Китайская AI WAN становится основой вычислительной сети, потери производительности при межрегиональных вычислениях не превышают 5%
2026-06-03 18:38
В избр.

Репортаж от Wedoany,Интеллектуальная IP-глобальная сеть (AI WAN) становится ключевой основой для взаимосвязи и эффективного диспетчирования вычислительных ресурсов. В апреле этого года на заседании Политбюро ЦК КПК вычислительная сеть была включена в систему «шести сетей», что вызвало оживлённые обсуждения в промышленных кругах и СМИ. Запущенная Китайской академией информационных и коммуникационных технологий совместно с операторами связи «Инициатива по продвижению применения интеллектуальной IP-глобальной сети (AI WAN) и мероприятие «Китайское путешествие» недавно были освещены в репортаже CCTV. В репортаже отмечается, что интеллектуальная вычислительная сеть, подобно диспетчерскому центру электросети, может унифицированно диспетчировать распределённые вычислительные ресурсы. При сценариях межрегионального вызова на расстоянии в сотни километров потери вычислительной производительности могут быть ограничены в пределах 5%. Эта сеть уже модернизирована из канала «передачи данных» в интеллектуальную основу, способную воспринимать AI-бизнес, осуществлять интеллектуальное диспетчирование и дифференцированное обеспечение, а также обладает способностью автоматического выявления и устранения рисков.

На фоне непрерывного продвижения государством строительства единой национальной вычислительной сети были последовательно приняты такие политические документы, как «План действий по высококачественному развитию вычислительной инфраструктуры» и «Мнения о глубокой реализации действий „Искусственный интеллект+“», которые чётко требуют содействия межрегиональному диспетчированию вычислительных ресурсов, строительству интегрированной инфраструктуры вычислений и сетей, а также повышению пропускной способности вычислительных сетей. За этими политиками стоят реальные потребности развития промышленности. С одной стороны, новые сценарии интеллектуальных вычислений стимулируют эффективный поток данных между предприятиями и центрами интеллектуальных вычислений, порождая такие новые модели, как «ввод данных в вычисления», «разделение хранения и вычислений», «удалённое обучение» и «распределённый вывод». По мере увеличения масштабов обучения больших моделей отдельные центры интеллектуальных вычислений, ограниченные пространством и электроэнергией, вынуждены соединять вычислительные узлы, расположенные в разных регионах, формируя «многоточечные совместные вычисления» для реализации кооперативного обучения и вывода между центрами интеллектуальных вычислений. С другой стороны, появление новых терминалов, таких как AI-телефоны, AI-ПК, роботы-компаньоны, а также инновационных приложений, включая облачный киберспорт, промышленные большие модели и интеллектуальные производственные роботы, предъявляет более высокие требования к возможностям сетевого взаимодействия в реальном времени. Традиционные глобальные сети в основном обслуживают интернет-сервисы, такие как видео и веб-страницы, решая вопрос «можно ли доставить данные», тогда как AI WAN решает вопрос «могут ли вычислительные мощности эффективно взаимодействовать, могут ли данные безопасно передаваться, и может ли быть гарантирован пользовательский опыт».

С тех пор как в 2025 году промышленность определила направление AI WAN, эта технология перешла от исследований к практике. На третьем «Конкурсе инноваций в применении технологий IPv6» в рамках специальной секции AI WAN были представлены эталонные примеры от операторов, предприятий и отраслевых партнёров со всего Китая, охватывающие такие сценарии, как обучение и вывод интеллектуальных вычислений для государственных и корпоративных клиентов, отраслевой оборот данных и обеспечение пользовательского опыта для широкой публики. Для государственных и корпоративных клиентов такие компании, как Beijing Telecom, Zhejiang Telecom и Hebei Unicom, используя AI WAN в сочетании с технологиями IPv6+, безпотерьной передачи данных по широкополосной сети RDMA, SRv6 и интеллектуального диспетчирования AI, решили такие проблемы, как потеря пакетов, неравномерная нагрузка и колебания задержки при длительном взаимодействии вычислительных мощностей. Практика показывает, что Beijing Telecom удалённо выполняет задачи по обучению и выводу для больниц в центре интеллектуальных вычислений, расположенном на расстоянии 240 км, при этом потери вычислительной эффективности составляют менее 5% при условии, что данные не покидают свою зону; безпотерьная сеть AI WAN в Чжэцзяне поддерживает распределённое обучение и облачно-периферийный кооперативный вывод, общая эффективность вычислений превышает 95%; в регионе Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй создан «вычислительный коридор» для унифицированного диспетчирования межрегиональных вычислительных ресурсов. Для отраслей Tianjin Mobile использует четырёхмерную координированную архитектуру сети передачи данных AI WAN «сеть-вычисления-данные-безопасность», создавая эластичные, детерминированные, безопасные и надёжные каналы для межрегионального оборота данных. В сфере автомобильного потребления это решение повысило точность моделей федеративного обучения и коэффициент конверсии лидов для сотрудничающих автопроизводителей на 34%; в сфере финансовых услуг эффективность корпоративной проверки соответствия повысилась на 70%. Для широкой публики такие операторы, как Guangdong Unicom и Shaanxi Mobile, внедрили технологии SRv6, идентификации AI-бизнеса и интеллектуального диспетчирования, создав координированную систему «терминал-сеть-облако-вычисления», предоставляя выделенные облачные каналы для таких сервисов, как облачные ПК, облачные игры и облачный фитнес, обеспечивая пользовательский опыт «без задержек».

