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| 本文作者： 楊依婷 | 2025-12-15 11:16 |
作者 | 楊依婷 趙之齊 劉伊倫
編輯 | 包永剛
上午場(chǎng)深入分享的余韻尚未散盡，GAIR 2025「AI算力新十年」下午場(chǎng)便接續(xù)開(kāi)啟，思辨與洞察仍在回響，關(guān)于中國(guó)智算體系未來(lái)走向的更宏大命題，已在會(huì)場(chǎng)內(nèi)外激起新的波瀾和期待。
本次大會(huì)由GAIR研究院與雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))共同舉辦，于深圳·博林天瑞喜來(lái)登酒店隆重召開(kāi)。作為粵港澳大灣區(qū)的AI標(biāo)桿盛會(huì)，GAIR 自創(chuàng)辦以來(lái)始終致力于連接技術(shù)前沿與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，推動(dòng)人工智能生態(tài)的交流、融合與發(fā)展。
下午的論壇以【誰(shuí)將定義中國(guó)智算未來(lái)】為主題，關(guān)注的焦點(diǎn)，從“實(shí)現(xiàn)0到1的突破”，轉(zhuǎn)向“完成1到N的系統(tǒng)化構(gòu)建和價(jià)值閉環(huán)”，算力不再只以內(nèi)核、生態(tài)或架構(gòu)的單點(diǎn)創(chuàng)新為中心，而是邁向以系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)、模式創(chuàng)新與價(jià)值閉環(huán)為核心的全棧競(jìng)爭(zhēng)。
在這一主題之下，下午的八位嘉賓從學(xué)術(shù)研究、產(chǎn)業(yè)實(shí)踐、基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)到算力服務(wù)模式創(chuàng)新等多個(gè)維度展開(kāi)了密集而深刻的分享。
他們討論的議題不再局限于單個(gè)技術(shù)路線或單項(xiàng)產(chǎn)品突破，而是聚焦于一個(gè)更宏大的命題：誰(shuí)能構(gòu)建未來(lái)智算的標(biāo)準(zhǔn)、模式與底座，誰(shuí)就將在下一代智能化競(jìng)爭(zhēng)中擁有真正的主導(dǎo)權(quán)。
下午論壇的首位嘉賓是清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院的王智副教授，他從事分布式機(jī)器學(xué)習(xí)、智能多媒體網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)大模型與工業(yè)具身等方向的研究，帶來(lái)了題為《工業(yè)機(jī)理x大模型：行業(yè)大模型的系統(tǒng)約束和可控推理的研究進(jìn)展》的主題演講。
王智開(kāi)篇指出，工業(yè)大模型是智能制造發(fā)展的關(guān)鍵路徑。他闡述了當(dāng)前面臨的三大挑戰(zhàn)：難以刻畫工業(yè)場(chǎng)景和流程、難以在算力受限環(huán)境訓(xùn)練部署、難以滿足工業(yè)規(guī)范和動(dòng)態(tài)任務(wù)，并由此提出需要建立工業(yè)機(jī)理約束的訓(xùn)推協(xié)同范式。
為了回應(yīng)這些挑戰(zhàn)，王智團(tuán)隊(duì)將技術(shù)體系概括為“四條主線的協(xié)同”——工業(yè)跨場(chǎng)景數(shù)據(jù)生成與融合，工業(yè)機(jī)理約束感知的大模型設(shè)計(jì)、算網(wǎng)聯(lián)合感知的分布式訓(xùn)練、數(shù)據(jù)模型聯(lián)合優(yōu)化的任務(wù)自適應(yīng)。
如何破解“數(shù)據(jù)難”？ 團(tuán)隊(duì)瞄準(zhǔn)工業(yè)數(shù)據(jù)成本高、機(jī)理信息缺失的痛點(diǎn)，提出虛實(shí)融合的智能數(shù)據(jù)制備路徑。不僅通過(guò)高效3D重建與壓縮技術(shù)構(gòu)建物理可靠的數(shù)字場(chǎng)景，更利用大模型生成和編輯結(jié)構(gòu)化工業(yè)場(chǎng)景。IGen框架僅憑單張現(xiàn)實(shí)照片，就能在仿真中自動(dòng)生成上千條機(jī)器人操作演示數(shù)據(jù)，將無(wú)人工示教（遙操）的模型成功率從0%提升至75%，為規(guī)?；@取工業(yè)具身數(shù)據(jù)開(kāi)辟了新范式。
