8月23日,第七届未来网络发展大会在南京上秦淮国际文化交流中心启幕。紫光股份旗下新华三集团应邀出席,围绕确定性网络、算力网络、AI大模型、工业互联网、IPv6等热点议题,与来自全球的网络专家、电信运营商、互联网企业等共同探讨未来网络的演进之路,全方位展示了AI时代下,新华三集团以一系列网络技术创新和生态布局,助力百行百业数智化升级的思考与实践。
锚定前沿技术创新方向 引领网络和算力融合演进
在24日举行的高峰论坛上,新华三集团副总裁、技术战略部总裁刘新民指出,在AIGC、东数西算、产业互联网三大场景的推动下,网络和算力将融合一体,向“泛在化、确定性、协同化”的方向演进。新华三将持续推进网络、算力技术迭代以应对未来变化,发力大带宽低时延、确定性服务能力、分层级算力能级、多维度算网融合、绿色低碳低PUE五大技术方向。
目前,新华三集团已在全球首发单芯片51.2T 800G CPO硅光数据中心交换机,承建全球首张确定性网络,设计出分层算网大脑架构,推出了智能无损以太网方案;发布全栈液冷解决方案。新华三以创新技术、产品和解决方案助力构建“集约高效、普惠大众、赋智产业”的网络和算力基础设施底座,夯实数字经济健康发展的双重基石。

新华三集团副总裁、技术战略部总裁刘新民
确定性网络 加速融入产业互联网应用场景
大会期间,新华三集团自主承办低延时确定性网络技术创新论坛,新华三集团副总裁、网络产品线总裁曾富贵表示,确定性网络是实现高度数字化社会的关键性技术,举办本次论坛旨在探讨确定性网络的技术进展和产业应用实践,寻找标准共识和落地方向,共同推进确定性网络高质量发展。

新华三集团副总裁、网络产品线总裁曾富贵
新华三集团提出了局域网内的现场级确定性、广域网内的跨域级确定性、各异构网络中的全场景确定性三条技术路线,依托自研操作系统与可编程架构,融合超高精度时钟同步、SRv6可编程、多网协同等能力,实现了全场景端对端确定性传输。未来,新华三将继续联合各方推进技术标准、打造解决方案,让确定性网络深度融入工业制造、智能交通、智能电网等产业应用场景,创造更多的创新机遇和商业价值。
多领域创新突破 全面推进未来网络发展
本届大会,新华三集团同步亮相未来网络助力东数西算、工业互联网和智改数转、全国高校算力网络创新、算网融合基础设施等多个技术分论坛,从网络和算力的双重视角出发,为产业变革带来了新技术和新启发。
● 以IPv6+创新,支撑算力网络演进:相较于传统网络,算力网络存在资源分散、混合承载、边界模糊的特点。新华三集团全面发力IPv6+技术,凭借APN6、网络切片、SRv6 SFC等关键技术应用,实现算力应用识别、网络资源灵活分配、动态边界安全的能力,并参与国内外多项标准制定工作,推动算力网络走向产业落地。
● 以联接驱动,塑造工业互联网新价值:新华三躬身入局工业互联建设之路,形成H3C iConnecting工业互联网技术战略,以工业联接、信息联接、智能联接、可信联接、融合方案、赋能产业六重联接,实现从工业感知到工业经济的价值传递,使能工业数字化转型,赋能工业经济高质量发展。
● 以智算解决方案,助力百行百业智能化转型:生成式AI技术重构AI生产范式算力提升是实现AIGC落地的关键。新华三整合“云-网-算-存-端”全产业链优势,依托绿洲平台、傲飞算力平台,结合强大的人工智能服务器、无损网络解决方案、高性能存储全系列产品及液冷数据中心,形成了端到端的智算解决方案,推动行业客户AI应用场景加速落地。
● 以泛在智能算力,助力政企智慧跃迁:泛在智能算力是政企客户进入数智化转型下半场核心需求之一。新华三基于智算解决方案、液冷解决方案、算力网络解决方案和百业灵犀私域大模型,全面赋能泛在智能算力体系建设,推动政企客户进入智慧新时代。
创新成果集体亮相 明星方案“C位”出圈
在未来网络创新技术与成果展上,新华三集团集中展出了800G CPO硅光数据中心交换机、IPv6+沙箱、智原生Wi-Fi 7 AP等业界领先的网络产品。在“5G+确定性网络”远程工业精准控制展示区,机械臂互动演示直观呈现了确定性网络在工业场景下的“使命必达”,吸引了与会嘉宾驻足观看。
网络是通向未来数字世界的关键通路,面向未来,新华三集团将秉持“精耕务实,为时代赋智慧”的理念,发挥在网络领域的全局优势,持续推进未来网络应用场景的探索和实践,让未来网络的核心成果更好地赋能产业发展,加速开启万物互联新时代。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。