华为董事陶旺旺（Tao Jingwen）：国内计算的力量可以解决美国的问题，而在大型竞争模型方面，我们并不逊于美国（通过对AI计算计算行业市场的分析） 。竞争力。他在讲话中强调，中国公司不仅应该注意计算能力，而且还应实现业务场景，计算能力，模型和数据的有效组合。这是真正的人工智能。中国在人工智能领域的快速发展，尤其是增加的模型，尤其是全球关注的焦点。中国的大型模型不仅反映在数量和规模上，而且还通过技术系统的年龄。NA建立了一个完整的研发系统，涵盖理论方法，算法框架以及软件和硬件协作。在自然语言和计算机视觉处理等基本领域中，已经出现了具有国际竞争的大型公司模型，在许多基准测试中，它们的模型性能已达到或超过领先水平。自我建造开发的力量是发展大语言模型的主要竞争的主要因素。在人工智能领域，尤其是在大型语言模型的开发和应用领域中，国王计算能力不仅是促进模型培训和优化的基础，而且还可以保证提高模型性能，实现快速响应和准确的输出。随着国家集成计算能力网络的国家枢纽节点的部署，并促进“东方和西计算”项目，基础设施的构建我的国家的应用正在不断发展。 。从2017年到2022年，中国的计算量表显示了年度的增长。根据中国通讯学院揭示的信息，2022年，我国家的计算量表为180 eflops，增长了28.6％，在全球范围内排名第二。在过去五年中，计算强度的总规模增长了25％以上。中国科学院计算机网络信息中心的研究人员卢中华（Lu Zhonghua）在AI的开发中Believesthat，对AI服务的计算能力需求正在上升，趋势是无法控制的，因此我们必须满足这一趋势。为了满足所有人的计算能力不断增长的需求，在5 - 8年的时间里，我们必须尝试使用​​超级计算中心和构建的智能计算中心，以便不会浪费投资于建筑业的资源。我们可以领导在某些领域进行大型模型以鼓励生态建构的努力。加上离子，建立人工智能基础设施系统时，我们不应该过度综合布局，而应在国家政策的指导下支持花朵的花朵并离开市场的其余部分。 ChineSeaCademy的科学学院学者Chen Runsheng表示，使用大型模型来生产专业模型可以实现高准确性并实现少量能源消耗。他认为，应分配人工智能计算的服务也应该有一个劳动分工，不要急着，不要放弃一半，避免浪费资源。有关该行业的研究和审查的更多信息，请参阅前瞻性行业研究所。同时，前进行业研究所还提供了本文，请指出远见行业研究所。回到Sohu看看更多