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1、在此處鍵入前前言言字經濟時代下，我國算力規模持續增長，但也面臨算力分布不均、供需失衡等問題，導致社會算力利用率難以提升。在 2021 年中國移動 算力網絡白皮書 中，中國移動首次提出“算力并網”新理念。希望通過算力并網，廣泛匯聚多方算力資源，創新商業合作模式，助力盤活社會算力，提升社會算效，實現算力普惠。本白皮書是中國移動對算力并網發展背景、核心理念、商業模式、技術模式以及并網創新實踐案例的系統闡述，希望聯合產業各方打造算龍頭，共同推動算力成為惠普級社會服務，助力實現“網絡無所不達、算力無處不在、智能無所不及”的愿景。本白皮書基于中國移動集團與新華三、浪潮、中科曙光、亞信科技、玻色量子、華為以

2、及各國家級計算中心等行業伙伴廣泛開展的技術交流和商業合作實踐，持續積累沉淀，由中國移動集團研究院聯合移動專業公司和省公司共同編寫。本白皮書的版權歸中國移動所有，未經授權，任何單位或個人不得復制或拷貝本白皮書之部分或全部內容。數目目錄錄目目錄錄1 概述概述.11.1 政策形勢.11.2 算力并網理念.11.3 發展現狀.22 算力并網商業模式和業務場景算力并網商業模式和業務場景.42.1 算力并網產業角色.42.2 商業合作模式.42.3 業務場景.62.3.1 通算場景.62.3.2 超算場景.62.3.3 智算場景.72.3.4 量子計算場景.72.4 服務模式.82.4.1 資源式.82.

3、4.2 平臺式.82.4.3 任務式.83 算力并網技術模式算力并網技術模式.103.1 算力并網總體架構.103.2 算力并網技術對接模式.123.2.1 模式 1 運營層對接模式.123.2.2 模式 2 編排管理層對接模式.13目目錄錄3.2.3 模式 3 云原生算力納管模式.143.3 算力并網關鍵技術.153.3.1 算力度量.153.3.2 算力封裝.163.3.3 泛算調度.173.3.4 可信交易.174 中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例.184.1 基于 CFITI 的多模式可信算力并網探索實踐.184.2 杭州智算中心和“烏鎮之光”超算并網實踐.19

4、4.3 國家超級計算昆山中心并網實踐.204.4 國家超級計算無錫中心并網實踐.214.5 結合區塊鏈技術的國家超算濟南中心并網實踐.214.6 結合工業互聯網的中原人工智能計算中心并網實踐.224.7 玻色量子計算并網實踐.234.8 國際跨境多云算力互連并網實踐.244.9 基于西部算力聯盟的并網實踐.255 展望與呼吁展望與呼吁.27參考文獻參考文獻.28縮略語列表縮略語列表.291概述概述11概述概述1.1政策形勢隨著我國數字經濟的發展，全社會對數據存儲、計算、傳輸和應用的需求大幅增長，數據中心已成為支撐各行業“上云用數賦智”的重要新型基礎設施。國家陸續出臺系列政策文件，充分開展對算力

5、多樣性和區域性均衡共享服務的政策引導?！笆奈濉睌底纸洕l展規劃 中提出，要優化升級數字基礎設施“加快實施東數西算工程，推進云網協同發展，強化算力統籌和智能調度。為推動我國數字經濟健康穩步向前，緩解東部熱點地區土地、能源緊張，充分利用西部地區廣茂土地和可再生能源，實現算力基礎設施區域協同、綠色集約、自主創新、安全可信等發展目標，近年來國家圍繞數據中心的算力統籌規劃，連續發布系列指導政策，提出了以“東數西算”為核心概念的多層次、一體化數據中心全新布局。2021 年 5 月，國家發展改革委、網信辦、工信部、國家能源局四部門聯合印發全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案，明確提出布局全國算

6、力網絡國家樞紐節點，啟動實施“東數西算”工程，構建國家算力網絡體系。2022 年 2 月 17 日，國家發改委、工信部等四部委聯合印發通知，進一步明確“東數西算”工程行動計劃，在京津冀、長三角、內蒙古、甘肅等 8 地啟動建設“4+4”國家算力樞紐節點，并規劃了 10 個國家數據中心集群，標志著我國“東數西算”工程正式拉開序幕。同時，面向超算與智算資源的全局統籌規劃，國家也陸續出臺了系列指導政策。2022 年 8 月 15 日，科技部、財務部公布聯合制定企業技術創新能力提升行動方案（2022-2023 年），提出加快推動國家超算中心、智能計算中心等面向企業提供低成本算力服務。2023 年 5 月

7、，科技部啟動國家超算互聯網部署工作，22 家單位成立超算互聯網聯合體，用互聯網思維運營超算，將全國眾多超算中心通過算力網絡連接起來，構建一體化算力服務平臺。1.2算力并網理念數字經濟時代下，我國算力規模持續增長，但是算力分布不均、供需失衡1概述概述2等問題，導致社會算力利用率難以提升，大量閑散算力資源亟待盤活使用。截至 2022 年底，我國算力總規模超 180EFLOPS，存力總規模超過 1000EB，算力核心產業規模達到 1.8 萬億元，并保持 30%以上的年增長率，但算力利用率僅30%，大量算力仍處于閑置狀態1。因此國家大力推動建設算力網絡，整合算力資源，解決算力布局不均衡、結構不合理等問

8、題。中國移動深度把握行業發展趨勢，推動社會算力匯聚，創新算網服務，提出了“算力并網”新理念。算力并網是一種基于算力度量算力并網是一種基于算力度量、泛算調度和可信交易等關鍵技術泛算調度和可信交易等關鍵技術，充分發充分發揮算網優勢揮算網優勢，廣泛匯聚多方算力廣泛匯聚多方算力，推動算力普惠和高效服務的創新技術體系及推動算力普惠和高效服務的創新技術體系及服務模式服務模式。算力并網旨在推動實現社會算力融合供給算力并網旨在推動實現社會算力融合供給，構筑新型算網服務能力構筑新型算網服務能力體系，支撐一體服務，逐步推動算力成為與水電一樣，可體系，支撐一體服務，逐步推動算力成為與水電一樣，可“一點接入，即取即一

9、點接入，即取即用用”的社會級服務。的社會級服務。1.3發展現狀當前當前，圍繞著八大國家算力樞紐節點圍繞著八大國家算力樞紐節點，各地政府陸續聯合企事業單位相繼各地政府陸續聯合企事業單位相繼開展區域性探索實踐開展區域性探索實踐。據不完全統計，目前全國已發布或建設十余個與算力調度相關的平臺，如北京市通管局聯合信通院發布算力互聯互通驗證平臺、上海市經信委聯合上海超算中心發布上海市人工智能公共算力服務平臺、貴州省大數據局聯合云上貴州和中軟國際云智能業務集團等發布貴州樞紐調度平臺，以及鄭州市政府聯合中科院計算所規劃建設中的鄭州城市算力網。這些平臺主要目標均為實現多層級、多主體、異構算力節點納管、資源調度和

