當AI成為全球科技競爭的核心賽點，大模型已然升級為各國、各行業的生產力引擎。無論是企業在市場紅海中的突圍破局，還是中國在全球AI競賽中的領先，所有人都期盼DeepSeek等AI大模型的性能，得以滿血釋放。但在傳統網絡環境下，常因帶寬不足而出現數據傳不動，AI跑不動，訓大模型又慢又卡，集團型企業的跨域協同訓推效率低下。

更值得警惕的是國內雖已建成海量智算資源池，運營商也構建了全國性多級算力布局，但如果長距離傳輸的性能損耗太高，算力資源無法真正形成合力。作為智算中心與千行百業之間的通路，運營商網絡承載的不只是企業的轉型動能，更是中國在全球AI競爭中領跑的底氣。打造適配AI需求的新型網路架構，已成為通信運營商與設備制造商肩負的歷史責任。

上海電信面對全市多家企業的安全、高效用算訴求，聯合華為通過部署星河路由器打造400GE IP智算城域POD。無論是大模型海量樣本入算的數據洪流，集團企業存算分離拉遠訓練的長距離傳輸，還是跨數據中心協同訓推的資源調用，都能通過邊云協同算網解決方案，實現高效、安全的傳輸。上海電信的實踐，為智能IP廣域網（AI WAN）建設，提供了極具參考意義的“全國樣本”。

下面讓我們來詳細拆解一下上海電信邊云協同算網解決方案的建設密碼，看AI時代，運營商如何筑牢算力強國的運力底座，支撐智能中國跑得更穩、更快、更遠。

作為我國經濟發展的龍頭城市，上海是海洋強國戰略的支點，也是航運行業智能化的先行者。當地航運企業的智能化轉型需求，自然成為觀察行業算力升級的窗口。

以某航運企業為例，員工規模高達幾萬人，對智能化辦公、個性化知識服務和實時決策支持的需求日益迫切。為支撐這一龐大組織高效、安全地應用AI大模型能力，集團亟需構建智算節點。在實際推進中，發現從數據上傳的第一步，到算力傳輸的途中，再到AI業務用算的終點站，每一關都存在隱形的減速帶，極大限制了轉型效率。

第一關，智算中心建設的成本關。自建私有化智算中心，需一次性投入高性能AI服務器、高速網絡、液冷設施等基礎設施，改造擴容周期長、成本高，整體承載能力有限。而且，支撐企業萬人以上規模的大型用算需求，格外考驗系統集成能力，技術復雜度極高。所以，對于千行百業的智能化轉型，全私有化算力部署并不現實。