郑纬民院士：AI如何成为新质生产力的核心？
郑纬民院士：AI如何成为新质生产力的核心？
“人工智能是发展新质生产力的主要阵地。”中国工程院院士郑纬民的这句话，道出了AI在当今时代的重要地位。特别是在2024年，随着大模型技术的快速发展，“大模型+”正在各行各业掀起一场智能化革命。
“大模型+”：产业升级的新引擎
郑纬民院士指出，2024年的大模型发展呈现出两个显著特点：一是基础大模型进入多模态状态，交互方式更加丰富；二是“大模型+”开始在各行各业落地应用。他认为，虽然中国在基础大模型领域与世界先进水平尚有差距，但在“大模型+”方面却大有可为。
以金融、医疗、汽车、智能制造等领域为例，大模型正在展现出前所未有的应用潜力。在金融领域，大模型可以用于风险控制、投资决策和客户服务；在医疗领域，大模型可以辅助诊断、个性化治疗和药物研发；在汽车领域，大模型可以提升自动驾驶技术；在智能制造领域，大模型可以优化生产流程和质量控制。
智能BI：企业数字化转型的突破口
一个典型的“大模型+”应用案例是商业智能（BI）领域的创新。知名国产BI品牌思迈特软件最新发布的Smartbi对话式分析大模型版本，展示了AI与BI深度融合带来的变革。
通过大模型的加持，Smartbi实现了业务价值和使用门槛的双重突破。企业用户可以通过自然语言对话的方式进行数据分析，无需专业IT人员或数据分析师的介入。这种低门槛、高效率的数据分析方式，让“人人都能成为数据分析师”成为可能。
在具体业务场景中，Smartbi的多轮对话分析能力可以帮助企业快速定位问题根源，支持科学决策。例如，在内部经营分析会上，管理者可以通过对话式分析实时了解业绩情况、业务人员表现等信息，实现精细化管理。
“万卡系统”：突破算力瓶颈的关键
随着大模型应用的不断深入，算力需求呈现出爆炸式增长。郑纬民院士特别强调了自主构建“万卡系统”的重要性。所谓“万卡系统”，是指由上万个GPU组成的超大规模算力集群，是支撑大模型训练和推理的基础。
字节跳动联合北京大学研究团队开发的MegaScale系统，为“万卡系统”的实现提供了技术参考。该系统通过算法优化、通信策略和网络调优等手段，解决了大规模训练中的效率和稳定性问题。具体技术细节包括：
- 采用并行transformer块、滑动窗口注意力和LAMB优化器等算法优化手段
- 实现3D并行中的通信重叠，减少等待时间
- 优化数据预处理和加载流程，消除冗余操作
- 对网络拓扑和通信群进行精细设计，提升整体性能
经过优化后，MegaScale系统在2048张GPU集群上的初始化时间从1047秒降至5秒以下，在万卡GPU集群上的初始化时间更是降至30秒以下，展现了强大的技术实力。
AI驱动的未来：机遇与挑战并存
面对AI带来的机遇，中国拥有独特的优势。倪光南院士指出，中国具有举国体制优势、超大市场规模优势和人才优势。这些要素的有机结合，为AI技术的发展和应用提供了肥沃土壤。
然而，挑战同样不容忽视。在基础研究方面，中国仍需加大投入力度。正如倪光南院士所言：“无论是哪种技术，都需要踏踏实实地在基础研究方面下功夫，为长期发展提供支撑。”
展望未来，AI将继续在经济增长中发挥更大作用。从赋能传统行业转型升级，到推动基础科学研究突破，AI正在成为新质生产力的核心驱动力。正如郑纬民院士所期待的那样，中国有望在“大模型+”领域走在世界前列，为全球AI发展贡献中国智慧和力量。