本期看点
4月24日，IDC发布《中国半年度边缘计算市场（2023全年）跟踪》报告。预测到2028年，整体中国边缘计算服务器市场规模将达到132亿美元。
4月17日，华为公司宣布在数据通信领域率先落地了网络智能化技术。各机构共同呼吁行业全面引入智能化技术，这标志网络技术迎来又一次创新热潮。
4月18日，国新办新闻发布会上，工信部副部长单忠德宣布在“加快形成全国一体化算力体系”方面，工信部积极加强政策引导，在算力设施建设、算力发展基础、算力资源调度、算力产业生态等四个方面取得了积极成效。下一步将从提高利用效率、优化算力结构、完善算力服务等三个方面持续发力，加快推进。
4月22日，腾讯宣布旗下的协作SaaS产品全面接入腾讯混元大模型。腾讯混元大模型的核心使命之一就是优化腾讯系产品的使用体验。
4月25日，微软发布了“Phi-3-mini”小型AI模型，谷歌、Anthropic、Meta等机构也陆续推出了自己的小型AI模型。该类模型通常针对的是更简单的任务，运行成本更低，更容易被资源有限的公司使用。
4月26日，讯飞星火大模型V3.5发布，是业界首个长文本、长图文、长语音大模型。目前讯飞星火APP在安卓端的下载量已经超过9600万次，在国内工具类通用大模型APP中排名第一。
4月25日，2024中关村论坛年会开幕式上，北京量子院联合中科院物理所、清华大学发布了量子计算云平台“Quafu” 的升级版本“大规模量子云算力集群”。该版本在量子硬件、软件等方面都进行了多项改进升级。
4月16日，“人工智能治理创新论坛”大会上，《人工智能法（示范法）》2.0（专家意见稿）发布。该版本在负面清单许可与备案明确区分、开源发展、知识产权创新规则等方面进行了更新。
4月16日，第27届联合国科技大会“塑造人工智能的未来”人工智能边会上，世界数字技术院（WDTA）发布了两项安全测试相关的国际标准。这标志着全球人工智能安全评估和测试进入新的基准。
云计算及算力
IDC：预计2028年中国边缘计算服务器市场规模将达132亿美元
4月24日，IDC发布最新《中国半年度边缘计算市场（2023全年）跟踪》报告。数据显示，2023年中国边缘计算服务器市场继续保持稳步上升，同比增长29.1%。IDC预测，到2028年，整体中国边缘计算服务器市场规模将达到132亿美元。IDC指出，作为边缘计算的重要组成部分，2023年定制边缘服务器规模已达2.4亿美元，相较2022年，同比增长16.8%。从厂商销售额角度来看，边缘定制服务器市场中占比较大的厂商分别是浪潮信息、联想、华为、新华三等服务器厂商依然占据市场主导。尽管目前边缘定制服务器市场相对集中于传统服务器大厂，但随着边缘业务的应用多样化发展，新兴服务器厂商在车路协同以及人工智能边缘终端等业务场景有较大突破。从行业角度来看，2023年，电信和IT服务采购量占到中国定制边缘服务器市场的38%以上。随着5G网络的发展，边缘计算业务在不断“下沉”，从集中的大型数据中心逐渐扩散到地市、区县及以下的地区。这种趋势对边缘计算基础设施、平台通用能力、运营运维、边云协同和安全等方面提出了新的要求，促进边缘服务器稳步发展。
天翼智库：随着人工智能、物联网、大数据等技术和应用的蓬勃发展，边缘计算市场需求与日俱增，并呈现出在垂直行业规模化部署的特点，由此也推动了定制边缘服务器的增长。当前，AI大模型发展迅速，垂直企业或行业大模型相比通用大模型，对算力需求较低，且具备安全和隐私保护等优势，人工智能将逐步向边缘测或端侧倾斜，未来企业级大模型将越做越小，可搭载于边缘侧的计算设备。同时，我国汽车产业正呈现产销规模创历史新高、配套设施不断健全的良好态势，将带动智能制造产业链升级，并促进“车路云一体化”发展。中国电信作为AI和边缘计算的基础设施、平台和解决方案提供商，应牢牢把握5G、AI、边缘计算、区块链等技术融合发展的趋势，加快推动云网数智安多要素基础设施协同布局，并聚焦工业制造、车路协同等领域，提供定制化解决方案。同时，面向垂直企业或行业客户的私有化部署需求，加快形成“大模型+小模型”、“训练+推理”的一体化解决方案。
