歷史上每一次科技革命都提供了一種由通用技術、新型基礎設施和經(jīng)濟組織制度所構成的新技術經(jīng)濟范式，這種新的技術經(jīng)濟范式能夠推動經(jīng)濟社會現(xiàn)代化并逐步提高其生產(chǎn)率。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展時期，數(shù)字科技是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要驅(qū)動力，其中以大模型為代表的人工智能正帶來工具革命、科研范式變革和產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展，逐步演化成為一種具備普遍適用性、動態(tài)演進性、創(chuàng)新互補性特征的通用技術，成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎。云計算為人工智能發(fā)展提供了高度可擴展的計算資源，為大模型的開發(fā)和優(yōu)化創(chuàng)造了理想的環(huán)境，為海量數(shù)據(jù)的存儲、處理加工和應用提供了綜合技術平臺能力，已經(jīng)成為重要的新一代數(shù)字基礎設施。云智深度融合共同加速數(shù)據(jù)等新生產(chǎn)要素價值發(fā)揮，推動勞動力、勞動工具和勞動對象的質(zhì)態(tài)升級，構筑新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展高地。

人工智能成新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎

大模型帶動生成式人工智能迅速發(fā)展，推動AI從感知理解到生成創(chuàng)造的躍遷，拉開了人工智能新篇章的帷幕。生成式人工智能的自主生成創(chuàng)造和推理能力，與傳統(tǒng)機器學習相結(jié)合，極大擴展了人工智能的應用邊界，在科學探索、企業(yè)經(jīng)營、藝術創(chuàng)作等諸多領域帶來巨大的創(chuàng)新機遇，推動經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)各領域的發(fā)展變革。

人工智能帶來工具革命，推動效率革新。生成式AI具有強大的語言處理能力、模式學習與泛化能力以及多模態(tài)內(nèi)容生成能力，可以基于提示詞自動生成全新的文本、圖像、音視頻、代碼等，為內(nèi)容創(chuàng)作、圖片設計、軟件開發(fā)等帶來強有力的工具革新，極大地提升了生產(chǎn)效率。例如，在辦公與文檔處理方面，AI能夠自動生成報告、提案、會議紀要等；在影像與創(chuàng)意設計領域，能夠根據(jù)提示詞自動生成設計圖、創(chuàng)意草稿等；在智能編碼方面，能夠支持代碼補全、單元測試生成、代碼解釋、代碼查錯等核心場景；在法律等專業(yè)服務領域，生成式AI的應用進一步深化了技術與行業(yè)知識的融合，能夠快速生成法律文件、審核合同，幫助律師高效處理繁雜的文書工作。隨著AI Agent（智能體）的發(fā)展，通過任務規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶增強等能力疊加，生成式AI能夠搭建具備認知和推理能力的超級智能助手，理解用戶需求并生成響應提供個性化服務，有可能強化甚至顛覆現(xiàn)有的勞動工具。

人工智能引領科研創(chuàng)新，帶動范式變革?；诤Ａ康臄?shù)據(jù)分析和模型構建，AI大模型正在加速全球芯片、藥物、材料、自動駕駛等一系列科研范式的創(chuàng)新突破，Google學術相關數(shù)據(jù)表明，過去3年里，材料科學、生命科學、能源科學使用AI手段開展科研的比例占到34.5%。在芯片設計領域，英偉達Hopper GPU架構使用深度強化學習優(yōu)化并行前綴電路，設計了近13000個電路實例，與采用EDA工具相比，相似的性能下面積減少了25%。在材料科學領域，DeepMind開發(fā)了用于材料科學的人工智能強化學習模型GNoME，并基于該模型尋找到了38萬余個熱力學穩(wěn)定的晶體材料，極大加快了發(fā)現(xiàn)新材料的研究速度。在生命科學領域，Alphafold能夠僅憑氨基酸去預測蛋白質(zhì)的結(jié)構，而且獲得了接近于實驗解析的準確度。當前，AI正融入科學發(fā)現(xiàn)的假設形成、實驗設計、數(shù)據(jù)收集和分析各個階段，為科學研究開辟了新路徑。

