AI产业底座：构建高质量的数据集将是挑战和机遇

11月25日，“2023天府软件园年度产业大会暨第十四届四川互联网大会”在成都高新区举行。大会主要关注AIGC领域的投资机会、AI技术的最新发展趋势以及商业应用的落地等相关议题。20多位嘉宾现场拆解当前AI产业现状，并给出自己趋势性判断。

毫无疑问，AIGC已经成为当前最火的技术浪潮之一，Open AI两个月吸引1亿用户，为AI商业化和产品化都提供了思路。与会嘉宾一致认为，“可生成式AI就如同刚出现的互联网，有望对所有领域进行重构。”其中大模型赛道在国内吸引了众多有实力的公司、机构等进行参与，目前已呈现出“百模大战”的态势。

而大模型不管在训练还是调用等方面，对于底层芯片及算力都有巨大的要求。面对国产化自主可控、低功耗高效率等方面的需求，以芯片为代表的AI产业底座又有怎样的机遇？

芯原董事兼执行副总裁，IP事业部总经理戴伟进认为：虽然高性能GPU成为主流的AI算力芯片，但实际上在AI运算中，需要的核心模块更多是并行运算单元和神经网络加速单元，因此GPGPU、NPU加速器等被视为AI时代重要的算力组成部分。

目前芯原主要布局智能驾驶、数据中心和服务器领域，“目前多家车载领域客户，已经将芯原IP用于训练transformer模型，后续我们将持续助力成都加快构建具有全球竞争力的现代产业体系。”

华为云全球Marketing副总裁肖纪文认为，大模型是迄今为止最复杂的软硬件系统工程，需要新型云算力支撑。“当前云算力采用主从结构，因为带宽的限制没办法高效运作。为应对AI庞大的计算需求，我们认为对等架构能够快速解决分布式内存、算力的调度问题，是未来大模型的趋势。”

另一方面，大模型出现之后，数据重要性更加得到凸显。“到2026年，高质量语言数据集将被用光，高质量图像集到2040年也基本上会被耗尽，所以如何构建高质量的数据集，有着巨大的市场空间。现在全国有很多数据产业园专门完成数据的构建和标注，这是非常大的市场。”