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全球协同计算架构的必要性

一、动因与必然性
• 生成式AI与大模型带来算力需求的指数级增长，算力已成为与水、电同等关键的新型基础设施；单点资源难以满足高峰与长尾并存的需求，必须通过网络把分散、异构、跨地域的算力组织成可共享的服务能力。与此同时，国家层面正以“全国一体化算力网”与“东数西算”统筹布局，推动跨域资源池化与协同供给，这客观上要求一个可编排、可计量、可交易的全球协同计算底座作为承载。换言之，需求侧“爆炸”、供给侧“分散”、政策侧“统筹”，共同指向全球协同计算的必要性。

二、现实痛点与代价
• 标准与互操作不足：算力资源“找得到、调得动、用得好”的链路被接口与协议割裂，跨主体、跨地域调度效率受限；国际与国内已启动标准工作（如IEEE P2301/P2302），但统一标识、度量、互联、服务等级等体系仍在补齐之中。

• 传输与时延瓶颈：“东数西算/西存”带来显著时延与成本问题，现有网络对大规模数据跨域频繁传输与确定性承载能力不足，影响训练/推理效率与用户体验。

• 算力市场分散与调度低效：算力供给侧呈“局域网”式碎片化，用户侧感知与获取成本高，编排系统与网络条件难以支撑海量、异构、跨域任务的敏捷调度。

• 架构与生态割裂：不同厂商芯片、框架、系统软件生态差异大，导致迁移适配成本高、资源利用率低，亟需统一系统软件与开放接口以降低门槛、提升复用。

上述痛点若不通过全球协同计算架构系统性化解，将长期制约AI产业化与数字经济发展。

三、架构蓝图与关键能力
• 统一标识与发现：建立算力标识/目录与能力描述，形成“可查询、可对话、可调用”的资源目录与全网视图，支撑跨域供需匹配与策略路由。

• 高速确定性网络通道：以400G/800G全光、SRv6+FlexE、网络切片、端网协同与无损流控等技术，构建跨域高通量、低时延、确定性运力，满足智算/超算直联与广域训练流量需求。

• 算网一体化智能调度：以SDN与算力编排引擎为核心，纳管“通、智、超”等异构资源，实现拓扑、带宽、算力、存力的统一建模与联合调度，提供SLA保障与自动开通/回滚。

• 智能算力网关与交易：在“用户—算力—网络”链路上提供协议转换、算力封装、可信计量与结算能力，形成可审计、可结算的算力服务闭环。

• 统一系统软件栈：以跨芯片系统软件栈与高性能算子库降低迁移成本、提升利用率；例如开源的“FlagOS v1.5”已支持20+主流AI芯片，在典型大模型任务中实现训练最高+36.8%、推理+20%加速，并进入PyTorch官方生态。

• 开放协同生态：以OCP/OCTC等开放社区推动“AI开放系统”与“超节点”架构协同，联合GCC等产业联盟共建对等计算架构与端到端标准体系，形成“开放—协同—规模化”的工程化路径。

以上能力共同构成“标准—通道—调度—网关—服务”的一体化技术体系，是把算力从“资源”升级为“服务”的关键。

四、阶段性路线与治理要点
• 阶段路线

• 近期（1–3年）：以区域/行业算力网为牵引，完成统一标识、基本互联与算网编排落地，形成可复制的跨域调度与结算试点；推动400G光骨干与SRv6规模化部署，建立面向训练的确定性网络能力。

• 中期（3–5年）：建成覆盖重点枢纽的全国一体化算力网与公共服务平台，完善度量/交易/安全体系，实现“通—智—超”协同与场景化服务引擎规模化供给。

• 远期（5年以上）：面向全球协同，在开放标准与开源生态加持下，形成跨区域、跨厂商、跨架构的对等互联与“算力即服务”全球市场。

• 治理与安全

• 建立统一标准体系（并网、度量、互联、服务等级），推进国内标准与国际标准协同；

• 以可信计算/零信任为底座，构建跨域身份、计量、审计与合规机制；

• 强化绿色低碳与算电协同，在“东数西算”格局下优化能耗与成本结构。

上述路线与治理要点已在国家政策、产业实践与标准化进程中逐步明确与推进。

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