10、算力交易，正處于功能完善中狀態。中國移動自中國移動自 2021 年提出算力并網概念之后，系統性開展并網創新技術攻年提出算力并網概念之后，系統性開展并網創新技術攻關和國內外并網服務實踐關和國內外并網服務實踐。在技術攻關方面，目前，已基于多樣化并網技術模式，構建了一套完整的并網技術體系。在國內實踐方面，2022 年末，依托算力網絡創新試驗示范網（CFITI）完成了算力并網原型平臺的研發和應用探索，平臺結合“中移鏈”區塊鏈平臺，聯合紫光云、曙光、浪潮等多方合作伙伴完成算力并網試點驗證。同時，在浙江、江蘇、河南、山東等地陸續開展了多種并網合作模式探索，與“烏鎮之光”超算中心、國家超級計算昆山中心、國家

11、超級計算濟南中心、杭州人工智能計算中心及中原人工智能中心等完成并網服務實踐。1概述概述32023 年 8 月，中國移動發布“百川”算力并網平臺，實現科學裝置和商用能力并舉，與十余家行業伙伴展開并網合作，已接入超過 1.9EFLOPS 的社會算力，同時正在與各國家級智算、超算中心開展并網對接，預計并網后的算力規模超9.5EFlops；在國外實踐方面，已實現與 AWS、Azure、谷歌云、阿里云、華為云、騰訊云等知名國際算力供應商對接互通，實現對散布于全球數百個 POP 點的通用算力及公有云商增值服務的集中匯聚和一點服務。此外，在 CCSA 推進算力網絡運營管理 總體技術要求、算力網絡運營管理 運

12、營服務系統技術要求、算力網絡運營管理 算力調度管理技術要求、算力網絡算力節點能力度量及評估方法等系列標準項目，通過標準牽引，推動行業達成共識，加快多方并網健康生態構建。2算力并網商業模式和業務場景算力并網商業模式和業務場景42算力并網商業模式和業務場景算力并網商業模式和業務場景2.1算力并網產業角色未來，算力并網生態總體呈工字型架構，如圖 1 所示，是包含了算力供給方、算網運營方、算網消費方的共同體。圖 1 算力并網產業生態示意圖算力供給方：算力供給方：參與者主要為算力資源的擁有者，如云服務廠商、電信運營商、IDC 運營商、超算、智算中心、中小企業閑置算力以及擁有泛終端設備（如個人 PC、家庭

13、網關、工業網關等）的個人和行業。算力網絡運營方算力網絡運營方：參與者應為中立可信的運營者，如電信運營商、政府認可的運營企業等。算網運營方通過構建并網服務平臺，搭建供給方和消費方的橋梁，提供算網一體化產品，同時提供賬戶管理、運行監測、編排調度、算力交易、體驗反饋等服務功能。算網消費方：算網消費方：參與者主要為互聯網廠商、行業生產單位、政府部門、科研機構和個人。算網消費方通過調用智簡無感的算網服務，提升業務質量和效率。2.2商業合作模式為推動算力網絡產業鏈繁榮發展，需聯合社會算力供給方，共同打造算力類型多樣化、算網大腦智能編排調度、更高性能和更低成本的多元化算力產品，2算力并網商業模式和業務場景算

14、力并網商業模式和業務場景5基于統一算龍頭交易門戶為客戶提供集網絡、算力、運維的一站式算力服務。這些需求進一步促進了現有的算力類型、組織模式以及運營模式產生變革：算力類型：算力類型：由單一、高成本向多元化、低成本演進。一方面，對于低成本算力資源，如社會剩余算力或閑時通用算力資源等，將其匯聚到運營方的質算與惠算模式1對外提供服務。另一方面，對于“人有我無”的特色算力資源，如超算、智算及量子計算算力等，為了平衡算力能力供需，發揮網聯效益，也可按需聯同運營方，向特定算網消費方提供服務。組織模型：組織模型：由單一主體向多主體協作演進。算力并網的算力供給方合作對象類型多樣，包括：一是大型云服務商，如阿里云

15、、騰訊云、華為云、百度云等；二是超算、智算資源提供商，如各國家級和省市級的超算、智算中心等；三是其他自有算力資源提供商，如科研機構、擁有云資源科研環境的高校等。運營模式：運營模式：由獨立運營向合作共創演進。運營方通過與算力供給方開展分工協作，為客戶提供多元化、一站式的算力服務，建立起價值共創合作體系，共享資源，共擔職責，共享收益。為了應對以上變革，算力并網催生了新型商業合作模式：電商模式電商模式：也稱為代理模式或者電商代銷模式，算力供給方將以算力資源形式為主的算力委托給算網運營方，通過運營方統一平臺進行銷售。在此模式下，資源歸屬一般應仍為算力供給方所有，服務品牌可由運營商所有，也可仍為算力供給

16、方所有，算力資源所需網絡服務、后續運維支撐以及產品定價由雙方協商而定。集成模式集成模式：算網運營方作為總集成商，集成算力供給方的算力資源，并集成其他合作伙伴的軟硬件、SaaS 服務等能力，為客戶提供端到端的系統解決方案。在該服務模式下，通常品牌及后續運維服務由運營商提供，產品定價由雙方協商確定。賦能模式賦能模式：算網運營方匯聚納管算力供給方的閑置算力資源，并賦予閑置算力更大的利用潛力和空間。通過運營方的一體化服務平臺，為1詳見 2.4 服務模式中任務式服務2算力并網商業模式和業務場景算力并網商業模式和業務場景6客戶提供端到端算網一體化服務保障，算力供給方按約定提供所需運維支撐。在此模式下，服務

17、品牌和產品定價通常由運營方所有。2.3業務場景目前行業中算力的類型分為通用算力、超算算力、智算算力，以及量子計算等新型算力，基于這些算力類型的業務場景也各有其特點。2.3.1通算場景通算場景通用計算簡稱通算，通常是指基于互聯網的分布式計算模式，區別于智算、超算、量子等需要特殊硬件的算力，依托通用 CPU 服務器或云主機提供云計算或云原生模式的跨多云主體服務?？蓱糜谫Y源管理、容災異地備份、程序開發、游戲平臺、網絡媒體、應用運行、個人主機等多種行業領域。通用算力并網可面向更低成本，拉通全國算力中心，實現算力統一調度管理；優化業務高需求地區和資源低成本地區的算力布局，推動落實國家“東數西算”工程；

18、盤活社會閑散算力，有效推動算力普惠。2.3.2超算場景超算場景超級計算簡稱超算，也被稱為高性能計算（HPC，High PerformanceComputing），通常是指一種滿足利用大規模計算資源解決復雜問題的計算需求的算力。通常應用于需要處理大規模數據、需要高度并行計算或需要快速計算的領域。超算的典型業務場景包括科學研究、工程仿真、藥物研發、金融分析、大數據分析、天氣預報、地震模擬、基因組學及人工智能等場景。通過利用 HPC的強大計算能力，可以加速科學研究、提高生產效率、改善決策過程，并推動技術和創新的進步。目前超算資源在國家超算中心、高校以及科研院所自建超算中心之間分布不均，存在算力“孤島

