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来源：中国通信标准化协会TC628标准推进委员会牵头，联合中国信通院、中国移动、科大讯飞等产业核心单位编制
【锋行链盟】
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以下是内容详情
一、报告总体概述与核心价值
本报告由中国通信标准化协会TC628标准推进委员会牵头，联合中国信通院、中国移动、科大讯飞等产业核心单位编制，系统梳理了我国智算运维产业的发展脉络。报告指出，随着“人工智能+”行动的深入推进，智算基础设施呈现规模化、异构化、复杂化特征，运维体系正从传统模式向智能化、平台化、自治化加速演进。其核心价值在于首次全面构建了“现状—挑战—能力—趋势—实践”的闭环分析框架，为决策者、技术研发及运维实践提供了系统性参考。
二、产业发展现状：政策与技术双轮驱动
（一）政策环境强力牵引，产业规模快速扩张
国家战略层面：工信部《算力基础设施高质量发展行动计划》等政策推动算力互联网建设，目标增强异构算力与网络融合能力。
地方落地实践：北京、上海等地出台专项政策，如上海提出2027年智算规模达200EFLOPS，自主可控算力占比超70%，为运维市场创造广阔空间。
产业规模数据：截至2025年6月，我国智能算力规模达788EFLOPS，预计2028年将突破2781.9 EFLOPS，但算力中心平均PUE仍需优化（当前1.42）。
（二）技术迭代重构运维范式，行业应用深化需求
超节点架构演进：英伟达、华为等厂商的智算系统向超节点形态发展，硬件堆叠带来供电、散热、网络的全方位重构，运维需从“节点中心”转向全链路可观测。
业务负载变化：训练任务呈现“长周期、高并发、强耦合”，推理任务则需支持高弹性、低时延，驱动运维向因果关联分析与多智能体协同转型。
行业应用渗透：政务、金融、医疗等领域推理需求爆发，例如政务热线助手需高安全连续性，金融风控要求低时延，推动运维从资源管理扩展至SLA管控与跨域容灾。
三、核心挑战剖析：五大瓶颈制约高质量发展
资源失衡与算力利用率低：多用户训推并行导致资源碎片化，混合调度中优先大模型训练会挤压其他任务，需智能调度实现动态分配。
超节点运维复杂度跃升：超节点连接数增长7倍，故障传播机制复杂，现有运维能力难以匹配其稳定性需求。
运维语料异构阻碍智能化：多厂商设备（GPU/NPU）、框架（PyTorch/MindSpore）数据格式不统一，制约运维大模型训练与迁移能力。
安全威胁升级：算力劫持、数据泄露、模型投毒等风险加剧，需构建全链路安全监控与快速响应体系。
能效优化与连锁失效风险：液冷系统管路复杂，冷媒分配不均可能引发“超温”“漏液”等连锁故障，造成巨大损失。
四、服务能力建设：五大支柱支撑体系化运维
（一）算力调度能力：从静态规划到实时弹性
基础技术：虚拟化（如NVIDIA MIG切片）、容器化（Kubernetes编排）、池化（Volcano调度）实现资源整合。
异构兼容：DeepLink等适配层解决国产芯片（昇腾、海光）与主流框架的生态割裂。
调度算法创新：
训练场景：Gang调度保障分布式同步，拓扑感知优化通信效率。
推理场景：P/D分离调度（Prefill-Decode拆分）提升资源利用率，结合预测模型实现预判式调度。
（二）智能运维能力：从被动响应到主动自治
智能运维是保障训推业务稳定的核心，其基础是构建覆盖全链路的多维度可观测体系。
可观测性：通过日志、指标、链路追踪与Profiling构建数字孪生能力，实现训练DAG可视化、慢节点定位及推理链路追踪。
故障根因分析（RCA）：融合多源数据与因果推断，例如通过算子级Profiling诊断慢节点成因（网络瓶颈或显存抖动）。
故障自愈：训练场景自动隔离故障节点并从Checkpoint恢复，推理场景实现实例热迁移与流量重分配。
主动运维：利用预测性维护（如GPU健康预测）和异常检测模型，提前干预风险。
（三）数据治理能力：破解语料异构难题
统一数据规范体系，明确指标、事件、日志的语义标准。
通过多源时间戳对齐、LLM辅助标注等技术，实现跨架构数据融合与语义对齐。
数据增强技术提升运维大模型对长尾场景的泛化能力。
（四）安全防护能力：覆盖全链路可信运行
物理安全：智能门禁、设备指纹防止未授权接入。
系统安全：IAM权限管控、镜像签名防御容器逃逸。
数据安全：加密传输、哈希校验保护训练语料完整性。
模型安全：权重加密、差分隐私防止推理过程篡改。
（五）能效保障能力：风液协同与算电联动
设施级优化：液冷技术（冷板、浸没式）将机柜散热能力提升至50kW以上，PUE结构性下降。
设备级调优：动态调节GPU功率上限，结合负载特征实现“按需供能”。
L1/L2协同：案例显示，调节液冷供水温度可联动降低NPU运行温度，实现算效与能耗平衡。
五、未来趋势预测：智能化、价值化、生态化
技术层面：运维对象从单节点扩展至超节点，多智能体协同推动自治决策。
市场层面：从“拼规模”转向“拼效率、拼服务”，算力即服务（MaaS）成为竞争焦点。
生态层面：标准体系（如《运维智能体技术能力要求》）加速完善，产学研用深度融合。
六、落地实践案例解析：创新技术驱动实效
（一）中国移动：万卡集群长稳训练与推理保障
创新点：
慢卡慢网络识别技术：通过通信算子聚合与时序分析，精准定位劣化NPU。
进程级断点续训：故障节点在线修复，训练回滚时间从30分钟缩短至5分钟。
AI智能体应用：多Agent协同定界定位，故障处理时长从4小时压缩至10分钟。
效果：硬件劣化识别准确率90%，PUE进一步优化，支撑千亿参数模型高效收敛。
（二）联想燧弘：异构算力统一调度与绿色运营
创新点：
算模一体交付：提供从模型部署到推理的全链路能力，降低使用门槛。
FinOps精细化运营：支持多计费模式，实现算力成本管控。
绿色节能：动态电源管理技术将PUE控制在优异水平。
价值：资源利用率显著提升，故障定位效率提高60%，为“东数西算”提供可复制范式。
（三）科大讯飞：AI赋能制冷系统能效优化
科大讯飞在“飞星一号”国产算力集群中，通过AI算法优化制冷系统能耗。制冷系统效率COP与温度参数密切相关，AI平台通过权衡降温能耗与收益，动态调整运行参数。
（注：图2具体链接未在文档中完整提供，此处保留原始标签结构以待嵌入）
节能平台综合评估环境因素与设备特性，实现自学习优化：
效果：制冷系统效率提升5%-30%，并与华为合作探索L1/L2联动节能，优化液冷系统算效。
七、总体洞察与产业启示
运维范式变革：智算运维正从成本中心转向价值中心，成为AI大规模落地的关键底座。
技术融合关键：数字孪生、多智能体、AI节能等技术深度融合，驱动运维向“预测-决策-自治”演进。
生态协同必要性：需加快标准制定与跨厂商协作，破解语料异构、安全可信等共性难题。
报告表明，未来3-5年智算运维将完成从工具化到体系化的跃迁，以高效能、高可靠、高能效、高安全为核心的新型运维体系，有望支撑我国数字经济进入智能化新阶段。