如何讓大模型“懂行規(guī)、控成本”？ 在模型設(shè)計(jì)層面，團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)注入工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)理與成本約束。他們提出了成本感知的大模型任務(wù)規(guī)劃框架，讓大模型在調(diào)用工具鏈時(shí)能自動(dòng)權(quán)衡性能與耗時(shí)、顯存等成本，剔除冗余步驟。同時(shí)，面向工業(yè)實(shí)時(shí)決策需求，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了機(jī)理感知的調(diào)度框架（Trailblazer），通過(guò)大小模型協(xié)同的路由機(jī)制，讓大模型“該出手時(shí)再出手”。
如何在“弱算力、弱網(wǎng)絡(luò)”下訓(xùn)練大模型？ 針對(duì)工業(yè)邊緣環(huán)境算力分散、網(wǎng)絡(luò)條件差的現(xiàn)實(shí)，團(tuán)隊(duì)深入分布式訓(xùn)練底層優(yōu)化。他們提出了可理論分析梯度壓縮與延遲聚合影響的虛擬隊(duì)列框架，以及面向非獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)的高效稀疏壓縮器，確保在受限資源下訓(xùn)練仍能高效收斂。
如何讓訓(xùn)練好的模型“跑得快、用得穩(wěn)”？ 他們發(fā)現(xiàn)，模型結(jié)構(gòu)剪枝與輸入信息過(guò)濾是耦合的，因此提出多維度聯(lián)合輕量化方法（PRANCE），實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)協(xié)同優(yōu)化。針對(duì)具身智能中關(guān)鍵的視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地進(jìn)行 “時(shí)空聯(lián)合壓縮” ，并針對(duì)擴(kuò)散策略模型設(shè)計(jì)了塊級(jí)自適應(yīng)緩存與實(shí)時(shí)剪枝技術(shù)，讓“大腦”的思考能跟上“手腳”的動(dòng)作。
歐洲科學(xué)院院士、美的首席信息安全官兼軟件工程院院長(zhǎng)、IEEE Fellow劉向陽(yáng)，在大會(huì)上帶來(lái)題為《中立云：賦能AI與AI賦能的多云統(tǒng)一數(shù)字化底座》的主題演講，分享了美的在企業(yè)級(jí)數(shù)字化與AI實(shí)踐中的真實(shí)路徑。
作為橫跨學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的復(fù)合型專家，劉向陽(yáng)如今也深耕企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型一線。即便身處全球最大的家電企業(yè)、世界500強(qiáng)企業(yè)之一，他卻并不認(rèn)為“規(guī)模”和“技術(shù)儲(chǔ)備”等同于“AI能力”。
“現(xiàn)在大家都在談AI，但很多企業(yè)并沒(méi)有真正獲得業(yè)務(wù)價(jià)值，根本原因不是AI不行，而是數(shù)字化基本功沒(méi)打好?！痹谘葜v一開(kāi)始，他便給AI熱潮潑了一盆冷水，“如果把數(shù)字化比作一棟樓，數(shù)字化底座就是地基，地基決定了你這棟樓能蓋多高?！?/p>
圍繞“地基”該怎么打，他直指企業(yè)常見(jiàn)的兩條路徑：自建數(shù)據(jù)中心，或全面上公有云。前者看似成本低，但現(xiàn)實(shí)往往事與愿違，“如果一個(gè) CIO 真能把數(shù)字化底座建得非常好，那他其實(shí)已經(jīng)可以去開(kāi)一家公有云了?！痹谒磥?lái)，多數(shù)企業(yè)的自建底座仍停留在上世紀(jì)90年代的虛擬化技術(shù)，技術(shù)老舊、產(chǎn)品雜亂、穩(wěn)定性和安全性難以保障。
“大的故障，基本都是架構(gòu)和體系的問(wèn)題”，他尤其強(qiáng)調(diào)了架構(gòu)問(wèn)題帶來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在很多企業(yè)的數(shù)據(jù)中心里，業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間無(wú)法有效隔離，“一個(gè)系統(tǒng)被攻破，可能就是全軍覆沒(méi)。”
而公有云看似先進(jìn)，卻又帶來(lái)了另一組難題：多云幾乎是大型企業(yè)的必然選擇，美的目前使用的云超過(guò)8朵，但彼此之間互不兼容，且遷移難、聯(lián)動(dòng)難，最終形成云孤島、數(shù)據(jù)孤島?！痹跇I(yè)內(nèi)，跨云遷移半年起步已是常態(tài)。
