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“建设能够支撑AI大模型的算力基础设施，需要持续投入巨大的财力和人力，要能拿得起、找对人、耐得住寂寞，这必然会导致算力的集中化。”一是向主要国家集中，二是向资本巨头和科技巨头集中。6月10日，新金融联盟董事长、中国银行原行长李立辉主持了新金融联盟举办的“金融机构数字化、智能化转型及大规模模型技术应用”活动。”一个内部研讨会说。
针对上述情况，李礼辉指出，我们需要讨论的是如何建设世界领先的国家级算力基础设施；如何构建一个技术值得信赖、资源共享、商业可持续、惠及市场主体的算力生态系统。
“算力基础设施的布局和建设要锚定世界领先目标，硬件和软件并重，国家和企业层面联动协调，新中心和老中心深度融合，统筹考虑人力资源和运营成本”。他说。思考。
会上，新金融联盟学术总监、中国工商银行首席技术官陆中涛，民生银行数据管理部总经理沈志勇，平安数字资产管理及研发中心总经理刘金苗安银行、第四范式联合创始人兼首席架构师胡世伟主题演讲。李丽辉、中国信息通信研究院金融科技研究中心副主任赵晓飞进行点评和交流。
来自56家银行及非银行机构、55家科技企业的170余位嘉宾线上线下参加了本次会议。会议由新金融联盟秘书长吴玉山主持，中国金融四十人论坛提供学术支持。以下为李丽辉讲话全文，经本人审阅。
AI迭代与算力竞争
文字|李丽惠
AI迭代会创造什么价值
微软人工智能实验室OpenAI于2022年11月30日推出人工智能聊天程序ChatGPT，2个月内月活跃用户突破1亿，堪称人工智能技术发展的奇点。ChatGPT的全称是ChatGenerativePre-trainedTransformer，可以理解为“一个预先训练的具有生成能力的人机对话转换程序”。ChatGPT具有基于超算能力的学习能力、逻辑能力和语言能力，可以学习、掌握和使用大型数据库中的各类知识，可以学习、理解和使用人类语言和表达方式，可以区分上下文和人机对话沟通可以完成写电子邮件、论文、文案、代码和翻译等任务。2月7日，微软将ChatGPT集成到Bing搜索引擎和Edge浏览器中，解决负载过载题；3月14日，发布GPT-4，建立文本-图像映射关系，支持图像输入、表单输入、图形编程。图形书写和其他应用程序。
在ChatGPT的带动下，上半年AI应用快速扩张。谷歌的Bard将生成式人工智能集成到电子邮件、照片编辑和在线工具中，此前仅在美国和英国推出，现在已扩展到180个国家。百度生成式AI产品“文心一言”可应用于商业文案、文学写作、数学计算、汉语理解、多模态生成等场景。CharacterAI开放IOS和Android下载，用户可以创建角色，对话涵盖写邮件、回题、编程等。虎博科技多语音大语言模型TigerBot开源，对话AI邀请内测。
ChatGPT是目前最先进的AIGC模型。有人选择了4种经典的测试任务来评估人类的理性思维，包括语义错觉任务、认知反思任务、证伪选择任务和心理程序任务。一共测试了26道题，GPT-35是正确的。GPT-4的正确率为58%，GPT-4的正确率高达88%，高于应试人类62%的平均正确率。用户发现ChatGPT的应用确实可以提高编程和翻译工作的效率，增强视频和图片创作的效果。一些大学拒绝接受在人工智能模型的帮助下完成的论文。
新的AI模型可以直接为开发者创造商业价值。例如，ChatGPTPlus用户每月需要支付20美元，而OpenAI的市场估值则大幅上涨。新的人工智能模式还将为企业创造价值它可以准确、快速、自动地执行日常任务，从而提高产出；可以提高工业流程、物流流程、服务流程的自动化程度，从而节省成本；它可以检测、发现、诊断生产经营各个环节的运行缺陷，从而提高管理效率。至于AI迭代对数字经济和社会的具体贡献，还需要经济学家深入评估。
