中兴崔丽 分享AI见解：底层芯片将趋同，大模型开源与闭源共存

10月16日消息（刘定洲）人类社会已进入AI时代。以ChatGPT为代表的大模型，是AI技术创新的最新代表，2022年11月问世后，其展现出的强大能力和发展潜力，震惊全世界科技行业，吸引着科技巨头、产业巨头、创业公司纷纷进场。大模型迭代需求海量的智能算力，一座座智算中心随即拔地而起，整个智算产业链迎来了高度繁荣。

隐忧也随之出现：从技术层面看，大国之间的科技竞争，使得AI技术分享从开放走向封闭，例如英伟达的高性能GPU采购困难，供应链安全存在较大挑战；从应用层面看，AI发展过快带来了一系列监管难题，例如360儿童手表出现的“中国人是否是最聪明”事件，造成了较大的社会负面影响。

作为智算产业链的重要参与者，中兴通讯近日在北京主办了一场“AI‘兴’视野沙龙”，中兴通讯首席发展官崔丽深入分享了对AI发展的见解，包括AI技术发展的前世今生、最新进展、应用趋势、产业融合新路径等热点话题。

所有的横空出世，都是蓄谋已久

ChatGPT并非孤芳自赏。很短时间里，来自不同供应商的大模型纷纷面世，在中国，数百个大模型如雨后春笋般涌现，仅一年时间就打响了“百模大战”。尽管客观来看有些鱼龙混杂，但部分产品已具备了接近乃至细分领域比肩ChatGPT的技术实力。

“所有的横空出世，其实都是蓄谋已久”。崔丽说，AI技术已有70年的发展历史，曾历经两次春天和两次寒冬，当下正处于第三次春天。AI每一次关键突破的背后，都是科学家和业界大咖持续数年乃至数十年的努力。例如当前的大模型发展，很大程度站在2017年Google打造的人工智能经典框架Transformer之上。

“这一轮AI浪潮，Transformer做出了两大贡献，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，还能作为通用基础技术广泛赋能各行各业；二是涌现，从量变到质变，能力涌现使得大模型能够处理训练阶段没有遇到过的问题，变得融会贯通。”

回顾过去的两次AI寒冬，最重要的原因是过高期望导致的过度失望。崔丽表示，这一次，在春天来临之际，业界需要更加务实、冷静地看待AI，帮助其健康发展。业界当前需要考虑两大问题：一是规模，经历了初期的高速增长后，不能单纯依靠规模堆砌的方式实现AI创新；二是能力拓展，从单模态到多模态，再从简单到复杂问题的处理，模型的知识密度一定会不断增加，知识密度才是价值源泉。更高效率和更高价值的能力，大概率成为业界追求的核心方向。

要求真务实，也要兼容并蓄

对于AI面向未来的健康发展，崔丽也提了两个看法。

一是求真务实，砥砺前行。尽管业界有不少乐观的声音，看好AGI（通用人工智能）很快到来，但崔丽认为，技术发展自有其规律，极少能够一步到位进入商业成功，AI尤其是生成式AI仍然处在发展初期，技术高速迭代，市场扑朔迷离，即使从当前来看，其商业模式正在显现，同时受制于幻觉、隐私、安全和伦理等问题，AI发展和监管之间的平衡，还需要时间去磨合。

二是兼容并蓄，科技向善。AI是高度跨学科的领域，无论是能源使用，还是网络承载，乃至算法部署，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 融合和高效协同，同时，从伦理和安全的角度看，还需要科学精神与人文精神的结合，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，。

具体到产业发展方面，C114尤其注意到崔丽分享的两个观点。

一是对于底层芯片的判断。尽管芯片的迭代周期长达18个月，与大模型的迭代进度并不一致，但科技巨头主要选择英伟达性能强悍的GPU，使得该公司股价一路狂飙数十倍，当前市值已经突破3万亿美元，超过全球95%国家的年度GDP。据悉，英伟达最新发布的Blackwell GPU产品，未来一年的供应量已经提前售罄。

众所周知的原因，全球GPU供应链极其脆弱，国内智算中心建设方兴未艾，应如何应对风险？崔丽认为，大厂希望采用英伟达的GPU，主要是性能强劲且生态完善，无可厚非。但是从中长期来看，国内一定要建设自己的芯片生态，提供更好的选择。业界需要思考“以时间换空间”，在提升效率和构建国产生态中找到平衡，实现可持续发展。

同时，各大供应商当前的GPU芯片设计存在较大的差异性，未来发展方向将是架构趋同，。随着架构趋同，困扰算力基础设施的异构资源管理难题，将会得到解决，芯片将不再成为关键掣肘。

二是大模型的开源和闭源。这是一个颇具争议的话题，目前主流大模型分为两派，例如OpenAI和百度选择了闭源，Meta和阿里巴巴则选择了开源，此外很多科技公司选择了中间路线。

崔丽一直认为，开源模型与闭源模型就像Linux与Windows，Android与iOS，互为竞争、互为补充。闭源模型可以更快、更直接地转化为商业利益，并因此加快产品迭代速度、提升服务质量，但部署成本较高，应用方对数据训练和模型精调等方面的掌控力度有限。开源模式所带来的用户粘性和技术创新动力不可替代，基于开源模型，较低成本就可以实现面向特定应用场景的定制化。

当前的模型开源与闭源，主要还是各模型提供企业在商业和生态构建上的考量，未来仍然将并行发展。“适合的就是最好的。”崔丽说。

通信与AI双向奔赴，中兴三大核心主张

作为全球知名的信息与通信设备制造商，中兴通讯不仅拥有领先的通信网络产品和解决方案，同时 布局AI，推出了端到端智算解决方案，覆盖从大规模模型训练到实时推理决策的全过程，并基于“1+N+X”思路自主研发大模型，例如星云通信大模型，助力通信网络迈向高阶自智。

在崔丽看来，两者是双向奔赴的关系。大模型可应用于通信网络中，推动网络质量、用户体验和场景服务全面升级；网络能力全面升级，反过来提供更广泛的数据来源、更高速的数据通道和更多的应用场景，为大模型与各行业的融合带来更多创新和发展空间。

“可以预见，大模型与通信结合，将在更多场景实现数据+计算+自主学习于一体的智能服务，如生产环境下的智能制造/具身智能/柔性生产、低空经济中的高速通信+精准感知、车联网中的低延迟高可靠连接和多源感知、家庭场景中的沉浸和个性化体验等，持续推动AI大模型的商业落地和应用场景拓展。”

中兴通讯已将智算确定为公司的长期战略主航道，并提出了三大核心主张：以网强算，开放解耦，训推并举。崔丽解释，以网强算，芯片内裸Die互联、芯片之间、服务器之间、DC之间，均可通过网络技术提升智算的性能与效率；开放解耦，包括软硬解耦、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；训推并举，不仅在自身领域的大模型落地应用，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。

基于上述布局，中兴通讯定位端到端智算解决方案提供商，可向客户提供全栈、全场景智算产品，包括IDC、AI服务器、高性能存储、RoCE交换机、智算平台、大模型及应用，覆盖终端、边缘和数据中心的AI场景。

“连接和算力的融合正在逐步深化，中兴通讯不断拓展‘连接+算力’的能力边界，以5G+AI的双轮驱动，实现技术+商业的双向奔赴。”崔丽说。

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