引言：
前幾天，小棗君和大家聊了一下“算力”。今天，我們再接再勵，聊聊“算力網路”。
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什麼是“算力網路”
直奔主題，到底什麼是算力網路？
算力網路不是一項具體的技術，也不是一個具體的裝置。從宏觀來看，它是一種思想，一種理念。從微觀來看，它仍然是一種網路，一種架構與性質完全不同的網路。
算力網路的核心目的，是為使用者提供算力資源服務。但是它的實現方式，不同於“雲計算+通訊網路
”的傳統方式
，而是將算力資源徹底“融入
”
通訊網路，以一個更整體的形式，提供最符合使用者需求的算力資源服務。
因此，也有人將算力網路叫做“Network As A Computer
（網路即計算機）”
。
在你面前的，就像一臺算力機。你不需要管它背後到底是什麼，你只需要知道，它一定能給你提供最符合你需求的算力資源。
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計算與網路的關係演進
單看前面那段話，會有點暈。接下來，我們還是從網路的起源開始講起吧。
算力那期文章，我給大家講了算力的發展歷程，其實也就是計算機的發展歷程。
網路的發展歷程，其實和計算機是密切相關的。
（這裡所說的網路，指的是資料通訊網路，不是語音電話網路。下同。）
上世紀60年代，正是為了讓美國各大高校之間的大型計算機可以傳輸資料，才有ARPANET（也就是著名的“阿帕網
”
，網際網路的前身
）。
連線了美國中西部4所高校的阿帕網（1969年）
70年代，同樣是為了服務高校和科研機構的計算機間通訊，才有了早期的區域網技術（乙太網、TCP/IP協議）。
網路的出現，除了讓點對點（使用者對使用者）能夠進行資訊交換之外，更重要的意義在於——它讓一些複雜的、高階的計算能力，能夠被普通使用者所觸達。
在那個時代裡，使用者PC的計算能力是很弱的，能做的事情很有限，內容資源也很少（硬碟儲存容量很小）。
有了網路後，使用者可以與機房（資料中心）建立連線，可以訪問機房裡的伺服器，共享伺服器的CPU和儲存。
算力的集中與共享
對於複雜的高難度計算任務，也可以藉助網路，分配給不同的計算機，共同完成計算任務。這也就是網格計算，是分散式計算的一種形式。
80年代後，網路的數量越來越多，規模也越來越大。
於是，人們建立了連線各大區域的骨幹網
，最終形成了
全球網際網路
。
小網變大網，就是網際網路
有了全球網際網路，承載算力資源的機房，就可以變得更大、更強，為更多使用者提供算力服務。這個機房，也就變成了
網際網路資料中心
（IDC）。
進入21世紀後，基於網際網路資料中心，為了更好地管理海量的伺服器（也是為了用廉價伺服器實現高效能高可靠性的計算任務），亞馬遜和谷歌等公司就牽頭搞出了
雲計算
。
雲計算的核心是虛擬化技術。說白了，就是所有的
CPU、記憶體、硬碟、顯示卡等計算資源變成“資源池”，靈活進行分配，分配給使用者使用。
虛擬化技術，把物理資源打散，變成虛擬資源
在網路這邊，鉅變也在同步發生。
起初，網路這邊關注的重點，是傳輸速率、容量、覆蓋的提升。畢竟，使用者多了，資料中心多了，網際網路廠商多了，頻寬需求就增加了。想要讓使用者訪問速度更快，體驗更好，就必須把“水管”加粗。
這期間，光通訊和行動通訊得到了快速發展。採用光纖，可以顯著拓展通訊頻寬。採用行動通訊，可以實現隨時隨地的通訊接入。
到了2010年左右，我們的通訊網路，基本實現了人與人之間的物理連線，人與資料中心的物理連線。
這時，伴隨著雲計算、大資料技術的出現與成熟，通訊技術的核心任務開始發生變化——通訊的連線物件開始從人拓展到物，網際網路開始從消費領域擴充套件到行業領域（
工業製造、交通物流、銀行金融、教育醫療等
）。
行業網際網路開始崛起，物聯網也開始崛起，於是，打開了整個人類社會
數字化轉型
的大門。
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第一階段：雲網協同
在數字化時代，一切都是圍繞資料工作。
