Wu Hequan, Akademiker der Chinesischen Akademie für Ingenieurwissenschaften: In den nächsten zehn Jahren werden wir im „neuen Internetzeitalter“ sein.

Als wichtiger Teil der Jahreskonferenz des Zhongguancun-Forums 2025 ist die Frage, wie die Technologie der künstlichen Intelligenz als neue Art von Produktivkraft die zukünftige Industrielandschaft umgestalten wird, zweifellos eines der auffälligsten Highlights und heißesten Themen dieses Forums unter den 60 parallel stattfindenden Foren.

Am Nachmittag des 29. März fand im Zhongguancun International Innovation Center erfolgreich das „Future Internet Industry Development Forum“ statt. Gastgeber waren die Beijing Association for Science and Technology und China Unicom. Mitorganisatoren waren das Innovation Service Center der Beijing Association for Science and Technology, die ASEAN Federation of Engineering Organizations (AFEO), das Beijing Science and Technology International Exchange Center, die Beijing Society of Engineers und die Beijing Enterprise Technology Development Research Association.

Das Thema dieser Veranstaltung lautet „Technologieintegration und industrielle Transformation im intelligenten Zeitalter“. Dutzende Experten aus dem In- und Ausland konzentrierten sich auf Spitzentechnologien wie künstliche Intelligenz, 6G, Internet der Dinge und große Modelle und hielten wunderbare Reden darüber, wie die nächste Generation des Internets die globale industrielle Ökologie umgestalten und die digitale Transformation vorantreiben wird. An dieser Veranstaltung nahmen rund 180 führende Persönlichkeiten und Wissenschaftler aus dem In- und Ausland teil, die gemeinsam eine Zukunftskarte für die neue Internetgeneration entwarfen und neue Ideen, neue Perspektiven und neue Technologien zum globalen wirtschaftlichen Wandel beitrugen.

Unter anderem hielt Wu Hequan, Mitglied der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften und ehemaliger Vizepräsident der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften, in der Grundsatzrede der Veranstaltung eine Rede mit dem Titel „Verwendung von KI zur Unterstützung der Netzwerkrekonstruktion und Modelltransformation“, in der er die weitreichenden Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die zukünftige Internetarchitektur eingehend analysierte. Er wies darauf hin, dass das aktuelle Internet in das „digitale Zeitalter“ eingetreten sei und von 2025 bis 2035 ein neues Jahrzehnt einläuten und in die Ära des „neuen Qualitätsinternets“ eintreten werde, das die Entwicklung einer neuen Qualitätsproduktivität unterstütze.

Er wies darauf hin, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz die globale Wettbewerbslandschaft grundlegend verändert habe und auch die Art und Weise, wie wir und die Welt beschaffen sind, neu gestalten werde: „KI wird dem Internet zu einem Sprung in Richtung Intelligenz und Anpassungsfähigkeit verhelfen und die Kernlogik von Industrie, Gesundheitswesen, Bildung und anderen Bereichen neu gestalten.“

Wie sieht das „neue Internet“ von „AI+“ aus? Welche Veränderungen wird es in unserem Leben mit sich bringen?

„Künstliche Intelligenz +“ wurde im „Arbeitsbericht der Regierung“ zwei Jahre in Folge eingesetzt. Was ist der Unterschied zwischen dem „AI +“-„Internet neuer Qualität“ und dem herkömmlichen Internet? Der Akademiker Wu Hequan wies darauf hin, dass die rasante Entwicklung der KI nicht nur die Terminalform, die Netzwerkinfrastruktur und das industrielle Anwendungsmodell des zukünftigen Internets kontinuierlich neu gestaltet, sondern dass die Kombination aus KI und 6G auch ein neues Kommunikationsparadigma hervorbringen wird.

