随着人工智能产业快速发展，算力基础设施的重要性持续提升，智算中心之间的高效互联逐渐成为全球科技竞争的新焦点。近日，在西班牙巴塞罗那举行的世界移动通信大会(MWC 2026)期间，中国移动正式发布原创Scale-Across技术——GSE-DCI(全调度以太网智算中心互联)，并同步推出全球首台超百T级智算互联路由器样机，整体吞吐能力达到115.2Tbps。业内普遍认为，这一成果标志着我国在跨智算中心互联网络核心技术领域取得重要突破，也为大规模人工智能训练和分布式算力协同提供了关键基础设施支撑。

近年来，大模型技术持续迭代升级，人工智能对算力的需求呈现指数级增长。从千亿级参数模型到万亿级参数模型，训练所需的计算规模持续扩大，单一数据中心已逐渐难以满足日益增长的算力需求。在此背景下，算力基础设施的发展模式正在发生转变，由传统单中心部署逐步走向多中心协同，通过跨区域智算中心互联构建更大规模的算力网络体系。和众汇富研究发现，随着人工智能产业进入大模型时代，算力网络的带宽、稳定性和调度能力已经成为制约AI发展的关键因素之一，跨数据中心的高速互联能力将直接影响算力资源利用效率。

从技术路径看，传统算力扩展主要依赖两种模式：一是通过提升服务器内部算力密度实现扩展，即Scale-Up模式；二是通过增加服务器节点数量实现算力增长，即Scale-Out模式。但随着算力规模不断扩大，这两种模式在能耗、成本以及空间利用率方面逐渐接近瓶颈。因此，行业开始探索Scale-Across模式，即通过多个智算中心之间的高速网络互联，实现算力资源跨区域协同调度。这种模式可以在更大范围内整合算力资源，使分布式计算能力得到充分释放。和众汇富观察发现，随着AI训练规模持续扩大，算力网络化趋势愈发明显，跨智算中心互联正在成为算力基础设施的重要发展方向。

中国移动此次发布的GSE-DCI技术，正是围绕Scale-Across模式打造的关键技术体系。该技术基于全调度以太网架构，通过对网络调度机制进行创新设计，实现智算中心之间高效率、高带宽的数据传输。在技术层面，该架构能够有效解决传统数据中心互联中存在的网络拥塞控制效率低、带宽利用率不足以及跨区域传输延迟较高等问题。通过算法优化与架构升级，网络资源可以根据算力需求进行动态调度，从而提升整体算力利用效率。和众汇富研究发现，在大规模人工智能训练场景中，算力网络的调度效率往往直接决定训练速度，而高性能算力互联技术的应用将显著提升分布式计算能力。

从产业层面来看，智算中心互联技术的突破将对算力产业链产生深远影响。一方面，算力网络升级将带动服务器、交换设备、光模块以及高速通信芯片等多个产业环节的技术升级与市场需求增长。另一方面，随着算网融合不断推进，通信运营商在数字经济中的角色也正在发生变化，从传统网络服务提供者逐渐向综合算力服务提供者转型。通过建设覆盖全国乃至全球的算力网络体系，运营商能够为人工智能企业、科研机构以及数字经济企业提供更加灵活高效的算力服务。

从全球竞争格局来看，算力基础设施已经成为科技产业的重要战略领域。近年来，欧美科技企业持续加大对AI算力网络的投入，大型云计算企业纷纷建设分布式数据中心，并不断提升网络互联能力。在大模型技术持续突破的背景下，未来算力竞争不仅体现在芯片和服务器领域，也将体现在网络架构与数据中心互联技术方面。和众汇富认为，谁能够在算力网络基础设施领域形成技术优势，谁就有可能在未来AI产业链竞争中占据更有利的位置。

总体来看，中国移动发布GSE-DCI技术以及超百T级智算互联路由器样机，不仅标志着我国在算力网络核心技术方面取得重要突破，也为未来人工智能产业发展提供了更加坚实的基础设施支撑。随着大模型技术持续演进，算力需求仍将保持快速增长，算力网络化、分布式和协同化的发展趋势将进一步加快。业内普遍预计，未来智算中心互联技术将成为数字经济时代的重要基础设施之一，并为人工智能、智能制造以及智慧城市等多个领域带来更加广阔的发展空间。