Backblaze 发布了 2025 年第四季度网络统计报告，深入分析了其平台上的流量流动情况，以及这些流量活动如何反映现代 AI 基础设施的现状。这是该公司继持续发布的“驱动统计”和“性能统计”系列报告之后，第二次发布季度网络统计报告。该报告重点关注网络层面的行为，包括客户工作负载的入口流量、出口流量、带宽集中度和区域活动。
该报告并未提出理论模型，而是基于 Backblaze 网络工程团队观察到的生产流量数据。该团队持续监控数据在平台上的流入、流出和跨平台流动情况。其目标是了解客户行为和更广泛的行业变化如何在网络层体现出来。在第四季度，人工智能成为推动流量模式转变的最强驱动因素之一。
推动这一转变的重要因素是 B2 Overdrive。它于 2025 年 4 月推出，可在 Backblaze 存储和用于模型训练、推理和实验的 neocloud 计算环境之间建立直接、高性能的连接。有了这项功能，Backblaze 现在可以清晰地了解 AI 工作负载如何在存储和计算之间传输海量数据集，尤其是在短时间内高强度传输的情况下。
这些工作流程通常遵循一个熟悉的循环：首先，大量图像、视频和元数据被采集和整合，然后导出用于训练和实验。随着模型的演进，这些资源会被刷新、更新并再次存储，从而产生周期性的高流量。Backblaze 贯穿整个流程，在数据采集阶段充当持久存储层，并在数据采集阶段作为高吞吐量数据源为下游计算平台提供数据。模型训练完成后，会被存储、提供服务并定期重新训练，而 Backblaze 则持续提供底层存储。
人工智能工作负载正在推动更大、更集中的交通流
第四季度，Backblaze 平台、新型云提供商和传统超大规模云服务商之间的流量显著增加，主要集中在 6 月至 11 月期间。这一流量活动表明，数据摄取量显著增加，随后是密集的数据处理和模型相关数据导出。从网络角度来看，这标志着流量模式从分散的互联网式流量转向少数端点承载更大流量的模式，这种模式与以人工智能为中心的基础设施高度契合。
按网络类型对流量进行分组后，Backblaze 的报告揭示了几个趋势。内容分发网络 (CDN)、托管服务提供商 (Hosting Provider) 和互联网服务提供商 (ISP) 的流量基本保持在历史范围内，这与内容分发、网站托管和备份的稳定工作负载相符。有两个类别在本季度出现了显著增长。
从 8 月到 10 月，迁移流量有所增加，这主要得益于数据中心内部通过专用光纤连接进行的大规模数据传输。这些链路用于高效地迁移大型数据集，而无需依赖公共互联网。与此同时，从 7 月到 11 月，新云流量显著增长（10 月达到峰值），表明 Backblaze 存储与面向人工智能的计算平台之间的交互日益频繁。Backblaze 表示，这些变化表明网络活动基线水平正在上升。
为了更好地理解数据，Backblaze 还概述了其区域和网络分类。美国西部是该公司规模最大、运营时间最长的区域，而美国东部与新云基础设施的距离最近。位于加拿大的加拿大东部是 Backblaze 最新的区域。网络类别包括 CDN、传统托管服务提供商、超大规模数据中心、负责最后一公里连接的区域 ISP、承载长途流量的 Tier 1 ISP、专注于 AI 计算的新云以及用于大规模用户迁移的链路。
热力图显示人工智能流量的集中区域
Backblaze 使用热图来可视化其各个区域中与人工智能相关的活动聚集情况。
首先从总流量来看，美国西部到区域性互联网服务提供商 (ISP) 的连接占据主导地位。考虑到 Backblaze 在该地区的业务规模以及其接入 Equinix-IX 等互联网交换中心的能力，这一结果并不令人意外。这些接入点使 Backblaze 更贴近消费者网络，并降低日常工作负载的延迟。
更值得注意的是，新云流量集中在美国东部，流量数据显示，芝加哥、达拉斯-休斯顿、丹佛、纽约、北弗吉尼亚（包括雷斯顿和阿什本走廊）以及亚特兰大等城市周边地区流量活动集中。这种在美国东部的集中分布与当今大部分人工智能计算能力的所在地相吻合。存储和计算之间距离的缩短降低了延迟，从而更容易高速传输大量数据。这种地理位置上的接近性有助于解释为什么如此多的人工智能相关流量集中在这些地区。
由于这是首个拥有完整数据集的季度，Backblaze指出，现在就这些集中度是否会发生变化得出长期结论还为时过早。追踪未来几个季度的这些变化趋势是目前的重点工作。
高强度转移预示着人工智能管道的持续发展
第二组热图考察的是“流量规模”，定义为每个IP地址传输的比特数。该指标结合了流量和参与端点的数量，从而可以深入了解各个数据流的负载情况。
分散在多个IP地址上的大流量更容易在整个基础设施中进行分配和均衡。而仅涉及少数IP地址的大流量则更具挑战性，但也更能说明问题，因为它反映了特定系统之间持续的大规模数据传输。
借助 B2 Overdrive，Backblaze 可轻松支持 100Gbps 至 1Tbps 的客户端数据传输。这些高流量在服务于 AI 密集型新云终端的区域最为显著，表明客户正在积极地通过该平台传输海量数据集，作为其 AI 流水线的一部分。
第三张热图考察了唯一性，BackBlaze 将其定义为流量中涉及的不同 IP 地址的数量。美国西部地区整体唯一性最高，这得益于其更多的数据中心和更广泛的工作负载组合。相比之下，Neocloud 流量通常涉及较少但更持久的端点。这种模式与依赖存储和计算之间稳定、长期连接的 AI 流水线相吻合，表明一种更广泛的趋势是，专用系统之间持续的高吞吐量关系正在取代多对多通信。
季度初数据显示云间迁移量上升
第四季度还引入了 Backblaze 的第一个季度环比比较，但这是自 2025 年 4 月开始跟踪以来收集数据的第一个完整季度。
从上季度环比数据来看，流向其他云服务提供商的流量占比从 36.2% 跃升至 49.6%。流向 Neocloud 的流量占比略有下降，从 19.8% 降至 18.4%，而流向超大规模云服务提供商的流量占比则显著增长，从 3.5% 升至 18%。Backblaze 指出，这些数据反映的是其自身的客户构成，且仅基于一个季度的抽样调查，因此现在就将这些变化视为更广泛的行业趋势还为时尚早。尽管如此，他们确实观察到云到云流量总体呈增长趋势，且与上一季度相比，目标构成有所变化。
展望未来
总体而言，Backblaze 认为 2025 年第四季度将初步展现 AI 原生网络的雏形。AI 相关流量正以更大、更集中的形式出现，新云连接已成为数据传输的关键组成部分，而数据引力正促使存储、计算和网络架构更加紧密地融合在一起。
下一季度将首次进行完整的季度环比比较，从而能够更深入地了解这些人工智能驱动的流量如何演变。随着更多数据的可用，Backblaze 还计划研究 IPv4 与 IPv6 流量、跨云连接趋势以及其他集中度分析等领域。
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