11月26日，由深圳创新发展研究院、中关村产业转型升级研究院、深圳企联等机构共同主办的科技创新院士报告厅第14期精彩开讲。中国工程院外籍院士、香港中文大学（深圳）副校长（学术）、深圳市大数据研究院院长罗智泉围绕数字化时代的产业变革密码——“AI发展现状及应用前景”，与线上线下约30万听众进行了交流互动。

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　　作为科研工作者，罗智泉从教育领域出发，展现了AI跨领域的应用能力，分析了人工智能的全球发展态势、前沿研究成果及其为产业变革带来的机遇和挑战。

　　我国大模型整体上呈追随态势

　　AI发展的每个阶段都代表着AI能力和应用的某种进展。2023年是生成式人工智能的突破之年，以ChatGPT为代表的人工智能大模型，内容生成能力表现惊艳，一时间拉开了国内“百模大战”的序幕。罗智泉简要梳理了AI的发展历程，及全球发展态势，并指出我国大语言模型发展迅速，不乏华为—盘古大模型、阿里云—通义千问、腾讯—混元大模型这样的优秀成果，但在技术封锁的大环境下整体上呈追随态势。

　　落地实现大模型的价值，需要考虑部署成本

　　有研究估测，训练1750亿参数大模型GPT-3，能耗相当于开车往返于地球和月球，一次运算就要花费450万美元。罗智泉将AI能耗与人脑能耗对比，人脑相当于低功耗灯泡，能耗量平均约25瓦；而GPT-3训练一次消耗约1287兆瓦时，GPT-4能耗预计更高，ChatGPT日均消耗超过50万度电，从而指出大模型的发展模式是不可持续的，落地实现大模型的价值，需要考虑部署成本，垂直领域中小模型是一个新方向。

　　对于AI的未来发展趋势，罗智泉表示更重要的是广泛应用前景，商业的闭环很重要，现在因为能耗、能力、人才等方面的问题，AI产业大部分是在烧钱的。

　　（审核：陈怡燃）

　　（编辑：邓佳丽）

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