2023中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會期間，英特爾中國區(qū)網(wǎng)絡(luò)與邊緣事業(yè)部首席技術(shù)官、英特爾高級首席AI工程師張宇發(fā)言指出，人工智能發(fā)展的下一階段應(yīng)該進入邊緣AutoML階段，這個階段，網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)該感知人的意圖并選取適宜的樣本集訓練模型，將訓練結(jié)果推送到訓練階段進行相應(yīng)操作，甚至根據(jù)訓練的結(jié)果不斷更新、不斷重新訓練網(wǎng)絡(luò)模型，達到最佳的理想結(jié)果，這才是邊緣人工智能發(fā)展的最終形態(tài)。

　　張宇看到，當前，不管是在邊緣應(yīng)用還是數(shù)據(jù)中心，人工智能都在里面扮演著一個非常重要的角色。但當下的人工智能多處于一半人工一半智能的狀態(tài)，我們雖然可以用極大的算力和數(shù)據(jù)去訓練一個網(wǎng)絡(luò)模型，但是這個網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)卻需要人事先設(shè)定好。“當設(shè)計人員在設(shè)計好一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時候，實際上這個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適用的場景、范圍已經(jīng)大致圈定好了，并不是一個真正意義上的人工智能。”

　　即使現(xiàn)在大模型和AIGC在往AutoML方向上前進了一小步，但同樣也有著很大的局限性。張宇指出，“像ChatGPT等等這樣的一些應(yīng)用，它都工作在開放的狀態(tài)，而不是閉環(huán)的狀態(tài)。不可能動態(tài)利用現(xiàn)在現(xiàn)實的推理結(jié)果對這個模型進行進一步的升級和改造。”

　　“如果用攀登高峰來比喻人工智能不同階段的發(fā)展，那么實現(xiàn)邊緣推理只意味著我們站到山腳，到我們能實現(xiàn)邊緣訓練只是站到半山腰，真正站到山頂需要真正實現(xiàn)AutoML的時候，這還有很長的路要走。”據(jù)張宇介紹，在為人工智能技術(shù)發(fā)展提供底層算力方面，英特爾提供的Gaudi2處理器，在MLPerf以GPT 3為評測工具的評測中，成為了全球唯二能得到最好結(jié)果的硬件。