3/19 --- AI 推理和服务的（Output）数据到哪去以及如何去？ 这是不可回避的一个已然显现的“瓶颈”：即 AI 组网/连网 （Networking）技术与传统网络拓扑结构及其应用状况。 事实上，移动通信 4G 在 2010 年的商用化成为了互联网 发展的转折点，其中“暗光纤”（Dark Fiber）的作用至关重要。 目前，AI 已然触发了网络化（Networked）数据量的指数级增长， 的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---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 （例如，大量的客户端同时访问同一存储服务器，多对一的通信 模式）。因而，随机性网络数据流量阻塞（incast）会频繁发生。 二、传统网络规划中的“超强配置”与“超强服务” 在传统网络设计中，有两个相互关联的术语及其应用：  超强配置（Over-subscription），主要表现为网络系统的 工程配置。  超强服务（Overbooking），主要是面向终端用户（销售）。 “超强配置”是网络系统中的一个关键挑战，该问题出现

时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。 技术迭代应关注新兴领域风险。随着元宇宙社交、AI 生成内容的兴起，企业需升级监测模型以识别深度伪造视频、虚拟身份传播 等新型威胁。区块链技术的应用使得关键信息的不可篡改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。 最终检验舆情保护成效的是企业声誉资产的保值增值。通过定 期发布《社会责任白皮书》、参与行业标准制定等举措，将被动防御