19、”現象，專算專用，整體算力利用率較低，供給上無法滿足日益增長的算力需求。通過超算并網，促使國家級超算中心和社會超算中心算力互聯互通，將復雜科研任務分散調度到不同超算中心內協同并行運行，可進一步利用各超算中心資源完成最終計算求解。2算力并網商業模式和業務場景算力并網商業模式和業務場景72.3.3智算場景智算場景智能計算簡稱智算，通常是指一種基于人工智能技術，涉及到大量的數據處理和模型訓練需求，需要利用 GPU 強大的并行能力和帶寬能力，以及足夠的運算單元來分擔計算負擔的算力。主要應用于大數據分析、智能機器人、自動駕駛、智能家居、智能城市、智能醫療、金融科技等領域。根據華為全球產業展望 GIV2的

20、數據統計，到 2030 年，通用計算算力將增長 10 倍，而 AI 智算算力，將增長 500 倍。智算的算力增長速度遠遠超過了通用算力，也將成為智能時代算力的主流。在智能時代，大規模的深度學習模型、強化學習模型和以及多模態大模型等對計算能力提出了指數增長級需求。這些模型通常包含巨量的參數和層數，需要進行大規模訓練和推理。面對這種激增需求，云服務提供商、數據中心、智算設備商等都紛紛擴展智算設施，提供更加強大的算力支持。為了滿足加快訓練速度的需求，智算的業務場景需要將多個 GPU 節點集中在一起，形成海量集中訓練的計算環境。而在一些如中訓邊推或東數西訓的場景中，模型的訓練和推理往往需要跨越不同地域

21、計算資源，因此需要采用算力并網等新興技術模式將多處 GPU 算力節點聚合在一起，形成龐大計算集群，以滿足高強度計算的需求，并保證數據本地處理，減少數據傳輸和延遲，滿足不同地域計算需求。2.3.4量子計算場景量子計算場景量子計算是一種新型算力資源，其特點是可以通過量子力學定律來解決經典計算機難以解決的復雜問題。目前量子計算包含兩種服務形態，一種是基于特殊硬件的量子算力服務，即量子計算真機服務；另一種是量子與經典的混合算力服務，是對經典算力的一種重要補充技術。量子計算真機服務，需要基于特殊物理形態的算力，目前應用較多的有超導、光量子、離子阱、中性原子、馬約拉納費米子等，均面臨部署數量不足和算力擴展

22、受限等問題，因此量子算力的并網和共享，成為行業所需。量子與經典的混合算力服務，是在遇到大規模復雜問題時，需要先通過經典算力進行模擬計算實驗，并依賴量子算力和多區域經典算力資源池聯合開展。在使用量子與經典的混合算力時，首先利用經典算力對問題進行模擬求解，在2算力并網商業模式和業務場景算力并網商業模式和業務場景8驗證問題正確的前提下通過量子算力開展真實計算，經典算力和量子算力彼此互補實現計算問題的完整求解。因此需要具備并網屬性的新型算力交互平臺，整合經典算力、多種類型的量子算力，共同完成新型的量子計算服務。當前，全球正處于一場“量子計算霸權競賽”之中，量子計算技術的重大突破有可能改變長期以來各國在

23、商業、情報、軍事和戰略方面的現狀。因此，需要整合國內各種量子計算算力，構建量子計算云平臺，聯合量子物理學家、各大科技巨頭以及創業公司，開展廣泛合作，投入應用探索、搶占量子市場。2.4服務模式算力網絡是以算為中心、網為根基，網、云、數、智、安、邊、端、鏈（ABCDNETS）等深度融合，提供一體化服務的新型信息基礎設施。算力并網助力算力網絡在云計算 IaaS、PaaS、SaaS 的服務模式基礎之上，創新整合資源式、平臺式、任務式服務模式，為客戶提供更好的服務體驗。2.4.1資源式資源式資源式服務是在云計算 IaaS 服務之上，深度融合網絡服務能力，組合數據中心、基礎設施等硬件計算資源和網絡資源，組

24、成云端基礎設施，通過網絡分配給用戶使用。資源式服務使用時，需要客戶提前預估資源使用量和使用時長，但無需選擇位置，可根據預估結果包年、包月或者按量計費，選擇價格最優方式訂購。2.4.2平臺式平臺式平臺式服務類似于云計算 PaaS 服務，為開發人員提供通過全域網絡構建的服務平臺，為開發、測試和管理軟件應用程序按需提供開發環境。服務模式是將軟件研發的平臺作為一種服務，以 SaaS 的模式提交給用戶。平臺式服務使用時，提供的是開發環境和支撐平臺，所以不再以用量和用時來計費，而是以用戶數量、環境數量、功能模塊等較為多元的方式計費。2.4.3任務式任務式任務式服務是一種為結果付費的新型算網服務模式，通過算

25、網大腦分析客戶實際業務需求，從海量資源中匹配調度最佳方案，完成任務并達到客戶的預2算力并網商業模式和業務場景算力并網商業模式和業務場景9期。主要特點包括：通過算網大腦業務編排，自動生成解決方案，開通流程簡便；通過智能算法尋找算網最佳資源，調度高性能、低成本的算網資源降低用戶成本；通過業務和資源感知以及跨域彈性調度能力，實時監控，保障業務的健康狀態和按時按量完成。任務式服務模式適用于批處理作業、固定預算成本、復雜資源構成等場景。一個具體的任務式服務可以按照資源閑忙程度、資源并發量和安全服務要求分為“超、質、惠”三類服務等級：惠算惠算：面向通用性客戶提供全網公共資源，由算網大腦編排通算等公網閑時算

26、力資源。質算質算：面向高質量需求客戶，提供高安全、強時效性算力服務，由算網大腦編排公網或專用資源（邏輯或物理的專用資源），并提供專屬安全服務，不分閑忙時。超算超算：面向超級高性能算力需求或特殊算力需求，由算網大腦編排特定資源為客戶提供高安全和高性能的超級算力服務。以中訓邊推任務式服務為例，根據用戶的差異化任務時延和性能安全需求，訓練模型的算力可以通過算網大腦調度到東部節點或西部節點，算力資源可以選用高性能 GPU、通用 CPU 甚至專屬算力，以提供不同的任務式服務保障。3算力并網技術模式算力并網技術模式103算力并網技術模式算力并網技術模式3.1算力并網總體架構算力網絡體系架構從邏輯功能上分為

27、運營服務層、編排管理層和算網基礎設施層3。如圖 2 所示，中國移動在算力網絡運營系統中打造算龍頭，增強算力并網相關能力，實現算力網絡三層架構縱向并網貫通。圖 2 算力并網總體架構圖運營服務層運營服務層：算網運營系統由運營服務門戶（算龍頭）以及產品管理中心、用戶管理中心、訂單中心、營銷中心和計費結算中心五個功能中心組成，并通過內部對接區塊鏈平臺構建多方可信合作體系。運營服務層算力并網的相關功能由五個功能中心部分相關功能協同提供。算網運營系統是算力網絡資源和服務提供和匯聚平臺，為客戶提供算力消費服務，同時也作為匯聚社會多方算力資源的平臺入口。運營服務層算力并網的核心功能包括：算力注冊：算力注冊：針

28、對不同算力并網技術對接模式，提供算力注冊模板，收集算力并網技術模式、算力類型、算力規模、算力性能、算力資源區域等算力注冊信息。3算力并網技術模式算力并網技術模式11算力評估：算力評估：根據接收到的算力注冊請求信息，通過編排管理層系統對算力注冊信息的真實性和可用性進行驗證，并對其規模和性能進行測試評估。算力分級：算力分級：根據算力評估結果，依據算力分級標準對算力資源進行評級，算網運營人員可以查詢算力評級信息，可以為后續協約簽訂、產品封裝、收益計算提供參考。算力接入：算力接入：針對運營層對接模式，算網運營系統應支持第三方運營平臺的接入能力；針對編排管理層對接和云原生算力納管模式，算網運營系統將并網

