智能体规模化落地对底层算力架构和网络互联提出了哪些具体的新要求？

智能体的规模化落地从根本上改变了AI基础设施的需求形态，由短时、单次推理转向长周期、高并发运行，对底层算力架构和网络互联提出了全新的技术要求。

在算力架构层面，智能体系统需要经历规划、检索、工具调用、执行、反馈等多步骤流程，对系统级调度与控制的要求显著提高。GPU继续负责Token生成与高并行矩阵运算，但任务切分、内存管理、I/O调度、API调用、长上下文状态维护等控制层负载适合由CPU承载。当前AI数据中心的CPU与GPU配比约为1:4-1:8，在智能体时代，这一比例将演变至1:1-1:2。CPU正在成为智能体时代算力性能约束的核心瓶颈，在主流智能体框架任务测试中，CPU侧处理时延占比达到40%-90%。同时，算力布局重心转向推理优先，预计2029年我国推理算力市场占比将达到80%，推理基础设施持续向高效率、低成本演进升级，训推解耦、异构协同等多路线并行。

在网络互联层面，随着超节点规模持续扩大，铜缆逐渐逼近距离、带宽等物理极限。例如在224G速率下，无源铜缆有效传输距离小于2米，且传输速率越高信号衰减越严重，多通道并行会导致严重串扰。“光进铜退”成为超节点智算集群高密互联的技术刚需，光互联具备高带宽、低时延、抗干扰等优势，不受传输距离约束。目前LPO、NPO、CPO多技术路线并行发展，华为、阿里、英伟达等头部企业已在下一代超节点产品中明确了各自的光互联替代方案。

此外，多数据中心协同正在成为AI集群规模扩张的关键手段，头部企业已通过高速光纤网络将相距数百公里的大型AI数据中心连接成虚拟超级计算机。AI算力扩张也引爆了光纤需求，全球AIDC光纤需求占比预计从2024年不足5%升至2027年的30-35%，由于上游扩产周期较长，主流厂商正加速通过长期协议锁定光纤产能。