正文
基础设施的AI赋能将首先体现在5G-A和6G的推动上，以增强用户体验并支持泛在连接和绿色网络发展。网络协议将继续向IPv6+发展，进一步推动纯IPv6协议的应用，IPv6地址空间的扩展将为更多IP协议功能和能力的实现提供支持。此外，人工智能将在云计算领域的应用得到强化，云计算将转变为AI的云原生，提供更具弹性、连续性和稳定性的服务。为了适应算力的需求，尤其是在干线传输网中，可能会采用RDMA等技术，以确保高速、低时延和零丢包的传输效率。
第三，产业应用的向智重构
。产业应用将在多个领域实现智能化转型。车联网将从智能座舱开始，结合5G和C-V2X技术，成为新能源汽车的标配，提升中国新能源车的全球竞争力，尤其是在智能座舱技术方面。卫星领域将通过AI优化卫星星座的频轨、波束调度，支持星上计算，并实现星地协同。在工业互联网方面，虽然5G已启动，但真正的突破可能会出现在2025年后，通过场景大模型的应用来优化供应链和进行预防性维护。这一进程将推动应用从通感（感知）向通感智融合发展，推动更多智能化和高效化的产业应用场景落地。
第四，数字治理的向善重构。
互联网平台需要继续有序发展，治理机制是不可或缺的，但同样需要保持包容性，容许一定的试错空间，以促进新业态的发展。互联网治理既要防范风险，也要促进创新，鼓励探索，同时要整治不良行为，如饭圈文化中的歪风和戾气，营造创新、积极向上的文化氛围。此外，完善数据安全、数据跨境流动等基础制度建设也将成为治理的重要组成部分。对AI发展的监管既要鼓励创新，又要注重安全性和伦理规范，确保技术的发展与社会的价值观保持一致。
我们进入AI的云原生时代
目前，我们拥有基础大模型，但它的应用仍存在一些局限性。大模型在回答问题时，速度快，覆盖面广，但缺乏深度、精准度和创意性。大模型更像是一个助手，能够给出标准答案，但无法真正发挥出人类的独特智慧。例如，工程或医疗领域的问题不仅仅是通过大量数据学习就能解决的。大模型可能“读”过很多书，但如果没有实际的实验或临床实践经验，它就难以形成深刻的理解。实际上，大模型的价值并不在于它的“大而全”，而在于它如何作为大脑辅助我们的工作。解决这一问题的途径是将大模型进行落地应用，将其嵌入云端，利用数据算力支持，让智能体在终端上发挥作用。
重要的是，未来我们将开发出具身智能，它不仅是软件，更具有与物理实体结合的智能体。随着智能体在具身智能上的落地，互联网将进入“Internet of Agents”的时代，群体智能将最终发展为通用人工智能。这一过程将需要大模型的深入应用与实践，整合各类能力，最终让大模型成为能够落地并发挥实际作用的强大工具。
那么，大模型如何与云计算结合，以及大模型如何被应用到终端设备中呢？
首先，我们从云计算的发展谈起。云计算最早是基于传统的服务器架构，后来发展到“服务器云化”，再到云原生，而现在我们已经进入了“AI的云原生时代”。
在云计算的框架下，我们通过“模型即服务”的模式，能够直接使用AI大模型，并且配合相关的工具链进行各种应用。通过多种技术手段，我们已经能够将大模型压缩到足够适应终端设备的规模。这一进展使得大模型可以嵌入到终端设备中，从而实现更加灵活的应用。
当然，硬件的升级也是一个关键因素。如今的手机硬件已经接近PC水平，能够支持云边端协同工作，进行推理运算。即使没有网络，手机也具备了离线推理的能力。这种端侧大模型的优势在于低成本、低时延、高隐私和个性化的特性。终端设备带有摄像头和传感器，因此将大模型应用到终端，不仅可以实现更加精准的环境感知和目标检测，还能够通过自然语言来进行控制，实现更自然的交互方式。这意味着，大模型不仅仅是一个助手，它更像是我们的代理，能够代替我们完成很多任务。
智能体（ AI Agent）能够具备这种能力，是因为大模型为智能体的训练提供了基础。传统的大模型只是解答问题或执行任务，而没有形成完整的闭环。然而，智能体利用大模型时，可以将任务执行过程闭环化，形成短期记忆，并经过评估转化为长期记忆。这种长期记忆就像人类的经验积累，它能够在不断的训练和使用中优化智能体的表现。
