青云科技 2024 AI 算力發(fā)布會(huì)成功舉辦，以 “無(wú)界算力，共創(chuàng)數(shù)智未來(lái)” 為主題，全面展示了青云在 AI 算力領(lǐng)域的產(chǎn)品創(chuàng)新、生態(tài)建設(shè)及場(chǎng)景落地成果。

青云科技副總裁沈鷗與中科曙光智能計(jì)算產(chǎn)品事業(yè)部副總經(jīng)理胡曉東、中關(guān)村科服副總經(jīng)理陳俊豪、智譜 VP 聞劍輝、升哲科技首席架構(gòu)師張國(guó)棟等合作伙伴代表，就“智算生態(tài)協(xié)同創(chuàng)新，構(gòu)建企業(yè)數(shù)智未來(lái)”坐而論道，展開(kāi)深入交流。

企業(yè)應(yīng)用 AI 的挑戰(zhàn)與困難

主持人：2023 年常被視作 AIGC 元年，2024 年則被稱為 AIGC 的應(yīng)用之年。當(dāng)前，企業(yè)對(duì)于使用 AI、引入 AI 的意愿極為強(qiáng)烈，但實(shí)際上，在這個(gè)過(guò)程中企業(yè)會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn)與困難。下面請(qǐng)各位嘉賓來(lái)依次談?wù)勅绾慰创髽I(yè)應(yīng)用 AI 時(shí)所遇到的挑戰(zhàn)和困難。

張國(guó)棟：升哲科技基于算力底座以物聯(lián)網(wǎng)和人工智能為依托，提供城市級(jí)的數(shù)據(jù)服務(wù)，因此我們會(huì)做大規(guī)模城市治理等相關(guān)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。目前，我們已在平臺(tái)中引入多模態(tài)大模型，對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改造。當(dāng)前面臨的最大挑戰(zhàn)在于，多模態(tài)、大模型的使用方式與傳統(tǒng)模型差異顯著，整個(gè)用戶邏輯、界面交互流程以及使用方法都與以往大不相同。我們?nèi)栽诿鳟?dāng)中，同時(shí)也在與各地用戶共同打磨、嘗試，以期找到更好的邏輯，充分發(fā)揮多模態(tài)、大模型的強(qiáng)大威力。此外，我們發(fā)現(xiàn)目前市面上熟悉多模態(tài)、包括大語(yǔ)言模型的產(chǎn)品經(jīng)理，以及懂得如何運(yùn)用的工程師較為稀缺。

聞劍輝：就人工智能應(yīng)用而言，智譜觀察到，當(dāng)前客戶面臨的最大挑戰(zhàn)或許在于自我革命。如今，真正在人工智能應(yīng)用方面推廣力度較大的往往是超大規(guī)模企業(yè)，因?yàn)樗麄冑Y金充裕且有長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。還有一些技術(shù)、市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)，他們積極主動(dòng)擁抱未來(lái)，希望借此提升自身生產(chǎn)力。然而，對(duì)于一些中型企業(yè)或傳統(tǒng)行業(yè)來(lái)說(shuō)，相對(duì)而言包袱較重。一方面，他們需要看清大模型的發(fā)展路徑，另一方面，顛覆自身所有業(yè)務(wù)模式以及 IT 構(gòu)建模式對(duì)他們而言難度頗大。從這個(gè)角度來(lái)看，無(wú)論是大模型的生態(tài)建設(shè)，包括底層算力和上層應(yīng)用，大家都只有不斷創(chuàng)新，真正向客戶展現(xiàn)出應(yīng)用價(jià)值和未來(lái)創(chuàng)新價(jià)值，才能將大模型真正應(yīng)用于千行百業(yè)。

