·由于國內(nèi)人工智能算力產(chǎn)業(yè)起步較晚、基礎較差，目前國產(chǎn)AI算力能否真正被使用且易用，這是國產(chǎn)算力芯片面臨的重大挑戰(zhàn)。

張亞林指出，算法迭代和應用更新是推動AI前進的原動力，沒有算法和大模型的持續(xù)更新和迭代，以及各種應用場景的層出不窮，人工智能的發(fā)展依然可能是曇花一現(xiàn)。真正的AI公司必須通過深度結合場景，打造高性價比產(chǎn)品，以實現(xiàn)人工智能的廣泛應用。他認為，當前AI算力能否真正被使用并易用，這是國產(chǎn)算力芯片面臨的重大挑戰(zhàn)。

燧原科技創(chuàng)始人張亞林

在創(chuàng)立燧原科技之前，張亞林曾在AMD工作了11年，他帶領AMD上海研發(fā)中心成功開發(fā)并量產(chǎn)多顆旗艦處理器；近日，張亞林獲得了2023年度上海市科學技術獎青年科技杰出貢獻獎。

張亞林表示，從技術發(fā)展角度來看，大模型讓人工智能實現(xiàn)了從感知和判斷到生成和創(chuàng)造的巨大跨越，正在快速重塑數(shù)字時代的發(fā)展模式。

人工智能要落地，必須通過與場景的深度結合，進行系統(tǒng)化、集約化的賦能，打造高性價比的產(chǎn)品。舉例而言，可以通過AI技術對目前已有的互聯(lián)網(wǎng)應用進行深度賦能和升級，打造出更好的性價比和商業(yè)回報，進一步增加用戶的黏性和付費意愿，讓廣告、推薦、搜索等高回報率的應用進一步深入人心。這樣的方式才能真正實現(xiàn)人工智能第一波的應用落地。

張亞林認為，現(xiàn)在的人工智能離真正能夠帶來的社會價值、生產(chǎn)力價值和商業(yè)價值，還有一定的距離。人工智能現(xiàn)在依然是一個賦能型的工具，還沒有真正達到高層次的人工智能，還是處在一個協(xié)助賦能的階段。但他預測，在未來的十年內(nèi)一定會有超級人工智能，或者更高級的通用人工智能出現(xiàn)。到那個時候，可以指望人工智能不僅僅是賦能，而是真正有效地解決人和企業(yè)的運作問題。

伴隨商業(yè)化應用不斷向縱深推進，大模型推理市場被大大拓展和激活，也隨之帶來了智能算力需求的增加。AI訓練要求高性能、高存儲、高帶寬，追求極致計算能力；而AI推理算力要求高效能、低功耗、低延時，追求極致性價比。

由于國內(nèi)人工智能算力產(chǎn)業(yè)起步較晚、基礎較差，目前國產(chǎn)AI算力能否真正被使用且易用，這是國產(chǎn)算力芯片面臨的重大挑戰(zhàn)。在國產(chǎn)化替代的大背景之下，破除產(chǎn)業(yè)壁壘，加強協(xié)同合作，構建合作共贏的AI算力生態(tài)體系是必經(jīng)之路。以原始創(chuàng)新的軟硬件架構開發(fā)產(chǎn)品，這是唯一正確且必須堅持的路線。

今年5月，由燧原科技產(chǎn)品提供支撐的宜昌點軍智算中心實現(xiàn)運營。張亞林指出，智算中心是一個至少3-5年長周期的落地運營過程，需要投建方、運營方、使用方一起合作共贏。在張亞林看來，人工智能這些年的發(fā)展，早已從底層的芯片，走向了一個集成的系統(tǒng)。“這樣一個大的系統(tǒng)，需要從十幾個維度統(tǒng)籌去解決問題。我們認為一個公司必須把核心的領域掌握在自己手里，比如成本結構掌握在自己手里，把整個系統(tǒng)的設計鏈條成本降到最低，復雜度降到最低，最終才能產(chǎn)生一個最佳性價比的產(chǎn)品?！?/p>