億朋觀察| 構(gòu)建AI技術(shù)生態(tài)三大支柱 驅(qū)動(dòng)AI高質(zhì)量發(fā)展 時(shí)間： 2025-03-14 12:47:45
編者按：3月13日，人民日?qǐng)?bào)刊文《以人工智能賦能高質(zhì)量發(fā)展》，文章指出，從大模型技術(shù)突破到生成式人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用，從具身智能等新范式快速發(fā)展到通用人工智能等前沿技術(shù)領(lǐng)域發(fā)生革命性突破，技術(shù)發(fā)展正在驅(qū)動(dòng)技術(shù)生態(tài)構(gòu)建，構(gòu)建起多層次的人工智能技術(shù)生態(tài)。要構(gòu)建多層次技術(shù)生態(tài)首先要打造涵蓋算法框架、算力資源、數(shù)據(jù)要素的通用技術(shù)池。昨日，工信部召開(kāi)干部大會(huì)，再次強(qiáng)調(diào)持續(xù)推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)。AI算法：從技術(shù)跟隨到自主創(chuàng)新
AI技術(shù)創(chuàng)新一直在圍繞算力、數(shù)據(jù)和算法三個(gè)核心要素動(dòng)態(tài)循環(huán)。2025年，AI再次進(jìn)入算法創(chuàng)新階段[1]。在AI算法一核心賽道中，谷歌、Meta等國(guó)外巨頭擁有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。2017年谷歌提出Transformer算法，此后Transformer廣泛應(yīng)于自然語(yǔ)言處理，并逐步在計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域應(yīng)用，OpenAI的ChatGPT也是以此為基礎(chǔ)構(gòu)建。
近年來(lái)，國(guó)內(nèi)算法框架自主創(chuàng)新取得了顯著成果。如華為的MindSpore 、字節(jié)跳動(dòng)的云雀模型算法體系、百度的飛槳框架及配套算法等。騰訊完全自主研發(fā)的混元大模型訓(xùn)練框架可在3000塊GPU上實(shí)現(xiàn)89%的線性加速效率，比同期PyTorch高出15個(gè)百分點(diǎn)。2025年初火爆全網(wǎng)的DeepSeek很大程度上源于其在算法上的大膽革新。DeepSeek的推理模型R1-0完全基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)自我學(xué)習(xí)來(lái)提高性能。
算力基建：新型生產(chǎn)力基礎(chǔ)設(shè)施
算力是集信息計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)力于一體的新型生產(chǎn)力，主要通過(guò)算力中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施向社會(huì)提供服務(wù)。盡管DeepSeek極大地減少了對(duì)大規(guī)模算力的依賴，但是，數(shù)據(jù)海量增加、復(fù)雜的算法模型及應(yīng)用場(chǎng)景的不斷創(chuàng)新，對(duì)算力的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，強(qiáng)大的算力成為推動(dòng)人工智能技術(shù)突破和應(yīng)用拓展的關(guān)鍵因素，也因此被連續(xù)兩年寫入政府工作報(bào)告。
當(dāng)前我國(guó)算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和應(yīng)用有序推進(jìn)，工信部數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，我國(guó)算力總規(guī)模達(dá)280EFLOPS（每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算，以FP32單精度計(jì)算），其中智能算力規(guī)模達(dá)90EFLOPS（FP32），占比達(dá)32%；運(yùn)載力方面，規(guī)劃建設(shè)234條“東數(shù)西算”干線光纜，光纜長(zhǎng)度8.5萬(wàn)公里。國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)算力中心集群間網(wǎng)絡(luò)時(shí)延達(dá)標(biāo)率超75%；存儲(chǔ)力方面，我國(guó)存力總規(guī)模約1580EB（艾字節(jié)），其中先進(jìn)存儲(chǔ)占比達(dá)28%。
數(shù)據(jù)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心資產(chǎn)
高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)是模型訓(xùn)練的核心原料和技術(shù)迭代的底層動(dòng)力。以圖像識(shí)別領(lǐng)域?yàn)槔琁mageNet數(shù)據(jù)集包含2 萬(wàn)多個(gè)類別的1400多萬(wàn)張標(biāo)記圖像，谷歌的Inception系列、微軟的ResNet均是利用其訓(xùn)練圖像識(shí)別模型。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）中，頂尖模型的準(zhǔn)確率從早期的60%左右，隨著數(shù)據(jù)量的增加和算法的優(yōu)化，逐步提升到90%以上，充分彰顯了海量數(shù)據(jù)在AI模型技術(shù)技術(shù)迭代中的關(guān)鍵作用。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化躍遷的新型要素。例如，聯(lián)影醫(yī)療整合百萬(wàn)級(jí)醫(yī)學(xué)影像與臨床文本數(shù)據(jù)，構(gòu)建的AI診斷系統(tǒng)將早期肺癌檢出率提升至92%。人工智能通過(guò)高效的數(shù)據(jù)處理與分析能力，將海量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的深度洞察，從而釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。它能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘隱藏規(guī)律，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與智能決策；通過(guò)自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，擴(kuò)展數(shù)據(jù)應(yīng)用邊界；借助實(shí)時(shí)流處理與自動(dòng)化模型優(yōu)化，動(dòng)態(tài)響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。從個(gè)性化推薦到供應(yīng)鏈優(yōu)化，從風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警到創(chuàng)新場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，AI將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、提升效率、創(chuàng)造新商業(yè)模式的"智能燃料"，推動(dòng)各行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
億朋觀點(diǎn)：人工智能技術(shù)生態(tài)構(gòu)建和優(yōu)化需要對(duì)算法、算力及數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性布局，通過(guò)技術(shù)-產(chǎn)業(yè)-制度的生態(tài)化協(xié)同，實(shí)現(xiàn)從“單點(diǎn)技術(shù)突破”到“全鏈條能力提升”。技術(shù)層面，算法迭代、算力優(yōu)化與數(shù)據(jù)價(jià)值釋放相互依存，形成“技術(shù)飛輪效應(yīng)”，加速AI創(chuàng)新落地；產(chǎn)業(yè)層面，聚焦能源、制造、醫(yī)療等領(lǐng)域，以場(chǎng)景需求驅(qū)動(dòng)技術(shù)演進(jìn)；制度層面，推進(jìn)芯片、開(kāi)源框架等“卡脖子”技術(shù)突破、完善數(shù)據(jù)安全法規(guī)。
[1] 甲子光年,《2025年DeepSeeK開(kāi)啟AI算法變革元年》
