近日，中国信息通信研究院与人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室依托AISHPerf基准体系，联合业界伙伴共同开展面向大模型的算子级适配生态构建工作。这一举措标志着大模型产业正朝着更加精细化、标准化的方向发展，而在此过程中，夯实云网基础成为当务之急。
大模型进入快速发展期
当前，人工智能技术正经历着由弱人工智能向强人工智能的深刻转变。2023年的“百模大战”不仅展示了AI技术的蓬勃生机，更将AI大模型推向了产业新型基础设施的舞台中央。这一年，大模型开始为千行百业提供智能服务，其强大的通用性和泛化能力使得各行各业都能享受到AI带来的便利与效率提升。因此，2023年也被誉为大模型的部署和变现元年，标志着大模型技术正式进入快速发展期。
在这一阶段，大模型的应用场景不断拓宽，从文本生成、图像识别到语音识别，再到跨模态的综合应用，大模型展现出了前所未有的灵活性和适应性。
大模型关联产业同步井喷式发展
伴随着大模型的快速发展，与其相关的应用、平台、算力等衍生产业也迎来了井喷式的增长。在应用层面，越来越多的企业和开发者开始基于大模型构建自己的产品和服务，以满足市场的多样化需求。在平台层面，各大云服务商纷纷推出了大模型训练和推理平台，为开发者提供了便捷的开发和部署环境。而在算力层面，随着大模型对计算资源的需求日益增加，算力产业也迎来了前所未有的发展机遇。
然而，在这股井喷式的发展浪潮中，也暴露出了一些问题。其中最为突出的便是大模型与底层软硬件之间的兼容性问题。不同尺寸、类型的大模型对算力的需求各不相同，而现有的芯片软件栈、中间件以及开发框架等并不能完全满足这一需求。这就导致了在实际应用中，大模型的性能往往无法充分发挥，甚至会出现一些不可预测的问题。
进一步夯实大模型技术底座
为了确保大模型行业能够高速稳健地发展，我们必须从多个角度出发，进一步夯实大模型的技术底座。其中，运营商作为连接大模型与底层软硬件的关键桥梁，扮演着至关重要的角色。
首先，随着大模型应用的日益广泛，其面临的安全风险也不断增加。因此，运营商需要加强网络安全防护，确保大模型的数据和隐私不会被泄露或滥用。
其次，大模型对算力的需求是动态变化的，而现有的算力资源却是有限的。因此，运营商需要建立一套高效的算力分配机制，确保算力资源能够根据实际需求进行动态调整和优化。
最后，云网作为大模型运行的基础设施，其性能和稳定性直接影响着大模型的性能和用户体验。因此，运营商需要不断优化云网架构，提高云网的带宽、延迟和可靠性等指标，以确保大模型能够在任何时间、任何地点都能获得稳定、高效的运行环境。
