当前,人工智能(AI)已成为重塑全球竞争格局的核心驱动力,而数据平台作为AI发展的关键基础设施,其发展水平直接关系AI产业高质量发展、国家数字经济安全及新质生产力培育,成为决胜未来产业竞争的关键。全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹对此提出建议,加快构建自主可控的AI高质量数据平台体系。
“我国AI产业虽在应用层面取得显著进展,但面向AI的数据平台发展相对滞后。”冯丹表示,全球正在进入超大规模集群时代,国外科技企业的经验教训表明,单纯追求算力规模而忽视数据平台配套,将导致整体效率低下。我国在大规模智算集群建设中,对数据平台的重视程度和投入力度仍有不足。中国信通院调研数据显示,我国已建成的智算中心中,仅有20%配备了与算力规模相匹配的数据平台。
据冯丹介绍,随着智能体加速落地,其对数据平台记忆能力的需求呈指数级增长,而当前主要依赖HBM(高带宽内存)的架构在成本和可扩展性方面存在明显瓶颈。中国人工智能产业发展联盟测试结果显示,智能体处理超过72小时连续任务时,记忆能力下降幅度达60%以上,严重影响任务执行的准确性。
国际方面,英伟达与存储厂商合作推进SCADA存算架构,为AI工厂和超大规模集群配置专用数据平台,显著提升了存储性能与密度。国内方面,已有头部企业开展面向智能体的数据平台架构创新,但受限于缺乏统一应用标准和产业生态有待完善等,难以实现数据互通共享和平台大规模推广。
为此,冯丹提出三点建议:一是加强政策引导,构建AI高质量数据平台创新发展体系,设定明确的产业发展目标,通过核心技术攻关,引领产业发展。二是统筹AI基础设施建设,推进算存网电高效协同。建设一批融合型AI基础设施示范基地,建立全国统一的AI基础设施调度平台。三是培育数据平台开源生态,增强产业自主发展能力。支持建立国家级数据平台开源社区,完善产业激励机制,支持技术出海。
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