当前人工智能技术加速演进并深入各行各业，驱动计算资源需求呈爆发式增长，在旺盛的应用需求和多样化场景的双重推动下，中国智能算力规模将持续攀升，预计2026年将达到1460 EFLOPS（每秒浮点运算次数），2027年进一步增长至超过2000 EFLOPS。然而，企业在实际使用算力过程中仍面临"两大瓶颈"：一是本地算力扩展难，配套机房用电、空间等改造成本巨大；二是安全管控难度大，训练与推理过程中所涉及的数据多为企业的核心资产，数据安全性难以保障。
浙江电信与华为携手攻坚面向智算时代的AI WAN高算效无损网络基础设施，聚焦解决数据安全不出域、算力弹性扩展等关键场景需求，充分发挥IPv6 Overlay特性，通过强化网络能力，实施"以网强算"策略，对精准响应市场核心诉求、推动产业智能化升级具有重要意义。
浙江电信搭建的AI WAN无损网络，融合IPv6+与广域RDMA无损技术，构建具备"算网融合、弹性无损、安全可信、全域智控"特征的新一代运力基础设施。该网络依托IPv6+实现业务灵活部署，通过租户级拥塞控制与流级精细化调度保障广域RDMA无丢包传输，并构建智能运维体系确保服务高可靠，最终形成一体化算网服务能力。
该方案具备如下3个技术突破点：
广域RDMA无损传输突破：在AI WAN高算效IP广域网中基于IPv6+底座，部署新型租户级流控机制，解决了传统网络因轻微丢包导致吞吐量骤降的问题，并实现租户级拥塞隔离，有效规避了传统PFC（基于优先级的流量控制）技术在广域场景下易引发的头部阻塞及拥塞扩散等缺陷，为分布式训练与推理构建可靠基础。
流级动态负载均衡技术突破：针对AI WAN高算效IP广域网中大小流量混合的特点，微秒级大象流识别技术创新，高准确率捕捉全网大象流，克服了传统ECMP算法因无法识别流速大小而导致的链路负载不均、吞吐低下等问题。
算网融合服务创新：整合网络传输、存储与算力资源，提供"算力+网络"一体化服务。企业可通过该模式实现训练与推理任务的端到端快速交付，算力获取周期从月级缩短至天级，极大加速企业AI业务部署进程。在训练高峰期可临时扩容并按小时计费，显著降低企业算力使用成本，推动普惠算力落地。
在实际部署中，浙江电信AI WAN无损网络接入嘉善和杭州的省级算力池，通过算网融合服务为全省政务、医疗、教育等多个行业提供普惠化的AI算力支持，助推行业智能化升级。
在超百公里存算分离的模型训练与微调场景中，浙江电信AI WAN无损网络端到端的弹性无损传输，精准适配数据预处理、模型训练及推理部署等关键场景的多样化需求，有效克服RDMA在广域网络中因单流突发带宽大、流数少而导致的拥塞、丢包和传输性能下降等问题，微调训练和云边协同分布式安全推理业务的计算效率高于95%，具备分布式推理、广域高算效、高收敛比、数据高安全等核心优势。浙江电信以温州为起点，逐步构建起"大集群+普惠化+智调度"新型算力体系和分布式训练与推理服务，满足政府、医疗、交通、企业的关键业务需求。
方案获得第三届IPv6技术应用创新大赛AI WAN专题赛一等奖
浙江电信AI WAN无损网络打破了传统的卖算力、卖存储、卖专线单一服务，创新性地为企业提供边、网、云一体化的打包服务，带来数据安全0泄露、弹性算力小时级扩容、边云协同高效运维三大核心能力，解决企业用算痛点，积极践行央企责任、创造社会效益，真正让算力普惠浙江。