Der Akademiker Wu Hequan erklärte, dass aus der Perspektive des Datenflusses die Nachfrage nach Internetanwendungen in der Vergangenheit vor allem auf das „Herunterladen“ hinauslief, d. h., Daten wurden hauptsächlich aus der Cloud an das Terminal übertragen, während die Nachfrage nach dem Hochladen geringer war. Im Zeitalter des „Internets neuer Qualität“ sind Endgeräte möglicherweise nicht mehr nur Empfänger von Daten, sondern auch Produzenten von Daten. Akademiker Wu zeichnete ein anschauliches Szenario: Die von KI-Anwendungen in Zukunft generierten Videoinhalte werden 3D-Bilder, die Kombination von virtuellen und realen Elementen usw. umfassen, was bedeutet, dass die Nachfrage nach hoher Bandbreite sowohl in Upstream- als auch in Downstream-Netzwerken erheblich steigen wird.

Der Akademiker Wu Hequan führte aus, dass die Bandbreite in meinem Land zwar eine „100-Megabit-Penetrationsrate von über 95 % und eine 1-Gigabit-Abdeckung von über 30 %“ erreicht habe und gleichzeitig ein „10-Gigabit-Zugang“ gefördert werde, dies jedoch hauptsächlich auf die Verbesserung der Downlink-Bandbreite abziele und die Upload-Bandbreitenkapazität noch immer begrenzt sei. „In der Vergangenheit war unser Heimnetzwerk eine Eins-zu-viele-Übertragung, und die Upload-Nachfrage war im Allgemeinen nicht hoch. Dies könnte sich jedoch in Zukunft mit der Viele-zu-eins-Upload-Nachfrage ändern. Die Anpassung der Netzwerkarchitektur wird zunächst ein wichtiges Thema sein.“

Zweitens erwähnte Akademiker Wu Hequan auch, dass KI-Anwendungen in zukünftigen Szenarien wie der regionsübergreifenden Dateninteraktion und der kollaborativen Datenverarbeitung zwischen mehreren Rechenzentren höhere Anforderungen an Netzwerke mit „niedriger Latenz, hoher Bandbreite, niedrigen Kosten und keiner Paketverlustrate“ stellen werden. Zukünftige Netzwerke müssen über flexiblere Planungsfunktionen verfügen, beispielsweise die Zuweisung großer Bandbreitenressourcen in kurzer Zeit, die hierarchische Verwaltung normaler und wichtiger Daten und sogar die Bereitstellung entsprechender Sicherheitsvorkehrungen und differenzierter Dienste für die Datenübertragung in kritischen Szenarien. Dies bedeutet, dass das Netzwerkdesign weiter optimiert werden muss, einschließlich der Bereitstellung und Verbesserung von Routing-Mechanismen, Daten-Caching-Strategien, Verkehrsmanagement usw.

Der Akademiker Wu Hequan gab zudem allen einen Ausblick auf die zukünftigen Anwendungsszenarien des neuen Internets „AI+“: Neben dem Boden wird es auch auf Anwendungsbereiche wie Fahrzeugvernetzung, Wirtschaft in geringer Höhe und Satellitenkommunikation ausgeweitet. Er sagte: „Mit der Einführung von 6G werden zukünftige Netzwerke mehr Frequenzen nutzen, umweltfreundlicher und intelligenter werden und die Neugestaltung des gesamten Internet-Ökosystems vorantreiben. Endgeräte werden nicht mehr auf den Boden und feste Orte beschränkt sein, sondern eine Vielzahl von Formen abdecken, darunter fahrende Autos, Drohnen in der Luft und Satelliten am Himmel. Gleichzeitig wird es den Benutzern in unterschiedlichen Umgebungen zu geringstmöglichen Kosten ein reibungsloses Netzwerkerlebnis bieten.“

Abschließend betonte auch Akademiker Wu Hequan, dass die Forschung zu 6G nicht bedeute, dass die Probleme von 5G ignoriert würden. Im Gegenteil, viele Forschungsergebnisse im Zusammenhang mit 6G können auf 5G zurückgeführt werden und dazu genutzt werden, die bestehende Netzwerkarchitektur zu optimieren, um sie besser an die Anforderungen des KI-Zeitalters anzupassen.