胡曉東：中科曙光聚焦于算力底座這一層，從與各行業(yè)的合作溝通經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，我們認(rèn)為，對(duì)于企業(yè)而言，關(guān)鍵在于如何充分挖掘自身的場(chǎng)景價(jià)值和數(shù)據(jù)價(jià)值。此前我們談到 2023 年是 AIGC 元年，實(shí)際上在 2023 年，新的大模型持續(xù)發(fā)布，趨勢(shì)十分明顯。而到了 2024 年，大家都在致力于實(shí)現(xiàn)自身行業(yè)的垂直落地，大模型的發(fā)布節(jié)奏反而會(huì)稍緩一些。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI 的幾大要素包括算力、算法和數(shù)據(jù)。算力無(wú)疑是非常重要且熱門(mén)的，在算法方面，大家都在積極發(fā)展大模型，國(guó)內(nèi)外在算法上處于互相追趕的狀態(tài)。實(shí)際上，在企業(yè)應(yīng)用上，更為重要的是數(shù)據(jù)。我們常說(shuō) AI 賦能千行百業(yè)，專有的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景才是千行百業(yè)的特征所在。企業(yè)不可能完全依賴一個(gè)第三方來(lái)發(fā)展 AI，必須聯(lián)合起來(lái)，既有外部的算力專家和算法專家，同時(shí)也有了解企業(yè)內(nèi)部場(chǎng)景和應(yīng)用數(shù)據(jù)的人員，共同進(jìn)行抽象和挖掘，提煉出特有的行業(yè)屬性，才能促進(jìn)企業(yè)的深層應(yīng)用，推動(dòng)垂類 AI 場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展。

陳俊豪：中關(guān)村科服有幾個(gè)方面的認(rèn)識(shí)：其一，作為北京市屬國(guó)企，除了我們這類服務(wù)科技創(chuàng)新的企業(yè)，還有很多是服務(wù)民生及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)運(yùn)營(yíng)的企業(yè)，第一個(gè)問(wèn)題便是如何將自身的服務(wù)產(chǎn)品與客戶數(shù)據(jù)和模型相結(jié)合，獲得高質(zhì)量、可用于訓(xùn)練和推理的數(shù)據(jù)，這個(gè)事頗具難度，是當(dāng)下傳統(tǒng)行業(yè)以及國(guó)央企要積極擁抱人工智能但又有實(shí)現(xiàn)障礙的原因之一。

其二，中關(guān)村在北京有十幾個(gè)園區(qū)，在北京之外還有幾十個(gè)園區(qū)，園區(qū)里匯聚了相當(dāng)數(shù)量的科技企業(yè)。如何讓這些企業(yè)用上更便宜的算力，是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。正如青云科技分享了許多關(guān)于多卡、異構(gòu)、國(guó)產(chǎn)算力與進(jìn)口算力的適配等情況，對(duì)用戶來(lái)說(shuō)還有很多障礙。我們也在思考究竟是投入算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，還是與青云這樣的生態(tài)伙伴共同打造一個(gè)智算服務(wù)平臺(tái)。

其三，我們特別希望能夠扶持國(guó)內(nèi)的國(guó)產(chǎn)算力企業(yè)，包括芯片企業(yè)。我兼任中關(guān)村芯園的董事長(zhǎng)，芯園為一大批芯片設(shè)計(jì)企業(yè)提供流片等服務(wù)，我們同樣希望能夠早日用上我們自己的國(guó)產(chǎn)算力。

沈鷗：我想表達(dá)兩點(diǎn)：第一， AI 對(duì)于傳統(tǒng)的 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)、傳統(tǒng)應(yīng)用而言都是顛覆性的。正如剛才聞總所說(shuō)，對(duì)于算力建設(shè)者來(lái)說(shuō)，這種顛覆性意味著他們需要理解大模型建設(shè)背后的深層次技術(shù)能力是如何達(dá)成的，他們首先要在自身的組織架構(gòu)以及知識(shí)體系上進(jìn)行一些重構(gòu)。

