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为什么需要算力网络以ChatGPT“为代表的生成式人工智能的横空出世，智”能化已经与人类社会密切接触。5G、云计算、人脸识别、算法推送等新一代数字技术已经深度融合到制造业、能源等各行各业，人类社会已进入信息时代的智能化阶段，这些背后都离不开算力的支撑。随着大数据成为新的生产要素，算力已经成为支撑智能社会的重要动能之一。为什么算力需要集结成网数据、算力、算法成为智能化社会的重要元素。日益优化的高性能计算与智能超算让更多数据价值得以充分挖掘，推动人类社会朝着智能先进、便捷高效的方向演进。但是，随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不能满足庞大的计算需求，无法满足海量数据、实时数据处理诉求，因此，迫切需要算力集结成网来调度数据资源。目前，算力出现云、边、端三级算力结构的趋势，算力的分布将不再集中在数据中心，而是广泛地分布在边缘或者端侧的任何位置。如果这些算力节点之间没有通过网络互连，这些算力资源是没有办法被共享、被调度、被使用、被协同的。如同水、电一样，算力也需要网络。“”算力网络是新型基础设施，要打造一点接入、即取即用算“力服务，最终实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所”不及的算力网络。高效算力必须具备专业、弹性、协同三个方面特点才能实现数据与算力的有效衔接、数据的巨量吞吐和均衡随选。而这三个方面，都必须由算力网络来支撑。算力网络的功能有哪些算力网络就是一种根据业务需求，在云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。算力网络的本质是一种算力资源服务，不论是企业客户或者个人用户不仅需要网络和云，也需要灵活地把计算任务调度到合适的地方。可以说，网络的核心价值是提高效率，比如，电话网提高了人类信息沟通的效率，互联网提高了人类获得信息、协同工作的效率，算力网络的出现是为了提高云、边、端三级计算的协同工作效率。区别是传统网络直接为人类服务，算力网络直接为智能机器服务，并通过智能机器间接为人类服务。互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等加速了数字技术的发展，这些新应用将进一步增加海量数据的产生，而海量数据处理则需要强大算力和广泛覆盖的算力网络的连接。算力网络构建了海量数据、高效算力、泛在智能之间的互联网络，为每个人、每个家庭带来智能。算力网络的主要功能是通过新型技术将地理分布的算力中心节点连接起来，动态实时感知数据资源状态，进而统筹分配和调度计算任务、传输数据，构成全局范围内感知、分配、调度算力的网络，在此基础上汇聚和共享算力、数据、应用资源。算力网络归根到底都是描述一个算力资源调度的问题，需要一个对应的算力资源调度的算法来解决。除了调度的功能，算力网络还具备确定算力传输最优路径，完成信息网络传输的功能以及编排管理、算力交易、服务运营等功能。算力网络面临的挑战算力网络可以推动大模型、5G技术等的快速迭代发展，高可靠、低延时的算力网络是产业协同发展的有力支撑。当前，我国算力网络也在技术、产业和应用等方面面临着诸多挑战。算力的核心是芯片，目前我国算力核心芯片和关键元件还依赖于国外，自主研发还相对滞后，产业安全存在隐患，在关键的芯片制造、AI基础软件等方面还面临着一定的差距。目前，算力网络的技术标准还不够完善，算力中心呈现多层次、多管理域的布局。不同的算力中心间存在一定的差异性，算力网络的建设须面对不同算力中心间的高效协同，算力、数据、应用可信交易与管理机制设计，最终是为了构建成为开放的、高资源利用率、高能效的计算基础设施。此外，算力网络应用场景还不够细分化，需要进一步挖掘、探索有价值可规模推广的应用场景。算力网络的发展趋势目前，算力呈现多元、泛在的特点，智能化、协同化的算力网络，智能传感终端的快速增长推动了算力应用模式发展。算力网络通过与AI、物联网、5G、云计算、数字孪生等“技术要素的深度融合，全面助力各行各业的数字化转型，人工智能+”的场景应用愈加丰富，智能制造、智能医疗、智慧交通等应运而生，借助数字孪...