联想集团副总裁陈振宽：AI 2.0 时代，算力发展该如何破局？
AI 2.0：算力盛宴，抑或画饼充饥？
“算力！算力！没有算力，AI就是空中楼阁！” 这句话近来在科技圈甚嚣尘上，仿佛算力成了万能灵药，只要有了它，AI就能无所不能。联想集团副总裁陈振宽在2024中国算力大会上更是高呼，AI 2.0时代，要从“算力可用”跃迁到“算力好用”。听起来很美好，但现实真的如此吗？我们是否正被裹挟在一场算力狂欢中，而忽略了其他关键因素？
诚然，AI 的发展离不开算力支撑。《2023 — 2024 年中国人工智能计算力发展评估报告》预测，未来几年中国智能算力规模将以惊人的速度增长。各地纷纷上马智算中心项目，仿佛不建个智算中心就落后于时代潮流。然而，这种一窝蜂式的建设，是否真的能解决AI发展面临的瓶颈？
我的第一个观点是：算力固然重要，但并非万能钥匙。
AI的发展是一个复杂的系统工程，算法、数据、人才等因素同样至关重要。仅仅堆砌算力，而不注重算法优化、数据质量提升和人才培养，无异于建造空中楼阁，最终只会导致资源浪费和低效发展。如同拥有顶级跑车却缺乏驾驶技术，最终也只能在原地打转。
以自动驾驶为例，即使拥有强大的算力可以实时处理海量传感器数据，但如果算法不够智能，无法准确识别复杂路况和做出正确决策，自动驾驶汽车依然无法安全上路。特斯拉的自动驾驶技术虽然算力强大，但依然事故频发，这恰恰说明了算法的重要性。
第二个观点：重硬件轻软件的现象亟待改变。
国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广指出的“重硬件轻软件难以满足多元场景需求”一针见血。当前，许多企业和机构在AI建设中过度重视硬件投入，而忽视了软件和应用的开发。这导致算力资源利用率低，无法有效转化为实际生产力。
试想一下，一个拥有顶级配置的电脑，如果没有安装操作系统和应用程序，它只是一堆昂贵的电子元件。同样的道理，即使拥有强大的算力，如果没有相应的软件和算法支撑，也无法发挥其应有的作用。
根据斯坦福大学2023年AI指数报告，全球AI私人投资总额在2022年达到919亿美元，但其中大部分资金流向了硬件基础设施建设，而软件和算法领域的投资相对较少。这种投资失衡无疑制约了AI的整体发展。
第三个观点：混合式AI是未来发展方向，也是破解算力瓶颈的关键。
陈振宽提到的混合式AI框架，即个人大模型、企业大模型与公有大模型共存互补，无疑为AI发展提供了新的思路。这种模式可以有效降低对单一巨型算力的依赖，同时提升算力效率和数据隐私保护。
想象一下，未来每个人都可以拥有自己的个性化AI助手，它可以根据你的需求和习惯提供定制化服务，而无需将所有数据上传到云端。这不仅可以提升效率，更能保障个人隐私安全。
IDC预测，2027年全球AI解决方案支出将超过5000亿美元。这庞大的市场需求，不可能仅仅依靠少数巨头提供的公有大模型来满足。混合式AI的出现，将为更多企业和个人参与AI发展提供机会，形成百花齐放的局面。
那么，未来算力发展该如何破局？
首先，要转变观念，从“算力为王”转向“算法为先”。加大对算法研究和软件开发的投入，提升算力利用效率。
其次，要加强产学研合作，培养更多AI领域的高端人才。没有人才，再强大的算力也只是一堆废铁。
最后，要构建开放的AI生态，鼓励创新，促进合作。只有形成良性竞争的市场环境，才能推动AI技术的快速发展和普及应用。
AI 2.0时代，算力是基础，但不是全部。我们不能被算力迷了眼，而忽略了其他关键因素。只有软硬件协同发展，算法、数据、人才齐头并进，才能真正释放AI的巨大潜力，让AI真正造福人类。否则，这场所谓的算力盛宴，最终可能只是一场画饼充饥的幻觉。