專家們大筆一揮，把所有的資訊化、數字化、網路化，都定性為：“挖掘資料價值
”
、“
創造數字財富
”、“發展數字經濟”。
以雲計算、大資料、人工智慧為代表的IT技術，改名叫
算力
。以通訊技術為代表的通訊技術，改名叫
聯接力
。它們變成數字化轉型最重要的工具。（
儲存資源也被稱為“存力”，不過一般歸於算力範疇。
）
資料價值的挖掘過程
在這個時代，所有的計算機軟硬體都被抽象化了，變成了和水、電一樣的資源，叫“算力資源”。
所有的應用，例如看劇、玩遊戲、辦公自動化、AR/VR，等等，也被統一稱為使用“算力應用”，享受“算力服務”。
算力變成了一種重要的生產力，整個社會都需要它。
不過，算力和電力存在很大的不同——電力就是能源，只要電網通了，你就能夠用。但是算力存在不同的屬性、型別。不同的使用者，不同的場景，對算力的需求不同。
換句話說，
算力是存在多樣性的
。
算力那期文章裡提到，算力有通用算力、超算算力、智慧算力等不同型別。
例如，我玩吃雞遊戲，需要的是遊戲演算法，圖形渲染。結果，你提供的是智慧算力，合適嗎？
再例如，我搞路燈物聯網，控制路燈的開和關，非常簡單的操作，結果，你提供的是昂貴的超算算力，給我安排的是天河一號，這合適嗎？
再再例如，我挖礦搞比特幣，你給我提供x86 CPU通用算力，挖礦效率極低，這合適嗎？
顯然都不合適。
有人想要效能強勁的算力，有人想要響應速度快（時延低）的算力，有人想要價格便宜的算力……僅靠雲計算，根本無法靈活滿足使用者的差異性需求。
於是，算力這邊，想到了網路的配合。
反觀網路（通訊運營商）這邊，也有強烈的合作意願。
原因如下：
1、傳統網路過於封閉，裝置商控制技術，一旦選型，就難以替換。而以雲計算為代表的IT技術，強調的是開源、池化、軟體化，軟體和硬體解耦。運營商作為甲方，可以掌握更多的主動權。
2、傳統網路雖然是通訊範疇，但也使用了算力。在路由和交換領域，在核心網領域，其實都是以算力為主，裝置本身就是一臺“類x86伺服器
”
。想要提升裝置的執行效率，就需要把通訊網路給IT化、軟體化，可以簡化網路的運維，實現容量的彈性伸縮。
3、運營商是網路運營的主體，但是鋪設了網路，卻只能當個“管道”，碰不到使用者的資料，也碰不到使用者的業務。業務比流量包更賺錢，運營商不希望自己被邊緣化，所以，希望以網作為自己的資本，參與雲市場的競爭，分享蛋糕。
4、國內運營商左手有網，右手有云。但是，運營商的雲，對裝置商比較依賴。搞雲和網的合作，可以借雲賣網，借網賣雲，還可以邊賣邊學，增加對雲的掌控力，裡外不吃虧。
於是，2010年左右，雲和網開始打破隔閡，進行第一階段的合作。這時，雲和網屬於“初戀”，雙方還是強調各自的主體身份、合作關係，所以，叫做
“雲網協同”
階段。
大家所熟悉的SDN（軟體定義網路）、NFV（網元功能虛擬化），就是雲網協同階段的典型代表技術。
當時，SDN主要針對承載網。把承載網路由器的管理功能和轉發功能剝離，將管理功能集中。這樣一來，相當於把網路給軟體化了，可以隨時下達指令。
SDN，網路被拆解了
NFV呢，主要針對核心網。它將雲的技術引入網路，把通訊網路單元從專業裝置變成通用x86裝置，網路功能由虛擬機器實現，從而變得更加開放和靈活。
NFV，把網元功能從物理裝置，遷移到虛擬裝置（雲服務）
其實無線接入網（基站）那邊也有云化。天線沒辦法雲化（總要收發訊號吧），基帶運算處理是可以雲化的，於是，就有了
Open RAN、vRAN、C-RAN等
。限於篇幅，不多介紹。
SDN和NFV是在通訊網路裡引入雲的技術和理念，相當於用雲來改造網。
站在雲的角度，也從網這邊獲得了“好處
”
。這個重要的
“好處
”
，就是
MEC邊緣計算
。
有了網之後，雲發現自己可以順著網“流動”了。它將中心雲的一部分算力下沉，放到通訊網路的各個層級，更加靠近使用者，能夠滿足使用者低時延算力的需求。
這個算力，可以在你家的路由器裡，可以在大樓的弱電機房裡，可以在基站機房裡，也可以在區、縣、市的各級機房裡。反正，無處不在。
邊緣計算=算力下沉
