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2025AI网络技术白皮书

前言

人工智能（AI，ArtificialIntelligence）技术，尤其是大模型（LLM，LargeLanguageModel）技术的广泛应用，正驱动着AI与网络深度融合创新，成为产业变革的关键力量。据IDC报告，2024年下半年，中国智算基础设施服务市场规模达124.1亿元，2028年中国智能算力规模预计将达到2781.9EFLOPS，市场正从百亿爆发期快速迈向千亿成长期。AI的广泛应用使得网络基础设施面临着超高带宽、超低延迟、确定性传输、端网协同及网络智能化等新需求，网络在架构、协议、运维和成本等方面遭遇严峻挑战。

面对这些新需求与挑战，本白皮书将AI网络划分为“网络赋能AI（NetworkforAI）”和“AI赋能网络（AIforNetwork）”两大方向。在AI网络的发展框架中，“网络赋能AI（NetworkforAI）”以满足AI技术与应用的网络新需求为导向，通过纵向扩展（ScaleUp）、横向扩展（ScaleOut）以及确定性网络（DetNet，DeterministicNetwork）等前沿技术突破，为AI训练集群的高效运转、推理服务的稳定输出以及分布式AI应用的广泛落地提供坚实保障，让网络真正成为AI创新发展的坚实后盾。“AI赋能网络（AIforNetwork）”则聚焦借助AI技术提升网络自身的智能化水平，其核心目标是实现网络的智能自治，通过意图驱动网络（IDN，Intent-DrivenNetwork）、数字孪生网络（DTN，DigitalTwinNetwork）、智能网络大模型等技术的深度应用，简化网络管理操作流程、提升网络运行效率、强化网络防御能力，推动网络从传统运维向自主智能方向加速演进。

“NetworkforAI”和“AIforNetwork”双向赋能和协同创新，不仅是突破网络技术瓶颈的关键，也是推动AI规模化应用的引擎，驱动着网络、算力、数据等产业要素融合升级，更将重塑金融、制造、医疗等垂直行业的数字基础设施形态，推动智能社会建设进入快车道。

2025AI网络技术白皮书

目录

第1章AI与网络的融合演进 1

第一部分NetworkforAI：面向AI的新型网络基础设施

第2章AI驱动下的网络架构变革与性能演进 4

2.1AI驱动下的新型场景 4

2.2AI网络需求 5

2.3AI集群网络拓扑 7

2.3.1Fat-Tree拓扑结构 7

2.3.2Dragonfly拓扑结构 9

第3章面向AI的高性能网络关键技术 12

3.1技术演进趋势与分类体系 12

3.1.1技术演进趋势 12

3.1.2分类体系概览 13

3.2ScaleUp（纵向扩展）技术 14

3.2.1高速互连技术 14

3.2.2新型互连技术 19

3.3ScaleOut（横向扩展）技术 25

3.3.1InfiniBand技术 25

3.3.2RoCEv2技术 29

3.3.3UEC传输协议 33

3.4前沿突破技术 36

3.4.1确定性广域网技术 37

3.4.2超节点计算架构 43

3.4.36G与AI网络协同 47

第4章NetworkforAI典型应用实践 49

4.1移动云新型智算网络架构 49

4.2天翼云智算项目 51

2025AI网络技术白皮书

4.3阿里云HPN7.0新型智算网络 53

4.4奇异摩尔AINetworking全栈解决方案 55

4.5第一线助力教育企业私域AI落地方案 56

4.6微众银行金融级智算AI网络建设与实践方案 58

4.7益思芯创新智能网卡解决方案 59

第5章NetworkforAI未来发展及展望 60

5.1未来发展趋势 60

5.2未来展望及建议 61

第二部分AIforNetwork：AI赋能的网络智能化升级

第6章AI驱动的网络智能化发展 63

6.1网络管理的挑战 63

6.2网络智能化演进体系 64

6.3网络智能化升级流程 66

6.3.1全域感知 67

6.3.2智能分析 68

6.3.3自主