云计算从资源云化到云原生化再到算力泛在化，如今在AI大模型驱动下向云智算升级——体系架构从IaaS、PaaS、SaaS三层拓展为AI IaaS、AI PaaS、MaaS、AI SaaS四层。中国移动这份白皮书详细阐述了云智算四层架构的设计逻辑：AI IaaS提供算网一体化基础设施服务，AI PaaS提供全栈AI开发工具平台，MaaS汇聚多层次模型与智能体，AI SaaS赋能多样化场景应用。围绕这四层架构，算网大脑实现了资源、任务、智能体三级编排调度能力，十大关键技术方向覆盖了从底层芯片到上层应用的全链路。
四层架构的拓展逻辑与每层定位
云智算体系架构从IaaS、PaaS、SaaS三层拓展为AI IaaS、AI PaaS、MaaS、AI SaaS四层。这一拓展的逻辑在于：传统三层架构无法全面覆盖数据处理、模型训练、推理部署等AI开发全链路的需求。
AI IaaS是算网一体化供给的基础设施服务，通过泛在网络推动东中西、云边端、通智超量、训练推理等多类型算力“联算成网”，依托算网大脑实现算力的灵活调度、即取即用。关键技术包括智算超节点、大云磐石DPU、OISA、GSE等。AI PaaS是面向各类AI开发者的工具平台服务，提供覆盖AI研发、运营、测试等全环节的工具链和开发环境，关键技术包括训练框架、推理框架、向量数据库、多模数据库、低代码模型开发等。MaaS是加速AI一站式落地的模型服务，汇聚模型、能力、智能体等资源，推动AI在各行业的普及渗透。AI SaaS是覆盖多样化场景的AI应用服务，赋能生产方式、生活方式、社会治理方式的数智化转型。
AI IaaS层——算网一体化的基础设施
AI IaaS层的核心是“联算成网”和“即取即用”。联算成网通过泛在网络推动东中西、云边端、通智超量、训练推理等多类型算力互联；即取即用依托算网统一编排的算网大脑实现算力的灵活调度。AI IaaS的关键技术包括：智算超节点（64卡互联、800GB/s点对点带宽）、算力芯片（GPU+DPU双轮驱动）、全向智感互联OISA（卡间互联百纳秒级时延）、全调度以太网GSE（机间互联超十万卡组网）、智算文件存储和训推多级缓存。
面向近期，中国移动聚焦国产算力芯片成熟度提升和智算超节点生态构建；面向中远期，以“异构CPU+智算AI芯片”一体融通为目标，推动算力原生的深度抽象技术成熟。
AI PaaS层——全栈AI开发平台
AI PaaS层提供覆盖数据处理、训练、推理、智能体生成、开发工具的全链路能力。数据处理方面，突破真实数据瓶颈，通过数据合成、多模态数据整合、AI驱动自动化标注为模型迭代提供多样化数据燃料。训练框架方面，通过训练并行优化（目标超万卡集群MFU>50%）、FP8低精度训练、故障容错（千亿级参数5分钟恢复）、异构混训（百亿参数加速比>95%）构建高效训练能力。推理框架方面，通过预填充与解码解耦、动态路由网关（延迟降低20%-30%）、融合算子监控（波动率<5%）提升推理效能。智能体生成方面，通过RAG增强检索和自主规划实现智能体的自适应决策。开发工具方面，向量数据库和多模数据库为AI应用提供数据底座，低代码模型开发推动从“低代码”向“无代码”演进。
MaaS与AI SaaS层——模型服务与应用赋能
MaaS平台汇聚九天系列大模型和主流模型，构建覆盖“L0、L1、L2”的多层次模型体系。中国移动已构建DICT库、MaaS云市场等多种成熟商业模式，引入百余家厂商模型及智能体服务。模型智能体融合通过分层融合和动态路由技术，自动将简单任务调度至小参数量模型、复杂任务调度至大参数量模型，实现客户效益最大化。面向中远期设计分布式信用分配体系，通过Shapley值量化各模型贡献度，优化资源调度策略。
AI SaaS层覆盖多样化场景的AI应用服务，赋能生产方式、生活方式、社会治理方式的数智化转型。通过打造MaaS平台、智能体市场等新平台新模式，推动云智算服务在更大范围、更深层次、更广领域的应用，充分释放AI价值潜能。
算网大脑——三级编排调度的智能中枢
算网大脑构建了资源、任务、智能体三级编排调度体系。资源编排调度通过多集群资源统一抽象层和算力度量技术，形成全局资源动态画像和多目标动态调度策略。任务式编排调度面向数据处理（弹性层级队列+负载感知调度）、分布式推理（全局流量负载均衡+自适应弹性伸缩）、集中式训练（分时调度实现训推混合负载）三类核心业务范式。智能体编排调度基于分布式AI Agent协同架构，整合ANP与MCP协议，通过智能体路由实现多智能体动态协作与资源高效管控。
算网大脑对内打造三级编排调度体系，对外演进为具备意图解析与任务规划、能力编排与资源调度、可视交付与持续优化能力的超级智能体，是云智算体系的核心枢纽。
