中新经纬3月8日电 (谢婧雯)“未来谁能从行业中挖掘新增数据、快速将行业数据迭代学习到模型中,谁就能在特定行业占据领先,这是我们提升国际竞争力的重要抓手。”6日晚间,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰对中新经纬表示。
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰 受访者供图
刘庆峰指出,当前,全球人工智能竞争日趋激烈,部分国家不断强化技术限制和产业围堵,中国大模型企业面临着外部竞争增大、内部生态有待提升的双重挑战,这是需要正视且主动应对的问题。
他称,从外部环境看,当前全球AI竞争呈现中美领跑的格局,美国在原创技术、大规模算力聚集以及大参数模型训练上仍占据优势;从内部生态看,中国自主可控的AI生态处于起步阶段,算力芯片设计和算法应用的深度联合机制仍在磨合。
刘庆峰认为,面对上述挑战,自主可控的AI基础设施显得更为重要,这不仅是中国AI产业长期健康发展的重要支撑,更是应对国际技术竞争、避免被“卡脖子”的关键底气。只有筑牢自主可控的根基,才能在激烈的全球竞争中站稳脚跟、稳步前行。
刘庆峰指出,实现全栈自主可控,需要在算力、算法、数据、场景全链条的自主可控。目前,行业内的技术协同力度不足,部分企业仍依赖海外算力平台开展模型训练,只是在国内适配推理应用。从自主可控角度看,这不够安全。
“真正自主可控的模型,应该在我们自己的算力上训练出来。只有这样,才能形成更加完备的自主生态体系,安全才有保障。”刘庆峰同时也注意到,国内越来越多的模型厂家已经开始进入训练底座模型的阶段。
对于大模型的商业化,刘庆峰认为,模型达到稳健的专家水平极为关键。他还提到,人工智能改变世界的根本,不在于参数的竞赛、国际测评的表现,而在于解决人类面临的问题,中国的人工智能企业在此方面尤为擅长。目前,全球已产生的通用优质数据,基本已被主流模型学习完毕,但中国AI企业还拥有高质量的行业数据,这就是优势所在。
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