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第三,AI-RAN的野心,就是想打通这最后一公里。但需要厘清的是,AI与RAN的关系其实是双向的。业界通常用两个词来定义这种关系:一个是“AI for RAN”,即用AI来优化无线接入网的性能——信道估计、波束管理、负载均衡,这些都是AI赋能网络的典型场景;另一个是“RAN for AI”,即把基站本身变成AI算力的提供者,让遍布各地的站点成为分布式推理的基础设施。英伟达的逻辑很简单:与其让AI在基站外面转悠,不如直接把它请进去,让基站自己变聪明。
此外,焦段越丰富、细节越充沛,系统捕获的参照信息就越全面,离用户心中的「真实」就越近。
最后,但这笔资金,连华尔街都感到触目惊心。
另外值得一提的是,今年初,字节跳动Seedance2.0与生数科技Vidu Q3的相继面世,彻底点燃了这个新兴领域。曾经困扰行业的人物表情失真、形象连贯性不足、动作场景断裂等技术瓶颈,随着底层模型的升级完善逐渐得到解决。
面对获启高带来的机遇与挑战,业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考,具体决策请结合实际情况进行综合判断。