云智融合促新质生产力加速发展

历史上每一次科技革命都提供了一种由通用技术、新型基础设施和经济组织制度所构成的新技术经济范式，这种新的技术经济范式能够推动经济社会现代化并逐步提高其生产率。在新一轮科技革命和产业变革的深入发展时期，数字科技是新质生产力的重要驱动力，其中以大模型为代表的人工智能正带来工具革命、科研范式变革和产业智能发展，逐步演化成为一种具备普遍适用性、动态演进性、创新互补性特征的通用技术，成为新质生产力发展的重要引擎。云计算为人工智能发展提供了高度可扩展的计算资源，为大模型的开发和优化创造了理想的环境，为海量数据的存储、处理加工和应用提供了综合技术平台能力，已经成为重要的新一代数字基础设施。云智深度融合共同加速数据等新生产要素价值发挥，推动劳动力、劳动工具和劳动对象的质态升级，构筑新质生产力发展高地。

人工智能成新质生产力发展的重要引擎

大模型带动生成式人工智能迅速发展，推动AI从感知理解到生成创造的跃迁，拉开了人工智能新篇章的帷幕。生成式人工智能的自主生成创造和推理能力，与传统机器学习相结合，极大扩展了人工智能的应用边界，在科学探索、企业经营、艺术创作等诸多领域带来巨大的创新机遇，推动经济产业各领域的发展变革。

人工智能带来工具革命，推动效率革新。生成式AI具有强大的语言处理能力、模式学习与泛化能力以及多模态内容生成能力，可以基于提示词自动生成全新的文本、图像、音视频、代码等，为内容创作、图片设计、软件开发等带来强有力的工具革新，极大地提升了生产效率。例如，在办公与文档处理方面，AI能够自动生成报告、提案、会议纪要等；在影像与创意设计领域，能够根据提示词自动生成设计图、创意草稿等；在智能编码方面，能够支持代码补全、单元测试生成、代码解释、代码查错等核心场景；在法律等专业服务领域，生成式AI的应用进一步深化了技术与行业知识的融合，能够快速生成法律文件、审核合同，帮助律师高效处理繁杂的文书工作。随着AI Agent（智能体）的发展，通过任务规划、工具调用、记忆增强等能力叠加，生成式AI能够搭建具备认知和推理能力的超级智能助手，理解用户需求并生成响应提供个性化服务，有可能强化甚至颠覆现有的劳动工具。

人工智能引领科研创新，带动范式变革。基于海量的数据分析和模型构建，AI大模型正在加速全球芯片、药物、材料、自动驾驶等一系列科研范式的创新突破，Google学术相关数据表明，过去3年里，材料科学、生命科学、能源科学使用AI手段开展科研的比例占到34.5%。在芯片设计领域，英伟达Hopper GPU架构使用深度强化学习优化并行前缀电路，设计了近13000个电路实例，与采用EDA工具相比，相似的性能下面积减少了25%。在材料科学领域，DeepMind开发了用于材料科学的人工智能强化学习模型GNoME，并基于该模型寻找到了38万余个热力学稳定的晶体材料，极大加快了发现新材料的研究速度。在生命科学领域，Alphafold能够仅凭氨基酸去预测蛋白质的结构，而且获得了接近于实验解析的准确度。当前，AI正融入科学发现的假设形成、实验设计、数据收集和分析各个阶段，为科学研究开辟了新路径。

人工智能融合各行各业，加速产业智能。人工智能正逐步渗透进各个产业领域，在研发设计、生产制造、经营管理、营销服务等产业链各环节发挥作用，助力企业经营提效、业务创新、客户体验提升等。在业务创新方面，生成式AI帮助企业突破传统业务模式的限制，提升现有产品与服务的价值，甚至可以开辟新的产品和服务形式。例如，AI加成的智能终端通过集成生成式AI技术，实现了从信息处理到智能化交互与个性化服务的跨越。又比如教育行业，通过生成式AI可以实现从教学内容的个性化定制到学习体验，再到教育管理与评估的智能化的全面升级。在客户体验提升方面，生成式AI通过深入学习个体用户的行为模式与偏好，提供更加个性化、互动性和沉浸感的用户体验。如在客户服务领域，生成式AI能自适应地生成精准答案及个性化建议，模仿真人对话，带来人性化的互动体验，高效满足用户需求。

云计算是人工智能的最佳“拍档”

以大模型为代表的人工智能对计算资源的需求巨大，需要高弹性易扩展、稳定可靠的算力平台支撑。云计算平台通过部署先进的硬件技术、优化计算资源分配等来应对大模型研发及训练推理不断增长的算力需求。云原生先进架构也为未来AI技术的持续创新和应用提供了坚实的支撑。当前全球人工智能通用大模型基本都架构在云计算基础上，云计算成为人工智能发展的重要基础底座。根据IDC数据调查及预测，未来5年中国智能算力复合增长率将达到33.9%，70%的中国企业和组织希望通过云上获得应用人工智能的能力。

云计算提升大模型训练和推理效率。大模型的参数量在不断扩大，有些甚至达到千亿、万亿级，这么大参数量的大模型训练和推理需要底层算力、网络、存储、数据计算、AI框架等复杂技术的系统性工程支撑。在模型训练上，云计算为大模型提供敏捷弹性、高度可扩展的异构算力及并行计算的高速互联网络能力。同时，云上AI平台能够对庞大训练任务进行自动分拆和分配，通过硬件、网络、框架一体化协同调度能力，提供速度更快、算力更省的高性能分布式训练方案；通过配置相关自动容错训练框架，能够在大语言模型动辄数周、数月的训练周期中，提供极致的稳定性保障，减少人工介入成本，大大缩短大模型训练时间。在模型推理服务上，云平台通过异构芯片适配、弹性容器调度以及算子融合等进行模型推理加速，大大提升推理吞吐，从而实现性能优化。在数据上，云存储技术通过高吞吐、低延迟的并行文件存储提升效率，加速了AI数据处理。整体上，云计算提供了高效的计算能力、海量的存储空间及灵活的资源配置，大大提升大模型的训练和推理效率。

