全球掀起人工智能競賽，全國兩會期間，如何構建更好的AI生態、在競賽中跑得更快，成為科技界人士討論焦點。據第一財經記者梳理，來自科技界的政協委員和人大代表針對AI領域，頗為關注如何構建自主可控算力生態，以及如何加大投入、縮小與先進水平的差距。

其中，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰建議加快形成圍繞國產大模型的自主可控產業生態，全國政協委員、知乎創始人兼CEO周源重點關注補齊優質中文語料數據短板等，全國人大代表，小米集團創始人、董事長兼CEO雷軍建議在九年義務教育階段設置人工智能通識課程。人大代表和政協委員關注人工智能發展的同時，近期人工智能教育已在校園逐步推進，“人工智能+”也寫入了政府工作報告。

算力生態自主可控

大模型背靠算法和硬件生態，自ChatGPT掀起大模型競賽以來，GPU芯片需求大增，誰擁有更大的算力，誰就更有可能跑出更好的模型。以芯片為例，其背靠分散各地的全球供應鏈，競爭加劇背景下，擁有可用的國內供應鏈方案將是算力的一大保障。兩會期間，多名人大代表和政協委員關注算力、數據等大模型產業生態自主可控。

全國政協委員、京東集團技術委員會主席曹鵬表示，ChatGPT發布以來，國內一大批科技公司爭相發布大模型產品。算力是訓練大模型的基礎，尋求大模型算力集成設施國產化替代迫在眉睫。只有擁有自主可控的算力底座，國產大模型才能夠在這場AI競賽中取得先機。他建議抓住大模型發展契機，通過政策鼓勵國產化GPU適配國產的算力調度軟件，建設自主可控的智算基礎。

算力方面，全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張云泉則指出，國內能用于大模型訓練的國產智能算力芯片創新和供應顯著落后。解決算力瓶頸可以從加大國產高端AI芯片研發、集中AI芯片研制力量、設置智能算力發展專項組著手。

關注自主AI生態建設的還包括劉慶峰，他建議在2017年《新一代人工智能發展規劃》基礎上，瞄準我國通用人工智能發展中需重點補上的短板進行設計，系統性制定國家“通用人工智能發展規劃”，由國家高位推動規劃制定和落地，在行業應用和價值創造上打造我國的比較優勢。他還建議，以專項的形式從算力、數據、算法上在未來5年持續支持我國通用大模型的研發攻關，加快形成圍繞國產大模型的自主可控產業生態。

“支持國產大模型向開發者開放，開展大模型測評體系和開源社區建設，降低研發和使用成本。建議推動國家級高質量訓練數據開放和共享。建議加快腦科學與類腦智能、量子計算等領域與人工智能關鍵研究的協同攻關，形成交叉學科的突破，并加速通用人工智能技術相關的法律法規制定與審議?！?劉慶峰表示。

資金流入是促成AI生態完善的推手。近期業界對AI芯片的關注度增加，在海外，有消息稱OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼已在爭取投資，以建立AI芯片企業，日本軟銀集團創始人兼首席執行官孫正義則準備為AI芯片企業籌資最多1000億美元資金。一名國內AI芯片企業負責人告訴第一財經記者，大模型興起后投資界對AI芯片的關注度已經增加，近期公司拿到一筆融資，但相比海外，國內投資人對一些新架構AI芯片的認知度相對有限，希望后續投資界的支持能加快行業發展，研發合作生態也能得到完善。

如何面對差距

“在互聯網應用、人工智能領域，中國可以說是唯一能和美國形成競爭的。美國有很大優勢，但中國在這個領域可以說超過其他發達國家，互聯網技術應用、人工智能技術應用以及生成式AI方面處在日本、歐洲傳統發達國家前面?！苯邮艿谝回斀浀让襟w采訪時，全國人大代表、TCL 創始人、董事長李東生表示，中國創新能力提高是驅動高質量發展的重要因素。

如何趕超人工智能先進水平，具體而言，國內大模型企業如何縮短與OpenAI的距離，成為兩會期間的焦點話題，多名政協委員、人大代表針對促進國內AI產業發展提出建議。

全國政協委員、360集團創始人周鴻祎表示，中美在人工智能領域的競爭，一方面是對抗OpenAI的通用大模型基礎戰，另一方面是差異化、特色化的大模型應用戰。當前，中國在通用大模型核心技術上趕超美國還需時間，但在大模型應用方面，2024年是大模型應用場景元年，國內可以走出一條具有中國特色的大模型發展之路。

針對推動大模型垂直化、產業化落地，周鴻祎建議政府、央國企率先提供更多應用場景，為發展垂直化、小型化、低成本的大模型開放更多“小切口、大縱深”落地機會。他還表示，大模型與業務場景的融合是實現智能化轉型的關鍵，國家應鼓勵企業拿出一至兩個業務場景與大模型融合，創造可落地推廣的與業務緊密融合的大模型。

周源則指出中文語料數據短板。他表示，ChatGPT訓練數據中中文資料比重不足千分之一，而英文資料占比超92.6%，國內許多從事大模型開發的研究機構和企業進行模型訓練時，不得不依賴外文標注數據集、開源數據集，或爬取網絡數據，這限制了我國人工智能技術發展和創新應用推進。一些獲取數據的方式面臨法律風險，數據還面臨耗盡的風險，據Epoch AI 人工智能預測組織的研究報告顯示，AI公司可能在2026年前耗盡高質量文本訓練數據。

周源建議建立數據合規的監管機制和評估辦法，加強數據安全和知識產權的保護措施，并加快高質量中文數據集的開發與利用，探索數據要素交易模式，加大政府主導的公共數據資源開放共享。

此外，雷軍建議將人工智能納入教育培養體系，在九年義務教育階段設置人工智能通識課程，并大力推進高校人工智能相關專業的建設?！皬拈L期趨勢看，各行各業對掌握人工智能基本技能的人力需求正急劇增長，而我國在頂尖人工智能人才儲備方面還存在明顯不足?！崩总姳硎?。

張云泉則表示，目前人工智能相關人才培養上存在教育資源分配不均、課程內容更新滯后等問題，建議設立“生成式人工智能教學資源共享平臺”，以鼓勵學校間根據生成式人工智能的技術特點，共享教學內容資源和教學計算資源。

值得注意的是，政協委員和人大代表關注人工智能教育的同時，國內人工智能教育近期已有推進動作。近日，教育部辦公廳公布中小學人工智能教育基地名單，確定184個中小學人工智能教育基地。多所高校也披露了涉及人工智能領域的課程或規劃，其中南京大學宣布今年9月面向全體本科新生開設人工智能通識核心課程，清華大學將建設100門人工智能賦能教學試點課程，清華大學校長李路明在相關會上表示，學習未來將在資源、規劃、標準等方面持續發力，促進人工智能深度融入教育教學等工作。

責任編輯：韓希宇