#智赋新质 全域焕新#现在人工智能发展得越来越快，不管是大模型训练、工厂里的工业仿真，还是日常的实时数据分析，对算力的要求都和以前不一样了。以前的算力就像一个个分散的小仓库，你在这个仓库拿不到的东西，没法直接从另一个仓库调，跨地区调用还容易卡壳、延迟高，而现在大家需要的，是一张能把各地算力连起来、灵活调度的大网。在国家“东数西算”工程推进和各行各业数字化转型的大背景下，中国移动围绕算力网做了不少布局和创新，慢慢把分散的算力资源拧成了一股绳，给各行各业的数字化转型提供了实打实的支撑。（注：本文信息仅为参考，具体以中国移动官方发布内容为准。）
先说说大家最头疼的算力调度问题。以前，不同地区、不同厂商的算力资源，就像说着不同方言的人，很难顺畅沟通，经常出现有的地方算力不够用、排队等着，有的地方算力却闲着浪费的情况。就拿AI模型训练来说，有时候需要调用多个地区的算力一起干活，光协调传输和调度就要花不少功夫，延迟还不稳定。为了解决这个问题，中国移动打造了算网大脑，现在升级到3.0版本后，融入了九天大模型，采用1+N多智能体协同的架构，把全国范围内的异构算力和网络链路都纳入了统一管理。
目前能管理的算力规模超过80EFLOPS，还有25万条以上的云专网、骨干网链路，每天的调度次数能达到1.9亿次，对比行业内以往的主流调度方案，效率提升了50%以上。举个实际例子，在AI推理和视频视联网场景中，借助算网大脑的智能调度，Token生成时延降低了15%，大家刷视频、用AI应用时，等待的时间能减少10%以上，就像把远处的算力搬到了自己身边，用起来特别顺畅。
算力能顺畅调度，离不开背后的网络传输底座。就像快递要跑得快，得有通畅的公路网，算力传输也需要高速稳定的网络支撑。中国移动依托全光OTN高速网络，推进八大国家算力枢纽节点之间400G全光直连，现在还在试点800G、1.2T的超高速网络，慢慢搭建起了城域1毫秒、省域5毫秒、全国20毫秒的三级算力时延圈。这个时延是什么概念呢？城域内的工业实时质检、远程设备运维，需要的就是1毫秒的低时延，不然设备检测出问题，信号传得慢了，就可能影响生产；而全国范围内的大模型训练、科研仿真，20毫秒的时延就能满足需求，既保证了效率，又能合理利用各地的算力资源。
在算力供给上，中国移动建成了万卡级的智算集群，其中哈尔滨节点是全球运营商里首个单集群1.8万卡的全国产智算中心，整体智算总规模达到92.5 EFLOPS（FP16），涵盖了通算、智算、超算、量子等多种算力类型，形成了从中心智算集群到城域边缘节点的云边端一体化布局。比如工厂里的生产线，不需要自建昂贵的高端算力机房，通过边缘节点就能调用算力完成实时质检，而大型科研机构的气象仿真、航天模拟，就可以调用中心智算集群的海量算力，按需使用更划算。
除了调度和传输，算力的绿色化、低成本化也是行业关注的重点。在高密度智算机房里，设备运行会产生大量热量，传统的散热方式能耗高、效果有限，中国移动采用了解耦型冷板式液冷机柜，不仅提升了散热效率，还降低了机房的整体能耗。同时，自研的芯易存算一体通用软件计算引擎，能适配主流的AI框架，在端侧大模型、智能推荐等场景中落地使用，进一步压缩了算力运行的成本。在行业标准层面，中国移动还和合作伙伴一起完善智算开放互联OISA协议体系，推动不同厂商的算力资源能互联互通，打破了行业内的技术壁垒，这也是整个算力行业发展的大趋势。
这些技术创新，最终都要落地到实际场景里才能体现价值。在跨区域算力协同方面，比较典型的就是“港数粤算”项目，香港的企业可以把数据存储在本地，调用广东的算力进行AI模型训练和推理，既满足了数据合规的要求，又利用广东的算力资源降低了成本，实现了数据和算力的合理流转。在工业互联网领域，不少中小企业以前想做数字化转型，却被高端算力的成本拦住了，现在借助算力网，工厂的生产线质检、设备远程预测性维护，都能调用远端的智算资源完成，不用自己投入大量资金建机房。
比如一家汽车零部件工厂，通过算力网调用边缘算力，对生产线上的零部件进行实时外观检测，检测效率比人工提升了好几倍，还能减少漏检情况。在媒体和教育领域，每逢节假日或者考试季，在线视频、AI课程的访问量会突然暴涨，借助算力网的动态调度，能快速匹配闲置算力，保障服务不卡顿，等高峰过去，再把算力释放出来给其他场景使用，避免了资源浪费。此外，中国移动还在探索算电协同机制，结合电网的负荷情况和电价波动，调整算力的运行时段，比如在用电低谷期开展大规模模型训练，既保证了算力服务质量，又能降低能耗和用电成本，契合绿色低碳的发展要求。
值得一提的是，算力网的建设从来不是一家企业的事。中国移动牵头成立了算力网络创新联合体，联合了多家央企、科研机构和产业链厂商，一起制定行业标准、搭建服务平台，探索算力交易、算网服务的新模式。现在大家都在推动算力像水电一样，实现可计量、可调度、可普惠使用，区别于传统的云服务模式，算力网更强调网络和算力的深度融合，把通信网络的优势和算力资源结合起来，既满足了大模型训练对高带宽、无损传输的需求，又能适配工业实时业务的低时延要求，形成了一套通用的新型信息基础设施体系。从行业视角来看，这种融合模式不仅解决了单一企业算力供给不足的问题，还带动了整个产业链的协同发展，让人工智能技术能更快地和实体经济深度融合。
目前来看，中国移动的算力网建设已经在调度效率、传输能力、场景落地等方面取得了不少阶段性成果，不过算力行业还在快速发展，未来还需要持续完善全光高速底座、异构算力互联标准和智能调度体系，在提升算力供给能力的同时，进一步优化服务质量和绿色能效。随着这些创新的持续落地，算力网会慢慢成为支撑新质生产力发展的重要底座，让数智赋能真正渗透到各行各业，推动全域数字化转型走得更稳、更远。（注：本文信息仅为参考，具体以中国移动官方发布内容为准。）
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