文 | 融中財經(jīng)

2025 年，一場由技術(shù)聚變催生的生產(chǎn)力革命正以前所未有的烈度重構(gòu)中國經(jīng)濟版圖。AI 撕裂數(shù)據(jù)與實體的邊界，量子計算探索物理規(guī)則的邊緣，綠色科技重塑增長的倫理、低空經(jīng)濟、機器人、大模型打開科技躍遷的大門一 2025 年的中國，新質(zhì)生產(chǎn)力已非單純的技術(shù)選代，而是智能文明與產(chǎn)業(yè)基因的共振裂變。在這個大背景下，中國企業(yè)需要以智慧為坐標(biāo)，穿透技術(shù)、組織與商業(yè)模式的 " 三重結(jié)界 "，在數(shù)字與實體的糾纏中鍛造新物種。

25 日下午，以 " 智能數(shù)算，從芯片到云端構(gòu)建 AI 堅實底層架構(gòu) " 為題，大會進(jìn)入了 "AI 基礎(chǔ)創(chuàng)新 " 專場討論環(huán)節(jié)。

會上，光鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人 & 首席科學(xué)家呂方璐、中科聞歌董事會秘書馬力、海致科技 CEO 孫君博、墨芯人工智能董事會秘書王率宇、魔形智能科技創(chuàng)始人 &CEO 徐凌杰、圖靈量子 COO 楊林、云天勵飛副總裁鄭文先參與了 "AI 基礎(chǔ)創(chuàng)新 " 討論，九維數(shù)智創(chuàng)始人 &CEO 沈方藝為論壇主持。

以下內(nèi)容由融中財經(jīng)整理：

如何保障高性能計算？

沈方藝：今天的論壇可謂陣容強大，覆蓋芯片、模型算法到應(yīng)用全棧。本次論壇主題聚焦兩個關(guān)鍵詞，算力與 AI 應(yīng)用。我們先從算力切入，眾所周知，構(gòu)建完整高性能基礎(chǔ)架構(gòu)必須統(tǒng)籌計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)，并融合軟硬件。接下來請魔形智能徐總分享，在智算中心及多元場景下，您如何軟硬協(xié)同保障高性能計算，有哪些獨到見解？

徐凌杰：剛才主持人講了非常好的觀點，今天的算力、基礎(chǔ)設(shè)施，已經(jīng)是非常復(fù)雜的綜合體，不再是單點。計算里面的三要素，從硬件來講，計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)，再加上上面的軟件，沒有一塊是今天能夠忽視的。

今天模型變得越來越大，不是單個芯片或者一臺服務(wù)器能夠解決的問題，需要把更多機器連在一起當(dāng)作一個 GPU、一個芯片去解決，比如今年上半年討論最熱烈的 DeepSeek 模型來講，最好的方式就是做大規(guī)模的專家并行，幾百張芯片連在一起，把那么多芯片連在一起的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)變得非常重要。

我想特別強調(diào)一點，在中國，超大算力集群背后真正的硬件基礎(chǔ)設(shè)施往往被忽視。我們提出 " 超級節(jié)點 " 概念，一個機柜內(nèi)已能集成 72 顆芯片，未來還將更多。這不僅是全球共同面對的散熱與供電難題，更是中國場景的突出瓶頸，單顆芯片性能暫時落后，卻必須把大量芯片通過先進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施緊密耦合，把熱量高效排出、把電能持續(xù)轉(zhuǎn)化為算力。這是我們看到的機會點，也是魔形智能希望能在行業(yè)里面發(fā)揮的作用。

沈方藝：徐總提到有了頂層規(guī)劃設(shè)計，里面的硬件是非常重要的因素和環(huán)節(jié)。我們知道墨芯人工智能在做自研的一款人工智能芯片，我想邀請王總分享一下中國自己的芯片到了什么樣的階段？

王率宇：國內(nèi)芯片公司面臨很多挑戰(zhàn)。其中生態(tài)是大家會常提到一個關(guān)鍵詞，CUDA 在 AI 領(lǐng)域建立了強大的先發(fā)優(yōu)勢，目前很難說有哪些強大的模型是脫離 Nvidia 的 CUDA 實現(xiàn)的，因此國內(nèi)的芯片公司需要跟下游的生態(tài)做更多深入適配。

