作者：李舒妤

当企业纷纷“上云”、大模型掀起智能变革，一张看不见却至关重要的“网络”正成为数字世界的隐形动脉。而这条动脉的构建者之一——游志强先生，一位拥有二十多年实战经验的网络架构师，正用一系列原创性技术成果，悄然改变着数据的流动方式。

边缘的智慧：让网络拥有“自适应能力”

随着智能安防、工业互联网等场景的快速发展，边缘计算成为行业新热点。然而边缘环境网络波动大、业务类型复杂，传统网络架构难以满足高可靠、低延迟的要求。2022年，游志强先生带领团队开发的“边缘云智能接入网络动态优化系统”，正是为解决这一行业痛点而生。这个系统就像一个拥有“感知—决策—执行”能力的智能交通指挥系统，实时监测各条链路状态，一旦发现拥堵或故障，能在毫秒内切换路由，并优先保障关键业务流量。

“边缘网络的最大挑战是不确定性，”游志强先生在回顾开发过程时指出，“我们的目标不是追求理想环境下的高性能，而是在不稳定中保持业务连续性。”系统通过轻量级AI模型实现智能决策，既避免了复杂算法对边缘设备的负担，又实现了动态优化。这一创新成果很快在火山引擎边缘云智能接入网关中得到验证，支撑了字节跳动十几万员工及上千家企业的远程办公接入与安全、分支互联、分支上云和跨境加速等复杂场景，实现了企业级网络服务的智能化突破。

AI时代的“通信引擎”：打破万卡集群的协同瓶颈

随着大模型训练规模突破万卡级别，GPU集群间的通信效率成为制约训练速度的关键。游志强先生主导开发的“面向AI训练的高性能分布式通信协议栈系统”就完美解决这一瓶颈。“传统网络协议就像普通公路，而AI训练需要的是高速铁路，”他比喻道。

这个系统通过创新架构，成功应用于公司超大规模的训练和推理集群，帮助提升AI训练和推理效率超过10%。这一突破不仅支撑了内部大模型训练的效率提升，更重要的是为行业提供了可复制的AI通信基础设施方案。一位合作方技术负责人评价：“游工的系统把通信复杂度封装了起来，让我们能更专注于模型本身。”可以说，这一成果直接彰显了游志强先生在前沿技术领域的洞察力与创新能力。

从通信老兵到云网创新者

除了上述两项成果，游志强先生的“低时延用户态协议栈加速引擎”同样展现出了显著的价值。这个系统广泛应用在公司内部抖音、搜索、广告、推荐等多个核心业务，节省了超20%的计算资源和成本，在保障高带宽和低时延的同时，实现了性能与成本的最佳平衡。此外，游志强先生还开发了诸如“多租户边缘云虚拟网络隔离平台”“‌AI驱动的边缘计算负载均衡决策系统”一系列工具。这些系统共同构成了从边缘到云、从基础设施到智能决策的完整技术体系，体现了他在网络虚拟化领域全方位的复合能力。

而这种将复杂行业经验转化为可复制工具的能力则源于他独特的职业路径：早年在通信设备商积累的硬件与协议功底，使他对网络底层有深刻理解；而在互联网公司面对海量业务场景的历练，则培养了他从业务视角设计架构的思维。“好的架构不是技术的堆砌，而是对业务逻辑的抽象，”游志强先生总结道，“先理解了数据为什么要流动、如何流动，才能设计出合适的通路。”

系统思维，驱动行业级进步

在游志强先生看来，网络虚拟化的终极目标不是替代硬件，而是通过软件定义的方式，让网络资源像水电一样按需可取、灵活调度。他的成果之所以能跨越不同公司、不同业务场景产生价值，正是因为他始终聚焦于行业共性问题，并通过系统化、平台化的方式提供解决方案。从支撑十万人级远程办公的网络系统，到提升AI训练效率的通信组件，再到节省大量计算资源的协议栈，这些成果共同印证了系统化思维在解决复杂技术问题时的强大力量。

在数字化转型不断深化的今天，游志强先生的工作或许不如AI模型那样引人注目，但他所构建的网络基础设施，正如同城市地下的供水管网，默默支撑着上方世界的繁华运转。而他的职业路径也启示我们：真正的技术创新，往往源于对现实问题的深刻理解，以及将复杂需求转化为简洁架构的系统思维能力。