事實上，通信與AI的融合已經在當前的5G階段進行了諸多實踐，主要從AI4Net角度，將AI作為工具來優化網絡性能和效率、提升用戶體驗等，這被認為是一種疊加的AI設計，目前也取得了豐富的研究成果和產業落地應用。

彭程暉指出，6G除了要進一步深化AI4Net應用范圍，還要探索如大模型服務網絡等新模式。同時要從Net4AI和AIaaS全新的視角，重新審視通信與AI的融合；并在6G網絡架構設計上，通過統一的內生智能框架，全面、高效地同時支撐AI4Net，Net4AI和AIaaS，打造6G網絡成為未來新業務和應用創新的基礎平臺。

具體而言，AI4Net方面，AI將全面融入通信網絡的各方面，如實現網絡的全自動駕駛，靈活的用戶級切片網絡供給，原生AI設計的空口及大幅提升通信效率。Net4AI方面，6G網絡可從定制連接、網絡內生的算力&數據、分布式AI訓練和推理等方面，更好支持6G新業務，例如網絡為XR終端提供實時的計算卸載服務，為多協作機器人提供實時推理服務等。

在彭程暉看來，這些能力將不斷降低網絡運營開銷，并為運營商帶來全新的收入，為通信產業的發展開拓全新的發展路線。

這對6G架構設計帶來巨大的變革，需要從傳統面向連接服務的會話為架構，演進為面向AI新服務的任務為架構。通過在6G網絡架構中引入“任務”這個新量綱，在網絡執行層面更好管控及保障通信與AI融合服務的QoS，在網絡運營層面也有了一個可度量的維度，支撐6G新商業模式。

另外，6G需要探索可標準化的AI分布式算法，甚至研究產生新的AI分布式算法。同時，6G網絡如何高效地提供內生數據、計算和可信服務來使能各類分布式AI應用？

彭程暉介紹，面對這些技術難題，6GANA陸續發布了相關白皮書，如6G分布式學習算法、6G數據服務等白皮書；IMT2030也發表了6G內生智能相關的技術研究報告，代表了業界的共識及突破。