Verizon & AWS: 人工智能光纤网络
这不仅是关于更快的传输线路，而是为下一代人工智能应用奠定基础。Verizon 构建新的高速光纤线路，直接连接 AWS 数据中心，并专门为计算密集型的人工智能工作负载而设计。这涉及那套看不见的基础设施，它决定人工智能应用是稳定、快速、可扩展地运行，还是会因网络瓶颈而失败。
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引言
Verizon 这家大型电信运营商与 AWS 作为领先的云服务提供商，在一个战略项目中走到一起。Verizon 是美国的主要网络运营商，运营光纤网络、移动通信（4G/5G）以及企业连接。AWS，亚马逊的云部门，提供计算能力、存储、数据库以及像 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 这样的专门 AI 服务。
背景
新项目聚焦于一个长途光纤网络。Verizon 构建额外的、特别高容量的远距离光纤线路，直接连接多个 AWS 数据中心。这些光纤线路在较长距离上传输巨量数据，例如在不同区域或云服务提供商的集群位置之间。
这对人工智能很重要，因为生成式 AI 模型在训练时需要处理以 TB 级别计的数据集，并且在训练过程中会在数千个 GPU 之间持续交换参数，之后在使用阶段需要在毫秒内对请求做出响应。任何额外的毫秒级延迟或网络瓶颈都可能直接带来成本，例如拉长训练时间或降低 API 速度。因此，AWS 和 Verizon 强调在交易中实现高容量与低延迟的结合。Verizon 将这些项目整合在品牌 Verizon AI Connect 之下，这是一个战略和产品套件，专门用于将 KI 工作负载从超大规模云提供商、云供应商以及大型客户带入自有网络。包括 5G、光纤、边缘站点以及数据中心基础设施，能够专门为 KI 应用进行组合。
现状
2025 年 11 月 3 日，Verizon Business 宣布与 AWS 签署了一项新合同，名为 Verizon AI Connect 的协议，Verizon 将建设新的高容量光纤线路，直接连接多个 AWS 数据中心。仅一日后，报道指出 Reuters, 强调重点在于支持下一代人工智能应用程序，但未公开协议的财务细节。
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用于高速数据传输的光纤电缆的结构与工作原理。
据称 Verizon 据称，这被视为具有弹性、高容量、低延迟的网络基础设施，即高带宽、低时延、具备容错的线路，例如通过冗余路径。这些新段补充了现有的 Verizon 网络，专门用于承载生成式人工智能日益增长的数据流。AWS 因此能够跨多个数据中心分发 KI 工作负载，同时确保对客户服务的质量。
Network World 将交易描述为专用、长距离的光纤路线，连接 AWS 数据中心，为高要求的人工智能工作负载提供高性能和低延迟。这并非普通的互联网连接，而是 AWS 云站点之间的定制化、高度专业化连接。
该交易建立在 Verizon 与 AWS 之间已有的战略关系之上。Verizon 将 AWS 作为自身数字化项目的首选公有云合作伙伴；此外，在企业私有蜂窝网络和边缘计算解决方案领域也有共同的提供。与此同时，Verizon 在 2025 年初提出了更广泛的 KI 策略，其中也提到了 Google Cloud 和 Meta 作为 AI Connect 解决方案的早期用户。
在市场层面，所有这一切都发生在一波巨额投资潮的背景下。据称 Synergy Research Group 目前全球约有 1,244 个超大规模数据中心，另有 527 个正在规划或建设中。云基础设施支出近来创历史新高，与此同时，Amazon、Google 和 Microsoft 大幅提升在数据中心和人工智能基础设施方面的投资。
分析
对 Verizon 来说，光纤网络不仅是一个技术项目，而是对商业问题的答案：在美国，传统的移动通信业务增速已经变慢，而对数据中心互联和 KI 工作负载的连接需求却在急剧增长。分析师预计，到 2029 年，数据中心中的 KI 加速器（GPUs 等类似芯片）的数量将从 2024 年的 1100 万增至 2800 万，并且许多系统需要通过光纤实现水平扩展和横向扩展互连。
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AWS 服务的连接选项，与光纤网络的整合相关。
