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人工智能、數字經濟發展浪潮下，算力無處不在，它們之間有著怎樣的關系？人工智能發展的終極目標是什么？為搶抓人工智能機遇，我國需要做好哪方面工作？

帶著這些疑問，證券時報記者對話中國科學院院士王懷民，了解人工智能、算力發展浪潮背后的產業邏輯及未來趨勢。

證券時報記者對話王懷民（左）

圖片源自時報財經圖庫

王懷民，中國科學院院士，中國計算機學會（CCF）會士，CCF開源發展委員會主任，國家百千萬人才工程領軍人才，教育部科學技術委員會委員，長期從事分布計算領域研究和人才培養，在分布計算模型、技術與平臺方面做出系統性和創造性工作，為我國分布計算核心關鍵技術自主創新，為國家和軍隊網絡信息系統建設和發展作出突出貢獻。作為第一完成人，王懷民院士曾多次獲得國家技術發明獎、國家技術進步獎等。

王懷民表示，人工智能是一個人機協作、持續學習、成長演化的新的數字經濟生態，它不是讓人走開，而是讓人和機器更好地合作。

算力是數字經濟發展的驅動力

證券時報記者：在當下數字經濟發展的背景下，各界都在提算力，您如何理解算力和數字經濟以及人工智能之間的關系？

王懷民：數字經濟離不開算力，也正因為計算技術的發展，才有了今天數字經濟的可能性，因此算力是形成數字經濟認知的技術基礎。

數字經濟體現在產業數字化和數字產業化兩個方面，產業數字化實際上就是把計算的能力、軟件定義的能力、連接網絡的能力等，嵌入到生產活動中去，而數字產業化則是把支持這些能力的數字技術變成產品，今天我們看到的計算機產業、軟件產業、網絡產業、互聯網產業都屬于這個數字技術產業化的過程。

數字經濟的發展需要用軟件來定義、增值、賦能，需要通過技術連接來形成更廣泛的網絡效應，技術連接在一起形成算力。算力已成為數字經濟發展的重要驅動力，就像早年的工業化時代，能源、電力作為驅動力一樣，它具體的表現就是計算無處不在，而數字芯片是算力的主要物理載體。

人工智能對集中使用的算力有了更大、更迫切的需求，需要把分布的算力集中起來處理大規模數據。因此我們看到了很多算力中心的建立，按應用場景可以分為智算中心、超算中心等，這些算力都可以稱為云，而更加靠近用戶的算力叫邊，無處不在的嵌入式算力叫端，云邊端整體構成了完整的算力基礎設施。未來算力也將像電一樣，實現端到中心的供給布局。

人工智能的終極目標是讓機器像人一樣

證券時報記者：人類發展人工智能的終極目標是什么？

王懷民：在計算機出現之前，所有計算都是靠人工完成的，人們把計算作為高水平的智力體現，計算機發明的初衷就是幫助人類處理復雜的計算問題。

人工智能，就是用一個人工裝置去模擬自由人的智力才能完成的事，沒有現代計算機，無所謂人工智能，因為沒有一個可以模擬人的智力的人工裝置的存在，所以人工智能發展的終極目標是讓機器越來越多地能夠承擔起人的智力才能做的事。

當然，現在大家說人工智能發展的終極目標是通用人工智能，比如一個程序能夠做一個計算，能不能讓它什么計算都能做，以前人工智能只能識別車牌，是不是以后什么東西都能識別，人類在追求這個。

但實際上，更廣泛的意義上講，人們現在對于什么是智能都說不清楚，我們可以舉例說，但并不完整，智能本身是一個在探索中不斷豐富的過程，因此我們說的目標，也是基于當下的想象，讓機器能夠做人類智能能做的更多的事情，簡單地說，就是像人一樣。

人工智能不是讓人走開是讓人和機器更好合作

證券時報記者：今年這波由生成式AI所引發的人工浪潮所激發的大量算力需求，與此前經濟發展所需的算力有何不同？未來人工智能可能發展到怎樣的程度，對人類生活工作產生怎樣的實際變化或影響？

王懷民：是一次巨大的變化。

今年是中國第一臺超級計算機銀河機——銀河一計算機誕生40周年，1983年它剛被鑒定，那時這臺計算機超算1億次，現在是我們普通手機的100/10、1%的算力都不到，因此算力是隨著時間發展的。

