基于智能 IP 广域网的存算分离与CAI WAN)云边协同训推技术研究报告

AI大模型训练与推理（训推）技术快速融入企业生产，但面临数据安全和用算成本双重挑战。中国企业正通过“人工智能+”行动推动深度融合，本报告提出了基于智能IP广域网（AI WAN）的存算分离与云边协同训推技术方案。

在存算分离场景下，企业本地存储敏感数据，租赁云端算力，采用模型拆分学习技术保护数据隐私，实现“数据不出园区外不落盘”。在云边协同推理场景，模型分层部署，边侧部署少量算力，远端处理高维向量，确保数据不跨境传输。核心技术包括模型拆分学习（保护原始数据不泄露、模型不暴露）、精准流控（保障AI流量无损传输，算效损失低于3%）、自动流级调度（优化网络负载，提升带宽利用率）。

实验室验证显示，技术方案在100KM和400KM拉远训练中算效劣化低于5%，云边协同推理可降低企业算力成本，提升安全性。未来，该方案将通过试点合作和标准化推动规模化应用，助力企业安全、高效智能化转型。