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【当年情】 (36)

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续的全国统一生态。」

  这一刻,专家们几乎是同时坐直了身体。

  不是因为惊讶,而是因为他们意识到,这不是一个技术方案,这是一个国家
战略。

  有人手指头下意识地在桌子上敲击着;

  有人微微皱眉,像是在重新评估整个行业的未来;

  军方那位中年人甚至轻轻吸了一口气。

  这是懂行的人才会有的反应。

  李迪略微前倾,语气沉稳却锋利:

  「我必须强调一点——我们提出的不是封闭生态,而是国家主导的开放生态。」

  PPT切换,出现一张极简的开放式架构图。

  李迪继续道:「我们不是要排斥任何企业,也不是要搞『国产替代』式的封
闭循环。我们要做的是——摆脱对国外生态的结构性依赖,让所有企业都能在同
一套安全、可控、可扩展的国家底座上自由创新。」

  他抬眼扫过全场,语气更加坚定:「国家做底座,不是为了垄断,而是为了
统一接口、统一标准、统一治理框架。在这个框架里,所有硬件、所有芯片、所
有算力供应商,都可以无差别接入。」

  「只要符合国家标准,都能成为生态的一部分。」李迪重重地说出这句。

  台下几位专家明显动容,有人下意识扶了扶眼镜。

  李迪继续翻页,屏幕上出现「开放、兼容、可控」几个大字。

  「我们要构建的,是一个兼容所有硬件、适配所有芯片、支持所有模型路线
的国家级开放生态。」

  「不是替代市场,而是托举市场。」

  「不是限制创新,而是让创新不再受制于人。」

  他顿了顿,语气压得更低、更沉:「只有国家来定义底层接口,我们才能确
保,无论未来使用哪家的芯片、哪家的算力、哪家的模型,都不会被任何国家、
任何公司卡脖子。」

  李迪加强了语气,「这才是真正的安全。」

  这一刻,主席台下的军方代表第一次露出赞许的神情。

  李迪轻轻按下翻页笔,补上最后一击:「国家主导生态,不是为了关上门,
而是为了让我们有资格决定——」

  「门,什么时候开,向谁开,开多大。这就是自主生态的意义。」

  李迪翻到下一页,屏幕上出现一张极简的图表:

  中国能源结构占比。

  他的语气依旧平静,却带着一种沉重,「还有一个问题,我们在讨论AI时往
往忽略了——能源。」

  放低了音量,似乎在叹息:「AI的能源消耗不是一个行业问题,而是一个国
家问题。而我们必须面对一个现实——我国不是能源大国。」

  「我们的能源生产远不能做到自给自足,石油、天然气乃至核材料都高度依
赖进口,电力结构中可再生能源占比仍在爬坡,能源安全始终是国家发展的底线。」

  他停顿了一下,让这句话在会场里沉下去。

  「在这样的能源结构下,如果AI底层架构不统一,如果每一家企业都重复建
设算力中心、重复训练模型、重复消耗能源,那么我们面对的不是产业效率问题,
是国家能源安全的系统性风险。」

  前排几位官员明显坐直了身体。

  李迪演讲还在继续,语气依旧克制且沉重:

  「未来五年,AI的能源消耗将成为所有发展AI算力的国家的国家级挑战。大
模型训练一次,消耗相当于一个中小城市数月的电力。

  数据中心的能耗增长速度,已经超过了工业用电的增长速度。如果底层架构
不统一,如果每一家企业都重复建设算力、重复训练模型、重复消耗能源,那么
我们面对的不是产业问题,是国家能源安全问题。」

  「能源不是无限的。在一个能源不能自给的国家里,AI的底座不能分散在市
场里,不能依赖国外架构,不能让每一家企业各自为战。」

  「必须由国家来做。国家统一底座,才能统一调度算力、统一调度能源、统
一调度模型训练,才能让整个国家的AI发展在可控的能源框架内运行。」

  这一段一出,全场瞬间安静。

  因为他把「国家做底座」从:技术问题、产业问题、直接提升到了国家能源
安全问题、国家战略自主权问题、国家命门问题。

  这是任何官员和专家都无法反驳的逻辑。

  李迪的演讲激发了每个人心中思考,也带出每个人不同的疑虑,但往往随着
李迪下一段讲解,先前的疑虑变得豁然开朗,凝神、微笑、释然,各种表情在人
们脸上浮现。

  会议室外匆匆走进一个人,走到主持会议的司长身后轻轻耳语。

  李迪停止了演讲,看着主持人。

  主持人站起身,情绪略显激动的宣布,「倪部长亲临会议现场,请大家起立
欢迎倪部长。」

  倪同望在两名随从人员陪同下快步走进会场,主席台几位司长快速起身,很
默契地让出主席台中间的座位,服务人员快速将倪同望的名牌放上。

  倪同望走到座位上,双手虚压,欢迎的掌声停下,「今天的议题我一直很
关注,所以抽时间过来听一听。大家继续,不用因为我改变节奏。」声音不高,
沉稳有力。

  见倪同望坐下,主持司长才又开口:「好的,会议继续。请李迪接着汇报。」

  整个会场的气氛瞬间又重新稳定下来,李迪继续演讲:

  「我们团队过去几年做了一些尝试,把模型、算力、数据、应用重新组织了
一遍。通过实践证明,在同等算力下,我们的架构训练速度提升了40%。在同等数
据量下,模型推理成本下降了60%。这些结果说明,这条路线……可能是可行的。」

  「我们

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