算力網最近太火了。
今年4月，中共中央政治局會議將算力網納入“六張網”建設體系。隨后，從產業界到主流媒體，圍繞算力網的討論持續升溫。
不久前，央視報道了中國信息通信研究院聯合電信運營商共同發起的“智能IP廣域網（AI WAN）應用推進行動暨中國行活動”。報道指出，智能算力網絡如同電網調度中心，可統一調度分散算力資源，讓企業像用電一樣便捷、安全、穩定地調用算力。在數百公里跨域調用場景下，計算性能損失可控制在5%以內。同時，這張網絡已從“傳數據”的管道升級為可感知AI業務、實施智能調度與差異化保障的智能底座，并具備風險自動識別與處置能力。
在算力網持續升溫的背景下，作為支撐算力資源互聯互通與高效調度的底座，AI WAN走到臺前并不難理解。
真正值得思考的是，為何此次被重點關注的不是某項單點技術創新，而是“AI WAN應用推進行動”？這一動作背后，究竟釋放了怎樣的產業信號？
從“傳數據”到“調算力”：AI WAN應運而生
近年來，國家持續推進全國一體化算力網建設。《算力基礎設施高質量發展行動計劃》《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》等政策相繼出臺，明確提出推動算力資源跨區域調度、算網融合基礎設施建設和算力網絡傳輸能力提升。今年4月，中共中央政治局會議提出加強水網、新型電網、算力網、新一代通信網、地下城市管網等建設，將算力網納入“六張網”建設體系，進一步凸顯了其作為智能時代關鍵基礎設施的重要地位，也釋放出加快構建算力網的重要信號。
這些政策指向了同一個趨勢：算力正在成為智能時代的新型生產力，而要充分釋放算力潛能，就必須加快構建一張能夠連接、調度和協同算力的網絡，實現算力像電力一樣流動。
政策的背后，往往是產業發展的真實需求。究竟是什么樣的新場景、新業務在推動算力網絡演進？
一是智算新場景。隨著人工智能加速發展，越來越多企業開始通過“入算”方式使用外部智算中心。相比自建智算中心，租用算力不僅投入更低、部署更快，也能更靈活地應對技術迭代和業務增長需求。由此，海量數據需要在企業與智算中心之間高效流動，推動“數據入算”“存算分離”“拉遠訓練”“分布式推理”等新模式快速興起。
與此同時，隨著大模型訓練規模持續擴大，單個智算中心受機房空間、電力資源等因素限制，已難以獨立承載不斷增長的算力需求。越來越多場景需要將分布在不同區域、不同節點的算力資源連接起來，形成“多點共算”，實現跨智算中心協同訓練和協同推理。這些新場景都需要廣域網來實現數據和算力的跨域流動與協同。
二是AI新業務。AI手機、AI PC、陪伴機器人等新型終端加速普及，云電競、云健身、工業大模型、AI助手、智能制造機器人等創新應用不斷涌現，AI正快速融入生產生活的各個場景。這些業務往往需要網絡將多模態數據實時上傳至云端或邊緣節點處理，并快速返回推理結果，對網絡的實時交互能力提出了前所未有的要求。
那么，傳統網絡還能勝任這些新場景、新業務嗎？
傳統WAN網絡主要服務于視頻、網頁、社交等互聯網業務，其核心目標是實現數據的連通與傳輸。而AI時代的網絡需求已經發生了根本變化。無論是海量數據入算、跨智算中心協同訓練，還是云邊協同分布式推理、存算分離等新場景，本質上都要求數據與算力在更大范圍內實現高效協同，對網絡提出了廣域無損、超高吞吐、超低時延、高安全性和可靠性的苛刻要求。同時，AI手機、數字人、智能機器人等新應用不僅對網絡帶寬、時延、穩定性等基礎能力提出更高要求，還需要網絡具備智能業務識別、實時體驗感知和差異化保障能力，確保推理結果快速、穩定地送達用戶。
簡而言之，傳統WAN解決的是“數據能不能送到”的問題，而AI WAN解決的是“算力能否高效協同、數據能否安全流動、業務體驗能否得到保障”的問題。正是這一需求的變化，使得傳統WAN在傳輸效率、資源調度和業務保障等方面已難以適應AI業務發展的需要，從而推動網絡架構與技術體系加速升級演進，AI WAN也由此應運而生。
從技術探索到應用落地：AI WAN邁入新階段
在政策與產業需求的雙輪驅動下，業界早在2025年便提出智能IP廣域網（AI WAN）的產業方向，旨在破解傳統廣域網面臨的新挑戰，為智能時代構建新一代網絡底座。
近兩年，AI WAN已從技術探索逐步走向產業實踐。在去年舉行的第三屆“IPv6技術應用創新大賽”上，大賽首次設立AI WAN專題賽，涌現出一批來自全國各地運營商、企業和產業伙伴的標桿實踐案例。這些案例涵蓋政企智算訓練與推理、行業數據流通、公眾用戶體驗保障等多個核心場景，不僅驗證了AI WAN的技術可行性，也展現出其在真實業務環境中的應用價值。
面向政企：讓算力高效流動
