在人工智能领域,中国好消息不断。去年年底以来,DeepSeek火爆全球,以实力回击了“中国做不出一流大模型”的论断。近日,华为推出参数规模高达7180亿的全新模型盘古Ultra MoE,这是一个全流程在国产昇腾AI计算平台上训练出来的准万亿MoE(混合专家)模型,以实践结果证明了国产算力也能训练出世界先进大模型。
中美两国被视为人工智能发展的第一梯队。与中国相比,美国在人工智能领域起步较早,在核心技术、资本投入和生态成熟度等方面更具优势。自ChatGPT、Sora登场后,有一些声音认为中美人工智能差距越来越大,难以追赶。事实上,中美在人工智能领域的竞争呈现“美强中快”的动态变化,中国凭借应用创新、数据规模和政策驱动快速追赶,差距持续缩小。DeepSeek的成功,已经证明我国在大模型领域走出了一条“低成本、高性能”的创新之路。
算力是人工智能竞争的重要战场。人才、数据、算力被视为发展人工智能的关键三要素。其中,算力是训练大模型、处理海量数据的核心基础设施,决定着算法的创新空间。当前,美国在人工智能核心算法和框架方面占据优势,在先进算力领域也处于领先地位。国产算力在市场占有率、性能优化、生态成熟度等方面有待提高,还面临技术封锁,困难重重。这也导致了有观点认为“国产算力无法训练一流大模型”。
差距确实存在,但并非不可逾越。比如,华为虽然单芯片工艺落后美国一代,但采用数学补物理的办法,通过叠加和集群等技术,也能极大提升系统性能,最终达到世界先进的计算水平。这不仅是芯片性能的追赶,更是通过系统工程创新与深度协同机制,将“根深叶茂”的研发理念转化为集群效能的跃升,生动诠释了以体系化优势突破关键核心技术的中国路径。我们更要相信,随着技术迭代与生态完善,国产算力的能力还将持续增强,有望实现从“可用”到“好用”的跨越。