東數(shù)西算正在成為各行業(yè)的普遍機遇，對于運營商來說也是如此。

東數(shù)西算帶來了全新的算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)需求，以及各行業(yè)普遍的網(wǎng)絡(luò)升級需求。在這一大背景下，運營商還需要一系列細分的價值節(jié)點來推動業(yè)務(wù)進步，打開市場空間。換言之，東數(shù)西算的路有了，運營商接下來更需要關(guān)注路上跑哪些車。

在東數(shù)西算的整體架構(gòu)中，AI預(yù)訓(xùn)練大模型的價值值得關(guān)注。近年來，大模型可謂是AI領(lǐng)域最受關(guān)注的方向。高魯棒性的模型效果，卓越的數(shù)據(jù)集表現(xiàn)，以及跨模態(tài)等領(lǐng)域的不可替代性，讓大模型成為產(chǎn)業(yè)界與學(xué)界共同關(guān)注的對象。一時間，“煉大模型”成為了AI產(chǎn)業(yè)的共同需求，為此也衍生出配套產(chǎn)業(yè)的全新機遇。

大模型的算力要求非常嚴(yán)苛，并且需要一系列軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，比如基于昇騰AI的人工智能計算中心。不過，單個的計算中心之間算力供給存在差異，因此在東數(shù)西算的背景下，將東部算力需求有序引導(dǎo)到西部，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心建設(shè)布局，促進東西部協(xié)同聯(lián)動，能更好地促進大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

對于運營商來說大模型帶來了一系列全新的AI市場空間。

運營商幫助大模型進行跨地域訓(xùn)練，完成算力資源適配，構(gòu)成了新的服務(wù)機會；

而運營商本身運用大模型，也可以提升服務(wù)能力與產(chǎn)業(yè)效率。

運營商的新賽道

大模型訓(xùn)練帶來的市場想象力

OpenAI在2018年發(fā)布了一份著名的調(diào)查報告，從2012年開始，全球AI算力在六年間增長了30萬倍，并且還在持續(xù)增長。而當(dāng)大模型時代正式到來，全球AI算力需求進一步加大。AI算力成為了限制產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的主要挑戰(zhàn)。

OpenAI打造的GPT-3在多項任務(wù)中實現(xiàn)了跨越級的表現(xiàn)，推動全球大模型迎來了爆發(fā)式的發(fā)展，模型參數(shù)呈現(xiàn)了指數(shù)級的增長?！按髷?shù)據(jù)+大模型”成為了AI產(chǎn)業(yè)最受重視的發(fā)展之路。

但在實踐過程里，我們卻可以發(fā)現(xiàn)大模型在訓(xùn)練與部署中存在著諸多挑戰(zhàn)。比如部署場景中存在的模型性能不足問題；不同場景下大模型的泛化能力不強；預(yù)訓(xùn)練大模型參數(shù)多、計算量大，訓(xùn)練成本高企等等。其中，如何低成本、高效率地完成大模型訓(xùn)練，成為了首當(dāng)其沖需求解決的問題。在這種背景下，將大模型在東數(shù)西算背景體系下進行模型訓(xùn)練，正在成為越來越多企業(yè)與學(xué)術(shù)機構(gòu)的選擇：

比如中國科學(xué)院自動化研究所在 2021 世界人工智能大會上發(fā)布了跨模態(tài)通用人工智能平臺——“紫東。太初”。其依托面向超大規(guī)模的高效分布式訓(xùn)練框架，構(gòu)建了具有性能優(yōu)良的中文預(yù)訓(xùn)練模型、語音預(yù)訓(xùn)練模型和視覺預(yù)訓(xùn)練模型，并開拓性地通過跨模態(tài)語義關(guān)聯(lián)實現(xiàn)了視覺-文本-語音三模態(tài)統(tǒng)一表示，構(gòu)建了三模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型，賦予跨模態(tài)通用人工智能平臺多種核心能力。從應(yīng)用層面上看，“紫東。太初”兼具跨模態(tài)理解和生成能力，在“以圖生音”和“以音生圖”等方向上具有廣泛的應(yīng)用空間，可以實現(xiàn)AI為視頻配音、AI語音播報、AI海報創(chuàng)作等應(yīng)用場景。

2022年，千博信息基于昇騰AI和昇思MindSpore AI框架，利用“紫東。太初”三模態(tài)大模型，打造了手語教考一體機。開創(chuàng)性地實現(xiàn)手語動作與示意圖片和文字的聯(lián)動。目前，該一體機已在湖南數(shù)十個學(xué)校陸續(xù)上線，一定程度上緩解了手語師資短缺問題，帶來了重要的社會價值。

而在“紫東。太初”大模型的訓(xùn)練過程中，就非常能夠展現(xiàn)出東數(shù)西算背景下，大模型進行“東數(shù)西訓(xùn)”的典型邏輯。這一模型由中科院自動化所相關(guān)團隊主導(dǎo)，基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，在武漢人工智能計算中心完成訓(xùn)練?？梢哉f提前替更多大模型嘗試了東部數(shù)據(jù)-中西部算力訓(xùn)練-東部應(yīng)用的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合方式。

