人工智能大潮来袭 中兴如何借势而为？

在1956年的达特茅斯会议上，人工智能这一概念被首次提出，此后的半个多世纪的时间里，随着相关理论、算法以及算力的不断发展与升级，人工智能也终于在近几年来迎来了真正的“高光时刻”，并成为了第四次工业革命中的重要基石。特别是近两年生成式AI的火热，让无数行业都看到了其在提升客户运营、销售与营销，以及软件工程方法等方面蕴含的无限可能。

但回顾人工智能70年左右的发展历程，其发展也是起起伏伏，历经两次春天和两次寒冬。“回顾过去两次AI寒冬，最重要的原因是过高期望导致的过度失望，如今我们正处于AI的第三次春天，因此我们需要更加务实、冷静地看待AI，帮助它健康发展。”中兴通讯首席发展官崔丽在上周举办的“AI‘兴’视野沙龙”上表示。

数智时代来临，AI更需务实发展

在新一轮技术浪潮的推动之下，数智化转型已成为大势所趋，数字化、网络化、智能化和低碳化的确定性趋势也早已不可逆转，这为我们带来了广阔的市场空间和机遇，但同时也带来了挑战和风险。

首先是全球风险，后疫情时代，全球经济的复苏压力依然很大，各国在解决自身问题的途中，也衍生出了一系列连锁反应，此外，随着人类的探索与认知正在接近临界，我们需要进一步拓展自身认知的边界，为整个人类社会的发展和进步开辟新的空间。

其次是数字伦理问题，伴随数字化和智能化进程的加速，由AI带来的风险也在增加，例如Deepfake技术被用于诈骗，犯罪分子通过生成式AI进行网络攻击等等，这些问题都需要严肃对待。

最后则是资源、效率和变现的问题。随着数字化和网络化的深入，数据量也引来激增，根据IDC的调研，到2028年，全球范围内将产生393.9ZB的数据，其中仅AIGC生成的数据就多达100ZB，海量的数据对计算资源和能源的需求都达到了前所未有的高度，因此，如何在既有的资源约束下在全局范围内最大化产出，提高资源利用效率，加速变现也成为了关键问题。

在崔丽看来，ChatGPT的发展并非偶然，而是AI相关算法和技术积累的必然结果，正是诸多科学家和业界大咖数年乃至数十年的努力才最终让量变引发了质变，如今，人们正在依托于Transformer构建新的AI范式，其主要特征有两点，第一是泛化，Transformer通过对海量知识进行归纳总结，使得其不仅能在单一领域具备强大能力，也能作为通用基础技术广泛赋能千行百业；第二是涌现，能力方面的涌现使得AI能够处理训练阶段没有遇到过的新问题，并通过长思维链等手段多次查询内部蕴含的支持以解决更为复杂的问题。

但她也提醒道，在这个过程中，有几个方面也需要注意，第一是规模问题，虽然现在大家普遍喜欢用“大力出奇迹”的方式解决问题，但随着技术发展，单纯依靠规模堆砌资源的方式会不可避免地出现浪费，在资源有限的情况下，规模定律的边际效益正在递减；第二则是能力的拓展，从大模型本身的发展角度看，也正在从单模态从多模态演进，以解决更加复杂的问题，在此过程中，模型的知识密度一定会不断增加，这也意味着更高效率和更高价值的能力会成为业界追求的核心方向。

对此，崔丽提出了两点思考，一是求真务实，砥砺前行。虽然生成式AI目前的热度很高，但依然处于发展的初期，技术高速迭代，市场扑朔迷离，从技术落地到最后的商业成功，会不可避免地经历技术可行性、市场接受度等多方面的考验，特别是目前整个市场仍然充满不确定性，生成式AI技术本身也会产生幻觉、隐私、安全和伦理等方面的问题，因此，行业自律就变得尤为重要，龙头企业首先应该自我约束，设立责任框架和自律机制，在AI模型训练和产品研发应用过程中不断贯彻这些原则，持续创新和改进，让AI实现更健康的发展。

二是兼容并蓄，科技向善。作为一个高度跨学科的领域，AI需要与大数据、算力和网络、材料工艺、具身智能、能源转型等多种技术的深度融合和高效协同。

此外，从大模型“幻觉”的角度出发，当下的大模型都是通过检索数据中的信息并拟合成压缩知识，会不可避免地出现错误的答案或者推论，也就是“幻觉”，大模型本身不具备感情和价值观，因此出现幻觉的概率更多取决于训练数据、精调以及RLHF过程等训练结果，随着大模型朝着多模态演进，参数变得更多，由“幻觉”引发的风险也会逐渐变大，因此从安全和伦理角度看，需要确保AI的设计和应用符合人类普世的道德标准和价值观，比如平等、普惠、向善等，尽量减少偏见和歧视，持续优化数据的多元化和算法的公平性等，这些也需要与包括伦理学、法律学、社会学在内的人文学科相结合。

基于以上内容，崔丽提出了一些判断：

-开源和闭源各有优势和短板，二者并存并相互促进已成为必然趋势。

-在追求规模的问题上，需要通过具体的应用场景、问题、目标和资源约束来决定，以实现最佳的投入产出比。

-大模型的深度和广度很难做到同时兼顾，应该结合场景具体问题具体分析，有时多模块协同的小型系统表现要优于单一的大系统。

-AI是硅基、无机、数学范畴，而人类则是碳基、有机生物，AI并无意识，我们也不应该将其过度拟人化，由AI引发的问题也不宜过度应激，理性对待并加以解决才是最好的方式。

-数字世界与物理世界的融合正在加深，高质量的数据是推动未来AI发展的重要基石。

三大核心领衔，AI时代的中兴思考

作为全球ICT领军企业，中兴多年来持续扎根核心技术，崔丽表示，聚焦AI时代的关键挑战，中兴通讯提出了三大核心主张：以网强算、开放解耦和训推并举。

具体来说，在以网强算方面，芯片内裸Die互联、芯片之间、服务器之间、DC之间，网络连接技术的持续和突破都会带来智算性能和效率的提升，无论AI技术未来的突破点在哪里，都需要依赖强大的基础设施作为支撑，因此，以网强算也是中兴通讯的核心策略。

在开放解耦方面，中兴通讯将持续推进软硬解耦、训推解耦和模型解耦，推动各类能力组件化和共享赋能，打破技术壁垒，加速AI技术的创新、研发、应用和商业化进程，促进开放的技术生态，从而真正实现繁荣、普惠的发展。

最后在训推并举方面，AI的价值并不局限于通用人工智能，同时对社会发展而言，提升生产效率也远高于给予情绪价值，因此，训推并举是AI驱动实体经济腾飞的关键，为此，中兴通讯不仅在自身领域的研发大模型和电信大模型落地应用，构建数据飞轮，也在水利、城市生命线、工业、园区安全等诸多领域展开实践。

“AI未来的发展一定是基于融合的，智算建设是系统化工程，仅靠纯GPU堆砌无法实现，为此，中兴通讯将自身定位为端到端智算解决方案提供商，对内将智算确定为公司的长期战略主航道，通过‘芯片+整机+组装式研发+大模型’的方式全面启动智算拓展，对外将依托公司在通信领域的长期深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等方面的优势，与产业伙伴多样互补、开放共赢，携手推进产业的创新与突破。”崔丽在最后表示。