通信世界网消息（CWW）当前，随着AI从单点辅助工具向具备自主规划能力的智能体集群演进，多智能体协同已成为突破复杂系统瓶颈的关键路径。
2025年，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，到2027年智能体应用普及率超70%，到2030年超90%。
政策窗口与产业浪潮双重叠加之下，一个根本性的基础设施命题浮出水面：当企业AI布局从公有云通用模型转向私域垂直大模型，当沉淀行业数十年经验的私有数据成为构建差异化竞争力的核心资产，传统的算力、网络、安全各自为战的供给模式，能否支撑起智能体时代的底层需求？
面对这一共性难题，赛道内头部厂商已集体调转技术研发方向，摒弃算力、网络分开规划建设的传统思路，深化算网融合实践。
目前，三大运营商已经全部完成AI WAN（智能IP广域网）顶层战略布局，万卡级AIDC集群在全国多地落地；华为、中兴等厂商同步推出广域智算互联方案；第一线DYXnet等一批“云网安”服务提供商，探索私域AI算网的完整落地方案，为全行业提供可复制的底层建设路径。
AI基础设施面临系统性挑战，产业呼唤“安全算网”
私域 AI 虽未形成规模化产业浪潮，但依托企业私有数据、面向业务场景构建私域 AI 智能体，已是行业刚性底层需求。
赛迪顾问《2025 中国 AI Infra 平台市场研究报告》显示：2024 年国内 AI Infra 平台市场规模 34.5 亿元，2025 年增至 67.3 亿元，同比增长 95.1%，增长动力来自企业对私有化部署、异构算力调度、推理服务稳定性的强烈诉求。
IDC 数据表明，2025 年国内智能体开发平台私有化市场规模 17.5 亿元，企业 AI 部署正由公有云大规模向私有化回流。
区别于消费级 AI，企业私域 AI 承载核心私有数据，对网络、安全、架构协同提出体系化要求。TB 级数据传输、大模型训练带来更高带宽与时延压力；算力网络分离导致安全边界模糊，数据跨机房、跨地域流转，存在泄露、篡改、越权访问风险。安全算网由此成为私域 AI 的关键基础设施底座，行业关注度持续提升。
产业积极推进算网实践，共探适配智能体新趋势的关键路径
伴随私域 AI 与多智能体协同需求逐步落地，产业已形成多条差异化算网融合技术路线。
三大运营商依托全光骨干网与5G/5G-A网络，主推 AI WAN 智能广域网络方案，核心优势在于大范围基础链路覆盖，适合政企分支机构多点互联、基础算力专线调度场景。
设备厂商如华为、中兴聚焦智算机房内部互联，以 AI-OTN、本地 RoCE 为核心，擅长万卡级 AIDC 集群内短距高速训练，机房内性能表现优异。
部分算力硬件厂商则深耕单机房无损 RDMA 交换机、加速网卡，面向超大规模通用大模型集中训练，仅解决算力集群内部通信。
区别于以上三类方案，以第一线为代表的“云网安”综合服务商走出差异化路线，推出 AI 原生超互联架构，打造企业安全调用私域算力和AI应用的一体化架构。
在架构理念上，其核心在于“拉通算力与模型需求侧到供给侧”，通过动态切片、加密技术及安全网关的集成创新，城域范围内的各类算力主体（涵盖公有云AI算力、边缘算力等，以及园区、楼宇、企业乃至个人）均可就近实现高速安全接入。接入后，平台创建动态私有网络，无缝连接算力资源、私域数据及模型，构建契合企业自身需求的私有计算空间。
区别于传统外挂式安全方案，第一线基于 AI 原生超互联架构，将安全能力深度嵌入算力、网络底层，以安全接入与隐私计算形成双重安全保障，具备差异化落地优势 。
安全接入层面，面向企业提供SD-WAN+SASE、智算专线、MPLS专线、5G 随行专网等超互联私域算力组网服务。
隐私计算层面，第一线DYXnet构建一体化隐私计算平台，打造了“端到端加密+算后即释放”能力。
具体而言，第一线DYXnet在网络中增强了实时大带宽加密能力，从而确保客户端与算力服务端之间的数据传输全程加密。其次，所有计算服务器将只有内存而无硬盘，实现无盘隐私计算，私有数据算后即清。这意味着计算完成后将结果传回去，随后便清空相关数据。
架构的技术验证最终需落地于实际应用。目前第一线已基于自有AI基础设施推进Agent运维系统改造，以MCP构建基础网关，将机器评估、部署等运维能力转化为标准接口与工具集支撑Agent调用。据悉，其Agent核心任务覆盖环境评估与部署优化、监控数据整合等环节。目前系统已部署十余个Agent，分布在办公室、机房及存储区域，可实现多区域交互，运维人员通过自然语言即可调用并组合多Agent，有力地验证了安全算网架构在多Agent协同场景中的可行性。
记者观察
从更宏观的产业视角看，算网融合正在经历从资源集约化供给到安全协同的演进过程。
2026年由中国通信标准化协会算网融合产业及标准推进委员会联合中国信息通信研究院共同举办的算网融合产业发展大会十大热点中提到的“高效算力互联”“云边端多级协同”“AI+零信任”“算网内生韧性”等议题，也指向同一方向，即构建面向智能体时代的安全算网基础设施。
尤其值得注意的是，算力网络正逐步形成以Token为计量单位的交易交互体系，三大运营商已集体公开落地Token算力经营、全面推进算网一体化重构。
在这一趋势下，企业需要的不是孤立的算力、网络或安全产品，而是一张能够同时承载性能、安全与协同的安全算网。
长远来看，当数据中心内部连接拓展到广域远程RDMA，当传统安全边界延伸到零信任动态防护，当单体模型训练走向多智能体协同，安全算网不仅是技术的代际升级，更是AI基础设施的底层逻辑转换。
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