算力網絡作為新一代信息基礎設施的核心，正從理論走向實踐。在前兩篇探討了算力網絡的基礎概念與架構后，本文將聚焦于一個關鍵演進路徑：如何以成熟的云服務模式為中心，構建并發展一個能夠高效承載和賦能各類應用軟件服務的算力網絡，從而推動算力真正像水電一樣，成為即取即用、按需供給的社會化服務。

一、云服務：算力網絡演進的天然基石與核心樞紐

傳統的云服務（IaaS、PaaS、SaaS）已經構建了資源虛擬化、服務化和集中化管理的成熟范式。以云服務為中心發展算力網絡，并非替代現有云，而是對其進行深刻的升級與融合：

1. 從中心化到分布式協同：算力網絡將單一或少數幾個大型云數據中心，擴展為跨地域、跨層級、跨異構（云、邊、端）的分布式算力資源池。云服務的管理調度能力，成為協調這個龐大資源池的“大腦”與“操作系統”。
2. 從資源孤島到一體化服務：它旨在打破不同云服務商、不同數據中心之間的壁壘，通過統一的網絡化平臺，實現算力、存儲、網絡、數據乃至AI模型等資源的全局感知、智能編排與一站供給。用戶無需關心資源的具體位置，只需關注自身應用的需求。
3. 服務模式的延續與深化：保留了云服務按需使用、彈性伸縮、自助服務的核心優點，并在此基礎上，通過算力網絡實現更極致的彈性（如跨域調度）、更低的時延（如就近邊緣計算）、更優的成本（如利用閑散算力）。

二、賦能應用軟件服務：算力網絡的終極價值體現

發展算力網絡的最終目的，是為了更好地服務于上層千行百業的應用軟件。以云為中心的算力網絡，將從以下幾個方面深刻重塑應用軟件的開發、部署與運行模式：

1. 催生新一代分布式云原生應用
應用架構將不再局限于單一云區域。開發者可以像編寫一個本地應用一樣，輕松構建跨多個地理位置的分布式應用。例如，一個全球在線會議系統，其音視頻處理、AI降噪、實時翻譯等組件，可以根據用戶所在位置，動態調度到最近的邊緣節點處理，確保超低時延與高質量體驗。算力網絡為這類應用提供了透明的分布式運行底座。

2. 實現應用性能與成本的全局最優
對于計算密集型應用（如科學計算、影視渲染、復雜仿真），算力網絡可以智能尋找并組合成本最低、或完成時間最快的異構算力資源（如不同廠商的GPU集群）。對于時延敏感型應用（如云游戲、自動駕駛協同感知、工業AR），則能保證關鍵任務被調度到離數據源或用戶最近的邊緣節點。這種動態優化能力，是傳統單一云難以企及的。

3. 促進軟件服務模式的創新
軟件即服務（SaaS）將進化為“算力網絡使能的SaaS”。軟件提供商不僅可以提供應用功能，還能通過底層算力網絡，為客戶靈活搭配不同等級的計算能力、數據本地化策略和安全合規方案。例如，一家ERP服務商可以為歐洲客戶調度部署在歐盟境內的算力與存儲，同時滿足數據主權和性能需求。

4. 加速AI即服務（AIaaS）的普惠化
大規模AI模型的訓練與推理是算力消耗大戶。算力網絡能夠聚合分散的AI算力，形成統一的“AI算力池”。企業開發者無需自建昂貴的AI基礎設施，即可通過網絡按需調用強大的模型訓練或推理服務，極大降低了AI應用的門檻。

三、關鍵技術路徑與挑戰

以云服務為中心構建服務于應用的算力網絡，需要攻克一系列技術與管理難關：

• 統一度量與抽象：如何對異構的CPU、GPU、NPU等算力，以及不同架構的存儲和網絡，進行統一的度量和標準化抽象，是實現資源池化的前提。
• 智能編排與調度：需要開發超大規模的智能編排系統，能夠綜合考慮應用需求（時延、帶寬、算力類型）、資源狀態、成本、能耗和策略（如合規性），做出最優的調度決策。
• 確定性網絡保障：算力調度依賴于網絡。必須構建具備確定性時延、超大帶寬和極高可靠性的新型網絡，確保算力流動的“道路”暢通無阻。
• 安全與可信體系：跨域、多租戶的環境下，數據安全、隱私保護、資源隔離和操作審計變得異常復雜，需要建立貫穿始終的零信任安全架構和可信計算環境。
• 商業模式與標準：如何設計多方參與的收益分成、結算和運營模式，并推動產業界形成統一的技術與接口標準，是生態成敗的關鍵。

四、展望：邁向算力互聯網

以云服務為中心發展算力網絡，是當前階段最具可行性和現實意義的路徑。它繼承并放大了云計算的成果，目標直指支撐未來智能社會的海量應用。隨著技術的成熟和生態的完善，我們有望見證一個真正的“算力互聯網”誕生——在那里，應用軟件可以自由地在全球數字空間中汲取所需的計算養分，驅動前所未有的創新與效率革命。這不僅是技術的演進，更是整個信息服務業態的一次深刻重塑。