5. 标准化进展与生态构建
5.1 国际标准化：框架演进与协议扩展
AI网络技术的标准化进程呈现出明显的"私有协议→联盟标准→国际规范"渐进式演进路径。在这一过程中，国际标准组织如IETF、IEEE和ITU-T发挥着关键作用，通过框架性标准引导技术发展方向，同时保持足够的灵活性以适应快速创新。
IETF在路由协议的AI增强扩展方面进展显著。Segment Routing技术通过流量工程与路径编程能力，为AI驱动的动态路由提供了基础框架。SRv6（Segment Routing over IPv6）更是将可编程性与IPv6的扩展性相结合，使网络能够基于应用需求动态构建端到端路径。BGP Add-Paths扩展（RFC 9012）则增强了路径多样性选择，支持AI算法对多路径的并行评估与优化。这些扩展为AI网络提供了必要的协议基础，使智能路由能够在不破坏现有网络互联的前提下实现渐进式部署。
3GPP在5G-Advanced和6G标准化中明确了AI原生网络的技术方向。TR 38.901等技术报告提出了将机器学习模型集成到无线资源管理与切换决策流程的框架，实现AI路由协议与移动通信体系的深度融合。这种无线与有线网络的协同智能化对于边缘AI和分布式训练尤为重要，使计算任务能够在端-边-云之间智能调度，优化整体时延和能效。
IEEE则在物理层和数据链路层推动标准化创新。802.3df工作组正在制定800G/1.6T以太网标准，为AI集群提供超高带宽互联基础。同时，IEEE P802.1Qdj项目致力于定义时间敏感网络的AI增强机制，为确定性AI网络提供标准支持。这些底层标准的演进，为上层AI路由协议提供了稳定可靠的传输基础。
国际标准化的一个核心特点是平衡创新与兼容性。通过定义扩展机制而非完全新创协议，标准组织确保了新技术能够与现有网络生态共存。例如，BGP的扩展社区属性机制，使控制器能够向交换机传递丰富的链路质量信息，而无需修改核心BGP协议。这种渐进式标准化策略，既鼓励了创新，又保护了现有投资，是AI网络技术能够快速落地的重要原因。
5.2 国内标准化联盟：自主创新与生态建设
国内标准化联盟在AI网络领域展现出活跃的创新态势，通过产学研用协同推动技术自主化与生态构建。高通量以太网联盟是其中的代表性组织，其发布的ETH+协议1.1版本展示了中国在AI网络技术标准方面的创新能力。
ETH+协议1.1通过ERack+原型系统验证了25.6T交换芯片与1×400G硅光芯片的协同能力，其采用的分布式智能调度算法较NVIDIA Spectrum-X的集中式控制架构，在大规模集群场景下资源利用率提升18%。这一技术路径体现了国内标准化的特点：注重可扩展性与成本效益，通过分布式智能而非集中式硬件实现高性能。
联盟已汇聚50+会员单位，涵盖芯片设计、设备制造、云服务与应用开发全产业链，形成了从底层硬件到上层应用的完整生态链。这种垂直整合的生态构建模式，使标准能够快速落地并形成产业合力。例如，某互联网厂商基于联盟标准构建的AI训练集群，实现了跨数据中心流量调度延迟降低32%，验证了标准的技术可行性和商业价值。
在标准化策略上，国内联盟呈现出"应用驱动、场景导向"的特点。针对AI训练、边缘推理、科学计算等不同场景，定义差异化的网络要求和协议扩展。例如，针对大规模训练场景，重点优化集合通信的拥塞控制；针对边缘推理，则强调低时延和高可靠性。这种场景化标准化方法，使技术能够更精准地满足实际需求。
国内标准化联盟还积极探索开源标准路径，通过开源参考实现加速技术采纳和生态构建。与传统的封闭标准化不同，开源标准允许更多参与者贡献代码和创意，形成基于社区的创新循环。这种模式特别适合AI网络这样的快速演进领域，能够保持标准的活力和适应性。
5.3 标准化进程中的核心矛盾与平衡策略
AI网络标准化面临"性能优先"与"兼容性保障"的核心矛盾。私有协议如Spectrum-X的动态路由技术通过专用硬件加速实现微秒级转发，但与现有标准的互操作性有限；而开放标准必须考虑多厂商兼容性，往往在性能上做出妥协。这一矛盾贯穿标准化全过程，需要创新的平衡策略。
AI-TRANS协议提出的多模态传输框架，为这一矛盾提供了解决思路。该框架结合GAN丢包预测与时空分片技术，在保证99.99%兼容性的同时，将链路吞吐量提升27%。其核心创新在于分层标准化架构：底层保持与传统协议的兼容性，上层通过扩展机制实现性能优化。这种架构使网络能够同时满足"平稳演进"和"性能突破"的双重要求。
