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電信運營商將進軍大模型行業(yè)

2023-07-24 10:36:59   作者:   來源:搜狐   評論:0  點擊:


  

 

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  在大模型市場競爭如火如荼的當下,作為加入“戰(zhàn)局”的敲門磚,三大電信運營商相繼發(fā)布了其自研大模型產(chǎn)品。從中國聯(lián)通的“鴻湖”圖文大模型,中國移動的九天·海算政務(wù)大模型和九天·客服大模型到中國電信的TeleChat大語言模型,雖應(yīng)用場景各有不同,其戰(zhàn)略布局卻殊途同歸。運營商加入大模型戰(zhàn)局有何目的?運營商投下的這顆石子,將在整個大模型乃至人工智能產(chǎn)業(yè)中泛起怎樣的漣漪?

  運營商異軍突起

  “對運營商來講,AI接下來會是一個巨大的機會已經(jīng)是不爭的事實。” 艾媒市場咨詢董事長張毅告訴《中國電子報》記者。在信息時代的浪潮中,各大電信運營商紛紛不約而同地落子大模型領(lǐng)域,其自研大模型在企業(yè)未來的戰(zhàn)略布局中占據(jù)著重要的地位。電信運營商布局大模型領(lǐng)域,既是迎合信息時代變革的大趨勢,更是商業(yè)價值角度的必然選擇。

  作為人工智能新一輪爆發(fā)的轉(zhuǎn)折點,大模型標志著通用人工智能正逐漸“走進現(xiàn)實”,開始在應(yīng)用端嶄露頭角。中國移動集團級首席科學(xué)家,人工智能與智慧運營中心總經(jīng)理馮俊蘭表示,通信行業(yè)正面臨著通信技術(shù)與信息技術(shù)深度融合的趨勢,而攻關(guān)人工智能領(lǐng)域,則是運營商為時代交出的答卷。馮俊蘭告訴記者,大模型是面向通用人工智能的“人工智能大平臺”的能力底座,人工智能領(lǐng)域的全面探索與布局是中國移動作為通信運營商的核心戰(zhàn)略。

  Gartner 2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線

  

 

  從商業(yè)變現(xiàn)角度來看,運營商布局大模型更是迫在眉睫。張毅告訴記者,目前,雖然最近一兩年云服務(wù)、政企服務(wù)等業(yè)務(wù)成長很快,但電信運營商主要的收入渠道仍是流量業(yè)務(wù)。張毅認為,從上一代的“語音”到這一代的“流量”,隨著不同技術(shù)的運用發(fā)展,運營商的業(yè)務(wù)體系是在不斷迭代中發(fā)展的。“流量服務(wù)億萬級的業(yè)務(wù)體量必須要有迭代。”張毅說。他表示,在人工智能大行其道的當下,大模型作為運營商當下成熟流量服務(wù)的迭代錨點,是運營商業(yè)務(wù)的突破點,更是他們未來發(fā)力的重點。

  此外,人工智能與大模型未來更多的應(yīng)用場景也是電信運營商們的著眼點。雖然在當下,大模型的開發(fā)與應(yīng)用已經(jīng)受到空前的重視,但大模型的實際應(yīng)用仍然只在初期探索階段。有關(guān)專家表示,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展深入,大模型未來的應(yīng)用方向很可能聚焦在操作系統(tǒng)方面,成為下一個商業(yè)增長點。因此,運營商布局大模型領(lǐng)域的舉措,一方面也是發(fā)掘其商業(yè)價值的體現(xiàn)。

  運營商手握獨特“底牌”

  雖然三家電信運營商在進軍大模型領(lǐng)域的戰(zhàn)略規(guī)劃上達成了共識,但其推出的產(chǎn)品卻是各有千秋,面向著截然不同的應(yīng)用場景。記者了解到,中國聯(lián)通的“鴻湖”大模型立足于圖文雙模態(tài),從運營商的增值業(yè)務(wù)場景出發(fā),將不同模態(tài)內(nèi)容對齊到文本,實現(xiàn)了跨模態(tài)的內(nèi)容理解;中國電信TeleChat大模型依托5G消息為政務(wù)客戶提供政務(wù)短信智能化多輪問答服務(wù);而中國移動的九天·海算政務(wù)大模型和九天·客服大模型則聚焦數(shù)字政府建設(shè)與智能客服應(yīng)用的細分領(lǐng)域。

  

 

  中國移動九天人工智能平臺概況

  面對著大模型行業(yè)激烈的競爭,電信運營商們也握著獨特的“底牌”。張毅表示,運營商本身具有流量優(yōu)勢、算力優(yōu)勢和大數(shù)據(jù)優(yōu)勢,在與競品對比時,資源優(yōu)勢會非常明顯。“他們發(fā)展大模型,是把自身的資源應(yīng)用在新的商業(yè)領(lǐng)域作為保障的。”張毅這樣告訴記者。無獨有偶,馮俊蘭也表示,運營商所具有的算網(wǎng)融合背景、核心技術(shù)和運營能力都是在大模型行業(yè)中的核心競爭優(yōu)勢。