Deepseek hat das Problem der Implementierung großer Modelle nicht vollständig gelöst

Der Zugang zu hochwertigen Daten bleibt eine Herausforderung

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz kann die Welt der großen Modellanwendungen demjenigen gehören, der Zugriff auf knappe, qualitativ hochwertige Daten hat.

Als er über die Lösung des Problems sprach, das bei der Implementierung großer Modellanwendungen in meinem Land auftritt, erwähnte Akademiker Wu Hequan das große Modell von Deepseek, das „Anfang dieses Jahres die Aufmerksamkeit der Menschen auf sich zog“. Seiner Ansicht nach liegt der Vorteil von Deepseek darin, dass es die Leistung aktueller Top-Großmodelle erreicht und gleichzeitig die Rechenkomplexität erheblich reduziert. „Es senkt die Hemmschwelle für die Verwendung großer Modelle, zieht mehr Branchen dazu an, sich mit der Entwicklung großer Modelle zu befassen, und verringert die Distanz zwischen Unternehmen und großen Modellen“, aber „es hat das Problem der Implementierung großer Modelle nicht vollständig gelöst“, und „die Erfassung qualitativ hochwertiger Daten mit hoher Genauigkeit, Konsistenz, Integrität, Zuverlässigkeit und proprietärem Charakter wird auch in Zukunft mit vielen Herausforderungen konfrontiert sein.“

Der Akademiker Wu Hequan sagte, dass qualitativ hochwertige Daten unverzichtbar seien, sei es beim Trainieren großer Modelle oder bei der Förderung von Industrieanwendungen. Im Bereich des intelligenten Transports ist es beispielsweise extrem kostspielig, Daten auf Stadtebene zu erhalten. Obwohl mithilfe von KI einige Daten generiert werden können, ist es zunächst erforderlich, über eine bestimmte Menge an Rohdaten zu verfügen. Darüber hinaus stellt auch die Datenbeschriftung eine große Herausforderung dar. Obwohl in Bereichen wie der Gesichtserkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache für die Kennzeichnung menschliches Eingreifen erforderlich ist, ist die allgemeine Schwelle relativ niedrig. In industriellen Bereichen wie der Ölförderung und anderen professionellen Daten ist jedoch häufig die Beteiligung von Fachleuten erforderlich, was zu extrem hohen Kosten für die Datenerfassung führt. Gleichzeitig dürfen Sicherheitsaspekte nicht außer Acht gelassen werden. Zur Datensicherheit gehören sowohl Herausforderungen der Cybersicherheit als auch Fragen der Geschäftsintegrität und -freigabe.

Er forderte die Entwicklung einer Technologie, die in Zukunft sowohl Data Mining durchführen als auch einen sicheren Datenfluss gewährleisten kann. „Dabei geht es natürlich nicht nur um Technologie, sondern auch um Managementaspekte.“

Neben der Herausforderung, „qualitativ hochwertige Daten zu erhalten“, wies Akademiker Wu Hequan auch darauf hin, dass zukünftige Industrieanwendungen neben großen Sprachmodellen auch Probleme wie die Lösung multimodaler Großmodelle wie Videos und Bilder erfordern werden. das Problem, die Fähigkeit großer Modelle zu verbessern, in komplexeren Szenarien autonomer und intelligenter zu sein; neben „Cloud-Diensten“ auch Bedarfsszenarien für den lokalen Betrieb von „Sinking to the Terminal“; die Glaubwürdigkeit der KI und andere schwierige Probleme.

Obwohl große Modelle leistungsstark sind und eine breite Abdeckung bieten, sind sie bei bestimmten Aufgaben und Szenarien manchmal „groß, aber nicht leistungsstark“. Daher schlug Akademiker Wu Hequan auch vor, mehrere „kleine Modelle“ und „kleine Programme“ für unterschiedliche Szenarien in bestimmten Industrieanwendungen und auf Verbraucherseite zu entwickeln, um die „Ökologie“ der KI-Anwendungen zu ergänzen und zu bereichern. „Nur so können wir in Zukunft eine flächendeckende Implementierung großer Modelle wirklich realisieren.“

Quelle: Beijing Science and Technology News