AI算力网络赋能通信网络：提升效率与性能

AI算力网络赋能通信网络：效率与性能的智能跃升

关键词

AI算力网络、通信网络优化、云边端协同、智能资源调度、6G原生智能、延迟敏感业务、能耗优化

摘要

本报告系统探讨AI算力网络与通信网络的深度融合机制，通过理论推导、架构设计与实践验证，揭示智能算力如何突破传统通信网络的性能瓶颈。核心内容覆盖：（1）从香农定理到智能资源分配的理论演进；（2）云-边-端协同的分层架构设计；（3）强化学习驱动的动态调度算法实现；（4）5G/6G场景下的延迟、吞吐量与能耗优化案例；（5）未来AI原生网络的演化路径。报告兼顾专家深度与教学友好性，为通信网络智能化升级提供技术路线图。

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1. 概念基础

1.1 领域背景化

通信网络历经2G（语音）→3G（窄带数据）→4G（宽带互联网）→5G（多场景融合）的演进，当前正迈向6G（全域连接、原生智能）时代。核心挑战从“连接有无”转向“连接质量”：全球移动数据流量预计2028年达580EB/月（CAGR 28%，Cisco VNI），URLLC（超可靠低延迟）业务要求端到端延迟≤1ms，mMTC（海量机器连接）需支持100万/平方公里连接密度。传统通信网络基于静态资源分配（如固定时隙、带宽切片），难以应对动态负载、异构业务需求，资源利用率普遍低于30%（3GPP TR 38.801）。

AI算力网络（AI-Enabled Computing Network, ACN）是面向智能时代的新型基础设施，通过分布式算力节点（云/边/端）