要明白算力网络，先了解一下近年来运营商一直在致力于的云网融合，用户可以先选择一个云服务节点（如阿里、百度），再根据云服务节点与用户接入节点之间的网络情况选择最佳路径；也可以根据网络情况，选择适合的云服务节点，再选择连接路径。这种做法的核心就是”网随云动“，即网络连接应该根据云服务的特点进行调整。
基于上述背景运营商充当着”数据管道“的存在，但是这种售卖底层基础资源的方式附加值比较低，如何寻找出一个更好的经营模式呢？最容易想到的就是做平台，无论是国外的亚马逊、微软还是国内的阿里、腾讯都在做各种云平台，当然运营商也在做，特别是近些年来边缘计算的场景越来越多，运营商投在MEC上的资源也编的越来越多，但是云平台竞争是十分激烈的，运营商的特长也不在运营云平台上，那么还有别的思路么？
这是算力网络的思路就出现了，先看一下定义（百度百科）：算力网络一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。
这个定义比较抽象，可以拿居民用电的例子做类比：在电力行业中，发电、输电再到用电，分别与发电企业、电网公司与用电用户对应。在算力网络中，参与者分为算力网络消费者、算力提供方、网络运营方、算力网络交易平台、算力网络控制面等。
首先，在发电领域，发电企业中有大型的发电集团建设和运营核电、水电、火电、风电等多种大中型的发电厂来发电，也存在中小型的发电企业，甚至是个人也可以按照相应的法规要求自建发电设备进行发电，再卖给电网公司。而算力供应与之类似，算力池可以是由云服务商、电信运营商等提供的大规模云计算节点，也可以是由行业用户自建的中小型边缘计算节点，甚至是由个人提供的计算资源。其次，电网公司负责输电、变电、配电与售电，将电力传输到千家万户。而算力网络由网络运营商负责在用户（算力消费方）与算力提供方之间建立连接，并提供传送通道来传递两者之间的各类信息与数据。最后，由于电网公司统一输、变、配、售电力，用电用户无须知道自己用的电来自哪家发电企业，是通过什么样的能源生产的，也不需要直接和发电企业来讨论电力价格，不用关心电厂的生产成本变动影响电费支出。算力网络也希望能够达到同样的目标，即用户无须了解自己的需求是在什么样的算力池中被满足的，只需按所用算力大小、网络带宽与服务质量进行付费。综上所述，算力网络在数字经济领域提供了一种可以类比电力行业的新型商业模式，即”强网络模型“（弱平台+强网络）；该模式下运营商的优势就一览无余。
看完算力网络的定义，下面是其看看算力网络到底是什么，下图是”中国移动算力网络白皮书“里的整体架构。
其中最下面的基础设施层是算力网络的底座，以云边端各层次的算力体系满足用户通过无处不在的网络接入无所不在的算力的需求；中间的编排调度层是算力网络的脑，也起着承上启下的租用，向下实现算网资源的管理、调度、编排，向上提供算网调度能力接口，满足算网运营需求；最上层的是运营服务层，结合区块链技术构建可信算网服务统一交易和售卖平台。（具体内容可查阅”中国移动算力网络白皮书“）
最后介绍一下上述架构里的几个关键技术点：
1、算力网络控制转发：为了实现应用与算力的最佳匹配，打破传统承载网无法感知业务的壁垒，引入APN6技术，利用IPv6/SRv6头部的可编程空间携带应用标识信息，使报文在网络转发过程中可根据应用信息进行策略调整。对于不同类型的算力请求，可以由应用发起端提出，在网络转发过程中给予最优选择，并可根据业务的调整随时进行精确匹配。
2、算力网络编排：算力编排是指对算力功能组件及基础设置的管理，分为静态和动态两个场景，在静态场景中，用户对算力资源的类型、容量及网络时延等指标续期稳定，算力网络只需要将分散在各个物理位置的闲置算力资源汇聚并对外提供服务即可；在动态场景中相对就比较复杂，需解决算力资源变更、迁移、释放以及生成等问题，因为动态场景需要考虑算力资源的容量变化、位置变化，用户的需求变化、位置变化等情况。
3、算力建模：算力建模主要包括两个问题，首先对于不同类型的处理器（CPU、GPU、NPU）如何统一度量、对于异构算力如何资源归一化；其次对算力进行度量、建模的时候，不仅需要考虑设备的静态算力的统计，还需考虑数据处理过程中存储对算力的影响、网络传播对算力的消耗，所以需要将计算、存储、时延、抖动等参数统一进行思考建模。
4、算力交易：算力交易主要包括为算力使用者提供所需要的算力资源，为算力提供者提供发布闲置算力的资源平台，并为算力资源类型精确匹配提供服务。并且要保证交易的可信、数据的安全，所以需引入区块链、可信计算等技术。
综上所述，算力建模是使用算力资源的基础，网络转发控制是算力资源信息全网同步的桥梁，算力调度是智慧算力网络工作的大脑，算力交易则是算力资源能够流通的保障。
