本文摘要：【编者按】最近产业中最爱玩的一个游戏，就是“AI在哪”，想让AI从模型走出现实，一个最重要的承托就是ICT基础设施建设。AI必定创建在ICT基础设施之上，通过网络空间延伸到万物智能应用于当中。AI时代，并不只是算法的时代，同时也是符合于AI运营，需要把AI效能最大化的系列技术联合的时代。 最近产业中最爱玩的一个游戏，就是“AI在哪”。以往我们能看见AI不存在于实验室内、不存在于软件之中，但想让AI从模型走出现实，往往没有那么更容易。

【编者按】最近产业中最爱玩的一个游戏，就是“AI在哪”，想让AI从模型走出现实，一个最重要的承托就是ICT基础设施建设。AI必定创建在ICT基础设施之上，通过网络空间延伸到万物智能应用于当中。AI时代，并不只是算法的时代，同时也是符合于AI运营，需要把AI效能最大化的系列技术联合的时代。

最近产业中最爱玩的一个游戏，就是“AI在哪”。以往我们能看见AI不存在于实验室内、不存在于软件之中，但想让AI从模型走出现实，往往没有那么更容易。最起码的，AI任务必须一系列条件去承托，其细节创建在各种ICT基础设施的递归之上。

也许可以这样比喻，AI就像汽车，当它来临时，设施的高速路加油站技工厂都要建成。马车时代的路况，是无法充分发挥汽车任何优势的。AI跑到现实的最重要条件有很多，特别是在必须留意的是，AI必定创建在ICT基础设施之上，通过网络空间延伸到万物智能应用于当中。

可以说道，AI的运转与网络环境息息相关，网络是AI的行军之路。然而在AI的兵马到来之际，网络环境这条运兵栈道知道早已修筑好了吗？如果我们分析一下今天AI面对的“网络路况”，不会找到其中孕育出着很多痛点。

同时，一个智能时代的产业机遇也蕴含其中。AI时代的前夜，网络回应“压力山大”我们坚信AI时代不会在明晨来临，那么今天就是AI时代的前夜。这个漫长的前夜里，AI应用于正在为ICT基础设施明确提出更加多的挑战。

首先AI运算比起以往的运算更为简单，一次智能化辨识的背后有可能包括着几百个模型的计算出来。需要分担更加简单的运算任务，似乎是AI应用于ICT基础设施的第一要务。同时AI运算往往牵涉到于图像、牵涉到于视频，其数据量的可观程度比起以往构建了从线性到张量的迈进。

能分担更大的数据通过量才能让AI应用于稳定运营。最后AI运算对于ICT基础设施的部署条件拒绝也更为苛刻，以往以太网1‰的丢包亲率，对于AI应用于来说不会很大的影响其算力充分发挥。这些AI给计算出来和通信带给的转变，同时也给通行的网络环境产生了极大的开销。无论是智能驾驶这样的极大数据量任务，还是工业互联网精准的算法模型部署拒绝，或者AIoT驳杂的运维压力，都给网络环境加到了无数压力。

面临AI的来临，网络环境的痛点可以反映在这样几个方面：1、可观算力必须和简单的异构计算，必须弹性的网络环境承托，网络速度跟上，AI算力也就无的放矢。2、AI任务拒绝大规模部署和并行计算、海量非结构化数据通过、动态自学、算法在框架层和应用层的精准度完全一致等等。这些新的拒绝是此前的网络环境中所不具备的，必须新的主动网络优化能力。3、AI时代，企业业务空间快速增长，分段数据量激增，必要造成运维工作过于过简单，和平这一压力，也早已刻不容缓。

这三大痛点之下，必要的结果是网络交换机市场步入了全新的挑战，同时也是市场递归的深刻印象机遇。具备AI承托能力、智能运维能力的次世代网络交换机，沦为了今天AI大局中的当务之急。引进CloudEngine 16800作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案中的新成员，通过创造性地在交换机中加装AI芯片，通过智能优化和本地决策提供自动驾驶网络能力。