云计算提供一站式MaaS服务。大模型与产业结合已经成为大势所趋，当前企业普遍采用API直接调用、提示词工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）和模型微调（Finetuning）等方式使用大模型。云计算平台提供一站式MaaS（模型即服务）服务，为大模型的再训练、微调、评估和部署等环节提供全生命周期工具链及高质量行业数据集。在检索增强方面，平台提供了包括数据分类、企业知识库建设和RAG链路搭建的服务能力；在模型的再训练和微调方面，平台提供了包括底层模型能力、内置数据集、基础应用组件与训练工具、预构建的AI服务等的从预训练到强化学习的全链路服务体系；在模型的部署和应用服务方面，云上AI服务平台通过开放兼容的接口，让训练好的大型模型可以方便地部署为可供外部应用程序调用的服务，并通过在线评测工具进行评估。

云计算加速构建AI原生应用架构。广义云原生先进架构为AI开发提供稳定的运行环境，是AI原生应用不可或缺的底座。一方面，云计算平台支持容器技术和Kubernetes等编排工具，使得AI应用可以采用微服务架构进行构建，每个服务组件都可以独立开发、部署和扩展，提高了系统的灵活性和可维护性，有助于构建复杂、可扩展的AI原生应用。另一方面，云平台支持的应用开发工具链加速了AI应用的开发流程，支持代码托管、自动化测试、持续集成和一键部署，确保了快速迭代的同时也保持高质量的交付标准。同时，云服务的全球分布特性及多地多活的架构使得AI应用可以轻松地扩展到不同地区，保证高可用性、高可靠性。架构升级是持续演进的必然趋势，积极拥抱云原生、微服务架构，能够实现生成式AI应用的快速迭代，保障弹性伸缩和故障自愈。综上，云计算通过提供全方位的技术赋能，不仅简化了AI应用的开发和运维流程，还促进了AI技术的普及和深化应用，为AI原生应用架构提供坚实的基础。

云智融合的三大着力点

面向AI时代，所有产品和服务都值得用大模型重新升级。“云+AI”为各行业数字化转型和智能化升级提供坚实的底座，助力各行各业提高生产运营效率、拓宽市场边界、创新业务模式，加速新质生产力发展。针对云智融合的新趋势，重点要推动以下三个方面发展：

一是加强科技与产业的创新合作。今年《政府工作报告》提出要开展“人工智能+”行动，国资委也加快实施“人工智能+”专项行动。针对人工智能在产业的应用推进，科技供给方与产业领域应用需求方应加强创新合作，围绕重点领域和行业，开展大模型的垂直化、产业化和场景化应用探索，以应用带技术、以技术促应用，并推动形成标准规范，加快实现技术迭代升级和产业的智能转型。对于通用性强、市场化较为成熟的垂直领域，如精准营销、智能客服、智能办公、企业知识问答等场景，可加快构建标准规范及评测体系等。对于专业行业领域，则加强场景挖掘和合作试验，如生物医药领域可充分发挥人工智能技术在高通量筛选、实验预测、结构分析等方面的优势，推进创新药物发现、生物育种等细分场景合作；自动驾驶领域发挥人工智能在高精度感知、实时计算、低延时通信等方面的优势，重点围绕车路协同、仿真测试、高速领航驾驶辅助等场景进行合作。

二是提供更加普惠便利的科技服务。以大模型为代表的人工智能的发展，让科技普惠的速度进一步加快。一方面，基础大模型的发展使得传统企业不用从0-1投入大量资源进行算法开发，就能通过调用最先进的大模型进行应用系统改造升级；另一方面，人机自然语言对话交互，也让每一个个体都能轻松地获取最新的科技应用。持续向企业和个人提供更加普惠便利的服务是科技企业的不懈追求。当前，云计算厂商已经陆续推出了serverless化智算服务、大模型全栈式集成平台与工具等，大大降低模型训练推理成本和生成式人工智能应用开发门槛。面向未来，应继续推动更多行业企业拥抱“云+AI”，放大公共云平台的集约化、规模化优势，向市场进一步释放技术创新和规模发展的红利。

三是构建繁荣的云智融合生态体系。生态体系建设对于技术创新和产业智能应用深化至关重要。云服务商应进一步构建从AI基础设施到应用开发平台的全栈AI能力，为各行业开展智能应用提供丰富的工具和资源，助力产业智能升级。坚持开放创新，通过开源模型、开源社区等的百花齐放，让更多的开发者、创业企业获得更多更成熟的创新能力。当前，阿里云通义千问已经开源了从5亿到1100亿的参数规模以及视觉理解、音频理解等多模态大模型，也通过魔搭（ModelScope）模型开源社区，促进知识交流与资源共享。加强对人工智能、云计算等领域的多层次人才培育体系建设，通过专业资格认证等机制，培育符合智能时代需求的创新型专业人才。

即将到来的智能时代，各行各业将全面融入数字化和智能化的科技浪潮中。云智融合，以前所未有的方式优化资源配置、加速创新周期，助力传统产业焕发新生，也为未来产业奠定坚实的技术基础和发展动能，成为新质生产力发展的加速器。