理想上慢一步

应用上快三步

伏羲大模型的出现，得益于四个月前复旦大学和阿里云共同打造的CFFF（Computing for the Future at Fudan）智能计算平台。它支持千亿参数的大模型训练，总体算力规模跻身全球前15名。

简单来理解，这是一个孵化“大模型”的温床。

除了大气科学，它已经被复旦用于生命科学、材料科学、新药研发、数学研究、金融经济学等领域，也孵化了一系列大模型。

比如，化学分子预训练大模型可预测候选化合物成药性和安全性，目前获得的一些指标已经超过了美国国立卫生研究院。

依托CFFF，复旦大学还举办了世界科学智能大赛，共有18个国家和地区的10000余支队伍参赛，最终500余支队伍的得分超过传统方法的科研成果。

这也是漆远说的，人类正在用AI的“望远镜”探测科研的星辰大海。

阿里云和复旦的合作，也为国产大模型的走向提供了一个思路。作为开幕式的演讲嘉宾，百川智能CEO王小川首次分享了自己关于国产大模型发展的理念：理想上慢一步，应用上快三步。

他重申了自己此前的观点，到年底，国内会有赶上GPT3.5的大模型出来，到明年可能会追上GPT4.0，但这不意味着国产大模型就没有机会，“国外应用生产能力差很多，比如亚马逊和淘宝，在体验上就有很大差距”。

这和他去美国考察的体验有关。一方面他看到了OpenAI超级疯狂的想法：“他们正在设计把1000万颗GPU（GPT4.0只用了25000颗）连接在一起，打造大模型的技术。这个想法像登月一样。”

另一方面，他又自豪于在应用层面，国产大模型可能会走得更快，“明年国产大模型将会诞生若干款超级应用”。

关于这些应用最终会走向何处，以及许多人对大模型是否有用依旧抱有怀疑，王坚引用了建筑大师路易斯·康的灵魂一问：“贝多芬创作第五交响曲之前，世界对它有需求吗？”

对他而言，眼下就是云计算和AI一起创作“第五交响曲”的美妙时刻。

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