中國工程院院士、中國人工智能學會理事長戴瓊海在中關村論壇上表示，大模型研究代表成果完全由美國主導，我國阿里、百度、清華等單位及時跟進，大模型預計5年左右將成為人工智能應用中的關鍵基礎平臺，類似PC時代操作系統(tǒng)，由美主導的大模型生態(tài)對我國形成嚴峻挑戰(zhàn)。

我國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀處于應用強勢、基礎較為薄弱的狀況，強化原始創(chuàng)新避免陷入“無源之水”的困境是我國人工智能發(fā)展破局的重中之重。要推動人工智能的創(chuàng)新發(fā)展，“數(shù)據(jù)”“算法”與“算力”是發(fā)展支柱：數(shù)據(jù)是人工智能的教材，決定智能的范圍；算法是人工智能的大腦，決定智能的水平；算力是人工智能的引擎，決定智能的效率。

目前，我國已經(jīng)搶先實現(xiàn)了對億級數(shù)據(jù)的處理，并實現(xiàn)了十億像素級的圖像輸出。未來，我國搶占人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)展主導權(quán)的關鍵在于實現(xiàn)從限定場景擴大到開放場景的過渡，實現(xiàn)人工智能對于復雜環(huán)境的理解。

大模型的訓練是擴大模型規(guī)模的主要方法。當下，大模型的數(shù)據(jù)日趨龐大、模型日趨復雜、任務日趨多樣、成本也隨之日趨高昂。戴瓊海預測，大模型預計5年左右將成為人工智能應用中的關鍵基礎性平臺，類似PC時代操作系統(tǒng)。

算力是人工智能發(fā)展的重要支撐。隨著技術的不斷迭代與數(shù)據(jù)、算法的不斷突破，到了今天，算力的發(fā)展已經(jīng)遠遠落后于算法的發(fā)展，算力也逐漸成為了人工智能發(fā)展的制約因素。戴瓊海指出，根據(jù)摩爾定律，算力每兩年會翻一番，如果要迎合當下的發(fā)展需求，理論上算力每3、4個月就要翻一番。為了彌補日漸嚴峻的算力短板，打破人工智能發(fā)展瓶頸，算力的優(yōu)化與創(chuàng)新刻不容緩。