本報記者 劉釗

如今，數字經濟正全面融入社會經濟發展的各個領域。在數字經濟和實體經濟融合的過程中，我國面臨哪些機遇和挑戰？3月28日，在博鰲亞洲論壇2024年會“融合與創新的數字經濟”分論壇上，與會嘉賓就如何推進數字經濟與實體經濟融合等問題積極建言獻策。

發展大模型應具有耐心

AI產品的橫空出世，加快了產業數字化進程。

百度集團執行副總裁兼百度智能雲事業羣總裁沈抖認爲，技術的價值在於其應用和產生的結果。去年大模型技術非常熱門，特別是ChatGPT的出現，讓百度在C端用戶和B端千帆平臺的應用都取得了顯著增長。

“大模型的能力將像氧氣一樣滲透到生活的各個方面，企業需要平衡積極性與耐心，以實現技術的最大價值。”沈抖表示，在使用大模型的過程中需要注意三點：一是不冒進，企業在採用大模型時，不應盲目追求參數的大小，而應根據自身需求，有時候小模型在特定場景下成本更低，效果也很好。二是不應等待或不積極，企業應積極尋找適合的應用場景，大模型雖然強大，但並非萬能，它應該在“研產供銷服”各環節發揮作用，而不是僅僅追求爆款。三是需要耐心，從長遠來看，任何新技術的出現都會經歷一個逐漸融合和應用的過程。大模型已經在許多環節默默產生影響，企業應該將大模型應用到自己的各個環節中，以體現其價值。

在第四範式聯合創始人兼總裁胡時偉看來，儘管大模型技術加上現有的數據要素可能爲解決行業關鍵問題提供了一種途徑，但這仍是一個未知數，需要進一步討論。“解決行業實際問題，實現數實融合的關鍵在於理解行業面臨的挑戰。對於技術落地，雖然時間和成本投入巨大，但與行業共同探索如何有效利用數據要素、應用何種技術以及爲此需要在人力資源方面做哪些準備，是更爲重要的問題和挑戰。”

榮耀終端有限公司董事長吳暉表示，隨着語言大模型和多模態交互技術的發展，未來的終端設備如手機、平板、筆記本等，在端側處理數據的能力將是一個值得深入挖掘的領域。榮耀正在這方面進行研發，並願意將成果與行業共享。

此外，吳暉還介紹了榮耀上市工作的進展情況。他表示，目前公司上市進展很順利。

多項挑戰亟待解決

在討論全球和中國的數字經濟發展情況時，中國信息通信研究院院長餘曉暉表示，進入數字經濟時代，中國還需面對兩大挑戰。一是算力資源分散問題，中國的算力目前在全球排名第二，但隨着大模型的普及，對算力的需求呈指數級增長。中國的算力在過去三年實現高速增長，儘管中國有許多算力提供商，但這些算力資源分散，沒有形成一個成規模的算力市場。二是算力區域差異問題，西部地區的土地、氣候和清潔能源條件優越，但大部分算力資源集中在東部。因此，中國提出了“東數西算”，旨在優化算力資源的地理分佈。

“算力和數據是未來發展的關鍵戰略性資源，如果能夠有效解決這些問題，中國在全球人工智能發展中將佔據有利位置。”餘曉暉說。

中興通訊董事長李自學結合公司多年來的探索和應用經驗，提出了在實體經濟數字化融合過程中需要解決的三個主要問題：一是需求碎片化，不同行業甚至同一行業內部不同企業之間的需求差異限制了技術的複製和推廣，導致難以形成統一的標準和質量要求。二是基礎網絡性能，以中興通訊濱江工廠爲例，存在使用公網時上行速率不足等問題。三是成本問題，5G與4G在成本上差異很大，這對進一步的應用構成了限制。

“相信這些挑戰很快能夠得到解決，並且將有效推動數字化應用的進程。”李自學稱。

PayPal全球高級副總裁兼中國區首席執行官邱寒認爲，數字經濟的基礎設施使得中國商戶即使不精通英文也能將產品銷售到全球多個國家。同時，數字平臺能夠及時反饋用戶需求，使供應鏈更加靈活。

“實體經濟和數字經濟的融合已經成爲一個不可分割的整體，未來將越來越難以區分兩者，這是趨勢。”邱寒說。

“儘管AI等新技術不斷湧現，但許多行業甚至還沒有完成信息化的第一步，這是AI落地難的原因之一。”新氧集團董事長兼CEO金星表示，“儘管服務業在發達國家GDP中佔比超過70%，但中小型企業的數字化程度實際上非常低。高昂的數字化成本，對於中小企業來說是一個巨大的挑戰。”

“由於中小企業需求分散，爲其提供定製化數字化解決方案的成本高昂，這使得傳統AI研發模式難以適應。然而，大模型的出現改變了研發範式，大模型擁有強大的基礎能力，能夠簡化最後一公里的應用開發，從而降低成本，使中小企業也能夠利用數字化工具。”沈抖如是說。

對於未來數字經濟發展的顛覆性機會，多位嘉賓一致認爲，以5G/6G爲代表的通信技術以及AI技術一定是未來5年到10年的核心技術，因爲其都體現了數字化時代的核心特徵，即數字驅動和廣泛的連接。這些技術的進步將爲未來帶來更多創新和變革。

本文來自“證券日報網”，作者：劉釗，36氪經授權發佈。