中国生成式AI产业链崛起，王建波：大模型技术与算力成关键

近日，由每日经济新闻主办的“2024数智科技大会”在成都盛大启幕，会上国家超级计算成都中心常务副主任王建波就当前人工智能领域的热点话题发表了演讲。

王建波指出，随着大语言模型（Large Language Model）等技术的飞速发展，人工智能正步入一个崭新的时代。这些模型能力的提升以及架构的革新，不仅催生了新的算力应用模式，也对算力基础设施提出了新的挑战。

尽管面临挑战，王建波也强调了中国在生成式人工智能产业链上取得的进展。他表示，目前该产业链在中国已初具规模，尽管各厂商仍处于前期投入阶段，但随着应用落地速度的加快，相较于过去的AI革新，业界对盈利和商业化的焦虑已显著减轻。这一变化在很大程度上提振了互联网产业在经历平台经济整顿后的发展信心。

在演讲中，王建波详细阐述了大模型产业化与创新商业模式所面临的挑战。他提到，随着ChatGPT-4等模型参数量的激增，以及国内外大规模建设新型算力中心的趋势，超算、人工智能、数据驱动等多种应用的发展对计算机系统软件和平台提出了新的要求。

然而，王建波也坦诚地指出，中国在人工智能的发展过程中仍面临诸多困境。其中，核心能力不足是首要问题，包括AI高端人才数量、基础算法创新、底座大模型能力等方面都需加强。AI应用主要集中在互联网行业和一些国防领域，向非互联网行业的迁移难度大、成本高，人才短缺问题突出。

尽管如此，王建波也看到了中国大模型技术发展的独特优势。他指出，中国拥有全球最大的互联网用户基数，为深度学习模型的训练提供了丰富的素材，使得AI技术能够更快地迭代和优化。同时，以AI电商、无人驾驶等为代表的新产业的出现，也为科技互联网公司带来了新的发展机遇。

在王建波看来，美国大模型走的是通用技术路线，主要着眼于服务业，而中国的大模型则是一种全社会生产方式的变革，有助于全要素生产率的提升。他强调，人工智能技术成功的关键在于能否让一个行业或一个产品的成本大幅下降，从而扩大用户数和产业规模。

最后，王建波再次强调了大模型技术和算力等基础设施的重要性。他表示，这些基础设施关系到发展的可持续性和国际竞争格局，因此要让用得起、安全可信的算力技术低门槛赋能各行各业，让优势产业保持竞争力，让落后产业能够大幅缩小差距。