正是這樣的背景下，劉向陽(yáng)帶領(lǐng)美的選擇了一條“自建云能力”的路徑。他介紹，美的構(gòu)建了一整套云計(jì)算能力，從IaaS到PaaS，從AI算力平臺(tái)到DevOps、安全體系，既能部署在自有數(shù)據(jù)中心，也能部署在公有云之上，且不同平臺(tái)之間的應(yīng)用遷移不需要做任何業(yè)務(wù)改造。
在AI層面，這套底座直接決定了算力效率和成本?！叭绻麤](méi)有AI算力平臺(tái)，GPU利用率可能只有10%；有了之后，至少能提升4到5倍?！辈⑶?，在模型使用上，美的通過(guò)統(tǒng)一的AI網(wǎng)關(guān)，實(shí)現(xiàn)了多模型接入、權(quán)限控制、審計(jì)和計(jì)費(fèi)，讓AI能力真正嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而非停留在實(shí)驗(yàn)階段。
北京并行科技副總裁、AI云事業(yè)部總經(jīng)理趙鴻冰帶來(lái)了題為《基于用戶視角的算力服務(wù)及算網(wǎng)服務(wù)》的演講，從算力服務(wù)提供商的角度，闡釋了如何讓算力從“資源”轉(zhuǎn)化為真正驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的“生產(chǎn)力”。
報(bào)告開(kāi)篇，趙鴻冰指出，并行科技研發(fā)了“ParaSelect”性能預(yù)測(cè)與智能選型系統(tǒng)，可基于應(yīng)用運(yùn)行特征分析，為用戶推薦性能最佳或性價(jià)比最高的算力平臺(tái)。
為此，趙鴻冰分享了多個(gè)優(yōu)化案例，例如通過(guò)深度優(yōu)化將某客戶1300億參數(shù)大模型訓(xùn)練的GPU利用率從75%提升至95%，整體效率提升40%，顯著降低訓(xùn)練成本與時(shí)間。在國(guó)產(chǎn)算力支持方面，并行科技也積極投入，例如在昇騰910平臺(tái)上通過(guò)適配優(yōu)化，使Llama2-7B訓(xùn)練性能達(dá)到A800的92.8%，性價(jià)比達(dá)1.23倍，展現(xiàn)出國(guó)產(chǎn)算力在大模型場(chǎng)景下的可行性與競(jìng)爭(zhēng)力。
如何從用戶的需求視角來(lái)思考算力服務(wù)運(yùn)營(yíng)的思路？
趙鴻冰提出三個(gè)關(guān)鍵維度：可用、好用、降本。即用戶需要算力時(shí)，平臺(tái)能提供可運(yùn)行且滿足業(yè)務(wù)要求的算力，同時(shí)要保證高效使用，并具有良好的性價(jià)比。
趙鴻冰通過(guò)幾個(gè)形象的比喻，清晰梳理了當(dāng)前算力市場(chǎng)的不同業(yè)態(tài)。他將算力租賃比作“長(zhǎng)期包車”，用戶租用算力后自行支配使用方式；算力服務(wù)則如“專車”，按用戶具體需求提供定制化服務(wù)；算力運(yùn)營(yíng)則類似于“多車型調(diào)度平臺(tái)”，可靈活調(diào)配各類算力資源；而算力網(wǎng)絡(luò)則是更上層的“全國(guó)調(diào)度平臺(tái)”，將多個(gè)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)整合為一張統(tǒng)一的算力網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨區(qū)域的資源協(xié)同與智能調(diào)度。
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，并行科技構(gòu)建了“廠網(wǎng)結(jié)合”的運(yùn)營(yíng)模式，不僅依托自建的龐大算力集群，還接入了全國(guó)47個(gè)智算中心與15個(gè)超算中心，總計(jì)管理超200萬(wàn)CPU核心與5萬(wàn)GPU卡，形成龐大的資源池。
演講最后，趙鴻冰引用《中國(guó)算力發(fā)展指數(shù)白皮書》的數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)了算力的經(jīng)濟(jì)價(jià)值：“在算力中每投入1元，可帶動(dòng)3-4元的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出?！彼麛嘌裕骸拔阌怪靡?，AI將是推動(dòng)接下來(lái)10年發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，而算力是基石之一?！?/p>
