人工智能与网络的融合历经初步探索、快速发展、深度融合三阶段，从AI算法创新、网络基础传输，到协同升级，再到双向赋能闭环，推动网络性能跨越式提升。

AI网络分“网络赋能AI（Network for AI）”和“AI赋能网络（AI for Network）”两大方向。前者聚焦满足AI技术与应用的网络新需求，通过纵向扩展、横向扩展及确定性网络等技术，为AI训练集群、推理服务等提供保障；后者借助意图驱动网络、数字孪生网络等提升网络智能化水平，推动网络从传统运维向自主智能演进。

在面向AI的新型网络基础设施方面，AI驱动下网络架构变革，新型场景对网络有高带宽、低延迟等需求。AI集群网络拓扑有Fat-Tree和Dragonfly等结构。高性能网络关键技术包括纵向扩展的高速互连和新型互连技术，横向扩展的InfiniBand、RoCEv2、UEC传输协议，以及确定性广域网、超节点计算架构、6G与AI网络协同等前沿突破技术，还有移动云、天翼云等典型应用实践。未来将呈现网络与计算深度融合等趋势。

在AI赋能的网络智能化升级方面，网络管理面临规模与复杂度增长等挑战，网络智能化演进有自智网络等级划分，升级流程包括全域感知、智能分析、自主决策、执行与保障。关键技术有意图驱动网络、数字孪生网络、智能网络大模型、联邦学习等，也有中国联通、中国移动等典型应用实践。未来将围绕智能化等展开，需从技术研发和产业发展层面推进。

未来AI网络有十大趋势，从通用互联到智算中心网络范式，从独立层级到超融合无中心架构等，共同塑造智能时代网络新形态，为人工智能规模化发展与数字经济升级奠定基础。

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