正如在上一篇文章《AI创业公司如何突破算力瓶颈，实现高效发展？》中所述，高效调度算力只是AI公司突破瓶颈的第一步。若没有与之匹配的网络架构，再精巧的算力策略也难以落地，算法更无法转化为稳定交付的服务。

那么，这套支撑AI商品化的网络架构，究竟是怎样的？

AI企业典型IT架构解析

随着文生图、文生视频等大模型应用的产品化落地，越来越多AI企业在“算法创新”之外，开始重视如何构建一个稳定、高效、可持续演进的IT础架构体系。以下是我们在客户交付中总结出的典型IT架构模式，一层一层揭示背后的资源与网络需求逻辑。

1、流量接入层 ：流量“入口与缓冲带”

中心平台作为流量接入层部署在IT架构的前端，承担两个核心职责：

1. 统一接入终端请求（来自 App / Web 端），对外作为平台的统一访问接口；
2. 进行基础预处理，包括数据解包、请求鉴权、地域识别、异常过滤等操作。

它是 AI 服务的“流量入口”，更是后端系统的第一道防线，在业务高并发或全球分发场景下显得尤为关键。

2、调度决策层 ：算网资源的“智能中枢”

调度平台位于中心平台与算力之间，是整个架构的“大脑”模块。它的作用不是计算，而是决策：

1. 接收中心平台转发的推理请求；
2. 结合实时的节点资源状态、成本、负载等因素，将请求智能分配到最合适的推理节点；
3. 同时具备流量控制、降级策略、容灾调度等能力，是整个系统的“控制中枢”。

简单来说，它不跑模型、不存数据，只做一件事：把每一次推理请求送到最合适的地方。

3、推理服务层 ：模型服务的“前线阵地”

推理平台是直接承接业务请求、完成模型推理计算的节点，具备以下特点：

1. 分布广泛，通常部署在全国多个地域，贴近用户或边缘节点；
2. 每次计算轻量，但请求量巨大、波动频繁，对响应延迟敏感；
3. 支持通过调度平台统一调控，动态调整负载和服务策略。

它是业务实时体验的直接决定者，尤其适用于文生图、图生视频等多媒体生成型任务。

4、训练算力层：模型训练的强力引擎

相比推理平台，训练任务通常对资源有更高要求，训练平台需要具备：

1. 大规模 GPU 资源，通常集中部署在少数几个高性能算力集群；
2. 高带宽、低延迟的内网传输能力，以支撑海量训练数据读写；
3. 更高的可靠性和调度容错能力，保障长时间、多节点的分布式训练任务不被中断。

它是支撑企业大模型开发、优化迭代的“底盘力量”。

这种架构分层，并不是为了复杂化系统，而是基于不同业务流程的资源诉求差异做出的专业划分。在这样的分层架构下，AI 企业可以实现更高的系统弹性、更好的资源利用率，以及更强的运维掌控力。

AI架构对网络的实战挑战

AI 企业一开始就在设计此类分层架构的同时，同步提出了网络部署的明确要求。

以一家专注于文生图的AI初创企业为例，在产品上线前夕突遇训练节点调度不稳定的问题，溯源发现是网络在多云资源池间连接延迟过高。正是这种架构“刚跑起来，网络就掉链子”的场景，让他们意识到：网络不再是配角，而是业务运行逻辑的一部分。

在这些真实客户场景中，我们观察到以下几类关键诉求：

01、网随云动：跨域多云敏捷互联

AI 企业为了追求成本最优、资源充沛、性能达标，会根据训练和推理任务的不同，将资源部署在不同地域、不同云平台，甚至跨境。

这就要求网络具备以下能力：

■ 能够预连接多云资源，在架构初期就打通关键链路，避免后期修改带来不确定性；

■ 能根据训练/推理任务的不同，将网络流量引入不同的算力池

■ 能够支持未来资源池扩展，不受制于初期架构决定。

简单说：AI 架构选资源要自由，网络就必须跟得上变动、拖得起多云、容得下未来。

02、一张融合又隔离的网络

训练和推理虽然共享底层架构，但对带宽、延迟、合规等网络指标要求迥异：

■ 训练任务：带宽大、持续时间长、容忍延迟，重数据一致性与吞吐；

■ 推理服务：请求频繁、对响应延迟敏感，要求链路尽可能短、尽可能稳；

■ 海外数据调取：需合规、可控，路径可回溯、性能可保障。

因此，AI 企业真正需要的，不是“通一张网”，而是在一张网内能做出“逻辑隔离”与“差异管理”：

■ 训练与推理的数据走不同通道，互不干扰；

■ 关键推理流量可保障优先级，业务高峰期仍能正常调度；

■ 海外拉数据与中心调度路径独立，符合业务与安全双侧需求。

换句话说，一张能融合，又能隔离的网络，是支撑 AI 多业务协同运行的前提。

03、网络需“看得见、控得住”

