事实上，通信与AI的融合已经在当前的5G阶段进行了诸多实践，主要从AI4Net角度，将AI作为工具来优化网络性能和效率、提升用户体验等，这被认为是一种叠加的AI设计，目前也取得了丰富的研究成果和产业落地应用。

彭程晖指出，6G除了要进一步深化AI4Net应用范围，还要探索如大模型服务网络等新模式。同时要从Net4AI和AIaaS全新的视角，重新审视通信与AI的融合；并在6G网络架构设计上，通过统一的内生智能框架，全面、高效地同时支撑AI4Net，Net4AI和AIaaS，打造6G网络成为未来新业务和应用创新的基础平台。

具体而言，AI4Net方面，AI将全面融入通信网络的各方面，如实现网络的全自动驾驶，灵活的用户级切片网络供给，原生AI设计的空口及大幅提升通信效率。Net4AI方面，6G网络可从定制连接、网络内生的算力&数据、分布式AI训练和推理等方面，更好支持6G新业务，例如网络为XR终端提供实时的计算卸载服务，为多协作机器人提供实时推理服务等。

在彭程晖看来，这些能力将不断降低网络运营开销，并为运营商带来全新的收入，为通信产业的发展开拓全新的发展路线。

这对6G架构设计带来巨大的变革，需要从传统面向连接服务的会话为架构，演进为面向AI新服务的任务为架构。通过在6G网络架构中引入“任务”这个新量纲，在网络执行层面更好管控及保障通信与AI融合服务的QoS，在网络运营层面也有了一个可度量的维度，支撑6G新商业模式。

另外，6G需要探索可标准化的AI分布式算法，甚至研究产生新的AI分布式算法。同时，6G网络如何高效地提供内生数据、计算和可信服务来使能各类分布式AI应用？

彭程晖介绍，面对这些技术难题，6GANA陆续发布了相关白皮书，如6G分布式学习算法、6G数据服务等白皮书；IMT2030也发表了6G内生智能相关的技术研究报告，代表了业界的共识及突破。