C114讯 7月23日消息（南山）算力网络在AI驱动下飞速发展，传统网络如何支撑，已成为业界探讨的重要话题。在昨日举办的2026年算网融合产业发展大会上，中国电信研究院互联网技术研究所副总工孙颖女士分享了“以网强算技术实践与思考”。
孙颖指出，随着人工智能产业迈入多智能体协同发展新阶段，大模型技术从单一预训练、单次逻辑推理，迭代为预训练叠加后训练、多轮迭代推理、多智能体自主协同的全新模式。AI算力需求实现指数级跃升，算力规模从传统万卡级快速迈向十万卡级，超大规模智算集群成为AI产业发展的核心底座。
单点智算已然遭遇物理条件的硬性瓶颈，以网强算成为破解算力发展困境、支撑AI产业高质量发展的必然路径。数据显示，大型超算集群整机满载功率可达300兆瓦，等同于25万户居民的用电总量，单一大模型完整训练周期的耗电量，近乎一座百万人口城市的全年居民用电量。高额能耗不仅推高AI研发成本，更让单点智算中心的扩容陷入供电、机房空间、散热等多重约束。行业报告预测，2026年美国将有近75个智算中心项目因缺电问题停工，直观印证了单点算力扩张的发展天花板。
孙颖表示，从国内看，已投产、在建及规划中的智算中心约500个，其中超八成是中小型算力节点，大型、超大型智算中心占比不足两成，形成了算力资源全域分散、超大规模算力供给不足的结构性矛盾，无法满足大模型超高强度的训推需求。依托高速网络打通跨域算力资源，通过网络能力赋能、强化算力效能，破解单点算力瓶颈、盘活全域分散算力资源，成为算力产业转型升级的关键路径。
中国电信做了哪些工作？孙颖介绍，基于“以网强算”理念，针对预训练、后训练、推理阶段分别设计了跨域分布式训练、存算分离拉远、云边协同分布式推理三类解决方案。
其中，跨域分布式训练方面，通过IP层和光传输层技术协同优化，构建分布式智算中心无损网络，将相距超百公里的多个智算中心互联成一个更大规模的智算集群。存算分离训练方面，企业将私有数据存于本地存储区，并租用远端算力进行模型后训练采用高性能无损网络连接计算集群和存储集群。边云协同分布式推理方面，通过高带宽、低时延无损网络将企业私有算力和云上算力互联，结合PD分离、模型分层推理等技术，实现低成本、高效率的分布式推理服务。
过去两年来，中国电信围绕上述三个层面进行了大量实践，成果显著。孙颖表示，2026年，中国电信聚焦智能体互联领域，统筹推进标准布局、白皮书发布、跨域协同验证、重大成果演示等多项实践工作，为智能体互联网的规模化落地打通了关键技术路径。
展望未来，驱动新一代通信网、算力网、新型电网协同发展，中国电信做了大量准备工作：拥有覆盖全国、安全可靠的骨干网络和海量算力节点。“以网强算”为更加绿色低碳的算力基础；已建成丹巴、雅誉江两河口两大绿色算舱基地，以及青海绿色大数据中心等一批绿色算力枢纽；基于云网数智安一体化底座、全产业链生态聚合、算网融合与跨域协同、政企产学研深度联动等产业协同，构建具备全域资源纳管、广域无损传输、多元绿电灵活调配能力的新一代算电网一体化体系。