再加单槽48 x 400GE即墨端口，可以最大化反对AI运算的高密度流量，把网络环境建设推上了AI时代的新层次。CloudEngine 16800背后，华为解决问题了AI前夜的两个最重要问题：让现在非常简单，让未来通顺。更加非常简单的今天：用AI之力挽回网络运维困境分析通过加装AI芯片，CloudEngine 16800首创在交换机当中加到AI算力，在设备层面构建了智能化的主动辨识和实行决策能力。

在这种能力之下，可以构建秒级故障辨识和分钟级故障自动定位。而这一功能为应用于者带给的第一个转变，就在于将可以用AI的智慧来已完成运维工作，将今天与日俱增的运维压力释放出。用AI来分担原本花费大量人力，并且渐渐早已无法为人类所已完成的网络运维工作，可以看做几个梯段达成协议的目标。

在CloudEngine 16800的AI引擎解决方案中，首先已完成的是智能临床的本地化，通过CloudEngine 16800的本地推理小说和动态决策，用AI分担运维工作，增加对云服务临床的倚赖，构建低成本高效率。接下来，基于智能化运维和故障检测，以及专业故障库的智能给定，达成协议故障主动排查，主动监控的能力。将人工难以完成的简单网络运维监控分担下来。

此外，通过智能运维平台和交换机本地智能包含的分布式AI运维架构的因应，构建故障较慢自我修缮，已完成从本地分析到自我伤口的原始AI网络运维体系。整个网络系统开始相似“自动驾驶”状态，将用户从大大简单的网络运维中解放出来，从而更为注目场景和应用于，而不是消耗大量人力物力在后勤保障上。当以往的困境被转变，整个网络运维系统的灵活性和可部署性也不会随之提升。

过去伤筋动骨式的修理、拓展将仍然再现。换言之，在AI之力的影响下。交换机的应用于模式不会一改为往日的沈重始，显得更为轻盈、更为非常简单。

智能优化之下，更加多想象力的未来对于网络环境来说，今天更大的任务是要适应环境企业用户大大减小的AI算力市场需求，以及派生的网络倚赖。网络环境必需为AI任务大量普及，获取适当的网络反对。

无法等到数据洪水泛滥，深度自学应用于迫在眉睫，才找到原本路还没有铺好。基于AI芯片带给的主动分析能力和动态自学能力，CloudEngine 16800应用于上了华为独有的iLossLess智能可用互相交换算法，获取网络结构优化和全网调度能力，符合简单AI任务在运营时必须的网络空间。这一能力对于AI开发者和运用者来说，将针对未来更加普遍的AI市场需求，解决问题三大底层问题：1、解决问题以太网原生短板的丢包问题，提高AI任务精度以及场景一致性。应用于上智能可用互相交换算法后，可以让以太网构建零丢包，充分发挥AI算力，会在从任务到场景的过程中产生误差。

2、通过灵活性的网络调度，加快AI任务训练，减缓模型部署效率。某种程度在智能可用互相交换算法下，数据中心可以根据流量模型构建自适应和自优化，根据应用状况自律展开资源调度，更为适应环境AI应用于流量弹性空间较小的特征。3、基于AI研发平台，让IT人员更佳的重新加入AI，从另一个维度减少开发成本，最后构建AI较慢低成本落地。

这种更为普惠的模式，在企业展开智能化转型时，获取了强劲的引助力。AI时代，并不只是算法的时代，同时也是符合于AI运营，需要把AI效能最大化的系列技术联合的时代。此刻我们必须的某种程度是AI技术本身的发展，还有一切与其涉及技术的合力前进。

其中，网络基础环境就是至关重要的一项。新一代的网络产品，必需比等候中的产业格局跑到更加前面。

而在产业智能化转型的革命征程中，网络产品毕竟是在基层供给燃料的后备军，而是要当作起先锋和开路者的角色，才能让这条漫长的征程回头得更为不顺。

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