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本文通過探討全球AI發展的趨勢,提出運營商應從企業架構、商業模式、基礎設施三個方面做到AI ready,在數智化轉型浪潮中探索商業成功。
文/華為 ICT 計算產品與計算方案(運營商領域)首席架構師 王曉濱
2024年09月20日,OpenAI的CEO Sam Altman在推特上宣布推出ChatGPT,吸引了眾多好奇者。ChatGPT憑借其驚艷、意味深長或錯誤的回答,引發了人們的討論和爭議,從而激發了更多人的好奇心。這使得已有70多年歷史的人工智能產業再次成為焦點。ChatGPT的出現被視為人工智能從感知理解世界到生成創造世界的轉折點,原因在于其融入了Scaling Law、強化學習和人工反饋等技術,使得ChatGPT具備了舉一反三的能力涌現,與人類極為相似,讓人們看到了通過 使用“沙子”( )創造新的 基生命的希望。
2023年,OpenAI持續推出了一系列創新產品,如1.8萬億參數的GPT-4、ChatGPT-4 Turbo、Assistants API、ChatGPT企業版、GPTs,以及剛剛披露的Q*項目和Sora。上下游產業鏈也在加速創新,Humane推出AI Pin,微軟發布生成式AI辦公套件Microsoft 365 Copilot,谷歌旗下的Deep Mind推出Gemini等,都在加速推動大模型進入行業和個人領域,引領人工智能向多模態、智能體等方向發展。
在中國,科技互聯網企業紛紛加入AI競賽,如百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通義千問”、華為的“盤古”、360的“智腦”、昆侖萬維的“天工”、京東的“靈犀”、科大訊飛的“星火”、騰訊的“混元”、商湯的“日日新”等大模型相繼亮相。短短六個月,從“一百模”升級至“二百模”,相較于通用大模型,許多中小企業相繼發布垂直大模型,如旅游行業有攜程的“攜程問道”、教育領域有網易有道的“子曰”、醫療健康行業有京東健康的“京醫千詢”,還有螞蟻集團的金融大模型等,推動人工智能從感知走向認知、從識別走向生成、從通用走向行業。預計未來2年,AI將落地50%+行業核心場景。
在運營商行業,我們發現AI有能力重構所有業務。大模型邊際成本趨于0,自用業務+AI實現降本增效,To C/H/B業務+AI實現增值。例如,帶AI識別的視頻監控比傳統的視頻監控溢價15%以上;融入了AI能力的5G新通話帶來了10%以上ARPU值增加。可以說,AI加速了運營商數字化轉型的進程,全球運營商一直在追求的基于雲的數字化轉型,將演進到基于雲+智的數智化轉型。
面對風起雲涌的AI歷史機遇,運營商需要提前布局,從三個方面做到AI ready。
運營商需要將AI作為數字化轉型的重要要素,將AI納入企業的整體轉型戰略中,由專門的組織來承接AI戰略,構建面向AI的企業架構和能力。TOGAF企業架構(Enterprise Architecture)是連接企業戰略規劃與IT建設之間的橋梁,是企業數字化的核心,主要包括業務架構BA、信息/數據架構IA、應用架構AA、技術架構TA四大部分。如果沒有企業架構,那麼數字化轉型的戰略目標和實施之間將脫節,難以成功。因此,建議從企業的4A架構上融入AI要素,包括戰略+AI、業務+AI、數據+AI和技術架構+AI。