ITU-T Y.3600建议提出的六大评估维度（资源利用率、故障恢复时间、能耗效率、可扩展性、安全性和管理复杂度）为标准化平衡提供了量化依据。基于这一框架，标准化组织可以在不同维度间进行权衡，寻找最优平衡点。例如，某运营商基于该框架优化的AI路由算法，在故障恢复时间缩短40%的同时，能耗降低15%，实现了性能与效率的双重提升。
标准化进程中的另一挑战是技术碎片化风险 。随着越来越多的厂商推出私有优化方案，互操作性可能逐渐恶化。为此，产业联盟正在推动"核心标准统一，增值特性开放"的协作模式。核心的互联协议和数据平面编程接口保持统一，确保基本互操作性；而智能调度算法、拥塞控制策略等增值特性则允许差异化创新。这种模式既保持了生态的统一性，又鼓励了技术创新。
从全球视角看，AI网络标准化呈现出"国际框架+区域优化"的双轨格局。IETF、IEEE等国际组织提供基础性框架标准，确保全球网络的互联互通；而区域联盟和企业则基于这些框架进行场景化扩展和优化。这种多层次协同机制，使AI网络技术既能保持全球一致性，又能适应本地化需求。
5.4 生态构建策略与产业影响
AI网络技术的生态构建呈现出明显的平台化趋势，以NVIDIA、Intel、AMD为代表的芯片厂商，以Arista、Cisco为代表的设备厂商，以及以微软、谷歌、亚马逊为代表的云服务商，都在构建自己的技术生态。这些生态既竞争又合作，共同推动AI网络技术成熟和普及。
NVIDIA的CUDA生态是AI网络生态构建的成功范例。通过将网络技术与计算平台深度集成，NVIDIA创造了从GPU、网卡、交换机到软件栈的全栈解决方案。这种垂直整合生态提供了极致的性能和易用性，但也带来了供应商锁定风险。作为应对，开源社区和标准组织正在推动替代方案，如ROCm生态和开放网络基金会(ONF)的标准。
开源在AI网络生态构建中扮演着日益重要的角色。SONiC（Software for Open Networking in the Cloud）作为开源的网络操作系统，已经被多家云服务商采纳，成为AI网络部署的重要基础。通过开源，企业可以避免供应商锁定，同时基于共同基础进行差异化创新。SONiC社区已经吸引了超过150家组织和企业的参与，形成了活跃的开源生态。
产业合作模式也在不断创新。除了传统的标准制定组织，出现了更多以项目为导向的合作联盟。例如，OpenAI与微软的合作，不仅涉及模型开发，也延伸到底层网络架构优化；Meta的开放计算项目(OCP)，则通过开源硬件设计推动AI网络基础设施的标准化。这些项目驱动的合作模式，使生态构建更加灵活和务实，能够快速响应技术变化。
AI网络生态的发展对全球算力格局产生了深远影响。一方面，领先的生态构建者通过技术和标准优势，形成了强大的市场地位；另一方面，开源和开放标准为后来者提供了追赶机会。这种动态平衡使AI网络技术能够保持创新活力，避免过度集中导致的创新停滞。
展望未来，AI网络生态可能会向更加开放和互操作的方向发展。随着AI算力需求从少数科技巨头扩展到更广泛的行业和企业，对多厂商互操作性和成本效益的要求将更加突出。这可能会推动生态从垂直整合向水平分层演进，形成更加模块化和开放的产业格局。
6. 未来趋势与挑战
6.1 全栈协同优化：硬件、协议与软件的深度融合
未来AI网络技术的突破将更加依赖硬件、协议与软件的深度协同设计，而非单一层面的独立优化。这种全栈协同不仅要求各层级技术的自身演进，更需要跨层接口的重新定义和优化策略的全局协调。
硬件层面，CPO（Co-Packaged Optics）技术的成熟将彻底改变网络设备的物理架构。预计到2025年，CPO在超大规模数据中心中的渗透率将达到30%以上，为AI网络提供纳秒级延迟和瓦特级能效的物理基础。然而，CPO的大规模商用仍面临成本、可靠性和热管理等多重挑战，需要全产业链的协同创新。可编程交换芯片和DPU（Data Processing Unit）的进一步发展，将使网络设备具备更灵活的协议处理能力和更丰富的遥测功能，为智能路由提供硬件加速。
协议层面，AI原生协议栈将逐步成熟。传统协议如TCP/IP在设计时并未考虑AI工作负载特征，未来可能出现专为AI通信优化的新协议族。这些协议将具备几个关键特征：微秒级收敛能力 ，适应动态网络环境；语义感知 ，能够识别不同类型的AI流量并给予差异化服务；确定性保证，为关键通信提供可预测的性能。RoCEv2、DCQCN等现有协议的持续优化仍是近期重点，但长远看，为AI设计的全新协议栈可能带来更根本性的性能突破。
