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2023年3月16日，人民郵電報發表北京交通大學信息管理理論與技術國際研究中心（ICIR）自媒體平臺——交大評論特約文章，題為《筑牢人工智能三大基礎環節，迎接全球第四次科技革命浪潮》。
以下為刊登在人民郵電報上的評論文章全文（轉載自人民郵電報）。
筑牢人工智能三大基礎環節，迎接全球第四次科技革命浪潮
加強基礎研究，是實現高水平科技自立自強的迫切要求，是建設世界科技強國的必由之路。北京交通大學信息管理理論與技術國際研究中心（ICIR）研究認為，目前我們正處于新一輪科技革命和產業變革的重要換檔期，從源頭和底層解決關鍵技術問題，成為我們應對國際科技競爭、推動構建新發展格局、實現高質量發展的迫切需要。縱觀近300年來工業發展歷史，人類社會已經歷了蒸汽化、電氣化、信息化三次重大科技革命，大大提高了人的體力效率，極大地解放了生產力，現在正處于以提高人的腦力效率為目標、以生成式人工智能為牽引的第四次工業革命時期，我們要筑牢生成式人工智能堅實地基，在第四次科技革命浪潮中實現高水平自立自強。
第一次科技革命—機械化。第一次科技革命發端于18世紀后期的英國，以蒸汽機的發明和在廣泛應用為標志，生產工具發生了由手工形態向機器形態的質變，使人們從繁重的體力勞動中解放出來，人類社會開始走向機械化時代。
第二次科技革命—電氣化。第二次科技革命發端于19世紀的德國和美國，以電動機、發電機和內燃機的發明并在各行各業廣泛應用為標志，加速促進了汽車和飛機等新型交通工具的誕生，人類社會進入電氣化時代。
第三次科技革命—信息化。第三次科技革命發端于20世紀的美國，電子技術、微電子技術、原子能技術、信息技術、光學技術等相關技術不斷進步，半導體晶體管、集成電路、激光、光纖、電磁波等技術產品快速迭代，各行各業的信息化應用不斷深化，人類社會進入信息化時代。
第四次科技革命—智能化。隨著ChatGPT的出現，意味著一種可以逐步“解放大腦”的智能型生產工具已經出現，將有助于將人類從過去繁重的體力勞動和重復性的腦力勞動中解放出來，以ChatGPT為代表的生成式人工智能將引領人類社會第四次科技革命，成為推動社會發展的新引擎。
生成式人工智能架構由算力層、平臺層、算法層和應用層四層架構組成。其中，算力層主要指人工智能芯片，平臺層主要包括數據平臺和訓練平臺等，算法層主要包括自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、音視頻、多模態等各種大模型和算法，應用層則是面向各種應用場景的人工智能專業服務，如智能客服、聊天機器人、數字人、AI作畫、搜索引擎等。我國人工智能產業除在應用層有一定的差異化競爭優勢外，在算力層、平臺層和算法層等方面，都存在受制于人的“卡脖子”風險。
人工智能芯片是一種專門處理人工智能計算、應用等任務的芯片，主要包括GPU、FPGA 、ASIC等不同形態。人工智能模型訓練對算力的需求巨大，曾在2016擊敗圍棋九段高手李世石的“阿爾法狗”用了1202個CPU、176個GPU，約有800多萬核并行計算。而目前爆火的ChatGPT模型訓練算力至少需要上萬顆英偉達 GPU A100。
英偉達是全球人工智能芯片GPU的領導廠商，其產品占全球GPU市場份額高達70%，獨立顯卡領域市場份額更是高達86%。英偉達的GPUA100、 H100，以及Thor自動駕駛芯片等，均處于全球絕對領先地位。而我國龍芯、景嘉微、華為海思、摩爾線程、璧仞科技、天數智芯等國產公司的人工智能芯片還落后很多，如景嘉微JM9231浮點性能只有8TFLOPS，是英偉達2000TFLOPS的Thor自動駕駛芯片的1/250。此外，我國人工智能芯片在EDA設計工具、光刻膠等半導體材料、光刻機等半導體設備，以及先進制程芯片加工制造等方面，受到的制約更多。
龐大的大數據樣本和卓越的算力平臺基礎設施也是人工智能大模型訓練的基礎。OpenAI直到2019年微軟介入后，才開始全力利用微軟的大數據和大算力Aruze云平臺訓練大模型。在大數據方面，GPT-2用于訓練的數據集共有約40G、800萬篇源自Reddit上高贊的文章；GPT-3模型的訓練數據集超過45TB；而 ChatGPT的編程能力源自微軟收購的 Github開源社區。在大算力方面，GPT-3.5微軟高帶寬集群Azure AI超算基礎設施上進行訓練，總算力達3640PF-days，即每秒一千萬億次計算，運行3640天。
微軟Azure和谷歌GCP等云平臺具有數據量大質高、算力穩定強大的共同特點，成為全球生成式人工智能訓練的主要平臺，如OpenAI、Meta、Hugging Face等世界領先的人工智能公司都選擇微軟Azure開展模型訓練。我國的阿里云、騰訊云、華為云等在數據的覆蓋面和數據質量方面差距較大，天翼云、移動云、聯通云等運營商云在算力技術方面差距較大。適合于大模型訓練的云平臺也成為制約我國人工智能發展的主要瓶頸。
人工智能算法包括基礎算法和應用算法兩種類型。目前幾乎全部的基礎算法模型都由斯坦福、哈佛、OpenAI、Meta、Hugging Face等美國機構提出，應用算法則幾乎完全開源，并且美國各大公司是人工智能開源代碼的主要貢獻者，對開源社區有絕對控制權。
我國人工智能產業幾乎完全依靠全球開源代碼和算法發展起來，缺乏自己的底層代碼和核心算法等做支撐，存在兩方面的突出問題：一是專業性和針對性不夠。由于訓練框架固定、算法限制，很難達到用戶期望的結果，而且難以修改、完善、優化算法；二是不掌握核心算法，被“卡脖子”的風險很大。開源代碼已不再具有中立性，已經成為國與國競爭的經濟武器，沒有自已的底層核心算法，人工智能產業的發展是不安全的。
先進的人工智能芯片是生成式人工智能產業的基礎，也是美國限制我國高科技發展的重點領域。我們要拋棄一切幻想，充分發揮新型舉國體制優勢，充分調動國內外、全社會一切資源，充分利用財政、稅收、人才、資金、市場等所有手段，充分發揚“兩彈一星”精神、航天精神、新時代北斗精神，聚焦關鍵環節，實現人工智能芯片的突破，為我國人工智能產業發展奠定堅實基礎。
我國現有云平臺性能、質量和服務水平距離人工智能大模型訓練還有很大差距。一方面，國家有關部門要加大引導不同類型云平臺企業的重組力度，實現優勢互補；另一方面，要鼓勵政企用戶多使用公有云，在大量用戶使用基礎上，提升云平臺的服務能力和水平。
我國人工智能產業界應更加重視對基礎算法的研究。一是重新組建的科技部應將基礎算法研究列為其重大突破方向，加大研究支持力度；二是工信部、農業部、國家發改委等部門應制定針對性的專門政策，開展人工智能項目研究時必須吸收一定比例的數學家加入；三是更多的數學家要主動積極投身人工智能研究中，將邏輯、思維等新的數學技術融入算法模型。
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