但是我們看到 AI 應(yīng)用的領(lǐng)域，從模型推理的角度來說，因為 GPU 這個架構(gòu)從開始也不是為了 AI 而生的，從最早期的圖形渲染，到后面兼顧 HPC，其效率針對 AI 推理這一場景顯然很難達(dá)到最優(yōu)。墨芯專注 AI 推理這一巨大市場，深入理解互聯(lián)網(wǎng)大模型與垂類行業(yè)的 AI 模型應(yīng)用對場景、算力、能效的真實需求。國內(nèi)主流互聯(lián)網(wǎng)大模型公司每年推理端規(guī)?？蛇_(dá)百億至千億級，單芯片效率的躍升將直接放大成本優(yōu)勢，為中國硬件贏得更強的本土競爭力。優(yōu)質(zhì)的、高性價比的算力方案也必將為模型層、應(yīng)用層企業(yè)和產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新提供更大的空間和優(yōu)質(zhì)的土壤。助力整個 AI 產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。

沈方藝：有時候打敗同行業(yè)的并不是競爭對手，有可能是跨界的對手。我們一直非常關(guān)注量子計算的發(fā)展，想請您具體分析一下，當(dāng)前量子計算距離真正商用化落地究竟還缺哪些關(guān)鍵環(huán)節(jié)？并且你們是如何往前推進(jìn)這個發(fā)展的？

楊林：量子計算已走出 " 量子優(yōu)越性 " 第一階段，在若干特定問題上，量子處理器已能完成任何經(jīng)典計算單元都無法企及的任務(wù)。目前，光量子、超導(dǎo)、離子阱等多條技術(shù)路線均已跨過這一臨界點，商用化可謂臨門一腳。

接下來，路徑與經(jīng)典計算類似。先在小規(guī)模使用問題上落地，再擴展到大規(guī)模接入場景，進(jìn)而與行業(yè)深度結(jié)合，最終在人工智能等應(yīng)用中釋放價值。期間仍需解決經(jīng)濟性、與既有工程體系的部署對接等大量工程化工作的問題。

在和人工智能結(jié)合的方向上，也是整個領(lǐng)域非常關(guān)注并且進(jìn)展非?？斓姆较颉Ａ孔尤斯ぶ悄軓哪Ｐ退惴ǖ慕嵌?，已經(jīng)具備了超越目前部分經(jīng)典模型的能力，比如模型精度、可解釋性，包括其他一些性能。所以，量子人工智能也是非常有產(chǎn)業(yè)潛力的重要方向，姚院士對人工智能和量子計算的結(jié)合給出了很高的期待和預(yù)期。包括國內(nèi)外也有一些專門從事人工智能和量子計算結(jié)合的方向初創(chuàng)團隊。

從圖靈自己的布局來講，我們也一直非常關(guān)注人工智能這個方向，目前在金融、生物醫(yī)藥，尤其是利用 " 量子 + 人工智能 "，在小分子制藥領(lǐng)域里面，現(xiàn)在已經(jīng)有非常多的實踐和創(chuàng)新業(yè)務(wù)落地。我們非常期待未來量子計算能夠和人工智能去擁抱，未來可期。

沈方藝：我稍微追加一個小問題，今年 3 月美國 GTC 大會的量子計算專場我當(dāng)時就在現(xiàn)場，全程聽完。黃仁勛先生在演講中先是對量子計算保持 " 中立 "，甚至流露出顧慮；然而會議尾聲，他卻突然宣布成立波士頓量子實驗室。這種 " 先抑后揚 " 讓大家討論得更熱烈——一旦量子計算真正商用，它帶來的不僅是 AI 算力的躍升，還可能瞬間顛覆現(xiàn)有銀行交易系統(tǒng)、支付密碼體系等。對于這類潛在的跨行業(yè)沖擊，你們在商業(yè)化推進(jìn)過程中是否已提前布局或制定應(yīng)對預(yù)案？

楊林：這種趨勢不僅我們從業(yè)者高度關(guān)注，中美兩國之所以把量子科技列為戰(zhàn)略儲備，正是為了防止未來科技顛覆式突襲在大國博弈中造成戰(zhàn)略傾斜與失衡。黃仁勛先生等專家之所以對外保持 " 中立 "，并非看淡前景，而是出于對整個顛覆性科技賽道的保護，避免過早被非專業(yè)輿論吹起泡沫、放大誤解。量子力學(xué)本身反直覺，跟風(fēng)者往往難以把握實質(zhì)，因此保持謹(jǐn)慎、理性發(fā)聲對行業(yè)長期健康至關(guān)重要。

