深圳市政协委员肖京：设立数字化引导基金，夯实国家级数字化底座｜聚焦深圳两会

南方财经全媒体记者 曹媛 深圳报道

中国已成为全球数字化竞争中的一支重要力量。

“目前，中国已经有非常强大的数字化建设基础，硬件方面实力雄厚，数据市场规模庞大，算力算法也在飞速发展。”深圳市政协委员，平安集团首席科学家肖京表示。

据IDC预测，中国智能算力规模将持续高速增长，预计到2026年将达到1271.4EFLOPS。

但放眼全局，国内虽然在数字化基础设施建设方面打下了扎实的基础，但是还建设得较为散乱，缺乏一个能统筹全局的数字化底座，不能形成合力对产业有效赋能。

今年深圳两会期间，围绕提案《设立数字化引导基金，夯实国家级数字化底座》，南方财经对话深圳市政协委员，平安集团首席科学家肖京。肖京长期从事人工智能，大数据相关的研发及应用工作。

“国内数字经济和人工智能发展亟需一个坚实的数字底座。尤其是chatGPT的成功，更加印证了强大数字底座的重要性。”他强调。

缺乏统筹全局的数字化底座

目前缺乏一个能统筹全局的数字化底座，不能形成合力对产业有效赋能。肖京认为，这在产业端具体形成以下几个问题：

企业没有资源或能力构建领先的数字化基础能力。比如算力需求就难以满足。AI模型所需算力一直在飞速增长，需要高性能计算设备等大量前期投入，尤其是近年来大模型已经成为AI发展的重要趋势，对算力的需求将大幅提高，一般企业很难不计回报做这样的投入。

其次，企业技术研发水平参差不齐。肖京介绍称，目前国内领先的龙头企业具备较好的技术能力，而绝大部分中小企业，需要把大部分精力和资源放在开拓市场上，没有太强的技术研发团队。这些企业的数字化建立在低水平的数据、算力基础、及研发技术上，结果就是低质量数字化系统的重复建设，导致大量的资源浪费。

此外，过度依赖国外基础软件工具，进一步抑制自主可控的数字化产业生态。肖京解释称，“由于国产数字化基础软件、工具不及国外同类产品成熟、标准，多数企业选择使用国外软件工具训练、调试数字模型系统，貌似走了捷径，但实际是饮鸩止渴，进一步加剧了对国外软件的依赖，不利于如华为等国产自主可控软件工具的发展壮大，及自主可控数字化产业生态的形成，同时还可能存在法律风险。”

ChatGPT印证强大数字底座重要性

肖京以近期备受关注的chatGPT为例，来印证强大数字底座的重要性。

一方面，ChatGPT单次训练费用高达1200万美元。“在国内，哪怕BAT这样的龙头企业也无力承担如此高昂的成本，更遑论其他独角兽和中小企业。并且各企业小而散的算力能力建设，带来巨大的资源浪费。”他介绍道。

另一方面，ChatGPT在核心理论上并没有突破，而是在工程上“大力出奇迹”的重大突破。ChatGPT的模型优化主要来自于算力的巨幅增加，GPT、GPT-2和GPT-3在算法模型上并没有太大改变，但参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，算力上依托Azure AI超算基础设施（由V100GPU组成的高带宽集群）进行训练，总算力消耗约3640PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行3640个整日），此外还有一支专业的标注团队进行标注。

肖京认为，中国在体制，工程化能力，工程技术人员，数据标注能力方面具备优势。

“因此，在未来的大模型浪潮中，我们具有得天独厚的优势。更应该有效利用我们的‘集中力量办大事’的体制优势，加快打造国家级的数字化底座。”他表示。

四方面夯实国家级数字化底座

“目前数字化底层资源整体利用率不足，亟需整体统筹形成合力，同时这些底层通用技术是各行各业数字化的共性需求，也适合整合起来统一赋能各产业的数字化建设”。肖京从机制，算力，数据，算法四方面提出建议。

机制方面，由政府统筹成立数字化引导基金和专门管理机构，统筹建设数字化底座。通过协调各方资源，引导重大科技基础设施、高校及科研院所、头部企业共同参与，集中贡献算力、数据、资金、人才及场景等各方资源，建立共享、共建、共用、共创机制和数字化底座的市场化运营机制，强化通用数字化建设底座的打造。

算力方面，加快推进自主可控的智算中心和智算网络建设，加强算力统筹管理和开放。肖京建议，加快深圳本地智算中心建设和鹏城实验室牵头的中国算力网覆盖，攻坚云网协同、算力度量、算力网络等关键技术，提升算力输出能力，形成巨大算力网络，对算力资源进行有效协同、统一规划。

而在数据方面，由国家统筹数据要素，推动数据资源共享。肖京认为，数据将是在大模型时代的最核心要素，目前国内虽然有很多数据，但可用的数据不多，从主流的训练数据集来看也远低于国外，亟需加强数据建设，把零散数据变成有效的数据资源。

最后，在算法方面，培育自主可控的AI框架底层生态，建设通用算法应用平台，实现普惠应用。“要让算法‘基建化’，才能为全社会及各行各业提供便捷的科学计算服务。”他强调。

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