從技術演進上看,大模型發展到了新的拐點。OpenAI發布的o1模型標志著Scaling Law從預訓練階段向后訓練階段拓展,訓練算力和推理算力規模同步擴展,也就是“訓推一體”,大模型需要更多實時多模態的數據和更大規模更高利用率的算力以及更高性能的光網絡支持。">

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天翼智庫饒少陽:AI+5G融合助推高階廣泛智能落地

2024年12月18日 17:04  CCTIME飛象網  作 者:源初

飛象網訊(源初/文)12月18日,電信研究院戰略所長饒少陽在2024通信產業大會暨第十九屆通信技術年會上表示,在大模型下一階段的發展過程中,AI+5G的融合創新能夠實現更高階的廣泛智能。

從技術演進上看,大模型發展到了新的拐點。OpenAI發布的o1模型標志著Scaling Law從預訓練階段向后訓練階段拓展,訓練算力和推理算力規模同步擴展,也就是“訓推一體”,大模型需要更多實時多模態的數據和更大規模更高利用率的算力以及更高性能的光網絡支持。

但為了實現更高階更自然的多模態智能,包括AI終端、智能體、人形機器人等應用場景,對于5G甚至6G網絡的覆蓋范圍、時延、并發的需求也同樣是內生性的。尤其是對于多模態業務而言,需要5G網絡的賦能。

饒少陽認為,從產業節奏上看,AI與移動互聯網同為賦能型的通用目的技術,需要其自身的基礎設施層達到一定的普惠程度后,才能迎來應用的繁榮和廣泛滲透。從算力到終端、到基礎平臺、再到應用,從底層向上層逐步推進,最大價值機遇最終將在AI應用端產生。不過,這四個環節并不一定是嚴格的前后順序。

云網邊端的計算能力將呈螺旋上升的態勢。在數字經濟時代,計算能力的演進將呈現“集中、分散、集中、分散”的螺旋上升趨勢。從物理機到云計算到邊緣計算,到現在大規模建設的十萬卡智算集群。隨著大模型在終端滲透越來越高,終端側的計算能力也會有大幅的躍升。

硬件產業也將明顯呈現出AI化的態勢,終端也將從以智能手機為代表的基于規則的內容智能到以人形機器人、自動駕駛汽車、低空飛行器為代表的基于學習的行為智能轉變,終端形態更多元,交互方式更自然。具身智能不僅是大模型的核心價值載體,更是連接多個產業、驅動產業升級的關鍵抓手。

應用方面,大模型擴大了5G的應用場景。以中國電信的星辰大模型產品體系為例,無論是企業級的內外部應用、還是消費級、政府級的應用都取得了明顯成效。同時,模型能力決定AI應用能力的上限,但是對場景的理解決定了此上限能否兌現。也就是說,加快場景開放,加快數據共享,推進AI+,對產業意義重大。

面向未來,6G時代,將是大模型和網絡鏈接更緊密的時代。大模型將逐漸實現L3-L5級別的智能,帶動網絡的高階智能。隨著產業的成熟,成本的下降,大模型將真正下沉為基礎設施,推動全社會邁入全面智能。

編 輯:章芳
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