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全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹:算法+数据+存储协同创新,推动大AI创新发展与应用
今年全国两会即将开幕,观察者网获悉,全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹提交了《关于加快大模型推理创新和应用的建议》。
她表示,当前,全球人工智能竞争已进入以大模型为核心的“智能密度”比拼阶段。美国依托算力霸权(占据全球90%的高端AI芯片供给)和产业先发优势,持续巩固技术垄断壁垒。
冯丹指出,在AI硬件架构上,相较算力的不足,我国存储产业在DRAM、闪存固态盘、高性能分布式文件存储等现阶段关键技术上已经实现自主可控,并具备了全球竞争力,DeepSeek通过算法优化、存储架构和缓存算法创新显著提升算力效率,降低算力依赖,将推理成本大大降低,相比国际同类产品,降幅达90%。
“结合中国AI产业现状,AI硬件架构将从算力依赖走向数据和存储依赖。”她认为,随着大模型普及、参数和数据规模增长,通过“算法创新+数据存储创新”持续降低推理成本将成为技术创新的重点方向,建议国家在此两个方向上加大投入。
因此冯丹建议:一是政策引导,制定行业数据存储要求和流通规则,开发相应工具,加快行业应用;二是技术创新,设立新一代AI算法、数据存储重大技术专项,支持关键技术持续发展;三是标准建设,建立符合中国行业应用的推理评估体系及标准,掌握标准话语权。
她认为,通过政策引导、技术创新与标准建设,从“算力军备竞赛”转向“算法+数据+存储协同创新”,中国有望在近年实现大模型推理应用的全面发展和换道超车,为全球AI发展提供“中国方案”。
- 责任编辑: 林铃锦 
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