AI大模型技术的飞速发展，其对数据和算力的需求呈指数级增长，这对终端设备巨大挑战。6G网络的低时延特性为AI大模型的应用新的机遇，尤其是在无人驾驶、虚拟现实等高价值场景中。

白皮书详细AI大模型的发展历程，从早期的传统模型到现代的Transformer架构，再到如今以ChatGPT为代表的现代AI大模型，展示了技术的演进和突破。白皮书预测了AI大模型的未来发展趋势，包括多模态能力的提升、模型轻量化部署以及与外部工具的结合，这些趋势将使AI大模型在更广泛的应用场景中发挥作用。

在网络使能大模型的需求和驱动力方面，白皮书6G网络的通算智融合趋势，以及AI手机、自动驾驶、智能医疗、工业4.0和工业元宇宙等价值场景对网络使能大模型的需求。这些场景不仅要求网络提供强大的算力和数据支持，还要求网络具备低延迟、高可靠性和数据隐私保护能力。

白皮书进一步网络使能大模型服务的五个方面：数据感知服务、分布式训练服务、指令优化服务、端边云协同推理服务和模型优化服务。这些服务通过6G网络的高带宽、低延迟特性，为AI大模型的训练和推理支持，提高了模型的性能和用户体验。

在案例分析部分，白皮书以生成式AI在语义通信系统中的应用为例，展示了网络使能技术在实际应用中的潜力。通过结合生成式AI模型和语义通信技术，系统能够更高效地传输语义信息，减少数据传输量，同时保持较高的传输质量。

白皮书对未来的研究方向和挑战进行了展望，包括AI Agent在通信模式变革中的作用、网络数字孪生技术的应用、以及面向智能体的网络架构设计等。为了实现AI大模型的广泛应用，需要在架构设计、协议制定、技术协同等方面进行研究和创新。