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2024年07月01日 19时31分42秒

文/刘育英汪俐辰

6月28日，为期三天的2024MWC上海(上海世界移动通信大会)落下帷幕。本届大会以“未来先行”为主题，5G、AI、大模型成会期探讨的高频热词。

“中国是全球最大的5G市场，预计今年年底中国5G连接数将突破10亿大关。”全球移动通信系统协会(GSMA)会长葛瑞德(MatsGranryd)表示，中国正在为5G-A(5G-Advanced，增强版5G)的演进奠定基础。

与此同时，工业领域大模型的发展也备受大会关注。此前毕马威中国发布的《工业大模型应用报告》指出，大模型有望成为驱动工业智能化的引擎。

中国5G商用已有5年，5G商业化对运营商业绩的贡献几何？随着生成式人工智能时代的到来，在工业领域，生成式AI(大模型)将对工业带来一场怎样的变革？

对此，中新社国是直通车专访了毕马威中国通信、媒体及科技行业管理咨询服务主管合伙人高人伯，以及毕马威中国企业数字化战略咨询主管合伙人李良，就当前电信行业发展转型及工业大模型前景展望进行探讨。

采访实录摘编如下：

5G和数字化助力中国运营商业绩增长

国是直通车：中国5G商用已有5年，如何评价5G商业化对运营商业绩的贡献？预计5G-A投资规模将会有多少，商业回报如何？

高人伯：5G商业化无疑为运营商带来了显著的增长动力。5G网络的高速、低延迟和大连接数的特性，使得运营商能够为用户提供更为丰富的服务。此外，5G技术还在工业、医疗、教育、交通等多个行业领域发挥赋能效应，为运营商带来了新的业务增长点。

然而，5G网络建设的投资成本也非常巨大。虽然随着5G网络的商用化，用户规模不断增加，但网络建设和维护的成本也在不断增加。

5G-A的投资会持续增长，并有望为运营商带来更高的商业运营收益。5G-A在网络速度、延迟、连接数等方面实现显著提升，同时引入了通感一体、无源物联、内生智能等全新的革命性技术，能够更好地匹配人联、物联、车联、高端制造、感知等场景。

5G-A的发展不仅将推动运营商的商业运营收益增长，也将促进中国科技的持续发展。5G-A的发展将提升中国在通信技术领域的国际竞争力，推动相关产业链的发展和创新。5G-A的广泛应用也将为中国的经济发展和社会进步提供强有力的支撑。

国是直通车：毕马威在2024MWC上海发布的《从电信企业向科技企业转型：电信业发展展望》显示，传统电信运营商面临成本上升、toC业务增长乏力、流程复杂等挑战。但中国的电信运营商近一两年来业绩向好，其驱动因素是什么？

高人伯：其驱动因素可以归纳为三个方面：

第一，中国运营商的数字化转型业务得到强劲增长，这不仅推动了传统业务的升级，也开拓了新业务领域，如云计算、大数据、物联网等。

第二，5G业务的快速发展也助力了运营商业绩发展。

第三，政府对数字化转型和网络强国战略的推动，为电信运营商提供了有利的政策环境。同时，各行各业数字化转型的深入推进，为运营商提供了广阔的市场空间。

国是直通车：运营商传统业绩增长乏力，报告提出运营商向科技企业转型。中国的运营商也开始加码对智算中心、智算网络，以及对AI大模型的投资。您认为运营商向科技公司转型有哪些可为之处？

高人伯：随着电信业向科技企业转型的浪潮，企业应致力于构建更为灵活的组织架构，并将客户置于战略核心。

具体而言，企业以客户为中心，通过云架构设计以及数字服务的部署与应用，精心打造多样化的数字服务组合。这一转型不仅提供卓越的数字体验和前沿的自动化水平，更驱动数据导向的决策制定。这一转变使得企业能够迅速响应客户和市场的多元化需求，从而构建具备高度竞争力的综合服务。

同时，这些竞争力的提升直接服务于以客户为中心的服务和体验，进一步增强了客户的满意度。除了对内部系统和流程进行简化、集成化和自动化外，企业还需大力加强客户细分和数据分析能力。通过这一系列的变革，电信企业能够逐步迈向更加智能、高效和创新的未来。

大模型时代，如何为工业智能化赋能？

国是直通车：有观点认为，未来制造业将是大模型应用的主战场，您怎样看这种观点？

李良：随着近两年快速发展，大模型现已渗透至众多行业，展现出其广泛的应用潜力。我认为制造业将成为大模型应用的一个关键领域，因为工业场景对智能化的需求日益强烈，而人工智能恰好能够精准满足这一需求。

