中国信通院：ChatGPT对信息通信行业的机遇和挑战

ChatGPT对信息通信行业的机遇和挑战中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长栗蔚02作为中枢神经的云计算成为新型操作系统03数字原生新实体构建数字世界新范式Twitter数据来源：公开数据整理5天5个月10个月2年2.5年3.5年人工智能进入四位一体系统化新阶段脑区(算法)是ChatGPT胜出的第一因素社bn社行面向决策的简单脑区功能不同施区功能独立发展依托神经中框将多个脑区能力整合起来，产生系流程，为机器提供了一种自然的、人性化的互动学习过程。19561974加速从类脑到超脑的系统性工程建设进程加速从类脑到超脑的系统性工程建设进程人类大脑规模检鼠大脑规模012云计算成为ChatGPT胜出的第二个重要因素CAICT中国信通院近10年全球范围内涌现出许多人工智能模型，都没能像ChatGPT一样深刻、广泛的改变人类社会生活。企业和用户多聚焦在模型算法的优化云原生实现云原生实现ChatGPT多模态学习和人类反馈强化学习系统化工程创新一调度分发服务，将GPU等高性能算力进行封装传递给o完美的相辅相成、合作共赢的商业模式，加速了●开发侧，ChatGPT依赖于云计算服务，多年来OpenAl收到了上百亿的投资，这些资金帮助5G基地智能是包括脑力功能分区和中枢神经的系统化智能CAICT中国信通院生物生命体生物生命体●数字生命体的初级形态多是单体应用的●数字生命体的初级形态多是单体应用的形态，只能感知和调度单一维度的信息单元。模型算法实现的●腔体、节肢动物等低级生命体，最先发育的是中枢神经，体内中枢神经网络较为简单，●人工智能应该是包括脑区(模型算法)和中枢神经(云计算)的系统化智能。复杂的系统化工程，就像人的智慧是建立在完善的中枢●云计算的不断成熟，在正在成为数字世界生命体的神经中枢。云计算能够感知和调度巨量的分布式应用信息单元，加速数字大脑(人工智能算法进信基绝睁育●脊椎、灵长类动物等高级智慧生命体，体内中枢神经网络极其发达，包括600多个脑区部分和中枢神经，中枢神经是由脑和脊髓组成(脑和脊髓是各种反射弧的中枢部分●人工智能应该是包括脑区(模型算法)和中枢神经(云计算)的系统化智能。复杂的系统化工程，就像人的智慧是建立在完善的中枢●云计算的不断成熟，在正在成为数字世界生命体的神经中枢。云计算能够感知和调度巨量的分布式应用信息单元，加速数字大脑(人工智能算法进信基绝睁育云计算正在成为数字世界的中枢神经CAICT中国信通院中枢神经系统云计算中枢神经系统定义是由脑和脊髓组成(脑和脊髓是各种反射弧的中枢部分),是人支持多维信息部署、分布式调度计算、数据离混部等服务组成，是数字世界应用最主体部分。作用部署贯通接受全身各处(眼耳鼻舌身意)的传入信息。实现数字世界接入、部署和连接多维脑功能区(多维应用)。接入、部署、连接数字世界各类多元、异构应用、信息及数据(文本、语音、图像)。处理计算经中枢神经系统整合加工后成为实现数字世界链接算力和脑功能区(应用)的调度系统。统一调度高性能、通用计算等异构算力。标准化计算大规模参数、秒级计算分发，加速数字大脑，即人工智能算法的进化。储储存在电枢的泽经应成为学习实现数字世界存储记忆(离线训练)和各个脑功能区反馈(在线微调)。通过云原生数据库、数据离混部等技术、数据储存在云计算中枢神经系统内，一方面离线训练，另一方面在线微调，为智能算法学习和记忆调用基础。开源成为ChatGPT初期快速崛起的第三个因素CAICT中国信通院初期GPT通过开源模式共建共享快速发展，在1个月内收割1亿用户量，能够使GPT在短时间内获得大量训练数据，从而加速GPT的技术路径迅速成熟，开源成为GPT初期快速崛起的重要因素。CAICT中国信通院生态融合创新(生成式)是ChatGPT赋能干行百业快速发展的CAICT中国信通院生态融合创新(生成式)使得ChatGPT能够与干行百业融合发展快速迭代，实现跨领域的创新商业模式。这是ChatGPT能够在各个行业快速落地应用，掀起颠覆式创新浪潮的原因。结结合ChatGPT的开放能力实现已有业务的扩展：智能客服结合ChatGPT的开放能力实现已有业务的扩展：智能网络维护智能客服系统和ChatGPT结合起来，可以在智能语音助手、坐席助理使用ChatGPT生成故障诊断报告，对网络故障的快速分析。使用及数据可视(代码),帮助运维人员更好的理解网络数据。