  

 

  中國電信大語言模型TeleChat發(fā)布現(xiàn)場

  在提到進軍大模型領(lǐng)域后無可避免的、與互聯(lián)網(wǎng)廠商的競爭時,馮俊蘭分析道:“互聯(lián)網(wǎng)等消費側(cè)智能化滲透率高、應(yīng)用成效明顯,但供給側(cè)智能化水平發(fā)展相對不足,人工智能的溢出帶動效應(yīng)還未充分釋放。”馮俊蘭表示,相較于追求大模型的商業(yè)效益,作為運營商,中國移動的側(cè)重點會更加聚焦在推動國民經(jīng)濟主體行業(yè)和社會民生領(lǐng)域智能化發(fā)展上,力求推動我國綜合生產(chǎn)力和未來核心競爭力的增長。

  智能服務(wù)運營范式亟待更新

  作為國家“新基建之智”,人工智能未來的潛力可見一斑。馮俊蘭告訴記者:“在通用人工智能時代,人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施及服務(wù)給將成為國家經(jīng)濟社會發(fā)展的底座。”因此,準確把握產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢,精準推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展,就成了大模型產(chǎn)業(yè)下一步發(fā)展的重點。

  專家提出,未來,模態(tài)融合是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢,從生物識別AI技術(shù)到大模型,只有實現(xiàn)了全模態(tài)的融合后,才稱得上是通用人工智能發(fā)展的開始;此外,大模型由單一發(fā)展語言類模型到與數(shù)字化系統(tǒng)、具體機械部件相結(jié)合,由純數(shù)字經(jīng)濟向數(shù)字經(jīng)濟賦能實體經(jīng)濟的轉(zhuǎn)變也是大模型產(chǎn)業(yè)的必經(jīng)之路。

  

 

  馮俊蘭表示,新的時代需要新的智能服務(wù)運營范式:一是要創(chuàng)新運營供給模式,實現(xiàn)全場景全要素能力運營與供給;二是要創(chuàng)新業(yè)務(wù)賦能模式,實現(xiàn)從“X+AI”向“AI+X”的根本性變革;三是要創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)合作模式,實現(xiàn)向體系化協(xié)同創(chuàng)新轉(zhuǎn)變。馮俊蘭告訴記者:“作為實現(xiàn)智能服務(wù)運營范式創(chuàng)新的總體目標和關(guān)鍵載體,面向通用人工智能的‘人工智能大平臺’的構(gòu)建將是未來工作的重點。”

  記者了解到,中國移動將通過創(chuàng)新鏈、供應(yīng)鏈、資本鏈的多鏈協(xié)同,升級“九天攬月”人工智能產(chǎn)業(yè)合作生態(tài),與產(chǎn)業(yè)共同攻關(guān)大模型核心技術(shù)、共建先進大模型基礎(chǔ)設(shè)施、共創(chuàng)行業(yè)大模型和相關(guān)標準,推動基于大模型的規(guī)模化行業(yè)應(yīng)用蓬勃發(fā)展,加快形成面向經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的賦能輻射圈。

  事無絕對,運營商的大模型在具有獨特優(yōu)勢的同時,也面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。人才缺口、相對固化的商業(yè)模式和人工智能作為新興產(chǎn)業(yè)本身存在的問題,都是亟待運營商解決的難題。

  張毅告訴記者,運營商在進軍大模型時具有的成熟資源與背景,同時也注定了運營商大模型缺少市場的靈活性。“如果能對這一點加以完善,我相信,運營商的大模型會是下一個‘十億級’。”張毅說。此外,相關(guān)賽道的產(chǎn)品化經(jīng)驗不足也是運營商,乃至于整個大模型產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。目前,只有GPT與搜索引擎的融合與各種原畫創(chuàng)作用途的大模型實現(xiàn)了商業(yè)模式上的成熟化,而大模型在其他行業(yè)的落地仍然處于探索階段。專家表示,大模型未來的發(fā)展,取決于其是否能在千行百業(yè)都找到適宜的商業(yè)模式。

  談到大模型產(chǎn)業(yè)本身,馮俊蘭表示,目前我國大模型產(chǎn)業(yè)面臨著三大挑戰(zhàn):一是國產(chǎn)智算芯片等基礎(chǔ)軟硬件較為薄弱,亟需大力推進人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶動國產(chǎn)化加快發(fā)展;二是國內(nèi)數(shù)據(jù)資源分散,急需統(tǒng)籌建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集并建立數(shù)據(jù)流通共享機制;三是模型等方面的自主關(guān)鍵核心技術(shù)不足,亟需加強技術(shù)骨干人才培養(yǎng)和隊伍建設(shè),強化人工智能策源創(chuàng)新能力,并完善以企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研深化協(xié)同的創(chuàng)新科研體系。

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