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摘 要：AI业务对数据中心网络提出新的挑战，传统的数据中心难以支撑大规模的智算需求，如何满足智算中心可扩展的发展需求，成为当前的热点话题。针对大模型AI的业务需求，结合智算网络发展态势，探讨超大规模智算网络的构建方案。首先探讨了智算网络的技术体系，然后对智算网络关键技术进行分析，最后介绍了智算网络的典型应用实践，希望为智算网络的未来研究和发展提供借鉴。
关键词：数据中心；大模型；智算网络
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.001
引言
人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI大模型的兴起，正在飞速推动着社会数字经济的变革，不仅拓宽了智能应用的边界，也引发了算力需求的井喷式增长。随着大模型参数的指数级增长以及算法复杂度的不断提升，传统的计算资源已经难以满足大规模AI训练与推理的需求，算力缺口成为制约AI发展的关键因素之一。在此背景下，智能算力作为驱动数字经济创新发展的重要引擎，推动了全球范围内智算中心的建设浪潮。《“十四五”数字经济发展规划》中明确提到，有序推进智能计算中心建设，打造新一代智能计算基础设施。在我国新增的算力基础设施中，智能算力的占比已经超过了一半。智算中心作为算力基础设施的重要组成部分，需解决计算芯片、互联网络、节能减碳、开发框架等技术挑战，同时兼顾投资成本、运营维护等商业因素，以及技术可行性和经济可行性，支撑大模型的持续发展。
本文基于当前智算中心建设的重要性和紧迫性，对智算网络的研究现状展开深入剖析，梳理智算网络发展的脉络与现状，明确当前的技术及应用的优势与不足，并以此为基础，提出智算网络建设的关键技术要求，介绍了智算领域的应用实践。