隨后，清程極智聯(lián)合創(chuàng)始人、產(chǎn)品副總裁師天麾，在大會(huì)上帶來(lái)了題為《智能算力的適配、優(yōu)化和服務(wù)》的主題演講。
在演講開(kāi)篇，師天麾便直指當(dāng)前算力市場(chǎng)面臨的一個(gè)共性瓶頸：為什么算力買下來(lái)后，卻不好用？
“雖然大家買的是硬件，但真正用的其實(shí)是軟件”，這是他在與客戶交流中反復(fù)強(qiáng)調(diào)的一句話。在他看來(lái)，決定算力能否真正釋放價(jià)值的關(guān)鍵，在于橫亙于芯片與應(yīng)用之間的那層軟件，尤其在推理算力爆發(fā)的現(xiàn)在，推理引擎尤為重要。它不僅決定模型能不能跑，更決定能否跑得穩(wěn)、跑得值。
推理引擎并非一個(gè)可以輕易“拼裝”的模塊。師天麾解釋道，一個(gè)完整的推理引擎涉及算子層、并行計(jì)算、PD分離等多個(gè)層級(jí)，任何一處改動(dòng)，都會(huì)牽一發(fā)而動(dòng)全身。因此，推理引擎的設(shè)計(jì)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程。
當(dāng)算力能夠穩(wěn)定、高效地跑起來(lái)之后，新的問(wèn)題隨之出現(xiàn)：如何把能力真正變成可用的服務(wù)？在師天麾看來(lái)MaaS是下一個(gè)必須重視的方向。
他指出，今年MaaS迎來(lái)了明顯爆發(fā)，其核心優(yōu)勢(shì)在于門檻低、成本低、迭代快，“一次大模型調(diào)用，可能只需要幾分錢，甚至一分錢不到”，再加上中國(guó)擁有全球最活躍的開(kāi)源模型生態(tài)和龐大的開(kāi)發(fā)者群體，他對(duì)MaaS的長(zhǎng)期前景保持樂(lè)觀。
但現(xiàn)實(shí)同樣存在痛點(diǎn)。當(dāng)前MaaS市場(chǎng)中，不同廠商的能力指標(biāo)高度不統(tǒng)一。即便在模型相同、價(jià)格相近的情況下，不同云廠商之間的吞吐與延遲差異，仍可能達(dá)到五倍之多；而在需求側(cè)，不同用戶對(duì)穩(wěn)定性、延遲、成本的關(guān)注點(diǎn)也并不一致。供需之間，存在著巨大的信息差。
圍繞這一問(wèn)題，師天麾介紹了清程極智的另一款核心產(chǎn)品——AI Ping一站式大模型服務(wù)評(píng)測(cè)與API調(diào)用平臺(tái)，以“讓大模型調(diào)用更快、更穩(wěn)、更省錢”為目標(biāo)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)評(píng)機(jī)制，幫助用戶更清晰地理解不同MaaS服務(wù)的真實(shí)能力。
在國(guó)產(chǎn)算力逐步鋪開(kāi)的背景下，這些從軟件底層出發(fā)、耐心補(bǔ)齊基礎(chǔ)能力的實(shí)踐，正悄然改變算力被理解、被選擇、被使用的方式。
論壇的最后一位嘉賓，是鼎犀智創(chuàng)的聯(lián)合創(chuàng)始人呂海峰，以一位“算力老兵”的獨(dú)特視角，帶來(lái)了以《科學(xué)智能驅(qū)動(dòng)的新材料設(shè)計(jì)研發(fā)》為題的演講分享。
他從個(gè)人經(jīng)歷切入，回溯了從參與建造國(guó)內(nèi)首臺(tái)T級(jí)超算開(kāi)始，到推動(dòng)算力服務(wù)商業(yè)化，最終投身“AI+新材料”領(lǐng)域的從業(yè)歷程，并犀利地指出核心問(wèn)題：“建了這么大的算力，到底誰(shuí)來(lái)用？怎么形成真正的產(chǎn)業(yè)價(jià)值？”
最終，他找到了答案——將AI與算力深度融合，應(yīng)用于新材料的設(shè)計(jì)與研發(fā)。
呂海峰指出，材料科學(xué)已步入“AI for Science”的第五研發(fā)范式。傳統(tǒng)模式依賴試錯(cuò)，周期長(zhǎng)達(dá)十?dāng)?shù)年，成本高昂，已無(wú)法滿足新能源、半導(dǎo)體等戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)對(duì)創(chuàng)新材料研發(fā)的迫切需求。以美國(guó)最新發(fā)布的“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”為例，AI加速科學(xué)突破已成為全球核心戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。
盡管前景廣闊，但落地之路不僅需要強(qiáng)大的算力平臺(tái)，更需要材料領(lǐng)域?qū)I(yè)方向的大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，否則AI模型成為“無(wú)米之炊”。