对 AWS 来说，这笔交易提供了一种确保在客户并行使用多个区域和多个数据中心时，针对高要求的 AI 应用的性能和可靠性的方法。 AWS betont in eigenen Unterlagen, 因为生成式人工智能需要处理巨量数据，并且在数据收集、训练和使用等各阶段都需要稳定、低延迟的连接。一个专用的光纤网络有助于绕开公共互联网的瓶颈，同时确保安全性和可预见的带宽。
为什么要使用光纤而不是简单增加 5G？5G 在设备移动或企业在工厂、港口等建本地网络时很强大。但用于大云数据中心之间的数据互联方面，光纤网络（采用波分技术、极高的数据传输速率）是不可或缺的。Verizon 正是在这里通过 AI Connect 与新的 AWS 协议定位自己：提供能够每条路径传输数百Gbps 甚至更多的连接。
电信行业的更广泛背景也很令人关注。 AWS selbst wirbt gegenüber Netzbetreibern 因为生成式 AI 能使运营、客户服务和营销更高效，例如通过自动化故障分析、智能支持或更有针对性的优惠。同时，必须以环保的方式满足日益增长的计算中心能源需求：据称，到 2030 年，数据中心的电力需求大约会翻倍，达到约 945 TWh，其中 AI 是最重要的驱动因素。 Internationale Energieagentur (IEA) erwartet, 据称，到 2030 年，数据中心的电力需求大约会翻倍，达到约 945 TWh，其中 AI 是最重要的驱动因素。
这就清楚地说明了为什么 Verizon 和 AWS 对弹性、高效的网络如此重视：它们必须同时传输巨量数据、将故障降到最低，并且最好帮助把数据中心放置在可获得充足可再生能源的地方。如果你在开发或规划 KI 应用，应该像对待模型选择和训练数据一样认真对待网络设计。
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本演讲由 AWS re:Invent 2023 zu fortgeschrittenen VPC-Designs 非常具体地展示了 AWS 如何为高性能工作负载构建网络——这正是 Verizon 与 AWS 之间的交易所嵌入的技术基础。
事实核查
证据： Verizon Business ein neues Glasfaser-Abkommen mit AWS geschlossen hat, 用于构建在 AWS 数据中心之间专门为 KI 应用优化的高容量光纤线路。 Reuters bestätigt, 据称，重点在于下一代 KI 应用，且两家公司尚未公开财务细节。明确证据还表明，该项目是更广泛的 Verizon AI Connect 策略的一部分，该策略旨在 Verizon sich als Infrastrukturpartner für Hyperscaler und große Unternehmen positioniert.
不明确： 尚不清楚将实际建造多少条光纤线路、它们具体提供何种容量（例如 Tbps）以及投资规模有多大。像专业媒体如—— Fierce Network weisen ausdrücklich darauf hin, 尚不清楚是否会有与其他云提供商签署类似协议，以及是否会演变成对专有 KI 骨干网络的普遍趋势。此外，未来的监管将如何严格要求 KI 数据中心及相关网络在环境与透明度方面的规定，以及它们将如何连接——这些问题尚待解答；这将取决于监管框架的演变。
错误或误导： 误导性的看法是，Verizon 会因为这笔交易而突然成为 AWS 的独家网络合作伙伴。AWS 仍然使用广泛的网络运营商生态系统以及自有解决方案，例如用于连接客户的数据流；而 Verizon 的协议是在此基础上增加了特定的新光纤路径，但并未取代现有方案。对所有 AWS 服务的公开互联网也并非被新网络取代。最后，不能从该项目推断出 AI 因此会自动变得更环保——尽管效率提升。 AWS Direct Connect, 用于将客户数据通信连接；Verizon 协议在该组合中增加了特定的新光纤路径，但并未取代现有方案。对所有 AWS 服务的公开互联网也并非被新网络取代。最后，不能从该项目推断出 AI 因此会自动变得更环保——尽管效率提升。 尽管有了效率提升。 IEA erwartet weiterhin einen deutlichen Anstieg des globalen Stromverbrauchs von Rechenzentren 尽管有了效率提升。
反应与对立意见
