人工智能再度成为热词，自 ChatGPT 横空出世，以大模型和生成式人工智能 (AIGC) 为代表的人工智能 (AI) 技术不仅以惊人的速度推动数字化变革的纵深发展，也在给人们的日常生活带来颠覆性变革。
科技世界今年的暗流涌动还不止这些：
- 万物互联的世界已经到来，物联网和移动设备收集的数据呈指数级增长，正在推动从发送数据到云进行处理和存储向分布式模型的转变，到 2023 年底，将有 131 亿台设备连接到物联网网络……
- 5G 覆盖进程如火如荼，2023 年中国 5G 覆盖率将达到 90%，中国的 5G 连接正在增加……
这几项革新技术洪流如今逐渐汇集在一起，迸发出了新的活力与契机。
与以往的无线技术相比，5G 不仅速度更快、吞吐量更大、时延更低，而且可靠性也更高，同时人工智能和机器学习将对网络转型发挥巨大增效，未来边缘部署也将更大程度地涉及机器学习。
自 2019 年以来，三大运营商相继开始在应用探索、技术创新、标准化等方面积极推进算网融合的落地。
三股技术交错，对商业而言是机会，但对安全保障而言却是挑战。
智慧网络与基础设施边缘计算融合之际，如何抓住机遇，又该如何应对挑战？
驱动网络转型，英特尔提出算网融合技术发展三大思路
这里有一个大的时代背景，我们处于数字经济占比飞速上升的时代，几乎所有企业都面临数字化转型，然而这一过程相当复杂，并且衡量转型成功与否的重要的指标就是能否降本增效。
TCO （Total Cost of Ownership，总体拥有成本）被描述为资产购进成本及在其整个生命服务周期中发生的成本之和，当前企业数字化转型复杂度和 TCO 均较高。
因此，数字化背景下如何构建网络、运营网络和提供服务，是英特尔面向万物连接时代的重要课题之一。
英特尔将算网融合技术发展思路的转变总结为网络感知计算、网络融合计算、计算重塑网络三点：
- 网络感知计算即使网络在计算端点可以获取计算状态信息，在协议交互中进行传递，并基于计算状态进行多样化的策略控制；
- 网络融合计算即将络实体扩展为计算平台，使网络设备同时具备计算能力，对于时延敏感以及与网络耦合度较高的应用实现本地分流，并完成计算任务；
- 计算重塑网络即要求网络结构和组织随着计算需求的变化而演变和重塑。
英特尔将自身的洞察切实落实到了技术方案上。当具备多种承载网络时，访问云服务入口往往不唯一、设备形态各异、不同接入独立管理，从而既无法保障云服务网络质量，也很难实现算网融合下的调度和编排。因此，英特尔将算网网关作为算网融合的枢纽节点，并借鉴了云网关的技术实现，充分满足了算网融合对网络的需求。
采用 CPU 平台实现的网关具有良好的通用性、扩展性和灵活性，可以在物理机、虚机及云原生环境下按需部署。根据核数、内存以及网络带宽等资源分配，网关可以提供百万至千万级 IOPS。
利用 CPU 平台完善的软件生态以及丰富的开源社区项目，可以相对轻松地构建出从网络 I/O、包处理到控制面的完整可用软件栈。
另外，基于常见业务场景，英特尔还提供了一系列参考设计，比如与网关相关的四层流量均衡器 14、下一代融合防火墙 15、VPN 网关以及算网网关等。其中，主要使用数据平面开发套件 (Data Plane Development Kit ，DPDK) 作为系统底层提供高速 I/O，在 VPP (Vector Packet Processing) 丰富包处理库之上通过其外部插件构建具体数据面延展功能，并配合外部控制面软件实现路由同步、入侵保护、密钥交换等业务特性。
而基于通用 CPU 的网关平台，随着 CPU 持续迭代，在具备灵活的可扩展性基础上，性能也获得了可预期的持续增长。依托第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器，各种主流的网络应用，无论在吞吐还是时延性能上，都能够得到更进一步提升。同时，向量指令集及新引入的片上加速器在测试调研的各类应用中也都有优异表现。