及数据可视(代码),帮助运维人员更好的理解网络数据。家宽网络维护基家宽网络维护基于ChatGPT的日志异常检测增强增强智能客服的语义理解、情感识别使智能客酸知识搜素定位更精确增强智能客服的交互式服务体验 *d林4ttt增强智能客服的语义理解、情感识别使智能客酸知识搜素定位更精确增强智能客服的交互式服务体验 *d林4tttEQ\*jc3\*hps26\o\al(\s\up11(0B),a)EQ\*jc3\*hps26\o\al(\s\up11(4),m)utnutnr三wi腔体动物腔体动物节肢动物节肢动物·ChatGPT训练模型1750亿个参数，数据规模高达2T,云计算提供超大·云原生实现一是情景学习模式以及多模态(文本、代码、图片等多维度信息)输入；二是离混部技术实现人类反GPT-1、GPT-2项目开源完成了代码的优化，GPT-3的代码趋于成熟,提供对外开放的API不断改良数据模型，使GPT模型充分借助外部力量，不断学习成长。03数字原生新实体构建数字世界新范式云计算向以中枢操作系统建设为中心的3.0时代演进CAICT中国信通院●向上接入多维数据(文本、语音、图像等),处理多维应用源向上腔体动物向上腔体动物节肢动物脊椎动物灵长类动物向下向下传统OSCAICT中国信通院信息)输入，基于云计算中枢神经同时处理多维度数据(文本、语音、图像等);引模式，通过云原生离线混部技术支持ChatGPT离线训●ChatGPT训练模型1750亿个参数，数据规模高达2T,云计算提供超大规模分布式计算的统一调度分发服务，云计算向下构建全新算云操作系统，降低算力资源获取与应用门槛CAICT中国信通院向下向下aa云计算提升算力资源获取便捷度泛在化泛在化三三云计算降低算力应用门槛普惠化一是整合异构算力资源普惠化二是促进算力应用标准化标准化标准化算力云化指的是基于云计算技术向社会各组成部分供给通用计算、智算、超算等算力资源和能力。算力云化指数是综合衡量通用算力、超算、智算等算力云化的量化指标，能够展现我国算力云服务发展的现状及情况情况情况情况通用算力云化势头强劲，北上广云化程度远高于中西部CAICT中国信通院通用算力：指可以完成各种计算任务的通用计算机处理能力，以中央处理器(CPU)为核心，配合内存、硬盘等硬件组成的计算机系统，能够执行各种计算任务。(来源TOCS,ACMTransactionsonComputerSystems)通用算力云化指数：指各区域x86、ARM等不同架构CPU通过云计算技术输出通用算力的比例。2022年北京、上海等十个样本省份的通用算力总规模达56.8EFLPOS(占全国规模的60%),样本地区整体云化比例约56%,预计全国通用算力云化比例超过50%。(来源：中国算力发展指数白皮书(2022年)》)升初见成效，但与东部地区仍有差距，云化比例普遍低于40%;通用算力云化程度热力图通用算力云化比例宴G基地智算云化程度直逼通用算力，超算云化仍需推广应用CAICT中国信通院能够在极短时间内完成大规模的科学计算和数据处理任务。(来源：JCS,计算科学杂云厂商通过CloudHPC等方式提供的超算服务)。2021年智能算力观模已达到104EFLOPS,实现85%高速增长发展指数白皮书(2022年)》)0s中心总数<11s中心总数<2中心总数22我国建有国家级超算中心12所，超尊规模约为0.6EFLOPS展指数白皮书(2022年)》)传统云计算架构随着市场发展，也面临着升级的巨大挑战，亟需良好适配一体化调度的新架构。一体化调软硬一体一软件和硬件互相协作，共同支撑算力服务存算一体—存储和计算架构融合，完成高效存储计算5G基地各类技术不断升级，呈现特点各有不同存储；从单体走向分布架构；从通用走向专用201620172018基础算力占算力的比重由2016年的95%下降至2020年的57%,智能算力占算力的比重则由2016年的3%提升至2020年41%能服务器约95%的市场份额②②√燧原科技于2021年7月推出第二代人算力达到160TFlops元220芯片的完整产品线布局3相比于CPU和GPU,计算效率更高3计算需求领有5G计算操作系统：云原生统一编排调度成为解决异构资源调度的最佳策略体验无感：将ABCDNETS能力封装成算子(原子能力),使用户对底层资源、布局等没有感知存储资源：海量数据存储面临新挑战CAICT新兴应用场景的大规模数据应用带来的需求增长，如Al大模型、自动驾驶、新药研发、智慧工厂、智慧金融等，据悉GPT-4是一个多模态大型语言模型，使用了1.5万亿个参数，比GPT-3.5增加了10倍，也是目前世界上最大的人工智能模型。