【中國(guó)制造新觀察】讓人工智能跑出中國(guó)速度

    2025-06-13 06:09 來源:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)
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    【中國(guó)制造新觀察】讓人工智能跑出中國(guó)速度

    2025年06月13日 06:09   來源:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)   

    在人工智能領(lǐng)域,中國(guó)好消息不斷。去年年底以來,DeepSeek火爆全球,以實(shí)力回?fù)袅恕爸袊?guó)做不出一流大模型”的論斷。近日,華為推出參數(shù)規(guī)模高達(dá)7180億的全新模型盤古Ultra MoE,這是一個(gè)全流程在國(guó)產(chǎn)昇騰AI計(jì)算平臺(tái)上訓(xùn)練出來的準(zhǔn)萬億MoE(混合專家)模型,以實(shí)踐結(jié)果證明了國(guó)產(chǎn)算力也能訓(xùn)練出世界先進(jìn)大模型。

    中美兩國(guó)被視為人工智能發(fā)展的第一梯隊(duì)。與中國(guó)相比,美國(guó)在人工智能領(lǐng)域起步較早,在核心技術(shù)、資本投入和生態(tài)成熟度等方面更具優(yōu)勢(shì)。自ChatGPT、Sora登場(chǎng)后,有一些聲音認(rèn)為中美人工智能差距越來越大,難以追趕。事實(shí)上,中美在人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)“美強(qiáng)中快”的動(dòng)態(tài)變化,中國(guó)憑借應(yīng)用創(chuàng)新、數(shù)據(jù)規(guī)模和政策驅(qū)動(dòng)快速追趕,差距持續(xù)縮小。DeepSeek的成功,已經(jīng)證明我國(guó)在大模型領(lǐng)域走出了一條“低成本、高性能”的創(chuàng)新之路。

    算力是人工智能競(jìng)爭(zhēng)的重要戰(zhàn)場(chǎng)。人才、數(shù)據(jù)、算力被視為發(fā)展人工智能的關(guān)鍵三要素。其中,算力是訓(xùn)練大模型、處理海量數(shù)據(jù)的核心基礎(chǔ)設(shè)施,決定著算法的創(chuàng)新空間。當(dāng)前,美國(guó)在人工智能核心算法和框架方面占據(jù)優(yōu)勢(shì),在先進(jìn)算力領(lǐng)域也處于領(lǐng)先地位。國(guó)產(chǎn)算力在市場(chǎng)占有率、性能優(yōu)化、生態(tài)成熟度等方面有待提高,還面臨技術(shù)封鎖,困難重重。這也導(dǎo)致了有觀點(diǎn)認(rèn)為“國(guó)產(chǎn)算力無法訓(xùn)練一流大模型”。

    差距確實(shí)存在,但并非不可逾越。比如,華為雖然單芯片工藝落后美國(guó)一代,但采用數(shù)學(xué)補(bǔ)物理的辦法,通過疊加和集群等技術(shù),也能極大提升系統(tǒng)性能,最終達(dá)到世界先進(jìn)的計(jì)算水平。這不僅是芯片性能的追趕,更是通過系統(tǒng)工程創(chuàng)新與深度協(xié)同機(jī)制,將“根深葉茂”的研發(fā)理念轉(zhuǎn)化為集群效能的躍升,生動(dòng)詮釋了以體系化優(yōu)勢(shì)突破關(guān)鍵核心技術(shù)的中國(guó)路徑。我們更要相信,隨著技術(shù)迭代與生態(tài)完善,國(guó)產(chǎn)算力的能力還將持續(xù)增強(qiáng),有望實(shí)現(xiàn)從“可用”到“好用”的跨越。

    算力競(jìng)爭(zhēng)其實(shí)是一場(chǎng)“體系化戰(zhàn)爭(zhēng)”。從芯片架構(gòu)、框架優(yōu)化到工程化能力,中國(guó)已構(gòu)建起全棧自主的技術(shù)鏈條,不斷縮小與世界頂尖水平的差距。從披露的數(shù)據(jù)看,昇騰算力平臺(tái)訓(xùn)練效率高、推理性能好、系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定可靠。這充分證明,聚焦根技術(shù)突破與體系化協(xié)同,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)完全有能力鍛造出自主可控、世界領(lǐng)先的科技成果,為千行百業(yè)智能化升級(jí)注入強(qiáng)勁動(dòng)能。

    應(yīng)注意到,中國(guó)在人工智能領(lǐng)域已取得顯著突破,不應(yīng)妄自菲薄。我國(guó)是全球人工智能專利最大擁有國(guó),人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模近6000億元,企業(yè)數(shù)量超4700家,形成了覆蓋基礎(chǔ)層、框架層、模型層、應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)體系。算力規(guī)模居全球前列,已建成鋼鐵、煤炭等高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集,培育出一批競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)的通用大模型和行業(yè)大模型,并登上全球主流開源社區(qū)下載量榜首,產(chǎn)業(yè)鏈正在從單點(diǎn)突破轉(zhuǎn)向協(xié)同創(chuàng)新。

    更應(yīng)看到人工智能技術(shù)迭代一日千里,全球競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,不能沾沾自喜。如果自滿于階段性成果,忽略依舊存在的短板差距,中國(guó)人工智能可能會(huì)陷入“追趕—模仿—再追趕”的循環(huán)。國(guó)產(chǎn)算力還需在高端芯片架構(gòu)、集群通信效率、軟件生態(tài)等方面繼續(xù)優(yōu)化提升,訓(xùn)得更好、推得更快,為中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

    中國(guó)發(fā)展人工智能,需要更多信心和耐心。人工智能全球競(jìng)爭(zhēng),不是單一技術(shù)的比拼,而是創(chuàng)新體系、產(chǎn)業(yè)韌性與戰(zhàn)略視野的綜合較量。作為全球工業(yè)門類最齊全的國(guó)家,我國(guó)制造業(yè)增加值占全球比重約30%,這是我們發(fā)展人工智能的重要優(yōu)勢(shì)和基礎(chǔ)。只有保持“永遠(yuǎn)在路上”的心態(tài),在基礎(chǔ)研究上甘坐冷板凳,在生態(tài)構(gòu)建上深耕細(xì)作,在場(chǎng)景落地中精益求精,才能讓中國(guó)人工智能真正跑出中國(guó)速度。(作者:黃鑫 來源:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào))

    (責(zé)任編輯:符仲明)

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