近日，『華為中國合作伙伴大會2025』在深圳開幕，第一線DYXnet作為重要合作伙伴受邀出席本屆峰會，第一線網(wǎng)絡(luò)研發(fā)總經(jīng)理張先國代表公司發(fā)表『新一代超互聯(lián)城市算力網(wǎng)絡(luò)底座實(shí)踐和思考』，立足于AI大模型平權(quán)的大時(shí)代，重點(diǎn)講解了第一線在算力網(wǎng)絡(luò)方面的創(chuàng)新成果『AI原生超互聯(lián)總線』。

網(wǎng)絡(luò)研發(fā)總經(jīng)理張先國先生發(fā)表演講

大模型私域部署興起

從閉源軍備競賽走向開源全面繁榮

張先國演講指出，以DeepSeek R1開源為界，大模型發(fā)展步入 “開源主導(dǎo)的智能普惠時(shí)代”。此前大模型發(fā)展以閉源為核心，OpenAI 構(gòu)建 “大型機(jī)時(shí)代” 生態(tài)，模型能力集中，基礎(chǔ)設(shè)施呈 “封閉模式”，依賴大平臺資源，頭部機(jī)構(gòu)主導(dǎo)競爭，開源模型性能遠(yuǎn)落后。如今到新階段，DeepSeek等開源模型生態(tài)爆發(fā)，性能逼近甚至超越閉源模型，大幅降低模型部署和使用門檻，推動技術(shù)架構(gòu)與創(chuàng)新向私域遷移?；A(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向 “開放模式”，企業(yè)能依托私域數(shù)據(jù)+開源模型+超互聯(lián)安全網(wǎng)絡(luò)+共享算力架構(gòu)，構(gòu)建自主可控的 AI 服務(wù)體系，重構(gòu)大模型應(yīng)用的技術(shù)生態(tài)與產(chǎn)業(yè)邏輯 。

消除大模型部署難題

瞄準(zhǔn)企業(yè)資源困境以創(chuàng)新協(xié)同破局

然而，技術(shù)迭代雖為大模型私域部署提供性能保障，但企業(yè)尤其中小企業(yè)仍面臨大模型對算力資源依賴的挑戰(zhàn)，在保障數(shù)據(jù)安全下利用共享算力降本、減少技術(shù)壁壘，是構(gòu)建自主可控 AI 體系的關(guān)鍵矛盾。第一線聯(lián)合世紀(jì)互聯(lián)等正生態(tài)協(xié)同破局，打通算力、數(shù)據(jù)、模型的流通鏈路，構(gòu)建基礎(chǔ)底座。

第一線通過動態(tài)擴(kuò)容和整合技術(shù)，將分散的計(jì)算資源逐步轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一管理的平臺化資源池。這一過程從單節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展至區(qū)域級網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合城市級基礎(chǔ)設(shè)施與廣域網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，形成多區(qū)域、多節(jié)點(diǎn)的資源融合協(xié)同能力。核心目標(biāo)是打破物理資源的空間界限，依托超互聯(lián)的架構(gòu)，在保障私域安全空間的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)資源的彈性調(diào)度與高效利用，為客戶提供從分散到集中的資源整合服務(wù)。這一突破不僅推動了分布式算力資源的集約化利用，更通過生態(tài)協(xié)作重構(gòu)了大模型部署的技術(shù)范式。

張先國表示，這一平臺的核心在于消除客戶對資源物理位置的感知。通過統(tǒng)一管理體系，客戶無需關(guān)心資源分布，可直接按需調(diào)用算力，平臺自動完成負(fù)載均衡、故障切換及集群部署，確?？蛻魳I(yè)務(wù)在毫秒級延遲下穩(wěn)定運(yùn)行，且資源擴(kuò)展與遷移對客戶完全透明。

承載智算資源全域協(xié)同

構(gòu)筑AI 原生超互聯(lián)總線架構(gòu)

這一進(jìn)程中，第一線正在加速構(gòu)建的AI原生超互聯(lián)總線架構(gòu)，成為拉通算力+模型需求側(cè)到供給側(cè)，以及對樞紐型（Hub）、輻射型（Spoke）、邊緣型（Edge）等不同形態(tài)的智算中心進(jìn)行融合管理的關(guān)鍵脈絡(luò)。

AI原生超互聯(lián)總線憑借動態(tài)切片、加密技術(shù)以及安全網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品的集成創(chuàng)新，可達(dá)成城域范圍內(nèi)各類算力主體（涵蓋世紀(jì)互聯(lián)AIDC、公有云AI算力、邊緣算力等，以及園區(qū)、樓宇、企業(yè)乃至個人），均通過就近節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)高速、安全接入總線，進(jìn)而創(chuàng)建動態(tài)私有網(wǎng)絡(luò)，無縫連接算力資源、私域數(shù)據(jù)及模型，構(gòu)建完全契合自身需求的私有計(jì)算空間，真正實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算資源的按需定制與高效利用。

張先國具體講解道，在AI原生超互聯(lián)總線具體構(gòu)建過程中，第一線結(jié)合母公司優(yōu)勢，以及生態(tài)伙伴的技術(shù)能力，對網(wǎng)絡(luò)層、管理層等多方面進(jìn)行了升級。