软件层面，SDN控制器与AI模型的深度融合将创造真正意义上的网络智能。控制器将不仅基于当前状态进行决策，更能基于预测模型提前优化网络配置。AI模型则将从简单的分类预测向复杂的序列决策演进，实现网络状态的长期优化。开源的智能网络平台如SONiC将集成更多AI功能，降低技术采纳门槛，推动AI网络技术的普及。
全栈协同的关键在于打破传统分层边界，实现跨层信息共享和协同优化。例如，交换机可以将链路层遥测信息直接传递给应用层，使AI框架能够基于精确的网络状态调整通信策略；DPU则可以将应用层语义信息传递给网络层，使路由协议能够基于应用需求进行路径选择。华为Blackwell Ultra GPU与Azure网络的协同案例已展现出这种全栈协同的巨大潜力，在万亿参数模型训练中将训练周期缩短50%，为未来技术发展提供了实践参考。
6.2 能效与成本优化：可持续AI计算的关键路径
随着AI算力需求的指数级增长，网络能耗在数据中心总能耗中的占比已超过20%，且仍在持续上升。能效优化不仅关乎运营成本，更成为AI计算可持续发展的关键制约因素。未来AI网络技术必须在提升性能的同时，显著改善能效比。
算法层面的能效优化将集中在减少不必要的数据移动和重传。基于机器学习的预测算法可以更精准地预判网络状态，避免过度预留带宽和缓冲资源；自适应压缩算法可以根据链路质量和时延要求动态调整压缩比，在保证性能的前提下减少传输数据量；智能调度算法可以考虑能耗因素，将流量导向能效更高的路径或设备。粒子群优化、遗传算法等智能优化算法在负载均衡中的应用，已显示出在保证服务质量的同时降低能耗的潜力，实验环境中的能效提升可达15-25%。
硬件技术对能效改善的贡献同样关键。CPO技术不仅降低延迟，还将光模块的功耗降低50%以上；新一代硅光技术有望进一步降低光通信的每比特能耗；3D堆叠封装则通过缩短芯片间互连距离，减少信号传输能耗。中兴通讯的核心网节能方案通过技术创新，使功放能耗降低16%-30%，为行业提供了能效优化的实践参考。
动态功率管理将成为AI网络能效优化的重要手段。基于实时负载和性能要求，网络设备可以动态调整工作频率、电压和端口速率，在轻载时进入低功耗状态。智能电源管理算法需要平衡节能与性能的关系，避免因过度节能而影响关键AI任务的通信延迟。一些前瞻性研究正在探索基于强化学习的自适应功率管理，使网络设备能够根据工作负载特征自动优化能效。
从系统视角看，计算与网络的联合能效优化将带来更大的节能潜力。传统上，计算和网络分别进行能耗优化，可能造成局部最优但全局次优的结果。通过跨层协同，系统可以根据整体能效目标，在计算精度、通信频率和网络配置间进行全局权衡。例如，在分布式训练中，适当增加本地计算减少通信，或在带宽充足时降低压缩率减少计算开销，都可能改善整体能效。
成本优化与能效提升密切相关，但还包括更广泛的经济考量。AI网络的高性能硬件和软件往往带来高昂的初始投资，需要通过智能管理和高效利用提高投资回报率。网络功能虚拟化和资源共享技术可以使多个AI任务共享昂贵的高性能网络资源，提高资产利用率；基于使用量的计费模型则可以使成本与实际价值更好对齐。
6.3 安全性融入基础设施：性能无损的智能防护
随着AI系统在关键领域的广泛应用，网络安全性从"附加功能"转变为"基础需求"。未来AI网络必须在提供极致性能的同时，确保通信的安全性、隐私性和完整性。传统安全机制如加密和防火墙往往引入显著的性能开销，与AI网络对低延迟、高吞吐的需求形成矛盾。
DPU（Data Processing Unit）为实现性能无损的安全防护提供了硬件基础。通过将防火墙、加密、零信任验证等安全功能从CPU卸载到DPU，可以在不增加主机负载的情况下实现全面的安全保护。NVIDIA BlueField-3等新一代DPU已集成了完整的安全加速引擎，支持线速加密和深度数据包检测，为AI网络提供了硬件级的安全保障。腾讯研究院数据显示，这种硬件卸载方案可以将安全功能的性能开销从软件实现的15-20%降低到1%以下。
零信任架构与AI网络的结合将创造更安全的计算环境。传统基于边界的安全模型在AI集群内部逐渐失效，零信任的"永不信任，始终验证"原则更适合高度动态的AI工作负载。通过基于身份的微隔离和持续验证，零信任架构可以防止攻击在AI集群内部横向移动，即使某个节点被攻破，也能限制损害范围。实现零信任的关键挑战在于平衡安全性与性能，需要轻量级的验证机制和高效的策略执行。
