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2023年、2024年連續兩年將“人工智能+”列為發展新興產業與數字經濟的重點行動后，今年兩會的政府工作報告進一步把“支持大模型廣泛應用”納入“人工智能+”的行動規劃中。

國務院政府工作報告中提到，要因地制宜發展新質生產力，建設現代化產業體系。而在將科技創新和產業創新的融合過程中，一方面實現高新科技、數字經濟等新動能積累，另一方面推動制造業、服務業等傳統經濟動能的升級。

而人工智能一直被看作國家發展數字經濟產業的核心技術，也是新質生產力的代表。政府工作報告提及“支持大模型廣泛應用”，要推動大模型在各個行業的廣泛應用，促進數字技術與實體經濟的深度融合。

今年開年，來自杭州的人工智能公司DeepSeek引發全球科技圈震動，使得“AI”與“大模型”成為了兩會熱詞。十四屆全國人大三次會議大會發言人婁勤儉稱，DeepSeek代表著一批中國公司在人工智能領域的崛起。同時，又因為DeepSeek堅持開源的技術路線，開源共享推動了人工智能技術在全球的普遍應用，為世界貢獻了“中國智慧”。

多個行業的政協委員也在提案與接受媒體采訪時，分享了AI大模型聊天機器人產品應用在影視劇本寫作、醫療問診、金融咨詢等行業領域的使用體驗。

此外，將硬件與大模型技術結合、開發新型智能設備也是行業看好推動AI落地應用的一個方向。政府工作報告也強調，“人工智能+”行動要大力推動智能終端和裝備發展，發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端，以及應用在工廠產線上的智能制造裝備。

但大模型相關的生成式人工智能作為一項新技術，2023年前后才真正引發全球范圍關注，目前要落地普及仍然需要一些條件作基礎。

全國政協委員、中科院計算所研究員張云泉今年提交的是一份關有關高端智算中心建設的提案。算力是支持AI大模型的底層基礎設施，以提供智能算力為主的數據中心也是全球科技公司、各國政府投入AI基建的重點項目。

張云泉接受界面新聞采訪表示，雖然2024年國務院工作報告提出“適度超前”建設算力基礎設施，去年一年國內算力中心市場也在快速擴容，但目前算力建設仍然存在供需結構性失衡、高端智算供給嚴重不足等問題。

以近期馬斯克創辦的AI公司xAI發布Grok3大模型舉例，xAI為支持模型開發建成了十萬張H100組成的超大規模模型訓練集群，總算力達到200Eflops（flops為衡量算力規模的基本單位，此處以業界通用的BF16 浮點數統計），而我國目前公開報道的最大單體智算中心僅為萬卡，最大算力規模只有6.6Eflops，與國際領先水平相差兩個數量級。此外，國內的智算中心絕大多數單個規模僅在100-1000Pflops之間，而高端智算中心的性能要求需要達到10Eflops（1Eflops為1000 Pflops）。

并且國內智算中心的算力利用率也相對低下。據其調研，能夠支撐大模型訓練的高端算力中心極為稀少且訓練效率不超過30%。

基礎設施的代際差異直接制約大模型迭代的創新速度。張云泉認為，DeepSeek今年出現通過算法創新和工程優化，實現了以低算力成本達到世界先進水平的性能，展示了算法技術創新重要性。但無法忽視的現實是，國內高端算力基礎設施的短缺仍是短板。

來自人工智能產業界的企業家代表也在提案中強調算力建設的重要性。科大訊飛董事長劉慶峰在提案中寫到，目前多數全民可下載的大模型均基于英偉達卡訓練，國產算力芯片廠商的產品普遍存在生態薄弱、適配困難等問題。而受限于美國針對高端算力芯片的出口禁令，國內要加快構建國產算力平臺上的大模型及產業生態。

對于新的一年算力市場的建設方向，政府工作報告中明確提到，要優化全國算力資源布局。

張云泉認為，在算力市場在保持高速擴張的背景下，迫切需要優化資源分配，確保AI基建的效率。他建議，國內一方面要推動建設更多國家級大算力集群，引入先進算力調度和管理技術，提高利用率。另一方面，又把中小算力中心算力融入到大計算“資源池”。在AI公司模型訓練任務的分配上投入上下功夫，使不同算力資源能夠滿足不同階段的需求，產生更大經濟價值。

有了算力作基礎，大模型要探索更廣泛的應用，可以嘗試在金融、醫療、教育、政務等互聯網科技領域之外的非AI行業尋找落地機會。

張云泉告訴界面新聞記者，大模型行業此前一直存在滲透率低、與產業應用脫節的現象。產業界過于注重模型訓練和參數規模，而忽視了與行業應用場景的需求相結合。

今年要推廣大模型的應用，政府和產業界需要加強合作。在產業層面，可在許多行業場景有更多嘗試，放寬應用準入，特別是無人駕駛、生物醫藥、材料設計、高端制造等AI典型領域，開展行業試點與示范推廣，打開應用市場；政府層面則可以繼續出臺政策支持營造寬松環境，央國企也可嘗試開放更多應用場景，加大資金投入和效益考核等制度供給。