以此為案例，我們可以看到運營商的AI新市場正在快速打開。而能夠讓運營商服務(wù)大模型的新市場打開，產(chǎn)業(yè)底座的完善性至關(guān)重要。

昇騰底座

為運營商AI賽道保駕護航

大模型走上“東數(shù)西訓(xùn)”之路，有幾個必要的產(chǎn)業(yè)條件：算法、數(shù)據(jù)、算力、訓(xùn)練所需的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施、算力網(wǎng)絡(luò)。

大模型的訓(xùn)練算法

從目前階段來看，大模型的訓(xùn)練算法已經(jīng)日益完善，國際與國內(nèi)的大模型訓(xùn)練基礎(chǔ)門檻不斷降低。

數(shù)據(jù)

接下來是數(shù)據(jù)，東部地區(qū)的企業(yè)、高校、科研機構(gòu)積累了豐富的數(shù)據(jù)，可以有效投入到大模型的訓(xùn)練當(dāng)中。這也是中國在大模型之路上雖然后起，卻能夠奮起直追的原因。

算力

接下來是算力，隨著各地人工智能計算中心的拔地而起，以集群化、集中化的AI算力來完成大模型訓(xùn)練，已經(jīng)成為了可能。昇騰AI提供的AI算力體系，既可以作為人工智能計算中心的建設(shè)基礎(chǔ)，也可以通過多種方式賦能產(chǎn)學(xué)研各界，帶來充沛、完整的AI算力供給。

軟硬件配套設(shè)施

而在軟硬件配套設(shè)施層面，昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，包括Atlas系列硬件和伙伴硬件、異構(gòu)計算架構(gòu)CANN、全場景AI框架昇思MindSpore、昇騰應(yīng)用使能MindX、全流程開發(fā)工具鏈MindStudio 和一站式AI開發(fā)平臺ModelArts等?？梢詮挠?xùn)練到部署全方位使能大模型落地。為了能夠滿足越來越多企業(yè)與學(xué)術(shù)機構(gòu)的大模型訓(xùn)練需求，昇騰AI已經(jīng)打造了大模型的全流程使能體系。該體系包含從大模型規(guī)劃、大模型開發(fā)到大模型產(chǎn)業(yè)化的全流程，可以實現(xiàn)端到端加速大模型產(chǎn)業(yè)落地。

人工智能底座

為支持大模型與其他AI技術(shù)落地，昇騰AI堅持“硬件開放、軟件開源、使能伙伴、發(fā)展人才”的原則，深耕AI根技術(shù)，為產(chǎn)業(yè)提供極簡易用，極致性能的人工智能底座。

極簡易用方面，為原生開發(fā)者提供了便捷的開發(fā)平臺、使能平臺，支持了大量的算子模型以及沉淀的行業(yè)模型和開發(fā)套件，大幅降低應(yīng)用開發(fā)成本；同時開發(fā)者、軟件企業(yè)、生態(tài)伙伴可以將已有業(yè)務(wù)便捷的遷移到昇騰AI生態(tài)上來。

昇騰AI也具有極致的性能，在以昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺建設(shè)的鵬城云腦II的性能業(yè)界領(lǐng)先，在AIPerf、IO500等國際大型測試基準(zhǔn)中獲得了全球第一的成績。

生態(tài)體系

大模型與AI產(chǎn)業(yè)的有效落地，不僅需要技術(shù)體系的支撐，同時需要生態(tài)體系的支持。華為一直致力于構(gòu)筑昇騰AI產(chǎn)業(yè)，打造AI技術(shù)生態(tài)與商業(yè)生態(tài)，實現(xiàn)雙輪驅(qū)動，共同建設(shè)共生共贏共享的智能世界。與高校、科研機構(gòu)、伙伴廣泛合作，推進AI的技術(shù)創(chuàng)新，使AI成為科研創(chuàng)新的倍增器，共建AI技術(shù)生態(tài)。與商業(yè)伙伴和客戶一起，賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，加快產(chǎn)業(yè)升級，共建AI商業(yè)生態(tài)。與此同時，華為還聯(lián)合業(yè)界領(lǐng)先的算法廠家、行業(yè)應(yīng)用伙伴和系統(tǒng)集成伙伴，深入探索大模型等人工智能領(lǐng)先成果，共同打造各個行業(yè)智能化解決方案，使能人工智能落地千行百業(yè)。

我們可以看到，在大模型的需求與基礎(chǔ)技術(shù)崛起后，以昇騰AI為代表的規(guī)?；?、產(chǎn)業(yè)化AI基座已經(jīng)走向完善。大模型不但是能訓(xùn)，更加走上了簡單、高效、低門檻可訓(xùn)的新周期。