Эти практики показывают, что AI WAN преодолевает ключевые узкие места в масштабном развитии искусственного интеллекта: она значительно снижает порог использования вычислительных мощностей для предприятий, приближая реальность «вычисления как услуга»; одновременно с высвобождением ценности вычислений обеспечивает безопасность данных и эффективный оборот факторов производства; непрерывно стимулирует инновации в новых приложениях — от промышленных больших моделей и интеллектуального производства до облачных игр и цифровых аватаров. С запуском «Инициативы по продвижению применения AI WAN» эта технология переходит от «точечных инноваций» к «масштабному применению», а координация между звеньями производственной цепочки будет ещё более усилена. Интеллектуальная IP-глобальная сеть, «понимающая вычисления, бизнес и диспетчирование», постепенно становится новой основой интеллектуальной эпохи.

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com

Связанные продукты
Связанные рекомендации
Австралийский университет Канберры и Omron подписали трехлетний меморандум о сотрудничестве в области робототехники и ИИ
2026-06-03
Австралийский университет Суинберна и Geotab совместно основали Центр транспортных инноваций
2026-06-03
Процессор Loongson впервые применён в системе управления ракетой-носителем «Чанчжэн-12B»
2026-06-03
Сокет Intel LGA1954 будет выпущен позднее в этом году и будет поддерживать несколько поколений процессоров
2026-06-03
Китайская компания TD Tech разрабатывает интегрированные решения «космос-земля» для повышения устойчивости цифровой инфраструктуры
2026-06-03
Компания Xinxun Precision Electronics подписала соглашение о размещении в научно-техническом парке Aoyi в Наньша, Гуанчжоу
2026-06-03
CMLink запускает новые тарифы на 2026 год в Великобритании
2026-06-03
IPO компании Unitree Technology на STAR Market (Научно-техническая инновационная биржа) состоится 1 июня
2026-06-03
В 2025 году компания Unitree Robotics заняла первое место в мире по объёму поставок человекоподобных роботов — 5500 единиц.
2026-06-03
Китайская AI WAN становится основой вычислительной сети, потери производительности при межрегиональных вычислениях не превышают 5%
2026-06-03
Последние новости
1
Австралийский университет Канберры и Omron подписали трехлетний меморандум о сотрудничестве в области робототехники и ИИ
2
Австралийский университет Суинберна и Geotab совместно основали Центр транспортных инноваций
3
Процессор Loongson впервые применён в системе управления ракетой-носителем «Чанчжэн-12B»
4
Сокет Intel LGA1954 будет выпущен позднее в этом году и будет поддерживать несколько поколений процессоров
5
Китайская компания TD Tech разрабатывает интегрированные решения «космос-земля» для повышения устойчивости цифровой инфраструктуры
6
Компания Xinxun Precision Electronics подписала соглашение о размещении в научно-техническом парке Aoyi в Наньша, Гуанчжоу
7
IPO компании Unitree Technology на STAR Market (Научно-техническая инновационная биржа) состоится 1 июня
8
В 2025 году компания Unitree Robotics заняла первое место в мире по объёму поставок человекоподобных роботов — 5500 единиц.
9
В октябре 2026 года 94-я выставка CMEF пройдет в Пекине, Китай, масштабом 200 000 квадратных метров
10
Китайская AI WAN становится основой вычислительной сети, потери производительности при межрегиональных вычислениях не превышают 5%