互联网的发展过程中早早使用了人工智能算法。上世纪80年代末期实现的域内协议和域间协议的算法，就是用大规模分布式学习的方式来实现，一定程度改善了互联网的实现。虽然没有实现人工智能的互联网，但在改善和优化局部的应用等方面，如互联网的运维，网络故障问题的定位和解决等方面，依然产生了一定的积极影响。
2025年7月23日，在北京召开的2025中国互联网大会上，清华大学计算机科学与技术系教授、中国工程院院士吴建平就互联网发展历程以及与人工智能的渊源进行了诠释。
互联网技术演进与IP地址的代际升级
互联网技术的发展始终以核心需求为导向，呈现出“长期稳定、动态迭代”的特征。吴建平院士回忆说，自1969年计算机网雏形出现，到20世纪80年代初期IPv4技术稳定成型，互联网核心协议经历了约10年的探索期。IPv4凭借其简洁的设计支撑了互联网数十年的快速发展，但随着90年代互联网大规模扩张，连接设备数量激增，IP地址资源枯竭的问题日益凸显。
为应对这一挑战，IPv6技术于1996年正式成为标准。与IPv4的32位地址空间不同，IPv6采用128位地址格式，理论上可满足“为地球表面每一粒沙子分配地址”的需求，从根本上解决了地址短缺难题。吴建平院士指出，IPv6从标准确立到全球规模部署已历经30年，中国在IPv6发展中处于全球领先地位，推动了全球互联网向新一代技术的转型。他强调，互联网核心技术虽相对稳定以支撑上层应用，但并非一成不变，在适应网络结构、满足多样化需求等方面仍有广阔创新空间。
互联网安全挑战与AI的防御革新
但互联网安全问题的本质并非源于IP协议版本差异，而是随网络规模扩大和应用深化产生的系统性挑战。吴建平院士明确表示：“安全问题与IPv4、IPv6没有直接关联，网络范围越大，安全问题暴露得越多。”互联网诞生之初以“互联互通”为首要目标，安全机制未被纳入核心设计，这一历史背景导致安全风险随网络渗透持续累积。
人工智能的兴起为安全防御提供了新路径。吴建平院士提出，可通过构建互联网运维大模型破解网络故障定位难、问题追踪难等痛点，将历史经验转化为算法模型，提升安全响应效率与精准度。
网络域间互信困境与AI的破局探索
互联网的“域间自治”特性决定了信任建设的复杂性。网络由众多独立管理的自治域（如运营商、行业专网）互联组成，域内因参数可控具备信任基础，但域间（如不同运营商、国内外网络）的信任机制长期缺失，制约了网络协同效能。
吴建平院士认为，人工智能为破解域间互信难题提供了重要方向。在域间缺乏统一控制的背景下，AI可通过分析海量交互数据挖掘可信行为模式，建立动态信任评估机制。例如，利用机器学习识别异常流量，区分正常互联与潜在风险，为域间协作提供数据驱动的信任依据。这种探索并非颠覆现有架构，而是在稳定技术框架下的优化，通过“实践积累—模型迭代—机制完善”的路径，逐步构建域间可信协作新范式。
人工智能：持续为互联网安全与互信注入新动能
互联网技术从IPv4到IPv6的演进，回应了地址需求的代际跨越，彰显了核心技术“稳定中求创新”的逻辑。在安全领域，AI以“以模制模”重构防御体系，提升了风险应对能力；在互信建设中，AI为域间协作搭建了数据驱动的桥梁。吴建平院士指出，人工智能与互联网的融合，是在尊重网络本质特性基础上的能力升级。未来，随着相关技术的成熟，AI将持续为互联网安全与互信注入新动能，支撑网络在数字化时代实现更高效、可靠的协同发展。
