在8月9日举办的 2025 AI 网络技术应用创新大会上，《2025 AI 网络技术白皮书》隆重发布，该白皮书由江苏省未来网络创新研究院携手北京邮电大学、紫金山实验室等产业链核心力量共同编写，旨在为AI与网络融合发展指引方向。
白皮书聚焦 “Network for AI” 与 “AI for Network” 双维度，深度剖析技术路径：
Network for AI ：围绕Scale Up技术、Scale Out技术、确定性广域网技术、超节点计算架构，夯实AI网络底座，让算力高效调度、数据流畅传输 。
AI for Network ：以意图驱动网络、数字孪生网络、智能网络大模型、联邦学习为抓手，用智能重塑网络运维与创新，让网络更懂需求、更具智慧 。
白皮书更前瞻性梳理AI 网络十大发展趋势，从范式变革到架构创新，从智能协同到安全升级，全面勾勒AI网络演进路径。
AI大模型训练与超大规模推理对网络提出极致性能需求，推动网络从传统数据中心的“通用连接架构”向“智算中心专用网络范式”升级。通过物理拓扑、传输协议与通信库的协同设计，实现端到端性能优化，构建超高吞吐、超低时延、线性扩展的“神经网络骨架”，支撑千卡至万卡级智算集群的高效协同，成为AI算力释放的核心基座。
传统云边端层级化架构难以适配分布式AI的实时协同需求，将演进为超融合无中心架构。基于Mesh/Torus多维互联与智能路由，打破计算、存储、网络资源的层级壁垒，实现全域资源的按需调度与任意节点高效通信，为边缘AI协同、分布式训练提供韧性更强的底层支撑。
传统TCP/IP的“尽力而为”特性与工业控制、自动驾驶等AI场景的确定性需求存在根本矛盾，驱动协议栈向“AI感知的确定性智能体系”演进。融合TSN/DetNet时间敏感技术、意图感知能力，在网络层、传输层构建可预期、可测量、可保障的行为范式，为关键AI业务提供实时SLA保障。
AI应用正从云端集中式部署向物理世界末梢渗透，推动网络向“云边端智能协同架构”转型。依托5G/6G、卫星互联网与LPWAN泛在连接，实现智能任务在云、边、端之间的动态分解、模型迁移与推理结果融合，在保障数据隐私与实时性的同时，最大化分布式算力价值，赋能智能制造、智慧城市等场景的深度智能化。
静态网络配置无法适配AI负载的动态特性，将被“意图驱动智能调度”取代。基于强化学习与全局感知，网络可实时解析业务SLA需求与算力、带宽、拓扑等资源状态，实现毫秒级资源编排、流量调度与路径优化，完成从“人适配网”到“网适配AI”的范式转变，支撑AI工作流的弹性伸缩。
数据隐私法规与数据孤岛问题倒逼AI训练推理模式革新，推动网络支撑隐私优先的联邦协同范式。通过加密参数传输、跨域安全隔离等技术，实现客户端、边缘、多云等分布式节点的模型协同训练推理，在不泄露原始数据的前提下打破数据壁垒，成为医疗、金融等敏感领域AI落地的核心使能技术。
网络智能化将从外挂式分析引擎向原生智能内核演进。轻量化AI模型与推理引擎将深度嵌入交换机、网卡等设备的数据面，实现流量特征实时感知、异常行为本地决策、策略自主执行，使网络具备分布式自优化能力，为实现自驱动网络奠定基础，大幅提升自动化与故障响应效率。
通用网络服务难以满足垂直行业的差异化AI需求，将演进为“知识内化的行业专网”。网络深度融合工业控制逻辑、医疗隐私规范、车联网移动性特征等垂直行业知识，定制化网络架构、协议与管理策略。例如，工业专网通过确定性传输保障AI控制指令实时响应，医疗专网以强化隐私保护支撑AI安全应用于诊疗，车联网专网凭超低时延赋能自动驾驶AI毫秒级决策，其定制化能力让AI在各领域价值最大化。
