在2024年9月28日于郑州国际会展中心举行的2024中国算力大会上，中国工程院院士刘韵洁的发言无疑为与会者描绘了一幅关于中国算力网未来发展的壮丽图景。他深入剖析了确定性网络在推动中国算力网高质量发展中的关键作用，以及面对AI未来发展所面临的挑战与应对策略。

刘韵洁首先引用了国家数据局和工信部发布的“数据要素×”计划，强调了数据要素在人工智能发展中的基础地位。他指出，为了应对AI的快速发展，加强新型网络架构的研究、加快促进低时延、智能互联的技术要求变得尤为迫切。而二十届三中全会提出的建设数据基础设施和运营工作，更是为算力网的发展提供了新的契机。

面对AI未来的发展，互联网或智能互联网正面临着三大挑战：大模型对网络的新需求、空间计算的普及以及智能体、人形机器人的崛起。特别是前五年GPU增长90倍，而网络带宽仅增长10倍，带宽瓶颈问题日益凸显。此外，新的算力对传输的要求越来越高，无损协议如RDMA已成为算力网必需的。

在这样的背景下，确定性网络的重要性不言而喻。刘韵洁介绍，确定性网络是中国算力网的一个重要基础，它能够实现端到端的时延抖动小于50微米、零丢包、完全达到无损传输的标准。而国外在AI训练方面的发展迅速，中国团队也已经在确定性网络的关键技术上实现了突破。

刘韵洁还提到了光电融合技术的重大突破，这一技术通过跨界合作，将原本复杂的三层网络简化为一层网络，大大降低了成本和延迟。他举例说，400G的能耗从原来的330瓦降到了30瓦，这项技术今年将在10个城市开通，明年在21个城市提供服务。

在算力网络的调度方面，刘韵洁强调了协同训练的重要性。他指出，中国必须走协同训练的路子，因为断点的GPU无法与国外竞争。通过协同训练，可以实现分钟级解决排队问题，多个异地训练达到单点训练80%的效率。

此外，刘韵洁还介绍了确定性网络在江苏省、郑州市等地的应用情况。他表示，通过确定性网络，可以实现数据要素的承载、共享、流通，响应三中全会的号召。同时，中国应该走行业大模型的道路，利用中国完整的行业数据，打造具有中国特色的行业大模型。

赛迪观察

确定性网络作为新型网络架构的重要组成部分，正在成为中国算力网高质量发展的新引擎。它不仅能够应对AI未来发展所带来的挑战，还能够推动数据要素的共享和流通，促进中国实体经济的持续发展。我们有理由相信，在确定性网络的助力下，中国算力网将迎来更加美好的未来。（文/徐培炎）