最近产业中最爱玩的一个游戏，就是“AI在哪”。以往我们能看到AI存在于实验室内、存在于软件之中，但想要让AI从模型走进现实，往往没那么容易。最起码的，AI任务需要一系列条件去支撑，其细节建立在各种ICT基础设施的迭代之上。或许可以这样比喻，AI就像汽车，当它到来时，配套的高速路加油站修车厂都要建好。马车时代的路况，是无法发挥汽车任何优势的。
AI走到现实的重要条件有很多，尤其需要注意的是，AI必然建立在ICT基础设施之上，通过网络空间延展到万物智能应用当中。可以说，AI的运转与网络环境息息相关，网络是AI的行军之路。然而在AI的兵马到来之际，网络环境这条运兵栈道真的已经修建好了吗？如果我们分析一下今天AI面临的“网络路况”，会发现其中孕育着很多痛点。同时，一个智能时代的产业机遇也蕴藏其中。
AI时代的前夜，网络表示“压力山大”
我们相信AI时代会在明晨到来，那么今天就是AI时代的前夜。
这个漫长的前夜里，AI应用正在为ICT基础设施提出越来越多的挑战。
首先AI运算相比以往的运算更加复杂，一次智能化识别的背后可能包含着几百个模型的计算。能够承担更复杂的运算任务，显然是AI应用ICT基础设施的第一要务。
同时AI运算往往关乎于图像、关乎于视频，其数据量的庞大程度相比以往实现了从线性到张量的跃进。能承担更大的数据通过量才能让AI应用平稳运行。
最后AI运算对于ICT基础设施的部署条件要求也更加严苛，以往以太网1‰的丢包率，对于AI应用来说会极大的影响其算力发挥。
这些AI给计算和通信带来的改变，同时也给通行的网络环境施加了巨大的负担。无论是智能驾驶这样的巨大数据量任务，还是工业互联网精准的算法模型部署要求，或者AIoT驳杂的运维压力，都给网络环境添加了无数压力。
面对AI的到来，网络环境的痛点可以体现在这样几个方面：
1、庞大算力需要和复杂的异构计算，需要弹性的网络环境支撑，网络速度跟不上，AI算力也就无的放矢。
2、AI任务要求大规模部署和并行计算、海量非结构化数据通过、实时学习、算法在框架层和应用层的精准度一致等等。这些新要求是此前的网络环境中所不具备的，需要新的主动网络优化能力。
3、AI时代，企业业务空间增长，并行数据量暴增，直接导致运维工作太过复杂，解放这一压力，也已经刻不容缓。
这三大痛点之下，直接的结果是网络交换机市场迎来了全新的挑战，同时也是市场迭代的深刻机遇。具有AI支撑能力、智能运维能力的次世代网络交换机，成为了今天AI大局中的当务之急。
引入CloudEngine 16800作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案中的新成员，通过创造性地在交换机中安装AI芯片，通过智能优化和本地决策获取自动驾驶网络能力。加上单槽48 x 400GE高密端口，可以最大化支持AI运算的高密度流量，把网络环境建设推向了AI时代的新层次。
CloudEngine 16800背后，华为解决了AI前夜的两个重要问题：让现在简单，让未来通顺。