面對企業入算、分布式訓練、存算分離等新場景，北京電信、浙江電信、河北聯通等企業基于AI WAN開展了大量創新實踐。通過融合IPv6+、廣域RDMA無損傳輸、SRv6以及AI智能調度等技術，成功破解了傳統廣域網絡在長距離算力協同中面臨的鏈路丟包、負載不均、時延波動以及難以滿足差異化SLA保障等難題，實現數百甚至上千公里范圍內的高效算力互聯。
實踐表明，AI WAN正在改變企業獲取和使用算力的方式。一方面，通過構建廣域無損、高可靠、可調度的算力網絡，讓企業能夠按需接入外部智算資源，實現算力彈性擴容和跨域協同；另一方面，通過模型分層部署、云邊協同等創新模式，實現原始數據不出域，僅傳輸訓練參數或中間結果，在充分利用外部算力的同時兼顧數據安全與隱私保護，滿足醫療、金融、政務等行業對合規性的嚴格要求。
目前，這些創新成果已服務于政務、醫療、教育、交通、制造等領域。在醫療場景中，北京電信將醫院訓練和推理任務拉遠至240公里外的智算中心執行，在數據不出域的前提下實現算效損失低于5%；在浙江，AI WAN無損網絡已支撐多個行業開展分布式訓練和云邊協同推理，整體計算效率超過95%；在京津冀地區，通過打造“算力走廊”，實現跨區域算力資源統一調度與高效協同，讓企業能夠像使用水、電一樣便捷地獲取算力資源。
面向行業：讓數據安全流通
高質量的數據流通是驅動人工智能應用性能持續躍升的重要基礎。然而，在跨區域、跨主體的數據流通過程中，往往面臨協同效率低、數據共享難、安全合規風險高等挑戰，難以滿足AI訓練對海量、高質量數據實時、可信流通的需求。
針對這一痛點，天津移動創新采用“網-算-數-安”四維協同的AI WAN數據流通網絡架構，構建起彈性、確定性、安全可信的數據傳輸通道，有效破解數據跨域流通中的效率與安全難題，為數據要素高效流轉和價值釋放提供了有力支撐。
目前，該方案已在汽車消費、金融服務等場景實現落地驗證并創造顯著價值。在汽車消費領域，通過安全融合人車數據，打破數據壁壘，將聯邦學習模型準確率提升34%，幫助合作車企線索轉化率提升34%；在金融服務領域，通過實現政企數據安全融合與可信流通，有效支撐普惠金融業務創新，將企業合規審核效率提升70%。
面向公眾：讓AI服務走進千家萬戶
AI WAN的應用時代不僅體現在生產側，也正在加速走向消費側。隨著云電腦、云手機、云游戲、云健身等“弱端強云”家庭AI新業務興起，大量計算任務開始從終端遷移至云端或邊緣，業務體驗也越來越依賴網絡質量。一旦出現時延波動、網絡抖動或帶寬不足，就容易造成卡頓、掉線、畫面不流暢等問題，直接影響用戶體驗。
為解決這一問題，廣東聯通、陜西移動等運營商基于AI WAN創新構建“端—網—云—算”協同體系，通過引入SRv6、AI業務識別、智能調度等技術，實現家庭終端、網絡與云端算力資源的協同聯動，為云電腦、云游戲、云健身等業務打造專屬入云通道和確定性體驗保障能力。網絡不僅能夠精準識別高價值AI業務，還能根據業務需求動態優化傳輸路徑，實現低時延、低抖動、高可靠的服務體驗。
實踐表明，在AI WAN構建的確定性體驗網絡支撐下，云電腦、云游戲等應用的操作響應速度和流暢度得到顯著提升，實現近乎“零卡頓”的用戶體驗。目前，該方案已服務無數家庭用戶，并拓展至AI體感游戲、智能問診、云健身等新場景，推動AI新業務從少數嘗鮮走向大眾普及。
值得期待的智能時代新底座
回過頭來看，無論是支撐政企跨域訓推的算網一體化服務，還是促進數據要素高效流轉的數據流通網絡，又或是讓云電腦、云游戲、云健身走進千家萬戶的家庭AI服務，這些鮮活實踐都指向同一個事實：AI WAN正在破解人工智能規模化發展的幾個關鍵瓶頸。
一方面，它讓分散在各地的算力資源能夠高效協同，大幅降低企業用算門檻，推動“算力即服務”從理念逐步走向現實；另一方面，它在釋放算力價值的同時，兼顧數據安全與數據要素高效流通，讓更多政企客戶能夠放心用算、安心用算。與此同時，AI WAN還在不斷激發新的應用創新。從工業大模型、智能制造、醫療診斷，到云游戲、數字人、AI健身、陪伴機器人，越來越多過去受限于算力和網絡能力的創新業務正在加速落地。
這些案例不僅驗證了AI WAN的技術可行性和商業閉環價值，更為行業提供了一套可借鑒、可復制、可規模推廣的發展路徑。這也正是此次“AI WAN應用推進行動”啟動的重要意義所在——在已有實踐成果基礎上，加速推動AI WAN從“點狀創新”邁向“規模應用”。
展望未來，隨著應用推進行動持續展開，產業鏈上下游協同聯動將進一步加強，一個更大的產業生態也正在加速形成。AI WAN也將走向更多行業和業務場景，催生更加豐富、更具價值的AI服務，持續釋放“人工智能+”的創新潛能。屆時，一張“懂算力、懂業務、懂調度”的智能IP廣域網，將真正成為智能時代的新底座。
隨著AI WAN加速邁入規模應用階段，其發展也進入了新的觀察視角。作為行業風向標，即將到來的MWC，將集中呈現AI WAN相關領域的最新成果與實踐進展。在這一行業盛會上，它又將帶來哪些新的突破，又將如何進一步推動產業演進？答案，值得期待。
