10月15日訊 隨著大模型持續(xù)賦能千行百業(yè)，近期AI“橫掃”2024年諾貝爾獎，使得最近AI領(lǐng)域再次備受大眾關(guān)注，同時也拉開了全球AI行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新賽道的新一輪競賽。在這場競賽中，中國科技企業(yè)也加快了在AI領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)布局，不斷推動技術(shù)創(chuàng)新，特別是AI在智能終端方向的應(yīng)用落地。

這方面，尤以國產(chǎn)手機(jī)廠商為甚，不僅紛紛展示自身在AI大模型領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，更是直接表明未來“AI手機(jī)”會成為行業(yè)勢不可當(dāng)?shù)谋厝话l(fā)展方向。而相比之下，作為綜合信息與通信技術(shù)解決方案提供商，中興通訊也在發(fā)力與布局AI領(lǐng)域。

中興通訊首席發(fā)展官崔麗

日前，在一場有關(guān)以研討AI行業(yè)現(xiàn)狀，探索未來AI大模型技術(shù)發(fā)展方向的沙龍研討會上，中興通訊首席發(fā)展官崔麗談及了她對于目前AI行業(yè)與技術(shù)發(fā)展趨勢的一些看法，并對此分享了中興通訊在AI戰(zhàn)略方面的布局與長遠(yuǎn)規(guī)劃。

談全球AI應(yīng)用商業(yè)化：中國企業(yè)可以發(fā)揮獨特優(yōu)勢

在崔麗看來，目前GenAI(生成式人工智能)仍處于發(fā)展初期，應(yīng)避免過度高估其短期影響或過分低估其長期影響。未來，中興通訊會從通用大模型到領(lǐng)域大模型，到具體場景落地，再到多元化的端側(cè)AI創(chuàng)新進(jìn)行探索，將這些前沿技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品和服務(wù)。

講到AI業(yè)內(nèi)對發(fā)展AI大模型應(yīng)是采用開源還是閉源的模式之爭時，崔麗認(rèn)為，兩種模式都各具優(yōu)勢。閉源模式可以直接地讓企業(yè)快速實現(xiàn)盈利，就好比PC行業(yè)里的Windows系統(tǒng)，手機(jī)行業(yè)里的iOS系統(tǒng)，但閉源模型也容易帶來部署成本較高，應(yīng)用方對數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型精調(diào)等方面的掌控力度有限等問題。而開源模式所帶來的用戶黏性和技術(shù)創(chuàng)新動力不可替代，若是基于開源模型，可帶來便宜夠用，聚焦應(yīng)用更為實際，使用成本更低等優(yōu)勢。

“所以無論大模型選擇開源與閉源，主要還是各模型提供企業(yè)在商業(yè)和生態(tài)構(gòu)建上的考量，未來仍然將并行發(fā)展”，在崔麗看來，全球AI應(yīng)用商業(yè)化浪潮已是時勢所趨，中國企業(yè)在此背景下可以發(fā)揮獨特優(yōu)勢，這些優(yōu)勢包括豐富的行業(yè)應(yīng)用場景和私域數(shù)據(jù)資源，為全球AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)寶貴經(jīng)驗。

崔麗表示：“例如，面向行業(yè)AI部署和應(yīng)用開發(fā)上，國內(nèi)大量行業(yè)客戶已具備良好的數(shù)智化基礎(chǔ)，將加速AI在各個垂直行業(yè)加速落地，利用行業(yè)數(shù)據(jù)和知識工程構(gòu)建領(lǐng)域大模型，聚焦于實際應(yīng)用，實現(xiàn)AI能力的快速迭代和商業(yè)變現(xiàn)。由此，中國企業(yè)一方面在逐步提升自身在全球AI領(lǐng)域的競爭力，另一方面也為全球AI技術(shù)發(fā)展提供新思路和解決方案。”

資料信息顯示，近年來中興通訊將智算確定為公司的長期戰(zhàn)略主航道，在“智算基礎(chǔ)設(shè)施和平臺技術(shù)、大模型及應(yīng)用、應(yīng)用生態(tài)”等方面全面啟動智算拓展。其中， 在大模型及應(yīng)用方面，中興通訊旗下自研星云通信大模型已助力運營商自智網(wǎng)絡(luò)在山東移動、浙江移動商用。

談AI撞上“價值觀”：需兼容并蓄 科技向善

除了針對未來全球AI技術(shù)發(fā)展及中國企業(yè)基于全球行業(yè)定位談及了自身看法之外，面對國內(nèi)智算中心建設(shè)趨勢，以及“AI價值觀”等市場關(guān)注的熱點行業(yè)話題，崔麗也分享了一些個人觀點。

崔麗認(rèn)為，AI未來的發(fā)展一定是基于融合的，智算建設(shè)是系統(tǒng)化工程，僅靠純GPU堆砌無法實現(xiàn)，需要整個產(chǎn)業(yè)協(xié)作和協(xié)同。比如從硬件角度來看，大幅提升部署能力，不僅僅取決于單個GPU算力，它涵蓋了芯片、整機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、能源等多個領(lǐng)域，需要從系統(tǒng)層面上加速創(chuàng)新。