21世紀經濟報道記者駱軼琪 汕頭報道

數字經濟時代，國內數據要素產業鏈的各個環節正在積極將能力融合。硬件端，基于國內GPU芯片平臺推進能力積蓄；軟件端，則從數據產生前端在數據采集、挖掘、清洗等多層面著手籌備。

2023中國數字經濟創新發展大會期間，首都在線副總裁、智算中心事業群總經理牛繼賓接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，“首都在線一方面會在國內針對英偉達算力持續投資，做算力業務部署；另一方面也開始與國產芯片公司進行布局合作，首都在線和燧原科技等不少于五家的國內優質芯片廠商合作，并在持續做適配和認證工作。”

多名受訪者都指出，高質量的精調數據將決定AI大模型的最終能力，要綜合運用各類型工具完善這項工作；同時不可忽視是對數據合規性、安全性挑戰的前置預防型工作。

構筑大模型底座

當前AI大模型構建過程中，最受關注的就是國內底層GPU為代表的智能計算類硬件能力構建進展。

牛繼賓告訴記者，首都在線最早從數據中心業務起步，逐步迭代出云計算能力、新一代智能計算能力。人工智能和元宇宙互相促進，元宇宙更側重于圖形圖像的沉浸式，人工智能更趨向于背后智能技術的支撐。牛繼賓稱，將通過把圖形圖像業務、GPU算力和服務做迭代升級，打造新一代算力平臺。

值得注意的是，當前國內普遍面臨著對大模型訓練硬件能力緊俏的難題。對此，牛繼賓對記者表示，目前英偉達的高端訓練芯片國內可以用，但帶寬被限制過，即使如此也供不應求。為此，首都在線一方面會在國內針對英偉達算力持續投資，另一方面也開始與國產芯片公司進行布局合作。

“我們已經在無錫開通了信創專區，也會在內蒙古、海南各自開通信創專區。目的是把國產芯片能力逐步引入。在每一個國產芯片的資源池上，都會迭代一種模型服務，最終服務于用戶。”牛繼賓進一步指出，所以會從英偉達+國產算力，同時做資源池建設，然后引入成熟的模型，去解決算力短缺問題。

僅有算力硬件并不夠，牛繼賓分析道，單純建設智能算力業務只是建立了一個資源池，真正要用上這些資源，需要應用驅動，再結合英偉達不同的場景學習、觀察，最終導入到不同的國產芯片上，在不同場景中，計劃、激活模型訓練相關業務。“我們采用應用驅動、網絡驅動。可以把這些算力資源制作成服務的形式，最終交付到最終用戶。”

數據治理機遇

當前在模型搭建過程中，面臨的較大難題是數據處理和清洗等相關工作。

對此，廣東天億馬信息產業股份有限公司副總經理林少勇受訪時表示，為了處理好海量數據的挖掘，還需要引入一些大數據處理工具，包括分布式存儲、離線計算、實時計算等，同時也要有可視化的建模工具，以便更好調整模型參數。也可以借助AI，在數據中發現隱藏的模式和趨勢，從而幫助組織進行預測性分析。

同時為了保證挖掘數據的價值和質量，從數據采集方向，可以使用AI技術清洗數據、填補缺失值、處理異常值，以確保數據的準確性。也需通過制定數據質量規則、數據脫敏規則進一步保證數據的質量和合規，同時也建立訪問控制和權限管理，確保只有授權人員能夠訪問特定數據。

在數據治理過程中，林少勇認為，AI可以提供很大幫助，這體現在幫助數據質量提升、智能數據分類和標注、預測性分析洞察和決策等方面。

“舉例來說，人工智能可以用于自動檢測和修復數據質量問題。比如使用機器學習算法來識別數據中的異常值、缺失值，進行數據清洗和糾正；也可以自動對數據進行分類和標注，幫助識別不同類型的數據，并為數據元素添加適當的元數據，從而提高數據的可管理性。”他進一步指出，在AI的協助下，做好數據治理、提高數據質量，可以反過來將數據提供給AI訓練，進一步提高模型的識別率，形成閉環。

深圳數闊信息技術有限公司（下稱“數闊”）創始人兼CEO劉寶強也對21世紀經濟報道記者表示，當前市場比較缺乏高質量的精調數據，即經過人工標注、清洗、整合的數據。數據質量決定了大模型能力。

應對安全挑戰

數字經濟時代，更為重要是對數據這一涉及人們生活各方面的要素進行安全性防范。即便是剛剛興起的AI大模型，在被廣泛應用后，很快部分公司便遭遇了泄密挑戰。

林少勇對記者表示，AI大模型對于訓練的數據要求越來越高，國內還需做好數據標準、數據脫敏、數據安全等工作。

尤其是數據的廣泛收集、存儲和共享為個人、企業和政府帶來了機會，但同時也引發對數據隱私、保密性和安全性的擔憂。

“因此公司會從多個層面考慮應對這一難題：強化數據加密、建立訪問控制和權限管理、實施多層次防御策略（從軟硬件層面）、持續員工培訓、運用新技術（如人工智能、機器學習）等。”他續稱。

劉寶強則對記者分析，倘若要應用海外大模型，可能會涉及數據被傳輸出去的情形，目前國產大模型本身底座安全，數據等信息也都留存在國內；同時開源大模型已經從底層源代碼開源，因此可自由部署、靈活可控。

近兩年來，在企業數字化轉型中，受大環境和市場等多重因素影響，企業對這方面的投入愈發審慎。但劉寶強對記者表示，“各行各業對數字化、智能化轉型的訴求上升速度很快，即使面臨短暫的資源困難，大多數企業都不會停止其數字化迭代進程。”

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