人工智能融合各行各業(yè)，加速產(chǎn)業(yè)智能。人工智能正逐步滲透進各個產(chǎn)業(yè)領域，在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、營銷服務等產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，助力企業(yè)經(jīng)營提效、業(yè)務創(chuàng)新、客戶體驗提升等。在業(yè)務創(chuàng)新方面，生成式AI幫助企業(yè)突破傳統(tǒng)業(yè)務模式的限制，提升現(xiàn)有產(chǎn)品與服務的價值，甚至可以開辟新的產(chǎn)品和服務形式。例如，AI加成的智能終端通過集成生成式AI技術，實現(xiàn)了從信息處理到智能化交互與個性化服務的跨越。又比如教育行業(yè)，通過生成式AI可以實現(xiàn)從教學內(nèi)容的個性化定制到學習體驗，再到教育管理與評估的智能化的全面升級。在客戶體驗提升方面，生成式AI通過深入學習個體用戶的行為模式與偏好，提供更加個性化、互動性和沉浸感的用戶體驗。如在客戶服務領域，生成式AI能自適應地生成精準答案及個性化建議，模仿真人對話，帶來人性化的互動體驗，高效滿足用戶需求。

云計算是人工智能的最佳“拍檔”

以大模型為代表的人工智能對計算資源的需求巨大，需要高彈性易擴展、穩(wěn)定可靠的算力平臺支撐。云計算平臺通過部署先進的硬件技術、優(yōu)化計算資源分配等來應對大模型研發(fā)及訓練推理不斷增長的算力需求。云原生先進架構也為未來AI技術的持續(xù)創(chuàng)新和應用提供了堅實的支撐。當前全球人工智能通用大模型基本都架構在云計算基礎上，云計算成為人工智能發(fā)展的重要基礎底座。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)調(diào)查及預測，未來5年中國智能算力復合增長率將達到33.9%，70%的中國企業(yè)和組織希望通過云上獲得應用人工智能的能力。

云計算提升大模型訓練和推理效率。大模型的參數(shù)量在不斷擴大，有些甚至達到千億、萬億級，這么大參數(shù)量的大模型訓練和推理需要底層算力、網(wǎng)絡、存儲、數(shù)據(jù)計算、AI框架等復雜技術的系統(tǒng)性工程支撐。在模型訓練上，云計算為大模型提供敏捷彈性、高度可擴展的異構算力及并行計算的高速互聯(lián)網(wǎng)絡能力。同時，云上AI平臺能夠?qū)嫶笥柧毴蝿者M行自動分拆和分配，通過硬件、網(wǎng)絡、框架一體化協(xié)同調(diào)度能力，提供速度更快、算力更省的高性能分布式訓練方案；通過配置相關自動容錯訓練框架，能夠在大語言模型動輒數(shù)周、數(shù)月的訓練周期中，提供極致的穩(wěn)定性保障，減少人工介入成本，大大縮短大模型訓練時間。在模型推理服務上，云平臺通過異構芯片適配、彈性容器調(diào)度以及算子融合等進行模型推理加速，大大提升推理吞吐，從而實現(xiàn)性能優(yōu)化。在數(shù)據(jù)上，云存儲技術通過高吞吐、低延遲的并行文件存儲提升效率，加速了AI數(shù)據(jù)處理。整體上，云計算提供了高效的計算能力、海量的存儲空間及靈活的資源配置，大大提升大模型的訓練和推理效率。

云計算提供一站式MaaS服務。大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合已經(jīng)成為大勢所趨，當前企業(yè)普遍采用API直接調(diào)用、提示詞工程（Prompt Engineering）、檢索增強生成（RAG）和模型微調(diào)（Finetuning）等方式使用大模型。云計算平臺提供一站式MaaS（模型即服務）服務，為大模型的再訓練、微調(diào)、評估和部署等環(huán)節(jié)提供全生命周期工具鏈及高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集。在檢索增強方面，平臺提供了包括數(shù)據(jù)分類、企業(yè)知識庫建設和RAG鏈路搭建的服務能力；在模型的再訓練和微調(diào)方面，平臺提供了包括底層模型能力、內(nèi)置數(shù)據(jù)集、基礎應用組件與訓練工具、預構建的AI服務等的從預訓練到強化學習的全鏈路服務體系；在模型的部署和應用服務方面，云上AI服務平臺通過開放兼容的接口，讓訓練好的大型模型可以方便地部署為可供外部應用程序調(diào)用的服務，并通過在線評測工具進行評估。

云計算加速構建AI原生應用架構。廣義云原生先進架構為AI開發(fā)提供穩(wěn)定的運行環(huán)境，是AI原生應用不可或缺的底座。一方面，云計算平臺支持容器技術和Kubernetes等編排工具，使得AI應用可以采用微服務架構進行構建，每個服務組件都可以獨立開發(fā)、部署和擴展，提高了系統(tǒng)的靈活性和可維護性，有助于構建復雜、可擴展的AI原生應用。另一方面，云平臺支持的應用開發(fā)工具鏈加速了AI應用的開發(fā)流程，支持代碼托管、自動化測試、持續(xù)集成和一鍵部署，確保了快速迭代的同時也保持高質(zhì)量的交付標準。同時，云服務的全球分布特性及多地多活的架構使得AI應用可以輕松地擴展到不同地區(qū)，保證高可用性、高可靠性。架構升級是持續(xù)演進的必然趨勢，積極擁抱云原生、微服務架構，能夠?qū)崿F(xiàn)生成式AI應用的快速迭代，保障彈性伸縮和故障自愈。綜上，云計算通過提供全方位的技術賦能，不僅簡化了AI應用的開發(fā)和運維流程，還促進了AI技術的普及和深化應用，為AI原生應用架構提供堅實的基礎。