同時,數字化轉型作為一項變革項目,在執行時可能會遇到很大的阻力,所以AI ready也是一把手工程,需要公司高層親自推動。如華為公司在2018年華為全聯接大會上發布AI戰略,同年,華為創始人任正非簽發了“加大AI投入,利用人工智能提升公司內部效率”的決議,並成立了專門的AI使能部,由任總親自擔任部長。如今,華為通過流程貫穿各部門和組織,已將AI滲透至每個業務環節。AI已使能華為內部80多個場景、600多個應用的智能化,打造了近7000個AI模型,創造了20000+數字員工,服務于全球170多個國家和地區的華為機構,員工人手一個AI助手,大幅節約了運營成本,構建了企業級的大模型智能體。在產品方面,到2023年,搭載華為智能駕駛的問界M9在新能源車市場引起轟動、華為每款智能機中預置的小翼助手提升了用戶體驗、AI節能算法讓無線基站比競品節能逾20%,實現價值溢價。在運營商行業,中國電信和中國移動也于2023年將AI+納入了集團戰略。
無論是中國還是海外,都不缺少嘗試探索大模型應用場景的公司和玩家。面向行業+AI,從零開始探索新的應用場景,它存在著一定的失敗概率,需要付出試錯成本。雖然運營商可以參與大模型的構建,但其更大優勢在于無處不在的雲網基礎設施。運營商不僅有雲+網作為大模型的使能和變現平台,而且現有的行業客戶可以作為大模型商業化探索的潛在市場,結合運營商算力運營運維能力和運營商在當地的社會公信力,運營商有條件打造面向本地AI市場的專業平台。依托這個平台能力,運營商可以吸引和匯聚眾多大模型伙伴進行商業探索,提供模型即服務(MaaS)的商業模式(如圖1),從而實現商業變現,並持續激發更多的合作伙伴將他們的模型產品帶到平台上銷售,形成長尾效應,避免運營商因親自下場“大模型”而造成的伙伴競爭。尤其面對一些不確定的場景,這樣更可以減少試錯成本。
圖1︰大模型的MaaS平台能力框架
中國電信已有好的實踐案例。為了深入實施“雲改數轉”戰略,加速建設以通用計算、智能計算、超級計算為核心的數字信息基礎設施, 2023年7月,中國電信啟動了大型模型生態合作聯盟,通過公開招募方式,吸納了行業內有影響力的大模型能力合作伙伴。在2023年11月的數字科技生態大會上,中國電信與合作伙伴一起發布了首批試商用的12個行業大模型,涉及教育、住房建設、金融、礦業等領域,這些大模型都被預置在“星辰MaaS生態服務平台”上。這種“網絡+雲+智算+AI+伙伴模型”的模式不僅驅動了天翼雲服務的智能升級,而且已經有了商業回報。
面向廣大個人模型開發者,運營商未來可以考慮率先構建類似于Hugging Face的大模型生態社區,最大化激活整個社會的模型生態價值。在AI時代,合理的產業分工、聚焦平台打造、激勵生態應當成為大模型時代運營商的關鍵角色定位。
未來,大模型將成為一種無所不在的智能服務,其商業化模式將極為豐富。這些模型可以被嵌入各種軟硬件系統中,如智能汽車、智能機器人等,以智能產品化的形式進入商業市場,也可以部署在雲端,提供商業化的大模型雲服務,重構現有的商業邏輯。雲和網絡基礎設施成為AI使能的必要非充分條件,是AI觸達最終用戶(ToC/ToB/ToH)的新型管道。先有雲網所及,才有AI所達,所以打造一朵AI ready的智能雲成為運營商入局AI產業的“通行證”。運營商入局人工智能,初級階段是“無雲不AI”,進入深水區卻是“除卻AI不是雲”。過去幾年,中國電信已經打造了全國布局的天翼雲。2024年3月,中國電信董事長柯瑞文在中國電信2023年度業績說明會上就表示︰“沒有AI就沒有雲的未來”,並提出天翼雲將加速向智能雲全面升級,成為國內領先的大模型算力服務商。
AI ready的智能雲該如何建設?圍繞AI三要素——算力、數據和算法,一個AI ready的雲平台呈現了如下特點,包括1個架構2個能力︰
圖2︰公有雲和私有雲協同訓練,打造個性化的模型
圖3︰數智融合,打造AI時代高效雲上數據底座
圖4︰大模型超級流水線,全流程使能大模型創新落地
隨著第四次工業革命的到來,我們正在加速邁入人工智能時代。運營商需要做到戰略ready、組織ready、能力ready 和基礎設施ready,發揮雲網優勢,找準自身定位和產業分工,構建平台Model as a Service生態能力,聚合更多的產業伙伴,實現數智化轉型成功。