目前，工业领域已经历了多年的成熟发展，累积了海量的数据、坚实的基础能力和丰富的场景需求。在此背景下，工业界正积极探寻一种既能节省人力物力，又能显著提升工作效率的新型工作模式。人工智能恰好展现出了类似人的理解和分析能力。这些能力与工业场景的完美结合，将智能化全面引入工业生产的各个环节，包括生产、运营和管理等，从而不断优化感知、认知和决策等流程。这一变革有望引领工业领域步入一个“自适应、自决策、自执行”的时代。

国是直通车：人工智能进入了生成式人工智能时代，在工业领域，生成式AI(大模型)对工业将会带来一场什么级别的变革？是否类似于一场工业革命，其愿景是怎样的？

李良：生成式AI正改变着工业生产的模式，引领制造业由数字化阶段迈向智能化新纪元。过去，人工智能在工业中的应用多局限于质量检测、预测性维护等特定领域。然而，随着生成式大模型的崛起，迎来了“基础模型+多样化应用”的崭新格局。这些大模型凭借卓越的理解、生成及泛化能力，能够深入洞察工业领域的复杂问题，产生创新的知识和洞见，并在更广泛的工业场景中展现其影响力。

尽管庞大的参数和计算资源对大模型的训练构成了挑战，但随着新型技术和应用模型的不断涌现，大模型的训练成本正逐步降低。这一趋势无疑将加速大模型在工业领域的广泛应用，为未来的工业生产注入更多的智能化元素。

国是直通车：生成式AI(大模型)和判别式AI(小模型)的应用有何不同，大模型未来是否会取代小模型？

李良：大模型与小模型之间存在本质区别，且各自具有独特的应用场景，因此大模型无法完全取代小模型。

小模型在工业生产制造领域展现出卓越的能力，其基于有限数据支撑的精准判别和决策，确保了模型的准确性和稳定性，这使得小模型在该领域的应用更为可靠和高效。相比之下，大模型则更适合于综合性和创造类的工业场景。

大模型凭借其强大的泛化能力和创造性，在研发设计、综合经营管理等方面发挥着重要作用。在综合型工业场景中，由于涉及多个系统、多个流程的协同工作，需要处理文档、表格、图片等多类数据，变量之间的关系错综复杂。大模型通过深度学习和复杂的网络结构，能够捕捉并模拟这些复杂关系，为全面理解和优化复杂系统提供了有力支持。

尽管大模型在成本收益比、稳定性和可靠性等方面存在问题，且其在工业领域的探索尚处初级阶段，但其强大的泛化能力和处理复杂任务的优势，使其在更广泛的领域展现出巨大潜力。与此同时，小模型以其高效、灵活的特点，在特定场景和资源受限的环境中发挥着不可替代的作用。因此，大模型与小模型将长期共存，共同推动工业领域的进步与发展。

国是直通车：工业大模型目前应用情况如何？其落地还存在什么困难，应如何解决？

李良：大模型技术正处于蓬勃发展的黄金时期，尽管取得了显著的技术突破，但在安全、可靠性以及成本控制等方面仍面临严峻挑战。

当前，工业数据质量参差不齐，数据间的关联性和复杂性也极高，其来源、采集方式、时间戳等因素都可能影响数据的准确性和完整性。这种数据结构的多样性和质量的不均衡性，无疑给工业大模型的训练和应用带来了巨大的挑战。为了应对这一挑战，必须投入大量的时间和资源，对数据进行精细的清洗、预处理和校验，以确保数据的准确性和一致性。这一步骤对于构建高性能的工业大模型至关重要。

此外，工业大模型的应用场景要求极高的准确性和稳定性，以应对复杂多变的工业环境。因此，在追求模型性能的同时，还需要降低计算复杂度和内存占用，以实现高效的实时推理。同时，大模型的推理和训练成本相当高昂，长期运营更是需要持续的人力和算力投入。

然而，随着未来技术的不断进步，大模型的成本将逐渐降低，使其能够更广泛地应用于各类工业场景中，为行业的智能化和数字化转型提供有力支持。

美国重重封锁下，英伟达竟成功突破禁令，向5个中东国家销售AI GPU。

最近，英伟达与卡塔尔通信巨头Ooredoo达成合作协议。Ooredoo现在将在其位于卡塔尔、阿尔及利亚、突尼斯、阿曼、科威特和马尔代夫的数据中心提供英伟达的AI和HPC GPU。这标志着英伟达在中东地区的大规模扩张。

