chanong 前言
今天，老陈跟大家一起来学习一下人工智能技术的发展路径方面的知识。在探讨人工智能（AI）技术的发展路径时，我们确实需要在“拼算法模型”和“拼新型基础设施”之间找到一个平衡点。这两者并非孤立存在，而是相互促进、共同发展的。
一、算法模型是人工智能技术的核心
首先，算法模型是人工智能技术的核心。无论是深度学习、自然语言处理还是计算机视觉等领域，都需要高效、精准的算法模型来支撑。这些模型通过对海量数据的训练和学习，能够不断优化自身性能，提升AI系统的智能化水平。因此，算法模型的研发和创新对于推动人工智能技术的发展至关重要。
二、AI大模型是算法模型的基础设施
然而，算法模型的高效运行离不开强大的基础设施支持。新型基础设施，如数据中心、云计算平台、高速网络等，为算法模型提供了必要的计算资源和数据传输能力。特别是在处理海量数据时，强大的算力和高效的数据传输能力能够显著提高算法模型的训练速度和准确性。因此，新型基础设施的建设和完善对于推动人工智能技术的发展同样重要。
针对我国80%的中小微企业对于低门槛、低价格的智能服务的需求，我国在智能计算产业上应该着重实现数据、算力、算法的全面基础设施化。这不仅可以降低企业使用AI技术的门槛和成本，还能够推动AI技术在更广泛的领域得到应用。
具体来说，我国可以借鉴二十世纪初美国信息高速公路计划的经验，加大力度建设国家数据枢纽与数据流通基础设施。同时，以通用大模型为基座，构建大模型研发与应用的基础设施，支撑广大企业研发领域专用大模型。
三、全国一体化算力网建设
此外，全国一体化算力网建设也是推动算力基础设施化的重要举措。通过建设高效、低成本的算力网络，可以为广大用户提供高品质的算力服务，降低算力使用门槛，推动AI技术的普及和应用。
算力基础设施的中国方案需要具备“两低一高”，即在供给侧，大幅度降低算力器件、算力设备、网络连接、数据获取、算法模型调用、电力消耗、运营维护、开发部署的总成本，让广大中小企业都消费得起高品质的算力服务，有积极性开发算力网应用；在消费侧，大幅度降低广大用户的算力使用门槛，面向大众的公共服务必须做到易获取、易使用，像水电一样即开即用，像编写网页一样轻松定制算力服务，开发算力网应用。在服务效率侧，中国的算力服务要实现低熵高通量，其中高通量是指在实现高并发度服务的同时，端到端服务的响应时间可满足率高；低熵是指在高并发负载中出现资源无序竞争的情况下，保障系统通量不急剧下降。保障“算得多”对中国尤其重要。
结语
总之，算法模型和新型基础设施是推动人工智能技术发展的两个重要方面。我们应该在注重算法模型研发和创新的同时，加强新型基础设施的建设和完善，为人工智能技术的发展提供有力支撑。我是四电老陈，感谢观看！
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