罗智泉：现在AI产业大部分在“烧钱”，中小模型是新方向

中国工程院外籍院士罗智泉在深圳创新发展研究院“科技创新院士报告厅”发表演讲

2023年成为生成式人工智能的突破之年，以ChatGPT为代表的大模型在内容生成上的表现惊艳，引发国内“百模大战”。然而，这场技术竞逐不仅是能力的比拼，也带来了诸多值得深思的问题。

大模型的发展与挑战

生成式人工智能的发展代表着技术与应用的飞跃。中国在大语言模型领域迅速崛起，推出了华为-盘古、阿里云-通义千问、腾讯-混元等优秀成果。但在国际技术封锁的背景下，我国整体仍处于追随态势。与此同时，训练和部署大模型所需的高昂成本成为一个关键瓶颈。据研究估测，训练1750亿参数的GPT-3模型，能耗相当于开车往返地球与月球，费用高达450万美元。这种高能耗模式显然不可持续，因此探索更高效的中小模型成为解决之道。

此外，国际地缘政治的动荡进一步加剧了技术合作的困难，但这也推动了中国在技术自力更生方面的进步。例如，AI赋能5G网络性能优化展现了国产技术在突破封锁与引领产业升级方面的潜力。

跨领域应用的潜力

AI的应用并不仅限于技术领域，其跨界发展潜力正在各行各业中释放。在教育领域，人工智能正深刻改变教学模式。从“灌输知识”转向“对症下药”，学生与AI模型的互动学习可以提供个性化教育，提升学习效率。更进一步，人工智能还可用于辅助科研，通过梳理海量文献、规划科研路径，为研究者节省时间并提升产出效率。

医疗领域也展现了AI的强大潜力。深圳市大数据研究院自主研发的“华佗GPT”，实现了医疗服务的智能化。其智能导诊系统利用自然语言处理技术，为患者提供人性化的健康咨询和病症评估服务，甚至已在深圳的多家医院上线应用。未来的版本将进一步实现预问诊功能，通过自动生成病历和医嘱，大幅提升医疗效率并改善患者体验。

商业闭环与未来趋势

AI的商业化仍处于探索阶段。正如罗智泉院士所言，目前AI产业因能耗、技术能力和人才问题，仍然是“烧钱”的行业。然而，构建商业闭环将是AI未来发展的关键。只有当技术与产业深度结合，形成可持续的经济价值链，人工智能的真正潜力才能得以释放。

展望未来，人工智能不仅是技术变革的引擎，更是推动教育、医疗、产业等各领域深刻变革的重要力量。从大模型的可持续部署，到跨领域应用的无限可能，再到商业化路径的逐步探索，AI将在人类社会的每一个角落发挥更大的价值。唯有在技术、商业和社会之间找到平衡，才能真正迎来人工智能时代的辉煌篇章。