9月7日下午消息，2023中國國際服務貿易交易會期間，英特爾中國區網絡與邊緣事業部首席技術官、英特爾高級首席AI工程師張宇發言指出，人工智能發展的下一階段應該進入邊緣AutoML階段，這個階段，網絡模型應該感知人的意圖并選取適宜的樣本集訓練模型，將訓練結果推送到訓練階段進行相應操作，甚至根據訓練的結果不斷更新、不斷重新訓練網絡模型，達到最佳的理想結果，這才是邊緣人工智能發展的最終形態。

　　張宇看到，當前，不管是在邊緣應用還是數據中心，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，我們雖然可以用極大的算力和數據去訓練一個網絡模型，但是這個網絡模型的結構卻需要人事先設定好。“當設計人員在設計好一個網絡結構的時候，實際上這個網絡結構適用的場景、范圍已經大致圈定好了，并不是一個真正意義上的人工智能。”

　　即使現在大模型和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等等這樣的一些應用，它都工作在開放的狀態，而不是閉環的狀態。不可能動態利用現在現實的推理結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展，那么實現邊緣推理只意味著我們站到山腳，到我們能實現邊緣訓練只是站到半山腰，真正站到山頂需要真正實現AutoML的時候，這還有很長的路要走。”據張宇介紹，在為人工智能技術發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果的硬件。