最近举行的首届“AI Tech Day中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑伟民在峰会上指出，对大型模型培训的高计算能力需求正成为行业发展的挑战。他强调，自去年12月以来，大型模型所需的人工智能芯片价格翻了一番，国外芯片市场“一卡难求”。尽管国内在人工智能芯片开发方面取得了显著进展，但国内芯片尚未受到市场的广泛青睐。

针对这种情况，与会专家呼吁重塑大模型计算能力生态，帮助国内AI芯片系统提升“内功”。加强底层研发，增强国内人工智能芯片的“包容性”，确保基于国外芯片编写的软件能够顺利移植到国内芯片系统。同时，凝聚行业力量，改变当前大模型计算能力生态。英博数学等企业正在联合成立技术委员会，IGBT从软件和硬件方面进行联合优化，建立一个通用的人工智能服务平台，促进高性能计算领域智能芯片和高模态电路关键技术的研发。

建立支持大模型万亿量级参数计算的“智算中心”，以提高整体计算效率，满足差异化需求至关重要。利用现有的高质量数据中心，通过提高网络组合能力、协同能力、软硬件适应能力等，实现部署，以跟上大模型计算能力指数级发展的需要。此外，推动现有计算能力融合创新，将进一步提高当前计算能力的使用效率。计算能力的有效融合是通过最有效的连接来支持模型并行、数据并行等不同要求。

降低大模型计算能力的使用门槛也至关重要。现有的计算能力可以通过“云”模式和共享和集成开放给大型企业和中小企业。云平台等基本生态系统的建设预计将使计算能力像水和电一样可用。随着大模型计算能力生态系统的逐步改善，中国企业在人工智能领域的竞争力将进一步提高。

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