构建“零丢包”的无损网络，如何实现广域、高通量的数据传输，如何保障数据及模型的安全，甚至进一步支撑分布式的联邦训练，通过网络高效聚合多个智算中心的算力？这些都会驱动对算网融合的能力适配要求，带来新的市场机会。

在业务应用领域，需要提升行业伙伴与客户对算力网络的认知及投入，从而主动结合运营商的算网资源及能力去规划和开发其产品服务。发展产业生态，协同上下游资源，挖掘刚需场景，加大算网融合的业务创新成为关键。

二、夯实运力、增强算力、强化存力、完善脑力，持续提升算网“四力”

前面整体阐述了驱动算力网络发展的四个重点领域，具体到算力网络的目标架构演进上，也有关键的“四力”：夯实运力、增强算力、强化存力、完善脑力。

1、夯实运力，构建全光+”IPV6+”底座，完善DCN、DCI及DCA网络

算力服务是算、网能力共同作用的结果，从算力供给维度，网络可分为三个方面：数据中心内网络DCN、数据中心之间网络DCI、用户到数据中心的接入网络DCA。在DCN中，常见的有以太、存储专用FC以及重算力专用的IB（Infiniband）网络。随着如AI大模型训练、HPC等高性能、重算力需求与应用场景增加，对DCN网络的压力越来越大，传统以太网络性能无法满足，而专用IB网络又存在成本等问题。基于RoCE协议的无损以太技术，在相对低成本和通用性基础上，可达成IB网络的高性能，成为DCN多网合一建设的重要方向