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(shí)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(dú)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(shí),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(shí)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(shí)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(shí)勢所趨,中國企業(yè)在此背景下可以發(fā)揮獨(dú)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(yàn)。
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(gè)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(shí)際應(yīng)用,實(shí)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(yùn)營商自智網(wǎng)絡(luò)在山東移動、浙江移動商用。
談AI撞上“價(jià)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(jià)值觀”等市場關(guān)注的熱點(diǎn)行業(yè)話題,崔麗也分享了一些個(gè)人觀點(diǎn)。
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(shí)現(xiàn),需要整個(gè)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(gè)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(gè)領(lǐng)域,需要從系統(tǒng)層面上加速創(chuàng)新。