传统互联网以人类为通信主体，实现全球信息互联。随着通用人工智能技术的突破性进展，具备自主决策、环境感知与交互能力的智能体正成为网络新主体，推动互联网向智能体互联网（IoA，Internet of Agents）跃迁。通信维度将从人与人互联扩展至智能体与智能体互联以及人与智能体互联，这不仅大幅拓宽网络的内涵与边界，更将引发产品服务、产业生态乃至社会形态的深刻变革，开启“万物皆智能体”的新纪元。
AI算力的指数级增长与双碳目标共同推动算网电融合共生。网络作为枢纽，将协同算力布局与电力供应（尤其是绿电），通过全局能效优化算法动态调度任务至绿电富集区，同时推动自身向光电混合、液冷背板等高能效方向演进，支撑“东数西算”等国家级工程落地，实现AI算力的绿色可持续发展。
目录
第1章 AI与网络的融合演进
第一部分
Network for AI：面向AI的新型网络基础设施
第2章 AI驱动下的网络架构变革与性能演进
2.1 AI驱动下的新型场景
2.2 AI网络需求
2.3 AI集群网络拓扑
2.3.1 Fat-Tree拓扑结构
2.3.2 Dragonfly拓扑结构
第3章 面向AI的高性能网络关键技术
3.1 技术演进趋势与分类体系
3.1.1 技术演进趋势
3.1.2 分类体系概览
3.2 Scale Up（纵向扩展）技术
3.2.1 高速互连技术
3.2.2 新型互连技术
3.3 Scale Out（横向扩展）技术
3.3.1 InfiniBand技术
3.3.2 RoCEv2技术
3.3.3 UEC传输协议
3.4 前沿突破技术
3.4.1 确定性广域网技术
3.4.2 超节点计算架构
3.4.3 6G与AI网络协同
第4章 Network for AI 典型应用实践
4.1 移动云新型智算网络架构
4.2 天翼云智算项目
4.3 阿里云HPN7.0新型智算网络
4.4 奇异摩尔AI Networking全栈解决方案
4.5 第一线助力教育企业私域AI落地方案
4.6 微众银行金融级智算AI网络建设与实践方案
4.7 益思芯创新智能网卡解决方案
第5章 Network for AI未来发展及展望
5.1 未来发展趋势
5.2 未来展望及建议
第二部分
AI for Network：AI赋能的网络智能化升级
第6章 AI驱动的网络智能化发展
6.1 网络管理的挑战
6.2 网络智能化演进体系
6.3 网络智能化升级流程
6.3.1 全域感知
6.3.2 智能分析
6.3.3 自主决策
6.3.4 执行与保障
第7章 AI赋能网络的关键技术
7.1 意图驱动网络
7.1.1 意图驱动网络的定义和架构
7.1.2 意图驱动网络的关键技术
7.2 数字孪生网络
7.2.1 数字孪生网络的定义和架构
7.2.2 数字孪生网络的关键技术
7.2.3 基于DTN实现意图驱动的网络
7.3 智能网络大模型
7.3.1 智能网络大模型的核心应用
7.3.2 多智能体（Multi-Agent）群智协同
7.3.3 Agentic SOAR智能化网络安全编排架构
7.4 联邦学习
7.4.1 联邦学习的定义
7.4.2 联邦学习的分类与关键技术
第8章 AI for Network典型应用实践
8.1 中国联通AI智能体助力地铁无线网优创新
8.2 中国移动九天大模型助力无线网络优化智能升级
8.3 中国铁塔网络智能化运维与优化平台
8.4 华为星河AI网络解决方案
8.5 中兴通讯AIR Net自智网络高阶演进解决方案
8.6 京东云JoyOps智能运维
第9章 AI for Network 的挑战与未来趋势
9.1 未来发展趋势
9.2 战略建议与展望
第三部分 未来展望
第10章 AI网络发展十大趋势
AI与网络融合发展已成必然趋势，这份白皮书既是技术积累的总结，更是创新探索的起点。无论你是网络技术爱好者，还是关注行业趋势的从业者，都能从中捕捉AI网络发展的新信号，解锁未来新可能！
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