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現在的DeepSeek,急需一個“搭子”

2025-03-06 简体 HK SG TW

今天小編分享的互聯網經驗:現在的DeepSeek,急需一個“搭子”,歡迎閲讀。

出品 | 虎嗅科技組

作者 | 丸都山

編輯 | 苗正卿

頭圖 | 虎嗅拍攝

DeepSeek-R1 出現後,Token 綜合調用成本下降 90% 以上,全球為之沸騰。但一個無法忽視的問題是,随着 Token 成本的下降,當前的通信網絡能否承載網絡流量爆炸式增長?

在近日開幕的 MWC 2025 上,華為提出了一個系統級解法。

巴塞羅那當地時間 3 月 3 日,華為發布了 "AI-Centric 5.5G" 創新解決方案,旨在通過意圖驅動滿足移動 AI 時代的變革需求。

僅從名字來看,可能又會繞回那個老生常談的讨論:當前的移動通信技術,是否還有更新的必要?

通信底座,需要重估了

先來説説什麼是 5.5G。

它的标準名稱應該是 "5G — Advanced(簡稱 5G-A)",可以理解為基于 5G 網絡在功能上和覆蓋上的增強,5.5G 與 5G 并行工作,前者負責支持部分高要求的應用場景,比如高端制造、車聯網、遠程醫療等。

盡管 5.5G 能夠實現毫秒級延遲、上下行提升 10 倍,但無法比拟 4G 到 5G 時期的巨大跨越,因此還算不上是通信技術的代際更新。

對于運營商來説,如果大範圍部署 5.5G 網絡,勢必會承擔額外的資金成本,5.5G 網絡帶來的營收能否覆蓋建設成本,也是個不得不考慮的問題。

而随着生成式 AI 的爆發,尤其是 DeepSeek 帶來的 tokens 大幅增長,答案已經愈發清晰。

一方面,5G 通信技術已經無法滿足部分新的 AI 應用。

最典型的場景是人形機器人,在本屆 MEC 展會上,有參展商向筆者透露他們正在研發的人形機器人能夠實現 92 個自由度,但需要 100Mbps 左右的上行速率。作為對比,根據《全國移動網絡質量檢測報告》,截至 2023 年底,全國 5G 網絡下行和上行均值接入速率分别為 340.56Mbps 和 81.14Mbps。

很顯然,當前的 5G 網絡已經無法滿足人形機器人的發展需要。

另一方面,正如上文提到的,Token 調用成本的降低會大幅拉高網絡流量,運營商對網絡設施的運維難度、運維成本也會呈指數級上升。

華為在 MWC 期間舉辦的產品與解決方案發布會上,華為董事、ICT BG CEO 楊超斌提到," 人類正在史無前例地大規模生產 tokens。"

僅以國内市場為例,根據華為方面的測算,過去 8 個月,國内日均 Token 使用量增加了 33 倍,其中付費 Token 增加了 15 倍。至 2030 年,由 tokens 消耗帶動的流量将超過當前移動互聯網接入總流量的 3.5 倍。

毫無疑問,運營商需要重新評估現有的通信底座。同時,生成式 AI 催生出的新應用,也在帶動 5.5G 從 B2B 向 B2C 過渡,運營商也需要在傳統移動服務之外,為用户提供新的體驗。

在本次發布會上,華為在 AI-Centric 5.5G 方案中,推出了 GigaGear、GreenPlus、GainLeap 三項首發技術,以解決運營商的當前的挑戰。

GigaGear,即體驗意圖驅動資源調度。它基于體驗多樣化、差異化、場景化意圖,通過時網域、頻網域、空網域、功網域四網域實時協同,實現高效敏捷的網絡資源調度,為多樣化 AI 應用提供自适應的卓越體驗。

GreenPulse,即運維意圖驅動智能體協同。基于網絡提質增效意圖,根據譜效和能效等多維需求,通過多智能體專業協同,實現 "0 Bit, 0 Watt, 0 Loss" 的精準節能和 "0 Touch 0 Wait 0 Fault" 網絡高階自智。

GainLeap,即商業意圖驅動業務編排。基于體驗變現和價值變現意圖,智能服務引擎 RISE 使網絡能力開放和新業務按需編排,并通過 RAN 的軟硬體協同,實現多維體驗保障。

三項技術疊加,能夠幫助運營商在大幅降低運維成本的同時,從過去的 " 鏈接變現 " 轉為生成式 AI 時代的 " 價值變現 "。

AI+5.5G,有沒有搞頭?

説完了 5.5G 技術在當下的必要性,再來聊聊它與 AI 結合後衍生出的一些有趣應用。

在華為的展台上,一個遠程車輛操控系統令筆者印象尤為深刻。

實際上,這類技術并不算前沿,比如在無人駕駛出租車上,各廠商都會接入這套系統,以備安全員在緊急狀态下遠程介入車輛操控。

但這個系統的特殊之處在于,體驗者操縱車輛的實際位置在華為東莞松山湖園區内,兩地相隔接近 15000 公裏。而在 5.5G 技術的加持下,跨越半個地球的遠程操控成為可能。

在毫秒級延遲下,筆者嘗試對車輛左右進行轉向,幾乎感覺不到延遲的存在。

另一邊,華為為銀行做的 " 即時風險管控系統 " 也非常超前。

這套系統的主要作用是,幫助銀行為信用卡用户緊急中止掉那些 " 不合理交易 ",以減少信用卡盜刷問題。

舉個例子,你的信用卡在旅行中被讀取信息,别人拿着復制卡在意大利請求一筆交易,但這張卡最近幾天交易地點都是在西班牙,且十分鍾前剛在巴塞羅納完成一筆交易,那麼發生在意大利的這個交易請求顯然是不合理的,系統會迅速判定并中止交易。

這對信息處理及傳輸速度的要求非常高,現場工作人員向筆者表示,系統需要在 50 毫秒内做出判斷,如果超過這個時間,交易可能就完成了。

對于個人用户來説,5.5G 讓 " 雲手機 " 更具普适性。

大部分人對 " 雲手機 " 的概念可能比較陌生。其實它就像 " 雲電腦 " 一樣,不具備也不需要本地算力,在硬體表現上可以理解為 " 顯示器 + 網絡通訊組件 " 的結合。

實際上,過去幾年,雲手機并沒有得到充分發展。因為傳統智能手機的性能已經有些過剩,讨論 " 手機上雲 " 意義着實有限。

但在這一輪生成式 AI 爆火後,人們對 AI 的需求激增,在這一過程中又發現端側部署的大模型性能表現遠達不到預期效果,在處理負責任務時,還是依賴需要雲端算力。

在此背景下," 雲手機 " 的生态位被迅速扭轉。它最大的優勢在于可以完全忽略硬體、系統上的差異,最大程度上提升兼容性。

毫不誇張地説,這是一個可能改變智能手機生态的品類。畢竟,如果用户只是需要一個純粹的流量入口,智能手機廠商們又何必 " 卷生卷死 " 呢?

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