9月27日，以“探索AI边界重构数字场景”为主题2024产学研融通创新活动在北京正式召开，26位演讲嘉宾齐聚，共话生成式人工智能的关键技术与应用趋势，共探AI大模型在7大领域的应用落地。中国信通院人工智能研究所软硬件与生态部主任李论发表了《大模型应用落地趋势与路径》主题演讲，在详述大模型的范式变迁与模型演进的同时，强调了底座支撑作用。她指出，模型的原始创新与大模型训推系统深度耦合，大模型落地时，计算能力决定了大模型性能天花板。
2024产学研融通创新活动
布局重点及建设要点
大模型落地过程中，AI+HPC融合的万卡集群是布局重点，其中蕴藏着众多机遇，也是难点与卡点。针对此，李论提出，面向大模型的智算集群建设有三个要点：
一是软硬高效协同的新型基础设施。整个人工智能产业链的形态正发生变化，早期产业呈现出明显的水平化特征，而今天，主导路线变成了大模型、大数据、大算力，以模型为核心的产业链上下游关联变革，底层的产业链体系架构在向基础设施的方向发展，芯片从单点变成了大规模的集群，平台的集约性等更为凸显，大模型训推需求上下传导至产业链各个环节，新型基础设施体系正在形成。
二是算力效能极致优化提升。在构建底座的过程中，Scale up（纵向优化）和Scale out（水平拓展）相互结合，对软硬件支撑水平和全栈整合能力提出更大挑战。一方面，硬件与软件的协同适配问题仍是重点；另一方面，规模扩展到千卡、万卡时，追求线性集群扩展能力难度较大，依旧是需要工程界和学术界共同解决的问题。
三是支持超大规模扩展的网络架构。这需要基于自身需求、结合大模型训练特点推出定制化组网方案，并为更大集群拓展做好准备。当前，面向大语言模型的定制化、国产化、规模化的架构体系也在不断出现。
中国信通院人工智能研究所软硬件与生态部主任李论
挑战与调整建议
对于底座支撑整体，李论认为挑战包括三个方面：如何准确度量智算集群系统的实际算力？软硬件协同不深，如何增强智算生态韧性？智算建设浪潮后，如何可持续运营与服务？
面对这些问题，李论给出了调整建议：一是提升智算基础设施规划水平，对产品技术选型、应用场景需求、市场竞争格局、投资收益等进行充分调研、精准测算；二是加快推动国产软硬件厂商兼容适配，推动面向大模型的人工智能训推集群建设的标准化和规范化；三是引导鼓励智算集群差异化发展运营，重视智算生态运营，结合区域特点制定差异化智算生态发展策略。
对于大模型的未来发展，李论也提出了展望：“未来一段时间，模型水平发展仍将遵循规模定律，计算在一定情况下决定了大模型规模的天花板。底层是软硬高效协同的大系统，中间层是以Transformer架构为核心驱动通用智能探索的大算法，上层模型平台是以模型为中心的大生态。”
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