科技日報記者 崔爽

開年以來，DeepSeek橫空出世，以其為代表的大模型企業(yè)通過算法創(chuàng)新、數(shù)據(jù)工程提升、存儲優(yōu)化等技術(shù)手段，達到與全球領(lǐng)先的OpenAI o1推理模型相當(dāng)?shù)膶嵙Γ瑓s只用對方不到10%的推理成本，為全球AI發(fā)展提供了“中國方案”。 

今年政府工作報告提出，持續(xù)推進“人工智能+”行動，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結(jié)合起來，支持大模型廣泛應(yīng)用。

“加快大模型推理落地，是突破技術(shù)封鎖的關(guān)鍵路徑，更是搶占產(chǎn)業(yè)智能化制高點的戰(zhàn)略需求。”全國人大代表、華中科技大學(xué)副校長馮丹在接受科技日報記者采訪時表示，通過政策引導(dǎo)、技術(shù)創(chuàng)新與標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，從“算力競賽”轉(zhuǎn)向“算法+數(shù)據(jù)+存儲協(xié)同創(chuàng)新”，我國有望在近年實現(xiàn)大模型推理應(yīng)用的全面發(fā)展和換道超車。

“我國正在積極推動大模型走向千行百業(yè)，不同行業(yè)具有獨特的業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)特點，大模型推理需要進行針對性的開發(fā)才能有效應(yīng)用?！瘪T丹強調(diào)，但與此同時，目前缺乏通用的行業(yè)適配框架和工具，導(dǎo)致模型開發(fā)周期長、效果差，阻礙了大模型推理在行業(yè)的快速落地。

同時，模型應(yīng)用效果也依賴于長期積累的龐大行業(yè)數(shù)據(jù)。當(dāng)前，行業(yè)數(shù)據(jù)分散在各單位的“數(shù)據(jù)孤島”中，垂直行業(yè)高質(zhì)量中文語料僅占全球大模型訓(xùn)練推理數(shù)據(jù)的1.3%，成為制約行業(yè)大模型推理的瓶頸。

另外，推理成本上，算力不足仍是影響大模型推理成本的決定因素；在推理標(biāo)準(zhǔn)上，也缺少符合中國行業(yè)應(yīng)用特點的推理效能評估標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用選型缺乏依據(jù)。

因此，馮丹建議，加強政策引導(dǎo)，制定行業(yè)數(shù)據(jù)存儲要求和流通規(guī)則，構(gòu)建行業(yè)適配框架和工具，加快行業(yè)應(yīng)用；推動技術(shù)創(chuàng)新，設(shè)立新一代AI算法、新一代AI存儲重大技術(shù)專項，支持關(guān)鍵技術(shù)持續(xù)發(fā)展；強化標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，建立符合中國行業(yè)應(yīng)用的推理評估體系，掌握標(biāo)準(zhǔn)話語權(quán)。

具體來看，她提到，支持行業(yè)單位牽頭建立行業(yè)數(shù)據(jù)存力中心或語料庫中心，支持高校、科研機構(gòu)和行業(yè)單位建立數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，支持聯(lián)合共建“算法-數(shù)據(jù)-存儲”聯(lián)合實驗室，將基礎(chǔ)研究、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與市場應(yīng)用有機結(jié)合，加速相關(guān)技術(shù)發(fā)展。同時，可以組織相關(guān)專家和企業(yè)共同制定大模型推理在不同行業(yè)應(yīng)用的評測標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)布大模型推理效能評估國家標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋模型性能、數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性、幻覺率、時效性、能耗比等多個維度；建立權(quán)威的大模型推理評測機構(gòu)和平臺，定期發(fā)布評測報告，為企業(yè)選擇和應(yīng)用大模型提供參考。