深入智能网络层
核心观点
过去几年，AI 基础设施的重点主要放在智能在哪里被计算。接下来的挑战，是这些智能如何被连接起来。随着 AI 推理逐步分布到云、边缘和终端设备，应用性能越来越取决于计算资源部署位置、网络状态与数据流动之间的协同关系。这些已经不再是彼此独立的架构决策。
我们已经开始在行业中看到这种趋势，包括推理感知路由、分布式模型服务，以及边云协同等能力的出现。我们认为，这些变化正在带来一种新的基础设施需求：网络层不仅需要理解应用意图和实时网络状态，还需要能够据此动态调整。
本文将进一步探讨，为什么这一变化值得关注，以及为什么网络正在逐渐成为 AI 技术栈的一部分。
08 9月 2026
继续阅读
