今天分享的是：2025年云智算技术白皮书

报告共计：30页

云计算的下一次跃迁：云智算重塑千行百业智能化未来

在人工智能大模型浪潮席卷全球的今天，传统云计算架构正面临前所未有的挑战。万亿参数模型的训练需要十万级GPU集群协同，TB级参数同步对网络时延提出极限要求，单一IaaS/PaaS服务难以覆盖AI开发全链路需求——云计算已迈入深水区。作为回应，融合算力网络与人工智能核心技术的“云智算”正成为下一代云计算的新范式。

一、 从“资源云”到“智能云”：云智算的进化之路

云计算经历了资源虚拟化、云原生化和算力泛在化阶段，如今正与AI深度融合，向“云智算”升级。其核心在于构建一个全新的四层服务架构：

AI IaaS（智能基础设施服务）：打破算力孤岛，通过“算网大脑”统一调度云、边、端以及训练、推理等各类异构算力，实现算力资源“联算成网”、即取即用。

AI PaaS（智能平台服务）：为开发者提供涵盖数据处理、模型训练、推理部署等全生命周期的工具链和开发环境，显著降低AI创新门槛，提升研发效率。

MaaS（模型即服务）：汇聚海量预训练模型、行业能力组件和智能体（Agent），提供开箱即用的模型服务，加速AI在垂直行业的渗透与落地。

AI SaaS（智能应用服务）：将AI能力深度融入具体业务场景，赋能生产流程优化、生活体验升级和社会治理创新，释放AI的普惠价值。

这一架构升级，标志着云计算从提供基础资源，转向提供全栈智能能力，成为驱动产业智能化的核心引擎。

二、 突破瓶颈：云智算的十大关键技术支柱

支撑云智算体系落地，需要突破一系列关键技术瓶颈，主要集中在十大方向：

计算技术革新：

智算超节点： 应对万卡级GPU集群需求，研发类似NVL72的高性能超节点架构（如中国移动的“大云磐石超节点”），实现单机内数十甚至上百张GPU卡的高速互联（微秒级时延、超高带宽），解决大规模训练的核心“卡脖子”问题。

算力原生： 解决国产智算芯片生态碎片化问题。通过统一算力抽象、编程模型和虚拟指令集标准，实现AI应用“一次开发，跨芯部署，敏捷迁移”，构建繁荣开放的国产智算生态。

高性能芯片： 推动国产GPU和DPU（数据处理单元）成熟，优化RDMA网络性能，降低训练和推理的时延与成本。

存储与网络升级：

智算文件存储： 针对AI大模型海量数据访存需求，重构存储系统。利用RDMA、NVMe SSD等高性能硬件和新型访存协议（如DeepSeek FFRecord），实现极致IO吞吐和低延迟，并与AI应用深度协同。

训推多级缓存： 解决GPU显存和内存容量瓶颈。构建涵盖GPU显存、主存、本地/网络存储的多级缓存架构，利用CXL等高速互联技术实现资源共享和智能路由，显著提升训练和推理效率。

卡间/机间互联： 突破传统GPU互联瓶颈。研发高性能互联协议（如中国移动的OISA全向智感互联协议）和新型网络架构（如GSE全调度以太网），为超大规模集群提供高带宽、低时延、高可靠的无损传输能力。

算网一体与智能开发：

算力路由： 将算力信息融入网络路由，实现“算网联合最优调度”，解决智算推理“性能反转”和训练资源利用率问题。

在网计算： 将部分计算任务（如集合通信、K-V缓存）卸载到网络设备中处理，减少数据传输量，缩短路径，提升系统整体性能。

AI开发平台： 提供全链路高效能工具。包括：

数据处理： 自动化数据清洗、合成、标注，保障高质量数据供给。

训练框架： 优化并行策略、低精度训练、故障容错、异构混训，提升大规模训练效率和稳定性。

推理框架： 优化并行效能、网关路由、算子监控，保障高并发、低延迟推理服务。

智能体生成： 发展检索增强生成（RAG）、自主规划等技术，构建可执行复杂任务、可协作的智能体。

AI开发工具： 应用向量数据库、多模数据库管理非结构化数据，发展低代码/无代码工具降低开发门槛。

模型服务与智能调度：

模型汇聚与融合： 构建开放模型生态市场（MaaS平台），汇聚多层次模型和智能体。通过动态路由技术，根据任务复杂度、专业知识需求等，智能调度最优模型组合，最大化客户效益。

算网大脑： 作为云智算的“中枢神经”，实现三级智能调度：

资源调度： 全局感知并优化调度跨域异构算网资源。

任务调度： 自动化管理数据处理、训练、推理等任务的生命周期，实现“削峰填谷”（如白天推理、晚上训练）。

智能体调度： 基于协议（如ANP, MCP）实现多智能体的动态协作与资源高效管控。

安全可信与绿色节能：

安全可信： 构建“一体化全程可信”体系：

计算环境可信： 应用硬件安全芯片（TPM/TCM）和智能监测，防范针对GPU/CPU的新型攻击。

数据安全可用： 全生命周期防护+特征分析检测+数据水印追踪，防范数据篡改、窃取和投毒攻击。

智算服务可靠： AI模型安全检测+模型偏离监测+签名链技术，保障模型公正、合规、结果可信、防篡改。

绿色节能： 应对云智算高能耗挑战：

能效管理提升： 建立能效、碳效、算效评价模型，优化设计和运行策略。

数据中心热管理： 规模应用解耦液冷技术，结合AI智慧运维，突破高密芯片散热瓶颈。

算电协同与余热回收： 实现算力需求与绿电供给动态匹配，回收利用数据中心废热。

三、 未来图景：无限可能的智能时代

云智算技术仍在飞速演进，未来充满想象：

存算一体： 突破“存储墙”，大幅提升AI芯片能效，有望在大模型推理中率先应用。

量子计算： 探索在材料模拟、优化、机器学习等领域的颠覆性算力潜力。

高吞吐抗损传输 & 智算互联网络 (UDCI)： 解决跨数据中心海量数据传输瓶颈，支撑分布式训练和普惠推理。

模型分发网络 (MDN)： 利用云边协同，实现模型就近部署和推理，满足亿级用户低时延访问需求。

四、 携手共创：构建云智算繁荣生态

云智算的成熟非一蹴而就，其发展亟需产学研用各方凝心聚力：

凝聚技术标准： 加快形成统一的技术路线和标准体系（如OISA、GSE、算力原生、MCP等），降低产业协作成本。

联合技术攻关： 集中力量突破核心关键技术，加速国产化产品和解决方案的成熟与商用。

创新应用服务： 共同打造开放的MaaS平台、智能体市场等新模式，拓展云智算在千行百业的应用深度和广度。

繁荣产业生态： 加强开源开放，促进芯片商、设备商、软件开发商、应用服务商等产业链各环节紧密合作，构建共享共赢的新生态。

结语

云智算代表着云计算与人工智能深度融合的未来方向。它不仅是技术架构的升级，更是服务模式和产业生态的重构。通过突破算力、存储、网络、开发、调度、安全、绿色等关键技术，云智算将有效解决大模型时代对算力基础设施的极致需求，大幅降低AI应用的门槛和成本。随着技术的持续演进和产业生态的繁荣，云智算必将成为驱动数字经济高质量发展、赋能千行百业智能化转型升级的核心基石，开启一个更加普惠、高效、智能的新时代。

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