算力互联网体系架构研究报告（2025年）

No.202513中国信息通信研究院2026年1前20258月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动制《算力互联网体系架构研究报告（2025年）》。目一、算力互联网发展背 （一）人工智能产业快速发展，算力需求极大扩 （二）全球布局算力互联成网，多措并举抢占高 （三）我国探索算力互联路径，体系研究亟待完 二、算力互联网概 （一）算力互联网概念定 （二）算力互联网流程机 （三）算力互联网场景需 三、算力互联网体系架 （一）体系架构简 （二）体系架构释 四、算力互联网组网模 （一）算网设施层组 （二）互联资源层组 （三）应用服务层组 五、算力互联网业务及生 （一）算力互联网业务概 （二）算力互联网生态主 六、算力互联网关键技 （一）算网设施层技 （二）互联资源层技 （三）应用服务层技 七、算力互联网建设进 （一）算网设施层：算网统筹协同初见成 （二）互联资源层：多级平台体系初步建 （三）应用服务层：多元算力服务初显活 八、算力互联网发展建 （一）推进设施互联，构建高速传输网 （二）强化资源互用，实现高效供需匹 （三）推动业务互通，加速融合贯通调 （四）培育场景赋能，提升普惠便捷体 图1算力互联网示意 图2算力互联网机理示意 图3算力互联网与传统互联网资源使用对比示意 图4算力互联网与NGNe组网架构对比 图5算力互联网协议架构与互联网对比 图6算力互联网体系示意 图7算力互联网架构示意 图8算力互联网组网架构示意 图9算网设施层示意 图10互连资源层与其他层关系示意 图11算力互联网各节点和平台关系 图12应用服务层与其他层关系示意 图13算力互联网体系相关主体 算力互联网体系架构研究报告（2025算力互联网体系架构研究报告（2025人工智能应用场景持续深化。Gartner预测，2025年全球人工1.520293.3万亿美元，五27.5%12024900024%21数据来源：Gartner《ForecastAlert:AIinITSpending2Q252算力基础设施需求持续增长。DeepSeek等大模型的应用算力压力，如DeepSeek25001814张H80040余个机构算力互联互通。2023—2024,通过政策支持络内的（CPU、GPU或其他加速器）闲置计算资源赋能科研。GW分布式训练；英伟达推出Lepton调度平台，加速构建覆盖其全球GPU英伟达的GPU算力互联网（InternetofCompute）是指互联网面向计算任务与3栗蔚，余晓晖，张博圣，孙松林等.算力互联网架构：基于熵平衡支持算力资源跨域互联的下一代网络架图12所示。当计算任务需要从一个资源池流动图2图3token响应时间与增量token架构重点参考下一代网络演进NGNe（NextGenerationNetwork4NGNe算力互联网协议架构在充分兼容传统互联网OSI五层模型的基上，针对算力协同对高性能通信的需求，在传输层引入（RemoteDirectMemoryAccess，远程直接内存访问）等低时延、5所示。图5图6

图7

图8低成本传输，依托全光网、400G/800G等高性能网络技术，在不同ChinaNet163、中CHINA169CMNet等。CN2-DCI、中国联通CUII、中国移动云专网等。在此基础上，云服务商可依托物图9

1””图1011/行业图12服务以卡时、带宽、token等任务用量为主要计量计费单位。常见的token计量计费，算力卡、云手机等图13全光网络（All-OpticalNetworkAON）是指在网络传输与交换通过采用高阶调制、新型光纤材料及先进接入技术（如宽传输，满足AI训练、超高清视频、科学计算等高带宽业务需求。ASON、SDN光网络）也在部分运营商网络中实现部署，初步具备RDM（RemoteRDMACPUCPU中断的开销，提升了数据传输效率。该技术通常基于InfiniBand或RoCEv2（RDMAoverConvergedEthernetversion2）等高性能网络协议栈，要求底层网络具备拥塞控RDMA技术已在部分高性能计算（HPC）、AI科研机构已部署基于RoCEv2RDMA（ElasticNetwork）是指在网络接入侧具备带宽动态调IP地址、软件标识、硬件地址等信息，构建“算力路径”基于不同应用场景与资源特性，提供丰富的调度策略，包括ID，作为ID20毫秒时延圈已基本实现4。算力传输网关键技术升级，400G技术体系技术，800G/1.6T技术标准正在加紧研制。此外，G.654.E光纤、空RDMA技术在存算4算力互联网体系架构研究报告（2025算力互联网体系架构研究报告（20256060EFlops，累计7001600万。GPU202497.1亿美元。2025157.42032年的1217.7亿美元55数据来源