為解決這一根本矛盾，鼎犀智創(chuàng)提出了“模型+實(shí)驗(yàn)”的干濕結(jié)合閉環(huán)研發(fā)新路徑：首先用AI大模型進(jìn)行分子設(shè)計(jì)與配方建議；再通過(guò)模擬仿真進(jìn)行高通量虛擬篩選與驗(yàn)證；最終驅(qū)動(dòng)全自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行合成制備與表征分析。這一過(guò)程不僅可以產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量的真實(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反饋與迭代優(yōu)化，形成自我強(qiáng)化的智能循環(huán)。
呂海峰強(qiáng)調(diào)，這不僅是一個(gè)技術(shù)閉環(huán)，更是可持續(xù)商業(yè)模式的基石——通過(guò)提供從行業(yè)真實(shí)需求輸入到新材料設(shè)計(jì)、工藝包交付輸出的“端到端”研發(fā)服務(wù)，成為客戶真正的研發(fā)伙伴，是跨越從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)化之間鴻溝，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地的必由之路。
目前，鼎犀智創(chuàng)已將此理念付諸實(shí)踐。他們以納米碳材料為切入點(diǎn)，形成了以材料大模型、智能化合成制備平臺(tái)為代表的系統(tǒng)化產(chǎn)品服務(wù)能力，已經(jīng)成功發(fā)現(xiàn)了多種新型催化劑并顯著提升了制備效率。同時(shí)，在與行業(yè)頭部企業(yè)的深度合作中，這套體系已已經(jīng)成功將客戶的真實(shí)實(shí)驗(yàn)效率提升數(shù)倍，顯著縮短了研發(fā)周期。
下午4時(shí)，“如何從‘算力基建’到‘價(jià)值閉環(huán)’？”圓桌論壇在三豐投資創(chuàng)始合伙人李東東主持下開(kāi)啟。李東東攜清程極智聯(lián)合創(chuàng)始人師天麾、朗擎數(shù)科CIO徐永昌，從投資視角與一線實(shí)踐出發(fā)，圍繞算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段、價(jià)值瓶頸及突破路徑深度研討，碰撞產(chǎn)業(yè)核心洞見(jiàn)。
李東東在開(kāi)場(chǎng)中直指行業(yè)核心痛點(diǎn)：當(dāng)前算力賽道熱度高漲，但核心問(wèn)題突出。信通院數(shù)據(jù)顯示，不少智算中心算力平均利用率不足40%，且大模型訓(xùn)練退潮后，增量需求轉(zhuǎn)向分散破碎的推理側(cè)，算力消納成為行業(yè)通病。在此背景下，兩位嘉賓首先就“算力產(chǎn)業(yè)當(dāng)前所處階段”分享觀點(diǎn)。
師天麾表示，如今的算力建設(shè)已告別“先建后用”的粗放模式，轉(zhuǎn)向“性價(jià)比優(yōu)先、場(chǎng)景倒推建設(shè)”的新階段。他強(qiáng)調(diào)，建設(shè)前需明確用戶群體與使用場(chǎng)景，不同模式直接決定硬件選型、組網(wǎng)方案與軟件平臺(tái)的功能設(shè)計(jì)，算力建設(shè)正從“可用”向“好用、高性價(jià)比”加速升級(jí)。
徐永昌則將今年算力發(fā)展分為兩個(gè)階段：上半年以DeepSeek-R1開(kāi)源為標(biāo)志，中文數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建成為國(guó)產(chǎn)大模型追平國(guó)際水平的核心；下半年垂類模型與Agent應(yīng)用爆發(fā)，華西第二醫(yī)院通過(guò)構(gòu)建專科醫(yī)生高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練的AI分身使醫(yī)生日接診量從10人提升至30人。
圍繞“算力價(jià)值閉環(huán)的核心標(biāo)志與關(guān)鍵條件”，師天麾認(rèn)為，算力作為基礎(chǔ)設(shè)施，價(jià)值核心在于“方便、易用、便宜”，他重點(diǎn)推崇MaaS模式。該模式通過(guò)技術(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)底層硬件與模型細(xì)節(jié)“透明化”，用戶可低成本調(diào)用算力，供應(yīng)商則通過(guò)大規(guī)模并行、PD分離等技術(shù)壓低成本，形成“技術(shù)優(yōu)化-成本降低-用戶增長(zhǎng)-利潤(rùn)提升”的正向循環(huán)。
