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聯想集團副總裁陳振寬:AI 2.0 時代,算力發展該如何破局?

發布時間:2024-10-03 22:03:04來源: 13041198719
聯想集團副總裁陳振寬:AI 2.0 時代,算力發展該如何破局?
 
AI 2.0:算力盛宴,抑或畫餅充饑?
 
“算力!算力!沒有算力,AI就是空中樓閣!” 這句話近來在科技圈甚囂塵上,仿佛算力成了萬能靈藥,只要有了它,AI就能無所不能。聯想集團副總裁陳振寬在2024中國算力大會上更是高呼,AI 2.0時代,要從“算力可用”躍遷到“算力好用”。聽起來很美好,但現實真的如此嗎?我們是否正被裹挾在一場算力狂歡中,而忽略了其他關鍵因素?
 
誠然,AI 的發展離不開算力支撐。《2023 — 2024 年中國人工智能計算力發展評估報告》預測,未來幾年中國智能算力規模將以驚人的速度增長。各地紛紛上馬智算中心項目,仿佛不建個智算中心就落后于時代潮流。然而,這種一窩蜂式的建設,是否真的能解決AI發展面臨的瓶頸?
 
我的第一個觀點是:算力固然重要,但并非萬能鑰匙。
 
AI的發展是一個復雜的系統工程,算法、數據、人才等因素同樣至關重要。僅僅堆砌算力,而不注重算法優化、數據質量提升和人才培養,無異于建造空中樓閣,最終只會導致資源浪費和低效發展。如同擁有頂級跑車卻缺乏駕駛技術,最終也只能在原地打轉。
 
以自動駕駛為例,即使擁有強大的算力可以實時處理海量傳感器數據,但如果算法不夠智能,無法準確識別復雜路況和做出正確決策,自動駕駛汽車依然無法安全上路。特斯拉的自動駕駛技術雖然算力強大,但依然事故頻發,這恰恰說明了算法的重要性。
 
第二個觀點:重硬件輕軟件的現象亟待改變。
 
 
 
國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣指出的“重硬件輕軟件難以滿足多元場景需求”一針見血。當前,許多企業和機構在AI建設中過度重視硬件投入,而忽視了軟件和應用的開發。這導致算力資源利用率低,無法有效轉化為實際生產力。
 
試想一下,一個擁有頂級配置的電腦,如果沒有安裝操作系統和應用程序,它只是一堆昂貴的電子元件。同樣的道理,即使擁有強大的算力,如果沒有相應的軟件和算法支撐,也無法發揮其應有的作用。
 
根據斯坦福大學2023年AI指數報告,全球AI私人投資總額在2022年達到919億美元,但其中大部分資金流向了硬件基礎設施建設,而軟件和算法領域的投資相對較少。這種投資失衡無疑制約了AI的整體發展。
 
第三個觀點:混合式AI是未來發展方向,也是破解算力瓶頸的關鍵。
 
陳振寬提到的混合式AI框架,即個人大模型、企業大模型與公有大模型共存互補,無疑為AI發展提供了新的思路。這種模式可以有效降低對單一巨型算力的依賴,同時提升算力效率和數據隱私保護。
 
想象一下,未來每個人都可以擁有自己的個性化AI助手,它可以根據你的需求和習慣提供定制化服務,而無需將所有數據上傳到云端。這不僅可以提升效率,更能保障個人隱私安全。
 
 
 
IDC預測,2027年全球AI解決方案支出將超過5000億美元。這龐大的市場需求,不可能僅僅依靠少數巨頭提供的公有大模型來滿足。混合式AI的出現,將為更多企業和個人參與AI發展提供機會,形成百花齊放的局面。
 
那么,未來算力發展該如何破局?
 
首先,要轉變觀念,從“算力為王”轉向“算法為先”。加大對算法研究和軟件開發的投入,提升算力利用效率。
 
其次,要加強產學研合作,培養更多AI領域的高端人才。沒有人才,再強大的算力也只是一堆廢鐵。
 
最后,要構建開放的AI生態,鼓勵創新,促進合作。只有形成良性競爭的市場環境,才能推動AI技術的快速發展和普及應用。
 
AI 2.0時代,算力是基礎,但不是全部。我們不能被算力迷了眼,而忽略了其他關鍵因素。只有軟硬件協同發展,算法、數據、人才齊頭并進,才能真正釋放AI的巨大潛力,讓AI真正造福人類。否則,這場所謂的算力盛宴,最終可能只是一場畫餅充饑的幻覺。

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