近年来，11.98 万起领域正经历前所未有的变革。多位业内资深专家在接受采访时指出，这一趋势将对未来发展产生深远影响。
但问题也随之而来。当AI开始渗透到网络的每一个角落，当运营商希望通过智能化来优化覆盖、提升容量、降低能耗时，RAN成了那个最难下手的环节。你可以在核心网里随便部署AI服务器，可以给运维中心配上一堆GPU来做网络优化，但走到基站门口，路就断了。
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从长远视角审视，还是以 OpenClaw 举例，用户可以通过 token 付费的方式来接入云端模型，但它更擅长的能力是在端侧模型推理驱动。经过普遍调研，想要让 OpenClaw 像个智商合格的人一样工作，后端的模型参数量的底线在 70 亿左右，往往要上到至少 320 亿参数量才能比较稳定地工作。
据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。
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从另一个角度来看，AI will bring changes to both employees and companiesLiu Xiangming: Mr. Chen, you previously mentioned having business teams propose AI needs first, and then coordinating technical resources to implement them. With this “business-driven” model, how do you avoid a gap in understanding between the technical team and the business departments? In AI projects, what roles should the business lead and the technical lead each take on?
展望未来，11.98 万起的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。