我們知道通用量子計算需要 5～10 年的時間，這是需要謹(jǐn)慎發(fā)展或者去保持樂觀的長期跟進(jìn)；但短期內(nèi)來看，量子科技，尤其是專用量子計算在一些領(lǐng)域的突破式應(yīng)用上還是有非常好的短期應(yīng)用潛力，當(dāng)然也包括量子安全加密、精密測量等方向，值得我們在短期落地和商業(yè)化做更多努力和關(guān)注。

聚焦 AI 應(yīng)用層

沈方藝：下一個話題聚焦 AI。中美之間這場 " 沒有硝煙的戰(zhàn)爭 " 讓我們直面算力與技術(shù)的封鎖，但也催生出能夠突圍的優(yōu)秀企業(yè)。接下來請教一下中科聞歌馬總，你們代表國家的中科院體系，在應(yīng)用智能體等場景的落地是做得非常優(yōu)秀，請您給我們做更加詳細(xì)的分享。

馬力：談到中美 AI 競爭，在我看來中國具備三大獨特優(yōu)勢。第一，產(chǎn)業(yè)鏈完整，任一環(huán)節(jié)都不完全依賴外部技術(shù)，即便遭遇制裁，也能在有限時間內(nèi)實現(xiàn)自給；第二，教育體系持續(xù)輸出頂尖人才；第三，龐大的內(nèi)需市場足以攤薄企業(yè)巨額研發(fā)投入，為技術(shù)創(chuàng)新提供可持續(xù)的商業(yè)閉環(huán)。

基于這三點，我對中國 AI 產(chǎn)業(yè)的長期前景保持堅定樂觀。

落到公司層面，我們作為一家軟件企業(yè)，在中美的對抗中可能不會像芯片、算力受到廣泛關(guān)注，但從我們自己的角度出發(fā)，從軟件角度出發(fā)，我們希望能夠在提升運營效率或者社會運作效率、資源調(diào)配這塊，能為國家或者行業(yè)做出自己的一份貢獻(xiàn)。

沈方藝：我能感受到中科聞歌作為 " 國家隊 " 的硬核底氣，為中國自主人工智能奠定了堅實后盾。接下來請問海致科技的孫總，作為一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)，你們?nèi)绾未_立自身的生態(tài)卡位，并在垂直場景中規(guī)劃企業(yè)發(fā)展路徑？

孫君博：我們創(chuàng)業(yè)時間比較長，海致成立于 2013 年，從第一天起就深耕知識圖譜，曾把全球權(quán)威榜單的指標(biāo)一次性拉高 45%，形成了極深的壁壘。

大模型爆發(fā)后，我們迅速把 " 大模型的快 " 與 " 知識圖譜的準(zhǔn) " 融合落地。在政務(wù)、電網(wǎng)、金融等復(fù)雜 To B 場景，我們同樣把流程做到可溯源、可解釋、零幻覺。

在 To B 企業(yè)端落地，中國很強大的優(yōu)勢就是我們有很多優(yōu)秀的 To B 復(fù)雜的應(yīng)用場景，在這些場景中我們是有絕對優(yōu)勢的，我們?yōu)槭裁茨軤款^特定應(yīng)用行業(yè)的世界標(biāo)準(zhǔn)？本身就是我們在這個產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用非常深入。

我們要做到數(shù)據(jù)有人負(fù)責(zé)、數(shù)據(jù)可追溯、數(shù)據(jù)可解釋，這是大模型時代產(chǎn)業(yè) ToB 所面臨的重要問題。我們過去十幾年都在解決這個問題，在復(fù)雜場景下用知識圖譜解決這個問題，在大模型出來，我們用圖模融合解決這個問題。我們做反欺詐、做團伙識別……這些場景在中國是非常獨有的，也是我們過去一直在努力的。再結(jié)合大模型時代，我覺得是產(chǎn)業(yè)端所必需的。