第二，評(píng)估以何種方式去構(gòu)建與大模型相關(guān)的應(yīng)用系統(tǒng)和系統(tǒng)架構(gòu)，這對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言都是一個(gè)新的課題，這也正是為什么剛才花費(fèi)了較多時(shí)間來(lái)介紹青云在各個(gè)行業(yè)和場(chǎng)景中的挑戰(zhàn)和 AI 建設(shè)場(chǎng)景。我們遇到了不少客戶，他們提出的問(wèn)題仍然是基于傳統(tǒng)的 CPU 理念的，我們希望通過(guò)這樣的場(chǎng)景介紹，為那些希望使用大模型應(yīng)用的客戶指出一條路，讓他們知道起點(diǎn)在哪里，如何逐步走好建設(shè)大模型的道路。

生態(tài)合作才能更好實(shí)現(xiàn) AI 落地

主持人：從今年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況來(lái)看，所有企業(yè)都在談?wù)撋鷳B(tài)。在當(dāng)前行業(yè)狀態(tài)下，各位嘉賓是如何看待通過(guò)生態(tài)合作來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的客戶成就，或者幫助企業(yè)獲得更好的產(chǎn)品或服務(wù)的？正好前面陳總談到關(guān)于生態(tài)合作的一些想法，那這個(gè)問(wèn)題先請(qǐng)陳總回答。

陳俊豪：先分享一個(gè)消息，中關(guān)村科服多次承辦由北京市國(guó)資委主辦的科創(chuàng)企業(yè)與北京市屬國(guó)有企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)布對(duì)接會(huì)。最近一次預(yù)計(jì)在 12 月初，可能由京津冀三地國(guó)資委共同舉辦，歡迎今天在座的生態(tài)伙伴前來(lái)參與。

從我們自身的角度來(lái)看，如果大家現(xiàn)在都去建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施，短期內(nèi)可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)剩的情況，最科學(xué)的方法是根據(jù)企業(yè)的實(shí)際需求提供全棧式解決方案。而這個(gè)全棧式解決方案從理論上講不應(yīng)該由一家企業(yè)來(lái)提供，也不可能形成一家獨(dú)大的市場(chǎng)格局。我們作為第三方專業(yè)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)，希望在市里、區(qū)里相關(guān)政策的支持以及行業(yè)生態(tài)伙伴的合作下，以最少的成本為企業(yè)提供最好的服務(wù)，讓大家在賺錢(qián)的前提下共同做好這件事，使所有相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈中的客戶和服務(wù)者都能獲得自己的應(yīng)有收益。

我們期望這個(gè)生態(tài)更開(kāi)放、更共享。我們后續(xù)還將進(jìn)行一個(gè)開(kāi)源社區(qū)的建設(shè)落地工作，包括與青云科技一起，針對(duì)某些應(yīng)用場(chǎng)景，如數(shù)字醫(yī)療等場(chǎng)景進(jìn)行生態(tài)開(kāi)發(fā)，非常歡迎大家共同合作。

張國(guó)棟：升哲自身積累了物聯(lián)網(wǎng)和人工智能方面的能力，擁有相關(guān)的軟硬件資源。然而，在 IaaS 和 PaaS 部分，當(dāng)一個(gè)城市接入成千上萬(wàn)個(gè)攝像頭時(shí)，底層平臺(tái)所承受的壓力是巨大的。所以在這方面，我們每個(gè)算力中心基本上都是與青云合作，由青云為我們提供 IaaS 和 PaaS 的能力，這樣我們便可以專心致志地做好應(yīng)用服務(wù)工作。

