筑基Token时代：以‘算力×联接’全栈协同重塑AI生产力

AI算力基础设施发展趋势

AI算力基础设施正朝着高效、可扩展、可持续的方向发展，以应对大模型训练和推理带来的挑战。

核心技术趋势：

• 算力与网络深度联动：Scale-up和Scale-out网络技术不断发展，实现算力与网络的深度融合，通过高速互联协议和智能调度技术，提升集群性能和资源利用率。
• 内存语义访问：Scale-up网络支持内存语义访问，实现GPU间直接内存访问，降低通信开销，提升数据传输效率。
• 分布式内存与高性能存储：为解决“内存墙”问题，分布式内存和CXL内存池化技术应运而生，满足大模型对海量数据访问的需求。
• 广域数据传输：确定性网络和数据快递技术构建跨地域智算中心互联，实现高效、可靠的数据传输。
• 智能体与自动化：智能体技术应用于算力调度、运维治理等环节，实现自动化任务执行和智能决策，提升效率和可靠性。

关键数据：

• 大模型参数规模持续增长，推动算力需求指数级上升。
• AI算力集群规模从千卡向万卡演进，网络通信效率成为制约超大规模AI训练的主要障碍。
• 新型互联技术如CPO和OIO正在成为主流，推动算力集群的弹性扩展。

研究结论：

• AI算力基础设施的构建需要综合考虑算力、网络、存储等多方面因素，实现全域协同。
• 开放标准和生态建设对于算力基础设施的发展至关重要。
• 智能体和自动化技术将成为未来AI算力基础设施发展的重要方向。

未来展望：

• AI算力基础设施将向更高速率、更低延迟、更高可靠性的方向发展。
• 光互连技术将成为下一代算力集群互联的重要手段。
• 智能运维将成为AI算力基础设施的标配。