《超越瓶颈：人工智能集群组网报告2025》基于全球103名资深专业人士的调查反馈，聚焦人工智能数据中心基础设施的发展趋势、挑战与优化策略，为行业发展提供了关键参考。调查参与者多来自大型电信和云服务提供商，72%来自年收入超10亿美元的企业，覆盖网络规划、工程等多个核心领域。

　　报告显示，人工智能行业正加速发展，89%的受访者计划扩大或维持人工智能基础设施投资，追求更高容量、更低延迟和更优运营效率。但行业同时面临多重挑战：59%的组织受困于预算限制，55%指出现有基础设施存在灵活性和吞吐量不足的问题，51%面临人工智能专业人才短缺的技能缺口，这些因素均制约着AI基础设施的扩展。

　　在扩展策略上，企业趋向多元且智能的方向。51%的企业规划基于云的AI集成，49%优先提升GPU性能，45%同时发力新软件架构与网络硬件升级。Agentic AI等新技术的发展，正推动着AI计算架构与互连方式的变革，企业在提升计算能力的同时注重保持运营敏捷性。

　　网络瓶颈成为AI发展的关键制约，突破瓶颈需技术升级与架构优化双管齐下。带宽方面，400G仍是主流标准，55%的AI/ML基础设施已部署，而800G和1.6T的采用率持续上升，分别有34%和22%的受访者正在部署或试用。网络技术方面，62%的企业探索软件定义网络（SDN），58%考虑超以太网，超以太网凭借全栈优化、低延迟等优势，成为下一代AI数据中心的有力竞争者，同时InfiniBand/NVLink等高性能选项仍占据一定市场。优化策略上，企业多采用硬件升级与软件微调结合的方式，61%的公司追求网速升级，另有网络配置调整、GPU升级等多种手段并行。

　　真实世界仿真成为验证AI基础设施性能的关键。60%的企业已在使用AI流量模拟仿线年内采用。仿真能验证真实场景行为、实现测试可重复性、提升部署前信心，但行业仍面临缺乏标准化基准工具、难以重现真实工作负载等挑战。

　　成本压力下，行业战略已从单纯扩张转向智能优化。62%的企业认为优化能从现有基础设施中获取更多收益，59%重视提升工作负载完成可靠性，43%将优化视为竞争优势，41%关注降低功耗。未来，AI基础设施的成功将依赖于效率、可靠性与灵活性的提升， Ultra Ethernet与真实场景仿真等技术将发挥核心作用，推动行业实现从限制到优势的跨越。