聞劍輝：大模型技術(shù)從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是對(duì)傳統(tǒng)人工智能的更新與迭代。大模型技術(shù)在應(yīng)用側(cè)，更為關(guān)鍵的是降低了應(yīng)用開(kāi)發(fā)廠商進(jìn)入人工智能技術(shù)領(lǐng)域的門(mén)檻。所以實(shí)際上，大模型本身就是從根本上擁抱生態(tài)的產(chǎn)物。從整個(gè)生態(tài)建設(shè)的角度來(lái)看，最需要的是良好的土壤和空氣。在這一點(diǎn)上，我們確實(shí)堅(jiān)定不移地期望國(guó)家和政府能夠給予相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)扶持，從而帶動(dòng)上下游企業(yè)共同發(fā)展。最后，我還是想強(qiáng)調(diào)，生態(tài)建設(shè)不光是我們同業(yè)之間的合作，更多的是需要涵蓋我們的客戶。只有將大家真正的場(chǎng)景落地，才能真正讓這個(gè)生態(tài)進(jìn)入正循環(huán)。

胡曉東：剛才沈總分享里 AI 架構(gòu)圖中，底層是算力底座，中間涵蓋平臺(tái)層、模型層以及一些行業(yè)應(yīng)用，最上層則是用戶。結(jié)合這張圖來(lái)看，曙光作為底層算力底座，在推動(dòng)我們的產(chǎn)品和方案時(shí)，要做的事情是從底座直接貫穿至上層用戶場(chǎng)景。這樣的業(yè)務(wù)特征決定了我們?cè)谏鷳B(tài)中具有一項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，即拉通作用。我們可以與客戶共同分析業(yè)務(wù)需求，明確需要什么樣的功能，如何對(duì)行業(yè)進(jìn)行場(chǎng)景化分析，以及需要什么樣的 ISV 等等。

即便我們的某個(gè)伙伴專注于某個(gè)層面，因?yàn)楫吘拐麄€(gè)鏈條很長(zhǎng)，我們可以并且愿意將分析出來(lái)的需求共享，以硬件為載體，與整個(gè)上下游拉通，形成整體解決方案。這是我們?cè)敢馓峁┑膬r(jià)值，并且我們希望以曙光的硬件作為載體，以場(chǎng)景作為切入點(diǎn)，將整個(gè)鏈條所需的廠商聚集在一起，共同推進(jìn)，讓千行百業(yè)的場(chǎng)景得以落地。

沈鷗：建設(shè)生態(tài)是青云在整個(gè)智算建設(shè)過(guò)程中最為看重的一點(diǎn)，對(duì)于主持人的問(wèn)題，我稍作延展。在整個(gè)生態(tài)合作當(dāng)中，如何讓生態(tài)合作伙伴建立起更好的互信，從而使這個(gè)生態(tài)真正落地，我認(rèn)為是關(guān)鍵所在，這并非僅僅依靠一個(gè)紙面簽字或者單純進(jìn)行技術(shù)對(duì)接就能實(shí)現(xiàn)的。

我們希望能夠從客戶的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，共同規(guī)劃和驗(yàn)證，和方案落地實(shí)施。只有當(dāng)各方的解決方案合作起來(lái)，真正解決客戶的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，讓客戶覺(jué)得物有所值時(shí)，客戶才會(huì)買(mǎi)單。只有當(dāng)多方合作形成的方案被復(fù)制，被更大客戶所應(yīng)用，才能帶來(lái)更好的經(jīng)濟(jì)效益，推動(dòng)大家繼續(xù)前行。因此，我們需要先彼此達(dá)成共識(shí)，明確目標(biāo)，為商業(yè)合作的達(dá)成共同努力。

企業(yè) AI 投資的 ROI 如何保障

主持人：在近兩年的訪談當(dāng)中，我們發(fā)現(xiàn)，企業(yè)常常在大模型投入方面表現(xiàn)得特別遲疑或者擔(dān)憂。他們尤其擔(dān)心自身的資源投入與回報(bào)周期不匹配，大家都在思索投資回報(bào)率（ROI）究竟如何，都期望找到良好的解決方案來(lái)推進(jìn)這件事。關(guān)于這個(gè)問(wèn)題，我想先請(qǐng)從事大模型相關(guān)工作的聞總談?wù)効捶ā?/p>

