---在技术底层，独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征，包括理解、决策、 解决问题、创造性思维与自主行动。这些能力本质上对应着人类 学习、思考与得出结论的思维范式。  对于支持研发流程不同的阶段，英伟达（Nvidia）提供 了三种 AI 工作负载类型： ---交互式工作空间（Workspaces），用于数据探索与 模型实验。 ---训 策略。随着持续学习，AI 能够 逐步建立问题与解决方案的对应关系，不断优化其决策建议。这 使网络系统逐步具备自我修复能力，从而减少对人工干预的需求。 ---增强型安全防护：通过突破传统监控工具的分析范式， 显著强化网络安全防御体系。AI 驱动的安全系统能够从上百万 条日志记录与流量数据中精准定位恶意软件或入侵迹象，其检测 速度远超静态规则，且误报率大幅降低。AI 系统通过持续学习 建立行为 训练或推理任务的数据中心环境。现代 AI 的 工作负载（例如训练 GPT-5 等深度学习模型）具有高度分布式 特征，需要在成千上万个 GPU 或专用 AI 加速器上并行运行。 这种分布式的计算范式对连接这些计算节点的网络提出了独特 且严苛的要求。这一新兴网络架构的核心需求包括（但不限于）： ---高吞吐量与低延迟：AI 集群必须在计算节点间实现海量 数据的极速传输。以神经网络（neural

要求其具备与 安全需求相匹配的安全防护能⼒。 5.6 推⼴⼈⼯智能⽣成合成内容可追溯管理。


在全球范围内推⼴基于 人工智能安全治理框架2.0 - 14 -内容标识的⼈⼯智能⽣成合成内容溯源管理范式，

总结梳理已有实践的成 功做法经验，

按照显式、

隐式等标识要求，

全⾯覆盖制作源头、

传播路径、 分发渠道等关键环节，

便于浏览⽤⼾识别判断信息来源及真实性。 5.7
安全有效 对⻬：使⼈⼯智能系统的输出或⾏为与设计者的安全⽬标相符的算 法及技术。 8.强化学习：⼈⼯智能模型在运⾏环境中采取⾏动、接收运⾏环境反馈 的奖励或惩罚反馈，逐步优化形成最优策略以最⼤化累积回报的⼀种学习 范式。 人工智能安全治理框架2.0 - 29 -9.推理：⼈⼯智能模型基于其训练获得的知识和模式识别能⼒，对输⼊ 信息进⾏分析、处理和逻辑演绎，产⽣合理输出的过程。 10.显式标识：在⽣成合成内容或者交互场景界⾯中添加的，以⽂字、