AI技术本身也被用于增强网络安全。基于机器学习的异常检测可以识别传统规则库无法发现的攻击模式，特别是针对AI系统的新型攻击；对抗性训练可以使网络协议对恶意干扰更具鲁棒性；联邦学习则可以在保护数据隐私的前提下，训练更强大的安全模型。微软的研究表明，基于AI的安全系统可以将威胁检测时间从传统系统的数小时缩短到分钟级，同时将误报率降低60%。
安全性的标准化和自动化是另一个重要趋势。随着AI网络规模的扩大，手工配置和管理安全策略变得不可行，需要自动化的策略生成和执行框架。IETF和NIST等标准组织正在制定零信任和AI安全的框架标准，为自动化安全提供基础。同时，基于意图的网络(Intent-Based Networking)可以将高层次的安全需求自动转化为具体的网络配置，降低安全管理的复杂性。
长期来看，AI网络的安全性需要从设计之初就融入系统架构，而非事后附加。安全性与性能的权衡需要在协议设计、硬件架构和软件实现的每个环节进行考量，通过技术创新而非简单妥协来实现双重目标。这需要网络工程师和安全专家的紧密合作，共同创建既高性能又高安全的AI网络基础设施。
6.4 开放生态构建：平衡创新与互操作性
AI网络技术的快速发展带来一个根本性挑战：如何平衡专有创新 与开放互操作性。一方面，专用硬件和私有协议可以针对特定工作负载提供极致优化；另一方面，开放标准和多厂商互操作性是构建大规模、可持续生态的基础。未来的AI网络生态需要在创新与开放间找到新的平衡点。
开源软件在这一平衡中扮演着关键角色。SONiC（Software for Open Networking in the Cloud）等开源网络操作系统为AI网络提供了共同的软件基础，使不同厂商的硬件能够运行相同的软件栈。这降低了供应商锁定风险，同时保持了创新空间------厂商可以在硬件和专用加速方面差异化，而在控制平面和数据平面基础功能上保持一致。Linux基金会的LF Networking项目正在推动更多AI网络相关软件的开源，包括智能控制器、遥测平台和协议栈实现。
开放硬件标准是另一个重要方向。开放计算项目(OCP)推动了数据中心硬件的标准化，包括交换机、网卡和光模块。通过定义开放的硬件接口和规格，不同厂商的设备可以互操作，同时允许内部实现的创新。对于AI网络，OCP正在制定适用于AI工作负载的硬件标准，包括高密度互连、先进冷却和能效优化等方面。
标准化组织的角色也在演变。除了制定技术标准，越来越多标准组织开始关注参考实现和测试认证。例如，IETF的Hackathon活动鼓励基于标准草案的实现和互操作性测试；开放网络基金会(ONF)则提供基于标准的认证计划，确保多厂商互操作性。这种"标准+实现+认证"的综合方法，可以加速标准落地并确保实际互操作性。
产业联盟在生态构建中的作用日益突出。高通量以太网联盟、超以太网联盟(UEC)等组织聚集了芯片厂商、设备制造商和云服务提供商，共同推动AI网络技术的发展。这些联盟通常采用更加灵活的工作模式，能够快速响应技术变化，同时通过共识决策确保广泛代表性。联盟标准的挑战在于避免碎片化，需要与全球标准组织保持良好互动。
从用户视角看，可移植性和选择自由是开放生态的核心价值。用户希望AI工作负载能够在不同环境间无缝迁移，同时能够选择最适合的技术组合而非被单一供应商锁定。这要求生态提供清晰的抽象层次和稳定的接口，使上层应用与底层实现解耦。容器化和虚拟化技术在这方面提供了有益借鉴，类似的概念可能应用于AI网络领域。
未来AI网络生态可能会演变为多层开放架构：底层物理互连保持高度标准化，确保基本连通性；中间控制平面提供开放API，支持多厂商创新；上层管理平面则更加多样化，适应不同组织的运维模式。这种分层开放架构既保证了互操作性，又为创新提供了空间，可能是平衡开放与创新的可行路径。
7. 总结
7.1 AI驱动的网络范式革命本质
AI驱动的网络范式革命本质上是对传统网络架构的系统性重构，其核心逻辑在于将人工智能从辅助工具升级为网络协议设计的底层驱动力。这种变革并非局部技术改良，而是从物理层连接到控制平面决策的全方位创新，最终构建为AI计算量身定制的"神经系统"。
这一范式革命体现在三个根本性转变：首先，网络角色从连接设施转变为计算加速器 ，网络不再是简单地传输数据，而是积极参与计算任务的协同，通过智能调度和优化直接提升AI算力效率；其次，设计目标从通用性转向专用化 ，网络协议和硬件针对AI工作负载特征进行深度优化，放弃了传统互联网的通用性优先原则；第三，运维模式从被动响应转向主动预测，基于AI模型的预测性维护和优化成为网络运行的新常态。
