AI思享汇｜专家聊模型演进与国产算力新机会

4月28日，国科大金融校友联合会AI专委会、国科大人工智能校友联合会（筹）、国科大创业与投资校友联合会、创投读书社、鼎好DH3联合主办了AI思享汇主题交流活动。

活动围绕”大模型演进与算力突围”主题，邀请到了中国科学院自动化研究所研究员，博导、副总工程师，紫东太初大模型中心常务副主任，武汉人工智能研究院院长，中国科学院大学人工智能学院岗位教授王金桥，以及澎峰科技创始人&CEO张先轶。

两位嘉宾从模型与算力两条主线切入，呈现了当前人工智能发展的技术脉络与产业挑战。

王金桥：多模态大模型是推动产业变革的重要力量

王金桥首先回顾了人工智能从2016年AlphaGo开始，到如今以大模型为核心的爆发式发展路径。王金桥表示，大模型能力尤其在自然语言理解、多模态生成等方向上迅速突破，成为推动产业变革的重要力量。

他强调，当前多模态大模型已广泛应用于文本、图像、音频、视频等领域，拉动了全球生产率的增长。

但他也指出，推理能力增强的同时，幻觉问题、能耗问题也尤为突出。目前主流大模型推理过程中能效远低于人脑，仅生成一段文本就需消耗数百瓦算力资源。提升单位能耗下的智能密度，成为未来发展的重要方向。

在分享中，王教授特别介绍了“紫东太初”多模态大模型的研发历程与技术突破，强调了跨模态检索与生成在实际应用中的广阔前景。

他表示，未来人工智能的发展，不仅依靠大数据、大算力、大参数，更在于如何让模型与实际场景深度融合，进入生成式智能的新阶段。

张先轶：国产异构算力进入窗口期，软件体系亟待完善

张先轶博士则从算力供给侧出发，分析了国产芯片在当前大模型需求爆发背景下的机遇与挑战。

他指出，尽管国际主流芯片厂商在硬件优化方面能力突出，但国产芯片在新一代架构设计上已展现出差异化创新。例如，通过针对大内存带宽需求优化、灵活处理不同推理速度的异构架构，国产芯片在部分细分场景具备优势潜力。

在系统层面，张先轶提出，未来算力体系需要“混合系统”思路，即国产芯片与国际芯片协同部署，通过不同阶段（如预填充推理、实时推理）合理分工，实现成本优化与性能提升。这对软件优化提出了更高要求。

张先轶表示，围绕国产芯片应用生态建设，澎峰科技重点打造了三大核心技术体系：

一是算子库：覆盖AI大模型、工业软件、信号处理等领域，现有算子量已达上万，支持CPU、GPU、NPU等多种异构平台。

二是异构计算框架：实现跨平台可迁移性，提升整体系统资源利用率。

三是MaaS开发平台：面向应用开发者，降低国产算力使用门槛，通过集成工具链实现零门槛开发和大规模部署。

此外，澎峰科技还通过自建计算中心与混合部署一体机方案，进一步加速国产算力在各行业的智能化应用落地。

张先轶认为：“未来2-3年，将是国产异构算力体系验证与规模化应用的关键窗口期。”