Verizon selbst betont in seinem Statement, 据称，人工智能将成为经济与社会未来的关键，并需要一个能够满足这一要求的网络。该公司将此交易作为其网络扩展严格对接这些需求的证据。AWS 则强调安全、可扩展的云基础设施与灵活的高性能网络的结合，旨在帮助各行业客户在大规模部署 AI 应用。
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光纤之路：从街道到家庭的基础设施示意图，是高速数据传输所不可或缺的。
Fierce Network ordnet die Vereinbarung ein 进入一个更广泛的趋势，电信公司如 Verizon 和 AT&T 将数据中心互联作为新的盈利领域来探索，因为传统的移动业务增速放缓，数据中心之间连接的需求正大幅增长。分析师认为这是将现有光纤资源更好地变现的机会，但也警告说，像 Lumen 和 Zayo 这样的其他参与者已经在数据中心光纤领域占据了很大市场份额。
批评声音更多来自能源与气候方面：这些 IEA und unabhängige Analysen machen deutlich, 数据中心的电力需求——主要由 AI 驱动——到 2030 年可能会约翻倍，达到日本等国目前的电力消费水平。组织如 Carbon Brief erinnern daran, 尽管有效率提升，绝对排放可能仍会随着更多 KI 基础设施的建设而上升。在这种背景下，网络扩建被一些人视为提高效率的机会，同时也可能让 KI 基础设施的扩张超出气候目标的速度成为风险。
影响
对于使用或开发 AI 应用的企业来说，最重要的信息是基础设施具有战略性。如果你在训练大规模生成式 AI 模型或运行拥有大量用户的实时应用，应在架构规划中充分考虑网络路径、延迟和冗余，而不仅仅是计算能力（GPUs）与存储——这正是像 Verizon 与 AWS 之间的交易所涉及的。在实践中，这意味着，例如使用专用连接、合理划分的 VPC 与清晰定义的数据路径。 AWS Direct Connect), ，使用专用连接、合理划分的 VPC 与清晰定义的数据路径。
对开发者而言，值得参考特定的最佳实践来自于 AWS zu generativer KI und Netzwerken: 在那里，详细描述了如何高效地将训练数据迁移到云端、如何在集群之间优化流量、以及如何在推理 API 中最小化延迟。结合 Verizon 现提供的光纤基础设施，这将为全球 AI 平台奠定基础，使用户几乎实现实时响应。
同时应考虑能源与可持续性的因素。当你计划 AI 项目时，值得优先选择那些具有高比例可再生能源并对排放公开透明的数据中心与区域—— AWS und andere Cloud-Anbieter veröffentlichen dazu zunehmend Berichte und Tools. 在应用层，你还可以让模型规模更小、合并请求或使用缓存，以降低计算和网络负载。
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本场关于电信领域生成式 AI 的圆桌讨论很好地展示了网络运营商和云服务提供商如何共同努力扩大 AI 应用的规模，同时兼顾运营、能源消耗与商业模式。
待解问题
尽管有许多话题热度，仍有多个问题尚未解决。Verizon 与 AWS 迄今尚未披露将建多少条新光纤段、具体连接哪些路段、总容量多大以及建设需要多久。缺乏这些信息很难评估对 AWS 全球 AI 基础设施的实际影响。
不明确：是否会有与其他云提供商签署类似协议，以及是否会演变成对专有 KI 骨干网络的普遍趋势。此外，未来的监管将如何严格要求 KI 数据中心及相关网络在环境与透明度方面的规定，以及它们将如何连接——这些问题尚待解答；这将取决于监管框架的演变。 IEA und verschiedene Regierungen diskutieren bereits Szenarien 不清楚的是，像你这样的公司到底多大程度上会使用这些专门网络，还是由于成本、迁移或复杂性等原因，许多工作负载仍然停留在普通路径上。
结论
Verizon 与 AWS 的新光纤网络不仅仅是一个技术细节，它是更大图景中的一个拼图，人工智能、云计算与电信日益紧密地融合。Verizon 试图将其商业模式向数据中心与 KI 互联方向扩展；AWS 也在为增长中的 AI 工作负载提供额外的性能与稳定性冗余。对你而言，这意味着在大规模应用 AI 时，应在网络架构、数据中心、能源与商业模式等方面进行综合考量，并关注技术与社会层面的影响。这类交易的真正价值，正是在这一交汇点：它们展示了基础设施如何成为数字创新的战略驱动因素。