新一代移动通信
华为：全面引入AI技术加速网络智能化
4月18日，华为全球分析师大会期间，在“加速迈向网络智能化”主题论坛中，华为数据通信产品线副总裁赵志鹏发表了主题演讲，阐述了华为全面引入AI技术，从组件级、任务级、再到系统级，逐步升级网络能力，推动网络智能化加速落地，与业界伙伴共议Net5.5G产业的发展趋势和未来方向。华为数据通信产品线副总裁赵志鹏表示：“随着AI技术的飞速发展，网络智能化部署迎来重要拐点，网络需要与AI技术深度融合，使能Net5.5G网络进入智能化时代。”华为已经在数据通信领域率先落地网络智能化技术，推出Net5.5G智能化网络解决方案，在五大领域全面增强网络能力。在NCE领域，华为打造业界首个生成式AI加持的网络大模型应用Net Master，并全新升级高清网络数字地图，引领行业加速迈向L4自智网络。
天翼智库：推动网络向智能化、数字化、服务化演进升级，既是满足沉浸式终端和AIGC等业务快速发展的要求，也是电信运营商部署网络长期追求的理想目标。目前运营商的网络智能化能力被普遍认为达到L3级（网络部分自治），距离L4、L5仍将面临架构升级、AI技术融合及现网落地难度大等挑战。当前以AI大模型为代表的人工智能技术及应用正处于快速发展期，并加速向各行业渗透，将推动网络智能化迎来新的突破。中国电信应充分发挥云网资源优势，加快布局AI和网络的全面融合，基于AI升级网络架构设计，推动AI在网络投资、规划、建设、优化运维和运营等全生命周期的广泛渗透，并构建覆盖5G/6G、园区、数据中心等全场景的智能网络产品体系及解决方案，抢占市场先机。同时，加强产学研合作，加快万兆接入、400/800GE融合承载、网络自治自优、安全内生等技术攻关，并持续优化自身网络大模型能力，加快推动现网验证与规模应用。
大数据
工信部：我国智算规模达到70EFLOPS，增速超70%
4月18日，国务院新闻办举行2024年一季度工业和信息化发展情况新闻发布会。工业和信息化部副部长单忠德介绍我国算力产业发展情况。截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达到230EFLOPS，智能算力规模达到70EFLOPS，增速超70%，推动基础电信企业规划建设超过180条“东数西算”的干线光缆。
天翼智库：2023年，我国数据中心机架规模和算力总规模快速扩张，其中智能算力保持稳健增长态势，进一步巩固凸显了我国在全球算力竞争中的优势地位。随着国家及各地“十四五”算力发展规模完成系统部署，运营商作为关键力量，需进一步助力全国一体化算力体系建设：第一，加快完善算力集群到主要城市的直连网络，增强算力网络接入能力，确保数据高效传输与共享。第二，加大智算领域研发投入，加快探索智能计算中心建设运营新模式，全面满足人工智能应用发展需求。第三，加强节能低碳技术创新应用，加速“零碳”数据中心建设，实现算力绿色可持续发展。第四，建立和完善算力数据安全标准体系，持续优化算力网络产品和服务，推动打造全国统一算力服务大市场。
人工智能
腾讯：协作SaaS产品全面接入大模型
4月22日，腾讯宣布旗下协作SaaS产品全面接入腾讯混元大模型，除企业微信、腾讯会议、腾讯文档等产品，腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯问卷、腾讯云AI代码助手等协作SaaS（软件即服务）产品也都已实现智能化升级。据腾讯方面介绍，腾讯混元大模型目前已扩展至万亿级参数规模，在国内率先采用混合专家模型(MoE)结构。其在数学、代码、逻辑推理、多轮对话和文生图等层面性能较好，同时提供不同尺寸的模型，适应更多需要低成本和高推理性能的场景。
