GlobalData与华为探讨AI对网络基础设施的机遇与挑战

GlobalData 研究总监Emir Halilovic 与华为数据通信产品线NCE数据通信领域总裁王辉共同探讨了人工智能（AI）对网络基础设施带来的机遇（高性能网络需求、AI增强的网络能力）与挑战（满足AI性能需求、网络可靠性）。同时，指出AI在自主网络中的作用以及L4 AN 于2025年商业启动的相关布局建议，为运营商和企业提供指导。

核心观点

Q1: AI技术的迅速发展给网络基础设施带来了哪些机遇和挑战？

Emir：人工智能（AI）为厂商带来了机遇 —— 可开发和部署高性能网络，以满足人工智能基础设施的需求。挑战则在于如何为人工智能工作负载提供所需性能：这需要借助液冷、共封装光学等新技术来提升网络性能，同时还需实现网络自动化，以增强灵活性，从而适配各类人工智能工作负载。

Wang：最大的挑战是网络可靠性。例如，深度求索（DeepSeek）的人工智能训练需持续 5 天以上，若期间网络中断，训练就得重启，会浪费大量时间。核心机遇在于利用人工智能提升网络服务能力，让网络更可靠、更安全（毕竟人工智能正改变包括网络领域在内的所有行业）。

Q2：网络越来越复杂，目前有哪些AI技术可以应用到网络中？

Emir：人工智能加快了自智网络的发展进程，目前我们已接近 L4 级自智网络阶段。将人工智能与自智网络组件（如控制器、数字孪生）相结合，能为网络本身带来全新体验与能力。当前的机遇是将人工智能与自智网络技术栈中的现有技术相融合，实现自智网络的升级。

Wang：人工智能在网络领域的应用已超 10 年，主要用于三个方面：一是网络规划，利用大型语言模型理解用户意图并生成网络拓扑；二是网络维护，通过人工智能定位并修复故障，缩短故障恢复时间；三是网络运营，借助人工智能优化用户体验，让每个人都能获得最佳网络服务。

Q3：随着AI的深入应用，自智网络逐渐从理论走向现实。L4自智网络目前的现状是什么？运营商和企业应该如何布局他们的自智网络战略？

Emir：L4 级自智网络（L4 AN）的必要条件已具备：人工智能大型语言模型的可获取性显著提升（如开源模型的普及）。运营商与企业可借助这些模型，当前需做的是规划部署方案、用自身数据训练模型，进而落地应用。目前行业已具备条件，可在实际场景中测试 L4 级自智网络的闭环自动化功能。

Wang：2025 年是 L4 级自智网络商业化应用的元年（例如中国移动已在全国范围内应用）。运营商与企业应采取以下三步行动：1. 明确自身目标网络类型；2. 确定高价值应用场景（如提升服务质量、降低运维成本）；3. 立即行动 —— 确定场景后，即可开展测试或投入实际场景应用。

即将到来的UBBF2025，将带来哪些新的变化和发展？我们拭目以待。