技术演进的本质跃迁体现为四大核心组件的范式升级：ECMP从静态负载分担蜕变为动态感知的包粒度调度系统，实现了从"均衡已知"到"适应未知"的转变；BGP从分布式路由决策者转型为与SDN协同的快速收敛执行者，角色从"自主决策"转向"智能执行"；CPO从物理层连接技术升维为赋能确定性的基础能力，价值从"连通保障"扩展到"性能基石"；管理平面从配置工具进化为驱动闭环优化的智能大脑，能力从"手动调整"提升到"自动优化"。
这些技术融合形成的协同效应，使网络具备了三大关键特性：极致性能 通过微流粒度调度实现算力资源的精准匹配，满足AI训练对带宽和延迟的苛刻要求；确定性 依托CPO物理层优化保障AI训练任务的稳定性，提供可预测的网络服务；智能闭环则由管理平面主导实现全链路的动态调优，使网络能够持续适应变化的负载和环境。这种架构革新直接解决了GPU集群协同工作的通信瓶颈，使AI算力潜能得到实质性释放。
7.2 技术演进的多维度影响
AI网络技术演进对产业生态、技术路线和网络科学产生了深远的系统性影响，这些影响将随着技术成熟而进一步显现。
对产业生态的影响最为直接和显著。传统的网络设备市场格局正在被重塑，拥有全栈能力的厂商（如NVIDIA）获得了显著竞争优势，而传统网络设备商则面临转型压力。同时，新的生态角色不断涌现，包括DPU芯片设计商、网络软件开发商和专业服务提供商。这种变革也带来了新的合作模式，垂直整合与水平分工并存，形成更加复杂多元的产业生态。对于最终用户，特别是云服务提供商和大型企业，技术选择变得更加复杂，需要在性能、成本、可控性和供应商依赖间进行精细权衡。
技术路线方面，AI网络演进揭示了一些值得关注的方向。首先是软硬件协同设计的复兴 ，在网络领域，专用硬件和定制软件的结合重新证明了其价值；其次是跨层优化的必要性 ，传统严格分层的网络架构正在被打破，应用层与网络层的深度协同成为性能突破的关键；第三是数据驱动的方法论普及，基于遥测数据的分析和优化成为网络设计和运维的标准实践。这些趋势可能会影响更广泛的IT系统设计，超越网络领域本身。
对网络科学的影响同样深远。传统的网络理论基于图论、排队论和优化理论，这些理论在AI网络场景下面临新的挑战和扩展需求。例如，传统负载均衡理论假设流量独立且可分割，而AI训练流量具有强烈的相关性和完整性要求；传统拥塞控制理论基于稳态假设，而AI工作负载呈现出明显的阶段性特征。这推动了新理论模型的发展，包括基于机器学习的网络建模、时变图理论和多智能体强化学习在网络优化中的应用。网络科学正在从传统的确定性模型向数据驱动和自适应模型演进。
从更广阔的视角看，AI网络技术演进是计算范式变革的一部分。随着AI成为核心工作负载，整个计算栈------从芯片架构到编程模型，从存储系统到网络互连------都在重新设计以更好地支持AI。网络在这一变革中扮演着关键角色，既是连接各种计算资源的纽带，也是分布式AI系统的协同中枢。AI网络的成熟将加速AI技术的普及和应用，使更大规模、更复杂的模型训练成为可能，进而推动AI技术本身的发展。
7.3 未来展望与建议
面向未来，构建跨厂商、跨标准的全球AI网络生态成为必然趋势。正如Microsoft"行星级AI超级工厂"愿景所揭示的，开放协作将打破技术壁垒，推动网络从"为通用计算设计"向"为AI原生优化"的终极形态演进。在此过程中，保持技术术语的一致性与标准接口的兼容性，将是实现全球算力网络互联的关键前提。
基于本文研究，我们提出以下发展建议：
对技术开发者而言，应更加注重开放性设计与生态兼容。在追求性能突破的同时，考虑技术的标准化路径和互操作性，避免形成封闭的技术孤岛。建议采用"核心标准+扩展创新"的开发模式，在遵循国际标准的基础上进行增值创新，既保护投资又促进生态繁荣。
对标准组织而言，需要建立更加敏捷的标准化流程。传统标准化周期往往长达数年，难以跟上AI网络技术的快速演进。建议探索分层标准化机制，基础框架保持稳定，而具体算法和接口可以更快迭代。同时，加强标准实施和认证，确保标准不仅仅是文档，而是可互操作的技术现实。
对产业决策者而言，应制定平衡短期效益与长期发展的技术战略。在AI网络技术快速变化的环境中，既要抓住当前技术红利，又要避免过度依赖单一技术路线。建议构建多元化的技术合作生态，同时投资于人才培养和技术储备，为长期竞争奠定基础。