今天用在人工智能里進行大模型訓練的大算力，是我們集中使用算力的最高狀態，這就像40年前，我們用銀河機去計算一些特定領域的工程數值，相對于那個時候的小型計算機而言，它的力量非常大，因此它是一個相對概念。

今天人工智能的水平帶來巨大飛躍的算力呈現形態，它還不是未來最終形態，但是它的確帶來了巨大驚喜，就是用這樣的算力來訓練如此大規模的數據，能夠生成超出每個人預期的大模型，大模型未來會帶來更多的變化，它的發展，充滿想象力，這也是它如此活躍的原因。

大模型將帶來哪些變化？比如未來的采訪，跟大模型聊就可以，然后它就可以整理出一篇稿子，當然還需要人確認，因為這個世界是要有人負責的，大模型不負責。

如果你是一個沒有判斷力的編輯，它就代替你了，你覺得他不行就說明，你有你的判斷力、價值觀和標準，你可能會讓他反復改，然后你改的稿子又會存儲在數字空間里面，這個數字空間的數據可能又會被大模型下一次學習。

因此，人工智能是一個人機協作、持續學習、成長演化的新的數字經濟生態，它不是讓人走開，而是讓人和機器更好地合作。我們的進步以后不再是我們自己個人讀書了，也不再是我們一般意義下的個人的實踐了，而是和一個無處不在的、甚至你都沒有感知的人工智能系統，包括大模型的支持相伴，然后你的能力不斷提高，效率也大幅提高了。

生態營造至關重要 中國有獨特優勢

證券時報記者：站在專家的角度，您認為我國要搶抓人工智能發展機遇，在算力方面，還需做出哪些努力？

王懷民：計算系統的硬件、軟件，乃至支持算力應用和投送的算力網的構建，這些都需要發展，還有一個重要的差距是生態。

生態首先是由相互聯系的人構成的，然后由相互聯系的人所創作出來的，比如說模型、數據、應用的相互聯系構成的，又和由此相聯系的、產生的市場和市場要素相互聯系和構成，所以在這方面，中國要高度關注，實際上中國在生態營造上有一個獨特的優勢，就是中國有龐大的消費市場和工程師群體，因此我國去推動一個新興市場的構建的潛力巨大。

一些發達國家的技術，如果沒有市場和消費者，它就無法成功，中國有著巨大的消費群體，因此中國這個市場和人力資源投向誰，投向或擁抱哪個技術，誰就會成功。所以中國的消費者要把自己看成是一股巨大的力量，有沒有定力去擁抱最有價值、最有前途、最可持續性的技術。

現在由于美國芯片禁令的影響，我國在發展人工智能方面無法獲得國際先進芯片，而這恰恰給了中國發展芯片、生態等的機會，我國要把握好這個機遇，利用當下國際競爭纏斗的格局和敏感時節，把自己的能力塑造起來。一方面，大家抱在一起，完成對于中國市場和中國消費者的吸引，完成算力發展生態的營造，另一方面也要在這個機遇期內，不斷地推出先進技術，使得我國不至于比對方的技術有明顯的缺陷。

人工智能發展也需揚善除惡

證券時報記者：新技術從出現到大規模使用，需要經歷一個相對較長的“孵化期”，對于算力技術來說，在成為基礎設施大規模使用的過程中，會面臨什么樣的阻礙？我國同步還需要做好哪些配套工作，比如算力安全、法律監管，您有何建議？

王懷民：生態的培育是一個長期的過程，這個過程中，關鍵是我們能夠鎖住和我們同行的消費者和開發者，當然資金環境也是生態的一部分，在這方面，需要有更好的支持產業發展的政策，更好地引導消費者使用的一系列政策。

在全球化背景下，我們一定要以開放、包容的競爭姿態，通過包括市場、政府、社會等在內的一種力量共同發力、營造生態。

另外，技術是造福人類的，技術本身是中性的，沒有善和惡，但如果新興技術被濫用，就可能生惡，因此人工智能、大模型的發展也需要揚善除惡。揚的是人的善，除的是人的惡，人的善惡在人類文明歷史上早就有，人類已經探索出一系列揚善除惡的有效的社會機制，我們把它們用好就可以。

比如大模型生成的作品必須聲明，必須有一個使用大模型產生這些作品的使用者的署名，出了問題這個人負責，這樣就可以有效地推動大模型健康發展。

責編：彭勃

校對：蘇煥文