天翼智库：腾讯将混元大模型全面接入旗下协作SaaS产品，有望推动整个大模型行业的落地进程加速。本轮腾讯协作SaaS产品的智能化升级体现出以下特点：一是需求牵引，AI对于业务不是可有可无的“锦上添花”，而是通过大模型团队与业务团队紧密结合，实现在学习培训、协同办公、合同订立等多种场景下的精准赋能；二是注重体验，个人用户通过微信小程序即可使用混元大模型，外部开发者和企业可通过腾讯云上API直接调用腾讯混元能力；三是平台优势，腾讯作为典型的平台型企业，在大模型落地推广过程中可以较为容易的构造出自身的智能化生态。不过，在用户层面，是否有意愿为接入混元大模型而额外付费仍是未知数，大模型的商业化价值仍有待进一步挖掘。
微软发布小型AI模型 “Phi-3-mini”
4月25日，微软发布了一种具有成本效益的小型语言AI模型，可以创建社交媒体帖子等任务，同时使用较少的数据量。微软称该AI模型为“Phi-3-mini”，在评估语言、编码和数学能力等一系列基准测试中，其表现甚至可以超越那些体积相当于其两倍的AI模型。微软Azure AI平台企业副总裁Eric Boyd称，Phi-3-mini的能力与GPT-3.5这样的大语言模型不相上下，只是体积更小。与大型AI模型相比，小型AI模型通常运行成本更低，在手机和笔记本电脑等个人设备上表现更好。
天翼智库：如今各公司日益关注如何早日实现AI商业化。大模型令人瞩目，但是大模型高昂的运行费用成为其商业化的重大障碍，例如OpenAI的GPT-4训练成本为7800万美元，谷歌的Gemini Ultra训练成本为1.91亿美元。全球知名创投研究机构CB Insights数据显示，进入到2024年，资本市场对AI大模型正逐渐从火热到趋冷。小型AI模型虽然在参数规模上远小于大模型，但它们能够在保持基本性能的情况下更快速训练和低成本运行。Phi-3 Mini的性能与Meta AI的最新一代开源大模型Llama 2不相上下。Phi-3 Mini的响应能力接近于那些参数规模是其10倍的模型。同时，Phi-3 Mini可以在像智能手机这样简单的设备上运行，而且无需互联网连接。特别是在数据敏感的领域，如医疗保健、金融和法律，小型AI模型因其能够在本地处理数据而受到欢迎。根据CB Insights资料，在特定任务上的应用，小型AI模型的参数规模可低至GPT-3.5的八十八分之一。可预见，小模型可成为专注细分行业的应用，更容易实现商业化，小型AI模型很可能成为2024年的热点。
数字平台
讯飞星火首发智能体平台，敏捷触达大模型应用企业落地最后一公里
4月26日，科大讯飞推出面向企业应用场景的星火智能体平台。在讯飞星火智能体平台上，针对用户的输入，首先，基于讯飞星火大模型的底座能力，会自动实现用户输入的精准理解和任务规划。其次，解析完相关的任务和对应的工具之后，讯飞星火也构建形成了包括天气、航班、企查查等成体系的外部信息来源的对接；同时，星火智能体平台还通过互认证的机制，实现了OA系统、CRM系统以及ERP系统的打通；最后，通过私域知识融入机制，智能体平台还实现了企业所属行业以及企业私域知识的融入，实现更精准的专业理解和知识问答。此外，星火智能体平台还可通过拖拽方式实现新智能体的创建和多智能体的协作。
天翼智库：大模型作为重要的能力底座，正加速与各类行业应用结合，在企业落地生根。星火智能体平台此次将星火大模型的核心能力进行了高度的集约与整合。既有面向C端用户的问答处理能力，也提供标准化接口为B端用户提供低代码的二次开发能力。此前百度、阿里、网易等大模型赛道头部企业也发布了面向全量用户的大模型开发平台，已经形成成熟的生态发展模式。在大模型落地企业应用推进过程中，中国电信应发挥算力、数据、云等方面的核心优势，与自有“星辰大模型”能力整合为一站式开发平台，快速形成中国电信大模型开发者生态圈，抢占大模型应用市场。
