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

字时代的网络舆情治理带来新的挑战。既有的回应治理路径 和法治治理路径无法有效覆盖网络舆情生命周期的各个阶 段，在很大程度上呈现出治理失灵的状态。“大数据悖论” 带来诸多治理困境。一是技术困境。数字技术更新迭代速度快，容易产生同 质化竞争；网络数据信息传递内耗大，容易造成信息失真和 数据安全问题。此外，大数据技术人才缺乏、网络舆情分析 算法简单、数据质量良莠不齐、数据孤岛与数据鸿沟等问题 尚待 技术、情感等多个维度提升网络舆情治理的有效性。 当然，面对网络舆情治理的复杂形势，网络舆情治理研 究跨学科交叉融合的程度还不够充分。相信随着研究领域进 一步拓展、研究内容进一步深化和研究方法进一步创新，网 络舆情治理范式将会不断更新并趋于完善。