聞劍輝：這確實(shí)是一個(gè)頗為難答的問(wèn)題。但有一點(diǎn)是明確的，大模型的未來(lái)或者說(shuō)人工智能的未來(lái)是不可逆轉(zhuǎn)的。正如我一開(kāi)始所說(shuō)，很多客戶要么具備規(guī)劃能力，要么有著進(jìn)行變革、創(chuàng)新的緊迫需求，所以往往會(huì)更快地接觸這些新技術(shù)。對(duì)于很多中型企業(yè)或者有一定資金能力但目前仍在遲疑的客戶，我個(gè)人的建議是，大家可以跨過(guò)淺水區(qū)，直接進(jìn)入深水區(qū)。如果一項(xiàng)技術(shù)能夠給企業(yè)帶來(lái)革新，尤其是對(duì)核心應(yīng)用的革新，相信每個(gè)企業(yè)都會(huì)進(jìn)行資金投入的嘗試。

但如果大家認(rèn)為大模型目前只能解決一些淺顯的問(wèn)題，那么確實(shí)可能會(huì)遲疑。但大模型技術(shù)的更新迭代非常快，我們今天的投入可能在三個(gè)月、六個(gè)月內(nèi)看不到結(jié)果，但三個(gè)月、六個(gè)月之后的大模型技術(shù)或許真的能夠讓他們獲得一些成果。所以，我覺(jué)得那些遲疑的企業(yè)可以跨過(guò)淺層應(yīng)用，直接到深水區(qū)進(jìn)行嘗試。

胡曉東：這個(gè)問(wèn)題歸根結(jié)底是要解決投入與產(chǎn)出之間如何匹配的問(wèn)題。首先是選擇適合自身的投入方式。實(shí)際上，企業(yè)的定位各不相同，如果讓每個(gè)企業(yè)購(gòu)買(mǎi)千張卡去構(gòu)建自己的大模型，這肯定不現(xiàn)實(shí)，也無(wú)法獲得回報(bào)。企業(yè)需要考量自身的需求體量、業(yè)務(wù)特征以及此前的工作模式。比如，企業(yè)可以根據(jù)自身情況選擇構(gòu)建自己的集群進(jìn)行微調(diào)，打造具有行業(yè)屬性的模型。如果體量再小一些，可以考慮采用一體機(jī)或者利用線上資源池。總之，企業(yè)要選擇與自身情況相匹配的投入方式。

其次是產(chǎn)出要有逐步的預(yù)期。不能期望立即產(chǎn)生回報(bào)、立即改變生產(chǎn)模式并實(shí)現(xiàn)降本增效。而是從改變某些局部業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)始，逐步深化到企業(yè)的更多層面。企業(yè)還是要先入場(chǎng)，只有先入場(chǎng)，才能在快速變化的環(huán)境中找到適合自己的模式。如果行動(dòng)越來(lái)越慢，可能就更跟不上時(shí)代的潮流了。

陳俊豪：我們需要跳出來(lái)審視這個(gè)問(wèn)題。從產(chǎn)品可復(fù)制、算力可復(fù)制以及能夠無(wú)限獲取邊際收益的角度來(lái)看，我認(rèn)為人工智能是一個(gè)永遠(yuǎn)不可逆的潮流。大家在與人工智能相關(guān)的所有事情上的投入，終將把人解放出來(lái)，最終可能只需要便宜的能源。而在這件事情上，政府和大型國(guó)央企或許會(huì)找到更好的解決方式。就大模型而言，邊際收益一定是正的，并且一定是能夠無(wú)限放大的。

