未来网络技术发展系列白皮书：算力城域网白皮书（2025）

算力城域网白皮书（2025版） 版权声明 本白皮书版权属于中国电信股份有限公司研究院及其合作单位所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：中国电信股份有限公司研究院等”。否则将违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此中国电信股份有限公司研究院有权追究侵权者的相关法律责任。 编写说明 主要编写单位： 中国电信股份有限公司研究院 华为技术有限公司 全球固定网络创新联盟 中关村超互联新基建产业创新联盟 主要编写人员： 中国电信股份有限公司研究院：朱永庆、胡泽华、龚霞、袁世章、阮科、陈迅、杨冰、赖道宁、胡家元、张帆、皮谭昕。 华为技术有限公司：任广涛、曾毅、李智、赵浩宾、陈卓、于凤青、张潇潇。 中关村超互联新基建产业创新联盟：袁博。 前言 2025年初DeepSeek的爆火掀起了生成式人工智能的浪潮，带动大模型训练成本和推理成本的快速下降，驱动算力需求爆炸式增长。城域网络作为用户与算力资源间的关键桥梁，各类新兴算力业务对城域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国电信在2024年发布了《算力城域网白皮书》，首次提出算力城域网概念，获得业界的广泛关注，引领了城域网络发展新方向。伴随着产业生态与技术的发展，以及算力城域网研究与部署的深入，中国电信推出《算力城域网白皮书（2025）》，进一步明确城域网络在面向算力业务新场景、新需求下需具备的网络架构和关键技术能力。 本白皮书首先从算力产业发展、宏观政策以及服务模式等角度分析了算力发展态势，引出了算力城域网的概念；然后，针对算力业务需求展开分析，明确了算力城域网应具备的网络能力；其次，分析了算力城域网设计目标，阐述了算力城域网的总体架构、关键技术和设备能力；最后，给出了算力城域网面向具体业务场景的技术方案，以及演进路径建议。 本白皮书旨在通过对算力城域网的网络架构、关键技术、应用场景及发展策略的探讨，吸引更多行业内的专家和相关从业者共同参与算力城域网的创新发展与产品实现，推动网络向更加高效、智能、灵活、绿色、安全等方向演进。 目录 前言......................................................................................................I目录....................................................................................................II一、引言.....................................................................................................1二、算力发展态势.....................................................................................22.1算力产业发展和政策趋势.........................................................22.2城市算力通过算力城域网就近服务本地用户.........................4三、算力城域网需求.................................................................................63.1需求总述......................................................................................63.2网络能力需求..............................................................................7四、算力城域网总体架构.......................................................................134.1算力城域网架构设计目标.......................................................134.2算力城域网总体架构................................................................154.3算力POD...................................................................................164.4云网POP...................................................................................164.5出口功能区................................................................................17五、算力城域网关键技术.......................................................................18六、算力城域网设备能力要求..............................................................22七、算力城域网典型应用.......................................................................267.1海量数据高效入算场景...........................................................267.2存算分离拉远训练场景...........................................................27 7.3跨集群协同训练场景................................................................297.4云边协同训推场景....................................................................307.5推理下发场景............................................................................31八、总结与展望.......................................................................................33附录A：术语与缩略语...........................................................................34参考文献...................................................................................................36 一、引言 数字经济已经成为全球经济发展的强大引擎，世界各国都在积极推进数字化经济新质生产力的建设。算力作为数字经济时代的核心生产力，正在加速数字经济和实体经济的深度融合。以AIGC为代表的人工智能大模型快速崛起，推动了算力需求的快速增长。 AI/HPC等高阶算力对于提升国家、区域经济核心竞争力的重要作用已经成为业界共识。2025年3月，《政府工作报告》提出将持续推进“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。这意味国家将加强顶层设计，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。随着这一行动的深入推进，人工智能将在推动产业升级、促进新质生产力快速发展等方面发挥重要作用。 随着人工智能技术的快速发展，大模型训练对算力的需求呈指数级增长，促进了运营商、政府、行业和企业进行算力中心的建设。各类算力资源如何实现高效整合，服务于千行百业，进而实现算力的商业闭环是业界普遍关心的话题。本白皮书针对算力发展新态势和算力业务新需求，在2024年《算力城域网白皮书》基础上，对算力城域网的网络需求、网络架构、应用场景和关键技术等方面进行了更新和完善，旨在应对算力快速发展带来的各种挑战，实现城域范围内异构算力的资源整合和高效供给。 二、算力发展态势 2.1算力产业发展和政策趋势 随着通算、智算、超算技术的快速发展和广泛应用，算力需求呈现爆炸式增长。2025年以来，以大语言模型DeepSeek系列为代表的人工智能，通过算法创新与工程优化解锁了更高的算力利用率，实现训练成本与推理成本的显著降低，加速人工智能的落地部署与普惠化发展，进一步催生了大量算力需求。根据《IDC中国加速计算服务器半年度市场跟踪报告》分析，2025年中国智能算力规模将达到1037EFLOPS，预计到2028年将达到2782EFLOPS，五年年复合增长率达到46.2%。依托超大规模市场优势，我国算力水平和供给能力大幅提升，形成了体系完整、规模庞大的产业体系。 我国高度重视算力产业与技术的发展，中央及各级地方政府出台了一系列政策文件以引导其健康发展。例如，《数字中国建设整体布局规划》指出要系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，并通过推动建设普惠算力、推动算力一体化服务等方式，降低中小企业用算成本。《数字中国建设2025年行动方案》提出开展“人工智能+”行动，深度挖掘应用场景，建设高质量数据集，目标到2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重超10%。《算力互联互通行动计划》指出集中力量开展高性能传输协议等网络传输技 术研究，推动数据通信产业高质量发展，加快高性能路由器、高速无损网络技术研究，支撑数据高效入算、算力无损互联。攻克算力标识关键技术，研制新型算力标识网关，提高多样化算力感知能力。 大模型是指具备大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，包含语言大模型、视觉大模型等多种类型。大模型的快速迭代极大地增加了智算算力需求。根据应用领域的不同，可分为通用大模型、行业大模型和垂直大模型等。通用大模型不受特定领域的限制，具备跨领域的泛化能力，需要更大的数据量和计算资源，训练成本普遍较高。行业大模型和垂直大模型专注于特定行业或应用场景，表现出更高的专业精度和深度，算力要求和训练成本也相对较低。大模型部署可分为训练和推理两种场景：训练场景是指使用大规模数据集对庞大、复杂的大模型参数进行训练的过程；推理场景是指在特定条件，利用大模型进行逻辑推理、知识推断提供高效准确结论的过程。 对于大部分企业和研究机构来说，自行购买和维护高性能计算设备训练大模型需要投入大量的人力和物力。在这个背景下，算力租赁服务应运而生。算力租赁通过即插即用的弹性解决方案，降低了算力获取难度和使用成本。企业的信息化和智能化转型可以通过算力租赁更快捷地获取所需的算力资源，从而加速技术研发和创新。当前，算力租赁服务已成为主流解决方案，不仅降低了算力使用的门槛，推动了算力技术的普惠化发展，更改变了算力资源的配置方式，为算力服务的广泛应用和持续创新提供了强有力的基础设施支撑。 2.2城市算力通过算力城域网就近服务本地用户 面对算力产业快速发展趋势，中国电信推出了面向智算的新一代数据中心（AIDC，ArtificialIntelligenceDataCenter）基础设施技术方案，在高算力规模、高功率密度、高弹性需求背景下，同时兼容通算、超算、智算，甚