---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