徐永昌則直言，價(jià)值閉環(huán)的終極標(biāo)準(zhǔn)是“讓客戶用AI賺到錢”。他以成都某房地產(chǎn)服務(wù)企業(yè)為例，該企業(yè)通過(guò)AI工具提升成交量，后續(xù)因數(shù)據(jù)安全與成本需求采用浸沒(méi)式一體機(jī)本地算力方案，印證“解決痛點(diǎn)、創(chuàng)造收益，才能讓客戶持續(xù)付費(fèi)，而非單純售賣硬件”的核心邏輯。
談及行業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化瓶頸，師天麾認(rèn)為，MaaS模式興起改變行業(yè)盈利邏輯，技術(shù)實(shí)力成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，其價(jià)格戰(zhàn)背后是軟件優(yōu)化帶來(lái)的成本優(yōu)勢(shì)，技術(shù)越強(qiáng)則利潤(rùn)率越高。徐永昌從三個(gè)維度給出判斷：一是基座模型能力仍需提升，需實(shí)現(xiàn)“大模型能力向小模型遷移”；二是算力架構(gòu)需升級(jí)，超節(jié)點(diǎn)高速互聯(lián)方案可大幅降低模型訓(xùn)練成本與時(shí)間；三是高質(zhì)量數(shù)據(jù)與行業(yè)專家資源稀缺，二者是垂類模型成功的關(guān)鍵，三者需系統(tǒng)性解決，否則行業(yè)仍會(huì)“熱鬧但不實(shí)用”。
展望未來(lái)，師天麾認(rèn)為，2025年將是中國(guó)AI從訓(xùn)練向推理轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵年，MaaS市場(chǎng)持續(xù)壯大；2026年，推理市場(chǎng)與國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程將加速推進(jìn)，“方便、好用、便宜”仍是核心趨勢(shì)。徐永昌則用“推理”總結(jié)2025年，用“國(guó)產(chǎn)”與“液冷”定義2026年：隨著發(fā)改委對(duì)智算中心PUE≤1.3的要求落地，國(guó)產(chǎn)芯片與液冷技術(shù)的適配將成為關(guān)鍵，2026年將成為二者爆發(fā)的元年。
李東東在總結(jié)中指出，本次論壇理清了算力產(chǎn)業(yè)核心邏輯：既要突破技術(shù)瓶頸，也要破解產(chǎn)業(yè)難題，更要錨定“算力+應(yīng)用”本質(zhì)，把握推理需求爆發(fā)窗口期。智算的未來(lái)不僅由技術(shù)定義，更由價(jià)值閉環(huán)的商業(yè)模式與跨域協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)決定，算力新十年的篇章，將是技術(shù)躍進(jìn)、生態(tài)共榮與價(jià)值普惠的共同實(shí)現(xiàn)。
伴隨著【誰(shuí)將定義中國(guó)智算未來(lái)】論壇議程的結(jié)束，一場(chǎng)聚焦于智算體系構(gòu)建的務(wù)實(shí)探討也畫上了階段性句號(hào)。
與追問(wèn)某個(gè)特定定義者相比，論壇更重要的貢獻(xiàn)在于厘清了“定義權(quán)”所依賴的基礎(chǔ)要件與生成邏輯。
本屆專場(chǎng)下午的討論，以扎實(shí)的運(yùn)營(yíng)實(shí)踐與模式創(chuàng)新案例，將宏觀命題落地為可分解、可行動(dòng)的體系化思考，展現(xiàn)了其推動(dòng)產(chǎn)業(yè)理性前行的一貫力量。
“定義未來(lái)”，其本質(zhì)是構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)、塑造范式、主導(dǎo)價(jià)值分配的過(guò)程。而中國(guó)智算未來(lái)的定義權(quán)必然歸屬于一個(gè)能夠高效整合算力資源、持續(xù)產(chǎn)出普惠服務(wù)、并最終在各行各業(yè)形成價(jià)值閉環(huán)的先進(jìn)系統(tǒng)與成熟模式。
以此為新的基準(zhǔn)，我們呼吁從技術(shù)協(xié)同、商業(yè)設(shè)計(jì)到政策引導(dǎo)的全鏈條創(chuàng)新，共同澆筑這一系統(tǒng)性能力的基石。
智算的未來(lái)形態(tài)正在實(shí)踐中被塑造成型。
讓我們攜手，不僅預(yù)見(jiàn)未來(lái)，更以扎實(shí)的構(gòu)建，成為定義未來(lái)的一部分。
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