算力作為驅動千行萬業智慧轉型的核心引擎，其潛能的釋放離不開高效率、可靠的資料中心網路。面對目前資料中心存在的許多難題，如何透過資料中心網路充分釋放算力，成為業界亟待解決的關鍵問題。
近日，在華為中國合作夥伴大會2025上，華為數據通信產品線副總裁趙志鵬接受了媒體專訪，剖析了數據中心網絡的現狀與挑戰，並分享了華為星河AI數據中心網絡的破局之道。
AI時代資料中心網路新挑戰
傳統資料中心網路架構在能耗、算力利用率、跨區域協同和網路通訊效能等方面存在諸多不足。
首先是算力利用率不足的問題。由於裝置效能和演算法最佳化程度有限，眾多資料中心的實際算力利用率遠低於理論值，大量算力資源被白白浪費。
其次是跨資料中心協同難。單一資料中心規模受電力等因素制約，分散建設的區域算力節點又面臨協同效率低下的問題，網路延遲和通訊損耗導致整體訓練效率大幅降低。
再者是企業普惠接入門檻高。即便成功建造了智算中心如何確保企業能低成本、高效率地調用算力，仍是亟待攻克的難關。
雙向賦能，重塑網路價值
面對資料中心網路的種種挑戰，趙志鵬介紹到華為升級了星河AI資料中心網路解決方案，透過「Netwrok for AI」和「AI for Network」雙向賦能，為產業智慧轉型提供了堅實底座。
在釋放算效方面，當前推理需求爆發，同一任務網路通訊時長普遍大於計算時長，造成近20%的算力浪費。華為推出CloudEngine XH9000全系列交換機，支援350ns超低時延轉發，透過星智AI推理調度演算法，減少推理流量的通訊耗時，推理效能提升20%。在通算場景，華為最新的網安一體模擬方案，透過獨家的CMOS模擬演算法確保準確，實現安全策略自動產生和100%準確。此外，華為透過網路層級負載平衡演算法NSLB持續增強，有效提升了AI的訓練效率，使得有限的算力發揮最大的潛能。同時，透過建構“算力基礎網”，將零散的算力節點虛擬化為統一資源池，不僅提高AI能效，還實現了算力的有效整合與提升。
在「AI for Network」方面，華為聚焦於運用AI技術提升網路品質。透過AI演算法即時監測光模組、交換器等設備狀態，實現了預測性維護。此外，客戶可以利用AI分析用戶需求，提供差異化的算力服務與定價策略，進而實現增收。
此外，華為也推出了資料中心網路星聯光模組，具備超遠傳輸、超高可靠、超高安全三大能力，為企業打造3S高品質網路體驗，滿足企業對
傳統光模組存在高價低質、故障率高的問題，嚴重限制了資料中心網路的發展。華為透過三大創新實現破局。在高整合元件設計方面，透過減少零件數量，有效提升了光模組的可靠性，降低了故障發生的機率。同時，採用多通道冗餘技術，當單通道故障時，可自動降速運轉而不斷連，大大降低了訓練中斷的風險，保障了算力傳輸的穩定性。此外，在同等效能下，提升光模組覆蓋距離和相容性，更能適應不同的網路環境，為資料中心網路的高效運作提供了有力支援。
結論：重塑網路價值，開啟AI新未來
破解AI算力困局，不能只靠硬體堆砌，更需透過網路架構創新打破資源孤島，實現算力的高效流動與智慧調度。華為星河AI資料中心網路正在重新定義智慧時代的網路價值，以「網路+AI」的雙向賦能模式，為產業智慧轉型提供堅實底座。