沈方藝：下面請云天勵飛的鄭總回答，貴司長期深耕智慧城市、智慧交通，展廳我也實地參觀過。想請教一下，像傳統(tǒng)做智慧的解決方案，到 Open AI 和 DeepSeek 陸續(xù)出來，這么多好的模型可以得到應(yīng)用了，您覺得智慧場景的解決方案有什么突破和創(chuàng)新？

鄭文先：2014 年前后成立的中國 AI 企業(yè)，經(jīng)歷了 " 技術(shù)找場景 " 的完整周期。第一階段是 " 拿著錘子找釘子 "，必須讓算法在真實場景里大規(guī)模落地，才能驗證價值、獲得資本持續(xù)投入。期間，智慧城市成為最佳切口，安防作為滲透率最高的 AI 場景，云天勵飛 2014 年在深圳建成全球首套動態(tài)人像系統(tǒng)，至今仍是智慧城市與平安城市的核心能力。

然而，2022 年以前，智慧城市項目普遍利潤稀薄，這是技術(shù)成熟度與商業(yè)模式共同決定的行業(yè)陣痛。轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)在大模型爆發(fā)之后，泛化能力的大幅提升，使研發(fā)成本和場景落地門檻同步下降，企業(yè)盈利模型隨之改變。

在此過程中，云天勵飛始終踐行 " 算法芯片化 " 路徑，一邊持續(xù)升級算法，一邊自研芯片。市場結(jié)構(gòu)隨之優(yōu)化，在 2020 年之前，我們主要做行業(yè)側(cè)和智慧城市解決方案的落地，到今天除了解決方案以外，我們還有一些面向企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，通過芯片開發(fā)出來一系列的板卡模組，包括大模型推理一體機，這種標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品也給企業(yè)的經(jīng)營狀態(tài)帶來了新變化。

去年開始，我們看到 AI 對智能硬件有重塑和賦能。大模型技術(shù)的迭代和提升和落地，讓人工智能企業(yè)的經(jīng)營不斷地優(yōu)化、提升，向更健康的方向邁進(jìn)。

" 數(shù)據(jù) " 挑戰(zhàn)

沈方藝：感謝各位。剛才大家反復(fù)提到一個關(guān)鍵詞，" 數(shù)據(jù) "。無論大模型的訓(xùn)練迭代，還是各類場景的落地應(yīng)用，數(shù)據(jù)都已上升為核心生產(chǎn)要素。隨著 AI 走向場景化、泛化，數(shù)據(jù)要素本身以及用戶數(shù)據(jù)安全都面臨前所未有的挑戰(zhàn)。下面先請光鑒科技呂總分享，貴司專注 AI 3D 相機，AI 的 3D 相機主要應(yīng)用場景在哪些？它對數(shù)據(jù)安全保護有哪些優(yōu)勢？

呂方璐：我們的 AI 3D 相機目前聚焦兩大場景。第一塊是線下金融支付，大家日常見到的微信支付、支付寶刷臉支付終端，因為金融級安全要求，必須依靠 3D 相機完成活體檢測，確保 " 你是你 " 且無人臉假體攻擊，這已成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。第二塊是機器人領(lǐng)域，所有機器人都需要 3D 視覺完成三大任務(wù)，物體識別與避障、場景理解和導(dǎo)航建圖與路徑規(guī)劃。

當(dāng)前出貨量最大的是掃地機器人，我們已覆蓋頭部客戶，并正向四足、人形機器人延伸。我堅信，憑借中國強大的制造業(yè)與 AI 能力，人形機器人下一個爆發(fā)點就在中國，而我們的 AI 3D 相機將持續(xù)為這一浪潮提供底層賦能。

而且，3D 相機并不會用通用的圖像格式去處理數(shù)據(jù)，它會通過 AI 的技術(shù)變成另一種格式的數(shù)據(jù)，所形成的是只有機器能看懂的三維圖像，這能有效保護用戶的數(shù)據(jù)安全。

沈方藝：馬總，貴司長期服務(wù)政府單位、國企和央企，我過去也在這個行業(yè)，深知他們掌握大量涉密或機密數(shù)據(jù)，既不能外傳又極具價值，結(jié)果造成數(shù)據(jù)要素難以流通，不少服務(wù)無法面向社會開放。在人工智能場景下，有沒有辦法既牢牢守住這些數(shù)據(jù)的安全與機密，又能讓其中的價值被公眾所用？

