加速智算系统创新，切实解决大模型算力“买不起、建不了、算不好”难题

2023年，生成式人工智能的爆发带来了历史性产业机遇，正在逐步改造重塑社会、经济、文化等各个领域。GPT-4、LLaMA2、文心、源等大模型在写文章、对话、企划、绘画、写代码等很多领域已经表现出了让人惊艳的创作能力。未来，AIGC与数字经济、实体经济的深度融合，还将创造出更多颠覆性的社会价值、经济价值。

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生成式AI蓬勃发展的背后，算力，尤其是AI算力已经成为驱动大模型进化的核心引擎。计算力就是生产力，智算力就是创新力，已经成为产业共识。大模型时代的算力供给，与云计算时代的算力供给，存在很大的差异性。大模型训练是以并行计算技术将多台服务器形成一个算力集群，在一个较长的时间，完成单一且海量的计算任务。这与云计算，把一台机器拆分成很多容器的需求，存在很大的技术差异。

目前大模型研发已经进入万卡时代，从事大模型研发的公司和团队，普遍面临“买不起、建不了、算不好”的困局。为解决这一困局，需要以算力基建化改善算力供给，促进算力普惠，以算力工程化指导完善算力系统最佳实践，提升算力效率，以模型训练工具化手段，降低模型训练门槛，推动全栈智算系统创新，通过“三化”融合互补，促进产业链条各环节协同配合，加速释放大模型生产力，打造人工智能产业良好发展环境。

快速进化的人工智能正在呈现越来越强的泛化能力，但技术进步的不可预测性也在随之增强。为此，我们能够依赖的只有不断的创新，通过政策驱动、应用导向、产业构建等多重手段相结合，不断夯实大模型基础能力和原始创新能力，积极适应人工智能的快速迭代与产业变革，切实有效的解决好大模型算力“买不起、建不了、算不好”的难题。

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