近日，中國聯(lián)通在合作伙伴大會期間舉辦CUBE-Net 3.0新突破——下一代互聯(lián)網(wǎng)系列成果發(fā)布會。中國聯(lián)通集團建設發(fā)展部副總經(jīng)理呂洪濤、中國聯(lián)通研究院副院長唐雄燕、上海聯(lián)通副總經(jīng)理歐大春、華為數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品線路由器領域總裁蔡駿等共同發(fā)布業(yè)界首個隱私數(shù)據(jù)零泄露的分布式訓推試點成果，這標志著中國聯(lián)通與華為在智算廣域網(wǎng)解決方案技術研究領域的合作邁入新階段。

當前，DeepSeek加速AI普惠化，各行各業(yè)紛紛布局AI應用，助力企業(yè)數(shù)智化轉型。企業(yè)自建算力成本高、場地受限，租用算力又面臨數(shù)據(jù)安全風險。如何保障算力靈活供應的同時確保數(shù)據(jù)安全，成為智算服務快速惠及千行百業(yè)的關鍵問題。

中國聯(lián)通與華為合作成功在上海金橋與臨港數(shù)據(jù)中心間完成業(yè)界首例基于模型分割學習的分布式邊云協(xié)同訓推技術方案驗證。通過部署AINet智算網(wǎng)關，實現(xiàn)分割學習、邊云協(xié)同和無損網(wǎng)絡融合創(chuàng)新，解決隱私數(shù)據(jù)敏感用戶在AI服務中的痛點，提供更安全可靠的人工智能服務。

在邊云協(xié)同訓練場景下，在企業(yè)側部署輕量級算卡資源，通過PP并行模式與云側智算中心算力進行協(xié)同訓練，樣本和模型首尾層部署在企業(yè)本地，保障樣本數(shù)據(jù)不出園區(qū)；按需租賃運營商智算中心算力資源，僅部署模型中間層，接收/發(fā)送激活值、梯度值。云邊算力之間通過智算IP廣域網(wǎng)連接，高效、無損傳輸激活值、梯度值數(shù)據(jù)。當前基于Llama 2模型實測，與云上集中訓練相比，算效損失小于3%。

在邊云協(xié)同推理場景下，在企業(yè)側部署輕量級算卡資源，通過模型分割學習與云側智算中心算力進行協(xié)同推理，Embedding&Unembedding層及模型首尾層部署在企業(yè)園區(qū)本地，保障Prompt不出園區(qū)；按需租賃運營商智算中心算力資源，僅部署模型中間層，接收/發(fā)送隱變量。云邊算力之間通過智算IP廣域網(wǎng)連接，高效傳輸隱變量數(shù)據(jù)。當前基于DeepSeek模型實測，邊云協(xié)同推理吞吐達到集中推理吞吐95%以上。

中國聯(lián)通研究院副院長、首席科學家唐雄燕介紹，以網(wǎng)強算，以算賦智，通過網(wǎng)絡技術創(chuàng)新推動AI服務普惠化，是網(wǎng)絡升級的重要方向。分布式邊云協(xié)同訓推方案解決隱私數(shù)據(jù)安全問題，滿足智算業(yè)務云化需求，實現(xiàn)算網(wǎng)資源靈活協(xié)同和隱私數(shù)據(jù)“0”泄露。

未來，中國聯(lián)通攜手華為推進算網(wǎng)一體服務創(chuàng)新，不斷豐富和完善分布式邊云協(xié)同訓推方案的核心內涵。通過提供高品質的算網(wǎng)一體化服務，加速企業(yè)AI應用規(guī)模化普及，促進產(chǎn)業(yè)升級與效率提升，驅動企業(yè)數(shù)智化轉型，為社會經(jīng)濟的高質量發(fā)展持續(xù)貢獻力量。