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网络有广义的，也有狭义的。要手上做着狭义网络的工作，心里想着广义网络的机遇。

广义网络千万种，大致三类。自然界中，真菌的菌丝网络、植物根系、蜜蜂等昆虫的社群网络，淋巴系统、神经网络和蜘蛛网等。人造原子世界中，渔网、贸易网、交通网和神经网络等。人造信息和数字世界中，电话网、互联网、物联网、社交网络和深度学习网络等。

建立网络是为了彼此合作，信息传递和资源共享。包括生物体之间的，非生物之间的，以及生物体与非生物之间的(人机交互，如脑机接口和提示工程)等。同质间的叫NNI(网络-网络接口，彼此对等信任多点)，异质间的叫UNI（用户网络接口，彼此是甲乙方关系）。

通信行业理解的网络，是最大限度地让信息入网和出网时保持一致(只传递，不改变)。典型做法是三段式：建立通信连接、传递信息和关闭连接。

计算机行业连接的网络，虽然与通信行业是一致的，但在具体做法上有不同理解。比如，在传递信息前可以不先建连接，传递出现错误或拥塞时网络不一定要负全责(比如通过应用层重传)等。更具体的体现，是在传统通信技术(如电话网)与互联网的区别，在于网络与终端之间的分工原则不同。

到了AI时代，神经网络中的“网络”，与通信网络和计算机网络中的”“网络”，区别更大：出网络的信息与入网络的信息完全不同，是产生了新价值的信息。此网络非彼网络，原来的网络是对信息的远距离COPY，现在的网络是对信息的深层次加工。

对于算力网络，计算机界的关注重点依然是计算，核心是算力的生产和控制。多在一个数据中心范围内，在一个管理实体内，偏技术。在一个相对较小的可控范围内，如何借助网络的力量，通过技术创新和控制更好地提供算力资源。

对于算力网络，通信界的关注重点依然是连接，核心是算力的管理和调度。多是在跨管理实体的，是在广域的大网，偏商业。在全国甚至全球范围内的多实体之间，如何借助网络的力量，通过协同和商业更有效地共享算力资源。资源的共享和利用，更强调差异化算力供给之间的协同和管理、资源编排，强调数据应用需求与算力供给之间的映射和匹配。

对“三网融合”，可以有三种理解。一是指早年的“电话网、广电网和计算机网“的融合，二是指当下数据中心内的”通信技术、存储技术和计算技术“的融合，三应该会是未来”互联网、算力网和电力网“的融合。

计算机实现了算力单元之间的无缝连接，互联网实现了计算机(包括手机)和局域网的互联。算力网络也要实现数据中心内的互联，实现数据中心之间的互联。而数据中心，就是计算机。

计算机和传统局域网技术，主要针对的是算力消费侧。数据中心和数据中心(内)网络，主要针对的是算力的供给侧。

算力网络发展的第一阶段是云网协同，如SDN/NFV技术等，是把云计算技术应用到网络中去，是行业的共识。但说第二阶段是算网融合，在中国的国情下只能是电信运营商的路径，没有自己网络的云服务商依然是协同的问题，只有同一实体才能谈融合，不是一家人不能进一家门。

云计算兴起时，热的是“云“服务模式不是”计算”。云计算是算力服务化的起点，把算力从第二产业升级为第三产业了，但现在看也只是算力服务一种方式。云计算协同了网络，就有了边缘计算的概念。云计算有了深度学习和大模型，就有了智算。因此，现在算力、智算和算力网络的流行，是在弱化云的模式而强调算的本质，算力服务本身多元化了。

如果说数据中心就是计算机，那么云计算就是个数据中心级的操作系统。

应该把数据中心改成“算力中心“。之前叫机房强调是放计算机的房子，后改名叫数据中心强调主责是存储数据(磁带、光盘和服务器)的地方，但现在核心任务是提供算力资源和服务了。

算力供给以摩尔定律的速度的增长，但数据的增长已经快于算力了(年增长50%)，但AI大模型对算力的需求每3-4个月翻倍。

一个是数据要素，一个是算力网络，欧美还没有类似的概念，我们在摸索中创新，在创新中前行。