21世紀經濟報道記者 許秋蓮，實習生潘家傳 上海報道

9月1日，第五屆世界人工智能大會（WAIC）正式拉開帷幕，開幕式上，華爲輪值董事長鬍厚崑表示，下一代人工智能的產業發展，關鍵在於建好用好人工智能的戰略設施，規劃好應用創新的方向，真正讓人工智能爲各行各業的數字化升級創造價值。

未來10年人工智能算力需求將會增長超500倍

談及算力，不僅網絡算力很重要，網絡也非常重要，胡厚崑預測未來算力網絡就像今天的電網、通信網和高鐵一樣，也一定會成爲國家經濟發展的一類新的基礎設施，它能夠爲國家數字經濟以及整個經濟的發展提供強大動力。 

關於算力網絡的建設和部署，他建議首先結合中國的實際情況，實行人工智能先行。根據預測未來10年人工智能的算力需求將會增長500倍以上，成爲未來算力的最大的增量，完全可以從這個增量開始，通過新建的人工智能計算中心來完成，形成人工智能算力的網絡，這也爲國家推行東數西算戰略的落地先行先試。

其次，算力網絡正在走向融合異構。不僅僅是人工智能的計算中心聯網，各地的超算中心、一體化大數據中心等都可以併入這個算力網絡，從而形成一個全國範圍統一的大的算力平臺，支撐數字經濟的高質量發展。他認爲應該大力推廣創新的全國網絡技術，構建一個能夠提供更大帶寬，更低時延，具有高度確定性的連接網絡，以保障數據應用和算法的高效調度。

他建議各方要攜手構建相對統一的標準，具體來說在硬件應用接口、節點互聯和數據共享的多個層面，實現標準的相對統一和兼容，做到不同算力中心“同唱一首歌”，這樣才能使算力數據和生態形成匯聚，實現全網的共享和高效運營。

僅僅有統一的標準還不夠，胡厚崑還強調發展人工智能的基礎軟件生態也是做好運營的關鍵支撐，應在大力發展芯片、網絡等硬件的同時，注重基礎軟件，比如人工智能的框架，開發套件，基礎模型的協同發展，釋放硬件的算力，最終讓人工智能能夠在更多行業落地。

以“大模型”牽引不同行業應用的孵化和創新

此外，在完善網絡算力硬件和軟件架構的前提下，胡厚崑認爲應進一步加速行業應用的孵化和創新，讓人工智能技術發揮出更大的價值。“當前孵化大模型已經成爲行業與場景創新突破的一種共識，如從藥物研發來說，場景是複雜多樣的，比如說蛋白質小分子結合的預測，小分子屬性的預測以及小分子的優化和生成等各種場景，如果每一個場景都單獨去建人工智能訓練模型，它的效率是非常低，而且成本非常高。而通過一個醫藥行業統一的“盤古預訓練”大模型，就能夠基於超大規模的參數，海量訓練的數據，匹配藥物研發多個不同場景的需要，從而大大縮短了藥物研發的週期。”

但是大模型的研發門檻高，費時費力，應注意避免重複投資和開發。對此，他呼籲政、產、學、研、用等方面聯合起來，一起梳理不同行業場景需要的基礎大模型和行業大模型，規劃好大模型的沙盤，牽引大模型的孵化和創新，這樣既可以減少重複投入，也有利於集中優勢資源，共同加速人工智能應用向各個產業和各個行業的滲透。

除了大模型的算法開發，胡厚崑還強調要結合各個行業的知識，才能讓人工智能落地成爲各個行業的應用，通過建立產業聯合體並集結產業鏈條上的各方力量，大力提高人工智能應用落地的效率。如當前面向遙感和多模態這兩個產業的聯合體已經建成並且開花結果，吸引了70多家的科研機構和企業加入，孵化了20多個行業的新應用，推動了人工智能大模型在遙感、仿真、金融等行業的落地。