人工智能技术走进千家万户、赋能千行百业，成为新质生产力的核心驱动力，是必然趋势。近日，中国工程院院士刘韵洁接受采访时表示，聚焦协同训练、光电融合等方面，打造“用得起、用得好”的智能生态，以自主创新破解技术封锁，加速AI与产业深度融合。

Deepseek出现之后，我国在AI发展中打开了新局面。这场技术革新在低成本训练的同时，实现了当前最高水平的智能。

2024年1月，美国某科技公司启动全球算力协同计划，将全球3大洲5国30个节点串联起来进行协同训练，效能仅达83%。面对美国高端GPU芯片的持续封锁，中国探索出“分布式算力协同”的破局之道，破解了大模型必须集中在一起来训练这一问题。

刘韵洁介绍，紫金山实验室团队成功实现跨2000公里的上海-贵阳算力中心联合训练，模型效能达到单中心训练的98%。该技术通过算法优化，将分散的国产芯片，如华为昇腾、寒武纪等整合为“虚拟超级计算机”，突破单一算力中心性能瓶颈。

协同训练也对网络提出了更高的要求。尽管Deepseek出现后减轻了AI的算力成本，但人工智能后续的发展对算力和性能的要求会越来越高。

受技术、成本、机制等多重制约，推进和实现“东数西算”目前仍面临算不了、算不起、算不好三方面难点。

今年年初，我国通信信息领域首个国家重大科技基础设施——未来网络试验设施（CENI）全面竣工。“CENI是全球首个基于全新网络架构构建的大规模、多尺度、跨学科的网络试验环境，该网络模拟‘高铁’系统，在100%网络负载、途经13个省市、1.3万公里距离、1万条确定性业务情况下，实现零丢包、时延抖动小于20微秒。”刘韵洁介绍。

光电融合技术成为破局关键。中国本土三大算力中心（庆阳、贵阳、张家口）通过光电融合网络，实现了将9个城市连接成一个算力网，通过训练可以达到96%的协同效率。

“和传统方案相比，新技术在同等配置下可降低60%以上成本，具有高效率、高可靠、低成本、低能耗等特点，同时，该技术时延抖动极小，传输效率高达90%，全力保障算得好。”刘韵洁表示，这项突破使中国在高端芯片研发窗口期内，获得一定的战略缓冲期。

怎样让AI形成中国千行百业“用得起、用得好”的生态，赋能千行百业的发展？在刘韵洁看来，AI真正的价值在于赋能千行百业获得本质的提升。“AI最有发展前景的方向，就是行业大模型解决行业问题，赋能实体经济发展。无论是能源、电力、制造业、交通，还是电子、政务方面，我国都具有极大的数据优势和算力、大模型基础。”刘韵洁对此充满信心。

在人工智能浪潮中，Deepseek凭“算法创新+开源策略”的双星驱动，为中国AI发展注入更多可能。随着光电融合网络进入规模化部署，中国正将“网络确定性”提升至水电级基础设施标准。“当算力网络成为像水、电‘一点接入、即取即用’的社会级服务，中国AI将开启更多未来。”刘韵洁说。

新华日报·交汇点记者 燕钰 文/摄