29、指令下發給編排管理層系統，由算控制器實施算力并網接入。算力認證算力認證：結合區塊鏈技術，支持對第三方算力接入時間、算力規格、算力權限等進行認證和存證的能力，通過將算力供應商簽署后的企業認證電子協議文件上鏈存證，實現算力注冊認證可信保障，支持構建可信并網交易合作信任體系。算力封裝：算力封裝：考慮不同算力并網技術模式下算力可操作的權限差異，對算力供給方的不同算力類型和級別進行歸類整合，支持將并入的三方算力資源和服務封裝成可供消費產品，并且提供多要素的一致化 API調用能力。算力交易：算力交易：滿足多方客戶算網產品的交易需求，提供多種商業創新形態算網產品；消費方可在需求模板中填寫任務式需求，在多個算

30、力提供方的復雜場景下，平臺通過算力匹配和意圖感知能力，為消費方提供更優質的服務體驗。算力計費：算力計費：支持不同并網模式下不同類型的第三方算力的計費結算和分成功能。編排管理層編排管理層：編排管理層包括算網大腦和算網管控系統，其中算網大腦具備運營方自有算力和第三方算力的統一編排和跨域調度能力，算控制器的多云管理控制臺和云原生算力控制臺具備第三方算力并網接入和協同管理調度功能。算網基礎設施層算網基礎設施層：算網基礎設施層包括算力基礎設施和網絡基礎設施，算力并網涉及三方云服務商、中小算力提供商的通用算力以及超算、智算、量子3算力并網技術模式算力并網技術模式12計算等多樣性算力。3.2 算力并網技術對

31、接模式面向 2.2 章節所述算力并網商業合作模式，考慮不同規模類型的云服務商合作意愿、算力能力開放程度和通算、超算、智算及量子計算等不同算力類型特點，在算力并網總體技術架構涵蓋運營層對接、編排管理層對接及云原生算力納管三種算力并網技術對接模式，以助力更開放、更平等、更融通的社會算力并網和算力服務共享4。算網運營方和算力供給方，也即第三方供給商的并網模式如下所述。模式模式 1-運營層對接模式：算網運營方和第三方供給商通過運營層系統運營層對接模式：算網運營方和第三方供給商通過運營層系統對接實現算力并網。對接實現算力并網。模式模式 2-編排管理層對接模式：算網運營方和第三方供給商通過編排管編排管理層

32、對接模式：算網運營方和第三方供給商通過編排管理層系統對接實現算力并網。理層系統對接實現算力并網。模式模式 3-云原生算力納管模式：云原生算力納管模式：算網運營方基于云原生技術方案，實現算網運營方基于云原生技術方案，實現與第三方供給商與第三方供給商的算力并網。的算力并網。上述三種技術對接模式在可適用的商業模式、并網對象以及潛在標準化等方面的對比關系如表 1 所示。其中具體實施需根據客戶需求、系統現狀等情況按需變通。表 1：不同技術模式對比表算力并網技術模式算力并網技術模式商業模式商業模式并網對象并網對象標準化方向標準化方向運營層對接電商智算、智算、量子計算算力等標準 API 對接、算力分級等編排

33、管理層對接集成、賦能大中型三方云、小型三方算力等標準 API 對接、算力度量、算力分級等云原生算力納管賦能、集成小型三方云算力、社會閑散算力等云原生接入標準、算力度量、算力分級等3.2.1模式模式 1 運營層對接模式運營層對接模式運營層對接模式下，算網運營系統對接第三方運營系統平臺，通過調用第三方算力運營平臺 API 接口實現算力并網。3算力并網技術模式算力并網技術模式13圖 3算力并網-運營層對接模式圖模式定位模式定位：豐富算力類型，促進業務引流，助力多方算力和產品能力共享。該模式當前階段推薦適用于超算中心、智算中心及量子計算并網，同時也可適用第三方大型公有云并網等。模式特點：模式特點：該模

34、式下算網運營方與第三方主要在運營層協同合作，運營方的算網大腦不參與第三方算力的編排管理。第三方算力運營平臺支持實現雙方用戶權限按需同步，提供算力資源、能力、服務的交付和運維。算網運營方和第三方都對算力使用進行計量，主要以第三方計量為參考基準，雙方協同承擔收費職責?？砂葱璨捎脜^塊鏈方式進行交易上鏈溯源和對賬管理。消費方可提交算力任務需求，由運營方公平公立地推薦可選供應方，提供不同維度的最佳可選方案。算網運營系統支持提供標準 API 接口方案（包含多種可選合作權限模式），第三方可以結合自身平臺架構和能力，按需選擇方案。雙方通過IF2 接口進行適配對接5。3.2.2模式模式 2 編排管理層對接模式編

35、排管理層對接模式編排管理層對接模式下，多云管理控制臺通過與第三方編管平臺對接實現算力并網。3算力并網技術模式算力并網技術模式14圖 4算力并網-編排管理層對接模式圖模式定位模式定位：協同合作編排，實現產品重塑，開放共贏。該模式當前階段推薦適用于三方算力資源池、國際算力、三方公有云等并網。模式特點：模式特點：該模式下，多云管理控制臺通過 IF4 接口實現第三方編管平臺實現第三方算力并入；算網大腦通過 IF3 接口可感知并按需參與多方算力的編排管理6。此模式下雙方合作程度進一步加深。第三方算力編管平臺配合提供算力資源的交付和運維管理。算網運營方和第三方都對算力使用進行計量，算網運營方直接面向消費者

36、進行計費收費，雙方可按需采用區塊鏈方式進行交易上鏈溯源和對賬管理。面向不同的算力類型，該模式有兩套可選對接技術方案：基于統一 API 接口：多云管理平臺支持提供基于 MQ 消息，輔以 HTTP 同步調度的規范接口，由三方云管平臺進行適配對接，該方案可適用于三方算力資源池或第三方公有云并網?；陂_源框架：多云管理平臺支持提供開放的多云編排管理工具對接，例如 terraform 等開源框架，要求第三方云管平臺同樣支持同一框架進行適配對接，該方案可適用于國際算力等并網。3.2.3模式模式 3 云原生算力納管模式云原生算力納管模式云原生算力納管模式下，云原生算力控制臺基于云原生技術方案實現對第三方算力

37、集群的并網。3算力并網技術模式算力并網技術模式15圖 5算力并網-云原生算力納管模式圖模式定位模式定位：深度合作管理，賦能閑置算力，推動社會級算力服務實現。該模式可適用于小型三方算力、社會閑散三方算力資源池或服務器等。模式特點：模式特點：該模式下，云原生算力控制臺通過 IF6 接口，基于云原生技術方案，向第三方算力集群植入 agent 代理插件實現并網，算網大腦通過 IF5 接口可感知相關資源，并可實現資源的統一編排和管理7。此模式下雙方實現深度合作，使用戶享受智能無感的服務體驗。第三方算力池或服務器應支持進行云原生化統一封裝，滿足該模式下的算力資源軟硬件規模和性能要求，支持實現算力集群注冊，

