思2024年测试为人工智能建设的网络和通过人工智能增强网络报告

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人工智能技术的快速发展正在深刻改变网络基础设施的演进方向。根据文档核心观点，AI对网络的影响主要体现在三个方面：首先，AI应用对网络性能提出了前所未有的要求，包括低时延（微秒级）、高吞吐量（400G/800G）、近乎无损传输以及分布式计算支持，这推动了数据中心架构的重构和5G/光纤网络的升级。其次，AI技术被集成到网络管理、安全防御和资源优化等领域，形成AI增强型网络功能。第三，AI驱动的新业务模式（如网络基础设施即服务NIaaS）正在重塑运营商的市场机会。

文档指出，测试与保障是应对AI网络挑战的核心手段。测试需贯穿网络生命周期，从设计阶段的数字孪生仿真，到部署阶段的自动化验证，再到运营阶段的主动监测。关键方法学包括：使用网络数字孪生技术模拟真实流量场景，合成测试数据解决数据隐私问题，持续自动化测试确保敏捷交付，以及主动测试实现前瞻性问题预警。通过这些方法，测试可有效验证网络的性能、安全性和可靠性，建立对AI决策的信任。

针对为AI构建的网络，测试重点包括：数据中心互连架构的无损传输验证、高速以太网协议的压力测试、5G网络切片的生命周期管理，以及后量子密码技术的安全防护能力。而对于AI增强型网络，测试需关注AI算法在安全策略优化、RAN智能控制、核心网编排等场景中的实际效能，特别要验证AI模型的准确性、响应速度及对网络性能的影响。

文档强调，思博伦作为中立测试服务商，通过厂商无关的解决方案为客户提供全生命周期支持。其核心能力包括：基于数字孪生的AI数据中心网络仿真、5G核心网流量生成、主动测试驱动的服务保障，以及AI增强安全系统的攻击模拟验证。这些工具帮助客户在降低测试成本的同时，加速AI网络的部署进程。

未来，随着AI与网络的深度融合，测试技术将向更高自主性演进。从部分人工干预的持续测试，逐步过渡到跨域动态闭环的自适应测试，最终实现完全自主的AI网络验证体系。这种演进路径将确保网络在支持AI创新的同时，保持足够的弹性和安全性。

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