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各国如何借助人工智能达成战略目标

各国如何借助人工智能达成战略目标

热心网友 时间:2026-07-08
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各国长期以来都在投资国内基础设施,以推动经济发展,保护和利用本国数据,并抓住交通、通信、商业、娱乐和医疗等领域的技术机遇。

而人工智能,作为我们这个时代最具变革性的技术,正在社会各个层面加速创新。如今,越来越多的国家正在大力投资AI能力——它们的目标是利用本国的基础设施、本土数据集和本地人才,自主设计、训练和部署AI模型及应用。这样做的好处显而易见:确保AI解决方案能够真正贴合当地居民的需求、服务场景和法规环境。

为什么AI能力如此重要

随着生成式AI和智能Agent AI的崛起,各国建设并部署AI能力的紧迫性与日俱增。这些新技术正在重塑市场格局,催生全新产业,同时彻底改造从游戏到医疗等各个传统行业。人们的工作方式也在发生深刻变化——许多职业已经离不开AI助手的协作。

这些努力涵盖了两个层面:物理基础设施和数据基础设施。在数据层面,各国正致力于开发由本地团队构建、基于本地数据集训练的基座模型(如大型语言模型)。这确保了模型的输出能够精准反映本地区的方言、文化背景和特定领域知识。

举个例子:语音AI模型可以帮助保存、推广甚至复兴一些濒危的本土语言,这意义深远。

大型语言模型的用途远不止理解和生乘人类语言。它们还能编写软件代码、辅助药物发现、帮助消费者防范金融欺诈,甚至教会机器人掌握新的物理技能——应用场景极其广泛。

随着AI和加速计算在应对气候变化、提升能源效率以及抵御网络安全威胁方面扮演着越来越关键的角色,国家级的AI能力已成为各国增强韧性与可持续性的重要基石。

AI工厂:基础设施的新物种

一个全新的基础设施类别已经浮出水面:AI工厂。简单来说,它的运作模式是“数据进,智能出”。这些下一代数据中心搭载着先进的、全栈式的加速计算平台,专门处理计算强度最高的那些任务。

各国正在通过多种模式建设本土计算能力。有些国家与国有电信运营商或公用事业公司合作,采购并运营AI云;另一些国家则资助本地云合作伙伴,为公私部门提供共享的AI计算平台。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾在一场媒体问答中明确表示:“AI工厂将成为未来全球现代经济的基石。”

国家AI战略的五大要素

一套完整的国家AI战略,离不开以下五个核心要素:

  • AI使命: 国内AI能力关乎经济增长、国家安全、文化传承和创新活力。关键在于,确保AI的发展是负责任且可信赖的,并始终与本地政策和国家目标保持一致。

  • AI人才队伍: 需要具备从基础到高级的广泛AI技能和人才储备,同时在全社会普及基本的AI素养。教育要贯穿各个层面,从早期的STEM课程,到跨行业的应用AI培训,缺一不可。

  • AI模型与数据: 利用本地数据训练和微调基座模型及大型语言模型,并在本地基础设施上托管和运行,仅受本地法律法规约束。将模型本土化,才能保证AI工厂产出的成果在语言、文化和应用场景上完全适配。

  • AI生态系统: 一个由本土AI投资者、开发者、科学家、创业者、企业客户和政府机构共同构成的生态网络,是创新持续发生的土壤。

  • AI工厂: 如前所述,AI工厂是一种本地拥有、运营和治理的AI云,用于训练和推理。AI工厂最大的价值,来源于那些能够将基础设施规模化、以满足国家和行业内不断增长的创新需求的公私合作伙伴关系。

正在推进的国家AI战略

全球各国都在根据自身需求,定制化地投资AI能力。这些投资不仅能够推动经济增长,还能为民众带来实实在在的社会和环境效益。

自2019年以来,英伟达的“AI Nations”倡议一直在帮助世界各地的国家构建其AI生态系统和人才队伍,为工程师、开发者、科学家、创业者、创作者和公职人员在本地实现AI抱负创造了条件。

在欧洲: 借助AI Agent的力量,基于英伟达AI平台构建的ThinkDeep解决方案,正在帮助法国经济财政部实现复杂公共服务工作流程的自动化。它能够处理数百万份文档和数据源,将文档搜索时间从两天缩短到两分钟,为1万名员工节省了200万欧元,并且通过更高效、更本土化的基础设施管控,显著降低了能源消耗。

在亚洲: 印度Sarvam平台,完全由英伟达GPU驱动并构建在国内基础设施之上,正在提供针对该国22种官方语言优化的多语言AI模型和语音助手。这使得政府和企业服务能够以民众自己的语言触达数亿人口,同时确保数据、算力和治理权牢牢掌握在国家手中。

在拉丁美洲: 在英伟达加速基础设施上运行的Widelabs AI解决方案,正在帮助巴西南里奥格兰德州公共部实现法律服务的现代化和普及化。它优化了内部调查流程,使8个州近500个市镇的超过800万公民能够更轻松地查找和使用司法记录——这正好实现了先进计算与更高效、透明、包容的公共管理之间的完美结合。

这些具体的实践清晰地表明:AI能够将国内基础设施、本地数据和本土人才转化为解决社会问题的强大工具。

来源:https://www.itren.com/digital/187515.html

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