Backblaze 发布的 2026 年第一季度网络统计报告显示，新云和超大规模云的流量在冬季有所放缓，但从 1 月份开始活跃度开始回升。该报告分析了 Backblaze 环境中的网络级基础设施数据，并阐述了随着人工智能相关工作负载持续影响云和存储使用模式，数据流动方式正在发生怎样的变化。
自 2025 年 1 月推出 B2 Overdrive 以来，Backblaze 一直在追踪其存储层与用于处理、推理和建模的云环境之间的流量。第一季度，主机和 ISP 流量基本维持在历史正常水平；CDN 流量在冬季有所增长；而云环境和超大规模数据中心的流量在冬季趋于平稳，之后在季度末开始回升。
Backblaze 发送和接收流量最多的地区
第一组热力图比较了 Backblaze 在 2026 年第一季度和 2025 年第四季度按地区和网络类型划分的总传输比特数。结果显示，美国西部仍然是 ISP 区域流量最活跃的地区，Backblaze 表示，考虑到该地区更大的基础设施覆盖范围及其与互联网交换中心的连接，这一结果在意料之中。
环比变化在CDN流量方面更为明显。尽管冬季期间新云和超大规模数据中心的活动有所放缓，但美国西部、美国东部和欧盟中部地区的CDN合作伙伴流量却有所增长。这一变化表明，即使人工智能相关的新云和超大规模数据中心流量从上一季度的较高水平有所下降，本季度仍有更多数据通过内容分发网络传输。
数据传输量最大的（每个 IP 地址的比特数）
Backblaze 的下一个视图着眼于“流量规模”，即每个 IP 地址传输的数据量。这是一种区分广泛分布的分布式流量和负载较大的点对点流量的有效方法。当大量流量分布在多个 IP 地址上时，通常更容易在网络中实现负载均衡。而当大量流量集中在少数 IP 地址上时，从网络工程的角度来看，难度会更大，因为单个流量的权重更高。
尽管冬季期间新云总流量有所下降，但按每IP比特数计算，新云传输仍然高度集中。这反映了GPU和计算集群的数据传输方式：在摄取数据集或生成输出时，它们可以通过相对较少的端点推送高比特率流量。Backblaze表示，流量最集中的区域仍然位于其美国东部集群附近，美国西部和欧盟中部地区的流量也有所增加，这为报告后续部分对新云流量的地理来源进行更深入的分析奠定了基础。
Backblaze 与多少个唯一地址交互
唯一地址视图通过显示 Backblaze 在每种网络类型中交互的不同 IP 地址数量，为流量图增添了新的维度。在本例中，2026 年第一季度的热力图与 2025 年第四季度的热力图非常相似，这印证了即使冬季流量发生变化，底层数据集仍然保持一致的观点。
美国西部地区依然保持着最高的整体独特性，这主要是因为它是 Backblaze 最成熟的区域，支持更广泛的数据中心、工作负载和 ISP 区域流量组合。Neocloud 流量则呈现出不同的特征，涉及的端点数量更少，但更加稳定。这与 Backblaze 在报告中一直描述的模式相符：与 AI 相关的存储和计算流通常会在稳定的端点之间传输大量数据，从而形成“大象流”，这种流量在按集中度而非总量衡量时会更加明显。
交通流量的季节性变化
Backblaze 的汇总视图显示，冬季的低迷如何改变了 2026 年第一季度的整体流量构成。随着新云和超大规模云的流量较上一季度有所下降，CDN 流量在总网络活动中的占比大幅增加，从 2025 年第四季度的约 20% 上升到 2026 年第一季度的 32%。
本地化ISP区域流量占总流量的比例也从21.5%增长至27.8%。与此同时，新云和超大规模云平台流量合计占比从2025年第四季度的36.4%下降至2026年第一季度的25.5%。人工智能相关流量并未消失，但在冬季流量相对低迷时期，其在Backblaze网络活动中的占比有所下降，而CDN和区域ISP流量则填补了这一空缺。
Backblaze 的报告随后从网络类型转向地理位置，分析 Backblaze 基础设施中的流量集中区域。
2026年3月，Backblaze首次在其数据集中添加了地理信息，使其能够按位置和网络类型细分流量集中度。分析涵盖三个方面：全球各国流量、除美国以外的各国流量以及美国各州流量。
按网络类型划分的流量最集中区域（国家/地区）
第一张地理热力图显示了 2026 年 3 月全球前 20 个国家/地区按网络类型划分的流量集中情况。在 Neocloud、超大规模数据中心和 CDN 流量方面，美国显然是 Backblaze 数据集中最大的集中点。
这种集中度可能反映了Backblaze自身基础设施的布局，其中美国西部和东部是其最大的两个部署区域，同时也反映了人工智能基础设施市场的整体格局。美国仍然是数据中心容量的主要枢纽，因此与云、CDN和新云活动相关的网络级流量高度集中于此也就不足为奇了。