量 子
北京量子院发布大规模量子云算力集群
4月25日，北京量子信息科学研究院联合中国科学院物理研究所、清华大学在2024中关村论坛年会开幕式上，发布最新成果“大规模量子云算力集群”，是2024中关村论坛年会的十项重大科技成果之一。量子云算力集群可用物理比特数达到590个以上，平均两比特门保真度达到97%以上，其中保真度最高的芯片达到了99%，综合指标进入国际前列，将以免费形式向全球用户开放。
天翼智库：此次发布的大规模量子云算力集群是我国在量子计算领域的一次重大突破，代表着量子计算与经典计算之间的深度融合，展现了一种前所未有的计算能力。技术方面，采用先进的量子芯片技术，结合高效的测控系统和用户交互系统，使量子计算的可靠性和易用性显著提升，展现了我国在量子软硬件方面的显著进步；应用方面，将加速量子计算技术在国防、金融、新药研发、材料设计等领域的应用落地，促进更多科研机构和企业利用量子计算解决实际问题。此次发布体现了我国在量子科技领域的长远布局，有助于推动我国量子计算产业化，在全球科技竞争中占据领先位置。
安 全
《人工智能法示范法2.0（专家意见稿）》发布
4月16日，《人工智能示范法》起草组在人工智能治理创新论坛上发布《人工智能示范法2.0（专家建议稿）》。相较于1.0版本，2.0版本将基于负面清单实施的人工智能许可管理制度与负面清单外人工智能活动的备案制度明确区分，避免过重合规负担影响人工智能产业的经营预期；重视人工智能开源发展，提出促进开源社区建设、制定专门合规指引、明确责任减免规则等支持措施；构建知识产权创新规则，在研发环节对训练数据、个人信息的使用作出专门安排，并针对人工智能生成物的成果保护与侵权认定进行规定。
天翼智库：在起草思路上，《示范法》2.0与《示范法》1.0保持了一致，包括明确人工智能主管机关、科学设计法律主体架构、划定人工智能安全底线、提出许可管理负面清单等方面。与此同时，《示范法》2.0对现有制度进行了补充完善，并提出了一些新的治理思路和做法。例如，引入了税收抵免、负面清单机制、促进开源社区建设、制定专门的合规指引、明确责任减免规则等举措，这些举措将有效促进人工智能产业的健康发展。总体而言，《示范法》2.0充分结合了我国人工智能产业发展实际和全球人工智能治理经验，对我国人工智能立法工作及产学研合作机制建设具有重要意义。
联合国科技大会关注大模型安全并发布国际标准
4月16日，在第27届联合国科技大会以“塑造人工智能的未来”为主题的人工智能边会上，世界数字技术院（WDTA）发布了一系列突破性成果，包括《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准。这是国际组织首次就大模型安全领域发布国际标准，代表全球人工智能安全评估和测试进入新的基准。据了解，这两项国际标准是由OpenAI、蚂蚁集团、科大讯飞、谷歌、微软、英伟达、百度、腾讯等数十家单位的多名专家学者共同编制而成。其中《大语言模型安全测试方法》由蚂蚁集团牵头编制。
天翼智库：随着人工智能技术的发展，大模型的安全问题成为国际关注的焦点。《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准的发布，填补了大语言模型和生成式人工智能应用方面安全测试领域的空白，为业界提供了统一的测试框架和明确的测试方法，有助于提高人工智能系统安全性，促进人工智能技术负责任发展，增强公众信任。运营商作为人工智能产业的关键参与者，应在促进生成式人工智能安全和负责任的发展中发挥关键作用，利用其资源、专业知识和影响力推动最佳实践，构建一个优先考虑安全、隐私和道德考量的生态系统。例如，通过制定行业标准与指南，为开发和部署生成式人工智能系统的开发者和机构提供清晰指导；投入研发并开放保障生成式人工智能安全的工具，形成产业共治。
本文作者
天翼智库产业洞察研究团队
