活動現場。主辦方 供圖
5月9日，由之江實驗室發起，浙江省之江發展基金會和杭州市人工智慧產業聯盟聯合承辦的「之江圓桌會」第一期活動在杭州舉辦。本期圓桌會主題為「人工智慧的競爭-機遇與挑戰」，重點討論了中國人工智慧核心競爭力與國際領先水平存在的差距，以及國產算力、大模型技術等如何實作追趕與突破等話題。
本期圓桌會有來自科技界、企業界、投資界的近百位嘉賓參加，之江實驗室主任、中國工程院院士王堅表示，人工智慧不是簡單的科技工具的革命，它是科技革命的革命性工具，「人工智慧的發展，讓我們有機會獨立看待技術創新的技術價值、社會價值、商業價值。」
圍繞著中國人工智慧的現狀以及核心競爭力與國際領先水平存在的差距，來自高校和之江實驗室的專家們給出了自己的見解和展望。
杭州電子科技大學教授、博導孔萬增指出，人工智慧其實由「四個力」組成，即算力、電力、智力和數據力。目前，中國在人工智慧領域存在「三多三少」的現象：基礎研究少、套用從事多，軟體少、硬體多，以及小而散的平台多，具有全球性影響力的大平台少。
之江實驗室智慧計算設施創新中心研究員張汝雲表示，之江實驗室從算力、演算法、數據、套用這四個維度來布局人工智慧，當人工智慧要賦能產業和科技創新時，其實中國是有優勢的：在該方面，除了體制機制上的優勢、數據相關的政策優勢，中國布局的規模和數量也會大很多，在數據方面有先天優勢。
復旦大學人工智慧創新與產業研究院研究員、博導徐盈輝則提出了不同的觀點，認為目前依然極度缺乏高品質的數據：「未來的發展應該是系統性的創新。換言之，高效能計算我們要有，低效能的計算也要有；高速度儲存要有，海量儲存也要有，要有系統性的架構思維，才能讓這件事走得更遠。」
之江實驗室數據樞紐與安全研究中心特聘專家韓定一也指出，為了加速追上差距，人才、數據和算力方面的不足都是需要共同克服的問題。
人工智慧的飛速發展也給企業帶來的機遇。
新華三集團高級副總裁張鵬表示，要培育獨立的技術路線，並且正視人才差距：「我有兩句建議，創新不可規劃，要在快速叠代中鼓勵試錯，實作追趕超越。 第二句話，創新不要狹隘，承認差距，相容並蓄。」
莫耳執行緒創始人兼CEO張建中在圓桌會上透露，為解決當前大模型帶來的國內AI算力剛需，莫耳執行緒正計劃與國內一些頂尖的機構合作推進更大規模的AI智算集群。莫耳執行緒的願景是最終成為一家「加速計算平台企業」，所有芯片都基於自研的MUSA統一系統架構，同時能夠相容CUDA，與國際生態接軌。
張建中對澎湃新聞記者表示，在從事大模型的企業中，算力成本可能會占總投入的80%以上，希望能透過和相關機構的合作把整個算力成本壓下來，普惠全行業。
從投資的角度，科發資本董事長陳曉峰表示，十分看好之江實驗室抓基礎建設、抓算力，還有抓成果轉化、抓套用推廣，投資的機會也在這兩個方向：「在算力建設過程當中，大量的機會是給投資公司的，比如你裏邊的系統、設計，還有硬體的生產。第二，套用的機會更多，中國的套用其實在某些方面完全超越國際水平，我們要有這樣的信心。」
普華集團從2017年開始陸續投資人工智慧，董事長曹國雄也介紹了三個看好並布局的領域：第一，AI技術底座的芯片、硬體裝置與基礎軟體；第二，演算法與模型方面的創業公司，跟頭部廠商合作；第三，從工業到文化等各層面的套用。
銀杏谷資本總裁陳向明則指出，目前看來，大模型投入遠遠大於產出，國內公司更多的宣傳是大模型的參數，回避了解決了什麽問題、帶來多大的產業。「我的觀點是，大模型的套用肯定不是走老路，不僅僅是提高了效率、最佳化了功能，我相信這些不是大模型時代人工智慧解決的典型問題。它肯定是創造了一個新的業務，發生商業模式的變遷，是一個質的飛躍。」陳向明舉例稱，這有點類似從傳統打車前進演化到滴滴打車，最後前進演化到特斯拉的robotaxi。
澎湃新聞記者 胡含嫣
(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載「澎湃新聞」APP)