按网络类型划分的最高流量集中度（国家/地区，不包括美国）
剔除美国的数据后，第二张热力图更清晰地展现了国际流量的集中区域。荷兰的CDN流量尤为突出，Backblaze认为这部分归功于其与阿姆斯特丹互联网交换中心（AMS-IX）的连接。这反映了欧洲网络设计的一个更广泛的差异：由于成本、路由偏好和区域网络政治等因素，本地互联网交换中心通常比主要的Tier 1转运服务提供商发挥更大的作用。
从美国以外的视角来看，其他国际格局也逐渐显现。新加坡的CDN活动十分活跃，而德国则在托管流量方面表现更为突出。新云的分布则更为分散，芬兰、巴西、法国和加拿大等地呈现出明显的集中趋势。这种分布表明，人工智能相关的数据在美国以外的流动并非集中在单一市场，而是开始在多个拥有重要云计算、计算或连接能力的地区出现。
美国各州的热力图进一步缩小了地理范围，显示新云流量高度集中在加利福尼亚州。这与报告中的总体趋势相符，即人工智能相关的数据流往往聚集在计算、云计算和连接基础设施密集的地区。
超大规模数据中心流量的分布情况更符合预期，其中加利福尼亚州和弗吉尼亚州尤为突出。弗吉尼亚州的流量尤其引人注目，因为阿什本-雷斯顿走廊是美国主要的云和数据中心枢纽之一。与此同时，CDN流量则更加集中在Backblaze的覆盖范围内，特别是其规模最大、运行时间最长的美国西部区域。这使得该区域更有可能承载来自这些网站的较旧、生命周期较长的内容，从而在CDN相关流量中占据更重要的地位。
按网络类型划分的流量最高集中度（按州划分）
美国各州的热力图进一步缩小了地理范围，显示新云流量高度集中在加利福尼亚州。这与报告中的总体趋势相符，即人工智能相关的数据流往往聚集在计算、云计算和连接基础设施密集的地区。
超大规模数据中心流量的分布情况更符合预期，其中加利福尼亚州和弗吉尼亚州尤为突出。弗吉尼亚州的流量尤其引人注目，因为阿什本-雷斯顿走廊是美国主要的云和数据中心枢纽之一。与此同时，CDN流量则更加集中在Backblaze的覆盖范围内，特别是其规模最大、运行时间最长的美国西部区域。这使得该区域更有可能承载来自这些网站的较旧、生命周期较长的内容，从而在CDN相关流量中占据更重要的地位。
Backblaze 还分析了新云和超大规模云流量随时间的变化规律，以及为什么这类流量比 CDN、托管和 ISP 区域流量等更可预测的网络类型更难规划。他们指出，新云和超大规模云流量具有突发性和高流量的特点，这意味着它们可以通过较少的端点传输大量数据。这使得它们对网络工程的要求更高，尤其与分布在多个源和目标的流量相比更是如此。
较新的图表显示出几种模式：
- 新云和超大规模云的流量波动性仍然高于其他类别。 Backblaze 在 2025 年 8 月至 12 月期间活动激增，随后进入冬季放缓期，然后在 2026 年 3 月再次出现高强度新云流量增加。
- 新云活动在美国东部仍然最为强烈，但3月份其扩散范围更广。 早期的流量高度集中，而3月份的数据显示，新云活动已明显扩展到美国西部、美国东部和欧盟中部地区。Backblaze表示，他们将在未来的报告中密切关注这种扩散趋势是否会持续或缩小。
- 冬季，超大规模数据中心的流量也有所下降，尤其是在一月份。 不过，与新云流量不同的是，超大规模云的模式在美国东部地区每月都保持着较为稳定的可见性。
- CDN、托管和ISP区域流量更加稳定。 这些类别偶尔会出现峰值，例如9月份CDN活动增强，以及2025年5月和10月托管量有所增加，但总体趋势更容易建模。由于此类流量通常涉及多个IP地址与多个目的地通信，因此通常更容易在网络中实现均衡。
- ISP区域流量是可预测需求的最佳例证。 Backblaze 将这一类别与消费者驱动的工作流程更紧密地联系起来，这种工作流程往往会产生比 AI 相关计算和存储活动更稳定的模式。
对于 Backblaze 的网络工程团队而言，这种划分催生了两种不同的规划模型。新云和超大规模数据中心的流量需要针对突发流量进行容量规划，包括以 100G 和 400G 为增量大幅增加带宽、提升数据中心内部交换机间的容量，以及在适当情况下与特定合作伙伴建立私有网络间连接。相比之下，CDN、托管和 ISP 区域流量的增长曲线更为稳定，更容易预测。
地理位置在规划中也扮演着越来越重要的角色，Backblaze指出，需求尤其集中在美国，其中加利福尼亚州、弗吉尼亚州、伊利诺伊州和佐治亚州的数据尤为突出。该公司目前仍对季度环比数据持谨慎态度。不过，新增的数据视角使对比更加清晰：与Backblaze观察到的来自CDN、托管和区域ISP的较为稳定的流量模式相比，新云和超大规模云的流量更加集中、更具动态性，且对运营的要求也更高。
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