邊緣計算，徹底顛覆了非端即雲的傳統算力架構，使得算力資源變成了“雲、邊、端”三級模型，它們相互協作，為使用者提供所需的算力服務。
“泛在算力”的說法，也因此開始出現。
雲網協同時代，雲可以調動網路（“雲調網”），網路也可以配合雲。如前面SDN所說，網被軟體定義，網的功能成為了平臺上的選項，在操作雲的時候，點點按鈕，就可以呼叫網的功能，對網進行配置。
█ 第二階段：雲網融合
雲網協同的出現，揭示了整個ICT行業的變革方向。它所取得的初步成果，也鼓勵了運營商、裝置商以及雲計算服務商。
若干年後，大家一致認為，雲和網僅僅協同是不夠的，應該全面走向融合。就這樣，
“雲網融合
”
閃亮登場了。
這次變化的根本原因，其實還是數字化轉型的浪潮。數字化不斷深入，資料變得越來越龐大。尤其是以資料為中心的人工智慧業務，廣泛落地，加劇了全社會對算力的需求。
為了滿足緊迫的算力需求，雲和網的融合必須提速。
在這一階段，因為邊緣計算的出現，雲計算已經不能單獨代表算力了，所以，和“雲”有關的詞，逐漸變成了“算”。（智算和超算的強勢崛起，也使“算”這個字眼更有力量，更有逼格，更具代表性。
）
而網路這邊，徹底失去了和算力平起平坐的資格，開始加速與算力的“融合”。其實，坦率地說，是被算力“融合”。
融合是現階段的動作，融合的最終目的，當然是算和網完全合為一體。也就是，將來，要實現
“算網一體”。
一體後的“算網”，也就是——
“算力網路”
。
整個過程，大家有沒有搞明白？之所以網上的概念特別雜，其實主要是因為三大運營商加上華為等裝置商，特別喜歡取名字，炒概念，而且互相還不肯承認、不肯統一。所以，媒體上的叫法有很多種。事實上，很多名詞，都是同一個意思。
運營商在造詞方面，實在是太拼了。
那些“1+2+3”的，還有ABCDE啥的，更讓人頭大。
算力網路的英文名，也有好幾個。例如：
CPN（Computing Power Network，計算能力網路
）
CFN
（
Computing First Networking
，
計算優先網路
）
CFN
（
Computing Force Networking
，
計算力量網路
）
CAN
（Computing-aware Networking，
算力感知網路
）
目前使用比較普遍的，是CFN（First那個）。
在本文開頭，小棗君就說過，算力網路的存在意義，就是為了給使用者提供最適合的算力資源服務。
這個適合，指的是算力型別匹配，算力規模合適，算力價效比最優。
算力網路要解決的核心問題，是算力需求急劇膨脹下，全網算力供給不足的問題。
目前，摩爾定律逐漸進入瓶頸，單晶片的算力提升空間越來越窄，成本越來越高。在單點算力無法持續倍增的情況下，盤活現有的算力資源，是解決算力不足問題的唯一辦法。
算力已經趕不上資料的增長（圖片來自馭數科技）
換句話說，讓算力流動起來，精準服務使用者，提升算力的利用率，比單純堆砌算力、死磕晶片製程更有價值。
今年很火的“東數西算”，就是算力網路理念的一次落地實踐。
東部地區對算力的需求高，西部地區的算力成本低（氣溫低，製冷成本低，且能源便宜）。所以，藉助強大的通訊網路基礎設施，將時延要求低的算力，遷移到西部地區，就可以實現更完美的算力價效比。
那麼，算力網路究竟是一個怎樣的架構？它基於了哪些底層技術？它的三大特性——算力路由、算力排程、算力交易，到底是如何實現的呢？目前，算力網路的標準進展如何？
且看下集：
算力網路的深度技術分析
謝謝大家！
參考文獻：
1、《中國算力發展指數白皮書》，信通院；
2、《算力網路技術白皮書》，中國移動；
3、《算力網路（CAN、CFN、CPN）、東數西算是怎麼回事
》，QianLing，知乎；
4、《中國聯通算力網路白皮書》，中國聯通；
5、《算力網路發展介紹與展望》，曹暢；
6、《什麼是算力網路》，吳卓然；
7、《關於“算力網路”底層技術的思考》，鄢貴海；
8、《AI算力需求快增長，平臺化基礎設施成焦點》，廣發證券，劉雪峰、李傲遠、吳祖鵬。
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