如果大模型有信仰，那一定是“Scaling Laws”（规模法则）。

所谓“Scaling Laws”，就是模型性能会随着参数、算力、数据集的规模增加而提高。时间来到2024年，大模型领域依旧是“Scaling Laws”的统治区。

模型参数增长到万亿，训练集群从千卡到万卡、五万卡，前不久刚开源的一个高质量通用数据集达到45T，让开发者为了网络带宽而发愁……有人调侃：在就近网络服务区下载好，再把硬盘用高铁飞机带过来，都比直接下载省时省力。

人工智能时代爆炸式的数据增长，传统“马拉肩扛”的传输方式，存在易损坏、丢失的风险，也无法支持实时数据更新和交互，会直接影响到中国AI产业的先进性。对于攀爬Scaling law的中国AI产业来说，传统网络已经捉襟见肘，必须全面升级和重塑，更有效地支持大模型时代的联接需求。

近日，紫光股份旗下新华三集团以“×AI”（乘AI）为主题举办2024媒体与分析师沟通会，全新升级智算版数字大脑，并以全栈领先的灵犀智算解决方案，充分发挥新华三在算力和联接领域的核心优势，激发“算力×联接”的乘数效应，让算力更快、更强、更澎湃。

理念听起来很美好，具体怎么落地呢？网络如何给算力做乘法？会后，脑极体采访了新华三集团高级副总裁、网络产品线总裁曾富贵，就承载灵犀大模型落地的新华三AD-NET 7.0，及数据中心、园区、广域三大场景的相关技术、产品与解决方案，展开了深度交流。在AI产业攀爬Scaling law的当下，我们不妨来看看，新华三双A驱动的网络，是如何带攀登者们越过山丘的。

新华三集团高级副总裁、网络产品线总裁 曾富贵

眺望Scaling Laws山峰，那是网络升级的方向

数字化、智能化升级先升网，已经是一个常识。问题在于，究竟什么是网络的升级方向？

对此，曾富贵说过，网络的先进性是技术问题，但是先进网络的具体形态是用户选择的问题。

面向智算时代，AI产业化和产业AI化所需要的网络形态，已经被“Scaling Laws”法则所规定。

万亿参数，传输“费时”。大模型的参数量巨大，需要传输大量的数据，传统网络无法满足高带宽需求，需要接入带宽高达400G甚至达到800G的超大容量网络。

万卡集群，训练“费力”。AI大模型并行计算模式，催生了新的大规模网络架构，从千卡到万卡集群，未来更新的GPT模型可能需要十万卡、几十万卡支撑起来。而AI计算集群规模越大，通信量和复杂度越大，网络设备的规模、端口数、光模块的数量指数上升，传统网络面临越来越明显的传输效率瓶颈，一次通信延误，会拖慢整个训练过程，导致整体计算集群效能低下、成本高昂。

万里部署，使用“费心”。算力的分布式部署，全国一体化算网可以减少训练推理成本，解决算力紧缺、算力贵的问题。但跨东西部的算力流动与调度，会受限于“联接瓶颈”，抖动、时延、较长的通信时间，都会让用户身心俱疲，宁可用硬盘坐高铁送。

总而言之，在AI大模型场景和应用中，让模型供应商、算力服务商、应用开发者及用户不头疼，轻松翻越“Scaling Laws”的网络，就是先进网络。帮助产业攀爬Scaling Laws，新华三全新升级的AD-NET 7.0，由Application+AI双A驱动，如同一双“风火轮”，为AI大模型向前发展注入澎湃动力，成为一双智算时代的“鞋履”。

攀登者之力，双A驱动网络释放澎湃算力

神话故事中，哪吒踩着一双“风火轮”，获得了高速移动、自由驰骋的能力，极大地提高了战斗效率。对于攀爬Scaling Laws的AI产业者来说，新华三双A驱动的网络，正是一双能够释放澎湃算力的加速“战靴”。

全新升级的AD-NET 7.0，全面升级网络联接能力，构筑行业智能底座。从三个方面，为智算时代提供有力支撑：

一、以网强算

AD-NET 7.0提供的网络基础设施，为AI模型的训练提供高效算力支持，为各种智能化服务提供按需的联接服务保障。曾富贵强调，AI赋能的网络，对数据中心，要充分释放大规模算力集群的潜力，让算力增效；对园区，要让最终客户能够随时随地接入算力，方便使用算力，满足各类业务对算力的智快至简体验需求；对广域网，要通过算力网络不同规模不同行业客户都能享受算力建设带来的数字红利、实现业务智享的普惠型算力资源供给。

