数都是未被使用的“暗光纤”（Dark Fiber），需求远远跟不上 建设。而今天，几乎你能找到的每一块 GPU，都在被点亮并 投入使用。 毋庸置疑，今天乃至未来，动态生成与即时更新的数据 始终是 AI 的“燃料”。那么： --- AI 学习和训练的（Input）数据从哪来以及如何来？学习笔记 3/19 --- AI 推理和服务的（Output）数据到哪去以及如何去？ 驱动的网络能够分析海量遥测 数据，学习正常数据流的模式，并实时响应异常事件。其核心 能力包括（但不限于）： ---自动化网络管理：采集并分析多样化的网络遥测数据 （包括设备日志、数据流记录、路由状态更新等），其对异常 检测与性能问题的识别速度远超人工运维。例如，机器学习模型 可精准识别异常流量峰值或延迟突变，并在复杂网络拓扑中快速 定位问题根源。这种主动分析的能力有助于在设备故障、配置 的工作负载需要实现高度同步的全互联数据交换。 假设某个训练任务横跨上千个 GPU 的集群，在特定时间间隔内 （例如完成梯度计算后），每个 GPU 都需要与其他所有 GPU（或 大多数节点）共享运算结果以同步更新参数。这种在分布式训练 中被称为“全局规约”（all-reduce）的多对多运算操作，构成了 密集的全连接网状（fully meshed）通信网络。 网络必须能够承载这种高并发、海量级的全连接数据流量

全国⽹ 络安全标准化技术委员会组织国家计算机⽹络应急技术处理协调中⼼等 专业机构、

科研院所、

⾏业企业，

持续跟踪⻛险变化，

梳理调整⻛险分类，

研究探索⻛险分级⽅法，动态调整更新防范治理措施，
制定《⼈⼯智能安全 治理框架》2.0版，

推动增进⼈⼯智能安全治理共识，

促进协同共治、

普惠 共享。 - 1 -秉持共同、

综合、

合作、

可持续的安全观，

坚持发展和安全并重，

以 2.1 安全⻛险分类。

通过分析⼈⼯智能技术特性，

以及在不同⾏业领 域应⽤场景，

梳理⼈⼯智能技术本⾝，

及其在应⽤过程中⾯临的各种安全 ⻛险隐患。

在1.0版基础上，

调整更新⻛险类型，

并探索性提出分级应对 原则。 2.2
技术应对措施。

针对模型算法、

训练数据、

算⼒设施、

产品服务、 应⽤场景，

提出通过安全软件开发、

数据质量提升、

安全建设运维、

测评监