云智融合的三大著力點

面向AI時代，所有產(chǎn)品和服務都值得用大模型重新升級。“云+AI”為各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級提供堅實的底座，助力各行各業(yè)提高生產(chǎn)運營效率、拓寬市場邊界、創(chuàng)新業(yè)務模式，加速新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。針對云智融合的新趨勢，重點要推動以下三個方面發(fā)展：

一是加強科技與產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新合作。今年《政府工作報告》提出要開展“人工智能+”行動，國資委也加快實施“人工智能+”專項行動。針對人工智能在產(chǎn)業(yè)的應用推進，科技供給方與產(chǎn)業(yè)領域應用需求方應加強創(chuàng)新合作，圍繞重點領域和行業(yè)，開展大模型的垂直化、產(chǎn)業(yè)化和場景化應用探索，以應用帶技術、以技術促應用，并推動形成標準規(guī)范，加快實現(xiàn)技術迭代升級和產(chǎn)業(yè)的智能轉(zhuǎn)型。對于通用性強、市場化較為成熟的垂直領域，如精準營銷、智能客服、智能辦公、企業(yè)知識問答等場景，可加快構建標準規(guī)范及評測體系等。對于專業(yè)行業(yè)領域，則加強場景挖掘和合作試驗，如生物醫(yī)藥領域可充分發(fā)揮人工智能技術在高通量篩選、實驗預測、結(jié)構分析等方面的優(yōu)勢，推進創(chuàng)新藥物發(fā)現(xiàn)、生物育種等細分場景合作；自動駕駛領域發(fā)揮人工智能在高精度感知、實時計算、低延時通信等方面的優(yōu)勢，重點圍繞車路協(xié)同、仿真測試、高速領航駕駛輔助等場景進行合作。

二是提供更加普惠便利的科技服務。以大模型為代表的人工智能的發(fā)展，讓科技普惠的速度進一步加快。一方面，基礎大模型的發(fā)展使得傳統(tǒng)企業(yè)不用從0-1投入大量資源進行算法開發(fā)，就能通過調(diào)用最先進的大模型進行應用系統(tǒng)改造升級；另一方面，人機自然語言對話交互，也讓每一個個體都能輕松地獲取最新的科技應用。持續(xù)向企業(yè)和個人提供更加普惠便利的服務是科技企業(yè)的不懈追求。當前，云計算廠商已經(jīng)陸續(xù)推出了serverless化智算服務、大模型全棧式集成平臺與工具等，大大降低模型訓練推理成本和生成式人工智能應用開發(fā)門檻。面向未來，應繼續(xù)推動更多行業(yè)企業(yè)擁抱“云+AI”，放大公共云平臺的集約化、規(guī)?；瘍?yōu)勢，向市場進一步釋放技術創(chuàng)新和規(guī)模發(fā)展的紅利。

三是構建繁榮的云智融合生態(tài)體系。生態(tài)體系建設對于技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)智能應用深化至關重要。云服務商應進一步構建從AI基礎設施到應用開發(fā)平臺的全棧AI能力，為各行業(yè)開展智能應用提供豐富的工具和資源，助力產(chǎn)業(yè)智能升級。堅持開放創(chuàng)新，通過開源模型、開源社區(qū)等的百花齊放，讓更多的開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得更多更成熟的創(chuàng)新能力。當前，阿里云通義千問已經(jīng)開源了從5億到1100億的參數(shù)規(guī)模以及視覺理解、音頻理解等多模態(tài)大模型，也通過魔搭（ModelScope）模型開源社區(qū)，促進知識交流與資源共享。加強對人工智能、云計算等領域的多層次人才培育體系建設，通過專業(yè)資格認證等機制，培育符合智能時代需求的創(chuàng)新型專業(yè)人才。

即將到來的智能時代，各行各業(yè)將全面融入數(shù)字化和智能化的科技浪潮中。云智融合，以前所未有的方式優(yōu)化資源配置、加速創(chuàng)新周期，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)煥發(fā)新生，也為未來產(chǎn)業(yè)奠定堅實的技術基礎和發(fā)展動能，成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的加速器。