馬力：這個問題確實敏感。在實際業(yè)務(wù)中，我們主要面對兩類數(shù)據(jù)，第一類是政府或國央企的涉密數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)敏感級別極高，客戶根本不討論 " 數(shù)據(jù)價值 "，只要求 " 數(shù)據(jù)不出域、不上網(wǎng) "。我們的做法是全套本地部署，核心訴求是 " 可信治理 "，必須向客戶證明 AI 在每個環(huán)節(jié)都不泄露數(shù)據(jù)，代碼無后門，也不經(jīng)第三方竊取。對他們而言，這已經(jīng)超越一般的數(shù)據(jù)合規(guī)，上升到系統(tǒng)級可信。

第二類是商業(yè)企業(yè)的專有數(shù)據(jù)。它們同樣不會對外開放，因為那是企業(yè)最核心的競爭力。行業(yè)正從通用模型走向?qū)Ｓ蚰Ｐ?，專有?shù)據(jù)訓(xùn)練出的模型效果遠(yuǎn)超公開數(shù)據(jù)模型，所以數(shù)據(jù)本身絕不能觸碰。

那么如何讓公眾享受到 AI 帶來的福利？業(yè)務(wù)實操里，我們堅持 " 數(shù)據(jù)不動 "，但 " 模型權(quán)重可動 "。每完成一次私有部署，我們都會把訓(xùn)練好的模型權(quán)重抽離出來。這些權(quán)重不含原始數(shù)據(jù)，卻沉淀了專有知識。只要具備標(biāo)準(zhǔn)化能力，就能把權(quán)重遷移到新行業(yè)、新客戶，實現(xiàn)產(chǎn)品跨場景擴展，從而讓 AI 能力在不泄露數(shù)據(jù)的前提下向外輻射。

AGI 未來在哪？

沈方藝：陸奇博士說過，今天的 AI 仍處于極早期，甚至不是從 0 到 1，而是從負(fù) 1 到 0。我們迫切想知道，真正的 AGI 何時到來。請各位專家給出 " 金點子 "，在未來的過程當(dāng)中，您覺得技術(shù)的起點或者商業(yè)的爆發(fā)點，可以給我們做一個分享，請云天勵飛的鄭總先分享。

鄭文先：通用人工智能到底會把世界變成什么樣，是當(dāng)下最熱門的話題之一，我認(rèn)為它不僅帶來技術(shù)層面的變革，甚至可能推動整個人類文明范式的躍遷。近日美國最新發(fā)布的《人工智能行動計劃》有三個關(guān)鍵詞非常明確，未來的人工智能是 " 新的工業(yè)革命 + 信息革命 + 文藝復(fù)興 "。

至于商業(yè)路徑的爆發(fā)，從產(chǎn)業(yè)的角度來講，我認(rèn)為未來 AI 推理芯片可能是商業(yè)爆發(fā)的關(guān)鍵點之一。可以看到，隨著大模型商業(yè)化落地正式啟動，對 AI 推理的需求會進(jìn)入到爆發(fā)的階段，包括 AMD 也講未來人工智能時代要進(jìn)入推理的時代，對 AI 推理芯片的需求，特別是在國產(chǎn)化的背景下，對國產(chǎn) AI 推理芯片的需求會帶來非常大的增長。這也是我們所期待那個節(jié)點的到來。

楊林：科幻電影《流浪地球 2》有個通用人工智能，是運行在一臺手提箱大小的量子計算機上的，這不僅是科幻電影的暢想，也是所有人類對量子計算的共同愿景。

通用人工智能時代，一定會催生顛覆式的，或者我們現(xiàn)在無法想象的業(yè)態(tài)和新的經(jīng)濟形勢，甚至人的生活，以及目前和所有外在事物的交互形式都會被顛覆和改變。迎接通用人工智能，從算力、連接到每個方方面面，大家都要做好準(zhǔn)備或者做出努力，整個行業(yè)也在為這個方向努力。

圖靈量子以集成光子學(xué)，從事量子計算相關(guān)的發(fā)展，起于光子，專于量子，但也不僅是量子，我們?nèi)匀魂P(guān)注集成光子學(xué)和計算行業(yè)、算力行業(yè)的相關(guān)結(jié)合，向下賦能，包括像人工智能光的處理器，以及光連接的基礎(chǔ)設(shè)施。

