对于人工智能来说，这是狂飙突进的7年。从Transformer的问世，到ChatGPT的出现，再到Sora的诞生，人工智能技术发展加速演进。我们与国际领先水平有哪些差距？在算力和模型上应如何赶超？我们又该如何抓住机遇？这些问题横在那里，绕不开，也不应绕开。
5月9日，之江实验室发起举办“之江圆桌会”，汇聚了近百位科学家、企业家和投资家，直面问题，碰撞交流、对话交锋、思考展望。
“人工智能发展的时代浪潮正奔涌而来，我们绝不能缺席，必须抢占风口，善抓机遇，努力成为人工智能赛道上的冲锋者和领跑者。”正如浙江省科技厅党组书记、之江实验室党委书记佟桂莉在致辞中所言，大科学时代，重大科技创新越来越依赖于产学研合作和交叉融合创新，之江实验室真诚希望以圆桌会为链接，探索建立“科学家、企业家、投资家”协同创新、同向发力的新机制，加快“四链融合”和“科教人”一体贯通，实现共商、共建、共享、共发展。
围绕“人工智能的竞争——机遇与挑战”这一主题，“之江圆桌会”首场活动开启。小编摘取了圆桌会的精华内容，以启发更多思考。
复旦大学人工智能创新与产业研究院徐盈辉研究员表示，人工智能的发展应该是系统性的创新，换言之，高性能计算要发展，低性能的计算也要有，高速度存储、海量存储等技术也需突破，要有系统性的架构思维，才能让我国的AI发展走得更远。
“我相信今天大语言模型只是AI的一个起点，AI for Science各个领域的研究需要的算力会非常不一样。面对当前的算力挑战，芯片企业的创新与突破，需要从体系架构、应用软件及芯片生态等多个维度进行。”摩尔线程创始人兼CEO张建中表示。
杭州电子科技大学孔万增教授认为，真正的通用人工智能应具备三要素，一是无限任务，二是能够自主定义任务，三是从数据驱动转向价值驱动。“以人机、双向、价值对齐的形式去构建价值驱动的新人工智能范式，是AI界关注的新赛道。”
“要以务实的态度看待技术路线，兼顾当下和未来。”新华三高级副总裁张鹏建议，创新不可规划，要在快速迭代中鼓励试错，实现追赶超越；创新不要狭隘，要在承认差距中兼容并蓄。中国有丰富的产业生态和应用场景，我们的AI发展大有可为。
之江实验室智能计算设施创新中心研究员张汝云介绍，实验室聚焦智能计算既在推动相关的前沿基础研究，也在打造算力技术底座，同时用软件赋能算力，希望让算力变得真正易用，让人敢用、愿用。“我们最缺的还是人才，第二缺的是数据，第三才是算力。”之江实验室数据枢纽与安全研究中心特聘专家韩定一说，“中国有数据规模的优势。希望能凝聚各方力量，抓住历史机遇，把我们国家高质量的数据汇聚在一起。我相信我们有机会建成非常好的大模型。”
“在杭州市人工智能产业联盟的组织下，已经形成了一个很好的机制，去团结有志于同一个目标的机构和企业，相信我们一定能坚定地把这条路走下去。”云尖信息技术总裁朱升宏说道。
多位与会专家均认为，生态建设对于人工智能产业的发展至关重要。阿里云副总裁叶杰平表示，“大模型时代，没有工程化能力、产品化能力就不可能做前沿的科研，因此产学研一体特别重要。要整合资源，推动不同的机构通力合作，优势互补才能做大做强。”
恒生电子董事长刘曙峰表示，未来除了进一步提升大模型的能力，行业还可以从产业化落地、商业模式探索等方面群策群力，共促大模型生态建设。“创新人才加创新资本，才能成就AI产业的腾飞。”浙江赛智伯乐董事长陈斌说。
银杏谷资本总裁陈向明表示，“暂未看到大模型成本急剧下降带来的应用爆增现象，这是值得大家群策群力去做的一个切入点，期待杭州市人工智能产业联盟能够牵头推动。”
