算力互联网体系架构研究报告（2025年）

一、发展背景

• 人工智能产业发展迅速，算力需求极大扩展：人工智能应用场景持续深化，产业规模不断扩大。大模型技术突破推动算力需求陡增，从训练端向推理端迁移，全球基础设施需求持续扩张。
• 全球布局算力互联成网，多措并举抢占高地：主要国家发布算力互联相关政策，头部企业创新算力互联调度技术，构建覆盖全球的算力互联集群。
• 我国探索算力互联路径，体系研究亟待完善：地方政府发起算力调度平台建设，电信运营商提出算力网络和算力并网方案，但体系化的算力与网络融合研究仍待完善。

二、算力互联网概述

• 算力互联网概念定义：通过在互联网上构建统一算力标识和协议接口、增强异构计算和跨域高性能网络传输能力等方式，使计算任务及其相关数据可精准寻找相适应的算力资源并高效执行，形成算力之间智能感知、实时发现和随需获取的一张逻辑互联网络。
• 算力互联网流程机理：涵盖计算任务识别、任务算力匹配、数据传输流动和任务计算执行四个环节。
• 算力互联网场景需求：包括人工智能推理任务、游戏、视频渲染等计算任务、本地算力资源不足时的调度任务、人工智能分布式协同训练任务。

三、算力互联网体系架构

• 体系架构简介：将算力互联网整体划分为算网设施层、互联资源层和应用服务层三个逻辑层级，参考下一代网络演进NGNe理念。
• 体系架构释义：算网设施层由计算与传输两类物理基础设施组成；互联资源层由国家算力互联网服务平台、区域和行业算力互联互通平台组成；应用服务层面向用户提供多元化的算力服务。

四、算力互联网组网模式

• 算网设施层组网：包括算力传输网、公共互联网和企业算力专网等多种模式并存的融合组网格局。
• 互联资源层组网：采用“1+M+N”节点架构，构建具备灵活调度能力的逻辑网络体系，包括国家算力互联网服务平台、区域核心节点和行业核心节点。
• 应用服务层组网：面向终端用户提供多元化算力服务，主要包括任务式算力应用服务、算力调配接入服务以及传统资源式服务等业务类型。

五、算力互联网业务及生态

• 算力互联网业务概况：包括算力资源提供、算力调配接入、算力应用服务、网络传输、算力互联五种业务。
• 算力互联网生态主体：涵盖算力资源提供商、网络运营商、算力互联互通平台主体、算力调配接入服务商、算力应用服务商以及算力互联运营商等。

六、算力互联网关键技术

• 算网设施层技术：包括全光网络、长距RDMA和弹性网络。
• 互联资源层技术：包括算力标识、算力资源并网和任务编排调度。
• 应用服务层技术：包括任务定义和算力度量。

七、算力互联网建设进展

• 算网设施层：算力设施统筹布局，网络设施迭代升级。
• 互联资源层：建成国家算力互联网服务平台，建设重点区域和通信行业算力互联互通平台。
• 应用服务层：任务式算力服务市场崛起，调度接入服务市场快速发展。

八、算力互联网发展建议

• 推进设施互联，构建高速传输网络：提升算力节点内互联能力，强化网络间互联能力。
• 强化资源互用，实现高效供需匹配：建立统一的算力标识体系，提升接口互操作能力，建设多级算力互联互通平台，保障算力互联互通平稳运行。
• 推动业务互通，加速融合贯通调度：提升应用调度互通能力，提升数据与存储互通能力，提升算网融合能力。
• 培育场景赋能，提升普惠便捷体验：探索构建算力互联网体系，赋能典型应用场景。