從圖靈的視角來看，我們認(rèn)為下一個關(guān)于通用人工智能和關(guān)于未來算力體系里面非常重要的商業(yè)模式和商業(yè)機遇，就是從光和電這兩個重要的信息載體的結(jié)合，解決信息傳輸處理，實現(xiàn)更大的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建能力，解決算力瓶頸、功耗瓶頸、存儲瓶頸。這是從我們的視角里面看到的未來顛覆式的商業(yè)模式和商業(yè)的重大機遇。

徐凌杰：無論叫 AGI 還是 ASI，未來 " 算力即正義 " 是確定的趨勢，誰擁有更強的算力、更完善的基礎(chǔ)設(shè)施，誰就擁有更大的可能性。過去 20 年，最大的紅利行業(yè)是房地產(chǎn)；未來 10 年、20 年甚至更長時間，新興的 " 房地產(chǎn) " 將是數(shù)據(jù)中心——里面住的不是人，而是服務(wù)器、芯片和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。

一方面，我們需要把這些基礎(chǔ)設(shè)施打造得更強大。另一方面，降低這些基礎(chǔ)設(shè)施的單位使用成本，把它的邊際成本降低。結(jié)合未來對于能源的需求來講，這是我們看到未來非常重要的能源單位 AGI、ASI 非常重要的一步。

王率宇：AI 推理的體量和成本是非常重要的。我分享一個數(shù)據(jù)，在全球云端的算力規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了接近 5000 億美元，國內(nèi)有近 5000 億元人民幣規(guī)模。從比例來看，過去幾年大家都在做模型的訓(xùn)練，訓(xùn)練和推理的算力是接近 1:1 的狀態(tài)，這兩年大家看到國內(nèi)強大的模型不斷涌現(xiàn)，包括豆包、DeepSeek、千問的發(fā)布，已經(jīng)實現(xiàn)了某種意義上的模型平權(quán)。基于這些強大的基模，去做應(yīng)用、Agent 的創(chuàng)新，這些應(yīng)用和場景也在逐步放量。一旦進(jìn)入 AGI 階段，訓(xùn)練與推理的算力比例極可能達(dá)到 1:100，甚至更高。因為模型訓(xùn)練還是研發(fā)及投入的階段，真正賦能千行百業(yè)，達(dá)到生產(chǎn)力的革命和創(chuàng)新一定是推理達(dá)到了極廣泛的普及和應(yīng)用。

除了市場整體的推理體量，單 Token 成本的量級也是非常重要的指標(biāo)。大家說每次能源革命都是推動人類進(jìn)步的巨大里程碑，真正的普惠和革命一定是建立在成本足夠低，技術(shù)可負(fù)擔(dān)的基礎(chǔ)上，才會有廣泛和深遠(yuǎn)的對于整個人類的影響。未來的 AI 一定會像現(xiàn)在的水電煤等基礎(chǔ)設(shè)施一樣普惠且人人都用得起。我們致力于通過技術(shù)創(chuàng)新把單 Token 的推理成本降到現(xiàn)有主流方案的 10 倍以上，墨芯人工智能是通過稀疏算法的研究，打造軟硬一體的計算解決方案，去引領(lǐng)稀疏計算的生態(tài)，大幅降低 AI 推理的成本。我們也期待通過我們在技術(shù)和研發(fā)的不斷地深耕和積累，能夠加速 AI 技術(shù)普惠以及 AGI 的到來。

孫君博：前面幾位嘉賓聚焦算法和算力，我想提供一些數(shù)據(jù)方面的見解?，F(xiàn)在大模型大多數(shù)用的都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大家在互聯(lián)網(wǎng)上搜到的語言數(shù)據(jù)所訓(xùn)練的大模型得到了涌現(xiàn)，如果在應(yīng)用端，更多是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也就是說企業(yè)儲存更多的不是所敘述的這些語言，更多不是規(guī)章制度，而是二維表格、圖表格，這是很重要的，也是未來發(fā)展的重要方向，大模型怎么樣能夠更好地讀取到這些數(shù)據(jù)，在它的認(rèn)知范圍內(nèi)得到更高的提升。

