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筑牢AI強國之基，上海邊云協同算網一體服務實戰啟示錄

ai人工智能華為廣域網

筑牢AI強國之基，上海邊云協同算網一體服務實戰啟示錄

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筑牢AI強國之基，上海邊云協同算網一體服務實戰啟示錄

【筑牢AI強國之基，上海邊云協同算網一體服務實戰啟示錄】
當AI成為全球科技競爭的核心賽點 ， 大模型已然升級為各國、各行業的生產力引擎 。 無論是企業在市場紅海中的突圍破局 ， 還是中國在全球AI競賽中的領先 ， 所有人都期盼DeepSeek等AI大模型的性能 ， 得以滿血釋放 。 但在傳統網絡環境下 ， 常因帶寬不足而出現數據傳不動 ， AI跑不動 ， 訓大模型又慢又卡 ， 集團型企業的跨域協同訓推效率低下 。
更值得警惕的是國內雖已建成海量智算資源池 ， 運營商也構建了全國性多級算力布局 ， 但如果長距離傳輸的性能損耗太高 ， 算力資源無法真正形成合力 。 作為智算中心與千行百業之間的通路 ， 運營商網絡承載的不只是企業的轉型動能 ， 更是中國在全球AI競爭中領跑的底氣 。 打造適配AI需求的新型網路架構 ， 已成為通信運營商與設備制造商肩負的歷史責任 。

上海電信面對全市多家企業的安全、高效用算訴求 ， 聯合華為通過部署星河路由器打造400GE IP智算城域POD 。 無論是大模型海量樣本入算的數據洪流 ， 集團企業存算分離拉遠訓練的長距離傳輸 ， 還是跨數據中心協同訓推的資源調用 ， 都能通過邊云協同算網解決方案 ， 實現高效、安全的傳輸 。 上海電信的實踐 ， 為智能IP廣域網（AI WAN）建設 ， 提供了極具參考意義的“全國樣本” 。
下面讓我們來詳細拆解一下上海電信邊云協同算網解決方案的建設密碼 ， 看AI時代 ， 運營商如何筑牢算力強國的運力底座 ， 支撐智能中國跑得更穩、更快、更遠 。

作為我國經濟發展的龍頭城市 ， 上海是海洋強國戰略的支點 ， 也是航運行業智能化的先行者 。 當地航運企業的智能化轉型需求 ， 自然成為觀察行業算力升級的窗口 。
以某航運企業為例 ， 員工規模高達幾萬人 ， 對智能化辦公、個性化知識服務和實時決策支持的需求日益迫切 。 為支撐這一龐大組織高效、安全地應用AI大模型能力 ， 集團亟需構建智算節點 。 在實際推進中 ， 發現從數據上傳的第一步 ， 到算力傳輸的途中 ， 再到AI業務用算的終點站 ， 每一關都存在隱形的減速帶 ， 極大限制了轉型效率 。
第一關 ， 智算中心建設的成本關 。 自建私有化智算中心 ， 需一次性投入高性能AI服務器、高速網絡、液冷設施等基礎設施 ， 改造擴容周期長、成本高 ， 整體承載能力有限 。 而且 ， 支撐企業萬人以上規模的大型用算需求 ， 格外考驗系統集成能力 ， 技術復雜度極高 。 所以 ， 對于千行百業的智能化轉型 ， 全私有化算力部署并不現實 。

第二關 ， 數據上傳的安全關 。 私有化智算中心的建設成本高、難度大 ， 那上公有云呢？央國企、政教醫等行業的AI應用依賴海量敏感數據 ， 純公有云難以滿足“數據不出園”“數據不出域”的合規底線 。 算力不夠用 ， 數據不敢傳 ， AI升級自然停滯不前 。
第三關 ， 長距傳輸的損耗關 。 中國已經建設了一體化全國智算網絡 ， 以“東數西算”“東數西訓”來滿足萬億參數模型的訓推需求 ， 這意味著海量數據的跨區域長距離流轉 ， 比如東部企業的樣本數據 ， 可能傳到西部地區的智算中心 。 隨著存算分離拉遠訓練、跨數據中心協同訓推的需求激增 ， 千分之一的網絡丟包就可能導致訓練效率下降 ， 嚴重制約算效 。
要讓AI跑得歡 ， 就得重新修建一條網路通道 ， 將AI和算力像水和電一樣 ， 送到各行各業和政企身邊 ， 為此 ， 上海電信聯合華為把三道卡一次性拆干凈 。

