（倒逼）变革网络（Networks）的又一个关键转折点，也使相关 的通信基础设施面临新的挑战。 一、AI 的工作负载（Workloads） 一般而言，人工智能（AI）的工作负载指的是在计算系统 上运行的、与 AI 相关的任务集合及其对硬件资源的需求特性。 这些任务通常具有独特的计算、通信和存储模式，对底层基础 设施（如 GPU、存储、网络）提出特殊要求。 但是，从不同的角度，对 工程师，能够在数秒内完成数据关联分析、故障预测与自动处置， 推动网络运维和安全防护从被动响应向主动保障的转型。  网络承载了 AI 发展： 网络是承载 AI 研发和应用所必需的基础设施，特别是在 运行大规模 AI 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 且确保无阻塞。一旦其中某条传输链路出现延迟，就会迫使其他 节点进入等待状态。这种同步机制意味着计算集群中最慢的一条 传输链路将决定整体任务执行速度。因此，面向 AI 的网络架构 必须构建能实现在任意计算节点间稳定、高速通信的基础设施， 即是被称为的“全互联连接”（any-to-any connectivity）。 为确保网络不存在“超强配置”的阻塞点，通常采用 无阻塞的“完全二叉树”拓扑结构（图 5），并实现

场监 管部门和消协发布《儿童智能设备使用指南》，将危机应 “ ” 对转化为 行业责任共建 ，重建公众信任。 第三是推动行业标准制定与监管升级。建议工信等主 管部门在《儿童手表安全技术要求》的基础上，进一步明 确社交功能边界，就是禁止设置等级化点赞、排行榜等诱 导性机制，强制开放跨品牌好友互通接口，打破封闭生态 监管部门应加强对闲鱼等交易平台的巡查，对未成年人账号交易行为实施精准打击。