飛象網訊（源初/文）隨著計算能力、數據資源和網絡技術的不斷演進，大模型正在滲透至交通、制造、醫(yī)療健康、教育等領域，不斷釋放創(chuàng)新潛能。AI與5G的融合在這一過程中成為了推動大模型基礎設施化的關鍵技術要素，激活數字時代的全新價值。
AI+5G融合加速大模型普及
有數據顯示，在2023年，以大模型為代表的AI普及率達到了16.4%，并逐步擴展到更廣泛的經濟結構領域。這種普及速度與通用目的技術歷史上的擴散路徑相一致�？梢灶A見，AI在普惠化后的規(guī)模效應將推動全球經濟結構發(fā)生深刻變革。
于此同時，每一代通信技術的普及都離不開統(tǒng)一的標準、成本的下降和大規(guī)模覆蓋。類似的，AI技術尤其是大模型的發(fā)展，也正在滿足這些條件。兩者的路徑結合讓大模型技術正在進入從創(chuàng)新應用到基礎設施化的關鍵階段。
從兩者的關系上看，5G技術具有高帶寬、低時延和廣連接的特點，是實現AI技術規(guī)模化應用的重要支撐。大模型對數據、算力和網絡提出了更高的需求，而這些需求與5G技術天然契合。
AI的訓練和推理過程需要強大的算力支持。5G通過云網融合架構，能夠提供集中式的云端算力和分布式的邊緣算力。這種算力分布方式可以動態(tài)調整資源，為AI模型的實時推理和應用場景提供保障。
多模態(tài)大模型是AI發(fā)展的重要方向，其包含語音、圖像、視頻、文本等多種數據形式的處理能力。5G的高吞吐量和低時延特性使得多模態(tài)模型可以在終端設備上實現更高效的交互，例如AI驅動的機器人、自動駕駛和可穿戴設備。
最后在端側，隨著AI與5G的融合，終端設備正在向泛化智能演進。終端硬件不僅局限于傳統(tǒng)的智能手機，還包括AI機器人、智能眼鏡、自動駕駛汽車等，這些設備的形態(tài)將更加多樣化，交互方式也更自然。
技術賦能與挑戰(zhàn)并存
從產業(yè)價值鏈來看，大模型基礎設施化的路徑可以分為四個階段：AI算力、AI終端、AI平臺和AI應用。每一階段的突破都依賴于底層技術的成熟和市場環(huán)境的變化。
AI算力階段作為基礎設施化的起點，涵蓋從云端到邊緣的分布式計算能力提升。大模型的訓練規(guī)模和推理效率直接決定了后續(xù)應用的性能上限。
AI終端階段中，大模型驅動的智能終端設備將逐步普及，例如AI手機、AI可穿戴設備等。這些終端設備不僅為用戶提供便捷服務，還為AI模型提供更豐富的數據支持。
在AI平臺階段，大模型將成為AI時代的操作系統(tǒng)（OS）原生核心要素，通過屏蔽底層技術復雜性和增強上層應用支持能力，實現端云協同智能化。
作為最終目標的應用階段，大模型通過賦能交通、教育、醫(yī)療等領域，推動產業(yè)應用的全面繁榮。例如，中國電信的“星辰大模型”體系已覆蓋政務、工業(yè)等多個領域，為行業(yè)轉型升級提供了強大的工具支持。
盡管AI與5G的融合前景廣闊，但其推進過程中仍面臨多重挑戰(zhàn)，包括技術標準的不統(tǒng)一、算力成本的高昂以及行業(yè)間數據共享的不足。行業(yè)需要建立全球統(tǒng)一的AI和5G技術標準，推動產業(yè)鏈上下游的協同合作，以降低技術成本和應用門檻。同時，推進跨行業(yè)的數據共享和治理機制，確保數據的安全性和隱私保護，為大模型的能力兌現創(chuàng)造條件。
另外，還要通過創(chuàng)新硬件設計、引入先進算法和提高資源利用率，以優(yōu)化成本結構，進一步降低AI模型的訓練和部署成本。
展望未來，5G和AI的進一步融合將為全面智能社會的到來奠定基礎。隨著6G技術的研發(fā)推進，網絡的極致性能將為大模型提供更強大的賦能能力。在6G時代，AI大模型有望實現從L3到L5級別的智能，進一步推動伴隨使用成本的下降和應用的普及。
目前，在行業(yè)對于6G標準的規(guī)劃中，已經開始將AI融入于系統(tǒng)設計，使其從5G時代的單一用例，融入為6G的一部分。例如在網絡優(yōu)化過程中，AI能為6G提供全面支持與效率提升，6G又能為AI面向網絡自身和第三方用戶提供泛在普惠的智能服務。
AI與5G的深度融合，為大模型的基礎設施化開辟了全新的路徑。通過技術、產業(yè)和應用的協同發(fā)展，AI大模型有望成為新一輪數字革命的重要驅動力，不僅成為經濟增長的新動能，還將為人類社會帶來全新的生產方式和生活體驗。