大量AI企业在推理服务上线后，才首次遇到“链路调不动、性能不稳”的问题。可视化、QoS、策略化调度，不再是锦上添花，而是保体验、保成本的必选项。

尤其在推理服务爆发式增长后，企业面临以下挑战：

■ 难以监控整条链路（从端侧 → 中台 → 推理节点）的请求响应时延；

■ 当推理响应变慢时，无法快速定位是网络问题、调度延迟，还是推理节点负载过高；

■ 大量请求突发时，不同业务之间相互争抢链路资源，影响关键任务执行；

■ 海量流量下缺乏分类能力，无法实施分流、限速、优先级保障等 QoS 策略。

AI 企业对网络提出了更高要求：

■ 能实现端到端的全链路监控与告警，做到实时可视化；

■ 能识别业务流种类（推理、训练、调度）并进行策略分发；

■ 可设置推理业务的优先级保障，确保高峰期体验不下降。

换句话说，网络不仅要跑得快，还要知道自己在“跑什么”“跑得怎么样”“该怎么改跑”。

解锁AI潜力的一站式网络解决方案

我们围绕以下三大核心诉求，构建了一套既稳定、又灵活，还能进化的网络底座。

01、多云资源的无缝连接与调度

在客户规划不同平台上部署训练与推理节点时，构建了多云资源互联的底层网络结构。这一设计具备三大优势：

预连接资源池

在各大主流平台之间建立稳定通道，不依赖公网，提前打通关键链路；

灵活资源切换

业务可按需迁移或横向扩展，不被单一平台绑定；

成本策略可控

网络成本与算力策略挂钩，支持在不同场景下做出最优调度。

多云策略成功的关键不是选得多，而是“连得快、换得顺、管得住”。

02、多业务融合承载网

客户的架构中，既有高带宽、长时延的训练流，也有轻量、敏感的推理服务，还有中心平台与海外中台的数据传输。

逻辑隔离

在同一张物理网络下，根据流量类型（训练、推理、调度等）进行策略隔离，避免资源抢占；

业务穿透能力

支持推理请求从端侧直达边缘推理平台、回传中心平台，再上传训练数据，路径可控；

跨境合规访问

海外中心与国内平台之间的数据交互，路径可管控、性能可预期，支持 AI 企业合规扩展。

无需建多张专网，一张融合网络，就能承载全业务流转。

03、可视可控的 QoS 能力

对 AI 企业而言，影响业务的从来不是“是否通了”，而是“何时慢了”，“异常流量在哪”，“能不能马上调优”。

在网络侧，提供了覆盖“端到端”的可视化、流量分析与QoS管理能力，包括：

实时监控

支持监控推理请求从 中台 → 调度中心 → 推理平台的完整路径，识别异常流量、丢包、时延；

业务识别

识别并区分推理 vs 训练 vs 回源流量，设置不同带宽与优先级；

流量分析能力

支持对全链路业务流进行持续观察与分类，识别不同业务行为特征，逐步建立基于优先级的流控模型，为未来 QoS 精细化管理提供数据基础；

QoS分级管理

业务层可定义高优先级任务享有更高链路保障，确保关键服务稳定交付。

我们不是做“通路”的网络，而是做“懂业务”的网络。

在 AI 架构里，网络不是配角，而是先行者

在 AI 企业构建算力体系的每一步，网络都不再是“事后补齐”，而是同步规划、协同演进的基础。

通过可进化的网络底座，帮助客户实现：多云多地之间的快速接入与调度，训练、推理、调度业务的融合承载与隔离管理，从链路可视到业务优先的端到端精细化控制。

我们不是来“连通”的，而是来“懂业务、保体验、稳交付”的。