通信網(wǎng)如何隨 AI 之需而變？

2023-05-27 08:06:13來源：ZAKER科技

通用 AI 對網(wǎng)絡(luò)的需求本身就是通信網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)機會。

縱觀人工智能技術(shù)近 70 年的起伏發(fā)展，連接能力（帶寬）的提升和數(shù)據(jù)量的爆發(fā)是推動算法技術(shù)迭代的重要動力源泉。可以說，數(shù)據(jù)獲得的可能性決定了 AI 算法架構(gòu)設(shè)計的想象空間。

【資料圖】

" 以 ChatGPT 為代表的大模型架構(gòu)，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求更是在數(shù)十 TB 甚至更大量級。"華為廣東產(chǎn)業(yè)與發(fā)展部總經(jīng)理閣剛在接受《通信產(chǎn)業(yè)報》全媒體記者采訪時指出，與之前的 AI 技術(shù)相比，大模型可以處理更多類型的任務(wù)，這使得大模型在各行業(yè)和場景中具有更高的實用性。數(shù)據(jù)的獲得，以及深度場景應(yīng)用與移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、智慧家庭等的結(jié)合，都會為網(wǎng)絡(luò)的帶寬、時延、穩(wěn)定性、安全性提出更急迫的要求。

首先，參數(shù)量的變化。隨著大模型參數(shù)量的增加，模型的計算和存儲需求也隨之增加，設(shè)備需要實時與云端的大型 AI 模型進(jìn)行交互。這需要更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬和低延遲的連接，以確保用戶體驗。此外，邊緣計算的需求會隨著應(yīng)用深入而增加，降低延遲并減輕云端服務(wù)器的負(fù)擔(dān)。

其次，應(yīng)用廣泛性。由于大型 AI 模型具有更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，這會使得更多的設(shè)備和應(yīng)用依賴于通信網(wǎng)絡(luò)。例如，自然語言處理、計算機視覺、語音識別等應(yīng)用可能在各種設(shè)備上廣泛使用大型 AI 模型，對接入網(wǎng)的流量壓力會大大增加。

最后，網(wǎng)絡(luò)安全。通用 AI 的廣泛應(yīng)用依托于 " 無處不在的連接 "，大量的數(shù)據(jù)，尤其是與業(yè)務(wù)、生產(chǎn)等相關(guān)的數(shù)據(jù)流動，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險會大大增加。

閣剛認(rèn)為，以大模型架構(gòu)為代表的通用 AI，在訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量，以及深度應(yīng)用方面都和之前的系統(tǒng)有很大差異，對網(wǎng)絡(luò)的需求本身就是通信網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)機會。

第一，通信基礎(chǔ)設(shè)施。以 5G、F5G、全光網(wǎng)、MEC 等為代表的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演進(jìn)，為數(shù)據(jù)傳輸和介入提供高帶寬和低延遲的穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)通信。

第二，安全與隱私保護(hù)。提供安全和隱私保護(hù)相關(guān)的服務(wù)，如加密通信、數(shù)據(jù)保護(hù)和安全審計等，從而滿足市場需求并創(chuàng)造商業(yè)價值。

第三，在個性化服務(wù)方面。運營商可以利用通用 AI 技術(shù)為用戶提供更多增值服務(wù)，例如，智能語音助手、個性化推薦、實時翻譯等。

第四，在網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和維護(hù)方面。AI 技術(shù)有助于構(gòu)建彈性和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)能夠根據(jù)流量變化和應(yīng)用需求自動調(diào)整資源分配。

閣剛表示，在 AI 行業(yè)發(fā)展趨勢方面，訓(xùn)練大模型有兩個關(guān)鍵因素。一個是對資金門檻要求較高；另一個是對算力有極高的需求，對技術(shù)門檻要求特別高。

據(jù)了解，廣州人工智能公共算力中心，基于昇騰基礎(chǔ)軟硬件平臺，對外提供99P 規(guī)模的 AI 算力服務(wù)，通過優(yōu)勢資源共享與互補，增強人工智能算法基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新能力，以開放生態(tài)加速大模型技術(shù)創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化，促進(jìn) AI 產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè) AI 化落地。同時，在大模型產(chǎn)業(yè)化方面發(fā)起創(chuàng)新聯(lián)合體、生態(tài)聯(lián)合體、人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體等合作方式，將以聯(lián)合體的模式把高校和科研院所、企業(yè)多方結(jié)合起來，更好地讓大模型產(chǎn)業(yè)形成正向的閉環(huán)回路，為 AI 大模型訓(xùn)練持續(xù)提供普惠算力服務(wù)，繁榮 AI 行業(yè)生態(tài)。

閣剛建議，運營商和云服務(wù)提供商需要擴(kuò)大數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和計算能力，以提供適配需求的算力規(guī)模。同時，需要采取措施提高數(shù)據(jù)中心的能源效率，以降低運營成本。此外，為應(yīng)對應(yīng)用的深入，邊緣數(shù)據(jù)中心將和計算集群一樣重要，包括在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署更多的計算資源，以便在本地處理和分析數(shù)據(jù)。

閣剛強調(diào)，更加先進(jìn)的算力網(wǎng)需要 " 算力、存力、運力 " 共同支撐，只有算得快、存得好、運得穩(wěn)，才能大幅提升數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、存儲、傳送、到計算的整體效率，以全光品質(zhì)運力真正實現(xiàn)算力 " 一點接入、即取即用 "。

采寫：胡媛

編輯、校對：胡媛

指導(dǎo)：新文

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