大模型如何抢抓“新风口”(2)

如今，各类面向细分行业的垂直大模型“百花齐放”，在工业、医疗、气象、教育、科研等领域尽展风采。与此同时，业内人士表示，大模型发展也面临一些问题和挑战，比如出现了“一窝蜂”“百模大战”现象。

长远来看，大模型相关企业应如何布局“落子”、在激烈的竞争中脱颖而出？抓住应用需求是突围方向之一。

中科院院士姚期智认为，大模型在技术上可分为通用、行业、场景三类。大模型的通用智能必须细化到各个行业，给它“投喂”行业中的专业数据，通过训练形成场景化、定制化、个性化的专有模型，才能给各垂直领域带来人工智能革命。

“大模型研发投入高，需要庞大的算力资源，关键在于聚焦特定领域、专攻细分赛道、解决行业需求。”朱东宇说。

科大讯飞董事长刘庆峰表示，面向未来，要关注源头技术生态、智能体生态、应用生态和行业生态，实现大模型深度落地。

“落地行业应用将更显大模型的价值，但基础大模型缺乏行业专业知识，需要大模型提供方与垂直行业合作开发行业大模型。”中国工程院院士邬贺铨说，大模型不仅是一种技术，它重塑了数据要素生态链，引领产业研究开发应用的范式变革，标志着信息化发展从网络驱动到数据驱动转变。

在邬贺铨看来，面对大模型浪潮，要在国家战略与规划部署下，统筹推进政产学研用，引导“百模”形成合力，避免资源分散和低水平重复，实现数据采集汇聚、加工处理、流通交易、开发应用全链条协同。

补齐短板，多领域布局“落子”

数字经济时代，算力就像水、电一样，成为不可或缺的公共资源。

“发展大模型产业，算力是‘门槛’。随着大模型参数的增加，其对算力的需求几乎是几何级增长。”一位人工智能专家如是说。

国家数据局局长刘烈宏介绍，我国加快推动数据基础设施布局，深入实施“东数西算”工程，推动构建全国一体化算力网，在算力布局、网络传输、监测调度、算电协同、安全防护等方面取得积极进展。

据统计，截至2023年底，我国算力总规模达每秒230百亿亿次浮点运算，算力总规模居全球第二。

当前，多地围绕数字基础设施建设，特别是算力产业发展，出台了一系列政策举措——

上海市将推动智能芯片关键技术和应用适配，打造更多元开放的智能计算生态；贵州省努力打造具有国际竞争力的国产智算高地，推动智算中心建设，实现行业大模型应用场景开放，吸引更多数据标注、数据治理和数据训练等领域企业，培育以人工智能为驱动的智算产业生态……

同时，也要看到，目前我国在算力领域依然存在短板，制约了大模型规模化应用。

中国移动浙江公司党委书记、董事长、总经理杨剑宇建议，完善全国算力网络一体化规划，适度超前统筹建设智算中心和超算中心，构建国家级算力智能调度体系，推动建设布局合理、资源多样、覆盖全面的先进算力供给体系。针对长三角等算力需求旺盛的重点区域，加大对国家枢纽节点、边缘算力等方面的政策、资金配套支持力度，支持开展智算技术研发重大工程。

“苟日新，日日新，又日新”。从全球看，我国大模型自主创新能力有待进一步提升。

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广认为，当前，我国数字经济领域关键技术受制于人的局面尚未得到根本改变，人工智能关键算法整体上处于跟随态势，基础原创能力不强，在大模型领域与一些科技巨头相比存在差距。