在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展，对网络基础设施提出了新的挑战和需求。随着数据量的激增和计算需求的日益复杂，传统的网络架构面临着升级换代的压力。在这样的背景下，光电网络融合技术因其在提高网络速度、降低能耗和提升数据处理能力方面的优势，成为了业界关注的焦点。中国工程院院士刘韵洁在一次重要会议上发表了题为《AI高速发展推动光电网络融合变革》的主题演讲，分享了智能时代网络发展的需求和趋势，并对光电网络融合关键技术的研究进展、以及光电网络技术在算力网络中的应用进行了深入的分析和探讨。
刘韵洁院士从国家政策的解读开始，他表示，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。构建数据基础制度体系，有利于充分发挥数据要素作用，赋能实体经济，推动高质量发展；有利于做强做优做大数字经济，应对科技革命和产业变革，构筑国际竞争新优势。
刘韵洁院士指出，智能时代数据传递与计算对网络提出新挑战，时延敏感型、计算密集型是智能互联网时代新型网络业务的两个最核心特征。他表示，如今“AI大模型”正在引爆新一轮技术革命，随着芯片算力和机器学习大模型的不断创新，生成式人工智能与大模型技术取得突破性进展，对算力提出巨大需求。“空间计算”开启前所未见的虚拟时代，对算力和时延同时提出需求，需要提供更高速率和更低时延。而“具身智能”，未来工业机器人则对算力、时延、可靠性提出新需求。大模型算力需求激增，算力组网需求迫切，网络宽带成为瓶颈。
在演讲中，刘韵洁院士还分享了他的几点观察。他指出，美国AI大模型使用量激增，然而AI大模型发展成本非常高，比如OpenAI的GPT-4训练成本为7800万美元，谷歌的Gemini Ultra训练成本为1.91亿美元。这让不少人质疑发展大模型的必要性，美国大模型使用量快速增长启示我们AI的价值正在显现，加快推动以数据为基础的人工智能发展，我们面临日益严峻的挑战。其次，光电融合网络具有广阔市场前景。刘韵洁院认为，无论是大型公司如微软等通过光网络技术连接多个数据中心，还是光模块出货量超400%的增长，都表明光电融合网络具有广阔市场前景。此外，刘韵洁院士还分享了美国构建“科研算力网络” ESnet6的一些最新进展。
在光电网络融合关键技术研究进展的探讨中，刘韵洁院士指出，“以网强算”成为我国提升综合算力的新路径。我国已建成全球规模最大、技术领先的网络基础设施，具备全球优势，算力总体规模位居世界前列；自主可控的广域确定性无损传输技术得到成功验证，可实现远距离、高通量、低时延数据传输。新型确定性光电融合网络、广域无损传输等技术可解决网络利用效率、丢包等问题，推动互联网从“尽力而为”到“确保所需”技术体系变革，能够满足数据传输、算力互联等典型场景的网络需求。网络与算力深度融合，构建“全域超级计算机”，才能更好赋能数字经济发展。刘韵洁院士还指出，具有大容量、大带宽、低非线性、低延时、低色散、低瑞利散射、高入射功率等特点的空芯光纤将带领革命性架构变化；全球范围内云计算、大数据、5G 网络和物联网等技术的蓬勃发展，引发了数据流量的爆炸式增长，我国通信海缆应用前景广阔。
谈及光电网络在算力网络中的应用，刘韵洁院士介绍了光电网络在构建“东数西算”八大枢纽互联、在江苏数据要素承载网示范应用等多个场景的应用。他认为，数字经济正在成为新的经济增加业态，成为稳增长促转型的重要引擎，算力与数据是“新质生成力”的核心要素。我们要抓住人工智能大模型发展的重大机遇，充分利用数据要素，解决安全、确权、价值保护等问题，充分利用新型网络核心技术，构建数据要素流通和大模型训练基础网络，推动我国数字经济高质量发展。
来源：网络电信
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