东数西算正在成为各行业的普遍机遇，对于运营商来说也是如此。

东数西算带来了全新的算力网络建设需求，以及各行业普遍的网络升级需求。在这一大背景下，运营商还需要一系列细分的价值节点来推动业务进步，打开市场空间。换言之，东数西算的路有了，运营商接下来更需要关注路上跑哪些车。

在东数西算的整体架构中，AI预训练大模型的价值值得关注。近年来，大模型可谓AI领域最受关注的方向。高鲁棒性的模型效果，卓越的数据集表现，以及跨模态等领域的不可替代性，让大模型成为产业界与学界共同关注的对象。一时间，“炼大模型”成为了AI产业的共同需求，为此也衍生出配套产业的全新机遇。

大模型的算力要求非常严苛，并且需要一系列软硬件基础设施的支撑，比如基于昇腾AI的人工智能计算中心。不过，单个的计算中心之间算力供给存在差异，因此在东数西算的背景下，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动，能更好地促进大模型产业发展。

对于运营商来说大模型带来了一系列全新的AI市场空间。运营商帮助大模型进行跨地域训练，完成算力资源适配，构成了新的服务机会；而运营商本身运用大模型，也可以提升服务能力与产业效率。

运营商的新赛道：

大模型训练带来的市场想象

OpenAI在2018年发布了一份著名的调查报告，从2012年开始，全球AI算力在六年间增长了30万倍，并且还在持续增长。而当大模型时代正式到来，全球AI算力需求进一步加大。AI算力成为了限制产业智能化发展的主要挑战。

2018年，谷歌发布了NLP领域的预训练模型Bert，其优越的能力快速得到业界认可。OpenAI打造的GPT-3在多项任务中实现了跨越级的表现，推动全球大模型迎来了爆发式的发展，模型参数呈现了指数级的增长。“大数据+大模型”成为了AI产业最受重视的发展之路。

但在实践过程里，我们却可以发现大模型在训练与部署中存在着诸多挑战。比如部署场景中存在的模型性能不足问题；不同场景下大模型的泛化能力不强；预训练大模型参数多、计算量大，训练成本高企等等。其中，如何低成本、高效率地完成大模型训练，成为首先需要解决的问题。在这种背景下，将大模型在东数西算背景体系下进行模型训练，正在成为越来越多企业与学术机构的选择。

比如中国科学院自动化研究所在 2021 世界人工智能大会上发布了跨模态通用人工智能平台——“紫东.太初”。其依托面向超大规模的高效分布式训练框架，构建了具有性能优良的中文预训练模型、语音预训练模型和视觉预训练模型，并开拓性地通过跨模态语义关联实现了“视觉-文本-语音”三模态统一表示，构建了三模态预训练大模型，赋予跨模态通用人工智能平台多种核心能力。从应用层面上看，“紫东.太初”兼具跨模态理解和生成能力，在“以图生音”和“以音生图”等方向上具有广泛的应用空间，可以实现AI为视频配音、AI语音播报、AI海报创作等应用场景。

2022年，千博信息基于昇腾AI和昇思MindSpore AI框架，利用“紫东.太初”三模态大模型，打造了手语教考一体机，开创性地实现手语动作与示意图片和文字的联动。目前，该一体机已在湖南数十个学校陆续上线，一定程度上缓解了手语师资短缺问题，带来了重要的社会价值。

而在“紫东.太初”大模型的训练过程中，就非常能够展现出东数西算背景下，大模型进行“东数西训”的典型逻辑。这一模型由中科院自动化所相关团队主导，基于昇腾AI基础软硬件平台，在武汉人工智能计算中心完成训练。可以说提前替更多大模型尝试了“东部数据-中西部算力训练-东部应用”的产学研结合方式。

以此为案例，我们可以看到运营商的AI新市场正在快速打开。而能够让运营商服务大模型的新市场打开，产业底座的完善性至关重要。

昇腾底座：

为运营商AI赛道保驾护航

大模型走上“东数西训”之路，有几个必要的产业条件：算法、数据、算力、训练所需的软硬件基础设施、算力网络。

从目前阶段来看，大模型的训练算法已经日益完善，国际与国内的大模型训练基础门槛不断降低。接下来是数据，东部地区的企业、高校、科研机构积累了丰富的数据，可以有效投入大模型的训练当中。这也是中国在大模型之路上虽然后起，却能够奋起直追的原因。

