8月19日，在2024北京人工智能生態(tài)大會上，中國工程院院士鄔賀銓表示，人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的引擎，其大模型的發(fā)展仍然需要通過持續(xù)的努力和多方協(xié)作才能取得突破。他強調(diào)，在提升對物理世界的模擬能力方面，仍需“大力出奇跡”。

鄔賀銓指出，算力和數(shù)據(jù)是推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素。隨著大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展，市場對算力的需求急劇增加，尤其是在大模型的訓練環(huán)節(jié)，需要大型算力集群的支持。他提到，中國已經(jīng)建設(shè)的算力樞紐雖然具備強大的潛力，但利用率仍有提升空間，通過集約化和優(yōu)化管理，可以有效解決當前對算力的巨大需求。

在談到數(shù)據(jù)的重要性時，鄔賀銓表示，人工智能技術(shù)的進步離不開高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支撐。中國具備超大規(guī)模市場、海量數(shù)據(jù)資源和豐富的應(yīng)用場景，這為AI發(fā)展提供了良好基礎(chǔ)。然而，目前的數(shù)據(jù)供給質(zhì)量仍然不高，數(shù)據(jù)流通機制不暢，應(yīng)用潛力尚未完全釋放。因此，他呼吁加快數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度的建設(shè)，推動政府數(shù)據(jù)的共享和開放，促進數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域的流通和應(yīng)用。

關(guān)于“大力出奇跡”這一網(wǎng)絡(luò)流行語，鄔賀銓在會上進一步解釋了其在AI大模型領(lǐng)域的適用性。他指出，大模型的發(fā)展遵循規(guī)模化定律，即模型的參數(shù)量、數(shù)據(jù)集的大小和用于訓練的算力規(guī)模三者必須同時擴大，才能達到最佳效果。只有在這三個因素的共同推動下，大模型的性能才能實現(xiàn)冪律增長，因此，當前仍需要持續(xù)的大力投入才能取得顯著突破。

鄔賀銓還提到，人工智能大模型正在加速賦能各行各業(yè)，但不少中小企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中仍面臨挑戰(zhàn)，特別是在AI的開發(fā)和利用上存在后顧之憂。中小企業(yè)往往缺乏人才、技術(shù)和數(shù)據(jù)資源，這使得大模型技術(shù)對他們來說“可望而不可及”。他建議，基礎(chǔ)大模型與各類行業(yè)小模型的結(jié)合是大模型落地應(yīng)用的有效途徑，通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和調(diào)整聯(lián)合訓練策略，可以更好地實現(xiàn)行業(yè)需求的對接。

最后，鄔賀銓建議，政府和企業(yè)應(yīng)積極營造良好的人工智能生態(tài)環(huán)境。政府在推動AI技術(shù)發(fā)展中既要發(fā)揮扶持作用，又要以企業(yè)為主體，加強制度和平臺建設(shè)，推動重點領(lǐng)域的試點和模式創(chuàng)新，從而形成示范帶動效應(yīng)，助力人工智能技術(shù)更廣泛、更深入地應(yīng)用于各個行業(yè)。