2025-05-25-中国移动-云智算技术白皮书（2025）_30页_707kb

云智算技术白皮书（2025）总结

核心内容

云智算作为云计算的智能化升级，以人工智能为核心驱动力，构建全栈智能、开放融合的算力网络。它通过融合算力、数据、算法，形成AI IaaS、AI PaaS、MaaS、AI SaaS四层架构，实现算力资源的灵活调度与高效利用，推动AI在各行业的普及应用。

主要观点

• 云计算演进：云计算已从资源云化、云原生化、算力泛在化进入智能化新阶段。
• 云智算定义：云智算是一种融合算网基础设施与AI核心技术的新型云服务模式，提供一体化资源、全栈式开发环境和一站式模型服务。
• 技术架构升级：中国移动通过构建云智算体系架构，推动算网大脑向算网智脑跃迁，实现全链路可控用智安全。
• 技术方向：围绕计算、存储、网络、算网一体、AI开发平台、模型服务、算网大脑、安全可信、绿色节能等十大技术方向，推动云智算技术体系的全面发展。

关键信息

1. 计算技术

• 算力芯片：推动国产GPU和DPU发展，构建高性能、低延迟、高带宽的智算网络，实现算力资源的灵活配置。
• 智算超节点：基于COCA架构，打造开放式、高性能的超节点，支持大规模并行训练和推理。
• 算力原生：推动统一算力抽象、编程模型及虚拟指令集，构建统一XPU算力底座，促进智算生态发展。

2. 存储技术

• 智算文件存储：通过软硬融合技术，实现高效、智能、可靠的文件存储，支持大模型训练与推理。
• 训推多级缓存：构建GPU显存、主存、宿主机与网络持久化存储的多级缓存架构，提升数据供给效率与系统性能。

3. 网络技术

• 卡间互联：提出OISA协议，支持大规模GPU互联，实现高带宽、低时延、高可靠的数据传输。
• 机间互联：构建GSE技术架构，革新以太网底层转发机制与协议栈，实现跨机通信的高效与安全。

4. 算网一体技术

• 算力路由：实现算网联合路由，通过多因子联合调度，提升算力利用率与服务质量。
• 在网计算：通过NACA技术，实现跨节点数据处理与通信任务卸载，降低传输压力，提升推理效率。

5. AI开发平台技术

• 数据处理：通过智能标注、数据合成、多模态数据整合，提升AI训练数据质量与多样性。
• 训练框架：优化混合并行策略与低精度训练技术，提升训练效率与模型稳定性。
• 推理框架：通过推理并行优化、推理网关优化与融合算子监控，提升推理延迟与资源利用率。
• 智能体生成：推动RAG、自主规划与多智能体协作，提升模型生成质量与任务执行效率。
• AI开发工具：结合代码大模型与多模数据库，实现低代码模型开发与全流程工具链优化，提升AI开发效率。

6. 模型服务

• 模型汇聚：构建多层次模型体系，形成开放、全面的模型与智能体生态。
• 模型智能体融合：通过分层融合与动态路由，实现多模型协同，提升业务处理能力。

7. 算网大脑

• 资源编排调度：实现跨域资源统一建模与动态调度，提升资源利用率与服务质量。
• 任务式编排调度：构建全生命周期自动化管理能力，支持数据处理、推理与训练等业务场景。
• 智能体编排调度：通过智能体路由与ANP/MCP协议，实现多智能体动态协作与资源高效管理。

8. 安全可信

• 计算环境可信：通过智能检测与可信计算技术，保障算力资源安全与可信执行。
• 数据安全可用：通过全生命周期防护、特征分析与数据水印技术，保障数据安全与防止数据投毒。
• 智算服务可靠：通过模型安全检测、偏离监测与签名链技术，保障模型与结果的可信性与防篡改能力。

9. 绿色节能

• 能效管理：构建“评价-优化-管控”体系，提升云智算系统能效与碳效。
• 数据中心热管理：推进液冷技术与智慧运维体系，实现高效散热与能耗控制。
• 算电协同与余热回收：实现算力与电力、热力的协同优化，提升绿电利用率与余热回收效率。

10. 未来技术展望

• 存算一体：通过减少数据存取开销，提升AI芯片算效，有望在大模型推理中广泛应用。
• 量子计算：探索量子云与量子软件，构建量子AI信息处理新范式，推动高算力需求领域的突破。
• 高吞吐抗损传输：通过创新广域传输技术，提升数据共享与服务性能。
• 智算互联网络：构建UDCI技术体系，实现超大规模智算业务的高效互联。
• 模型分发网络：通过MDN技术，支持低时延推理服务，提升AI应用的普惠性。

总结倡议

中国移动呼吁产学研用各方共同推动云智算技术、产业、应用与生态的成熟发展，提出以下倡议：

1. 完善技术与标准体系：加快产业链共识形成，明确技术发展方向。
2. 攻关关键技术：推动我国原创技术与产业成熟，加速产品商用落地。
3. 创新应用服务：打造MaaS平台与智能体市场，推动云智算服务的广泛应用。
4. 繁荣产业生态：加强开源合作，构建芯片制造商、设备集成商、应用开发者等协同发展的新生态。