刘庆峰代表谈大模型商业化：中国企业优势在高质量行业数据
“在未来，谁能从行业数据中快速挖掘新的价值、高效地将产业知识迭代到模型中，谁就能够在特定领域占据先机。这是我们提升全球竞争力的关键抓手。”3月6日晚间，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在接受中新经纬专访时表达了上述观点。
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全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰。采访供图
刘庆峰指出，当前全球人工智能领域的竞争日趋白热化，部分国家不断强化技术限制与产业围堵。对中国的大模型企业而言，这构成了外部竞争加剧与内部生态建设亟待提升的双重挑战，需要正视并主动应对这一局面。
他指出，从外部竞争态势来看，当前全球AI领域已形成中美领跑的格局。美国在原创技术、大规模算力集聚以及大模型训练上仍占据优势。而从国内生态自身来看，完全自主可控的AI生态体系尚处于起步阶段，算力芯片设计、算法应用与硬件的深度协同机制仍在逐步磨合当中。
面对上述挑战，刘庆峰认为，构建自主可控的AI基础设施显得尤为重要。这不仅是中国AI产业长期健康发展的坚实支撑，更是应对国际核心技术竞争、避免关键环节受制于人的根本保障。唯有筑牢自主可控的根基，才能在激烈的全球角逐中站稳脚跟、稳步前行。
刘庆峰强调，要真正实现技术栈的全面自主可控，必须从算力、算法、数据到具体应用场景，构建覆盖全链条的自主可控能力。目前，行业内的技术协同力量仍有不足，部分企业仍依赖海外算力平台进行模型训练，只是在境内进行适配和推理应用。从自主安全可控的角度审视，这显然是不够的。
“真正自主可控的模型，应该在我们自己的算力平台上训练产生。只有这样，才能形成更完备的自主生态体系，安全才有保障。”刘庆峰同时注意到，国内越来越多的大模型厂商已经开始进入训练基座模型的阶段。
对于大模型的商业化落地，刘庆峰认为，模型的实际性能是否达到稳健的专家水准至关重要。他还指出，人工智能改变世界的根本，不在于参数规模的比拼或国际评测榜单的排名，而在于它是否真正解决了人类面对的实际问题。中国的AI企业在这方面尤其擅长。目前，全球范围已产生的通用优质数据，基本已被主流大模型学习完毕。而中国AI企业还掌握着全球稀缺的、高质量的产业纵深数据，这正是我们的优势所在。
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责任编辑：薛宇飞 李中元
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