接下来是算力，随着各地人工智能计算中心拔地而起，以集群化、集中化的AI算力来完成大模型训练，已经成为可能。昇腾AI提供的AI算力体系，既可以作为人工智能计算中心的建设基础，也可以通过多种方式赋能产学研各界，带来充沛、完整的AI算力供给。

而在软硬件配套设施层面，昇腾AI基础软硬件平台，包括Atlas系列硬件和伙伴硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX、全流程开发工具链MindStudio 和一站式AI开发平台ModelArts等。为了能够满足越来越多企业与学术机构的大模型训练需求，昇腾AI已经打造了大模型的全流程使能体系。该体系包含从大模型规划、大模型开发到大模型产业化的全流程，可以实现端到端加速大模型产业落地。

我们可以看到，在大模型的需求与基础技术崛起后，以昇腾AI为代表的规模化、产业化AI基座已经走向完善。大模型不但是能训，更加走上了简单、高效、低门槛可训的新周期。

大模型的最后一个关键需求就是网络与网络配套服务，而这可以成为运营商的重大机遇。可以说，昇腾为运营商的AI赛道起到了保驾护航的价值。

以AI拓展未来：

运营商创新正当时

AI技术在运营商业务版图中的重要性正在不断上升。早在2020年，Omdia的ICT-Enterprise Insights就公布了一项调查数据，有近80%的全新运营商认为使用AI技术是一项“重要”或“非常重要”的IT项目，其中近60%的运营商计划增加对AI工具的投资。

我们可以看到，如今在运营商使用AI、应用AI的场景与价值已经非常广泛。比如面对5G网络复杂的运维管理需求，主流运营商都已经使用AI技术来实现网络的智能分析、实时预测和自动化运维。在智能客服与智能外呼平台中，NLP与多轮对话技术已经成为提升运营商服务触达效率的关键。AI技术也是运营商专网服务等新模式的重要助力，比如在冬奥期间，中国联通就通过AI、云计算、区块链技术与5G结合，护航智慧冬奥。与此同时，运营商在AI技术上的投入与建设水准也在不断加强。

在这个大背景下，用好AI技术，以及服务客户用好AI技术都成为运营商的关键需求。而昇腾底座恰好可以为运营商带来广泛且关键的支撑作用。比如说，浙江移动就依托九天平台+昇腾底座，构建了全栈自主创新的行业AI赋能试验平台，提供面向行业的人工智能基础设施，可实现数据赋能、算法赋能、应用赋能。该平台预置了900+算法和800+预训练模型，可快速定制算法模型，以满足城市多样化的场景应用需求。通过开放标准化接口，模块化方案组合，为城市管理提供多场景的AI服务，全力推进算力成为像水电一样“一点接入，即用即取”的公共服务。

面向未来，我们可以看到更行业、产学研各界都在涌现出大模型的训练与部署需求。进一步来看，大模型属于产业级AI能力与应用的一部分。除了一般意义上的预训练大模型，还有更多重度AI模型、AI能力需要践行跨地域的训练。

与此同时，运营商本身也是大模型与重型AI能力的需求主体。5月16日，浙江移动在电信日发布的 “杭小忆”就是基于“紫东.太初”，叠加杭州特色景点——南宋御街的场景，进行高效的本地化增量训练打造而成的文旅数智人。

面向未来，会有越来越多的大模型踏上东数西算之路。不久之前，“中国算力网-智算网络”正式上线，这是中国算力网络建设迈出的重要一步。接下来，会有包括大模型在内的大量AI任务在算力网络中完成训练与部署。而运营商可以在算力网络的基础上，共同参与建设算力网络统一大市场，实现全程全网的社会级算力服务，这对于运营商来说是一个巨大机遇。运营商既可以成为算力网络建设的主力军，也将从AI带来的网络增量中主要获益。

这些趋势与变化，正在构成运营商的全新赛道。大模型训练带来网络需求增加，配套网络服务更加复杂。这些特点都可以为运营商带来极高的价值增量，并且助力打开东数西算大背景下的连续性市场空间。

大模型的产业纪元面前，运营商手中掌握着大模型产业化的最后一块拼图。运营商关注、发力这一市场，也有助于大模型走向规模化应用与产业级繁荣。

未来，大模型训练者、昇腾AI、运营商与产业需求的“四方联动”，将构成一个高效率、低门槛的产业范式，推动AI黄金时代的到来。