现象较为明显，X86架构下的分布式存储数据与其他CPU架构的分布式存储数据无法互联互通；此外多数据中心容灾已经成为应对和有效化解数据集中风险、保证业务连续性的有效手段；分布式存储已在AIOps上实现磁盘故障预测、性能、容量预测等，但其仍有提升空间。超过30年保留数百PB数据每序列器0生产数据数十PB数据分析1.5万亿个参数智能化运维智能化运维多私有云多公有云统一运维视图|统一数据视图公有云数据中心企业数据中心CAICT中国信通院数据存储操作系统(云平台之间):全局文件系统CAICT中国信通院数据流动难数据流动难>一致性：难以保障云平台间数据一致性及时性：及时性越强，数据的价值和意义就越大，数据在云平台间流动及时性不足，效率低多样性：数据流动多样性难以满足，当前在不同应用间实现数据流动，以及在跨云平台流动数据共享难》应用跨云数据调用难：各家云平台的服务存在差异，生态难以互通，跨云数据调用难。云平台间数据缺乏互操作性：每个云服务支持的数据交换标准不一样，多云间数据缺乏互操作性数据迁移共享成本高：基于迁移方式的数据共享获取和维护成本很高。数据安全难保护数据安全难保护检测+响应检测+响应数据规模持续增长，数据流转共享、融合分析成为数据运用的新常态，多云数据安全面临：数据开放：数据承载边界被打开数据复杂：海量异构的数据关系多维交叉▶权限分离：拥有权、使用权和管理权的分离数据共享流动总线数据共享流动总线安全共享流动安全共享流动全局数据管理数据存储操作系统(数据中心内):软硬一体云架构推动云平台间数据流动数据层面数据层面-数据流动存储卸载-克服计算与存储解耦带来的问题，提高整体性能CPU,与运储存服务离”存网络“以计算为中心”的数据处理结构,所有网络数据都需要经过存网络“以计算为中心”的数据处理结构,所有网络数据都需要经过CPU计算、调度网络数据接入与输出路径过长，导致数据处理速度以及整体计算机性能受损>“以数据为中心”的数据处理结构，网络数据由>“以数据为中心”的数据处理结构，网络数据由DPU处理、调度、VO加速使用DPU的结构能达到专项专用，提高整体性能；DPU可直接与其他计算芯片进行数据调度，缩短数据需经路径，从而提高数据处理的效能，降低其他计算芯片的性能损耗除本增效算存分离算存分离由于DPU将基础设施任务从CPU“卸载”,释放了宝贵的CPU资源，使得更多CPU核心可用于处理应用程序，从而大大提高数据中心的效率，减少了能源浪费，从而降低成本。DPU针对云原生环境进行优化，承担网络、存储、安全以及管理等服务，并减少虚拟化技术性能损托，实现性能上的提升。网络接口才是最理想的安全边界，通过将控制平面由主机下放到DPU,业务与控制平台实现了完全隔离，从而确保数据的安全性。数据中心往往对存储的可扩展性和读写速率有者G基在数据入口引入独立的计算资源，在不需要对现有软件进行任何更改的情况下实现灵活的部署或升级更高级的存储协议。算网操作系统：“东数西算”场景对算网融合的需求CAICT中国信通院西存东数西算场景存温冷海量数据西部容公有云用户业务激迁到西部典型场景：非实时分析系统(Al训练、大,行业如医疗影响等数据分析)者,5.数据交易3.数据分发对算网融合的需求：需要借助于算网融合提供算网操作系统：基于“连接+算力+能力”的算网云系统为算网融合带来全新变化CAICT中国信通院算网云系统能够管理涵盖云边端立体的异构算力体系，驱动算力和网络互相感知，同时基于智能编排能力，为用算网云系统能够管理涵盖云边端立体的异构算力体系，驱动算力和网络互相感知，同时基于智能编排能力，为用户提供一体化服务，这些特性将为算力的发展带来了全新的变化。是册算网一体算网感知互调融数注智算网统一编排增长63.1%。推动算力成为与水电一样，可“一点接入、即取即用”的社会级服务，达成“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的愿景算力形态的变化算力形态的变化算网关系的变化算网关系的变化管理模式的变化管理模式的变化交易模式的变化交易模式的变化算智指数衡量云化智能算力发展水平国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》提出“打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施”。