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  但是他表示,应该扶持更多对于产业链贯通有所帮助的企业。比如市场化的算力服务运营商:它们负责投资算力中心的设备,然后将算力出租出去。它们对上游负责选择技术路线采购计算卡,一旦达成合作,会有积极性帮助芯片厂商实施繁重的适配工作;对下游负责吸引大模型的应用客户,会团结大量的生态企业,微调各类行业模型开发一站式解决方案,大大降低终端客户使用AI的门槛。助推这类企业对市场的扭曲更小,效率会更高。

  随着参与网球运动的人逐渐增多,中国网球的基础设施也在不断完善。纪宁告诉《环球时报》记者:“我们在做一个项目,在北京朝阳区规划一个‘大满贯网球文化公园’,将汇集所有大满贯要素。人们既能在此观看全球顶级赛事,也能在场地上训练和比赛。”纪宁说,这仅是一个案例,但从中可以窥见中国网球运动基础设施越来越完善,也越来越专业化。作为体育产业的参与者与观察者,纪宁表示,不仅北京,全国各地网球运动设施也发展得越来越好。

  他表示,软件层面除了大家熟悉的基础大模型,还有一些产业政策和资本市场较少被关注,却是在生态中必不可缺的环节:如果把大模型比作“应用程序”,那么,要在电脑上运行这些应用程序,其实还需要一套“操作系统”。这个系统大致对应于英伟达称为CUDA的一套开发生态,这才是原始创新先行者最核心的壁垒。由于CUDA生态的关键部分不开源,如果想要在国产板卡上运行特定的大模型,就要模仿英伟达做一套自己的操作系统,这套繁重的工作可以统称为“配适”。为什么很多智算中心的算力被闲置,关键就在这里。上一轮智算中心的建设往往沿用传统基础设施的观念,政府作为采购方,其实有时并不太了解最终用户的需求,于是,有的硬件厂商没有压力也没有积极性去做适配的工作。

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