我認(rèn)為，未來從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大模型能讀取的質(zhì)量和數(shù)量，會對大模型的能力帶來很大的提升。這對于大模型本身也是一個挑戰(zhàn)，我很期待看到這方面的發(fā)展。

另外一個點補充一下，知識圖譜是現(xiàn)實世界的表達(dá)，大模型的表達(dá)是可能世界的表達(dá)，它會給你推理出來這個世界會產(chǎn)生什么樣，可能的結(jié)果是什么，我未來很希望見到這兩個主義的聯(lián)合，大一模型推理出來的某個世界，也給你一個原因解釋，為什么會有這個世界。

馬力：關(guān)于 AGI，從短期來看，我個人的觀點還是在短期有技術(shù)突破或者非常具有爆發(fā)潛力的還是 AI Agent，我認(rèn)為 AI Agent 最能滿足人類對于 AI 最基本的要求，它可以自動化、高效地完成我們給它的任務(wù)，這是它最本質(zhì)的需求。

模型現(xiàn)在不需要證明自己有多聰明，而是需要向我們證明它能夠解決問題，所以涉及你怎么樣分解任務(wù)，怎么樣保證中間環(huán)節(jié)的可控，以及在最終的時候可以通過調(diào)用別的工具，來實現(xiàn)解決問題的目標(biāo)。

不論是個人還是企業(yè)，對于 AI Agent 的需求都是非常多的，痛點非常明顯，這塊有非常多的商業(yè)可以落地的地方。我覺得這是 AGI 在短期之內(nèi)會實現(xiàn)突破或者趨勢。長期來看，AGI 對于人類社會可能都會有一個顛覆性深刻的改變，這樣的暢想我覺得非常美好，以后人類可以擺脫冗余的、簡單的、重復(fù)的勞動，可以把更多時間和精力放在追求精神世界，追求藝術(shù)或者探索宇宙等等。這些都是更加美好的一些暢想。

呂方璐：如果把 AGI 前景比作 " 淘金熱 " 的話，賣鏟子的和挖金子的都很有前景。

首先是 " 賣鏟子 " 的，剛才講了數(shù)據(jù)中心、做集群的點，我看很多人強調(diào) GPU 芯片，我想強調(diào)一下光互聯(lián)的問題，很多人沒有意識到很多大廠已擁有萬卡集群，一旦 GPU 數(shù)量擴張到十萬、百萬量級，所需光通信互聯(lián)的數(shù)量將呈指數(shù)級上升，萬卡級別就可能需要百萬條光纖，十萬卡、百萬卡更是難以想象。因此，數(shù)據(jù)中心、GPU、光互聯(lián)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、光電器件整條產(chǎn)業(yè)鏈都蘊含廣闊前景。

再說 " 挖金子 "，我個人非?？春玫倪€是機器人領(lǐng)域。看過去幾十年中國的發(fā)展，首先第一波中國吃的是人口紅利，第二波吃的是人才紅利或者工程師紅利，接下來吃的是電力的紅利，下一步等 AGI 實現(xiàn)以后，我覺得可能吃的是機器人紅利。機器人不管從能源支持、算法、硬件、底層，中國都有非常強的優(yōu)勢我相信未來 AGI 實現(xiàn)以后，中國的發(fā)展會以機器人紅利繼續(xù)往前迅猛發(fā)展幾十年。

沈方藝：我也貢獻(xiàn)一下自己的想法。在硬件加速層，包括應(yīng)用場景層，中間還有一層，從做應(yīng)用的現(xiàn)在都在往底層的一些推理優(yōu)化加速方案去深入，他們不約而同地提到了一些高性能的文件吞吐、IO 吞吐的優(yōu)化方案。這也是我們在看好的一些事情，也是致力于在做的事情，在芯片的加速，在并發(fā)數(shù)據(jù)吞吐場景的支撐，怎么把推理的加速引擎做好。

我覺得現(xiàn)在無論是企業(yè)家還是創(chuàng)業(yè)者也好，都是新時代的 " 戰(zhàn)士 "，正是他們前赴后繼，才把整個產(chǎn)業(yè)與科技不斷向前推進(jìn)。這里想請在座各位給企業(yè)家代表一些掌聲，希望中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展得越來越好。

感謝大家！