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AAI 2026：Open Telco AI最佳化模型、基礎設施與Token成本

本文作者：AMD 點擊： 2026-07-27 14:06

前言：

AT&T採用AMD硬體，於Microsoft Azure訓練額外的開放式電信專用模型，推動Open Telco AI倡議從產業願景走向實際部署

2026年7月27日--全新的OTel 2.0模型基於Open Telco AI倡議（Open Telco AI initiative）所提供的資料集進行訓練，此為整合模型、資料集、基準測試、工具與算力的下一階段發展，協助電信營運商解析網路資料、理解電信標準，並支援複雜營運作業。OTel 2.0是目前電信產業可使用規模最大、效能最佳的開源模型。此方法能支援更自動化的營運、更快速的障礙排除，提升網路韌性並改善客戶體驗。

　　AMD資深副總裁暨運算與企業級AI總經理Dan McNamara表示：「AT&T的進展展現了結合開放協作、電信專業知識與適當規模算力時所能實現的可能性。透過整合AMD Instinct GPU、開放式AMD ROCm™軟體平台以及從核心到邊緣的彈性運算資源，我們能協助營運商打造並大規模部署電信專用AI，同時在準確度、效能與成本之間取得平衡。」

AMD助力電信AI實現規模化發展

　　AMD Instinct GPU與開放式AMD ROCm軟體平台為AT&T的模型訓練與推論提供基礎。AT&T 憑藉Microsoft Foundry的託管算力處理1兆個Token，篩選出最關鍵的4,000億個Token，並運用這些Token在AMD硬體上對全新的OTel 2.0模型進行後訓練（Post-training）。AT&T表示，OTel 2.0的訓練成果使其成為Open Telco AI倡議中規模最大且效能最佳的開源模型。此外，AT&T亦運用GSMA資料訓練更多開放式電信專用模型。AT&T的快取感知（cache-aware）AI閘道每日平均處理450億個Token，並將AI成本降低最高達80%，展現Open Telco AI倡議朝向大規模、實際應用部署邁進。

電信AI的下一階段發展將由「實際成果」而非僅憑「模型規模」來衡量。開放協作、產業專業知識與彈性算力將能協助營運商實現網路營運自動化、加速問題排除、強化網路韌性，並提供更優質的客戶體驗。

詳細資料請參閱Advancing AI 2026大會的媒體資料。

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