7 月 30 日，由前瞻产业研究院携手华为云、首钢基金、深圳上市公司协会联合发起，深圳市政府指导的" 深圳产业会客厅—— 2024 人工智能产业对接活动 "圆满举办。

会上，前瞻产业研究院院长徐文强以 " 中国 AI 发展的必然与挑战 " 为题，深度剖析了《2024 年前瞻中国 AI 大模型场景应用趋势蓝皮书》（以下简称为《蓝皮书》）。徐院指出，随着全球 AI 技术的飞速发展，中国正站在 AI 产业变革的关键节点上，面临着前所未有的发展机遇与挑战。

目前在很多维度上，大模型的能力都让人惊叹，但在打磨的过程中，挑战一直在，特别是在算力和算子库方面。

随着大模型的广泛应用，预计到 2030 年，全球对智能算力的需求将激增至 52.5ZFlops。然而，我国在算力服务器的核心部件如 GPU 芯片上依然依赖于海外进口，同时在 AI 算法的开源生态构建上也相对滞后。这不仅限制了我国在 AI 领域的自主创新能力，也增加了对外部技术的依赖和潜在风险。

另一方面，大模型对数据的高要求也带来了挑战。尽管大模型的训练需要大量高质量、多模态的数据，但目前数据供给面临枯竭问题。前瞻产业研究院在编撰《蓝皮书》，与企业家进行深度访谈时发现，大模型的训练对数据的要求非常高，导致 AI 企业面临着数据获取难度大、成本高的问题。部分企业依赖公开数据或付费数据库，这些数据不仅质量不一，还逐渐难以满足需求，这些都限制了大模型的进一步发展和应用。

此外，我国在 AI 大模型面临人才短缺问题，无论是人才数量还是质量都与发达国家有明显差距。当前我国人工智能人才缺口已超过 500 万，供需比例失衡，且预计到 2030 年这一缺口将超过 400 万。同时，顶尖算法人才不足，全球最具影响力学者榜单中美国学者数量是中国学者的五倍。这些问题对大模型研发及整个人工智能行业的快速发展构成了挑战。 

除此之外，AI 大模型行业应用过程中还面临着以下法规风险：

1、数据安全和隐私问题

大模型的训练和应用需要处理大量数据，其中可能包含敏感或个人信息。现有的数据保护法律法规可能难以完全覆盖大模型相关的数据使用场景，特别是在跨境数据传输、数据匿名化处理等方面，存在法律空白或不足。

2、责任归属和伦理问题

当前大模型已逐步逼近图灵测试的极限，且部分企业已将大模型技术应用于复活逝者等敏感行业，造成社会争议。未来随着 AI 大模型技术的突破，相关矛盾将进一步突出和加剧。

3、监管与技术创新矛盾

当前我国大模型主要实施备案制度，以规范和监管大模型的开发和使用。然而，技术的快速迭代和复杂性使得备案审批过程可能变得缓慢和繁琐，影响到大模型的研发和市场应用速度。

4、知识产权（IP）问题

大模型的开发涉及大量代码、算法、数据集等知识产权。此外，如何处理由 AI 生成的内容的版权，也成为一个挑战。

此外，在企业调研访谈中我们发现市场对 AI 大模型行业应用的认知不准确也是当前 AI 大模型行业应用推进过程中企业面临的主要痛点，这种认知不准确则分为两类极端：

一、认知严重不足：部分群体或企业并不认可 AI 大模型的能力，故选择不采购相应服务；

二、认知预期过高：客户对 AI 大模型能力有较高预期，采购应用后发现无法达成预期失望；

从目前来看，由于 AI 大模型的火爆，认知预期过高的群体甚至可能超过认知不足的群体，从而对 AI 大模型的实际应用落地造成巨大的阻碍。

对于 AI 大模型的行业应用，除了 AI 大模型本身的能力提升，最重要的便在于如何实现应用落地，并且真正有用。应用程序算法本身难度并不大，不同企业的应用产品之间的差异点在于软件内核体现出的企业对行业 know-how 的积累和深度，这需要长时间和丰富的实践案例的积累。

AI 大模型的实际应用中充斥着诸多挑战，横亘在中国 AI 企业的发展道路之上。针对这一现状，前瞻在调研过程中总结出以下解决方案：

应对算力不足

•租用算力：当前最主流的方式，灵活性高，且成本相对较低；

•合作建设算力中心：自主或与硬件厂商共建算例中里，满足算力需求，如科大讯飞与华为合作；

•优化算法，关注应用场景，减少对算力需求。

应对数据缺乏

•应对产权风险：增加隐性数字水印；

•应对数据安全风险：建立安全风控机制及保护措施；

•应对伦理及合规风险：在方向选择或数据筛选过程中直接过滤不合规信息。

应对人才缺失

•与高校合作：如科大讯飞联合成渝多所高校，积极推进 AI 专业人才培养。

•举办开发者大赛：如百度、华为通过悬赏举办开发者大赛吸引高技术人才。

应对法规风险

应对市场认知不准确

•积极推进市场化应用落地。

•塑造企业案例。

应对行业 know-how 不足

•与头部企业合作积累 know-how；

•聘请行业专家；

•与第三方行业咨询公司合作；

•构建行业生态合作体系。

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