5月25日，由戰(zhàn)略學會、臺州市科學技術協(xié)會共同主辦，戰(zhàn)略學會青年工作委員會、臺州市椒江區(qū)科學技術協(xié)會聯(lián)合承辦的中國發(fā)展戰(zhàn)略學研究會2024年學術年會（數(shù)字經濟專委會分論壇）在浙江臺州順利舉辦。

在以“新質生產力促進中國式現(xiàn)代化發(fā)展”為主題的分論壇上，軟通動力首席數(shù)字官金亞東受邀出席并發(fā)表《AGI元年：新質生產力的危與機》主題演講，他向與會嘉賓分享了人工智能＋大模型時代下對新興技術領域的前瞻性思考，深入剖析了人工智能生成模型（AGI）所帶來的新質生產力賦能，以及軟通動力基于技術進步發(fā)展的新質生產力落地道路。

金亞東表示，中國在新質生產力方面的適度超前布局正當其時。行業(yè)智能化催生了多樣化的算力需求，隨著AI應用的迭代和海量數(shù)據(jù)的增加，從金融數(shù)據(jù)的快速交互到制造業(yè)的大規(guī)模實時數(shù)據(jù)處理，再到智能終端的私有化AI模型，都對算力提出了更高要求。

在他看來，AI應用長期且海量的計算需求會使AGI供給側和需求側同時面臨巨大的機遇與挑戰(zhàn)。在供給側層面，面對國際供應鏈的不穩(wěn)定性及國產算力的成熟度問題，我們應堅持寬進嚴出的策略，集中力量進行硬件和模型的原始創(chuàng)新；同時統(tǒng)籌規(guī)劃，構建算力中心＋算力調度平臺，在國內建設中堅持訓推結合，以推為主，盤活存量。在需求側層面，訓練算力是當前的主流需求，但訓練本身不是目標，而是過程，隨著基礎大模型地位的爭奪轉化為推演算力之爭，將出現(xiàn)巨大的需求釋放。這個過程，對大部分行業(yè)而言還是要先解決信息化問題，才能更好地利用智能化，其中率先被重新定義的行業(yè)主要集中在泛媒體和娛樂業(yè)。此外，在大模型之外，還有 CV、MLP、時間序列、蛋白質預測等前沿技術，對很多領域來說，比如在生命科學研究、微觀世界、石油石化里，更重要的是學會用好大模型范式，使之更好地服務我們的真實需求。

面對這種發(fā)展形勢，軟通動力要走出基于技術進步的新質生產力落地之路。其關鍵點有三：一是要基于技術洞察能前瞻地研判產業(yè)政策，把握產業(yè)發(fā)展風向；其次，采取分級分層的管理策略，跨越技術鴻溝，活用解決策略和市場力量釋放技術潛力，實現(xiàn)應用與科技的有機結合；三是建立基于長期主義的金融機制，借助有效的金融工具推動技術的轉化，真正形成商業(yè)生態(tài)的良性循環(huán)，促進新質生產力落地。

新質生產力不僅是時代發(fā)展的必然趨勢，更是助力中國實現(xiàn)高質量發(fā)展的關鍵力量。未來，軟通動力將繼續(xù)發(fā)揮自身在新質生產力方面的技術優(yōu)勢，持續(xù)關注行業(yè)前沿動態(tài)，不斷探索和創(chuàng)新，致力于為企業(yè)客戶轉型升級提供有力支撐，為解鎖新質生產力的無限潛能、構建可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代化社會藍圖貢獻力量。

?