该白皮书由紫金山实验室、中国联通研究院等单位联合编写，聚焦 “服务生成算力网络” 这一算力网络智能化演进的终极方向，系统阐述其背景、架构、关键技术及应用场景，核心内容如下：

一、服务生成算力网络的发展背景

1. 算力网络的机遇与挑战

机遇：随着 5G、AI、边缘计算等技术发展，工业互联网、车联网等新型业务推动算力网络成为 “算网融合” 的核心载体，需实现泛在算力的统一调度，满足多元场景对低时延、高可靠的需求。

挑战：

场景需求多样化（需适配不同行业对算力的差异化诉求）；

系统规模复杂（传统 “人在回路” 运维难以应对大规模算网）；

用户体验要求高（需自动化匹配资源，实现 “意图驱动” 服务）。

2. AI 驱动算网新范式

AI 技术（生成式 AI、大语言模型 LLM、智能体 Agent）为算网注入新能力：

建设端：生成式 AI 自动生成算网部署方案，替代人工设计；

运营端：AI 实现算网自动化运维（自优化、自修复），降低人工干预；

3. 算网服务生成的必要性

服务生成网络（自智网络）是应对挑战的核心路径，按智能等级分为 L0（完全人工）至 L5（完全自智）六级，目标是通过 AI 使算网实现 “全流程闭环自治”，摆脱对人力的依赖，成为算力网络智能化的终极目标。

二、服务生成算力网络的愿景、特征与架构

1. 目标愿景

实现 “基础设施智能化、业务流程一体化、服务场景定制化、算网系统自动化”，为多元应用提供泛在、高效、灵活、安全的服务化算力供给，最终达成 “网络无所不在、算力无所不达、智能无所不及”。

2. 关键特征

算网全流程闭环自治：覆盖算网规划、建设、运维、优化全生命周期，实现流程自动化（重复操作系统自动执行）、服务自优化（基于历史数据动态调优）、能力自主化（独立管控算网状态）。

网 - 算 - 智协同自适演进：算网为智能提供数据与算力支撑，智能反哺算网优化，形成 “数据 - 算法 - 算网” 协同迭代，支持新业务场景的动态适配（如通过迁移学习、终身学习实现智能持续升级）。

3. 参考架构（四层架构 + 内生智能模块）

三、服务生成算力网络的关键使能技术

1. 算力网络技术（基础支撑）

资源感知：扩展 BGP/IGP 协议，实时采集 CPU/GPU 负载、网络时延等多维度指标，采用阈值触发更新减少网络波动，为调度提供数据支撑。

资源编排：结合 Serverless（函数即服务）实现资源细粒度调用，通过多云容灾避免平台锁定，构建开放算力生态圈。

任务调度：基于任务优先级（如紧急任务优先调度 GPU）、负载均衡（避免节点拥塞）、资源抢占（高优先级任务回收资源）策略，最大化资源利用率。

2. 自智网络技术（核心保障）

单域自治与跨域协同：将算网拆分为多个自治域（如 “省 - 市 - 区县” 级），单域实现局部自动化，跨域通过统一 API 协同解决复杂问题，平衡 “局部自治” 与 “全局最优”。

