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再看DCI和DCA，DCI即用于算力中心互联的城域、省干、枢纽间骨干网络，DCA网络是最终用户的接入网络。这两类网络应该以全光结合IPv6+来构建，以实现确定性的时延圈，并满足各类流量的吞吐，最终是为了满足全程全网的“算力调度”，即全程全网数据与应用的调度，让用户像使用一台计算机一样，使用算力网络的算力。

另外，网络能力关键是要服务于业务与应用，各类新技术、新特性不能只在运营商、设备商之间内循环，应通过产品化、服务化方式对外提供，并加速与业务场景的结合，切实支撑各行业的业务创新实践。

2、增强算力：加速智能算力布局；向DC as a Computer架构演进

算力分为通用算力、智能算力和超算算力。运营商目前主要提供基于CPU资源的通用算力服务，而超算算力重点面向科研等领域，客户群及市场空间相对有限。面向未来，建议在持续做好通用算力服务基础上，重点布局智能算力。

由于AI模型训练对时延要求不敏感，较为适合“东数西训“。结合东数西算工程，建议在西部规划建设集约的大规模AI训练集群，支撑大模型等AI海量算力需求业务。在中东部建设训推一体AI平台，进行模型的增量训练与调优，以及场景化AI解决方案的落地实施。逐步实现AI算力中心的联网与调度，包括运营商自身算力与政府等智算中心连接，构建一体化AI算力网络。

同时，计算架构持续创新，进一步向DC as a Computer演进，满足多样性计算需求：

一是从当前以CPU为中心的异构计算架构，走向支持多样性算力的对等平构计算，打破IO墙、内存墙，革命性提升整个计算的带宽和时延，大幅提升系统性能。

二是在硬件体系，从现在以服务器为基础升级为以集群为基础的硬件系统，围绕集群计算架构持续创新，把计算、存储、网络、能源整合在一起，一个数据中心集群就是一套硬件，实现极致的算力密度和算力能耗。

三是在基础软件架构层面，从单算力烟囱化基础软件升级为多样性计算融合基础软件，把不同XPU专属的加速库、编译器等基础软件进行重构，提升应用软件开发效率和性能。