二、以算提智

新华三端到端智算能力，不仅解决了“算力焦渴”，还进一步结合过去21年积累的ICT运维领域知识和大量语料，融合打造出更懂行业运维需求的AI私域大模型——灵犀大模型。基于新华三在ICT领域的知识语料积累和上万名网络专家的专业经验，利用充足的算力训练和微调得到灵犀大模型，通过内置灵犀大模型升级AD-NET解决方案。

三、以智增效

算力网络变得复杂，靠人的普通管理是不行的，一定需要更强大、更高效的AI技术为网络提供“导航”。为了提升网络的智能化水平，AD-NET 7.0搭载了灵犀大模型，可以利用AI强大的创造力和交互能力，提升网络管理效率。

曾富贵直言，很多东西说起来很容易，实现起来很难。我们希望通过灵犀大模型，加上硬件原生智能，让整个网络更高效。这个覆盖面很大，目前我们在某些场景做了一些尝试，取得突破。目前，新华三已经探索出了大模型在数据通信领域落地的几个典型场景，包括：

Ÿ AI可视：网络设备与平台协同计算，对设备日志、流量模型应用等多维信息进行AI分析，实现贯穿应用和网络基础设施的信息洞察；

Ÿ AI调优：基于用户业务提供最优配置建议，持续学习网络状态，提供自进化的有线无线网络调优功能，体验识别准确度达92%；

Ÿ AI排障：基于海量网络设备数据训练结果，实现链路级、设备级、网络级到应用级快速排障，覆盖90%以上的网络；

Ÿ AI安全：网安联动，持续学习用户网络行为，精准标识可疑用户及可疑行为，实现动态安全防护。

以应用为牵引，以AI为抓手，“双A驱动”的新华三网络和AD-NET 7.0，成为千行百业加速智能化的一双“战靴”，提供澎湃的算力和动能。

越过山丘，从新华三网络看见智能中国的少年心气

数字化、智能化是中国乃至全球经济发展的重要趋势，也是摆在中国社会面前的一道新题目。征服Scaling Laws的高峰，夯实智能中国的基础，是一项庞大的系统工程，众多ICT相关企业都参与其中。

作为数字化解决方案领导者，新华三躬身入局智能新时代，激活了一种勇往直前的少年气。双A驱动的网络升级，就是这种气质的具象体现。

少年气，就是天命在我，敢于担起时代责任。

曾富贵提到，Application + Al Driven，既是趋势也是使命。我们希望，新华三的网络能够为后续算力的普惠化提供坚实的基础，这既是新华三的技术趋势，也是网络的使命。

少年气，就是学习能力强，始终没有停下进步的脚步。

曾经，新华三网络以应用（Application）为中心单轮驱动，在AI时代他们进行了重新的赋能、升级和诠释。经由灵犀大模型的全面融合，新华三网络拥有了全面智慧。

少年气，就是怀抱理想，为护佑苍生长出三头六臂。

以对AI训练最为关键的智算中心为例，AD-NET 7.0引入了多种负载均衡技术。针对不同智算场景，提供最适合的负载均衡技术组合，让每条链路都充分得到利用，提升智算中心算力规模和效率。

曾富贵介绍到，负载均衡之所以如此重要，是充分理解到传统计算模型与智算的计算模型有巨大的差异，智算中心的流量不同于互联网流量，其存在单流流量大、整体流数量少、大量突发等特点，唯有通过智能化地负载均衡技术，将数据流量合理分散到不同链路上，才能保证无阻塞不丢包，使智算中心得以顺利完成计算需求。

此外，新华三通过多元的产品形态，支撑AI时代的网络迭代。比如面向数据中心，提供了专为AI而生的S12500 AI系列产品，为AI模型的训练提供高效算力联接支持。面向广域网，升级400G端口能力、将算力因子纳入路由计算算法，提供服务化算力专线等，实现广域算力传送的全面优化。面向园区，全光+Wi-Fi 7，为基于AI的各种场景智慧化应用提供了最后一跳的高质量接入体验。

和新华三一样，中国AI产业及千行万企，也都勇敢踏上了智能时代的创新旅程。纵然攀爬Scaling Laws充满艰难，但越过山丘后的智能中国，也格外让人心驰神往。

对智能攀登者来说，新华三双A驱动的网络，是承载数据要素的路，是加速释放算力价值的“风火轮”，也是一同走过山高水远的同路人。

越过山丘的智能中国，恰似少年游。