近日印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,再度引發社會對人工智能產業發展的高度關注。國家發展改革委相關負責人明確表示,發展“人工智能+”必須堅決避免無序競爭、一哄而上。這為人工智能健康發展劃定了“紅線”,也要求各地和各行業因地制宜推進“人工智能+”。
一個時期以來,綜合治理“內卷式”競爭工作持續推進,避免新興行業盲目投資建設,是其中的重要一方面。產業的發展離不開規模效應,從過去的經驗來看,新能源汽車、光伏等許多行業發展初期,都經歷過野蠻生長期。資金、人才快速涌入,卻因缺乏統籌規劃,引發低水平重復建設,供需失衡,不僅造成資源浪費,也拖慢產業向高質量、可持續方向發展的步伐。
實踐一再證明,新技術、新業態、新模式的涌現,需要足夠多資源投入,但產能擴張速度一旦超過需求釋放速度,反而容易抑制產業的良性發展,違背政策初衷。只有規模擴張的同時,在技術突破、應用落地和商業模式創新等關鍵環節厚植基礎,產業才能更快步入可持續發展階段。發展“人工智能+”同樣需要堅持循序漸進、合理布局。
提升政策工具的精準性。一些地方在發展人工智能等新興產業時,過于追逐投資額、建設數量等量化指標,政策沒有跟實際發展效益掛鉤。要更加重視政策支持的精準度,引導各地從“規模激勵”走向“質量導向”,避免重規模、速度,輕質量、長遠,讓“人工智能+”真正落地見效。
要注重因地制宜、分業施策。應推動各地立足自身區位特點、資源稟賦和產業基礎,科學確定發展重點,形成各具特色、各展實效、優勢互補的協同發展態勢。同時,也要結合各行業特點,聚焦破解痛點、難點、堵點,針對性挖掘人工智能賦能的深層次需求與高價值場景,充分釋放增量效能,讓“人工智能+”在科學規劃、差異化布局和務實應用的引領下,成為推動經濟社會高質量發展的強勁引擎。
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以上是央媒《經濟日報》的最新評論文章。中國AI建設 “一哄而上”了嗎?
是有局部表現。比如大模型“百模大戰”:自從ChatGPT引爆全球AI熱潮后,中國短時間內涌現出上百個大模型。科技巨頭(百度文心一言、阿里通義千問、華為盤古等)、頂尖高校和科研機構、以及大量創業公司紛紛入局。結果是,同質化嚴重,資源消耗巨大,AI產業園和算力中心“遍地開花”,應用層的滲透率仍不足。
更準確地來說,當前中國AI發展面臨的核心問題不是簡單的總量過剩,而是結構性問題。比如,通用算力過剩與行業定制算力短缺。目前,大量智算中心建設的是面向大模型訓練的通用算力,但實際利用率低下,而企業碎片化、低精度、低規模的推理需求成為主流,符合需求的行業定制算力卻供不應求。再如,一些智算中心的服務器上架率不足50%,已上架的服務器實際利用率也不足30%,造成了通用算力的相對過剩。
在供給側,低水平、同質化的重復建設過多,而具有顛覆性創新的原創技術、能解決“卡脖子”問題的關鍵核心技術(如高端AI芯片、深度學習框架)卻仍然短缺。
在需求側,許多傳統行業有需求,但不知道如何用AI(缺乏人才和方案),或者應用成本太高。而AI公司又往往扎堆在熱門賽道(如內容生成),對許多“苦活累活”的傳統行業滲透不足。
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