硬件是基础，软件是灵魂。在2025年9月25日举行的京东全球科技探索者大会（jdd）上，京东集团再次全面升级其ai战略，进一步明确了“以零售为根基的技术与服务企业”的整体定位。为支撑这一新战略的落地实施，京东不仅将自研的“言犀”大模型扩展为全新的“joyai”大模型家族，还发布了joyagent3.0、joycode2.0等一系列智能体产品。同时，京东宣布将在未来三年持续加大投入，推动构建万亿级规模的人工智能生态体系。
显然，如此宏大的AI战略布局和不断涌现的AI业务场景，离不开强大且高效的基础设施支持。在本次大会的展示区域，华为首次对外亮相了多款专为AI时代打造的前沿基础设施新品，包括高密128*400GE盒式以太交换机、400G/800G高速星联光模块等，充分展现了其在AI基础设施领域的技术领先性，也预示着京东与华为在联合创新方面拥有广阔的合作空间。
华为展台
AI不仅是算力的挑战，更是网络的考验
随着京东AI战略的深入推进以及各类AI应用需求的爆发式增长，其智算集群正加速向万卡乃至十万卡规模迈进。在此过程中，网络架构的组网能力、负载均衡性能以及运维管理效率，已成为决定智算集群整体效能的核心瓶颈。
组网规模难题：在单台交换机端口数量固定的前提下，集群规模的扩大意味着更多网络设备的部署，这不仅占用大量机架空间、推高总体拥有成本（TCO），还会显著增加网络拓扑复杂度。与此同时，计算节点对带宽的需求也在迅速攀升。
负载均衡压力：在大规模智算集群中，一旦发生网络拥塞，整个训练任务的性能可能急剧下降。因此，如何实现高效负载均衡成为关键课题。特别是在MoE等新型模型架构广泛应用后，整网流量调度的复杂性进一步加剧。
运维管理挑战：随着集群规模扩大和网络结构日益复杂，传统运维模式已难以应对。面对AI作为核心业务的高可用要求，提升故障响应速度和运维质量已成为刚需。
华为数据中心网络128*400GE交换机
面对上述多重挑战，以京东为代表的头部互联网企业亟需更先进、更具算效比的网络解决方案。正是在此背景下，华为推出星河AI高算效数据中心网络，通过“以网强算”，助力客户最大化释放智算集群的算力潜能。
以高密度400GE网络
打造超大规模智算集群
为满足京东不断增长的AI算力需求，构建更大规模的智算集群势在必行。在这一过程中，华为推出的高密128*400GE盒式交换机与576*400GE框式交换机发挥了关键作用，采用两层组网架构可支持最大达3.6万卡的集群规模。相比传统的三层架构，该方案减少40%的400GE光模块使用量，相应地使光互联成本降低40%，大幅优化了部署效率与经济性。
以全局负载均衡提升集群性能
网络负载均衡是保障智算效率的基础。华为星河AI网络搭载全新升级的NSLB-DP动态负载均衡方案，通过智能动态调度算法实现本地与全局链路的协同优化，有效克服了传统静态算法缺乏全局视角的局限，并已在京东实际网络环境中完成测试验证。
测试结果显示：在集合通信场景下，NSLB-DP相较于原有的NSLB-S（静态算法）在Allreduce、ReduceScatter、Allgather等常用算子上的带宽表现均有提升，最高增幅达24.62%；在真实模型训练场景中，NSLB-DP亦带来训练吞吐量的显著提高，性能提升最高达7.32%。
以智能运维实现提质增效
传统Telemetry技术在高负载、超大规模集群中存在指标采集不全、上报延迟等问题，导致故障排查耗时长达数小时，难以满足京东对AI系统稳定性的严苛要求。
为此，华为星河AI网络引入iFIT（随流检测）与Packet-Event（丢包及超时延可视）两大创新技术。iFIT可实现业务流路径的可视化，并支持逐跳实时监测丢包与时延情况，帮助运维团队快速定位故障节点；Packet-Event则深入芯片层级，主动上报丢包根因和超时延流信息。两项技术结合，使得典型网络问题可在分钟级完成定界定位，极大提升了运维效率与系统可用性。
连接算力，也连接未来
华为长期坚持在以网络为核心的根技术领域高强度投入，星河AI高算效数据中心网络正是这些积累的集中体现。通过先进的网络技术，华为不仅实现了海量算力的高效互联，更在AI应用、业务价值与未来发展之间搭建起稳固桥梁——这也正是京东与华为能够持续深化合作、共创共赢的根本所在。
星河AI网络只是华为与京东深度协作的一个缩影，但它所映射出的，是华为与中国互联网产业携手同行、共赴AI浪潮的坚定步伐。