关键算力前移、打造高效安全的新型 5G 网络，新一代至强内置 AI 功能均有用武之地
借助面向物联网的第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器，让性能、连接性和 AI 加速更上 一层楼。
事实上，人工智能和机器学习将对边缘计算、网络转型均能发挥了巨大增效。
首先是边缘负载，“云-网-边-端”的未来架构将关键算力充分前移，这就满足边缘侧高密度数据处理的需求，为垂直行业就近提供智能连接基础设施，这对硬件内置的 AI 功能提出了很高要求——加速关键边缘工作负载。
第四代英特尔® 至强® 利用多达 52 个内核的配置实现高速性能；从 PCIe 5.0、DDR5 内存和 Compute Express Link (CXL) 1.1 这些内存和 I/O 能力新突破中获益；基于英特尔® 深度学习加速技术（英特尔® DL Boost）框架下的英特尔® 高级矩阵扩展（英特尔® AMX）全新加速引擎，让 AI 功能更强大。
而在网络转型方面，AI 也能实现安全方面的保驾护航。第四代英特尔® 至强® 可扩展平台集多项关键技术于一身，如英特尔® 软件防护扩展（英特尔®SGX）、英特尔® 全内存加密（英特尔® TME）和英特尔® Platform Firmware Resilience（英特尔® PFR），解决方案提供商可借助这些技术保护客户的 IP 和数据免遭未授权访问。
人工智能/机器学习还支持对无线网络的优化和自动化，包含了网络中定位可学习的位置及应集成这些能力的位置定位，最后正确的在网络中集成这些工具。举例来说，将能够就如何针对活跃应用提出的需求，在应用层面优化网络提供建议、协调网络切片和边缘计算，协调回程和前传。
5G 网络转型还包含了 5G 边缘云的 UPF 下沉，UPF 将部署在网络边缘以提升 UPF 转发效率。此方面，英特尔也布局了丰富的硬件产品，Intel E810 网卡 DDP 技术还将以软件方式增强对特定协议的识别以提升 UPF 吞吐。在接入环节，Intel FlexRAN 高效无线接入工作负载：Intel 志强 CPU,FPGA,eASIC 等硬件及 Hypervisor、DPDK 等技术优化了 5G 数据处理并提升了拓展性。
5G 技术也催生了更多新场景应用，视频服务正在推动网络边缘的快速增长。因此，网络运营商正在大量投资于他们各种类型视频服务的专用资源，包括内容交付网络、云游戏、混合现实、3D 渲染等。
沉浸式及交互式媒体服务带来了多项视频业务负载在边缘服务器上执行的复杂性，如何定义最优硬件栈，且满足已知的和未知的视频业务负载极为重要。以 GPU 为核心的业务譬如云游戏和分析与以 CPU 为核心的业务譬如 CDN 并存，一套方案承载两者的需求成为了必须。
英特尔全新的 Intel Converged Edge Media Platform 平台，旨在通过共享的多租户架构提供多种视频服务，利用云原生可扩展性来智能地响应不断变化的需求。
该平台实现了在同一环境中为对平台需求并不相同的多视频服务提供动态调度。该平台无缝契合了 CPU, GPU，存储和网络资源的各类需求，智能并自动化地针对高峰动态调节。其方案基于更低的功耗、TCO 更优化，对功耗苛刻的边缘环境更适合。
在过去二十年里，英特尔协助合作伙伴，在构建 IT 和云基础设施、实现电信网络转型等领域进行了持续探索，积累了丰富的技术成果和实践经验。
针对算力网络和云网融合技术的驱动本源和目标构想，英特尔不断深入研究，站在技术的交汇口：这不仅仅是一条条丛横交错的链路，更是如何更有效地通向资源，将计算之力、算网之力安全地赋能各行各业。