探索AI边界，重塑未来——2024产学研融通创新活动聚焦大模型应用与落地路径

2024年9月27日，以“探索AI边界，重构数字场景”为主题的产学研融通创新活动在北京隆重召开。活动汇聚了26位演讲嘉宾，聚焦生成式人工智能的关键技术与应用趋势，深入探讨了AI大模型在7个领域的应用与落地。中国信息通信研究院人工智能研究所软硬件与生态部主任李论发表了《大模型应用落地趋势与路径》的主题演讲，详细阐述了大模型的范式演变及其演进路径，强调了底层支撑的重要性。她指出，大模型的原始创新与训练推理系统深度耦合，而计算能力决定了大模型性能的上限。

2024产学研融通创新活动概览

此次活动重点讨论了大模型的落地路径及其面临的挑战，特别是AI+HPC融合的万卡集群作为未来技术布局的关键之一。李论在演讲中提出了三大建设要点：

1. 新型基础设施的软硬件高效协同：整个AI产业链正在向以大模型为核心的方向发展，硬件从单点向大规模集群扩展，推动了新型基础设施的成型。

2. 算力效能的极致优化：在大规模集群扩展过程中，需要结合纵向优化与横向扩展，提升软硬件协同能力，以应对大规模智算集群扩展时的技术挑战。

3. 支持超大规模扩展的网络架构：面向大模型的训练需求，推出定制化的组网方案，并为更大规模的集群拓展做好准备，以应对未来更多大模型的训练需求。

面临的挑战与应对建议

李论指出，大模型落地面临三大主要挑战：如何精准评估智算集群的算力效能、软硬件协同的深度不足、以及智算集群的可持续运营。为此，她提出了几点调整建议：提升智算基础设施的规划水平，推动国产软硬件兼容适配，促进集群建设的标准化发展，并鼓励智算生态的差异化运营，结合地区特点制定符合实际需求的发展策略。

大模型未来展望

李论还对大模型的发展进行了展望，指出未来一段时间内，计算能力将在一定程度上决定大模型的规模上限。她强调，大模型的底层是软硬件高效协同的系统，中间层由以Transformer架构为核心的通用智能算法驱动，上层则是以模型为中心的大生态。

标题：探索AI边界，重塑未来——2024产学研融通创新活动聚焦大模型应用与落地路径

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