不久前，美国限制了英伟达、AMD、英特尔等公司向中东出口先进AI和HPC芯片，以防止中国从中东获取AI芯片用于训练其大模型。目前尚不清楚Ooredoo将提供英伟达的哪些AI芯片，以及将如何阻止中国实体在云端访问这些GPU。

可以确定的是，英伟达不愿放弃的这块市场正成为全球AI领域一支不可忽视的力量，并在中美AI博弈中扮演重要角色。

6月初，“清华系”大模型公司智谱AI拿下4亿美元融资，投资方是中东石油巨头沙特阿美旗下的风投基金Prosperity7，这已经是智谱AI年内的第3笔融资。

企查查显示，此前，智谱AI已完成8轮融资，历届投资方包括启明创投、君联资本、美团、好未来、小米、红杉、腾讯、阿里、高瓴资本、顺为资本等知名机构和公司。至此，智谱AI估值达到30亿美元，与另一炙手可热的大模型独角兽月之暗面齐平。

此外，中科院校友闫俊杰带队的MiniMax已完成4轮融资，背后也有腾讯、阿里、红杉、高瓴坐镇，估值超25亿美元。

中国大模型独角兽迈入200亿元估值大关的同时，美国的头部AI创企正向更高的目标进发：OpenAI头号竞争对手Anthropic历经7轮融资，估值到达184亿美元；马斯克的xAI日前也完成了60亿美元的B轮融资，投后估值达到240亿美元；据大摩分析师预测，OpenAI将在今年底冲击1000亿美元估值。

面对这一个个身形日渐茁壮的独角兽们，曾经志在必得的资本开始面露难色。惊蛰研究所发现，大模型公司B轮以后融资的金主中，除了红杉、高瓴等顶级VC以外，几乎只有腾讯、阿里、美团等头部互联网公司。

虽然在舆论氛围上大模型变得更火了，但历史融资数据却显示人工智能领域的热度出现阶梯式下滑：2023年，全球AI领域的融资交易量约为2500笔，创下了2017年以来的新低；融资总额约为425亿美元，同比下降10%。其中，中国AI领域投融资数量同比下降38%；融资总额同比下降70%。

一方面，过高的估值让风投大呼“投不起”；另一方面，不成熟的估值体系和商业化的不确定性也让机构望而却步。

据报道，xAI的这轮巨额融资的金主中，除了马斯克的老熟人们，还出现了两大中东资本的身影：迪拜“神秘”投资公司Vy Capital和沙特王国控股公司Kingdom Holding。

今年初，OpenAI CEO Sam Altman抛出了一个7万亿美元的芯片业务计划，目的是实现OpenAI对高性能芯片的自给自足。为此，Sam Altman已和中东土豪——阿联酋国际控股公司IHC董事长洽谈融资。

而这些土豪们的身家也令人艳羡——Prosperity7管理的基金规模达到30亿美元，已在全球投资了超过40家企业；Vy Capital可供支配资金约10亿美元，曾领投马斯克的脑机接口公司Neuralink的2.05亿美元融资；Kingdom Holding控股资产高达190亿美元，曾以25亿元入股京东，在百事可乐、亚马逊、迪士尼等知名公司均有持股；IHC是海湾地区仅次于沙特阿美的第二大上市公司，其投资版图已横跨全球，市值远超黑石、高盛等投资公司。

除了给头部大模型公司供血，中东地区也在积极发展本土AI产业。其中，对人工智能最上头的两个国家当属沙特和阿联酋。

自2016年起，两国政府的决策层就开始向AI方向发力，并在最近一次生成式AI浪潮中加大了政策扶持。

例如，阿联酋2017年就设立了全球首个国家级的AI部门，还推出了“生成人工智能指南”，帮助阿联酋在中东建立了人工智能的先发优势。

2019年，阿联酋还组建了全球第一所人工智能大学MBZUAI，该学校仅用4年时间就跃升至全球大学AI科系排行榜第18名。

2023年，阿联酋成立人工智能和先进技术委员会AIATC和技术投资公司MGX，推动部署前沿技术。同年，迪拜成立了人工智能中心，以推动AI在政府部门的广泛应用。一年后，位于迪拜国际金融中心的“人工智能园区”正式启用，有望成为中东和北非地区最大的人工智能和科技公司聚集地。

同时，沙特和阿联酋还加入了人工智能军备竞赛，他们抢购了数千颗高性能英伟达AI芯片，按H100当时的市场价计算，共需花费2.4亿美元。两国曾与西方AI初创企业接触，希望用算力资源换取代码和大语言模型专业知识。

