C114訊 12月19日消息（水易）以“攻堅6G前沿技術 共拓產業融合新局”為主題的第四屆6G前沿技術與趨勢論壇在北京召開。論壇匯集院士、行業領軍專家及龍頭企業代表，帶來最前沿的技術洞察與產業預判，聚焦6G核心技術攻堅與產業生態構建，為全球6G發展注入新動能。

中國電信首席專家王越發表題為《AI Native網絡（AIN）：6G時代的智能基礎設施》的主旨演講，解讀AI Native網絡（AIN）的技術體系，系統介紹了中國電信面向6G時代，AI與網絡深度融合的思考和實踐。

AI時代，6G網絡架構面臨結構性矛盾

當前，全球正經歷一場前所未有的 AI 浪潮。IDC數據顯示，2023年全球AI投入達到1540億美元，到2026年將接近3000億美元，年復合增長率超過27%。與此同時，電信業在2018年—2023年的傳統業務增長乏力，以數據中心、云計算、物聯網等為代表的新興業務高速增長。可以說，在AI驅動下，通信業務迎來變革。

王越表示，新型AI業務的興起也給網絡帶來根本性的變革。首先流量的變化，根據 Omdia和愛立信的預測，全球移動流量增速正在放緩，但AI流量呈現指數級增長，年復合增長率約100%；連接模式將從人和人發展到智能體交互，流量構成不再是簡單的音視頻，而是模型參數、推理結果、數據片段，甚至是Token。

其次，隨著各類AI終端形態日益豐富，以及Agent形態成為主流，智能終端和Agent的結合，催生海量新型AI應用的場景和業務，如工業制造、巡檢、商場導覽等，對推理時延提出更高要求，具身智能設備的精細連續動作反饋需要達到毫秒級。

“AI流量和新興業務對電信行業肯定是一個機遇，但也是對現有網絡體系的挑戰。”在王越看來，6G網絡AI時代面臨的挑戰不是某一個技術點，而是結構性矛盾，可以梳理為以下三方面矛盾。

一是，AI需求變化快，AI流量爆發式增長，AI智能終端上量迅速，但網絡架構依然停留在傳統通信模式，仍是遵循十年一個代際。 AI業務需要實時智能，且流量以東西向為主、 而傳統網絡架構以南北向流量為核心、按固定代際升級，并非為AI原生需求設計。

二是，流量結構變化和網絡結構不適配。以推理實時性為例，大量的AI推理需要在本地或者邊緣完成，但目前網絡的算力仍主要集中在遠端云，導致很多實時AI場景無法落地。云太遠導致延遲高、回傳成本大，端算力有限、耗電嚴重，必須把智能“沉下來”，使算力、模型和網絡在邊緣協同發力，降低端側成本，才能使AI終端更輕量，更普惠。

三是，收入結構變化帶來商業模式的沖擊。AI應用需求在端，推理在云，運營商只是其中一個管道，大部分AI紅利仍是被云商和芯片廠商拿到。運營商每次網絡升級需要投入大量資金，在連接價值趨于飽和的背景下，投入產出比在下降，因此面臨價值結構變了，但盈利模式未變的矛盾。

端邊云協同，以AI為核心的智能基礎設施

面對上述挑戰，王越認為，6G網絡不能只是管道，而是要成為智能基礎設施。她表示，AI Native網絡（AIN）是“數據+算力+網絡”賦能AI的組合的底座，是端邊云深度協同，以AI為核心的基礎設施。

AIN的核心愿景包括讓RAN和邊緣成為新型AI業務的錨點；打造智、算、網一體化服務能力；將服務能力在邊緣側延伸；推動服務模式從賣流量向賣算力、賣服務、賣token轉型升級，獲取AI時代紅利，形成運營商的“第三增長曲線”。

為了實現這些愿景，需要做到算力一體化、數據一體化、服務一體化。未來網絡要實現“雙向賦能”，AI讓網絡更智能、自優化，網絡要讓AI更加實時、更加可靠，這是AI Native智慧內生網絡AIN的邏輯底座。

數據一體化方面，6G數據體系的目標是讓數據更實時、更智能、更可用。5G時代，網絡數據主要用于運維、優化,采集周期往往是分鐘級，粒度也局限在小區或切片層面。進入AI時代，6G數據體系要實現實時化、細粒度、智能化等能力。

王越表示：“我們的目標是面向AI的6G數據體系 -- 網絡不再只是轉發數據，而是具備實時感知、精準理解、和智能處理的能力。”

算力一體化方面，6G應對AI時代爆炸式增長的多樣化算力需求，深度集成高性能GPU、NPU以及各類AI加速器，實現異構算力的有機協同。更重要的是強調“算力內生”，無論是CPU還是GPU，其能力不再孤立存在，而是通過軟件定義、任務調度和資源編排，內生于網絡架構之中，按需釋放、智能調度，提升我們對高算力AI工作負載的管理能力。同時，通過云與邊緣的分布式部署，實現算力的最優配置，允許模型按需下沉到邊緣，實現高效調度多模型協同，讓算力真正成為網絡資源的一部分。

服務一體化方面，王越認為6G的多維能力融合的突破，將為服務體系帶來真正的價值變革。5G時代，網絡的核心服務仍然是連接，追求大帶寬、低時延。AI時代，6G服務體系是讓網絡從提供連接，轉變成提供智能服務，依托模型化、協同化、服務化的能力，實現模型即服務、數據即服務、推理即服務。

不僅如此，邊緣和RAN也能成為新型AI業務的錨點，為智能眼鏡、具身智能機器人提供QoS保障。在此基礎上，運營商的盈利模式也能從賣流量走向賣模型、賣推理，甚至賣Token，形成既有Byte又有Compute的“B+C雙輪驅動”新范式，真正實現網智算資源的統一化、內生化和服務化。

6G AIN：讓AI更普惠、讓服務更泛在

中國電信提出了6G全域智惠網絡的愿景。王越表示，AIN是實現全域智慧愿景的關鍵技術，其價值主要體現在三個方面，其一是極致的服務性能，即通過算力+網絡共同為AI賦能，實現AI 推理的低時延和高可靠性。王越表示，過去網絡是為了支撐人和人之間的通信，今天更是需要支撐人與AI，物與AI，AI與AI之間的實時交互，而某些典型的AI 場景，如對工業機器人的控制，強實時性是核心需求。

其二是靈活的算力供給，當前的終端算力無法支撐多模態大模型，云太遠，端不夠，邊緣融合可以讓算力形成“三層協同關系”：端負責交互和輕量推理，邊緣云負責實時推理，視覺和語音預處理，中心云負責訓練和大模型，即我們通常所說的“終端-小腦-大腦”。理想情況下，未來算力可以像帶寬一樣是網絡資源，可以按需分配，實時調度，成為流動的“智能底座”。

其三是生態擴展，AI生態與云計算深度綁定，使得過去運營商的角色更多是在傳輸數據，AIN技術體系引入邊緣能力，凸顯了運營商的作用，運營商可以在邊側成為AI生態的重要參與者和擴展者，從“提供連接”到實現“平臺賦能”。

基于AIN的技術體系，以及云網融合優勢，中國電信推出云、邊、端協同架構下的智能解決方案，實現在網絡邊緣側智算的統一納管和調度，并在智能眼鏡導覽、機器狗導盲等場景進行實踐驗證。 未來，希望攜手產業界合作伙伴，共同推進AI與網絡的深度融合，讓AI更普惠，讓服務更泛在。