燧原科技参加36氪“颠覆AIGC”主题产业峰会

5月23日，36氪“颠覆AIGC”主题产业峰会在北京举办，聚焦从应用层到模型层、基础层的全产业链端口，以产业视角把握AIGC发展脉络，探寻新一代技术浪潮下的前行之路，并思考应对策略。

燧原科技创新研究院院长、首席科学家姚建国教授在峰会上发表了《新一代AIGC算力底座》的主题演讲，从算力需求、场景、芯片和系统四个层次讨论了技术演进与发展趋势。

首先，大模型需要大算力，模型越大，能力越强，泛化越好，才有能力解锁新的技能。大模型的发展过程并不是一蹴而就的，是通过几代的交互式迭代才得到今天的成果，而算力在整个大模型基础设施里面起了重大的推动作用。

其次，不同的大模型场景对于算力的需求也不尽相同。基础大模型与ChatGPT类似，是通过巨大的算力预训练生成模型，需要由超大规模算力去支撑。场景大模型是在大模型基础上做调优，可以适用到不同的垂直应用场景，赋能千行百业，可由普惠算力提供。而应用大模型，则主要是推理算力支撑，出现了云边端多种部署趋势。此外，大模型的出现也为“MaaS模型即服务”的云服务部署提供了机遇。

智能计算近几年的发展呈指数级增长，超越了通用计算的摩尔定律。从算力发展特征来讲，目前出现了以智能计算为主导的发展趋势。然而，单节点算力已无法满足大模型算力需求的爆炸性增长，当前主要通过系统级创新解决智算系统的算力可扩展聚合，从而解决大模型应用的一体化高算力需求。

此外，AI软件生态建设也非常重要，要在国际开源开放生态体系下，通过广泛大模型场景构建芯片、软件、系统的一体化生态创新体系。

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