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協同推進開源大模型質量躍升

2025-04-14 09:52:03?作者:倪紅福?來源:經濟日報  責任編輯:蔡秀明   我來說兩句

今年以來開源大模型賽道的發展成效,標志著我國在這一領域正處于從“追隨者”到“引領者”的跨越式發展階段。

近些年,我國在開源大模型領域的技術突飛猛進,生態規模迅速擴大,涌現出諸多優秀的開源項目,在應用性能方面逐漸趕上國際前沿大模型,全球影響力凸顯。例如,深度求索的DeepSeek系列大模型的技術指標位居全球前列;阿里的Qwen系列大模型全球下載量已突破2億次,衍生模型數量超過10萬個,超越Meta的Llama成為全球最大開源模型族群。

面對全球人工智能行業激烈競爭,我國企業注重采取差異化發展戰略,著重提升產品的性價比。主要體現為:一是低成本高效能。DeepSeek的R1模型預訓練費用只有557.6萬美元,不到OpenAI GPT-4o模型的十分之一,推理成本也大幅降低。二是開源發展策略。與其他AI巨頭形成鮮明對比,我國企業堅持全球開源共享技術策略,大部分開源大模型支持免費商用和衍生開發,有利于降低企業的研發成本,吸引大量技術開發者加入其產業生態。三是多模態融合發展。我國開源大模型注重支持跨模態信息整合,有助于提升開源大模型與其他領域的融合程度。目前,我國開源大模型已經深入千行百業,在制造業、電力、醫療、教育、金融等領域都有應用,為各行業的智能化轉型提供了支持,展現出強大的賦能潛力。

也要看到,我國在算力、芯片、數據、安全等方面仍面臨一定風險與挑戰。比較突出的問題是,我國算力規模亟待提高,高性能AI芯片過度依賴進口。盡管目前我國算力規模已居全球第二位,但是開源大模型的算力需求呈指數級增長,未來的算力缺口將會制約我國開源大模型產業高速發展。數據規范化程度亟待提升,大模型安全治理機制滯后。開源大模型訓練需要使用海量數據,但是在數據獲取的便利性、數據來源的合法性、數據質量的可靠性、數據使用的安全性等方面仍然面臨不小挑戰,開源大模型在數據泄露與濫用、數據版權等方面的風險凸顯。盡管《生成式人工智能服務管理暫行辦法》已出臺,但在實操中缺乏統一標準和具體指南,亟待建立行業安全治理機制。

推動開源大模型實現質量躍升,仍需各方加強協同,通過政策引導破解算力、芯片、數據、安全等方面難題,多措并舉加快構建自主可控、安全可靠、全球領先的開源大模型產業,深化產研協同與國際合作,進而在全球競爭中占據更主動的地位。

構建自主算力體系,強化國際合作與標準制定。加大國產高性能芯片研發投入,支持國內企業技術攻關。推動“東數西算”工程與區域算力協同發展,注重在全國范圍內統籌建設萬卡級智能算力集群。我國應積極主導或參與國際開源大模型技術標準制定,通過全球開源社區等平臺推廣開源技術,共建全球AI治理聯盟。

完善數據共享與交易機制,建立健全安全治理框架。鼓勵建立行業數據庫,通過區塊鏈技術保障數據隱私與權屬,探索建立“數據訓練基地”模式,鼓勵企業以貢獻度換取數據使用權,促進數據要素的共享和交易。及時出臺與人工智能相關的政策法規和指導細則,并制定細分領域人工智能應用安全指南,推廣“算法備案”機制,建立第三方評測平臺,動態監測模型風險。

推動產研融合與生態協作,推出商業化支持政策。支持企業、高校聯合研發,推動大模型在更多產業落地見效,設立“揭榜掛帥”專項基金,推動高性能芯片、大模型性能優化等關鍵技術突破。鼓勵大模型企業平衡好免費服務與增值服務之間的關系,建立良性循環的商業模式。推動地方政府開放公共場景,加速大模型落地應用。

(作者系中國社會科學院大學應用經濟學院執行院長、教授、博士生導師)

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