聚焦《智能IP广域网(AI WAN)研究报告(2026年)》。随着模型参数规模与调用量持续增长,算力需求由单点集聚转向广域协同,网络服务的对象也由传统的终端与人,扩展至模型与智能体。IDC 与中国信通院的联合调查显示,85.8%的企业采用“外部 AI 算力服务+自建数据中心”的混合架构;100P FP16 等效算力是企业自建还是上云的核心分界指标。中国移动与华为联合试验显示,在 240 公里跨域训练场景中,采用无损智算 OTN 存算拉远方案,协同训练效率可达等效单集群训练效率的 99%以上;中兴通讯与江苏电信在 100 至 300 公里跨数据中心实测中,依托高带宽与无损流控优化,LLaMA2-70B 模型训练性能损失控制在 2%以内1。
聚焦《智能IP广域网(AI WAN)研究报告(2026年)》。随着模型参数规模与调用量持续增长,算力需求由单点集聚转向广域协同,网络服务的对象也由传统的终端与人,扩展至模型与智能体。IDC 与中国信通院的联合调查显示,85.8%的企业采用“外部 AI 算力服务+自建数据中心”的混合架构;100P FP16 等效算力是企业自建还是上云的核心分界指标。中国移动与华为联合试验显示,在 240 公里跨域训练场景中,采用无损智算 OTN 存算拉远方案,协同训练效率可达等效单集群训练效率的 99%以上;中兴通讯与江苏电信在 100 至 300 公里跨数据中心实测中,依托高带宽与无损流控优化,LLaMA2-70B 模型训练性能损失控制在 2%以内1。
聚焦《智能IP广域网(AI WAN)研究报告(2026年)》。随着模型参数规模与调用量持续增长,算力需求由单点集聚转向广域协同,网络服务的对象也由传统的终端与人,扩展至模型与智能体。IDC 与中国信通院的联合调查显示,85.8%的企业采用“外部 AI 算力服务+自建数据中心”的混合架构;100P FP16 等效算力是企业自建还是上云的核心分界指标。中国移动与华为联合试验显示,在 240 公里跨域训练场景中,采用无损智算 OTN 存算拉远方案,协同训练效率可达等效单集群训练效率的 99%以上;中兴通讯与江苏电信在 100 至 300 公里跨数据中心实测中,依托高带宽与无损流控优化,LLaMA2-70B 模型训练性能损失控制在 2%以内1。核心数据:中兴通讯与江苏电信在 100 至 300 公里跨数据中心实测中,依托高带宽与无损流控优化,LLaMA2-70B 模型训练性能损失控制在 2%以内1。
覆盖 2026 年,全文共 31 页。
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适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了AI、智能体、合规、算力等议题。