38、修改、刪除等操作，配合提供算力資源的交付和運維管理。此模式下，主要由算網運營方負責對算力使用進行計量計費，雙方可按需采用區塊鏈方式進行交易上鏈溯源和對賬管理等。3.3算力并網關鍵技術3.3.1算力度量算力度量算力度量旨在通過對多樣化算力需求和算力資源進行統一的抽象描述，基于統一的度量衡進行度量，建立統一的算力度量體系，關聯整合映射異構計算資源，實現多方算力資源合理評估、分配和高效調用8。算力度量需要通過從計算、網絡、存儲、內存等多維度構建評估模型，實現對多樣化算力資源信息3算力并網技術模式算力并網技術模式16的抽象整合，現有算力度量體系包含業務運行能力度量、節點綜合能力度量和異構算力資源度量三

39、個不同層次的度量。在算力并網過程中，由于參與的算力節點所有者眾多，底層異構算力資源類型繁雜，即使面對同一類型的硬件設施，由于不同算力服務商的生產工藝及軟硬件技術路線不同，也會導致性能差異，針對以上問題，應著重在以下方面開展技術攻關：算力節點評級模型構建算力節點評級模型構建：根據不同場景選取資源和業務節點能力綜合度量評價指標進行建模，包括不限于數據中心、異構資源和集群節點等。例如，超算中的雙精度浮點計算規模、機器學習軟硬件性能；通算中的單精度浮點計算規模、節點能效等指標；建立算力并網節點評級模型，屏蔽異構算力資源差異，保證算力并網過程中可以實現對于第三方算力資源的性能一致性評價。業務服務能力與度

40、量算力相關性映射：業務服務能力與度量算力相關性映射：針對不同業務類型建立重點能力表征指標，縱向拉通業務運行能力與底層異構算力資源度量，保證算力并網之后實現業務的平滑遷移和調度，避免因異構算力資源差異帶來的性能波動。3.3.2算力封裝算力封裝算力封裝旨在通過對算力供給方的硬件資源、軟件資源、平臺服務等基礎能力的統一封裝，構建多要素一致化 API 調用能力。面向多方異構算力并網場景，算網運營方需要實現自有算力和社會第三方算力的統一封裝，應著重在如下方面開展技術攻關工作：多方算力的融合封裝：多方算力的融合封裝：實現自有和三方算力資源及服務的混合封裝，過程中需要綜合考量算力的類型、地理位置、成本、規模

41、以及網絡質量、數據中心 PUE 等因素，將多方并入算力進行融合高效封裝，助力提升算力利用率，同時為用戶在算網業務需求和算網各基礎設施資源之間最優供需匹配提供支撐。多方算力標識封裝：多方算力標識封裝：算力資源多樣異構、歸屬不同，算力資源供給方和使用方動態加入、需求各異，算力服務種類豐富靈活。實現更有效可標識算力封裝，為算力并入后的收益分配和調度提供更公平可信憑證。3算力并網技術模式算力并網技術模式173.3.3泛算調度泛算調度泛算調度是實現對并網算力管理、供給及調度的核心支撐技術，旨在實現對算力的統一資源管理、全域調度、權限管理等核心功能。相較于集中式數據中心算力資源，并網算力存在廣域分布、資源

42、異構性強、資源形態多樣化等特點，因此在并網算力資源的感知、管控以及對上層應用差異性屏蔽和一致化供給方面，存在更多挑戰。應著重在如下方面開展技術攻關工作：多形態多異構并網算力感知管理和調度多形態多異構并網算力感知管理和調度：對于通算算力，主要攻關一體化管理及調度技術，實現計算、存儲等資源跨域多層級彈性調度、可視、一致化運維管理；對于超算算力，主要攻關超算管理系統的對接適配和按需供給，實現跨超算節點的彈性調度；對于智算算力，重點攻關異構智算節點的動態感知和彈性調度。整體上通過算力感知、算力評測等技術，實現多形態算力的全域納管和動態調度。典型任務式服務的調度管理：典型任務式服務的調度管理：在對并網算

43、力進行資源管理的基礎上，對東數西算、中訓邊推等算網任務式服務場景，針對任務的不同等級需求，支持跨域遠距離算力調度、數據同步、彈性部署等一系列整體方案。3.3.4可信交易可信交易可信交易旨在基于區塊鏈技術實現并網交易全流程可信存證與溯源，構建多方可信合作體系。在多方并網場景下，算力交易業務流程的全生命周期管理需要融通多個獨立業務系統，存在算力并網多方交易數據不一致、過程難追溯等信任痛點。為了應對上述挑戰，應著重在如下方面開展技術攻關工作：構建多方可信數字身份體系：構建多方可信數字身份體系：研究分布式身份的創建、管理、認證及驗證等能力，實現身份生成不可篡改、數據可信流轉，解決算力提供方客戶的身份有

44、效校驗以及跨業務系統間身份互認的難題，提升安全性。實現算力可信交易上鏈存證溯源：實現算力可信交易上鏈存證溯源：研究區塊鏈存證能力，通過將交易過程數據高效、快速、便捷地存儲于鏈上，實現全流程留痕、全鏈路可信、全節點見證，達到防篡改、可追溯、數據來源可信的目的。4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例184中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例中國移動圍繞通算、智算、超算、量子算力以及區域性特色算力業務場景，聯同行業伙伴開展了全方位探索實踐，并在實踐中持續積累，不斷豐富完善。為了加快推動算力并網發展，選取其中典型案例系統呈現，如下圖所示。圖 6中國移動算力并網創

45、新實踐案例圖譜4.1基于 CFITI 的多模式可信算力并網探索實踐中國移動基于云原生算力納管云原生算力納管和運營層對接運營層對接技術進行多模式算力并網技術實踐，探索通過賦能模式和電商模式賦能模式和電商模式合作，已基于云原生技術實現第三方算力封裝、統一編排，實現跨云平臺的高效資源管理，當前正聯動高?？蒲袉挝煌七M超算、智算運營層并網對接及跨域超算并網調度前沿技術驗證。商業模式和業務場景商業模式和業務場景：本案例通過打造算力并網服務原型平臺環境，支撐算力網絡試驗示范網 CFITI 開展前沿科學技術研究驗證，旨在推動中國移動與產業合作伙伴在算力并網技術領域的聯合研發及前沿技術驗證。在 2022 年技術

46、試點過程探索賦能商業模式，并作為 2022 中國移動創客馬拉松大賽平臺環境，同時在 CFITI 異屬異構科研場景下，探索采用運營層對接模式實現超算高性能科研環境構建，并將驗證成熟的技術方案逐步賦能商業。實踐方案實踐方案：算力并網服務平臺結合區塊鏈能力，驗證了基于云原生技術的4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例19算力并網交易及泛在算力調度方案，當前已具備技術可行性并推動商用。在并網服務方面，已將紫光云、曙光、浪潮及三方行業云等作為第三方社會通用算力成功并網，完成第三方算力并網納管、可信交易溯源等相關技術驗證和業務流程拉通。在算力調度方面，驗證了并網多云算力的一致性納管、實

