11月7日，在亚太光纤光缆产业协会（APC）与亨通集团联合主办的2024全球光纤光缆大会上，中国工程院院士刘韵洁受邀出席并做题为《AI高速发展推动光电网络融合变革》的主题演讲。刘韵洁院士分享了智能时代网络发展的需求和趋势，并对光电网络融合关键技术的研究进展、以及光电网络技术在算力网络中的应用进行了深入的分析和探讨。

刘韵洁院士从国家政策的解读开始，他表示，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。构建数据基础制度体系，有利于充分发挥数据要素作用，赋能实体经济，推动高质量发展；有利于做强做优做大数字经济，应对科技革命和产业变革，构筑国际竞争新优势。

刘韵洁院士指出，智能时代数据传递与计算对网络提出新挑战，时延敏感型、计算密集型是智能互联网时代新型网络业务的两个最核心特征。他表示，如今“AI大模型”正在引爆新一轮技术革命，随着芯片算力和机器学习大模型的不断创新，生成式人工智能与大模型技术取得突破性进展，对算力提出巨大需求。“空间计算”开启前所未见的虚拟时代，对算力和时延同时提出需求，需要提供更高速率和更低时延。而“具身智能”，未来工业机器人则对算力、时延、可靠性提出新需求。大模型算力需求激增，算力组网需求迫切，网络宽带成为瓶颈。

在演讲中，刘韵洁院士还分享了他的几点观察。他指出，美国AI大模型使用量激增，然而AI大模型发展成本非常高，比如OpenAI的GPT-4训练成本为7800万美元，谷歌的Gemini Ultra训练成本为1.91亿美元。这让不少人质疑发展大模型的必要性，美国大模型使用量快速增长启示我们AI的价值正在显现，加快推动以数据为基础的人工智能发展，我们面临日益严峻的挑战。其次，光电融合网络具有广阔市场前景。刘韵洁院认为，无论是大型公司如微软等通过光网络技术连接多个数据中心，还是光模块出货量超400%的增长，都表明光电融合网络具有广阔市场前景。此外，刘韵洁院士还分享了美国构建“科研算力网络” ESnet6的一些最新进展。