聯想集團副總裁陳振寬：AI 2.0 時代，算力發展該如何破局？
AI 2.0：算力盛宴，抑或畫餅充饑？
“算力！算力！沒有算力，AI就是空中樓閣！” 這句話近來在科技圈甚囂塵上，仿佛算力成了萬能靈藥，只要有了它，AI就能無所不能。聯想集團副總裁陳振寬在2024中國算力大會上更是高呼，AI 2.0時代，要從“算力可用”躍遷到“算力好用”。聽起來很美好，但現實真的如此嗎？我們是否正被裹挾在一場算力狂歡中，而忽略了其他關鍵因素？
誠然，AI 的發展離不開算力支撐。《2023 — 2024 年中國人工智能計算力發展評估報告》預測，未來幾年中國智能算力規模將以驚人的速度增長。各地紛紛上馬智算中心項目，仿佛不建個智算中心就落后于時代潮流。然而，這種一窩蜂式的建設，是否真的能解決AI發展面臨的瓶頸？
我的第一個觀點是：算力固然重要，但并非萬能鑰匙。
AI的發展是一個復雜的系統工程，算法、數據、人才等因素同樣至關重要。僅僅堆砌算力，而不注重算法優化、數據質量提升和人才培養，無異于建造空中樓閣，最終只會導致資源浪費和低效發展。如同擁有頂級跑車卻缺乏駕駛技術，最終也只能在原地打轉。
以自動駕駛為例，即使擁有強大的算力可以實時處理海量傳感器數據，但如果算法不夠智能，無法準確識別復雜路況和做出正確決策，自動駕駛汽車依然無法安全上路。特斯拉的自動駕駛技術雖然算力強大，但依然事故頻發，這恰恰說明了算法的重要性。
第二個觀點：重硬件輕軟件的現象亟待改變。
國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣指出的“重硬件輕軟件難以滿足多元場景需求”一針見血。當前，許多企業和機構在AI建設中過度重視硬件投入，而忽視了軟件和應用的開發。這導致算力資源利用率低，無法有效轉化為實際生產力。
試想一下，一個擁有頂級配置的電腦，如果沒有安裝操作系統和應用程序，它只是一堆昂貴的電子元件。同樣的道理，即使擁有強大的算力，如果沒有相應的軟件和算法支撐，也無法發揮其應有的作用。
根據斯坦福大學2023年AI指數報告，全球AI私人投資總額在2022年達到919億美元，但其中大部分資金流向了硬件基礎設施建設，而軟件和算法領域的投資相對較少。這種投資失衡無疑制約了AI的整體發展。
第三個觀點：混合式AI是未來發展方向，也是破解算力瓶頸的關鍵。
陳振寬提到的混合式AI框架，即個人大模型、企業大模型與公有大模型共存互補，無疑為AI發展提供了新的思路。這種模式可以有效降低對單一巨型算力的依賴，同時提升算力效率和數據隱私保護。
想象一下，未來每個人都可以擁有自己的個性化AI助手，它可以根據你的需求和習慣提供定制化服務，而無需將所有數據上傳到云端。這不僅可以提升效率，更能保障個人隱私安全。
IDC預測，2027年全球AI解決方案支出將超過5000億美元。這龐大的市場需求，不可能僅僅依靠少數巨頭提供的公有大模型來滿足?；旌鲜紸I的出現，將為更多企業和個人參與AI發展提供機會，形成百花齊放的局面。
那么，未來算力發展該如何破局？
首先，要轉變觀念，從“算力為王”轉向“算法為先”。加大對算法研究和軟件開發的投入，提升算力利用效率。
其次，要加強產學研合作，培養更多AI領域的高端人才。沒有人才，再強大的算力也只是一堆廢鐵。
最后，要構建開放的AI生態，鼓勵創新，促進合作。只有形成良性競爭的市場環境，才能推動AI技術的快速發展和普及應用。
AI 2.0時代，算力是基礎，但不是全部。我們不能被算力迷了眼，而忽略了其他關鍵因素。只有軟硬件協同發展，算法、數據、人才齊頭并進，才能真正釋放AI的巨大潛力，讓AI真正造福人類。否則，這場所謂的算力盛宴，最終可能只是一場畫餅充饑的幻覺。