47、時觀測及多種靈活彈性的調度策略，保障應用無需關心底層算力差異，實現跨域跨云調度的核心能力。此外，當前正聯同高校超算平臺，采用運營層對接模式，推動CFITI 高性能算力的科研環境構建，歡迎高?？蒲袉挝粡V泛合作并開展聯合科研攻關。實踐成效實踐成效：中國移動已完成多模式算力并網技術研究驗證，沉淀形成算力并網相關系列技術規范，有效推動可信算力并網服務體系總體技術架構、關鍵方案及相關平臺系統落地。此外，算力并網所構建的CFITI創新環境作為2022中國移動創客馬拉松大賽、2023移動云杯算力網絡應用創新大賽開放平臺，陸續孵化了“云渲染”、“智能售賣系統SaaS平臺”、“工程車哨兵-5G+融合邊緣云工程車

48、周界安全檢測平臺”等行業創新應用，并積極為高?？蒲袡C構提供算網攻關相關學術賽道環境。4.2杭州智算中心和“烏鎮之光”超算并網實踐中國移動與“烏鎮之光”超算中心和杭州人工智能計算中心基于運營層對接運營層對接技術模式實現算力并網，填補地域性算力缺口，探索通過電商模式電商模式，豐富異構算力基礎設施，提供多樣化算力供給。商業模式和業務場景商業模式和業務場景：在高性能計算領域，新材料研發、汽車碰撞測試、蛋白質結構研究等計算任務需要大量的計算資源，包括高速的處理器、大容量的內存和高性能的存儲系統，而傳統云計算資源無法滿足需求；在人工智能領域，醫療輔助診斷、智能客戶機器人等應用也離不開 AI 加速卡提供的智

49、能算力。中國移動在浙江開展了與“烏鎮之光”以及“杭州人工智能計算中心”探索通過電商模式合作，共同面向用戶提供超算、智算算力服務。實踐方案實踐方案：中國移動與“烏鎮之光”超算中心、杭州人工智能計算中心通過運營層對接模式實現社會算力并網。在網絡傳輸對接方面，以超算中心對接場景為例，為了滿足平臺安全要求并提升大文件數據上傳下載的速度，利用 2 條4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例2010G 專線將超算中心接入省內云專網，依托覆蓋全省 11 個地市的云專網，可實現用戶就近接入。在資源調度方面，以智算中心對接場景為例，本地算網運營平臺通過編排調用杭州人工智能計算中心 APIGW

50、北向接口，可實現資源展示、任務下發、狀態查看、結果獲取等功能。用戶在提交相關應用計算任務后，后端即調用超算或智算中心算力，運營平臺通過統一納管資源，用戶可實時觀察任務狀態以及運行日志。實踐成效實踐成效：通過與“烏鎮之光”超算和杭州人工智能計算中心的社會算力并網實踐，驗證了區域內跨平臺異構算力調度的技術可行性，并且在 AI 醫療輔助診斷的細分場景已進行相關實踐。通過聯合智算中心面向用戶提供算力服務，不僅幫助用戶將訓練效率提升了約 30%，而且使用戶整體使用成本下降了47.1%。4.3國家超級計算昆山中心并網實踐中國移動依托自有平臺與國家超級計算昆山中心基于運營層對接運營層對接技術模式，探索通過電

51、商模式電商模式合作，共同盤活社會閑散算力，優化全產業的算力供給能力，促進行業算力供給和消費良性互促的產業生態。商業模式和業務場景：商業模式和業務場景：中國移動突破現有單體超算中心運營模式，旨在解決當前算力基礎設施分布不均衡、接口不統一等問題，更好地統籌協調全國超算中心算力。面向科研院所、課題組、高教領域，提供即需即用的超算算力服務，共享資源靈活交付和按需計費。研究人員或高校老師無需在算力基礎設施的運維上投入精力，更好地專注科研任務。采用先使用后付費的消費模式，按照作業維度實際消耗的 CPU 核時進行計費。未來預計將以電商模式合作共同面向用戶提供超算服務。實踐方案實踐方案：中國移動將來自多方超算

52、服務商、不同地域的超算資源，整合到移動云入口，拉齊不同超算服務商和移動云的用戶體系、計費體系，讓用戶能夠無感地在并網平臺調度使用多個超算服務商的資源。國家超級計算昆山中心通過建設分站的方式與移動云超算并網平臺進行合作，昆山中心分站與主站使用的是相同的底層超算資源，移動云用戶體系與該4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例21分站用戶體系全面打通，所有從移動云超算并網平臺入口訂購的超算資源都通過分站用戶去分站側自助申請開通。同時，超算并網平臺利用多級算力調度、統一用戶、統一登錄、統一作業、統一計量等關鍵技術促成算力互聯互通。實踐成效：實踐成效：移動云通過和國家超級計算昆山中心算

53、力并網，共計并入了400PFlops 超算算力，完成了超算并網的關鍵技術驗證，有效助力盤活昆山中心閑散算力，預計帶動整體算力利用率提升 30%。4.4國家超級計算無錫中心并網實踐中國移動與國家超級計算無錫中心基于運營層對接運營層對接模式，雙方探索通過電電商模式商模式合作，通過構建 HPC 運營調度平臺，進行異構超算算力的融合并網。商業模式和業務場景商業模式和業務場景：位于國家超級計算無錫中心的“神威太湖之光”超級計算機采用了自研“申威”芯片，為了推動相關軟件生態發展，降低用戶部署軟件難度和使用門檻，移動通過構建HPC調度平臺實現對超算資源的納管與調度。無錫超算中心利用其研發優勢和軟硬件優勢，移

54、動利用其平臺優勢、網絡優勢、渠道優勢和運營服務優勢，雙方探索采用電商合作模式，共同合作為客戶提供算力服務。實踐方案實踐方案：中國移動基于運營層對接模式與國家超級計算無錫中心實現并網，并積極探索基于HPC運營調度平臺實現對無錫超算資源的算力管理、用戶管理、訂單和計費等功能，有效提升神威超算的用戶體驗。雙方完成管理接口、資源接口、鑒權接口、計費接口以及日志接口5大類接口對接，實現用戶任務按需卸載到超算中心。實踐成效實踐成效：通過構建 HPC 調度平臺可實現對國家超級計算無錫中心國產算力芯片資源10%的納管并網，共計 4000個“申威”芯片，納管算力共計12PFlops。同時平臺支持用戶軟件的容器化

55、部署，提升了用戶的使用便捷性，助力自主算力軟件生態建設。4.5結合區塊鏈技術的國家超算濟南中心并網實踐中國移動與濟南國家超算中心基于運營層對接運營層對接模式，通過電商模式電商模式展開合作，探索超算應用商用落地，同時結合區塊鏈技術，推動多方算力可信共享交4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例22易生態建設。商業模式和業務場景：商業模式和業務場景：為了豐富算力服務能力類型，滿足客戶超算算力需求，中國移動與濟南國家超算中心依托移動的客戶資源以及濟南超算中心在科研、教育方面等領域的算力資源優勢，基于電商模式合作，探索合作分成模式進行資源的售賣與交易。同時，針對在多方算力交易存在系統

