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摘要：以ChatGPT为代表的生成式人工智能应用引起信息产业新浪潮，也催生了对算力、通信、安全等的新挑战，而以云计算、边缘计算、通信网络技术为支撑的算网融合代表了未来通算一体的发展趋势。生成式AI与算网融合的双向赋能，有望克服算力与通信瓶颈，实现生成式AI应用更加广泛的推广，同时有望推动算网融合架构向智能化方向发展。分析了生成式 AI 与算网融合的概念、现状及趋势，思考了生成式 AI应用对算网融合的诉求以及生成式 AI技术对算网融合架构的赋能作用。
关键词：生成式AI；算网融合；双向赋能；通算一体化
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2023.07.002
引言
近期，以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能（AI）技术得到迅猛发展并掀起新的人工智能浪潮，引起了社会各界的浓厚兴趣。ChatGPT、DALL-E-2和 Codex等生成式AI技术属于人工智能生成内容（AIGC）的范畴，涵盖了通过AI模型生成自然语言、图像、音乐等数字化内容，其研究领域及经典模型间的关系如图1所示。生成式AI能够利用大型人工智能算法根据用户需求以更快速度和更低成本协助或取代人类创造丰富的高质量内容，因而正在引领和重塑内容创作和知识表示等研究应用领域。
图1 生成式AI研究领域及经典模型间的关系
大量生成式AI应用涌现的同时，其依托海量数据和参数支撑的模型特性和面向用户服务实时响应的应用特性对算力、网络等资源提出了新挑战。生成式AI应用催生了对算网融合的需求，通过算力与通信网的深度融合，有望实现云边协同、算网一体，从而能够从算力、通信、安全等方面为生成式 AI 应用的推广赋能。另一方面，生成式AI技术的迅猛发展也为算网融合架构的内生智能化提供了契机。在算网融合架构中整合生成式AI技术，有望推动算网融合关键技术向智能化方向发展，在资源管理、网络优化、服务提供等方面实现更加高效、稳定和优越的性能表现。通过二者的双向良性互动，将有望助推通信行业与人工智能研究领域的深度融合。
本文首先分析了生成式 AI 与算网融合的基本概念、研究现状及发展趋势。其次阐述了生成式AI对算网融合的需求和算网融合在克服算力、通信、安全瓶颈方面的可行研究路径。随后，从资源管理、网络优化、服务提供 3个方面阐述了生成式 AI技术对算网融合关键技术发展的赋能作用。
