中新经纬3月8日电 (谢婧雯)“未来谁能从行业中挖掘新增数据、快速将行业数据迭代学习到模型中，谁就能在特定行业占据领先，这是我们提升国际竞争力的重要抓手。”6日晚间，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰对中新经纬表示。
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰 受访者供图
刘庆峰指出，当前，全球人工智能竞争日趋激烈，部分国家不断强化技术限制和产业围堵，中国大模型企业面临着外部竞争增大、内部生态有待提升的双重挑战，这是需要正视且主动应对的问题。
他称，从外部环境看，当前全球AI竞争呈现中美领跑的格局，美国在原创技术、大规模算力聚集以及大参数模型训练上仍占据优势；从内部生态看，中国自主可控的AI生态处于起步阶段，算力芯片设计和算法应用的深度联合机制仍在磨合。
刘庆峰认为，面对上述挑战，自主可控的AI基础设施显得更为重要，这不仅是中国AI产业长期健康发展的重要支撑，更是应对国际技术竞争、避免被“卡脖子”的关键底气。只有筑牢自主可控的根基，才能在激烈的全球竞争中站稳脚跟、稳步前行。
刘庆峰指出，实现全栈自主可控，需要在算力、算法、数据、场景全链条的自主可控。目前，行业内的技术协同力度不足，部分企业仍依赖海外算力平台开展模型训练，只是在国内适配推理应用。从自主可控角度看，这不够安全。
“真正自主可控的模型，应该在我们自己的算力上训练出来。只有这样，才能形成更加完备的自主生态体系，安全才有保障。”刘庆峰同时也注意到，国内越来越多的模型厂家已经开始进入训练底座模型的阶段。
对于大模型的商业化，刘庆峰认为，模型达到稳健的专家水平极为关键。他还提到，人工智能改变世界的根本，不在于参数的竞赛、国际测评的表现，而在于解决人类面临的问题，中国的人工智能企业在此方面尤为擅长。目前，全球已产生的通用优质数据，基本已被主流模型学习完毕，但中国AI企业还拥有高质量的行业数据，这就是优势所在。
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