56、間身份互信難、多方數據不一致及交易過程出問題難追溯等問題，雙方結合區塊鏈聯盟鏈技術探索構建多方合作信任體系。實踐方案：實踐方案：本案例通過運營層對接模式實現以國家超算濟南中心為試點的社會算力并網，山東移動算力平臺對接超算中心云租戶中心，接入超算中心的通用算力資源以及高性能計算資源，實現資源池商品化配置上架和超算資源的一站式開通。同時，依托于區塊鏈可信技術，將區塊鏈的數字身份、數字存證、可信對賬、數據溯源等能力應用于算網門戶和合作伙伴門戶，實現雙方賬單互信，打造可信的算網交易合作體系。實踐成效實踐成效：本案例完成了“算力+連接+區塊鏈”技術的綜合驗證，通過引入區塊鏈技術保障算力交易的可靠性與運維

57、的健壯性，同時提升了資源交易過程中的運維問題定位以及賬單對賬的效率，使問題定位時長整體縮短約 60%左右，顯著提高了運維以及賬單對賬的效率與準確率。本合作豐富了雙方算力資源，拓展了營銷渠道，為雙方開拓新領域客戶提供了堅實的資源與客戶基礎，產生了良好的生態與經濟效益。4.6結合工業互聯網的中原人工智能計算中心并網實踐中國移動與中原人工智能計算中心采用運營層對接運營層對接模式，探索電商模式電商模式合作進行算力并網，驗證 AI“訓練+推理”一體化算力業務，向上打通與許昌中原人工智能計算中心的算力通道，實現 AI 算力的跨域調用，向下面向客戶，形成可供調用的 AI 產品能力，賦能企業生產。商業模式和業

58、務場景商業模式和業務場景：中國移動與中原人工智能計算中心雙方以電商模式為方向引導展開合作。大量的 AI 模型訓練及推理模型的生成在智算中心完成，而河南移動工業互聯網平臺則充分發揮市場優勢，面向客戶提供 AI 服務，優勢互補，雙方合作既解決了河南公司 AI 算力不足的問題，又有效助力中原智4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例23算中心開拓市場，使 AI 算力得以充分利用。實踐方案實踐方案：中國移動與中原人工智能計算中心采用運營層對接模式并網，河南移動工業互聯網平臺與中原人工智能計算中心采用專線打通數據通道，使用中原人工智能計算中心智算算力資源，進行廢鋼判級、AI 工業質檢的

59、模型訓練以及訓練模型的下發。在工業互聯網平臺構建數智化管理平臺能力，打造濟源鋼鐵廢鋼判級系統；基于行業 AI 工業平臺實現生產線的自動化質檢，用 AI技術代替人工現場作業，實現遠程智能判定。實踐成效實踐成效：本案例探索了智算算力的新型供給方案，實現了“算力供給+平臺服務+應用落地”的全流程貫通。一方面有效提升第三方智算中心算力資源利用率，另一方面拓展了移動側異構算力資源，增強工業互聯網平臺服務能力，有效賦能企業生產。在工業互聯網平臺部署廢鋼判定業務模塊，接收來自智算中心的訓練模型，廢鋼智能判級系統匹配率達 93%以上，預計可幫助鋼鐵企業年節約成本上千萬。4.7玻色量子計算并網實踐中國移動基于五

60、岳量子計算云平臺通過運營層對接運營層對接技術模式，與玻色量子公司采用電商模式電商模式合作實現量子算力并網，豐富算力網絡的計算形態，實現通過移動云對外提供光量子計算機的算力資源服務。商業模式和業務場景商業模式和業務場景：為支撐量子關鍵應用技術問題的實驗驗證，可通過調用單節點主機、同一資源池計算資源和跨資源池計算資源分析對量子算法的計算時序影響，形成不同計算資源的對比測試，用以解決數據密集型應用問題。移動云采用電商模式合作實現量子并網，為開發者、研究人員、科研學者及大規模計算需求用戶提供算力支撐問題。實踐方案實踐方案：量子計算云平臺采用微服務架構，依托移動云 IaaS 層提供的容器鏡像、對象存儲等

61、基礎設施構建服務集群，基于 DevOps 構建云原生化應用的一站式開發與交付，圍繞“1+2+N+X”能力矩陣，打造全棧式量子計算云服務系統，支持用戶方便、快捷地在云平臺上實現量子計算軟件的開發和實驗。通過定義標準化接口實現量子計算機“跨界”接入，光量子算力體系融合，平臺與光量子計算機完全拉通；量子云平臺還支持通用量子門、量子線路、量子計算4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例24后端等量子計算軟件編程領域的開發套件，支持用戶自由拖拽量子門搭建量子線路。在線編程模擬系統集成多種量子計算框架和 Web 編程插件，通過容器化服務，給用戶提供極速、智能的量子編程體驗。實踐成效實踐成

62、效：本案例針對量子計算算力并網應用問題開展實驗驗證，并為社會化量子計算應用提供試驗參考，推動解決量子計算開展特定量子問題求解時的算力不足問題；結合算力網絡面向長期可構建超百萬容器的超級量子計算模擬平臺，極大的推動算力網絡與量子計算的深入融合，支撐量子算力需求的算力資源動態響應和靈活調度實現；基于 100 量子比特的光學相干伊辛機量子計算設備進行了其在云渲染領域中的算力調度場景的應用試驗，所用算法結果顯示整體提升了97%的計算效率，實現云計算與量子計算體系融合重要技術突破。4.8國際跨境多云算力互連并網實踐本案例結合國際算力資源分布特征和國際算力業務需求場景，基于運營層運營層對接對接和編排管理層

63、對接模式開展國際算力并網，通過電商和集成模式電商和集成模式聚合超過20 家公有云合作伙伴、100+個 SaaS 和 PaaS 技術合作伙伴，構建“網+云+應用”的一站式線上智能算力服務體系，創新算力產品設計和供應模式，實現算力應用訂購、部署和靈活供應。商業模式和業務場景商業模式和業務場景：中國移動前向以統一服務品牌面向企業客戶提供多云商靈活開戶、算力靈活訂購的“云+網+DICT”業務/解決方案的國際算網服務，后向與全球多家主流公有云廠商、服務商、境外本地供應商采用電商、集成等靈活商業模式合作。國際算力并網當前主要面向通算業務場景，提供資源API 級別的對接納管及服務編排，以“高速、快捷的全球云

64、網絡”促進和帶動“全球算力資源銷售”，通過算力產品同步、算力消費、用量與賬單等業務對接，采取多主體適配、國際匯率實時同步、統一貨幣換算、國際算力成本統一度量等手段，掃清多簽約主體、多商務折扣、多幣種、多匯率結算、數據存儲和傳輸合規等國際算力并網和交易流程中的障礙，以“全球云網生態聯盟”促進全球算力資源的匯聚。實踐方案實踐方案：本案例基于應用編排管理層技術對接模式，并向下兼容與部分供應商之間的運營層對接，對全球算力進行資源匯聚、服務編排、算力成本、4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例25用量、計費統一管理，構建國際化算力服務界面。國際算力資源匯聚方面，已實現與 AWS、Az

