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　　她指出，纵观大模型进化之路，呈现一个非常清晰的底层脉络：ChatGPT引发产业“大模型是变革性技术”的普遍共识，Llama2开源加速生态繁荣，此后是向多模态和推理扩展，DeepSeek推动智能普惠。今年则是智能体和具身智能加速数实融合。崔丽表示，如此高速迭代，正证明了大模型依然处于发展初期，更需要深耕夯实根基，敏捷应对变化。同时，由于AGI定义的宽泛，大家也相对认可ASI将是终极王座，而高效、稳定且目标可控的自我进化机制，将是通往超级智能的关键挑战。

　　基础设施决定上层智能。在算力层面，中兴通讯推出涵盖超节点、系列化智算服务器/通算服务器/高性能存储及智算一体机等全栈全域智算解决方案，精准契合不同场景下的建设需求。在网络层面，支持多种开放标准的高速无损互联，以网强算，持续提升智算中心性能与效率；同时，AI时代流量的趋势变化也会驱动网络架构演进。例如上行流量占比提升、东西向流量增速高于南北向等，无论是5G-A还是全光网，都将为云边端协同和泛在智能体互联奠定基础。在能源层面，基于模块化、预制化理念，中兴通讯提供液冷整机柜、智算微模块等多形态产品，弹性适配不同算力规模需求，打造高效、绿色、安全的能源基座。

　　智力普惠层面，中兴通讯支持软硬解耦、模型解耦和训推解耦，聚焦工程能力工具化，提升AI生产效率并提高易用性：智算资源管理平台支持分布式异构及秒级弹性容错，同时实现能耗、算效、服务质量感知的作业调度；导航式训推加速平台全面适配200+模型，支持软硬件深度协同优化，支持模型构建、部署和应用等全生命周期优化加速，一键部署，无感迁移；应用开发服务平台涵盖多个产品包，分别支持高质量数据合成、一键快速精调、知识图谱智能生成和隐性知识挖掘、智能体分钟级构建和自主工具进化。

　　崔丽重点分享了中兴通讯在AI领域的创新实践。她着重介绍了公司在软硬协同与深度优化方面的成果，并以中兴通讯的训推加速平台AI Booster为例展开说明：围绕训前压测、训中优化和训后复盘进行全流程工程优化，支撑月度长稳训练；针对推理框架实施多维优化，通过PD分离、KV Pool、算子融合等，提升推理吞吐量3-10倍；构建一站式迁移工具，提供模型压缩、精度对齐和性能优化，支持模型在不同硬件及软件生态迁移，实现1-5天可用，15天好用。现场展示的图表佐证了这些成效：左侧图显示某合作GPU单机和集群优化后，推理性能显著提升；右侧图则展示了中兴通讯将代码大模型自NV迁移到BR的实例。

　　应用开发服务方面，崔丽重点介绍了公司已经开源的Co-Sight智能体工厂。她指出，结合深度思考和反思，以及DAG（Directed Acyclic Graph）和COA（Chain of Agents）规划协同，实现推理能力跃迁，增强脑力，同时通过信息密度聚焦、工具封装等，支持分钟级智能体构建。在近期的权威测评中，Co-Sight获GAIA（General AI Assistants）开源框架榜首，以及HLE（Hunmanity’s Last Exam）智能体榜首。崔丽同时强调，公司不以打榜为目标，而是更加专注产品化和实效。

　　近三年时间，中兴通讯三万多研发人员使用Nebula coder研发大模型，对比去年，Token数翻了四倍，编码效率、测试效率和整体研发效率也在持续攀升，模型获得SuperCLUE推理模型金牌；通信大模型从去年以ChatBot为主的八个智能体应用，已经扩展至Agentic AI的20个助手和21个专家，通过图谱检索、强推理、MCP-T等创新，并结合数字孪生，进一步提升专业性、准确性和自主性；工业大模型在南京滨江等智能工厂持续迭代和扩展，正在从单向响应、静态适配和人工干预的仿生体，向强交互、自主适应、自主进化的智能体演进。中兴通讯代码大模型Nebula-coder以及终端大模型Nebula-GUI也分别获得SuperCLUE的推理模型金牌和GUI Agent金牌。