作為城市信息化建設主力軍 ， 上海電信貫徹“以網促算”策略 ， 為企業提供海量樣本高效入算 ， 存算分離拉遠訓練 ， 邊云協同安全訓推等智算服務 。 這張網采用智能IP廣域網AI WAN解決方案 ， 把用算賦智的阻礙一一拆除 ， 讓AI大模型也能馬力全開：
1.模型分層部署 ， 解決數據安全顧慮 。
該方案采用了模型分層部署技術 ， 從底層滿足合規要求 。 企業園區側部署模型首尾層 ， 中間傳輸的是經模型轉化的高維向量數據 ， 即便被截取也無法還原原始信息；云端僅部署模型中間層 ， 既無法獲取完整數據 ， 也無法拼湊出完整模型結構 。 企業日常需要處理大量涉及信息調度、合同文本、供應數據等敏感信息 ， 對“數據不出域”有剛性要求 。 而模型分層部署的理念 ， 恰恰在保障核心數據本地閉環的同時 ， 釋放大模型的推理能力 ， 兼顧政企用算的安全與效能 。

2.RDMA無損傳輸 ， 打通算力互聯動脈 。
政企的業務網絡遍布全國乃至全球 ， 因此智能化轉型對算力協同提出了極高要求 。 企業需在多地分支機構間協同訓練或推理 ， 傳統網絡的丟包與延遲將嚴重制約算效 。 為解決跨域傳輸慢、丟包等問題 ， 通過RDMA長距無損傳輸技術、租戶級精準流控與算力感知調度算法 ， 確保樣本數據遠距離高吞吐無損傳輸 ， 算效不下降 ， 并針對海量樣本入算、存算分離拉遠訓練等典型場景進行優化 ， TB級數據高效傳輸 ， 徹底告別了用傳統硬盤快遞送數據的低效模式 。 基于RDMA的長距無損傳輸配合算力感知調度 ， 為企業提供智能調度等AI應用提供堅實支撐 。
3.極簡絲滑接入 ， 降低AI使用門檻 。
在安全底線有保障、算力性能拉滿的基礎上 ， 企業無需投入巨額資金建設機房、采購設備 ， 通過運營商網絡傳輸僅需輕量化接入 ， 即可像用水和電一樣 ， 按需運營商租公共算力資源 。 業務用算的門檻降低 ， 意味著算力將在運營商多級算力體系與企業側之間高效流轉 ， 為企業提供普惠智能算力 。 網絡RDMA廣域無損保障“算得快” ， 任務式彈性服務做到“用得起” ， 全面匹配智算時代下新供需關系帶來的網絡訴求 。
上海電信 ， 憑借方案先進性收獲了市場認可 ， 成為“以網促算”的優秀樣本 ， 展現了運營商在AI時代踐行網絡強國的使命擔當 。

全球AI競賽日趨激烈 ， 讓AI全速馳騁 ， 不僅企業可以突破發展瓶頸 ， 更構成了智能中國的核心競爭力 。 從這個角度 ， 上海電信聯合華為打造的邊云協同算網方案為客戶帶來的價值 ， 也值得從更深遠的維度去解讀 。 從宏觀看 ， 一張優質的算網 ， 可以對算力資源進行高效協同 。 目前 ， 國內已建成了龐大的一體化智算資源池 ， 如果無法高效協同 ， 前期巨額投入難以轉化為實際效能 。 而算網方案將運營商的多層級算力布局串聯成網 ， 讓分散的算力資源形成合力 ， 不僅避免了資源閑置浪費 ， 更讓國家算力基礎設施的戰略價值得到充分釋放 。 從微觀需求看 ， 企業側長期困擾在AI應用難題 ， 中小企業因算力成本高、接入門檻高對AI望而卻步 ， 頭部企業也受困于數據安全與跨域協同 ， 基于面向智算IP廣域網AI WAN解決方案 ， 提供安全、高效、普惠的算網服務 ， 讓算力像水和電一樣隨取隨用 ， 推動AI技術從少數頭部企業向中小企業滲透 ， 加速了全產業的智能化升級進程 。 從更長遠的時間維度來看 ， 這套架構的底層技術創新 ， 說明了中國通信產業有能力筑牢算力底座 ， 這是智能中國可持續發展的根基 。

在全球AI競速的賽道上 ， 上海電信堅守網絡強國使命 ， 華為深耕底層技術 ， 這種運營商+科技企業的產業協同模式 ， 既破解了千行百業的用算痛點 ， 更是AI技術長期演進的保障 。 這條由企業自主開拓的算網強基之路 ， 將為數字化轉型提供長期動能 ， 驅動智能中國全速前進 。

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