面向AI大模型的网络使能技术

　　随着大模型和智能体（ Artificial intelligence agent, AI agent） 技术的发展， 未来越来越多的工作将被基于大模型的智能体所取代。 一方面， 由于大模型对数据和算力的需求巨大， 资源受限的终端将难以满足模型训练和推理的需求。另一方面， 未来第六代移动通信（ Six generation, 6G） 网络存在大量低时延需求的价值场景， 例如无人驾驶、 虚拟和增强现实等， 云端大模型难以满足这些场景用户的需求。 因此， 向无线网络寻求算力和数据的支撑将成为大模型时代的必然。 本文介绍了大模型时代下网络使能人工智能（ Artificial intelligence, AI）技术的需求和驱动力， 详细阐述了未来 6G 网络能为大模型提供的 AI 服务， 包括数据感知、 分布式训练、 指令优化、 端边云协同推理和模型优化等， 通过案例分析说明了相关技术的实践应用， 并总结了未来可能的研究方向和所需要面对的挑战。