65、ure、谷歌云、阿里云、華為云、騰訊云等知名國際算力供應商對接互通，實現對散布于全球數百個 POP 點的通用算力及公有云商增值服務的集中匯聚和一點服務。國際算力服務編排方面，首創海外云網標準化編排，封裝通用編排能力，屏蔽各云、網、控制器廠商參數、接口及調用流程差異，獨有的廣域納管/主動式更新，實現對多云網廠商、多平面覆蓋，一次調用、多云部署，實現了算網領域的“泛在協同”。算力成本費用統一管控方面，應用大數據技術，聯動匯率實時進行匯率轉換和成本核算，實現跨廠商的精細化國際算網資源管理和匹配。此外，面向業務國際化服務要求，構建國際化用戶界面，應用 AI 自動翻譯支持達 10 種語言，支持動態更新語

66、言。實踐成效實踐成效：國際算力并網在中國首張全球云網絡基礎上，通過智能編排技術將全球算網連接開通時長由數周縮短為秒級，能力月均調用量超萬次，管控算網流量業務流量達百 TB 規模；依托于國際公司 mCloud 平臺服務全球 85 個國際和地區的用戶，提供近百種算網服務，為 Jetmind、FALCON、TurboTechnology 等企業提供全球化算力供應，累計交付數千個國際算力訂單，并產生良好生態和經濟效益。4.9基于西部算力聯盟的并網實踐借助西部算力產業聯盟影響力，中國移動聯合華為、新華三等頭部企業構建西部算力品牌，打造寧夏樞紐入口，縱向將區域內算力資源以運營層對接運營層對接模式并入算力運

67、營平臺采用電商模式電商模式合作運營；橫向將新華三算力資源以編排管編排管理層對接理層對接模式并入算力運營平臺，探索通過集成模式集成模式合作統一售賣，培育“算力+融合創新生態”，打通算力產業“融合鏈路”，助力寧夏構建西部算力產業之都，引領西部算力產業走向全國。商業模式和業務場景商業模式和業務場景：本案例通過構建西部算力調度運營統一門戶，提供算力資源能力共享與交易一站式支撐服務，實現算力即取即用快速交付。西部算力聯盟并網項目基于國家“東數西算”戰略指引，將面向全國個人、企業，通過互聯網提供可靠、可擴展和廉價的一站式云計算服務。一方面，面向全國長尾市場，加速科研和創新進程，支撐科研所需巨大算力資源來進

68、行更復雜、更4中國移動算力并網創新實踐案例中國移動算力并網創新實踐案例26龐大的計算任務，推動科學研究的進展；同時，支撐企業在處理大量數據或進行復雜模擬的算力場景中受益，提高產品開發和創新能力。另一方面，依托西部算力門戶推進集聚相關技術和人才資源，通過電商、集成商業模式吸引更多三方算力加入，搭建更加開放合作的算力平臺。實踐方案：實踐方案：在算力并網方面，對寧夏智算平臺采用運營層對接并網模式，實現智算產品一點受理、一點訂購、一點運營的一站式服務，對新華三云管平臺采用管理編排層對接并網模式，實現寧夏行業云通用算力資源能力共享和統一運營。在算力產品運營方面，探索實現從直營到電商和集成模式的升級轉變，

69、助力打造多方算力參與、多層次能力共享的算網運營服務體系，支持資源式訂購模式和任務式訂購模式，既可以根據用戶需求自行訂購算力資源，又可以根據用戶業務需求，自動進行分析識別和任務分解，實現算力資源的按需調度和開通。實踐成效實踐成效：為西部算力產業聯盟 100 多家企業的算力產品提供展示、銷售平臺，提供一攬子商城式、任務式算力訂購和一鍵交付，聚合聯盟生態，豐富算力產品，可視化展現寧夏算力樞紐的算力資源情況和產品全景圖，實現自有算力產品及生態產品面向全國長尾市場銷售，共同推動算力網絡生態繁榮，助力國家新型算力樞紐設施建設和東數西算工程建設。展望與呼吁展望與呼吁275展望與呼吁展望與呼吁面對復雜的算力網

70、絡環境、豐富靈活的業務需求、持續擴大的算力規模，大量社會閑散算力亟待被盤活。算力并網新模式新技術可發揮資源互補優勢，提升客戶需求滿足度。中國移動積極開展對算力并網的探索和實踐，并不斷聚合產業力量、發揮中國移動以網強算優勢，推動算力并網服務生態發展，打造社會級算力服務。為充分發揮算力并網優勢，實現產業和社會共享算力并網成果，亟待產業各界通力合作：攻關關鍵難題，共同攻關算力并網關鍵技術，共同建立算力并網標準體系；共享并網價值，共同繁榮算力并網新型服務模式，共同構建構建多元化算力并網商業模式。為此，我們有如下三方面倡議：攻關算力并網關鍵技術攻關算力并網關鍵技術：算力并網已驗證其具備技術可行性。但算力

71、并網仍面臨許多技術難題，如算力度量、算力封裝、泛算調度及可信交易等仍亟需深入實踐探索。中國移動愿聯合產業各方完善算力并網頂層技術架構和技術體系，優化技術路線。歡迎產學研各界合作伙伴，基于中國移動算力網絡試驗示范網，共同攻關算力并網關鍵技術、解決并網難題。建立算力并網標準體系建立算力并網標準體系：中國移動愿聯合產業各界構建統一的標準體系，制定算力并網技術系列標準，加速技術成熟。同時，積極推進算力并網技術領域在國際、國內標準化組織中制定開放產業標準，完善產業標準體系。呼吁產業界、學術界共同參與建立算力并網規范和標準體系。打造算力并網商業生態：打造算力并網商業生態：中國移動已初步探索并網商業合作方向

72、和模式，后續為推動算力并網商業生態健康發展，愿聯同產業各界進一步激發并網合作意愿，推動商業合作邏輯達成共識，共同實現并網產品價值升級，明確算力盈利和分成模式。算力并網作為算力網絡的關鍵技術體系和創新服務模式，是推進算力網絡全面發展的重要途徑。中國移動愿攜手業界各方，共同推動算力并網技術發展，助力算力成為普惠級社會服務，共創并網新未來。參考文獻參考文獻28參考文獻參考文獻1.數字中國發展報告（2022 年）2.智能世界 2030-華為全球產業展望 GIV，華為3.算力網絡白皮書R，中國移動，20214.算力并網總體技術規范,中國移動，20235.算力并網-運營層對接技術規范，中國移動，20236

73、.算力并網-編排管理層對接技術規范，中國移動，20237.算力并網-云原生算力納管技術規范，中國移動，20238.算力網絡技術白皮書R，中國移動，2021縮略語列表縮略語列表29縮略語列表縮略語列表縮略語縮略語英文全稱英文全稱中文釋義中文釋義AIArtificial Intelligence人工智能APIApplication Programming Interface應用程序接口CCSAChina Communications StandardsAssociation中國通信標準化協會CPUCentral Processing Unit中央處理器CFITICFN Innovative Tes

74、t Infrastructure中國移動算力網絡試驗示范網EFLOPSExa Floating-point Operations per Second每秒一百京次浮點運算EBExabytes艾字節GPUGraphics Processing Unit圖形處理器HPCHigh Performance Computing高性能計算HTTPHyperText Transfer Protocol超文本傳輸協議IDCInternet Data Center互聯網數據中心IaaSInfrastructure as a Service基礎設施即服務MQMessageQueue消息隊列PaaSPlatform as a Service平臺即服務PUEPower Usage Effectiveness電源使用效率SaaSSoftware as a Service軟件即服務TBTerabyte太字節