在2025搜狐科技年度论坛上，中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民就人工智能大模型的基础设施建设和未来应用，发表了引人深思的演讲。他深入分析了当前人工智能发展的两大关键趋势，并为中国人工智能技术的发展方向提出了颇具价值的建议。
郑纬民院士指出，2025年的人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象。首先，多模态技术的进步，赋予了大模型处理文本、图像、视频等多种类型数据的能力，极大地扩展了其应用范围和深度。这意味着AI不再局限于单一任务，而是能够理解和生成更丰富、更复杂的综合信息。
其次，人工智能技术正在与国民经济的重要行业深度融合，并发挥着日益重要的作用。中国在这些行业的人工智能落地应用方面，已经展现出明显的优势。这得益于中国庞大的市场规模、丰富的数据资源以及积极的政策支持。例如，在智能制造、智慧医疗、智慧城市等领域，中国的AI应用都在快速发展。
然而，人工智能大模型训练对算力的需求巨大，硬件系统的选择成为至关重要的因素。目前，业界主要依赖两种类型的硬件系统：一种是以英伟达GPU为代表的国际领先硬件。这些硬件在性能上优势明显，并且拥有成熟的生态体系。但是，近年来，由于地缘政治等因素的影响，这些硬件面临着禁售风险、价格上涨以及供应短缺的问题。另一种是国产芯片，近年来，超过三万家中国企业投入到国产芯片的研发中，硬件性能也在不断提升。然而，生态兼容性不足是制约国产芯片发展的关键瓶颈。由于缺乏完善的软件工具、开发框架和应用支持，开发者很难将国产芯片应用到实际项目中。
针对国产芯片发展的困境，郑纬民院士提出了两条策略性的建议。第一，他建议构建类似于CUDA的国产系统。CUDA是英伟达开发的一套并行计算平台和编程模型，极大地降低了GPU开发的门槛。构建类似的国产系统，可以降低开发者的学习成本，让他们更容易地迁移已有的知识和经验，从而逐步建立起国产芯片的生态体系。这种“生态先行”的策略，有助于解决国产芯片长期以来的短板。
第二，他强调必须持续提升国产芯片的硬件性能。虽然国产芯片起步较晚，面临着技术积累不足等诸多挑战，但只要性能能够达到国际同类产品的60%以上，并辅以优秀的生态优化，国产芯片就能凭借更高的性价比和自主可控的优势，吸引到更多用户的青睐。换句话说，国产芯片的竞争策略不应该是盲目追求绝对性能的超越，而是应该在性能、生态和成本之间取得平衡。
“我们不需要盲目追求与国际顶尖产品的全面超越，”郑纬民院士强调，“只要能够达到60%的性能水平，并通过优化生态来提升用户体验，大家就会愿意使用我们的产品。当然，如果能够达到70%、80%甚至更高的性能水平，那就更好了。” 这种务实而进取的态度，为中国人工智能芯片的发展指明了方向。关键在于找准定位，发挥优势，逐步缩小与国际领先水平的差距。
