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　　隨著AI技術在各行業(yè)加速滲透，算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。如何通過國產(chǎn)算力支撐大模型發(fā)展，成為圓桌首個焦點議題。清華大學副教授甘霖指出，國產(chǎn)超算平臺(如神威、曙光、天河等)已具備服務行業(yè)大模型的能力，但需通過并行算法優(yōu)化解決存儲、擴展及能效瓶頸。“提煉行業(yè)模型的共性需求，構建通用算法庫和工具鏈，是提升國產(chǎn)算力效率的關鍵。”

　　上海人工智能實驗室專家從算法角度補充，強調(diào)“軟硬協(xié)同”的重要性：“下一代模型架構需與國產(chǎn)芯片設計深度耦合，打破傳統(tǒng)適配模式，推動芯片工藝與算法創(chuàng)新的雙向奔赴。”鴻之微董事長曹榮根則以材料科學為例，提出國產(chǎn)算力需強化異構能力，支持多精度計算，并加快算子庫生態(tài)建設。PPIO聯(lián)合創(chuàng)始人王聞宇坦言，國產(chǎn)硬件雖已接近國際主流水平，但軟件生態(tài)尤其是非CUDA兼容體系的調(diào)優(yōu)能力仍需突破。

　　行業(yè)模型落地：醫(yī)藥研發(fā)、能源革命等AI應用實踐

　　在垂直領域，AI與行業(yè)知識的融合正催生變革性應用。華領醫(yī)藥研究與發(fā)現(xiàn)技術部負責人馮令戈分享了生物醫(yī)藥全鏈條的AI賦能案例：從靶點發(fā)現(xiàn)、蛋白結構解析、藥物分子設計及模擬濕試驗結果到臨床試驗設計優(yōu)化，AI提升了海量生物醫(yī)學科學數(shù)據(jù)的價值、大幅縮短研發(fā)周期并降低成本。“例如，F(xiàn)DA現(xiàn)代化法案建議逐步通過AI模型替代部分動物學實驗，提升了藥品研發(fā)效率，使得患者可以盡快獲益。”

　　中海儲能總經(jīng)理王屾則展示了能源領域的創(chuàng)新實踐。該公司開發(fā)的鐵鉻液流電池垂類大模型，整合15年材料數(shù)據(jù)，實現(xiàn)電解液配方優(yōu)化、反應堆模擬及電網(wǎng)智能調(diào)度。“傳統(tǒng)研發(fā)需14年打磨70分產(chǎn)品，而AI助力下，我們正加速向100分邁進。”王屾表示。

　　面對異構算力與多樣化行業(yè)需求，并行優(yōu)化技術被多次提及。甘霖教授形象比喻：“同一塊芯片，優(yōu)秀工程師可通過并行優(yōu)化將性能提升20倍。”他透露，團隊正探索用大模型學習資深程序員針對特定芯片優(yōu)化的代碼，實現(xiàn)“AI for Parallel Programming”，未來有望大幅降低科學計算的開發(fā)門檻。

　　是石科技董事長閆博文總結稱，國產(chǎn)算力需以“超智融合”(HPC+AI)為路徑，通過并行優(yōu)化釋放硬件潛力，而行業(yè)模型則需深耕場景know-how，形成閉環(huán)迭代。“只有技術、生態(tài)與產(chǎn)業(yè)三方協(xié)同，才能推動AI從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化落地。”

　　圓桌尾聲，是石科技總經(jīng)理毛運航呼吁產(chǎn)業(yè)鏈伙伴攜手，以算力為基、創(chuàng)新為翼，共建開放共贏的AI生態(tài)。與會專家一致認為，在國產(chǎn)算力崛起與行業(yè)模型爆發(fā)的雙重驅(qū)動下，中國AI產(chǎn)業(yè)正迎來從“跟跑”到“領跑”的歷史機遇，而并行優(yōu)化技術將成為這場變革的核心支點。