刘庆峰代表谈大模型商业化:中国企业优势在高质量行业数据
“在未来,谁能从行业数据中快速挖掘新的价值、高效地将产业知识迭代到模型中,谁就能够在特定领域占据先机。这是我们提升全球竞争力的关键抓手。”3月6日晚间,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在接受中新经纬专访时表达了上述观点。
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全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰。采访供图
刘庆峰指出,当前全球人工智能领域的竞争日趋白热化,部分国家不断强化技术限制与产业围堵。对中国的大模型企业而言,这构成了外部竞争加剧与内部生态建设亟待提升的双重挑战,需要正视并主动应对这一局面。
他指出,从外部竞争态势来看,当前全球AI领域已形成中美领跑的格局。美国在原创技术、大规模算力集聚以及大模型训练上仍占据优势。而从国内生态自身来看,完全自主可控的AI生态体系尚处于起步阶段,算力芯片设计、算法应用与硬件的深度协同机制仍在逐步磨合当中。
面对上述挑战,刘庆峰认为,构建自主可控的AI基础设施显得尤为重要。这不仅是中国AI产业长期健康发展的坚实支撑,更是应对国际核心技术竞争、避免关键环节受制于人的根本保障。唯有筑牢自主可控的根基,才能在激烈的全球角逐中站稳脚跟、稳步前行。
刘庆峰强调,要真正实现技术栈的全面自主可控,必须从算力、算法、数据到具体应用场景,构建覆盖全链条的自主可控能力。目前,行业内的技术协同力量仍有不足,部分企业仍依赖海外算力平台进行模型训练,只是在境内进行适配和推理应用。从自主安全可控的角度审视,这显然是不够的。
“真正自主可控的模型,应该在我们自己的算力平台上训练产生。只有这样,才能形成更完备的自主生态体系,安全才有保障。”刘庆峰同时注意到,国内越来越多的大模型厂商已经开始进入训练基座模型的阶段。
对于大模型的商业化落地,刘庆峰认为,模型的实际性能是否达到稳健的专家水准至关重要。他还指出,人工智能改变世界的根本,不在于参数规模的比拼或国际评测榜单的排名,而在于它是否真正解决了人类面对的实际问题。中国的AI企业在这方面尤其擅长。目前,全球范围已产生的通用优质数据,基本已被主流大模型学习完毕。而中国AI企业还掌握着全球稀缺的、高质量的产业纵深数据,这正是我们的优势所在。
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责任编辑:薛宇飞 李中元
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