旧金山，10月20日 /PRNewswire/ —— 在 NVIDIA GTC Berlin 召开前夕，Personal AI 发布了 MODEL-4。公司称，这是一套操作系统，旨在让电信运营商像提供通话、短信和数据一样，把智能作为网络服务交付给每一条用户线路。MODEL-4 整合了在运营商规模交付个人智能所需的算力、网络和编排基础设施。

公司表示，AI 正在从集中式应用走向网络，这是一种有意且去中心化的转变。运营商具备独特优势，可以交付这一代新型智能；他们已经与全球几乎每一位个人和企业建立了直接关系，拥有每条线路对应的可信且安全的身份、现成的计费关系，以及分布式网络足迹。MODEL-4 不只是一个 AI 模型，它还提供了缺失的个人智能层。它将专有记忆、独特身份、网络内推理和多模态代理结合起来，作为一项在每条线路上交付的新服务。

Personal AI 联合创始人兼首席执行官 Suman Kanuganti 表示：“运营商通过通话连接了世界，随后是短信，再后来是互联网。智能是下一代连接，而运营商最适合提供这种连接。借助 MODEL-4 和这一生态系统，任何运营商都可以把个人智能带到任何联网设备上。”

Deutsche Telekom 董事会成员兼 Telekom Deutschland 首席执行官 Rodrigo Diehl 表示：“我们的网络将理解上下文，并安全地连接人与机器。它将决定 AI 工作负载最适合在哪里执行：在设备端、边缘、主权数据中心，还是云端。AI 不会只是运行在我们的网络上。它将被发现、编排并在网络上执行——在正确的位置，以正确的性能、最佳的延迟、安全性和适当的主权级别运行。”

MODEL-4：面向网络个人智能的操作系统

Personal AI 表示，MODEL-4 汇集了运营商以网络服务形式运行个人智能所需的核心能力：

• 网络内小语言模型：一级 SLM 在运营商网络内处理约 95% 的流量，仅将复杂请求路由到更大的模型，以提高效率并改善经济性。
• Token 计划：运营商可以将智能与现有的通话、短信和数据套餐打包并计费。

公司称，在与 NVIDIA 和 Comcast 共同开展的 Intelligence Everywhere 编排研究基础上，MODEL-4 实现了 16 毫秒的首 token 时间、405 毫秒的端到端语音延迟，以及每百万 token 0.02 美元的成本；在规模化情况下，运营商毛利率可超过 90%。相关研究已在此发布。

通过 token 计划把 AI 变成网络服务

Personal AI 表示，token 计划为运营商带来三种来自个人智能的新收入路径：

• 聚合：对于需要更深层推理或网页搜索的请求，代理可以路由至领先的 LLM 提供商，运营商则向这些 AI 平台收取访问费用。
• 代理商店：个人代理可以与企业服务代理进行交易，提供叫车、预订和银行等服务，而无需用户打开应用，从而让运营商分得每笔交易的一部分。

为运营商生态系统而构建

MODEL-4 可接入运营商已经在运行的技术栈。NVIDIA 提供推理加速，Microsoft Azure Local 将数据保留在本地，Cisco 优化网络。Rafay 负责跨核心网和边缘的部署编排，Telegent 则统一运营商语音、消息和蜂窝业务与企业通信。其结果是，个人智能作为原生网络服务交付。

NVIDIA 提供了加速计算基础设施，使 MODEL-4 能够将 AI 推理从集中式数据中心转移到网络中，更接近用户生活和工作的地方。

Personal AI 表示，MODEL-4 使用 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 服务器（96 GB 显存）上的 Multi-Instance GPU（MIG）分区，并与 NVIDIA 密切合作以隔离工作负载；每个 GPU 切片最多可承载 40 个蒸馏后的小语言模型实例，以及 ASR 和 TTS 通道，以确保可预测的亚秒级延迟和零跨租户干扰。在这一硬件基础上，平台集成了 NVIDIA 的组件，例如用于稠密嵌入和重排序的 NeMo Retriever Nemotron VL 模型（llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 和 llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2）、通过 vLLM 提供服务且可升级到 LLM NIM 的 LLM，以及用于语音转文本处理的 Parakeet-0.6B。

NVIDIA Telco 业务发展全球副总裁 Chris Penrose 表示：“语音是电信运营商最原生的应用。由 Personal AI 提供支持的个性化语音 AI 代理是一个自然延伸，为消费者、企业和电信行业打开了新的机会。NVIDIA 的 AI-RAN 平台提供了分布式计算层，以最高效的方式交付新的 AI 原生语音应用。”

Microsoft Azure Local 将 Azure 能力扩展到运营商自有网络中的基础设施。将 MODEL-4 运行在 Azure Local 上，可让运营商把订阅者记忆和数据保留在本地，并置于与其他订阅者信息相同的控制之下。

Microsoft WW Telco & Media Industry CTO Rick Lievano 表示：“电信运营商越来越希望把关键 AI 工作负载运行在更接近数据生成地的位置，同时保持他们对安全性、控制和一致管理的预期。Azure Local 将 Azure 的能力直接带到运营商的分布式基础设施中，使 Personal AI 的 MODEL-4 等解决方案可以在本地运行，同时在各自环境中保持一致的 Azure 体验。”

Rafay 提供基础设施编排，自动化 MODEL-4 在运营商和边缘环境中的部署与运行，将部署时间从数年缩短到数周。

Rafay 联合创始人兼首席执行官 Haseeb Budhani 表示：“运营商不应该花几年时间把 AI 投入生产。Rafay 与 MODEL-4 的编排把这个过程缩短到数周。我们很自豪能与 Personal AI 合作，在运营商网络上交付快速智能。”

Cisco 提供部署在全球许多最大运营商网络中的移动性和网络基础设施，并将这些网络优化为一种新的流量类别——智能。

Cisco 首席架构师、Provider Mobility 负责人 Bob Everson 表示：“Cisco 已经处于全球运营商网络的核心。我们与 Personal AI 一起，正在积极探索如何调整网络以支持分布式智能，使运营商和合作伙伴能够以订阅者期望的性能和可靠性提供 AI。”

Telegent 正在构建首个原生 AI 移动网络平台，将美国运营商的语音、消息和蜂窝业务与企业已经运行的通信业务统一起来。

Telegent 首席执行官 Spence Angerbauer 表示：“手机号码仍然是人们最信任的身份，通话和短信仍然是他们联系重要的人和企业的方式。我们与 Personal AI 一起，正在让这种身份变得智能化，这样每位订阅者都可以拨打或发送短信给一个已经了解他们的 AI，而无需下载新应用。由于 Telegent 让移动网络可编程，任何规模的运营商和 MVNO 都可以快速把 MODEL-4 带给客户。”

个人智能的操作系统

下一代 AI 的定义，不会是模型变得更聪明，而是智能如何变得更个人化。

MODEL-4 为运营商提供了一套操作系统，用于把个人智能作为网络服务交付：这种智能能够记忆、学习，并在不同体验之间延续上下文，随着时间推移变得更个性化、更有价值。

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