專訪全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究張雲泉：“東數西算” 樞紐節點需要適時調整 建議建立起完善的準入和退出機制

21世紀經濟報導記者繳翼飛、周慧 北京報導

更高技術含量的勞動資料是新質生產力的源泉。

加快推動算力建設，將有效激發人工智能產業的創新活力，加快數字產業化和產業數字化進程。今年政府工作報告提出，將適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系。如何確保“東數西算”工程的高質量健康發展？

中國人工智能領域的科技創新還將如何發力？近日，全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張雲泉在兩會期間接受21世紀經濟報導記者專訪。

張雲泉建議， 為確保“東數西算”工程的高質量發展，要建立起“東數西算”工程的動態調整機制，發揚“東數西算”精神內核而不拘泥於具體的規劃，建立起完善的準入和退出機制，健全問責和扶持體系，在保持總體穩定的基礎上，根據區域經濟發展、產業轉型升級、能源結構調整等因素的變化，適時調整樞紐節點的規劃範圍、節點數量和佈局，實現資源的優化配置和高效利用，護航算力經濟更健康有序地高質量發展。

對“東數西算”樞紐節點設置準入及退出機制

《21世紀》：大模型浪潮對智能算力的需求是顯而易見的，但現在還有超過七成屬於通用算力，你認為當前應該如何更高效地利用好已有的存量算力？

張雲泉：目前很多的存量算力在大模型看來是屬於低端算力，可以選擇一部分進行面向推理服務進行定製化的優化改造，這方面對於芯片性能需求相對較低，存量算力具有一定價格優勢，可以將存量算力。

亞馬遜之前預測大模型推理服務的全球市場規模可能在未來達到一萬億美元，預測中國的推理服務市場規模則可能在一萬億元人民幣以上。同時，大模型推理服務市場面向各行各業，部署靈活，對於相關公司而言有更為多樣化的參與機會，參與門檻也相對較低。據我所知，國內已經有公司開始在推理服務方面創業了，並且開始產生收益了。而對於基礎大模型，未來經過市場淘汰，中國可能也就需要2~3家，去進行國際前沿競爭。

《21世紀》：你今年的提案中建議打造公開透明可操作的準入和退出機制，以及行之有效的考核評估辦法。主要是出於什麼考慮？這其中的核心衡量指標有哪些？算力產業偏向重資產投資，回報週期較長，你認為合適的考核評估週期應該多久？

張雲泉：“東數西算”國家樞紐節點的遴選缺乏準入和退出機制，缺乏完善的考核評估機制，不利於“東數西算”的高質量發展。部分國家樞紐節點的佈局缺乏深入系統的論證，缺乏公開透明可操作的準入和退出機制，更缺乏行之有效的考核評估辦法，無法及時跟蹤和評估樞紐節點的發展狀況，並根據發展情況及時對國家樞紐節點的數量和佈局進行動態調整，確保“東數西算”工程的高質量發展。

對此，我建議建立樞紐節點動態準入退出機制，定期對“東數西算”國家樞紐節點的運行狀況、產業發展趨勢和行業應用需求等進行全面評估，並根據評估結果對樞紐節點的數量和佈局進行動態調整。通過評估，可以將非“東數西算”佈局內但具備一定超前發展優勢的地區納入“東數西算”的樞紐節點版圖中。對於發展滯後、運營能力不足的國家樞紐節點，可以適時進行清退。

同時，通過適度的政策傾斜，吸引新項目落地在國家數據中心規劃區域（如起步區），壯大國家數據中心集群規模，有序引導數據中心和算力中心產業向規劃區域內轉移，確保規劃範圍內的數據中心和算力中心高質量健康發展。

另外，現在部分國家樞紐節點存在數據中心集群規劃範圍與市場自然形成的數據中心集聚區域重合度較低的問題。 我認為可以加強對現有樞紐節點國家數據中心集群起步區周邊項目的審核，對符合準入條件的項目可以納入起步區，對確實不符合準入條件的項目予以調整，提升區域重合度和起步區活躍度。複核在新基建浪潮中獲批但不在“東數西算”工程規劃範圍內的數據中心項目，用“東數西算”的準入規則嚴格考核用能和環保水平，符合標準且有實際應用需求的可以批準、授予能評；對於確實不適合納入規劃範圍的，可採用逐步退出的機制；原則上不再批準新的數據中心項目，舊有數據中心在現有設施到期後逐步淘汰，原則上不予改造。

商業文化不能急功近利

《21世紀》：在人工智能領域，中國的數學和計算機人才培養都是非常優秀的，造成當下的中外差距是什麼原因造成的？

張雲泉 ：首先，最關鍵的原因是商業文化的差距。中國的人工智能企業，商業化變現壓力比較大。投資界缺乏耐心，更加註重短期回報，所以急於變現的情緒在中國很強烈。一個技術稍微有點進步，馬上就要落地盈利，然後停止新的技術研發。OpenAI是中立的機構，沒有過多商業化的變現壓力，能夠長期不發文章、不出產品、不參加比賽，進行自由探索，反而有利於研究。

第二，技術路線的選擇有誤。中國的大模型技術起初曾經是領先於美國的，OpenAI達到千億參數的時候，中國的技術水平已經達到萬億了，但中國的萬億參數大模型是通過稀疏化把權重低的神經元消除，降低計算密度實現的。OpenAI沒有增加參數量，而是選擇做對齊、做標註、做增強學習，雖然這些工作發不了文章和專利，但是在打到最後一桶油的關鍵路徑上走通了。

第三，算力供應卡脖子。一方面，中國過去在人工智能領域較為領先，對競爭對手放鬆警惕，沒有預感到OpenAI面世以後美國會進行製裁。另一方面，當時很多創業公司都在做GPU，我們對國外GPU的先進性沒有足夠的認識，沒有及時採購，導致製裁來了以後算力被卡住了。

《21世紀》：今年中央經濟工作會議比較重點在提新質生產力，地方政府也都在突出一些科技前沿的產業佈局。你怎麼看新質生產力這個概念的？

張雲泉：我們科技創新的從業者，對於新質生產力來說應該是創造者，尤其是我們研究信息科技的這批人。新質生產力涉及到的科技創新領域，很大一部分和我們從事的行業相關，比如人工智能、信息技術、量子計算、大數據等。

我們應該是來創造這種新質生產力的工具、方法、體系的人，我們應該通過我們的科技創新，提升國產化的新質生產力的供給能力，確保它能夠穩定和高水平的供給，給中國數字經濟、新質生產力的發展保駕護航。

我相信算力產業一定是新質生產力，因為現在是算力時代，算力是大眾的一個生產要素，所以算力的發展是一個劃時代的東西。

（作者：繳翼飛,周慧 編輯：周上祺）