中东在大模型产出上也成果颇丰。

去年2月，阿联酋国立科研机构TII发布的大模型Falcon 40B性能碾压Meta的LLaMA ，是当时“开源世界中最好的模型之一”；此后推出的Falcon 180B 性能比肩谷歌的PaLM 2 Large，登顶开源社区Hugging Face排行榜；最近回归的Falcon 2 11B性能再次超越了Llama 3 8B，与当下领先的开源大模型Gemma 7B性能相当。

阿联酋AI巨头G42和MBZUAI大学联合推出了开源大语言模型Jais，在阿拉伯语任务上性能堪比英语商业模型ChatGPT。

沙特阿美今年3月发布了2500亿参数的AI工业大模型Metabrain AI，模型使用沙特阿美积累了90年的7万亿个数据点进行训练，能够对钻井计划、地质数据、历史钻井时间和成本进行分析，并推荐最理想的钻井方案。而这只是个起点，沙特阿美今年还打算开发一个万亿参数的AI模型，向“石油工业GPT-4”的目标狂奔。

就大模型这个吞金兽而言，充足的财力、资源和算力是中东的核心优势。例如，沙特计划设立高达400亿美元的国家AI基金，已成为全球最大的AI投资国；阿联酋拥有全球第15强的超级计算机，能实现每秒20亿次浮点运算；阿联酋还通过黄金签证等措施留住了来自全球的AI人才。

同时，来自政府和皇室的资金也让阿联酋等国在大模型这种“技术先于应用”的研究中不被商业化的问题所掣肘，政府层面开放、前沿的观念也为科研院所灵活的组织架构铺路，使其能更高效地配置和利用资源。

综合来看，中东的大模型尚未显露出十分清晰的商业方向。

通用大模型方面，中东的大模型力求保持在开源领域的领先地位；垂直大模型方面，目前的应用场景集中于石油工业，或有望向美国、加拿大、中国以及非洲地区等石油、天然气资源丰富的国家推广。IDC预测，到2025年，全球油气工程软件市场规模将接近120亿美元。

中东对人工智能的求之若渴与其经济转型需求密切相关。作为中东的支柱产业，石油的价格与中东土豪们的财富高度挂钩。国际金融协会此前的数据显示，每桶石油价格每上涨10美元，沙特阿拉伯每年就能多赚400亿美元。

一条腿走路给中东国家带来了深深的焦虑。

早在20世纪末，迪拜就计划从石油经济向知识型和服务型经济转型。

2016年，沙特推出“2030愿景”，旨在推动该国经济多元化、减少对石油的依赖，其中AI是一大重要分支，该愿景共超过三分之二的目标或与AI有关。

2019年，阿联酋确立了打造全球AI中心的国家战略，计划到2031年，数字经济将在阿联酋非石油GDP中占到20%的份额。

近几年，国际油价下跌严重，创下2020年以来最低。为保油价，沙特已大幅减产，但原油出口价量齐跌已让沙特阿美的业绩明显受创。在这样的背景下，沙特等国经济转型的需求更是空前地迫切，而AI就是其抓住的救命稻草。

普华永道的报告预计，到2030年，人工智能将占阿联酋GDP的近14%，占沙特GDP的12.4%。AI将为沙特经济贡献1350亿美元，使沙特成为中东地区该技术的最大受益者。

多年的超前布局，已让中东成长为影响全球AI发展的关键角色。

此前，G42和中国公司的合作引起美方不安，担心其“先进技术”会被G42泄露给中国。最终，美国政府通过幕后谈判让G42从中国撤资并转用美国技术。限制对华芯片贸易后，美国又担心中国会从中东进货，遂放缓了英伟达等公司对中东的芯片出口许可。

因缺乏技术差异，国内大模型领域的价格战已如火如荼。5月底至6月初，智谱AI等多家大模型厂商宣布了对旗下全系大模型产品降价。

自去年9月以来，智谱AI已持续将融资用于基座大模型的研发，以支撑丰富的产业生态。同时，智谱AI还对外投资了多模态大模型公司生数科技，并加紧布局类Sora的文生视频技术。

最近这笔来自石油富豪的融资或许能让智谱AI在低价比拼中更加从容，并着力构建差异化的竞争优势。

更宏观地来看，中东资本的介入有望充实国内大模型创业公司的算力资源储备，为日后的技术研发与市场竞争增加筹码。对于创业公司来说，中东国家激增的数字化转型需求和丰厚的激励政策也使其成为一块闪闪发光的新市场。

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