算力網(wǎng)絡(luò)

大模型的最后一個關(guān)鍵需求就是網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)配套服務(wù)，而這可以成為運營商的重大機遇?？梢哉f，昇騰為運營商的AI賽道起到了保駕護航的價值。

以AI拓展未來

運營商創(chuàng)新正當(dāng)時

AI技術(shù)在運營商業(yè)務(wù)版圖中的重要性正在不斷上升。早在2020年，Omdia的ICT-Enterprise Insights就公布了一項調(diào)查數(shù)據(jù)，有近80%的全新運營商認(rèn)為使用AI技術(shù)是一項“重要”或“非常重要”的IT項目，其中近60%的運營商計劃增加對AI工具的投資。

我們可以看到，如今在運營商使用AI、應(yīng)用AI的場景與價值已經(jīng)非常廣泛。比如面對5G網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜的運維管理需求，主流運營商都已經(jīng)使用AI技術(shù)來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能分析、實時預(yù)測和自動化運維。在智能客服與智能外呼平臺中，NLP與多輪對話技術(shù)已經(jīng)成為提升運營商服務(wù)觸達效率的關(guān)鍵。AI技術(shù)也是運營商專網(wǎng)服務(wù)等新模式的重要助力，比如在冬奧期間，中國聯(lián)通就通過AI、云計算、區(qū)塊鏈技術(shù)與5G結(jié)合，護航智慧冬奧。與此同時，運營商在AI技術(shù)上的投入與建設(shè)水準(zhǔn)也在不斷加強。

在這個大背景下，用好AI技術(shù)，以及服務(wù)客戶用好AI技術(shù)都成為了運營商的關(guān)鍵需求。而昇騰底座恰好可以為運營商帶來廣泛且關(guān)鍵的支撐作用。比如說，浙江移動就依托九天平臺+昇騰底座，構(gòu)建了全棧自主創(chuàng)新的行業(yè)AI賦能試驗平臺，提供面向行業(yè)的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能、算法賦能、應(yīng)用賦能。該平臺預(yù)置了900+算法和800+預(yù)訓(xùn)練模型，可快速定制算法模型，以滿足城市多樣化的場景應(yīng)用需求。通過開放標(biāo)準(zhǔn)化接口，模塊化方案組合，為城市管理提供多場景的AI服務(wù)，全力推進算力成為像水電一樣“一點接入，即用即取”的公共服務(wù)。

面向未來，我們可以看到更行業(yè)、產(chǎn)學(xué)研各界都在涌現(xiàn)出大模型的訓(xùn)練與部署需求。進一步來看，大模型屬于產(chǎn)業(yè)級AI能力與應(yīng)用的一部分。除了一般意義上的預(yù)訓(xùn)練大模型，還有更多重度AI模型、AI能力需要踐行跨地域的訓(xùn)練。

與此同時，運營商本身也是大模型與重型AI能力的需求主體。5月16日，浙江移動在電信日發(fā)布的 “杭小憶”就是基于紫東。太初，疊加杭州特色景點——南宋御街的場景，進行高效的本地化增量訓(xùn)練，打造而成的文旅數(shù)智人。

面向未來，會有越來越多的大模型踏上東數(shù)西算之路。不久之前，中國算力網(wǎng)-智算網(wǎng)絡(luò)正式上線，這是中國算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)邁出的重要一步。接下來，會有包括大模型在內(nèi)的大量AI任務(wù)在算力網(wǎng)絡(luò)中完成訓(xùn)練與部署。而運營商可以在算力網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，共同參與建設(shè)算力網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一大市場，實現(xiàn)全程全網(wǎng)的社會級算力服務(wù)。這對于運營商來說是一個巨大機遇。運營商既可以成為算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的主力軍，也將從AI帶來的網(wǎng)絡(luò)增量中主要獲益。

這些趨勢與變化，正在構(gòu)成運營商的全新賽道。大模型訓(xùn)練帶來網(wǎng)絡(luò)需求增加，配套網(wǎng)絡(luò)服務(wù)更加復(fù)雜。這些特點都可以為運營商帶來極高的價值增量，并且助力打開東數(shù)西算大背景下的連續(xù)性市場空間。

大模型的產(chǎn)業(yè)紀(jì)元面前，運營商手中掌握著大模型產(chǎn)業(yè)化的最后一塊拼圖。運營商關(guān)注、發(fā)力這一市場，也有助于大模型走向規(guī)?；瘧?yīng)用與產(chǎn)業(yè)級繁榮。

未來，大模型訓(xùn)練者、昇騰AI、運營商與產(chǎn)業(yè)需求的“四方聯(lián)動”，將構(gòu)成一個高效率、低門檻的產(chǎn)業(yè)范式，推動AI黃金時代的到來。

原文標(biāo)題：以昇騰AI為底座，以大模型為機遇：解析運營商的創(chuàng)新賽道

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