隨著科技的不斷進步，算力的運用越來越受到人們的關注。特別是依托網絡進行算力的分配與運用，這已成為一個關鍵且極具潛力的領域。在這個過程中，如何高效地整合各方算力資源，提高資源使用效率，成為了至關重要的價值所在。

算力并網提升利用率

社會上算力資源眾多，卻分散在各個運營主體手中。比如超算中心和智算中心等，各自為政只會導致資源浪費。而中國移動具備網絡、市場和客戶運營能力，能夠將不同類型的算力資源納入其體系。這就像將多個小型的算力資源庫整合在一起，可以發揮出更大的效能。通過整合分散的算力資源，可以有效提高社會整體資源的利用率，減少不必要的算力閑置。

不同程序和企業對算力的需求各不相同。若能實現并網服務，必須考慮算力的合理分配。以科研單位為例，進行高強度計算模擬時，需要大量的智算資源。相對而言，一般企業可能只需普通的通算資源。

以網強算的兩大邊界

網絡強大的算力至關重要，首先它能極大拓展算力性能的極限。借助網絡強大的連接和運算能力，算力不再受限于個體運算的極限。以前，由于網絡限制，復雜工程計算速度緩慢。如今，通過網絡優化，運算速度實現了顯著提升。

再者，我們要擴大算力服務的覆蓋范圍。網絡使得算力服務能夠觸及那些原本難以觸及的區域。比如，那些偏遠地區的小微企業，以前很難接觸到高端的算力服務，而現在通過網絡，它們可以輕松地獲得這些服務。這種對服務邊界的拓展，正推動我們向算網一體化的最終目標不斷前進。

算力網絡架構的分層

算力網絡架構分為三層，其中最底層是算網基礎設施層，這里匯聚了眾多元素。從中國移動的立場來看，其云、邊、智算中心的算力構成了核心。不僅如此，公司還主動引入第三方算力資源。例如，一些地區的專業智算中心和超算中心加入，豐富了資源庫。更進一步，公司開始嘗試將量子算力云服務融入現有體系。

在網絡的領域，云專網負責實現所有計算設備之間的連接。我國的中國移動，憑借其4G、5G等強大網絡能力，以及與云專網的便捷對接，為用戶提供了便利的算力接入方式。這就像架設了一座橋梁，讓用戶能夠輕松地通往算力服務的道路，進而獲取所需的算力資源。

滿足AIGC需求的全棧服務挑戰

AIGC場景需求的復雜性給算力網絡帶來了嚴峻挑戰。在資源建設層面，需要投入大量資源，比如增加儲存設備和提升智算中心容量。技術研發方面，必須融合多種技術，研發新的解決方案。一個技術團隊若想開發出適用于AIGC的算力程序，就必須精通人工智能和網絡技術等多領域知識。

在市場運營領域，云計算的運營模式亟需進行深度轉型。進入AI時代，AI平臺與模型的運營變得尤為關鍵。這些挑戰中孕育著機遇，若能妥善應對，便能在市場中取得有利地位，并在AIGC的潮流中占有一席之地。

網絡方面的技術打造

網絡環節正努力打造高端技術方案。其中，端網一體的RDMA方案，能夠顯著提高運算效率。在具體應用中，它能加快大規模數據傳輸的速度。此外，中國移動在探索GSE全調度的以太網方面也取得了重要技術突破。這些探索為網絡技術的發展開辟了新的方向，并作出了積極貢獻。

文件存儲的高性能研究同樣至關重要。它直接影響到數據的存儲與快速檢索。自主開發的高性能文件存儲技術，有助于攻克算網存領域的核心難題，從而為算力網絡的整體穩定與高效運行提供堅實的支撐。

算間互聯及相關服務成果

智算服務平臺的模型倉庫提供了多種多樣的模型資源，包括開源的大模型、中國移動自主研發的九天模型，以及商用的大模型等。這些模型共同構成了移動云模型服務的生態系統。用戶能夠通過算間互聯的網絡，便捷地連接到智算中心，獲取所需的模型。

算力并網技術體系現已相當成熟，運營層對接順暢，不同運營主體得以高效交流與合作；編排管理層對接確保了算力資源有序。此外，通過云原生等對接方式，中國移動算力網絡在視頻監控服務領域表現卓越。眾多“通信塔”已成功轉變為“數字塔”，為廣大用戶提供海量信息服務。

算力網絡的發展前景，需要眾多人的齊心協力。對于未來的算力網絡發展，大家普遍好奇：是技術研發的難題更為嚴峻，還是市場運營的挑戰更加艱巨？期待大家的點贊、轉發和寶貴意見。