AI迭代可能带来哪些影响和挑战
必须关注的是AI迭代所揭示的数字技术变革可能对我国数字经济发展带来的影响和挑战。
第一，算力集中和算力竞争。
计算能力一般是指计算数据的能力。人们普遍认为，数字经济时代，数据成为生产要素，算力构成新生产力。计算基础设施包括以服务器为中心的硬件和以算法为中心的软件。2022年，我国算力总规模将达到每秒180EFLOPS，据称仅次于美国位居全第二。
在数字技术的应用中，人工智能、大数据、云计算都需要巨大的算力支撑，而人工智能的算力体现了前沿的算力。
ChatGPT堆积超强算力，算力竞争集中在AI模型层面的竞争。模型的本质是基于数据的客观规律的发现和表达。通过模型的学习和优化，可以获得相对准确、可信、可用的预测结果。该模型可应用于自然语言处理、计算机视觉、智能驾驶、智能医疗、智能家居、智能制造、环境监测等场景和任务。在高级自然语言处理和计算机视觉任务中，需要万亿级到千万亿级参数的大型模型，需要超级计算资源和数据，需要更复杂的算法和技术，需要更长的训练时间。只有这样，才能从海量数据中提取出更典型、更高维度的特征和模式，从而提高模型的准确性和时效性。算力也在很大程度上决定了金融竞争力。智能信用评估、客户筛选、风险定价、风控、投资顾、精算、数字化员工等都需要数据、算力和模型的支持。
自2015年以来，微软旗下的OpenAI投入巨大的财力和人力培育超级算力，最终实现了AI技术的迭代升级，成功打造了ChatGPT，形成了AI大规模模型技术的优势。
建设能够支撑AI大模型的算力基础设施，需要持续投入巨大的财力和人力。出得起，找对的人，耐得住寂寞。这必然导致算力的集中。一是向大国集中。据非统计，美国和中国的算力约占全算力的60%。二是聚焦资本巨头和科技巨头。绝大多数小型企业没有足够的财力和人力资源来构建有价值的计算能力。
因此，算力竞争将是主要经济体国家层面的竞争，也是资本巨头与科技巨头企业层面的竞争。我们需要讨论的是如何建设世界领先的国家级算力基础设施；如何构建技术可信、资源共享、商业可持续、惠及市场主体的算力生态系统。
第二，数据差距与数据治理。
不同领域和场景的应用具有不同的性能和覆盖范围，从而对数据资源和人工智能模型有不同的要求。并不是所有的应用场景都需要大规模数据，而是需要大模型。但基于国家和企业层面的算力竞争，需要国家和企业层面的数据支撑。OpenAI用于ChatGPT学习和预训练的数据资源基本开放共享，整体上获得了不间断的数据供应。要打造堪比ChatGPT的AI大模型，需要提供不间断、无阻碍的数据供应。
虽然我国拥有海量数据规模和丰富应用场景的优势，但题是，行政体制、支付模式、地缘政治等衍生的数据鸿沟可能影响我国建设一流科技目标的顺利实现计算能力和一流的AI模型。
首先，数据共享模式的局限性可能会影响数据价值的深入开发。
例如，涉及企业的信用数据、行为数据分散在金融机构、金融监管、工商、税务、海关等不同地方系统。开放共享水平不高，形成行政数据缺口。再比如，我国移动支付用户规模高达9亿，数字支付成为主要数据入口。互联网拥有海量的个人数据和企业数据，但互联网与金融机构之间的数据连接和数据共享尚未达到成熟的模式。数据缺口仍有待填补。
其次，地缘政治冲突可能影响全数据资源的供给格局。
以美国为首的西方发达国家凭借长期发展积累的数据资源优势，在多个关键领域建立了西方主导的数据资源供给格局。
以医疗保健为例，美国国家医学图书馆的Medline是全最权威的生物医学文献数据库，收录了自1966年以来70多个国家和地区出版的3400余种生物医学期刊，每年以30万篇的速度增加35万条记录，涵盖基础医学、临床医学、环境医学、营养与健康、职业病、健康管理、保健、微生物学、药学、社会医学等细分领域。我国生物医学文献数据库增长迅速，但仍存在数量级差距。中国医学科学院1994年开发的“中国生物医学文献数据库CBM”是集检索、个性化定制、全文传递于一体的中外文生物医学文献服务系统。检索系统与美国国家医学图书馆医学文献数据库Medline兼容。检索Pubmed。2018年1月21日，搜索Pubmed因美国政府财政资金被切断而暂停，对全医学实验造成重大影响。
