在虚拟化时代，数据中心通过虚拟化技术实现了资源池化共享，提升了资源利用率，比如将服务器的利用率由20%提升到60%。在云时代，数据中心通过SDN实现了云化服务，优化了发放效率，大大压缩了业务部署时间，并带来了业务智能运维能力。那么AI时代，数据中心又该做哪些改变?

钟开生表示，当企业不断投资AI应用时，会发现数据中心网络性能对AI算力影响很大，而且可能会成为AI商用进程的一个关键瓶颈。传统以太网存在千分之一的丢包率，这会导致数据中心的AI算力只能发挥50%。另一方面，预计全球年新增数据量将从2018年的10ZB猛增到2025年的180ZB，现有100GE为主的数据中心网络本根无法应对如此规模的数据量。此外，随着数据中心不断增加服务器，加上计算网络、存储网络和数据网络三网融合，传统人工运维已难以为继，亟需引入创新的技术来提升智能化运维能力。

面对AI大面积商用带来的挑战，钟开生认为，数据中心交换机必须扩展自身的能力，满足三大特征：内嵌AI芯片、单槽48x400GE，以及向自动驾驶网络演进的能力。华为CloudEngine 16800全面具备这三大特征，它是业界首款内嵌AI芯片的数据中心交换机，能够100%发挥AI算力;具有业界最高密度单槽位48x400GE，可以满足AI时代5倍流量增长需求;使能自动驾驶网络，可以秒级识别故障、分钟级故障自动定位。

三大特征为数据中心赋能

对于数据中心而言，CloudEngine 16800所具有的三大特征可以全面提升能力表现。

首先，内嵌AI芯片的CloudEngine 16800，承载了华为独创的iLossless智能无损交换算法，可以实现流量模型自适应自优化，在零丢包基础上获得更低时延和更高吞吐的网络性能。克服传统以太网丢包导致的算力损失，将AI数据算力从50%提升到100%，同时将数据存储的每秒输入输出性能提升30%。

其次，CloudEngine 16800全面升级了硬件交换平台，具有业界最高密度单槽位48x400GE，单机提供业界最大的768端口400GE交换容量，交换能力高达业界平均的5倍，能够很好地满足AI时代流量倍增需求。

第三，CloudEngine 16800基于内置的AI芯片，可以有效提升“网络边缘”的智能化水平。交换机具备本地推理和实时快速决策的能力，结合集中的FabricInsight网络分析器，可实现秒级故障识别和分钟级故障自动定位;同时，基于分布式的AI运维架构，还可以大幅提升运维系统的灵活性和可部署性。

此外，随着AI时代的到来，数据中心的数据处理量将不断攀升，随之而来的是电力消耗的增长。据统计，目前用电成本约占数据中心整体运行成本的60%以上，而网络设备的用电量占到5%左右。CloudEngine 16800则可以将平均每bit数据的功耗降低50%，1台设备每年可以节省32万度电，减少碳排放259余吨，帮助客户大幅降低成本。

钟开生表示，AI数据中心交换机将帮助行业客户进一步加强智能化转型。接下来华为准备将AI技术注入到所有网络产品和解决方案中，打造一个“自动驾驶”的网络。“这样不仅可以提升网络的利用率和运维效率，还可以帮助客户加速AI业务的运行，为AI应用持续创新提供土壤。”钟开生说。