朱小栋
2025年2月11日
当前人工智能及算力产业正处于快速演进阶段，涉及异构算力整合、端侧智能部署、垂类大模型优化、数据治理与算力金融化、人才引进等多个关键问题。在产业界，全国算力一张网的构建已成为趋势，异构云计算（英伟达、AMD、昇腾等）正在推动算力多元化发展，但国产算力生态仍面临标准化、市场认可度低的问题，导致高校和科研机构在政府补贴支持下愿意采用，而商业机构更倾向于英伟达等国际方案。此外，算力资源资产证券化、期货化的可能性，尤其是算力券、后补贴机制，为未来算力交易市场提供了新思路。
在人工智能应用方面，垂类大模型的发展仍然面临高质量数据不足的挑战。尽管DeepSeek等平台已在多个场景（如小红书、财务桌面机器人）中落地，但垂类应用的实际突破仍有待探索，特别是在如何利用领域专家数据构建高质量训练集的问题上，涉及专家行为数据、思维数据的采集与标注。此外，数据治理与隐私保护成为重要议题，区块链与大模型的结合提供了一种新的可能，即数据仅能使用一次，避免二次泄露，但其可行性仍需深入验证。
在政府及资本层面，地方政策正在加大对AI及算力产业的扶持力度，如徐汇资本、红杉中国、上海人工智能产业投资基金等纷纷布局，政府投资策略侧重保值增值，但在AI创新投资的灵活性方面仍有一定制约。此外，昆山、南京等地的人才引进机制正向高端化发展，猎头模式成为AI行业引才主流，应届生机会较少，更多面向研究生以上、具有企业或科研经验的候选人，特别是海外背景人才的竞争力更强。
谢谢张处和他的同事们联络了本次调研。
