通信事業者がAIサービスを強化、大規模“開花”の時代へ

大型モデル「花」の時代が到来！オペレーターは AI サービスを深く開発します

OpenAI は、大規模な人工知能モデルのアプリケーション シナリオの拡張を支援する GPT ストアの正式リリースを発表しました。 Wu Hequan 氏は、大型モデルがインターネットの新しいトレンドとなり、人間とコンピューターの相互作用の方法を大きく変えることになると指摘しました。

大型モデル業界は活況を呈しており、クラウドとネットワークの統合に強みを持つ事業者として、大型モデルのサービスを積極的に検討しています。

大型モデルが通信事業者のビジネスのブレークスルーポイントになる

人工知能チャット ウィンドウを開くと、ユニバーサル アシスタントを使用して、知識の回答、記事の推敲、英語翻訳などの機能を実現できます。さらに、仮想デジタル講師「Xiaolu」が 24 時間授業を行い、生徒の学習データに基づいて個別のフィードバックや提案を提供するライブ ブロードキャスト ルームに入ることもできます。 大型モデルの出現は、一般的な人工知能が徐々に現実になりつつあることを示しています。これらの集中的に更新された大規模モデルは現実のシナリオと組み合わされており、アプリケーション側で大きな可能性と利点を示しています。この開発は人工知能の新たな発生における転換点であり、一般的な人工知能の出現を実際に見ることができるようになります。

過去1年間の大型モデル業界の発展を振り返ると、Alibaba Cloud、Baidu、iFlytekなどのテクノロジー企業が発売した大型モデルだけでなく、オペレーターも見ることができます。オペレーターによるこの動きについて?

オペレーターによる大規模なモデル ドメインのレイアウトは、情報時代における一般的な変化の傾向に対応するだけでなく、商業的価値の観点からも避けられない選択です。

AI 大型モデルは、電気通信ネットワークのデジタル化およびインテリジェント化に強力な推進力を加え、アプリケーション価値の観点から非常に有益です。最新の電気通信ネットワークは規模と複雑さが増大し続けており、その結果、ネットワークの展開と運用がより複雑になっています。したがって、ネットワークのデジタル変革が不可欠です。大規模な AI モデルを適用することで、ネットワーク リソースをより適切に管理および最適化し、ネットワークの効率とパフォーマンスを向上させることができます。これは通信ネットワークに大きな変化と進歩をもたらすでしょう。

ビジネスの観点から見ると、大手 3 事業者の「第 2 カーブ事業」が業績成長の主な原動力となっているものの、依然として携帯電話トラフィックや固定ブロードバンドなどの従来型事業が事業者の主な収益源となっています。一方で、クラウド コンピューティングやモノのインターネットなどの新興ビジネスはまだ発展の初期段階にあります。 Big Model House の予測によると、世界の人工知能大型モデル市場は 2023 年までに 210 億米ドルに達し、2028 年には 1,095 億米ドルに達すると予想されています。人工知能が普及する時代において、大型モデルの「トラフィック」を最大限に活用することは、オペレーターのビジネスのブレークスルーとなるでしょう。

産業用途における大きな可能性

中国工程院学会員の呉和泉氏は、「基本的な大型モデルは強力な一般知識機能を備えているが、チャットでは厳格なニーズを実現するのが難しい。大型モデルの価値を反映するには、業界アプリケーションに実装する必要がある」と述べた。 。中でも、工業生産分野における大型モデルの応用は大きな可能性を示しています。

新型産業化は体系的なプロジェクトであり、情報化と工業化の統合的発展であり、実体経済とデジタル経済が深く統合された発展である。業界関係者は一般に、新たな工業化への道では、需要とシナリオの牽引力を強化し、従業員の創造性を解放する必要があり、大型モデルは企業にインテリジェント生産の新たなパラダイムをもたらすと信じている。採掘作業を例にとると、石炭の採掘プロセスでは、深さが不十分であったり角度が間違っていたりするなど、作業員による不適切な作業が安全上の問題や事故を引き起こす可能性があります。 AI 大型モデルの適用により、作業員はオフィスに座りながら圧力解放プロジェクトの標準化された検証を完了することができ、インテリジェントな管理とインテリジェントな生産努力を実現し、それによって鉱山業界の安全性と生産効率が向上します。

現在、通信事業者の大規模モデルは主に、予知保全、産業品質検査、生産プロセスインテリジェンス、デジタル生産アシスタント、インテリジェントなサプライチェーンとロジスティクス、デジタルツイン、データセキュリティとコンプライアンス、垂直産業とオートメーションを通じた販売推奨に重点を置いています。 、インテリジェントな顧客サービスおよびその他の権限付与により、産業のデジタル変革を達成し、新しい産業化の急速な発展を促進します。

China Telecom の Galaxy AI プラットフォームには、何千もの視覚認識アルゴリズムが蓄積されており、繊維の品質検査や物流の仕分けなどの産業シナリオで広く使用されています。 China Mobile は、マシン ビジョン、音声、自然言語処理、ネットワーク インテリジェンスなどのさまざまな分野で 370 を超える AI 機能を開発してきました。チャイナユニコムはまた、マシンビジョン、言語認識、自然言語処理、知識理解における 60 以上のコアアルゴリズムを自社開発しました。

大規模モデルのオープンソースの急増

世界中を見渡すと、人工知能エコシステムを構築するには、オープンソースとクローズドソースの 2 つのルートがあります。大規模モデルは不確実性があるため、オープンソース モデルと事前研究モデルが同時に推進されるという基本パターンを形成します。

大規模なモデルのトレーニングには大量のコンピューティング能力と高額な開発コストが必要となるため、中小企業は大規模なモデルを開発することがある程度妨げられます。現時点では、大規模モデルのオープンソースにより、大規模モデルの企業展開コストを削減でき、大規模モデルのアプリケーションをある程度改善できます。

長い間、オープンソースはインターネット時代の最初の主流モデルとなってきました。 2017年、中国は「新世代人工知能発展計画」を発表し、計画の基本原則としてオープンソースとオープン性を盛り込んだ。科学技術省の呉兆輝次官は、2023年中関村フォーラムで、中国はオープンソース協力を堅持し、大型モデル技術の継続的革新を強化し、透明性や安定性などの共通問題を協力して解決し、オープン共有をさらに促進すると述べた。コンピューティングリソースとデジタルリソースの統合を促進し、産業エコロジーの大規模モデルの形成を加速します。

北京知源人工知能研究所の所長である黄鉄軍氏は、長期的な検討に基づいて、「テクノロジー自体は常に反復的に進化しており、少数の企業に閉じこめることはできない。サードパーティの参加者が激流に集まり、今後のビッグモデル時代の技術になるかもしれません。

注目に値するのは、つい最近、China Telecom が、顧客ビジネスのインテリジェントなアップグレードをより効果的に支援するために、自社開発した Xingchen AI 大規模モデルを完全にオープンソース化すると発表したことです。現在、チャイナテレコムは、Xingchen AI 大型モデルが Github、Gitee、Huggingface プラットフォームを通じて社会全体にオープンソース化され、その基礎となるコード、アルゴリズム ロジック、事前に作成されたさまざまな基本的な大型モデル、開発モジュール、トレーニング ツールやその他のコア製品機能。

(画像出典: Photo Network)

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