沈鷗：在過(guò)去的三年多時(shí)間里，北美有幾家公司從事無(wú)人卡車(chē)業(yè)務(wù)，從明星公司最高市值 120 億美元，到現(xiàn)在基本上都黃了。為什么呢？看到一個(gè)觀點(diǎn)，任何大模型、AI 智能要在場(chǎng)景落地時(shí)，一定要回到這個(gè)場(chǎng)景最本質(zhì)的地方去理解整個(gè)業(yè)務(wù)的鏈路，以及與業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)的各個(gè)利益方到底是如何考慮和參與的。只有找準(zhǔn)了真正能解決痛點(diǎn)、帶來(lái)現(xiàn)金流的場(chǎng)景時(shí)，無(wú)論是用戶方還是技術(shù)方，大家都會(huì)非常愿意投入。

所以說(shuō)，大模型相關(guān)的投資回報(bào)率（ROI）到底是高還是低呢？我認(rèn)為有兩個(gè)維度：第一個(gè)維度，大模型對(duì)于整個(gè)產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)是革命性的變革，如果現(xiàn)在不投入，可能就會(huì)落后。這也是為什么這兩年大家拼命投入智算中心，不計(jì)成本地進(jìn)行 AI 應(yīng)用開(kāi)發(fā)，就怕晚了一步。第二個(gè)維度，選擇真正能通過(guò) AI 工具帶來(lái)質(zhì)變的場(chǎng)景和應(yīng)用。當(dāng)成功做出一個(gè)案例時(shí)，后續(xù)就很容易迭代和快速?gòu)?fù)制，到那時(shí) ROI 這件事就會(huì)變得相對(duì)容易。這就要看企業(yè)思考哪個(gè)維度優(yōu)先，不同的企業(yè)會(huì)有不同的選擇。

如何看待開(kāi)放與標(biāo)準(zhǔn)化

主持人：我們今年看到“人工智能+”成為非常重要的戰(zhàn)略，大家也在探討算力中心的互聯(lián)互通、大模型的標(biāo)準(zhǔn)以及操作性。從技術(shù)開(kāi)放、開(kāi)源、標(biāo)準(zhǔn)化的角度來(lái)講，對(duì) AI 生態(tài)有哪些助力？

沈鷗：在過(guò)去的一年里，青云積極參與到國(guó)家的一些標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)當(dāng)中，包括參加了許多信通院的標(biāo)準(zhǔn)制定工作。在國(guó)家算力互聯(lián)互通的測(cè)試驗(yàn)證中，青云也是第一批完成相關(guān)技術(shù)驗(yàn)證工作的企業(yè)。

剛才介紹時(shí)提到，青云在構(gòu)建生態(tài)時(shí)有一個(gè)重要利器，那就是云原生平臺(tái)，這是基于我們的開(kāi)源社區(qū)所打造的非常強(qiáng)大的產(chǎn)品，現(xiàn)在 K8s 是智算相關(guān)技術(shù)依賴的的一個(gè)重要基礎(chǔ)，無(wú)論從事存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)還是其他方面的工作，包括像英偉達(dá)所提供的產(chǎn)品服務(wù) NIM，都是基于云原生 Kubernetes。大家相互之間使用同一種技術(shù)，同一個(gè)技術(shù)平臺(tái)進(jìn)行溝通，會(huì)變得非常方便。國(guó)家層面正在建立互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)，而我們則建立企業(yè)與企業(yè)之間在技術(shù)對(duì)接平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合在一起，會(huì)對(duì) AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到非常大的推動(dòng)作用。

陳俊豪：中關(guān)村科服對(duì)政府部門(mén)的一些相關(guān)政策和支持會(huì)更為了解，包括市經(jīng)信局、市科委、市發(fā)改委、市國(guó)資委在冗余資源的組織、公共服務(wù)能力方面，甚至是對(duì)企業(yè)的投入補(bǔ)貼、使用推廣以及相應(yīng)的對(duì)客戶的補(bǔ)貼等方面，我們可以進(jìn)行一些對(duì)接。