对研究机构而言，应加强基础理论研究与前瞻性探索。当前AI网络技术很大程度上是工程驱动的创新，理论基础相对薄弱。建议在网络科学、分布式系统和机器学习交叉领域开展深入研究，为下一代AI网络技术提供理论支撑。同时，关注可能颠覆现有技术路线的创新方向，如量子网络在AI通信中的应用潜力。
AI网络技术的演进仍在继续，随着更大规模AI模型的出现和更复杂AI应用的发展，网络将继续面临新的挑战和机遇。只有通过全球协作、开放创新和持续研究，才能构建真正支撑AI时代的网络基础设施，释放AI技术的全部潜力。这一进程不仅将重塑网络技术本身，也将深刻影响AI发展乃至整个数字经济的未来。
参考文献
- Cisco Systems. (2023). Cisco Global Networking Trends Report. San Jose, CA: Cisco Press.
- NVIDIA Corporation. (2024). NVIDIA Spectrum-X Networking Platform Technical Brief. Santa Clara, CA: NVIDIA.
- Microsoft Azure. (2023). Azure Networking for AI Workloads: Architecture and Best Practices. Redmond, WA: Microsoft.
- Meta Platforms. (2024). Scalable Data Center Networks for AI Training at Meta. Menlo Park, CA: Meta.
- Amazon Web Services. (2023). AWS Trainium2: Accelerating Generative AI Training. Seattle, WA: Amazon.
- 中国移动研究院. (2023). 面向算力网络的AI原生架构白皮书. 北京: 中国移动.
- IETF RFC 9012. (2021). The BGP Tunnel Encapsulation Attribute. Internet Engineering Task Force.
- IEEE 802.3df Task Force. (2024). Standard for Ethernet Amendment: Media Access Control Parameters for 800 Gb/s and 1.6 Tb/s Operation. New York, NY: IEEE.
- Open Compute Project. (2024). OCP Advanced Cooling Solutions for AI Workloads. Austin, TX: OCP Foundation.
- Linux Foundation. (2023). SONiC for AI: Open Network Operating System for Artificial Intelligence. San Francisco, CA: Linux Foundation.
- VMware by Broadcom. (2023). The Future of Network Automation in AI/ML Environments. Palo Alto, CA: VMware.
- 星融元数据技术有限公司. (2024). 动态智能选路技术在AI数据中心的应用实践. 北京: 星融元.
- ITU-T Recommendation Y.3600. (2022). Cloud computing - Functional requirements of AI as a service. Geneva: International Telecommunication Union.
- Alizadeh, M., et al. (2023). Data Center Congestion Control: Identifying the Tradeoffs. ACM SIGCOMM Computer Communication Review.
- Zhang, H., et al. (2024). Machine Learning for Network Optimization: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials.