李豪悅

　　從文本生成模型ChatGPT到文生視頻模型Sora，人工智能大模型的發展日新月異，行業門檻也不斷提高。筆者認為，在瞬息萬變的產業發展進程中，為了在全球AI競爭中占據優勢，國內大模型的技術攻克變得迫在眉睫。

　　第一，保證訓練數據的質量和多樣性。一直以來，大模型的訓練依賴大量數據，包括文本、語音、圖像、視頻等，也需要從公開數據集、合作伙伴和用戶互動中收集信息。高質量的訓練數據是大模型成功的關鍵之一，中國工程院院士高文指出，全球通用的50億大模型數據訓練集里，中文語料的占比僅為1.3%。解決中文數據不足和質量問題，以及如何獲取和處理多樣化數據，成為行業面臨的一大挑戰。在此背景下，國內大模型公司可以積極尋求與各大中文內容平臺的合作，建立中文數據共享機制，以豐富中文語料庫。同時，應注重數據的清洗和標注工作，確保訓練數據的準確性和有效性。

　　第二，提升算力、顯卡、芯片等核心競爭力。隨著大模型的規模和復雜度不斷提升，對算力的需求也急劇攀升。緩解算力需求方面，國家發改委明確將數據中心和智能計算中心納入新型基礎設施建設的范圍，以加速算力供給基建化。頭部企業和研究機構也須在開發更高效的計算架構等方面加大投入。在顯卡和芯片研發領域，目前更多聚焦在頭部企業之間，這也是一條需要克服諸多阻礙的艱難道路。對此，企業之間可以加強合作與交流，共同攻克技術難題。同時，也需要加大對國產芯片的投資力度，鼓勵全國組建更多的產業集群，推動相關產業高質量發展。

　　第三，緩解AI大模型人才缺口。據《2023人工智能人才洞察報告》預測，到2030年，全國AI人才的需求將達到600萬人，而人才缺口卻達到400萬人，AI應用型人才培養已經迫在眉睫。為了彌補這一缺口，建議高新科技企業與國內高校開展深度合作，共同制定人才培養計劃，為更多高校年輕人提供市場一線學習機會，吸引更多年輕人投身AI領域。此外，政府可以面向社會大眾，增加免費的AI基礎技能培訓機會，推動AI相關知識在各個領域的普及。

　　第四，尋找合適的商業化落地場景。目前，Sora等文生視頻模型的技術革新，正在加速AI同廣告、影視、游戲、短視頻等領域的融合。中國是全球最大的AIGC內容消費市場之一，還有大量商業潛力等待挖掘。為充分挖掘商業潛力，大模型公司可以積極尋求與各行業的合作機會，熟悉不同業態的AI需求，共同探索技術優化和商業合作模式，推動AI技術在各個領域的廣泛應用，為行業發展創造更多機遇。

　　人工智能時代已經到來，龐大的市場也意味著更多的機遇，隨著越來越多的資本入局，以及市場各方積極協作，我國大模型行業高質量發展未來可期。