伴随AI大模型规模化迭代、异构算力集群普及，算力行业核心瓶颈已不再是硬件算力规模，而是数据流动效率与存算协同能力。猿界算力依托骨干高速网络、无损传输架构、自研算力调度能力，聚焦智算↔通算互联、存力↔算力数据交互，搭建低时延、大带宽、零丢包、高安全的确定性传输通道。
节点与节点之间专属物理链路，无中间转发、无资源抢占，构建独享刚性传输管道。打通算力孤岛、存储孤岛，构建存算一体化协同底座。
支持异地GPU智算集群、通用CPU通算节点远距离互联，实现算力任务迁移、资源互补、异地协同训练。
打通存储集群与算力集群高速链路，实现海量训练数据集、推理业务数据、归档业务数据高速读写、实时调度。
适配RDMA无损传输机制，规避网络拥塞，保障长距离传输零丢包、时延稳定可控。
打通GPU智算、CPU通算、边缘算力之间的数据壁垒，实现异构算力融合调度、统一交互。
针对东数西算跨域场景，优化长距传输链路，降低跨城、跨省数据搬运时延。
构建存算近邻交互模式，高速读取全闪存储数据，大幅缩短模型训练加载周期。
点对点私有链路隔离公网，数据传输全程加密、不留中转缓存，合规可控。
依托100G+骨干带宽、IB高速内网、运营商专线资源，搭建低抖动高速传输链路，支持TB级海量数据包连续吞吐，满足大模型训练、批量推理、仿真演算超大流量交互需求。
采用点对点静态直连组网，去除多余转发节点，简化传输链路；异地算力节点实现物理专线打通，支持跨机房算力集群无感组网，实现算力异地扩容、任务异地迁移。
搭载RoCEv2无损网络架构，规避TCP协议拥塞缺陷，实现零丢包、低时延、CPU低占用，大幅提升分布式训练、多卡并行计算的通信效率。
结合自研算力调度系统，智能识别数据流向、自动分配传输带宽，区分训练数据、推理数据、归档数据优先级，实现存力资源、算力资源、网络资源动态匹配。
跨节点、跨机房万卡集群协同训练，海量训练数据高速读取、并行交互，缩短训练周期。
空闲算力远程拉远并网，异地GPU集群统一调度，提高算力综合利用率。
全闪存储、对象存储与算力集群实时联动，实现数据托管、治理、读取、运算闭环。
私有隔离链路，无公网暴露，满足科研、政企、金融行业私密数据安全交互。
适配算力超市商户生态，支持商户算力、存储资源点对点接入、互通流转。
专线直连、无损传输，相较传统公网传输延迟降低70%+，吞吐能力提升3~5倍。
兼容GPU、CPU、边缘算力、全闪存力，适配多类型算力资产互联。
无需重复建设机房硬件，通过拉远组网实现异地算力扩容，降低基建投入。
点对点私有链路、数据加密传输、无中转缓存，全程可追溯、可审计。
无缝接入算力超市交易平台，支持商户资源接入、链路租用、流量计费、可视化运维。
未来3-5年，算力行业增量核心在于 数据流通与存算协同。猿界算力以点对点拉远传输、高速数据交互为底层基建，打通智算、通算、存力资源壁垒，构建标准化、可交易、可调度、可互通的现代化算力流通网络。持续为AI研发、高端科研、产业数字化提供高稳定、低成本、高安全的数据流转服务，助力算力资产商品化、流通化、价值最大化。
