本报记者 秦枭 北京报道
网络在经过了ALL IP技术推动互联网的大规模应用、以及从2010年开始的All Cloud技术驱动了企业IT基础设施的大规模云化后，正在迈向人工智能时代。《中国经营报》记者了解到，在此阶段，打造端到端AI网络、打通全场景AI的能力正在成为迫切需求。
华为公司高级副总裁、ICT战略与Marketing总裁彭松表示，第三波人工智能浪潮正扑面而来，AI将重塑千行万业，我们预计AI的行业智能化渗透率将从2021年的7%增长到26年的30%。而随着大模型加速行业智能化的转型，到2030年渗透率将超过50%，提升10倍。人工智能将在无人驾驶、气象预测、医药研发等八大场景上释放出巨大的潜力，改变人类社会的方方面面。
打造端到端AI网络
随着大模型训练的不断深入，AIGC内容日益丰富，带来了算力资源的高增长、高需求，也对数据的高速传输提出了更高要求。因此，作为关键基础设施支撑的网络也必须向高带宽、低时延、强安全方向优化。
数据显示，到2030年，全球联接数预计将达到2000亿，数据中心流量10年增长100倍，IPv6地址渗透率将达到90%，AI算力将增长500倍。
彭松表示:“我们需要构建一个立体超宽、满足确定性时延的智能原生AI网络，这个AI网络是覆盖云、网、边、端全场景的端到端网络，包含DCN网络（数据中心网络）、广域网络以及覆盖边和端的网络。”
在他看来，AI时代的网络创新包含两方面目标：一是Network for AI，即打造一张支撑AI业务的网络，实现AI大模型从训练到推理，从专用到通用，打通端、边、云AI全场景；二是AI for Network，也就是用AI来赋能网络，让网络设备更智能、让网络高度自治、让业务更高效。
人工智能应用到千行万业，核心是端、边侧AI推理的百倍增长，在最后一公里释放AI的价值。端、边侧AI推理对未来网络的核心诉求是实现云、网、边、端的E2E确定性时延和满足大模型时代训推数据的快递需求，而云数据中心在其中扮演者至关重要的作用。
国际数据公司（IDC）近日发布的《中国数据中心服务市场（2022年）跟踪》报告显示，未来五年，中国数据中心服务市场将以18.9%的复合增速持续增长，预计到2027年市场规模达3075亿元。长远来看，新型算力需求不断为这一市场发展添加动力，中国数据中心服务市场在未来有望迎来爆发。
彭松认为，云数据中心架构创新的灵魂在于计算架构的创新和计算网络总线的创新。计算架构创新将沿着通用计算、异构计算、泛在计算、对等计算、存算一体这条主线展开。而计算网络总线创新将会在链路层实现从芯片级到DC级的融合打通，提供高带宽、低时延的网络。这两者相辅相成，共同支撑AI大模型时代十年百倍算力需求。
2025年之前实现网络L4自动驾驶
彭松表示，AI for Network蕴含几大创新机会：在电信大模型层面，各大运营商基于电信数据，开发和训练自己的通信网络大模型；在网络设备层面，存在三大创新机会AI for DCN、AI for 广域网络，以及AI for边和端的网络；在网络大脑层面，存在从规划到业务体验的全流程自动化机会，将极大地提升网络运维和运营的效率，降低客户的TCO。通过这几大创新，AI for Network将有望实现未来网络自动、自愈、自优和自治的愿景。
不仅如此，彭松认为，AI For Network的发展也将经历两个阶段：第一阶段是在2025年之前实现网络自动驾驶L4，通过与AI结合的方式，实现网元级运维和网元级业务的智能化；第二阶段是在2030年前后，通过AI大模型使AI Native，实现应用级、网络级L5自动驾驶。
据悉，L4级自动驾驶是驾驶高度自动化，由机器接管，全部操作人不需要对所有的系统请求作出回应。制动系统在某种环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境。
值得注意的是，目前，实现真正全面的L4级自动驾驶，对目前的智能驾驶企业来说，是一个不小的挑战海量的资金投入、长期的测试时间、尚不完善的法律法规以及那难以应对的极端情况，都导致了自动驾驶技术发展迟滞。无论是特斯拉，还是谷歌Waymo，或是通用Cruise，都没有办法推动自动驾驶的全面商业化落地。
据了解，包括中国三大运营商在内的全球主流运营商基本已经达成了到2025年实现L4级别自智网络的发展目标与规划，并明确了“零等待、零故障、零接触、自配置、自修复、自优化”六个方面的L4级别自智网络能力特征。
（编辑:张靖超 校对：翟军）
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