意图网络（IBN）：将用户意图（文本 / 语音）转译为算网配置，流程包括 “意图解析→策略生成→自动化部署→状态感知→闭环优化”，确保需求精准落地。

3. 人工智能技术（智能核心）

传统 AI：自然语言处理（解析用户意图）、强化学习（动态优化调度策略）、图像处理（边缘场景压缩数据传输量）。

大语言模型（LLM）：贯穿算网全生命周期，如理解用户需求、生成调度策略、构建算网知识图谱，支撑跨域协同决策。

智能体（Agent）：部署轻量级 Agent 至各节点，实现分布式智能控制（如故障时自动隔离节点、动态负载均衡），摆脱集中式管理局限。

4. 数字孪生技术（仿真验证）

构建算网虚拟映射，实现 “物理 - 虚拟” 实时交互：

数据采集：通过传感器、物联网设备获取算网状态（拓扑、负载）；

仿真建模：用 Modelica、UML 等语言构建算网模型，模拟资源调度效果；

实时反馈：在虚拟环境验证调度策略（如链路故障影响），优化后下发至物理算网，降低试错成本。

四、服务生成算力网络的典型应用场景

1. 算网数据按需生成

痛点：算网训练数据（如网络流量、用户行为）获取成本高，传统模型难以模拟复杂时空相关性。

方案：通过跨域多模型协同（如融合文本 LLM 与算网领域模型），结合迁移学习、小样本学习，生成高质量、可控的算网数据（如模拟特定网络负载的流量数据），缓解训练数据匮乏问题。

2. 网络拓扑智能生成

痛点：超大规模智算集群（如万卡 GPU 集群）对网络拓扑（低时延、高带宽）要求高，人工设计效率低。

方案：LLM 结合两阶段优化（全局架构设计 GAD + 局部连接搜索 LCS），自动生成定制化拓扑：GAD 确定拓扑模式（如环形、树形），LCS 优化节点连接细节，迭代验证确保满足性能指标（如时延 < 1ms）。

3. 算网服务智能生成案例（基于 ChatGPT 的服务流程）：

策略生成：LLM 匹配算网功能组件（如调度模块、算法加速模块），生成资源配置方案（如调度 GPU 节点、启用弹性扩缩），并预估成本、时延；

策略执行：自动下发方案至算网，监控执行过程；

反馈优化：记录历史案例，通过用户反馈优化解析逻辑与组件匹配规则。

4. 业务流程自主管控

赋能垂直领域全流程自动化，如智能制造：

智能规建：LLM 辅助需求分析、生成代码与测试用例；

智能运维：AIOps 自动监测设备状态，故障时 Agent 触发隔离与修复；

5. 服务自优化与持续演进

个性化服务：基于用户历史数据（如常用算力类型）定制服务（如科研用户优先调度超算资源）；

能力自优化：通过持续学习（CL）迭代调度算法，适应新业务（如 AI 大模型训练需求）；

智能自适演进：跨域协同复用知识（如联邦学习迁移多节点经验），实现算网能力持续升级。

五、技术挑战与未来方向

1. 核心挑战

智能训练与部署：算网数据异构且缺少标注，LLM 等大模型部署需解决资源消耗高、硬件适配难（如边缘节点算力有限）问题。

业务融合方案：需设计统一架构兼容 “算网资源纳管、极简模块、跨域协同”，平衡 “功能实现” 与 “智能升级”。

智能度量与评估：算网智能等级（L0-L5）缺乏统一量化标准，单点智能与全域智能的边界定义不清晰。

自演进可控性：持续学习易出现 “灾难性遗忘”（旧知识丢失），需保障算网自演进的稳定性与可解释性。

应用生态建设：技术落地需打通 “技术 - 业务 - 商业” 链路，解决隐私安全（如敏感数据传输）、用户接受度（习惯传统运维）问题。

2. 发展建议

技术层面：攻关低资源消耗的 LLM 部署（如模型压缩）、算网数据生成模型、自演进学习算法（缓解遗忘）。

标准层面：制定算网资源描述、意图解析、智能等级评估的统一标准，打破厂商私有接口壁垒。

生态层面：建立数据共享机制（隐私计算保障安全）、跨领域合作（产学研协同）、政策支持（资金扶持、人才培养），推动技术落地。

六、总结与展望

服务生成算力网络是算力网络从 “被动调度” 向 “主动智能” 的范式革命，通过 AI 与算网深度融合，实现 “意图驱动、闭环自治、协同演进”。当前仍处于研究阶段，未来需突破技术瓶颈、完善标准体系、构建开放生态，最终为工业、医疗、交通等领域提供 “泛在、智能、安全” 的算力服务，支撑数字经济高质量发展。