需要警惕的是，在地缘政治环境下，美国等西方国家针对中国设置的技术壁垒不断升级，很可能从高端芯片、核心软件延伸到数据资源领域，人为地造成数据差距。
为此，我们需要讨论的是如何完善数据治理体系，构建适应数据特征、符合数字经济发展规律、能够保障国家数据安全的基础数据体系，从而全面实现数据安全。数据元素的值；如何把握全数据共享的方向和方向原则，参与跨境数据流动，在维护数据***的同时，充分利用全数据资源，打造算力竞争优势。
第三，人工智能合成与人工智能信任。
AI合成是指应用深度学习、虚拟现实等生成算法，产生图像、音频、视频、虚拟场景等深度合成内容。随着AI合成人工智能水平的进化，最新的深度合成算法甚至可以抵抗一般的技术筛选，可以产生高仿逼真的声纹。人们开始担心人工智能虚假和人工智能操纵对社会构成的威胁。
据统计，在爱奇艺、腾讯视频、优酷、抖音、YouTube、Twitter等10大主流上，2021年新发布的深度复合视频作品达24317部，较2017年增长135倍。合成内容呈指数级增长，市场充满动力。2021年，新发布的深度合成视频点赞数将超过3亿。
深度合成的内容可以模糊真假之间的界限。菜鸟级人工智能已被用来实施经济欺诈，也可能被用来抹黑个人声誉和企业商誉。灰烬级人工智能操纵可能被用来抹黑政治人物或政治实体、操纵负面舆论、制造政治恶意、破坏政治信任、激化社会矛盾。
因此，我们迫切需要重构AI信任。需要讨论的是如何从技术和制度上有效打击人工智能造假行为，如何建立防止人工智能操纵的防火墙，维护数字经济时代的国家安全。
如何适应AI迭代和算力竞争的新形势
面对人工智能迭代和算力竞争的新形势，必须加快建设高水平算力基础设施和先进数据基础设施，激活数据要素潜力，把数字经济做强做优做大，增强新动能。经济发展动力。打造国家竞争新优势，维护国家数字安全。
一是建设布局合理、全领先的算力基础设施。
2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设总体布局》，提出系统优化算力基础设施布局，促进算力基础设施高效互补、协同联动。东西方计算能力之间的交流，引导通用数据中心、超级计算中心、智能计算。中心、边缘数据中心等合理梯次布局。整体提升应用基础设施水平，加强传统基础设施数字化、智能化改造。推动公共数据汇聚和利用，建设公共卫生、科技、教育等重要领域国家数据资源库。
长三角、珠三角、京津冀三大经济圈是数据产生、数据计算、数字技术人才的聚集区。西部北部部分地区具有电价低、气温低的优势。算力基础设施的布局和建设要锚定世界领先目标，硬件和软件并重，国家和企业层面联动协调，新中心和老中心深度融合，统筹考虑人力资源和运营成本。
人工智能模型的价值只有通过市场才能实现，没有市场需求的技术创新就无法实现。因此，AI大模型的构建既要掌握领先的核心技术，又要适应市场的需求。人工智能需求具有多元化、碎片化的特点，AI小模型个性化定制研发投入产出比较低。AI大模型提供了可行的解决方案。专家介绍，新一代AI大模型大致分为三层。最底层是基础模型，上层是面向用户的应用层，中间层是模型的微调和推理迁移学习。工具箱。利用海量数据预先训练基础模型，然后根据不同需求调整差异化应用，可以有效降低AI模型开发的边际成本，扩大模型的应用范围。金融服务和管理的需求是相似的，AI大规模模型的应用可能实现高效率、低投入、个性化的创新需求。
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