当前，人工智能技术引发的科技革新浪潮势不可挡，而在人工智能落地应用的过程中，其对智算资源供给能力、应用场景转化能力和产业生态环境都提出了更高的要求。此前国新办新闻发布会上，国务院国资委就重点强调要“有序推进智算中心和算力调度运营平台建设”“持续推动大模型开放赋能”。作为我国高质量发展的“数字尖兵”，移动云勇当人工智能技术创新发展“天命人”，依托运营商资源优势及自研可控的先进技术，移动云持续将智算资源与产业应用相结合，不断构建并完善“资源－平台－应用”全链路赋能能力，从而为人工智能大规模落地应用提供有力支撑。
建设智算中心，打造稳定资源供给底座
算力是人工智能技术发展的核心基础要素。尽管我国算力基础设施建设已达领先水平，但智算算力占比仅为30％，因此在现阶段依旧存在明显智算算力缺口，这也导致了人工智能大模型训练效能不足等问题。
作为国内人工智能“供给者”，中国移动近年来以“N＋X”布局体系规划并建设了包括 3 个万卡智算中心、 12 个区域智算中心在内的智算网络新集群。其中，今年 8 月末正式投产使用的中国移动智算中心（哈尔滨）部署超1． 8 万张AI加速卡，AI芯片国产化率达100％，其参数面带宽可达1．6Tbps，数据面吞吐可达15TB／s，能够提供6．9EFLOPS智能算力，是目前比较大的运营商单集群智算中心。基于此，移动云目前能够以海量高端算力为大规模并行计算和复杂模型训练提供坚实资源保障，并能凭借全栈自主可控的特点显著降低信息泄露风险，保障用户数据安全。
打造运营平台，畅通智算能力供给通道
在人工智能业务不断走向落地应用过程中，大规模的数据处理和模型训练需要消耗海量算力、电力、人力等资源，受限于智算中心布局分散、互无统属、平台不完善等因素制约，我国智算算力难以实现资源与用户之间的准确匹配，同时高昂的算力使用成本也让用户在规模化应用人工智能技术时慎之又慎。依托中国移动算力网络优势，移动云打造出算力网关和网络弹性能力，以异构算力跨域互联不断解决当下算力资源孤岛化、碎片化等问题。同时，通过打造算网大脑，移动云还能以全域感知算网地图、多要素能力纳管、算网融合准确调度和全面智能赋能四大能力实现算力资源融通及一体化供给。
此外，为提供有效的资源调度与个性化服务，移动云还打造出智算运营支撑平台，该平台既能够整合不同来源、类型和架构的算力资源，为用户提供按需获取的资源服务，还能借助智能算法生成算力资源调度策略，在最短的时间内选择理想调度策略，从而减少资源浪费、降低电力成本。因此，移动云目前能够综合速度、价格和可用区等诸多项因素，以有效、畅通的算力供给“通道”满足不同行业、不同领域、不同规模用户的使用需求，并大幅降低用户智算算力使用成本。
上线大模型服务平台，加速人工智能赋能脚步
在用户实际应用人工智能大模型技术时，需要针对具体业务需求进行定制化开发和优化，因此在不同业务场景下，用户需要投入大量的时间和资源对大模型进行调整、训练及验证，以便确保其能够满足自身实际需求。为此，移动云通过融合海量代码库、技术文档、研发知识，打造出具有文生代码、图生代码、企业私有代码库问答等独特功能代码大模型服务。
移动云代码大模型服务不仅能够以全面的编程支持覆盖用户从代码开发到软件测试、重构、维护等关键环节，还能以广泛的IDE与语言兼容性适配海量业务场景。此外，该服务还具有多模态智能辅助功能，能够显著提升开发人员的代码生成效率和准确性。目前，移动云代码大模型服务已在公开测试集HumanEval上完成评估，其代码生成效果高达76％，实现了对GPT3． 5 的超越，因此能够广泛应用于代码续写、技术问答、代码注释、代码翻译、单元测试、API测试用例生成等实际研发场景中。
随着人工智能技术落地应用的深入，移动云将持续贯彻中国移动人工智能供给者、汇聚者、运营者身份，通过在算力、算法、数据、应用等多个方面全面发力，不断构建并完善自身AI服务体系，进而加速推动“AI泛在”目标实现。