📰 人工智能产业竞争转向拼效率_数字快讯_数字中国建设峰会
近期，全球人工智能算力上涨对产业链产生警示，不能仅靠扩张规模，更要提升效率以实现高质量发展。文章指出，随着大模型快速迭代和应用落地，训练和推理带来的电力与算力需求显著增加，推动产业转型以增强韧性。我国已通过顶层设计推进集约高效发展，重点在于模型研发轻量化、软硬件高效协同，以及围绕丰富数据和广阔场景的应用驱动。具体举措包括对模型压缩、混合精度和推理优化的持续突破；国产芯片与大模型深度配合、降本增效的实现；以及以垂直行业场景为牵引推动落地，促进数据要素安全有序流动并形成高质量数据集。未来应聚焦关键核心技术攻关、算力基础要素保障、以及“人工智能+”的产业应用扩展，构建自主可控的软硬件体系，提升场景落地效率，确保在技术与治理上持续掌控主动权。
🏷️ #算力涨价 #高质量发展 #国产芯片 #模型优化 #垂直场景
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近期，全球人工智能算力上涨对产业链产生警示，不能仅靠扩张规模，更要提升效率以实现高质量发展。文章指出，随着大模型快速迭代和应用落地，训练和推理带来的电力与算力需求显著增加，推动产业转型以增强韧性。我国已通过顶层设计推进集约高效发展，重点在于模型研发轻量化、软硬件高效协同，以及围绕丰富数据和广阔场景的应用驱动。具体举措包括对模型压缩、混合精度和推理优化的持续突破；国产芯片与大模型深度配合、降本增效的实现；以及以垂直行业场景为牵引推动落地，促进数据要素安全有序流动并形成高质量数据集。未来应聚焦关键核心技术攻关、算力基础要素保障、以及“人工智能+”的产业应用扩展，构建自主可控的软硬件体系，提升场景落地效率，确保在技术与治理上持续掌控主动权。
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