1. 云智算的演進背景

傳統云計算面臨三大挑戰：

• 算力需求激增：AI大模型訓練需十萬卡級GPU集群，資源調度能力不足。
• 網絡性能瓶頸：TB級參數同步對低時延、高吞吐要求遠超傳統網絡架構。
• 服務形態單一：IaaS/PaaS無法覆蓋AI全鏈路需求（數據處理、訓練、推理）。
  云智算通過算網深度融合和全棧智能化，升級為下一代云計算范式。

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2. 云智算體系架構

四層架構升級：

1. AI IaaS：算網一體基礎設施，支持異構算力（云邊端）統一編排與即取即用。
2. AI PaaS：提供AI開發全流程工具鏈，降低技術門檻，提升創新效率。
3. MaaS：匯聚多領域模型與智能體，加速AI行業滲透。
4. AI SaaS：覆蓋多樣化場景的智能化應用，賦能千行百業。

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3. 關鍵技術方向

• 計算技術

  • 國產算力芯片（如大云磐石DPU）：優化帶寬、時延，構建自主生態。
  • 智算超節點：突破GPU互聯瓶頸，支持64卡高速互聯，國產化替代。
  • 算力原生：統一異構芯片接口，實現“一次開發，跨芯部署”。

• 存儲技術

  • 訓推多級緩存：利用CXL技術實現GPU顯存、主存、網絡存儲協同，提升資源利用率。

• 網絡技術

  • 卡間互聯（OISA協議）：支持百納秒級時延與無損傳輸。
  • 機間互聯（GSE架構）：革新以太網協議，滿足十萬卡集群組網需求。

• 算網一體技術

  • 算力路由：動態感知算網狀態，優化資源調度。
  • 在網計算：卸載集合通信任務至網絡節點，減少數據傳輸壓力。

• AI開發平臺

  • 低代碼/無代碼工具：集成大模型能力，實現智能體自主開發。
  • 向量/多模數據庫：優化非結構化數據處理，支撐RAG等場景。

• 安全可信

  • 硬件級可信計算（TPM/TCM）、數據全生命周期防護、AI驅動的模型合規檢測。

• 綠色節能

  • 解耦液冷技術：降低數據中心能耗；
  • 算電協同：動態匹配算力與綠電供給，實現余熱回收。

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4. 未來技術展望

• 存算一體：緩解“存儲墻”問題，提升大模型推理效率。
• 量子計算：探索量子神經網絡，賦能材料模擬、組合優化等領域。
• 模型分發網絡（MDN）：云邊協同架構，支持低時延、高并發推理服務。

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5. 中國移動的倡議與定位

• 定位：作為“供給者、匯聚者、運營者”，推動算網智腦升級。
• 倡議：聯合產學研用各方，共建技術標準、攻關核心難題、創新應用場景、繁榮產業生態。

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核心價值

云智算通過技術融合（AI+算力網絡）、架構升級（四層服務）和生態開放，推動AI普惠化，助力千行百業智能化轉型，同時兼顧綠色低碳與安全可信。