[中国,上海,2025年6月18日] 2025 MWC上海期间,由中国信息通信研究院主办,以“拥抱AI,激发网络新质生产力”为主题的智能IP广域网(AI WAN)产业论坛成功举办。该论坛聚焦智能时代的产业热点和技术趋势,深度剖析智能IP广域网的应用场景和优秀创新,系统整合先行者的实践经验,打造AItoX引擎,助力加速运营商业务新增长。同时,《智能IP广域网(AI WAN)研究报告》的发布,标志着产业界在IP广域网未来发展方向达成共识,通过AI与网络深度融合,激发网络新质生产力。
《智能IP广域网(AI WAN)研究报告》
随着智能时代加速到来,AI驱动的创新应用场景层出不穷,新技术、新业务与新模式的涌现,对IP广域网络基础设施提出了前所未有的挑战,急需升级新一代网络。中国工程院邬贺铨院士指出:“智能IP广域网(AI WAN)是人工智能与IP广域网双向赋能的结果,是新质互联网的重要特征之一。”
中国信息通信研究院总工程师敖立强调:“当今世界正处于新一轮科技革命和产业变革的历史交汇点,数字化、智能化浪潮席卷全球,网络技术作为数字经济发展的基石,正以前所未有的速度演进与升级。在这个背景下,智能IP广域网(AI WAN)作为新一代信息网络技术的重要发展方向,正在成为推动各行业数字化转型、实现AI普惠发展的重要动力。”
针对IP广域网的AI赋能产业趋势,业界领先的运营商联合华为展开了一系列技术架构创新和AItoX实践成果,为产业落地树立了标杆。
华为高级副总裁、ICT销售与服务总裁李鹏表示:“AI WAN通过AI与WAN网络的深度融合,实现算网、体验和安全的重新定义,帮助运营商更好地发挥网络的优势,把握智能化时代新机会。”
华为数据通信产品线总裁王雷表示:“全球运营商加速AI与网络融合迈向AI WAN,华为AI WAN解决方案以AI全面赋能IP网络,通过感知体验升级、运维体验升级和安全体验升级,助力运营商实现承载网价值跃迁和变现。”
自MWC25巴塞罗那期间华为发布AI WAN解决方案以来,各大运营商取得显著实践成果。中国信通院、中国电信、中国移动、中国联通和华为联合进行了智能IP广域网(AI WAN)阶段性成果发布,河南移动、上海电信、内蒙古联通和联通数字科技等运营商代表们现场分享智能IP广域网的创新实践成果。这些实践成果的发布意味着智能IP广域网(AI WAN)通过IP网络与AI深度融合,为政企、行业、公众用户提供智能化高品质的网络服务。例如,上海电信立足“智云上海”新型基础架构,采用AI WAN 智算广域网解决方案部署城域智算POD,推动算力资源在运营商和企业侧高效流转,为千行万业提供像水电一样的算力公共服务。
本次论坛的成功举办与研究报告的发布,不仅为网络智能化转型提供了系统的理论支撑与清晰的技术路径,更为推动IP广域网演进和繁荣产业生态奠定了坚实基础。
2025 MWC 上海于6月18日至6月20日在中国上海举行。华为展区位于上海新国际博览中心(SNIEC)N1馆。2025年5G-A商用加速发展,华为与全球运营商、行业精英、意见领袖等一同深入探讨通过AI技术创新,重塑业务、基础设施及运营运维,实现商业新增长,加速迈向智能世界。欲了解更多详情,请阅: https://carrier.huawei.com/cn/events/mwcs2025
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。