当前，全球人工智能技术浪潮正迅猛席卷，成为驱动新一轮科技革命与产业变革的核心引擎力量。

在刚刚落幕的2024年世界互联网大会乌镇峰会上，人工智能技术本身、产业落地实践及其对经济社会产生的深远影响，成为全场的焦点。会议的核心目标也十分清晰：在全球范围内，为AI的发展与治理搭建对话交流平台，凝聚共识、贡献智慧，最终形成发展合力。

完善人工智能基础设施建设

信息基础设施的提速升级，始终是社会经济持续发展的基础与先导。最新发布的《世界互联网发展报告2024》显示，中国在世界互联网发展指数中高居第二位，其中信息基础设施指数更是位列全球第七。

在人工智能时代，有一句话堪称至理名言：算力的成本，直接决定了创新的成本。近年来，国内持续加快算力基础设施布局，稳步优化算力供给结构，大幅提升智能算力的占比，以充分满足人工智能应用蓬勃发展的迫切需求。

数据是最有力的佐证。截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模已超过810万标准机架，算力总规模达到230EFLOPS（每秒230百亿亿次浮点运算），稳居全球第二。“东数西算”工程稳步推进，8个国家算力枢纽节点已全面开工建设。在智能算力方面，规模已达70EFLOPS，增速惊人，超过70%。国家级超算中心累计建成14个，在用超大型和大型数据中心633个，智算中心（AI卡500张以上）60个，智能算力占比已突破30%。

“大模型的训练，对算力的需求极其巨大，而计算本身又伴随着巨大的能源消耗。”中国网络空间研究院院长王江在峰会上一针见血地指出，“如何规范、有序地发展，需要整个国际社会共同探索与努力。”

生成式AI的快速崛起，在推动技术创新的同时，也带来了算力、能耗、数据集、标准化以及商业化落地等一系列新挑战。针对这些痛点，中兴通讯推出了全场景智算产品与解决方案，涵盖训练服务器、推理服务器、网络交换机等。其核心思路是全面适配业界主流的GPU硬件和大模型，从而满足从中心到边缘的多样化智算中心建设需求。

“在数智化浪潮之下，海量的算力需求不断涌现，智能算力已经成为推动数字经济发展的重要驱动力。”中兴通讯互联网行业CTO罗涛的观点颇具代表性，“我们围绕数据、算力、网络，构建了从芯片到操作系统再到数据库的全栈算网底座，最终目标就是帮助企业在数字化转型中实实在在地降低使用与运维成本。”

除了算力，人才与安全问题同样是制约AI发展的关键变量。中国工程院院士、中关村实验室主任吴建平的观点十分明确：想在发展中保障安全，必须多方合作，建立可靠的安全体系架构，攻克关键防护技术，确保AI在迭代创新的同时做到安全、可靠、可控。同时，还要加快AI资源整合，深化科教融合，培养行业急需的专才；并积极推动AI治理的国际合作，共同分享技术、标准与最佳实践。

助力产业转型升级

人工智能在经济全局中的角色日益重要。新技术、新产品、新模式、新业态层出不穷，应用场景快速聚变，正在成为经济增长的新动能。

“人工智能可以很好地弥合人们日常需求与服务之间的鸿沟。”蚂蚁集团董事长兼首席执行官井贤栋分享了一个接地气的案例。他们集团聚焦医疗健康和数字服务领域，通过AI打造了“健康管家”、“金融管家”、“生活管家”三大核心应用。其开发的“安诊儿”智能陪诊系统，已覆盖超过1000家医院，为超过1000万人次的患者提供了服务。

说到底，AI的价值不仅在于提升服务便捷性，更在于赋能千行百业，推动生产力深刻变革。AI的通用性，结合行业领域知识与企业的专有知识，正逐渐构成每个企业专属的超强智能体。阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭介绍，目前已有超过30万家企业接入了通义大模型，用AI重构代码开发、药物研发、甚至太空探索等业务场景，行业化应用经验正在迅速积累与沉淀。

AI不再只是一个工具，更是企业发展的引擎重塑者。快手在2023年初就启动了AI战略，从基础设施建设、工具研发到生态构建，全方位推动技术赋能。联合创始人杨远熙提到，可灵AI作为全球首个用户可用的真实影像级视频生成大模型，截至目前已吸引超过500万用户，生成超过5100万个视频。这不仅为内容生产注入了新活力，也为数字经济发展提供了新动力。

“人工智能与制造业的深度融合，已经结出了丰硕成果。”中国网络空间研究院信息化研究所副研究员李玮表示，目前全国已建成近万家数字化工厂（车间）和智能工厂，并培育了421家国家级智能制造示范工厂。人工智能、数字孪生等技术，在90%以上的示范工厂中得到了实际应用。

这些创新案例清晰地表明：人工智能正通过技术与场景的深度结合，实实在在地推动行业升级与社会发展。

展望未来，人工智能的应用场景依然广阔。360创始人周鸿祎提出了一个颇为宏大的目标——“万物智能”。他认为，大到智能网联汽车，小到个人电脑、手机、家用摄像头，未来所有智能硬件都必须搭载大模型。同时，“场景化”是AI赋能千行百业的关键抓手。他打了个生动的比方：“专业大模型对算力的依赖程度更低，只要有高精度、高密度、高质量的知识和数据，它的能力并不差。通用大模型像原子弹，专业大模型像茶叶蛋。只有把大模型变成茶叶蛋，它才能走进千家万户、千行百业，引发真正的行业变革。”

多方参与协同治理

在推动人工智能快速发展的同时，其潜在的安全挑战和伦理问题绝不容小觑。AI的“双刃剑”属性早已引起广泛关注。应对挑战、推动AI向善发展，需要政府、企业和社会多方参与，协同治理。

早在2023年10月，我国就提出了《全球人工智能治理倡议》，从发展、安全、治理三个层面系统阐述了“中国方案”，如今已在全球范围内获得数十个国家的支持。2024年9月，全国网络安全标准化技术委员会发布了《人工智能安全治理框架》1.0版本。而最新发布的《全球人工智能治理研究报告》，则系统回应了“谁来治理”、“治理什么”、“如何治理”等核心问题，为全球AI治理迈向更高水平贡献了智慧。

与此同时，业界也在积极寻求解决方案。比如，数据隐私问题可以通过政策法规和密态计算技术来解决；算法偏见问题可以依靠监督微调和强化学习来实现“价值对齐”；深度伪造问题则可以用多模态AIGC检测算法和大模型攻防测评来应对。

“我们推出的隐语云大模型密算平台，在大模型托管和推理等环节实现了数据密态流转，让数据挖掘价值的过程更安全、更合规。”井贤栋补充说，“而‘蚁天鉴’AI鉴真，支持多模态内容真实性检测，能快速精准地鉴别图片、音视频的真伪。”

我国始终秉持互信、互利、平等、协作的网络空间安全观，积极参与全球网络空间治理，致力于构建一个和平、安全、开放、合作、有序的网络空间。人工智能既是网络空间治理的重要组成部分，也反过来为网络空间的治理发挥着积极作用。

关于如何利用AI技术抵御网络安全风险，奇安信集团董事长齐向东提出了“AI驱动安全”的理念。一方面，利用AI安全大模型，把告警研判效率提高到人工研判的60多倍，其研判能力已接近中级安全专家水平；另一方面，通过整体的AI安全应对方案，帮助政企机构提前洞察风险并采取应对措施，有效解决大模型带来的数据安全、模型安全、内容安全以及AI伦理等各类风险。