第22屆中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)（CNCC2025）在哈爾濱拉開帷幕，這場(chǎng)以“數(shù)智賦能，無(wú)限可能”為主題的科技盛會(huì)吸引了眾多行業(yè)目光。華為數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品線研究部部長(zhǎng)鄭曉龍?jiān)跁?huì)上發(fā)表了題為《大模型推理加速與演進(jìn)：網(wǎng)絡(luò)如何破局？》的演講，首次提出“網(wǎng)絡(luò)+”破局模型，為解決十萬(wàn)卡智算集群面臨的通信瓶頸問題提供了全新思路。

鄭曉龍指出，在單卡算力提升逐漸放緩的當(dāng)下，通過跨層協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算與存儲(chǔ)資源，才能將集群效率推向新的高度。華為提出的“網(wǎng)絡(luò)+”破局模型，正是為了系統(tǒng)化解決超大規(guī)模智算集群中的通信難題，為下一代智算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供完整技術(shù)路徑。

隨著DeepSeek推動(dòng)大模型架構(gòu)向更稀疏的大EP部署演進(jìn)，通信模式發(fā)生了顯著變化，呈現(xiàn)出更強(qiáng)的隨機(jī)性和非對(duì)稱性。華為通過引入網(wǎng)絡(luò)級(jí)負(fù)載均衡技術(shù)，成功應(yīng)對(duì)了這一挑戰(zhàn)，使通信性能提升超過20%，同時(shí)顯著降低了P99完成時(shí)間。

當(dāng)前，大模型應(yīng)用正從聊天式的Chat LLM向具備自主決策能力的Agentic AI轉(zhuǎn)型，對(duì)token生成速度的要求從50ms提升至10ms以下。這一轉(zhuǎn)變帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)：推理階段以小消息通信為主，控制面時(shí)延占比高；若單純卸載控制面，又會(huì)消耗計(jì)算資源SM。為此，華為推出了CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)及配套的超節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，為滿足極致的TPOT需求提供了解決方案。

在多模態(tài)大語(yǔ)言模型（LMM）流量混戰(zhàn)的背景下，華為強(qiáng)調(diào)“網(wǎng)絡(luò)+”并非簡(jiǎn)單的帶寬升級(jí)，而是要讓網(wǎng)絡(luò)成為AI集群的“第七代算力”。通過智能化的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度策略，華為成功提升了推理性能，實(shí)現(xiàn)了“四兩撥千斤”的效果。

演講最后，鄭曉龍呼吁業(yè)界共同參與標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，與合作伙伴及行業(yè)組織攜手，共同定義大模型時(shí)代的下一代智算網(wǎng)絡(luò)接口，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向更高水平發(fā)展。