云计算时代，算力网络为何仍不可或缺？

刚刚，中国移动官宣“移动云大会”升级为“算力网络大会”。 对此，有媒体老师问我，“有了云计算，为什么我们还需要算力网络？”

我觉得这是一个好问题，刚梳理了一下个人的观点，大致如下：

01 - 云计算忙不过来了

一个现实情况是：在数据爆发式增长的今天，传统云计算显然“忙不过来”了。

云计算的核心逻辑是通过云服务模型、云计算基础设施和云计算架构的有机结合，形成一片计算云，为用户提供高效、灵活、可扩展的计算服务，以此来提高资源的利用率，降低用户的运营成本。这种模式下，各类客户（企业、个人）都通过网络远程接入云计算数据中心，根据需求进行数据存储和数据计算。

但是，随着各类物联网技术的发展，全社会产生的数据量在爆炸式增长，同时数据产生的地点也开始由集中走向彻底分散，这些数据都有存储和计算的需求。这样一来，问题就出现了——

第一个问题是传统云计算架构难以满足日益膨胀的海量数据的计算需求。虽然云计算架构本身具有一定的可扩展性，但当数据量达到海量级别时，计算资源、存储资源和网络资源的需求将对传统云计算架构的扩展能力提出巨大挑战。这很难通过云计算技术本身的升级来解决。

第二个问题是传统云计算模式难以满足实时数据处理诉求。云计算本质是集中计算以节省成本，数据被终端采集后要先传输到云计算中心，完成计算后返回结果，这中间将产生一定的响应时间，而这对某些业务场景来说是致命的，比如，无人驾驶、精密生产的智慧工厂等。

怎么解决这两个问题呢？边缘计算出现了。

边缘计算的核心逻辑是在靠近数据源或用户的地方进行计算和服务提供，通过在网络的边缘侧（即数据源附近）执行计算任务，减少了数据传输的延迟，提高了响应速度。而由于每个边缘计算点的数据规模是可控的，也不会触及云架构的扩展极限。

在边缘计算的基础上，端计算也出现了。端计算是指在物联网环境中，各种设备、传感器和智能硬件等终端节点上的计算方式，可以实现数据采集、处理和近实时决策。别小看这些零散的算力，海量终端加起来，这也是一个巨大的算力资源，把这些算力汇聚起来分享给其他场景的计算需求，就是算力共享。

这样一来，上面两个问题都解决了，还顺带解决了客户数据安全性焦虑的问题。

但新问题又出现了——

未来算力肯定是泛在的：有集中化的云计算、有节点式边缘计算，还有无处不在的端计算。而且这三者的资源比例可能后面两者的占比会远大于前者，算力的分布将不再集中在数

据中心，而是广泛地分布在边缘或者端侧的任何位置。

问题就是：这些广泛分布的算力资源将如何被使用、被共享、被调度、被协同呢？

答案很简单，把这些算力用网络连起来就可以了。

这就是算力网络的核心逻辑。

先小结下前文：在新的需求环境下，传统的云计算依然重要，但不再是主角，我们需要一个全新的操作系统，对各类泛在的计算资源进行抽象和封装，为用户提供更简单、更便捷、更普惠的算力服务。这个全新的操作系统就是算力网络。

02 - 算力网络是什么？

算力网络是一个全新的算力操作系统，那它的核心逻辑是什么？我认为可以从下面两个层面来理解——

一是资源连接与动态调度：算力网络通过新型网络技术连接地理分布的算力中心节点。它动态实时地感知算力资源状态，进而统筹分配和调度计算任务，构成全局范围内感知、分配、调度算力的网络。

二是算力的汇聚与共享：算力网络在连接的基础上汇聚算力、数据、应用资源，实现资源的共享。通过网络的灵活性和算力的可调度性，算力网络可以满足不同应用场景对算力的需求。

简单来理解，算力网络将实现云、边、端三级计算的高效协同工作，形成一张联接了所有的计算节点的算力资源网络，甚至我们可以理解为，算力网络将所有被连接的计算节点的算力汇集到一个算力池中，实现算力的“一点接入，即取即用”。

那算力网络怎么才能实现这么宏伟的目标？

那就离不开算力网络的四大组成部分：算力路由-网络能感知算力，并为其提供最优算力路由；算力调度-算网大脑智能编排、弹性调度全网算力资源；算力交易-基于区块链的算力可信和算力网络交易平台。智能网络-实现云、边、端全连接的智能IP算力网络。

算力路由解决了算力感知的问题，算网大脑解决了算力的编排、调度问题，智能网络解决资源的连接和传送问题，算力交易解决了第三方算力接入的可信问题。

上述四大功能的详细内容大家可以去翻翻中国移动算力网络系列白皮书。

重点提两句算网大脑，这是算力网络的核心。算网大脑在作用在于统一感知、编排、调度、协同“网络中的算力”。它需要具备“看得见”“调得动”“可组合”“有智慧”等能力——

看得见：全域态势感知，获取全域实时的算、网、数资源，以及云、边、端分布情况，构建全域态势感知地图。

调得动：跨域协同调度，将多域协同的调度任务智能、自动地分解给各个使能平台，实现算、网、数的资源调度。

可组合：多域融合编排，针对多域融合业务需求，基于算、网、数的原子能力按需灵活组合编排。

有智慧：智能辅助决策，基于不同业务的SLA要求、网络整体负载、可用算力资源池分布等因素，智能、动态地计算出算、网、数的最优协同策略。

（注：引用自华为“算力网络”报告）

简单来说，如果说算力网络是一台超级计算机，汇聚了全网的算力，算力大脑就是要把来自各方各面的计算需求以最优解的方式合理分配到这台超级计算机的每个计算单元中。

03 - 为什么我们需要算力网络？

算力网络能解决传统云计算无法解决的两大问题，然而，我认为，算力网络对于中国的价值远不止于此。

当前，人工智能是大国竞争的重要赛道，而人工智能的发展背后需要得到巨量算力的支撑。英伟达创始人黄仁勋曾直言，“算力即权力”，他主张每个国家都要建立自己的主权AI基础设施。但中国面临的情况比较特殊，美国商务部长雷蒙多今年1月公开演讲称，美国正在全力阻止中国获得用来训练大模型的算力。

从当前产业实践层面来看，由于种种主观的、客观的原因，国内算力资源在规模和使用成本等方面是无法满足人工智能的规模化应用和快速迭代创新的需要。

算力网络可能是中国解决算力问题的最佳方案。前不久，四部委联合发布了《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，正是国家层面对于人工智能时代算力瓶颈问题思考的结果。 回到前面，中国移动把“云计算大会”升级为“算力网络大会”，此举背后，恰恰正是中国移动希望结合自身过去在算力网络上的实践经验，去联合产业界更加聚焦地探索算力网络发展之路。

PS. 中国移动算力网络大会将于4月28-29日在苏州隆重召开，大家可以去看看中国移动的实践、听听中国移动的思考。

审核编辑：黄飞