孙凝晖院士：中国算力基础设施方案力推“两低一高”策略，降低成本与使用门槛

当前，人工智能技术上的突破层出不穷，逐渐深入地赋能千行百业，推动人工智能与数据要素成为新质生产力的典型代表。

然而，中国AI技术与智能计算产业过去几年虽然取得很大成绩，但依然面临诸多发展困境。中国工程院院士、中国科学院大学计算机科学与技术学院院长孙凝晖进一步阐述了这些困境：

其一，美国在AI核心能力上长期处于领导地位，中国处于跟踪模式；其二，高端算力产品禁售，高端芯片工艺长期被卡；其三，为国内智能计算生态孱弱，AI开发框架渗透率不足；其四，AI应用于行业时成本、门槛居高不下；其五，中国在AI领域的人才数量与实际需求相比也明显不足。

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其中针对成本、门槛居高不下的挑战，孙凝晖在近日指出，算力基础设施的中国方案需要具备“两低一高”。

具体来看，在供给侧要大幅度降低算力器件、算力设备、网络连接等开发部署的总成本，让广大中小企业都消费得起高品质的算力服务，有开发算力网应用的积极性；在消费侧要大幅度降低广大用户的算力使用门槛，像公共服务一样做到易获取、易使用；在服务效率侧要实现低熵高通量。

在笔者看来，成本一直是制约算力服务发展的因素，孙凝晖的建议也指明了算力基础设施的未来发展方向，供给端成本降低，消费端门槛降低，服务效率要提升。