胡曉東：首先，開(kāi)放無(wú)疑是當(dāng)前行業(yè)中不可回避的問(wèn)題，更是主旋律。在傳統(tǒng)觀念中，企業(yè)有上下游的概念，但在人工智能領(lǐng)域，可能并非傳統(tǒng)的上下游概念。智算中心更像是一個(gè)全連接的存在，只有這樣才能屏蔽一些困難。比如，不同行業(yè)的場(chǎng)景提供商無(wú)需關(guān)心底層云平臺(tái)采用何種調(diào)度策略，而對(duì)于同樣的行業(yè)廠商來(lái)說(shuō)，他們關(guān)心的是將軟件層對(duì)接好，無(wú)需理會(huì)底層的硬件是何種芯片或服務(wù)器。這樣的模式?jīng)Q定了不同的合作方向。只有實(shí)現(xiàn)全面連接，才能推動(dòng)這個(gè)行業(yè)快速發(fā)展。如果選擇一條封閉的道路，很快就會(huì)與大的發(fā)展趨勢(shì)脫節(jié)。

另一點(diǎn)是標(biāo)準(zhǔn)化。我們需要建立一個(gè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，曙光也同樣參與了一些信通院的標(biāo)準(zhǔn)制定工作，包括如何進(jìn)行平臺(tái)適配、調(diào)度、切分以及接口設(shè)計(jì)等。這樣能夠形成行業(yè)的高效合作，減少溝通時(shí)間，讓各家更加專注于自己的領(lǐng)域，做好迭代，促進(jìn)一個(gè)更加完整的產(chǎn)業(yè)鏈良性發(fā)展。

聞劍輝：如今可以說(shuō)我們處于一個(gè)萬(wàn)眾創(chuàng)新的時(shí)代。我們的同業(yè)與我們的客戶共同摸索創(chuàng)新，最終目的是為了百花齊放。既然國(guó)家制定了發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的大戰(zhàn)略，我們期望在大戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，大家能夠?qū)⒏髯缘膬?yōu)勢(shì)發(fā)揮得更加淋漓盡致，只有這樣，我們的未來(lái)才可能相對(duì)更加便捷，也能夠讓我們更加快速地看到成果。

張國(guó)棟：從實(shí)際應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)，國(guó)家制定標(biāo)準(zhǔn)是一件好事。我們現(xiàn)在使用過(guò)很多開(kāi)源或者閉源的大模型，目前大家基本對(duì) OpenAI 的協(xié)議都是兼容的，都可以進(jìn)行調(diào)用。但是，在一些特別的功能上，比如對(duì)一些圖片進(jìn)行檢測(cè)或者分割的時(shí)候，每家的語(yǔ)法還是不太一樣，這一方面的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)很難制定出來(lái)，相信標(biāo)準(zhǔn)的制定出來(lái)會(huì)對(duì)行業(yè)有更多推動(dòng)作用。

對(duì)行業(yè)的期待

主持人：最后我想請(qǐng)各位專家、嘉賓用一句話說(shuō)一下自己，對(duì) AI、對(duì)算力行業(yè)的期待。

張國(guó)棟：人工智能已經(jīng)在悄悄改變我們的工作和生活。

聞劍輝：分享智譜堅(jiān)信的一句話：讓機(jī)器像人一樣思考。

胡曉東：希望和大家一起攜手創(chuàng)新，開(kāi)放共贏。

陳俊豪：祝愿每一家企業(yè)都能用算力助力自己發(fā)展。

沈鷗：我來(lái)收尾，要求一個(gè)“特權(quán)”，說(shuō)兩句話。第一句是代表公司，我們希望整個(gè) AI 的發(fā)展越來(lái)越好，能真正滲透到千行百業(yè)，為企業(yè)的發(fā)展助力。第二句是代表個(gè)人，我希望像具身機(jī)器人這些新的 AI 技術(shù)，能解決越來(lái)越多的現(xiàn)實(shí)生活問(wèn)題，比如養(yǎng)老。