利用云服务技术输出智能算力国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》提出“打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施”。利用云服务技术输出智能算力，向上定义数字应用新界面，推出算智指数，衡量智能计算云化发展水平。算智指数的定义向上算智指数的组成算智指数的组成算智指数我国云化智能算力总规模持续上涨，Al场景规模增加尤为显著CAICT中国信通院算智性能指数的概念算智性能指数的概念署规模增量尤为显著。EFLOPS不同场景下云化智能算力部署规模年份年份=2015年■2022年视频编解码场景：目前云化部署的智能算力对清晰度为1080p的短视频进行编解码仅需要3~4分钟，而在几年前，同样成本的算力完成同样的工作量需要6~8小时。科学计算场景：蛋白质结构分析需要消耗大量计算资源现在利用云化部署的智能算力可以推理出98.5%的蛋白质结构，2015年只能确定2.8%云化智算应用场景广泛，传统计算场景占比有待提升CAICT中国信通院算智应用指数代表云化的智能算力在各个场景中的应用程度。指数显示，应用于不同场景的智能算力云化部署程度不一。AI训练推理、图形渲染等场景云化部署比例较高，科学计算场景因其计算范式所高达3.6亿核小时(处理器单元数量乘以小时),相较于《白蛇：缘起》《白蛇2:青蛇劫起》等前作，《杨戬》特效画面场面更为宏大，平均每帧渲染时长需17小时，上云成为渲染提效的有力手段，云上渲染帧数约占总帧数的44%。◆Al模型训练所需要消耗的计算资源每3~4个月就要翻一倍，40万波学化智算提升业务水平。我国多样性算力产业发展不均，云化程度有待提升CAICT中国信通院其中p为某一类高性能算力的市场规模，N为算力类型总数中国高性能算力市场规模(亿元)00数智赋能指数：数据服务和智算服务云化比例稳步攀升CAICT中国信通院智算方面，应用于不同场景的智能算力云化部署程度不一。Al训练推理、图形渲染等场景云化部署比例较高，科数智赋能指数的结果288万帧渲染，而2022年《阿凡达2》基于云化部署的智件仅光B02作为中枢神经的云计算成为新型操作系统诺基亚2007年正式问世的iphone当今市值大于曾经的显示器、手机龙头之和市值≈7*(诺基亚+摩托罗拉+LG+三星电子+黑莓市值之和)特斯拉丰田微软VS20000亿数字原生新实体是四位一体的实体断学习成。实现自我提升5G基地器、微服务、云原生数据库、云原生中间件等技术，实现企业技术架构的分布式改造，为企业敏捷、创新提供支撑。计划排程计划排程物料供应生产制造质量检验数据流报客户订单业务流设备维护交付发货其数国特斯拉口,重构基于“数字原生”的造车新理念，实现从订单口“小单快返”方式将生产订单分散至各类供应商(分布式制造),实时02B2C的长链条创新商口已涵盖商品中心、运营中心、生产部等9个核心部门的数十套系统，接入供应商3000+。口估值到达1000亿美元，高于ZARA母公司和健全“高敏捷”的大脑，实现短决策链和快供应链CAICT中国信通院Cloud”的能力，根据数据智能分析，打通缩短决策链条，快速组织和变化供应链条，实现“高敏捷”得响应客户需求，应对市场的不确定性，提高韧性。高毛利(75%),远150亿美元错”的过程，通过内容营销与IP打造品牌私域流量，大幅提升了爆款出现的概率。成本不足万元aa售数据实时决策是否投入量产--打造汇聚众智成长生态体系，实现能力开放与高速扩张CAICT中国信通院开放开放2014年起开放3000余个专利使用权，加速主机厂和供应商协作融合,带动上百家供应商成长为高价值企业开放开放开放开放开放开放开开放开开放5G基地发展“慧创新”的智慧新业态，推动持续创新和跨界成长CAI数字原生企业普遍具备“鼓励试错、拥抱失败、快速迭代、持续创新”的“智慧创新文化”,使其能够把握时代特征，利用资源优势，快速调整业务方向、孵化业务产品，在跨行业、跨产业的全新赛道中占据一席之地。T三5L石ZEEKR创新生产制造和经营管理模式，通过“硬件+软件+衍生服务”的“数字化组合拳”,提供包括整车销售、自动驾驶、能源交易、车险等附加数字服务，塑造全新的数字化购车体验，在稳定汽车市场的同时，跨界进军服务业。基于“用户思维”打造“极氪宇宙”,构建品牌直营体系，推出包括线上社区、订阅出行、OTA商城、极物生活等多元创