接入側(cè)，第一線通過實(shí)施園區(qū)/樓宇網(wǎng)絡(luò)改造重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)家庭/企業(yè)基于全光直連/F5G技術(shù)，移動終端基于5G網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，進(jìn)行多終端差異化接入。同時(shí)，核心網(wǎng)絡(luò)層，第一線合作運(yùn)營商，打通了園區(qū)到算力、園區(qū)到5G UPF的鏈路，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高速、安全的私域組網(wǎng)。管理層面，第一線實(shí)現(xiàn)了園區(qū)網(wǎng)絡(luò)控制面的上移，結(jié)合區(qū)塊鏈等技術(shù)，支持企業(yè)進(jìn)行整體私域網(wǎng)絡(luò)的管理，簡化日常維護(hù)和管理的復(fù)雜度。

底層網(wǎng)絡(luò)采用二層VXLAN、FlexE、SRv6等技術(shù)，基于用戶維度實(shí)現(xiàn)隔離，構(gòu)建“一張網(wǎng)/不同用戶專有空間”架構(gòu)，通過疊加數(shù)字身份與密碼學(xué)邏輯，為不同企業(yè)/業(yè)務(wù)提供安全隱私端到端能力。

值得一提的是，AI原生超互聯(lián)總線架構(gòu)還采用了華為星河AI廣域網(wǎng)解決方案，基于加密流精準(zhǔn)識別和智能流調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)增值體驗(yàn)保障。在算力網(wǎng)數(shù)據(jù)快遞和存算拉遠(yuǎn)場景中，該方案能夠根據(jù)流特征精準(zhǔn)識別智算業(yè)務(wù)，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)現(xiàn)千萬流的均衡調(diào)度，提升網(wǎng)絡(luò)吞吐率，保證智算業(yè)務(wù)的傳輸可靠性，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高效入算，構(gòu)筑端到端彈性無損算力網(wǎng)。

從數(shù)據(jù)中心走向廣域

基于遠(yuǎn)程RDMA創(chuàng)新應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)研發(fā)總經(jīng)理張先國先生發(fā)表演講

張先國稱，第一線在升級園區(qū)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，正把數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)擴(kuò)展至城域及全球。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需在AI原生超互聯(lián)總線架構(gòu)中，創(chuàng)新應(yīng)用遠(yuǎn)程RDMA等關(guān)鍵協(xié)議。當(dāng)下，第一線正探索借遠(yuǎn)程RDMA協(xié)議，推動企業(yè)大模型數(shù)據(jù)與多區(qū)域異構(gòu)算力互聯(lián)協(xié)同，并通過多場景技術(shù)實(shí)證，揭示其在關(guān)鍵 AI 業(yè)務(wù)流程中的性能表現(xiàn)。

大模型文件傳輸場景下

基于遠(yuǎn)程RDMA技術(shù)的AI原生超互聯(lián)總線，在2000公里以上的遠(yuǎn)程傳輸中，即使在小帶寬切片下傳輸速度也可達(dá)TCP的20倍以上，較多線程多路TCP也有2倍以上速率優(yōu)勢，且CPU利用率更優(yōu)。而物理帶寬越大遠(yuǎn)程RDMA協(xié)議優(yōu)勢越突出。200Gbps網(wǎng)絡(luò)實(shí)測中，即使在少量丟包的場景下，遠(yuǎn)程RDMA技術(shù)實(shí)現(xiàn)160Gbps以上速率，而受內(nèi)核與系統(tǒng)限制的TCP多流模式僅達(dá)30Gbps。

跨節(jié)點(diǎn)模型微調(diào)訓(xùn)練場景

10km間距的兩節(jié)點(diǎn)基于400Gbps雙鏈路協(xié)同訓(xùn)練大模型，與同節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練相比，總體差距控制在2%以內(nèi)。

模型分發(fā)場景

大模型文件，在10Gbps非高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，仍實(shí)現(xiàn)5～8倍的速度提升，凸顯AI原生超互聯(lián)總線在廣域傳輸、模型訓(xùn)練及分發(fā)場景的高效性能。

企業(yè)私域AI落地方案

【某教育客戶案例】

教育企業(yè)客戶數(shù)據(jù)量高達(dá)300TB+，包含多種形式。第一線打通其原有存儲與第一線邊緣節(jié)點(diǎn)，從而形成安全網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，并調(diào)度 64 臺算力資源為其進(jìn)行模型微調(diào)訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)束后進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)部署與模型分發(fā)，連接到線下體驗(yàn)節(jié)點(diǎn)等，實(shí)現(xiàn)端到端多點(diǎn)間至少100Gbps的高速“AI內(nèi)網(wǎng)”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的拉遠(yuǎn)訓(xùn)練和模型的快速分布式部署。

這一過程可根據(jù)客戶不同階段的需求，動態(tài)調(diào)整資源。從訓(xùn)練期間的64臺訓(xùn)練資源，可以在幾分鐘內(nèi)快速完成資源切換和部署，調(diào)整為分布在不同區(qū)域的推理算力資源，并依托“AI內(nèi)網(wǎng)”對接其內(nèi)部知識庫，構(gòu)建分布式私域計(jì)算空間，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與算力的精準(zhǔn)整合創(chuàng)新。

隨著AI原生超互聯(lián)總線的規(guī)?；涞?，企業(yè)級AI部署正從單一算力依賴轉(zhuǎn)向多維資源協(xié)同。該架構(gòu)通過高速安全總線實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源按需分配，依托動態(tài)切片技術(shù)、彈性算力調(diào)度算法、安全加密技術(shù)等構(gòu)建分布式計(jì)算網(wǎng)格，促進(jìn)AI在私域場景下的快速落地和創(chuàng)新。

未來，AI原生超互聯(lián)總線的進(jìn)一步演進(jìn)將加速多域協(xié)同計(jì)算的普及，最終推動智能計(jì)算從云中心向城市級算力網(wǎng)絡(luò)的范式躍遷。